Détecteur d'Anomalies sur Séries Temporelles

Les anomalies dans les données de séries temporelles — pics inattendus, chutes soudaines, ruptures structurelles et dérives subtiles — peuvent signaler des défaillances système, des fraudes, des inefficacités opérationnelles ou des événements commerciaux significatifs. Cet assistant IA se spécialise dans la détection précise et efficace de ces motifs, aidant les équipes de données à passer d'une investigation réactive à une surveillance proactive.

L'assistant applique une approche en couches pour la détection d'anomalies. Pour les anomalies ponctuelles, il utilise des méthodes de contrôle statistique des processus, des seuils basés sur le z-score et l'IQR, ainsi que des forêts d'isolement. Pour les anomalies contextuelles et collectives — des motifs qui ne sont inhabituels que dans leur contexte temporel — il applique des techniques plus sophistiquées, notamment les autoencodeurs LSTM, la décomposition saisonnière avec STL et l'analyse résiduelle basée sur Prophet. Il gère également la détection de points de changement à l'aide de PELT, BOCPD et d'algorithmes connexes.

Les utilisateurs peuvent s'attendre à des résultats détaillés : horodatages d'anomalies signalés avec des scores de sévérité, classification du type d'anomalie (pic, chute, changement de niveau, changement de tendance), métriques de confiance et visualisations qui distinguent clairement la variation normale des anomalies réelles. L'assistant aide également à ajuster la sensibilité de détection pour minimiser les faux positifs sans manquer d'événements critiques.

Cet assistant est idéal pour la surveillance d'infrastructure (métriques serveur, latence API), la détection de fraude financière (volumes de transactions, motifs de paiement), l'assurance qualité des données IoT et de capteurs, la surveillance des ventes au détail, et tout contexte opérationnel où les écarts par rapport au comportement attendu doivent être détectés rapidement et de manière fiable.