La Data Science pour modéliser les systèmes complexes

Aujourd’hui, les ingénieurs, les chercheurs, les managers de projets ou de
processus ont à leur disposition des quantités de données de plus en plus
considérables. Le développement de la Data Science permet d’utiliser celles-ci
à des fins de prévision, de pronostic ou d’aide à la décision.
Si les méthodes linéaires de modélisation fonctionnent dans la plupart des
environnements, elles présentent d’importants biais dès lors qu’on a affaire à
des systèmes complexes comme c’est le cas en météorologie (et pour les
phénomènes naturels en général), en physique non linéaire, mais aussi en
économétrie ou en finance.
En s’appuyant sur deux cas concrets représentatifs (phénomène naturel, gestion
de projet), cet ouvrage montre comment exploiter les données de systèmes
complexes pour construire des modèles maîtrisables, exploitables et
performants en termes de prédiction, d’estimation et d’interprétation.