Modélisation prédictive high-tech à votre service
Contrairement aux approches de modélisation prédictive classiques (ARIMAX, Gradient Boosting, LSTM,…), la modélisation prédictive de Timelight Studio ne troque pas l’explicabilité pour la performance – ce n’est pas une IA en “boite noire”. Elle révèle les caractéristiques fondamentales des données pour expliquer ses recommandations.
Timelight conduit des recherches sur les données temporelles dans plusieurs secteurs d’activités. Nos produits – dont Timelight Studio – bénéficient de techniques et avancées technologiques multiples.
La modélisation prédictive de Timelight Studio est un mélange de distance learning, de détection d’anomalies, de clustering, classification supervisée, forecasting, alerting et de puissants outils de visualisation. De plus, notre modélisation est exploitable et paramétrable en temps réel.
Quand les courbes de charges sont chargées dans la plateforme, Timelight Studio modélise en premier lieu la meilleure distance qui permet de comparer efficacement les données entre elles.
Cette distance, propre aux données chargées, permet ensuite de visualiser les données sur des cartes et de comparer les courbes de charge entre elles.
Une fois la topologie modélisée, nous détectons automatiquement les données qui correspondent à des comportements inhabituels. Nous retrouvons généralement ici les principales erreurs de mesure.
L’utilisateur peut lui-même choisir de considérer qu’un set de données est ou n’est pas une anomalie, nous lui fournissons des outils d’aide à la décision pour cette analyse.
Seules les données filtrées sont utilisées dans la suite du process : détection de journées types, corrélation d’autres facteurs et forecasting.
Une fois la topologie modélisée sur les données historiques et les données filtrées, nous détectons automatiquement le nombre de journées types qui caractérise la population de courbes. Un profil type est une courbe présentant un comportement de référence, avec des seuils de tolérance.
Toutes les journées sont associées à des journées type, cette association révélant automatiquement les dérives présentes dans les données historiques.
Une fois le clustering établi, nous proposons une planification sur l’année se reposant sur les paramètres établis. Nous générons ainsi une prévision d’activité à l’heure. L’utilisateur a la possibilité d’éditer cette planification, et d’y ajouter les variations attendues.
L’utilisateur a aussi la possibilité de ne pas générer de forecasting si l’activité future n’est pas planifiable.
Timelight Studio détecte quotidiennement ou en temps réel les écarts d’activité et les caractérise : mauvais profil type (erreur de planification), détection d’une journée type qualifiée comme dérive, écart d’activité au delà des seuils de tolérance…
De nombreux outils sont disponibles pour permettre à l’analyste de comprendre rapidement ce qui caractérise la dérive afin d’agir en conséquence. Timelight Studio recueille la justification des dérives afin d’améliorer les analyses futures.
Bien que Timelight Studio soit une solution entièrement pilotable via API, elle intègre également une plateforme d’analyse web poussée.
Retrouvez-y des histogrammes, heatmaps, tableaux et cartes pour comprendre et manipuler vos données en temps réel.
Les dernières technologies de visualisation sont intégrées pour garantir une performance et un confort maximal.
