Résumé
La « Fiche IA DATA #10 » explique l’importance et les méthodes de l’analyse des séries temporelles pour les sociétés de gestion. Il souligne que les données stratégiques, telles que les valorisations et les cash-flows, évoluent dans le temps et que leur analyse historique et prévisionnelle est cruciale. Le texte définit ce qu’est une série temporelle, donne des exemples concrets, et présente divers modèles d’analyse, allant des méthodes statistiques classiques comme ARIMA aux approches plus avancées comme le Deep learning (LSTM), en insistant sur le choix du modèle adapté. Enfin, il détaille des cas d’usage pratiques pour les sociétés de gestion, tels que la prévision des cash-flows, le suivi des indicateurs ESG, et le dimensionnement des équipes, tout en mettant en lumière le rôle des LLM (Large Language Models) pour améliorer l’exploitation des données (Généré à l’aide de NotebookLM à partir de la fiche pratique écrite par Bodic SAS).
Pourquoi parler d’analyse de séries temporelles ?
Dans les sociétés de gestion, les données stratégiques évoluent dans le temps : valorisation des participations, cash-flows, volume de deals, indicateurs ESG…
Pourtant, elles sont souvent consultées de façon ponctuelle, sans recul historique ni projection.
Pour y remédier, il existe des méthodes simples et éprouvées pour analyser, visualiser et anticiper ces tendances temporelles, afin de :
- Suivre la performance réelle des participations
- Optimiser les ressources (IR, back/middle, Support,…)
- Détecter des signaux faibles de KPI opérationnels
- Mieux planifier les flux de trésorerie et les besoins
Qu’est-ce qu’une série temporelle ?
Une série temporelle est une séquence de données indexée dans le temps.
Dans une société de gestion ou une PME, on en trouve partout :
- Évolution trimestrielle de la valorisation des participations
- Cash-flow entrants ou sortants sur le portefeuille
- Volume de deals analysés, présentés ou signés par mois
- Indicateurs ESG trimestriels sur les participations
Analyser une série temporelle n’est pas réservé aux data scientists.
Chaque collaborateur, qu’il soit en front, middle ou support, peut monter en compétences pour faire parler ses données et gagner en efficacité au quotidien.
Quels modèles utiliser ?
Il n’existe pas un modèle unique pour analyser une série temporelle, mais plusieurs approches complémentaires selon le niveau de maturité, le volume de données disponible et l’objectif visé (visualisation, prévision, détection d’anomalies, …).
Le plus important est de choisir une méthode adaptée à la complexité du signal et à la capacité d’exploitation en interne.
Quelques outils pour vos analyses
Quelques librairies Python recommandées :
- statsmodels pour ARIMA
- prophet (installable via prophet ou fbprophet)
- xgboost avec scikit-learn
- tensorflow ou pytorch pour LSTM
En Excel, Google Sheets ou LibreOffice :
- Analyse de tendance par la méthode des moindres carrés
- Moyennes mobiles / différenciation
- Graphiques avec lignes de tendance (polynômiales, exponentielles…)
Quelques cas d’usage en société de gestion
À retenir
- Pour piloter efficacement, il convient d’utiliser des modèles dédiés (ARIMA, Prophet et même des analyses Excel).
- Une bonne analyse temporelle permet d’anticiper, de prioriser et de mieux allouer les ressources.
- Les LLM ne savent pas prédire l’avenir d’une série temporelle, mais ils peuvent en améliorer l’exploitation : génération de commentaires automatiques, lecture de documents qualitatifs associés, création d’alertes textuelles sur seuils…
Vous souhaitez débuter sur ce sujet d’analyse de séries temporelles ?
BODIC vous accompagne dans le cadrage, le choix des données et modèles adaptés, et la montée en compétence de vos équipes : 📧 contact@bodic.eu 🌐 www.bodic.eu
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