Concept : intervalle et précision des prévisions avec l’outil de prévision prédictive

L’option

Intervalle de prévision

fournit une plage de prédictions pour chaque point de données de la prévision. Pour ce faire, la prévision charge les données d’apprentissage automatique dans trois versions que vous précisez :

La
version de la prévision
 : la version qui est remplie avec les valeurs les plus probables.
La
version de la limite supérieure
: la version qui est remplie avec les valeurs probables les plus élevées.
La
version de la limite inférieure
: la version qui est remplie avec les valeurs probables les plus faibles.

Pour générer des intervalles de prévisions, vous pouvez sélectionner la case à cocher

Intervalle de prévision

lorsque vous modifiez ou créez des prévisions.

Vous pouvez également préciser le

niveau de probabilité

par pourcentage. Le

niveau de probabilité

dicte le degré d’étendue de l’intervalle de prévision. Un pourcentage plus élevé signifie que vous voulez augmenter la probabilité de l’échelle. Un pourcentage plus élevé entraîne des intervalles plus larges entre les limites supérieure et inférieure. Un pourcentage inférieur signifie que vous souhaitez réduire l’intervalle de probabilité. Un pourcentage inférieur entraîne un intervalle plus restreint entre les limites supérieure et inférieure.

Pour vous aider à visualiser l’intervalle de prévisions, nous affichons les trois prévisions sous forme de graphique en accordéon dans la sous-section

Indicateurs de confiance

de la page

Historique des prévisions

. Pour la dernière exécution uniquement, nous affichons également une ligne de tendance dans le graphique.

Vous pouvez également passer en revue les trois versions de la feuille ou créer des rapports qui les comparent.

L’option

Indicateur d’exactitude

mesure à quel point les valeurs prévues sont proches de la réalisation. Vous pouvez tester l’exactitude de votre prévision en cochant la case

Indicateur d’exactitude

lorsque vous créez ou modifiez des prévisions. Cette option génère un test rétroactif. Dans un test rétroactif, l’algorithme prédit les données pour une partie de l’intervalle de temps qui existe dans les données de chiffres réels des versions de référence. Il compare ensuite la précision des prédictions par rapport aux chiffres réels. Le résultat est un graphique avec un pourcentage qui reflète le score de l’algorithme.

Exemple : les données de référence incluent les données de janvier 2021 à décembre 2023 pour une période de prévision de juin 2024 à décembre 2024. Le test rétroactif prédit les données pour la période de juillet 2022 à décembre 2022 et compare ces prévisions aux données de référence qui existent déjà. Un taux de précision de 80 % signifie que les prédictions ont été correctes 80 % du temps au cours de la période entre juillet 2022 et décembre 2022.

L'

intervalle de prévision

et

le niveau de probabilité

ont une incidence sur l'

indicateur de précision

. Votre précision sera probablement plus grande lorsque vous aurez défini des fourchettes de prévisions avec des niveaux de probabilité plus élevés. Exemple : pour une précision de 80 % sur des prévisions sans

Intervalle de prévision

activé, l’algorithme devrait prédire la valeur exacte 80 % du temps. Lorsque vous activez

l’intervalle de prévision

avec un

niveau de probabilité

de 95 %, les prévisions doivent prédire les valeurs dans l’intervalle le plus large à 80 % du temps.