Identifier les périodes durant lesquelles l’eau n’est pas sécuritaire pour les activités récréatives, pour le traitement de l’eau potable ou pour la faune et la flore aquatiques est un défi majeur. Traditionnellement, l’échantillonnage est le moyen privilégié pour déterminer si l’eau est sécuritaire. La modélisation prédictive basée sur l’intelligence artificielle (IA) est une approche qui devient de plus en plus populaire.
Une série temporelle est un ensemble de mesures répétées prises séquentiellement dans le temps. Le principal objectif de l’analyse des séries temporelles est de prédire l’avenir d’un certain processus sur la base de ce qui s’est passé dans le passé.
Avant d’amorcer un projet, il est important de bien comprendre les différences derrière les types de données suivants: numérique, catégorique, continu, discret, nominal et ordinal. Ces connaissances sont essentielles pour cibler la nature statistique des données disponibles et traiter les paramètres en jeu adéquatement.