𝑺𝒆́𝒓𝒊𝒆𝒔 𝑻𝒆𝒎𝒑𝒐𝒓𝒆𝒍𝒍𝒆𝒔 : 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒓𝒆𝒏𝒅𝒓𝒆 𝒍𝒆𝒔 𝟒 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒐𝒔𝒂𝒏𝒕𝒆𝒔 𝒒𝒖𝒊 𝒆𝒙𝒑𝒍𝒊𝒒𝒖𝒆𝒏𝒕 𝒍’𝒆́𝒗𝒐𝒍𝒖𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆𝒔 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆́𝒆𝒔

En analyse des données, une série temporelle ne se limite pas à une simple succession de valeurs dans le temps.

Elle cache souvent plusieurs mouvements qu’il faut savoir identifier pour mieux comprendre, modéliser et prévoir.

Une série temporelle peut généralement être décomposée en quatre grandes composantes :

𝟏. 𝑳𝒂 𝒕𝒆𝒏𝒅𝒂𝒏𝒄𝒆

La tendance représente l’évolution générale de la série sur le long terme.

Elle indique si les données suivent une trajectoire de croissance, de baisse ou de stabilité.

Exemple : l’augmentation progressive du chiffre d’affaires d’une entreprise sur plusieurs années.

𝟐. 𝑳𝒂 𝒔𝒂𝒊𝒔𝒐𝒏𝒏𝒂𝒍𝒊𝒕𝒆́

La saisonnalité correspond aux variations qui se répètent à intervalles réguliers : jour, semaine, mois, trimestre ou année.

Elle est très utile pour comprendre les comportements récurrents.

Exemple : la hausse des ventes pendant les fêtes ou les vacances.

𝟑. 𝑳𝒂 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒐𝒔𝒂𝒏𝒕𝒆 𝒄𝒚𝒄𝒍𝒊𝒒𝒖𝒆

La composante cyclique traduit des fluctuations de long terme qui ne suivent pas forcément une fréquence fixe.

Elle est souvent liée aux cycles économiques, aux périodes de croissance, de ralentissement ou de crise.

Exemple : les variations des prix agricoles ou de l’activité économique.

𝟒. 𝑳𝒂 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒐𝒔𝒂𝒏𝒕𝒆 𝒊𝒓𝒓𝒆́𝒈𝒖𝒍𝒊𝒆̀𝒓𝒆

Elle représente les variations aléatoires ou imprévisibles qui restent après avoir retiré la tendance, la saisonnalité et les cycles.

Elle peut venir d’événements exceptionnels, d’erreurs de mesure ou de chocs inattendus.

En résumé :

Série temporelle = Tendance + Saisonnalité + Cycle + Bruit

Comprendre ces composantes permet de mieux séparer ce qui est structurel de ce qui est accidentel.

C’est une étape essentielle avant de faire une bonne prévision avec des modèles comme ARIMA, SARIMA, VAR, VECM ou les modèles de Machine Learning.

𝑳𝒆 𝒃𝒐𝒏 𝒓𝒆́𝒇𝒍𝒆𝒙𝒆 : avant de prévoir une série temporelle, il faut d’abord comprendre sa structure.

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