S 1 F.P./TOTAL BILAN
S 2 C-F./DETTES HLT. 25.1 y. -m L ^ ROT. CLIENTS
L 5 ROT. FOURN. 2^8 J8^ j
-2.7 y.
-n
+517
L 1 LIQUID. STRICT 52.7 y. -287. R 1 RES.NET/C.A. -4W/.
L 2 A(TRESORERIE) 123.2 y. R 2 RES.EXPL./C.A. -1.9 y. -1197
L 3 ROT. STOCKS 176 j >R 3 C-F./F.P. -8.7 y. -18é7<
> Utilisez les flèches, pressez un nunaro de page ou ESC pour stopper.
-67.
BANK ADVISER est utilisé quotidiennement pour la gestion d'un portefeuille d'environ 500 entreprises. Il apporte une aide indéniable aux analystes financiers en présentant claire ment les caractéristiques propres à une entreprise et sa position par rapport à la concurrence.
Le système est amené â évoluer dans le futur pour rencontrer encore mieux les besoins des gestionnaires. Les développements suivants sont, en particulier, envisagés :
- la construction d'une interface avec le disque optique édité par la Banque Nationale, qui reprend les comptes annuels des entreprises belges, ou d'autres banques de données, afin d'éviter les lenteurs et les risques d'erreur liés à une saisie manuelle;
- l'introduction d'une nouvelle page d'analyse consacrée au positionnement de l'entreprise dans son secteur économique (par comparaison â des ratios sectoriels établis au niveau na tional);
- le développement d'un module intelligent d'analyse de bilan : BANK ADVISER est actuellement limité â des fonctions descriptives, d'aide â la décision; il est envisageable de compléter ces fonctions par un système expert capable de générer des diagnostics financiers; il s'agit d'un travail assez difficile étant donné la quantité d'information manipulée par le gestion naire et le nombre de règles â considérer;
- l'ouverture du système : BANK ADVISER est dans sa version actuelle un système fermé en ce sens que les 24 postes considérés dans le bilan et le compte de résultats sont fixés, de même que les 14 ratios d'évaluation; nous avons entamé le développement d'une version ouverte dans laquelle l'utilisateur peut définir lui-même les comptes du bilan et du compte de ré sultats et construire des ratios d'évaluation; sous cette forme, BANK ADVISER devient un outil général d'analyse financière qui peut être adapté aux besoins de chacun.
IV. APPLICATION A l'ANALYSE CHRONOLOGIQUE : LE SYSTEME EXPERT
CHRONOS
§ /. INTROPUCTION
Dans ce chapitre, nous décrivons le système expert d'aide à la prévision CHRONOS. L'obtention de prévisions concernant l'évolution future de phénomènes physiques ou éco nomiques présente un intérêt majeur dans notre société, qu'il s'agisse, entre autres, de pré visions météorologiques ou de prévisions boursières. En conséquence, un grand nombre de méthodes de prévision ont été développées (Chatfield, 1975; Makridakis et al., 1978, 1983).
Devant le large éventail de méthodes disponibles, l'utilisateur se trouve confronté à un premier problème de décision : le choix d'une méthode. Ce problème est typiquement multi- critëre : il importe de tenir compte notamment :
- du type de données disponibles (quantitatives ou qualitatives); - de la présence de variables explicatives;
- de la précision souhaitée pour les prévisions;
- du temps de calcul nécessaire pour obtenir les prévisions.
Ces deux derniers facteurs sont en général conflictuels et conduisent l'utilisateur à choisir une solution de compromis.
La résolution de ce type de problème se prête particulièrement bien à l'utilisation de méthodes multicritères et des concepts développés en Intelligence Artificielle.
En fonction de la méthode de prévision sélectionnée, l'utilisateur se trouve confronté à des difficultés plus ou moins grandes pour sa mise en application. Ainsi, l'ajustement d'une tendance linéaire se fait facilement par la méthode des moindres carrés. En revanche, cer taines méthodes plus sophistiquées, comme la régression multiple, la construction de modèles éco nométriques ou l'utilisation de modèles stochastiques de type ARIMA, requièrent une connais sance suffisante en statistique et une certaine expertise de la part de l'utilisateur.
Nous nous consacrons ici â l'étude d'une méthode de prévision particulière : l'utili sation de modèles ARIMA univariés, telle qu'elle a été proposée par Box et Jenkins (Box et Jenkins, 1976). Cette approche repose sur des bases statistiques avancées et nécessite de nom- beuses interventions de l'utilisateur.. Ces caractéristiques ont jusqu'à présent limité son champ d'application au profit de méthodes plus simples, quoique souvent moins performantes, com me les méthodes de lissage.
Une introduction aux principales méthodes de prévisions, ainsi que la description com plète de la méthode étudiée sont présentées dans l'Annexe.
Le paragraphe suivant est consacré à l'étude des différents problèmes rencontrés par l'utilisateur de la méthode de Box et Jenkins. Une approche multicritëre est proposée.
Le paragraphe 3 présente une introduction aux techniques de l'Intelligence Artificielle et plus spécialement aux systèmes experts.
69.
Enfin le dernier paragraphe concrétise la synthèse des deux précédents : nous y déve loppons les caractéristiques d'un système expert d'aide â la prévision au moyen de modèles ARMA, qui fait appel â des techniques multicritères. Le système CHRONOS, tel que décrit dans ce chapitre,est opérationnel et peut d'ores et déjà être utilisé, notamment pour l'enseignement. Dans le futur,CHRONOS pourra s'intégrer dans un projet plus vaste en cours de réalisation à l'ULB sous la direction du Professeur Guy Mélard,et qui incorporera différentes méthodes de prévision et un module de sélection des méthodes.
§ 2. PREl/ISIONS ET AIDE A LA PECISION
La méthodologie proposée par Box et Jenkins pour construire un modèle de type ARIMA re pose sur une procédure itérative, décrite dans l'Annexe (cf. Fig. A.6), qui comprend trois phases principales : la spécification d'un modèle, l'estimation des paramètres du modèle et enfin sa validation.
Cette procédure est complexe et en général longue. Elle n'est pas automatisée et re quiert, pour être menée à bien, de l'expérience et des connaissances en statistique.
En particulier, la phase de spécification repose dans une large mesure sur l'expérience de l'utilisateur. Le choix des transformations adéquates â apporter à une série chronologique pour la rendre stationnaire est un problème délicat ; peu de résultats théoriques sont dispo nibles. La détermination des ordres des parties autorégressive et moyenne mobile du modèle ARMA résultant a fait l'objet de nombreuses études et différentes méthodes ont été proposées
(cf. Annexe, § 2, f). Nous nous sommes particulièrement intéressés à la méthode du coin (Béguin et al., 1980; Mareschal et Mélard, 1988). Comme la plupart des autres méthodes, elle fournit seulement une aide â l'utilisateur, à charge pour ce dernier de l'exploiter au mieux. L'utilisateur est donc confronté à un problème de décision. Dans le paragraphe 4, nous mon trons les aspects multicritères de ce problème et proposons d'utiliser la méthode PROMETHEE pour aider l'utilisateur dans son choix final.
La phase d'estimation fait appel à des techniques d'optimisation unicritères et se dé roule normalement de façon automatique.
La phase de validation a pour objectif de vérifier si le modèle estimé est cohérent avec la série chronologique observée et s'il peut être utilisé pour élaborer des prévisions. Cette étape fait appel à différents outils statistiques. L'interprétation des résultats est laisée aux soins de l'utilisateur, qui doit décider de valider le modèle ou de la modifier en fonction des résultats obtenus. La grande variété de tests de validation disponibles rend ce problème de décision difficile pour l'utilisateur non-expérimenté, et lui confère un caractère multicritère. Ici encore, les méthodes d'aide â la décision présentées dans le chapitre 2 peuvent être avantageusement mises en oeuvre.
§ 3. INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET S/STEMES EXPERTS al Inùioduction à. t'Zntztôcqzncz aJvbi^i.cJ.zZZe.
Les premiers travaux consacrés à l'intelligence artificielle remontent au début des années soixante, avec notamment la création du langage de programmation LISP et les premiers pro grammes "intelligents" (démonstration automatique de propriétés mathématiques, joueur d'é
checs, ...). Les disciplines de l'intelligence artificielle se sont développées parallèlement aux performances des ordinateurs et atteignent maintenant le grand public, grâce â la puissance des dernières générations de micro-ordinateurs.
L'objectif principal de l'intelligence artificielle est d'essayer de reproduire le com portement humain à l'aide d'un programme informatique, en vue de la résolution de certains types de problèmes. Pour ce faire, l'intelligence artificielle s'occupe notamment de définir des techniques de représentation de la connaissance humaine et des moyens de manipulation de cette connaissance.
Les développements de l'intelligence artificielle peuvent être subdivisés en différentes catégories, parmi lesquelles on distingue notamment :
- la reconnaissance des formes,
- le traitement automatique du langage naturel, - la robotique,
- la construction de systèmes experts.
Nous nous intéressons ici particulièrement à la dernière catégorie. Les autres aspects de l'intelligence artificielle ont été abondamment décrits dans la littérature scientifique de ces dernières années (cf. e.a. Luger et Stubblefield, 1989; Schildt, 1987; Libert, 1986).
Le développement des applications de l'intelligence artificielle est également lié â l'apparition de nouveaux langages de programmation, mieux adaptés â la manipulation d'infor mations symboliques. Les deux langages les plus représentatifs sont LISP ("List Processing")
(Steele, 1984) et PROLOG (Clocksin et Mellish, 1984; Borland, 1988).
b) expe/cta
Un système expert est un programme informatique qui permet la résolution de problèmes circonscrits â un domaine spécifique pour lequel les connaissances nécessaires sont centra lisées par des experts et sont en général insuffisamment structurées que pour permettre de construire un algorithme de résolution précis et complet. De plus, l'état des connaissances des experts peut être amené â évoluer au cours du temps.
Les systèmes experts représentent une nouvelle évolution des programmes informatiques : les premiers programmes étaient destinés principalement au calcul numérique et limités â une tâche bien précise et fixe, effectuée en général en traitement différé. L'avènement de ma chines plus performantes, et,surtout celui de la micro-informatique, ont permis le développe ment d'un nouveau type de programmes : les systèmes interactifs d'aide â la décision (en an glais "Decision Support System" ou DSS). Ce type de programme n'est plus limité â un seul
71.
travail fixé, mais fournit à l'utilisateur un ensemble d'outils de résolution de problèmes. Le DSS est cependant encore un programme passif qui se contente de répondre aux demandes de l'utilisateur. Les systèmes experts vont plus loin en incorporant une partie des connaissances des experts du domaine étudié : l'utilisation de ces connaissances permet au système de con seiller l'utilisateur quant à la démarche â suivre et de justifier ces conseils. Le dialogue entre utilisateur et programme en est considérablement enrichi. De plus, les techniques nou velles développées en intelligence artificielle permettent aux systèmes experts de traiter des problèmes pour lesquels la connaissance n'est plus essentiellement quantitative.
Les premiers systèmes experts opérationnels sont apparus dans le courant des années septante. Les plus connus sont les suivants :
- DENDRAL (Stanford, 1969) : analyse de spectrogrammes de masse;
- MYCIN (Stanford, 1974) : diagnostic des maladies infectieuses du sang;
- PROSPECTOR (Stanford, 1978) ; évaluation de ressources géologiques (prospection pétrolière); - RI (Digital, 1980) : aide à la configuration des systèmes VAX.
Le principe général utilisé est la séparation des connaissances et des procédures qui les contrôlent. On distingue ainsi deux parties importantes d'un système expert :
- la base de connaissances, qui contient l'ensemble des connaissances utilisées par le système; - le moteur d'inférence, qui manipule les connaissances en vue de résoudre un problème posé au
système.
Le mode de représentation de la connaissance généralement adopté est la règle de pro duction, du type :
Si < condition > alors < action >,
où < condition > représente un ensemble de faits qui doivent être vérifiés pour déclencher la règle et établir < action > . Dans ce cas, la base de connaissances est composée d'une base de faits et d'une base de règles. D'autres modes de représentation des connaissances sont possibles (Du Bois et al., 1989).
Le langage PROLOG se prête particulièrement bien S l'utilisation de règles de production et possède un moteur d'inférence intégré. Cependant, de nombreux systèmes experts ont été et continuent à être développé dans des langages classiques (Pascal, C ou FORTRAN) (Schildt, 1987; Levine et al., 1988; Frot, 1987), en particulier dans des domaines présentant des aspects numériques importants.
Des descriptions plus détaillées des techniques utilisées pour le développement des systèmes experts peuvent être trouvée dans la littérature (Luger et Stubblefield, 1989; Rolston, 1988).
Pour conclure, nous pouvons résumer quelques apports principaux des systèmes experts : - mieux gérer et comprendre les connaissance de l'expert;
- augmenter la capacité de l'expert en centralisant ses connaissances; - permettre 3 des non-experts, d'accéder aux connaissances.
Dans le paragraphe suivant, nous décrivons un système expert en statistique. La cons truction de systèmes experts en statistique (Hakong et Hickman, 1985) est une étape importante dans la diffusion de techniques statistiques sophistiquées auprès d'un grand nombre d'utilisa teurs potentiels non-spécialisés dans le domaine.
§ 4. CHRONOS : UN SYSTEME EXPERT D'AIVE A LA PREVISION
а] de CHRÛNOS
CHRONOS est un système expert pour l'aide à la prévision au moyen de modèles ARIMA uni variés. Ses objectifs principaux sont :
- d'améliorer l'efficacité de la procédure itérative proposée par Box et Jenkins;
- de permettre à des non-spécialistes d'utiliser cette méthode de prévision performante; - de diffuser l'expérience acquise par les spécialistes.
Le système peut être utilisé aussi bien par l'expert, qui verra sa tâche simplifiée, que par l'utilisateur occasionnel ou débutant. CHRONOS suit la démarche habituelle de l'expert et conseille l'utilisateur quant aux décisions à prendre â chaque étape. L'utilisateur est libre d'accepter ou non les conseils qui lui sont donnés : en acceptant systématiquement les conseils, il est possible d'aboutir rapidement à un modèle satisfaisant et de l'utiliser pour construire des prévisions. CHRONOS n'est cependant pas un système automatique de prévision : le raisonnement de CHRONOS est à chaque fois expliqué à l'utilisateur. En cela, le système présente un aspect didactique certain. De plus, l'utilisateur plus expérimenté est libre d'ignorer les conseils qui lui sont donnés et d'explorer d'autres voies. CHRONOS fournit alors toutes les possibilités d'un programme classique d'études de séries chronologiques.
L'interface entre le système et l'utilisateur a été particulièrement soignée : la convivialité des menus et l'utilisation abondante des représentations graphiques en sont des aspects importants. De plus, CHRONOS s'adapte facilement à la langue de l'utilisateur : des versions française et anglaise sont d'ores et déjà disponibles, et il est très facile de tra duire le programme dans d'autres langues.
б) StAuctuAz dz CHRÛNOS
IlDBlÉ!DêDΧli2D
CHRONOS a été programmé en Turbo Pascal 5.5 (Borland, 1989) sur un micro-ordinateur Hewlett Packard VECTRA (compatible PC-AT). Le langage Pascal a été préféré à Lisp ou â Prolog en raison du caractère essentiellement quantitatif de l'information à traiter et de la structure du problème.
CHRONOS fait appel au programme ANSECH de Guy Mélard (Mélard, 1982) pour les étapes de calcul suivantes :
- spécification par la méthode du coin;
- estimation des paramètres (méthode du maximum de vraisemblance); - calcul des prévisions.
73.
La figure 4.1. représente les fonctions principales des deux programmes et leurs liens avec 1'utilisateur.
Fig. 4.1.
-L'utilisateur dialogue exclusivement avec CHRONOS. Les appels de ANSECH sont générés automa tiquement par CHRONOS, en fonction des besoins.
Le système peut fonctionner sur tout micro-ordinateur compatible IBM, muni de 640 Kb de mémoire vive, d'une carte graphique compatible CGA et d'un disque dur (ou d'un lecteur de disquettes à haute densité). Etant donné le volume important des calculs effectués, l'utili sation d'un ordinateur rapide (de type AT ou 386, muni d'un coprocesseur mathématique) est recommandée. Le programme CHRONOS occupe approximativement 120 Kb en mémoire et ANSECH en viron 280 Kb. CHRONOS peut traiter des séries chronologiques comportant au maximum 400 obser vations .
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ANSECH est un logiciel complet d'analyse chronologique, développé en FORTRAN par Guy Mélard sur l'ordinateur Control Data (Cyber 180/855) de l'U.L.B. Depuis sa création, le programme a été régulièrement mis â jour et amélioré. Dans sa version la plus récente, il présente de nombreuses possibilités, parmi lesquelles :
- des fonctions de gestion des données (fichiers, transformations, génération de séries arti ficielles);
- la spécification d'un modèle ARMA pour la méthode du coin;
- l'estimation par maximum de vraisemblance des paramètres de modèles ARIMA généralisés (mo dèles saisonniers multiplicatifs avec possibilité d'analyse d'intervention, d'introduction de paramètres dépendant du temps et de composantes déterministes);
- une analyse détaillée des résidus pour la validation du modèle estimé; - le calcul de prévisions sur un horizon déterminé.
Les caractéristiques complètes du programme sont décrites dans le manuel d'utilisation (Mélard, 1982).
ANSECH a été écrit en Fortran CDC (66) et est actuellement en cours d'adaptation à la norme FORTRAN 77. Nous avons pour notre part porté sur micro-ordinateur un sous-ensemble du programme. Nous avons utilisé pour ce faire le compilateur Microsoft FORTRAN 4.1.
Le programme disponible sur micro-ordinateur comporte la plupart des possibilités de calcul de ANSECH, et en particulier l'analyse d'intervention. En revanche, les fonctions de gestion des données ne sont pas disponibles. Ces fonctions sont assurées directement par CHRONOS.
ANSECH fonctionne à l'aide de phrases de commande, composées de mots-clés spécifiques. Le programme peut être utilisé interactivement mais demande à l'utilisateur une bonne connais sance du langage de commande. Dans CHRONOS, les phrases de commande sont générées automati quement et les résultats fournis par ANSECH sont récupérés. Pour faciliter l'interface entre les deux programmes, nous avons modifié les sorties de ANSECH : un fichier spécial est généré pour la transmission des résultats. Les sorties usuelles restent néanmoins disponibles.
LË_BE99EË!!!!!!ê.Çlj5Q!l!9§
CHRONOS utilise un système de menus donnant accès â ses différentes fonctions (Fig. 4.2.).
Le menu principal (Fig. 4.3.) présente cinq options. La première active un menu de configuration (Fig. 4.4.) qui permet à l'utilisateur d'obtenir des informations générales sur CHRONOS et d'adapter certains paramètres du programme â des besoins particuliers (langue, ni veaux de probabilité utilisés dans les tests statistiques, sélection de procédures alternatives pour la phase d'analyse).
La deuxième option permet de gérer les séries chronologiques utilisées par CHRONOS. Un menu de gestion des données (Fig. 4.5) regroupe les fonctions de création, sauvegarde, lecture et modification de séries chronologiques. L'introduction et la modification des données se font par l'intermédiaire d'un tableur (Fig. 4.6) qui permet de charger conjointement en mémoire jusqu'à cinq séries différentes. Chaque série est identifiée par un nom (maximum huit carac tères), qui correspond au nom du fichier dans lequel la série est sauvegardée. La longueur de la série et sa période saisonnière éventuelle sont rappelées dans la zone supérieure de l'écran. Deux champs supplémentaires ("Type" et "Départ") ont été prévus pour incorporer le nouveau système de datation des séries, actuellement en développement pour les versions futures de ANSECH. L'utilisateur peut se déplacer à volonté dans le tableur et introduire ou modifier des
C H R O N
0 s
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- Institut de St.Tit 'i t i ’.ii le
MENU FR T NC T RAI.
Voulez-vous :
1. Obtenir de i ’ inf orrnat ion sur CHFONOS,
2. Lire oli modifier utne s.'''t'ie iirorioi .•loienio,
3. Analyser une série ct.ronoloni .nue.
A. Utiliser un modèle pour construire des i".rêv i s ions,
5. Quitter CHRONOS.
Entrez votre choix ;
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Pressez une touche de 1 d f,
Fig. 4.3.
-CHRONOS 1.0 Institut .'le St.nt i t i .:iue U.I..B.
NENU D’ INrORMATION ET D’ IMSTALI A T ION
Voulez-vous :
1. Obtenir de 1’inforrnation sur CHRONOS.
2. Personnaliser l’installation de CHRONOS,
3. Retourner au MENU FR INC IRAI..
Entrez votre choix :
Série actuelle : Aucune
Pressez une touche de 1 â 3 (ou ESC pour revenir au menu pt'écédent)
- Fig. 4.4.
données. Au bas de l'écran figure un menu regroupant des fonctions supplémentaires, acces sibles au moyen de touches de fonctions : Fl donne accès au système d'aide; F2 et F3 permet tent respectivement de sauvegarder la série sur laquelle le curseur est positionné ou de charger une nouvelle série; F5 permet de modifier les paramètres d'une série (nom, ...).
...-.T C H R O N C S 1.0 - TnstlUit: d'' St: n t i <=. t i U.l .B. - ]??.'->
MF!NU DB GESTION DES PONtJEES
Voule?^-vous :
1. Créer- une nouvelle série dit ono J o-ii nue,
2. Récupérer une série écriTc sur fidiier,
3. Modifier la série actuelle,
4. Retourner au MENU PRINCIPAL..
Entrez votre choix ;
Série actuelle : Aucurie
Pressez une touche de 1 4 (ou ESC pour ri venir au inonu r i T c dr-nt )
Fig. 4.5.
-Enfin, F4 active un menu de transformations (Fig. 4.7) à partir duquel il est possible de gé nérer de nouvelles séries, soit par transformation de séries déjà chargées dans le tableur, soit artificiellement suivant un modèle ARIMA spécifié.
77.
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A E c D E Nom SERBJG Longueur 144 0 O 0 O T ype 1 Pé-r iode 12 1 1 1 1 Départ 1 1 1 1 1 1 112.003 Transf orm.ot i orts :
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9 X : Produit O R. A. Z . FOC : Tableur
10
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