Écarts et pertes
Rechercher les coûts inhabituels, les incohérences, les ruptures de tendance et les inefficacités ; vérifier ensuite les effets possibles de l'agrégation.
S1 / ANALYSE FINANCIÈRE
S1 repère des signaux économiques potentiellement importants et étudie des scénarios à partir de données dont l'origine peut être contrôlée.
Nous ne promettons aucun gain boursier et ne prétendons pas que l'IA connaît l'avenir. Notre approche porte sur l'origine des données, les hypothèses, les références simples et la mesure des erreurs.
01 / OBJECTIFS
Avant de se fier à un signal, il faut établir son lien avec un problème réel et le comparer à une méthode simple.
Rechercher les coûts inhabituels, les incohérences, les ruptures de tendance et les inefficacités ; vérifier ensuite les effets possibles de l'agrégation.
Comparer plusieurs modèles de référence : dernière valeur connue, estimation saisonnière, médiane. Valider sur des périodes futures sans fuite d'information.
Documenter l'horizon, l'erreur absolue moyenne (MAE), la provenance des données, la méthode de référence et les limites de l'interprétation.
02 / ESSAI DOCUMENTÉ
Le 3 novembre 2026, S1 a étudié hors ligne une prévision limitée des prix français de l'électricité à partir d'agrégats officiels Eurostat. Il ne s'agissait pas de factures individuelles.
Sur 19 périodes de validation glissante, MAE = 0,021116 €/kWh contre 0,021547 pour la référence, soit environ 2 % d'amélioration. Le seuil imposé était de 10 % : verdict de l'examinateur indépendant, REJECT.
Ni supériorité générale des prévisions, ni économies durables, ni droit de commercialiser, ni capacité à contrôler les factures individuelles à partir de ces agrégats.
03 / PRINCIPE S1
Nous distinguons les observations, hypothèses, prédictions et effets économiques mesurés. Chaque affirmation doit préciser sa source, sa période, sa méthode, sa comparaison et son incertitude.
Un résultat sous le seuil de qualité demeure une expérience de recherche, pas une autorisation de lancer un produit.