IA prédictive

Définissez l’heure et l’horizon de la prévision. Une prévision pour demain, le mois prochain et les cinq prochaines minutes peut nécessiter différentes entrées et évaluations. Vérifiez que chaque entrée sera effectivement disponible lorsque la prévision sera émise. Séparez la prédiction des mesures prises à son égard. Une prévision des stocks estime la demande ; une décision de réapprovisionnement dépend également du délai de livraison, de la capacité de stockage, des coûts de pénurie et du gaspillage. Un meilleur score numérique n’est utile que lorsqu’il améliore la décision en aval. Évaluez par rapport à des références simples et sur plusieurs périodes. L’erreur moyenne peut masquer une sous-estimation systématique lors des pics de demande ou de mauvaises performances sur les nouveaux produits. Le cas échéant, estimez l’incertitude et vérifiez la fréquence à laquelle les observations se situent dans les intervalles rapportés. Surveillez à la fois les modifications apportées aux entrées et les résultats mesurés après le déploiement. Les commentaires peuvent arriver tardivement et les propres décisions du modèle peuvent modifier les résultats qui deviennent visibles. Enregistrez les remplacements et les corrections afin qu'un examen ultérieur puisse distinguer les erreurs de modèle des mesures manquantes ou des changements de politique.