Fiche #10 : Analyser des séries temporelles pour mieux piloter vos participations et vos équipes

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…