LA PREVENTION DU RISQUE DE DEFAUT DANS LES BANQUES TUNISIENNES. Analyse comparative entre les méthodes linéaires classiques et les méthodes de l'intelligence artificielle : les réseaux de neurones artificiels

Ce papier porte sur le risque de non remboursement des crédits de gestion par une banque commerciale tunisienne. Ainsi, la maîtrise du risque de défaut des crédits est devenue l'un des axes stratégiques majeurs de la gestion des organismes bancaires. Ce papier se fixe pour objectif de comparer le pouvoir prédictif de trois méthodes de prévision du risque à savoir : le scoring, la régression logistique et les réseaux de neurones artificiels. Nous avons utilisé une base de données composée de 1435 dossiers de crédit octroyés aux entreprises industrielles tunisiennes en 2003,2004,2005 et 2006. Les résultats montrent la supériorité des réseaux de neurones artificiels par rapport aux autres méthodes classiques en matière de détresse financière des firmes emprunteuses. Dans ce sens nous avons obtenu un taux de bon classement global de 97% pour l‟échantillon d‟apprentissage et 89.9% pour l‟échantillon testSecteur bancaire scoring ; régression logistique, panel, réseaux de neurones, la prévision du risque de défaut

Entrevue avec Sylvain Barthélémy et Laurent Bougrain

Les questions de cette interview sont posées à Sylvain Barthélémy et Laurent Bougrain par les organisateurs du colloque international « Les applications des réseaux de neurones en économie, finance, management et environnement », Chtourou Nouri, Feki Rochdi et Bazin Damien. Ce colloque, organisé par l’Ecole Supérieure de Commerce de Sfax, s’est déroulé en juin 2011 aux Iles Kerkennah, en Tunisie

Estimation de la température de l'eau de rivière en utilisant les réseaux de neurones et la régression linéaire multiple

La température de l'eau en rivière est un paramètre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les séries temporelles décrivant ce paramètre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette étude présente la modélisation de la température de l'eau en utilisant des réseaux de neurones et la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire à long terme se déroule présentement sur ce site. Les données utilisées sont de 1991 à 2000 et comprennent la température de l'air de la journée en cours, de la veille et de l'avant-veille, le débit ainsi que le temps transformé en série trigonométrique. Les données de 1991 à 1995 ont été utilisées pour l'entraînement ou la calibration du modèle tandis que les données de 1996 à 2000 ont été utilisées pour la validation du modèle. Les coefficients de détermination obtenus pour l'entraînement sont de 94,2 % pour les réseaux de neurones et de 92,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui donne un écart-type des erreurs de 1,01 C pour les réseaux de neurones et de 1,05 C pour la régression linéaire multiple. Pour la validation, les coefficients de détermination sont de 92,2 % pour les réseaux de neurones et de 91,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui se traduit en un écart-type des erreurs de 1,10 C pour les réseaux de neurones et de 1,25 C pour la régression linéaire multiple. Durant la période d'étude (1991-2000), le biais a été calculé à +0,11 C pour le modèle de réseaux de neurones et à -0,26 °C pour le modèle de régression. Ces résultats permettent de conclure qu'il est possible de prévoir la température de l'eau de petits cours d'eau en utilisant la température de l'air et le débit, aussi bien avec les réseaux de neurones qu'avec la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones semblent donner un ajustement aux données légèrement meilleur que celui offert par la régression linéaire multiple, toutefois ces deux approches de modélisation démontrent une bonne performance pour la prédiction de la température de l'eau en rivière.Water temperature is a parameter of great importance for water resources. For instance, modifications of the thermal regime of a river can have a significant impact on fish habitat. Therefore, understanding and predicting water temperatures is essential in order to help prevent or forecast high temperature problems. In order to predict water temperatures, data series are necessary. Many data series exist for air temperatures, but water temperature series are relatively scarce and those available are often short or have missing values. This study presents the modelling of water temperature using neural networks and multiple linear regression to relate water temperature to air temperature and discharge in Catamaran Brook, New Brunswick, Canada.Catamaran Brook is a small stream (51 km2) where long-term multidisciplinary habitat research is being carried out. Many variables can impact water temperatures in a river, such as air temperature, solar radiation, wind speed, discharge, groundwater flow, etc. For this study, only air temperature and discharge were used. These were judged to be the most often available parameters for modelling temperatures in rivers, and to have the greatest impact on water temperature. More precisely, input variables included current air temperature (°C), air temperature of the previous day (°C), air temperature two days earlier (°C), discharge (m3 /s) and a trigonometric function of time (days). Data used for the analysis were from 1991 to 2000. Data from 1991 to 1995 were used to calibrate the model while data from 1996 to 2000 were used for validation purposes. Observed and predicted water temperatures for each model were presented for the calibration data and the validation data. The coefficient of determination, R2, was used to compare the efficiency of both models as well as the residual standard deviation and the bias. This is equivalent to basing the comparison on the standard deviation (or variance) of the residuals. Coefficients of determination for calibration were 94.2% for the neural networks and 92.6% for the multiple linear regression, which correspond to a residual standard deviation of 1.01°C for the neural networks and of 1.05°C for the multiple linear regression. For validation, coefficients of determination were 92.2% for the neural networks and 91.6% for the multiple linear regression, which correspond to a residual standard deviation of 1.10°C for the neural networks, and of 1.25°C for the multiple regression. The overall bias during the study period (1991-2000) was calculated at +0.11°C for the neural network model and at -0.26°C for the regression model. Results indicated that it was possible to predict water temperature for a small stream using air temperature, flow and time, as input variables, with neural networks and multiple linear regression. The residual series obtained by both models were very similar. Of the two models, neural networks gave slightly better results in terms of fit, but the small difference in results lets us believe that both approaches are equally good in predicting stream water temperatures

La prévision de défaillance des PME : une application neuronale sur données qualitatives

Les applications neuronales au domaine de la prévision de défaillance remontent au début des années 90. La plupart reposent sur l'utilisation d'un type particulier de réseaux de neurones artificiels, le Perceptron Multicouches. Cependant une autre catégorie de réseaux existe, capable de traiter des problèmes de classification. Nous avons donc construit une nouvelle expérimentation reposant sur les cartes auto-organisatrices de Kohonen. L'objectif premier de notre travail est d'étudier l'apport des données qualitatives dans le cadre de l'utilisation de cet outil au domaine de la prévision de défaillance des PME.Prévision de défaillance ; Réseaux de neurones artificiels ; Cartes autoorganisatrices de Kohonen ; classification

Modélisation de la relation pluie-débit à l'aide des réseaux de neurones artificiels

Identifier tous les processus physiques élémentaires du cycle hydrologique qui peuvent avoir lieu dans un bassin versant et attribuer à chacun d'eux une description analytique permettant la prévision conduisent à des structures complexes employant un nombre élevé de paramètres difficilement accessibles. En outre, ces processus, même simplifiés, sont généralement non linéaires. Le recours à des modèles à faible nombre de variables, capables de traiter la non-linéarité, s'avère nécessaire.C'est dans cette optique que nous proposons une méthode de modélisation de la relation pluie et débit basée sur l'utilisation de réseaux neuronaux. Les performances de ces derniers dans la modélisation non linéaire ont été déjà prouvées dans plusieurs domaines scientifiques (biologie, géologie, chimie, physique). Dans ce travail, nous utilisons l'algorithme de la rétropropagation des erreurs avec un réseau à 3 couches de neurones. La fonction de transfert appliquée est de type sigmoïde. Pour prédire le débit à un moment donné, on présente à l'entrée du réseau des valeurs de pluies et de débits observés à des instants précédents. La structure du réseau est optimisée pour obtenir une bonne capacité prévisionnelle sur des données n'ayant pas participé au calage.L'application du réseau à des données pluviométriques et débimétriques du bassin de l'oued Beth permet d'obtenir de bonnes prévisions d'un ou plusieurs pas de temps, aussi bien journalières qu'hebdomadaires. Pour les données n'ayant pas participé au calage, les coefficients de corrélation entre les valeurs observées et les valeurs estimées par les différents modèles sont élevés. Ils varient de 0.72 à 0.91 pour les coefficients de corrélation de Pearson et de 0.73 à 0.95 pour les coefficients de Spearman.Identification of the elementary processes of the hydrological cycle in a drainage basin, and the comprehensive description of each of them, lead to hydrological models with a complex structure including a high number of relatively inaccessible parameters. Moreover these processes, even when simplified, are generally non-linear. Using models with a smaller number of parameters, in order to cope with non-linearity, is therefore necessary.In this perspective, we propose an artificial neural network for rainfall-runoff modeling. Performances of this method in non-linear modeling have been already demonstrated in several scientific fields (biology, geology, chemistry, physics). In the present work, we use the error back-propagation algorithm with a three-layer neural network. The transfer functions belong to the sigmoidal type at each layer. To predict the runoff at a given moment, the input variables are the rainfall and the runoff values observed for the previous time period. The structure of the network (number of hidden nodes, learning coefficient and momentum values) is optimized to guarantee a good prediction of the runoff, using a set of test data (validation set) not used in the training phase.Data compiled in our model are a ten year set of rainfall-runoff values collected by the Rabat hydraulic administration (September 1983 to April 1993) in the Beth Wadi catchment. In this study, we develop two types of models according to two different time steps (daily and weekly). The data are subdivided into two sets: a first set to train the model (training set) and a second set to test the model (validation set). For the daily timestep model, we used data of the last two years: April 1991 to April 1993. The initial 365 data (April 1991- April 1992) constitute the training set and the 365 remaining data constitute the validation set. For the weekly data (Monday to Sunday averages), we have 502 pairs of values. We worked by preserving the last 120 values as the validation set and trained the neural network with the remaining data, i.e. 382 pairs of values of weekly rainfall-runoff.Three types of estimation have been carried out:1. at instant prediction: prediction of runoff at time t taking into account rainfall values at time t, as well as runoff and rainfall values at preceding times (until t-1); 2. one step ahead prediction: prediction of runoff at time t from rainfall and runoff values at the preceding times (until t-1); 3. multistep prediction: prediction of runoff values for a period from t-jh until t, given that values of the runoff for the period 1 to t-jh-1 and values of the rainfall at times 1 to t are available (h is the timestep). The step time is daily for the at instant prediction and weekly for one step ahead and multistep predictions. The choice of input variables is determined by autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation function (PACF) analyses on runoff values, and cross-correlation function (CCF) analysis between rainfall and runoff values. For the at instant prediction, the input vector is composed by runoff values of the four days preceding day t, and rainfall values for the three last preceding days as well as its value on day t. For the one step ahead prediction, the input vector is composed of runoff values of the five weeks preceding week t, and rainfall values for the three preceding weeks (without considering the rainfall at time t). Finally, for the multistep prediction, the input vector is the same as for the one step ahead prediction but rainfall values include time t. The runoff values for the week t-jh+1, as well as for the following weeks, are computed by feed backing to the input vector the runoff value predicted for the preceding week.The rainfall-runoff models allow a good estimation for one or several timesteps, daily as well as weekly. In the validation set, correlation coefficients between observed and estimated values are high. In the at instant prediction, we obtain the Pearson correlation coefficient R=0.772 and the Spearman correlation coefficient CR=0.958. The weak value of R as compared to CR is explained by a few extremely high values of error of prediction. In the one step ahead prediction (R=0.887 and CR=0.782) and multistep prediction (R=0.908 and CR=0.727), the R coefficients are higher that CR. This confirms that predicted values are in good agreement with the peaks of observed values (absence of large exceptional errors). In all cases, the results obtained are better than those obtained with linear methods. The neural network models can thus be recommended for time series studies in environmental sciences

Modélisation des débits mensuels par les modèles conceptuels et les systèmes neuro-flous

La modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel, a été étudiée par le biais de quatre modèles qui appartiennent à deux catégories, les modèles conceptuels (modèles à réservoirs), et les modèles basés sur les réseaux de neurones, et la logique floueLes modèles conceptuels mensuels utilisés sont les modèles de Thornthwaite et Arnell et le modèle GR2M, ainsi que deux modèles représentés par les réseaux de neurones à apprentissage supervisé et le modèle neuro-flou qui combine une méthode d'optimisation neuronale et une logique floue.Une application de ces modèles a été effectuée sur le bassin de la Cheffia (Nord-Est Algérien), et a confirmé les performances du modèle basé sur la logique floue. Par sa robustesse et son pouvoir d'extrapolation non-linéaire, ce modèle a donné d'excellents résultats, et représente donc une nouvelle approche de la modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel.Rainfall-runoff modelling is very important for environmental issues, as well as for water management. Due to this importance, several models have been developed to describe the transformation of rainfall to runoff. From these models, we can distinguish three categories: conceptual models; physically-based models and black box models. Conceptual models are designed to approximate within their structures the general sub-processes that govern the hydrological cycle, and they are often used because of their simplicity. The physically-based models are generally distributed models, involve complex descriptions using partial derivative equations, and need some parameter calibration to be adjusted or estimated in situ. These models can not be applied on a monthly scale. In contrast, the black box models rely on linear (or nonlinear) relationships between inputs (rainfall) and outputs (runoff), and they have been widely accepted as a practical tool on different time scales.In this paper, rainfall-runoff modelling on a monthly scale was studied using four models, from two different categories; conceptual models (reservoir models), and models based on artificial neural network and fuzzy logic. The monthly conceptual models used were the Thornthwaite-Arnell model and the GR2M model with two reservoirs. These models are regarded as mathematical models, and are of simple conception with a reduced number of parameters. In addition, these models are considered the most valid. The two other models were based on artificial neural networks and fuzzy logic, which combine neural optimization methods and fuzzy logic. These models incorporate a flexible mathematical structure that is capable of identifying complex nonlinear relationships between input and output data sets. In contrast to conceptual deterministic models, these models proceed using data learning through input-output systems. Artificial neural network models have been often shown to provide a better representation of the rainfall-runoff relationships. However, it is necessary to investigate different learning methods used with these models.There are two different learning modes (training). One is data learning (incremental training), which consists of training for each data set, where the weights and biases on the network model are updated each time an input is presented to the network, thus the error between simulated and target (observed) data is minimised for each input. The alternative to data learning is block learning (batch training). In block mode the weights and biases on the network model are updated only after the entire training set has been applied to the network. We have tried a block learning data method, which consisted of learning from the simulation of all data sets. Thus, it evaluates the influence of this model in the streamflow forecasting in real time.In Algeria, the droughts recorded during the previous years resulted in a reduction of surface water and in unbalanced resources that affected the phreatic underground water due to intensive exploitation. The results from evaluation studies emphasised the instability and vulnerability of surface water resources. The government has decided to carry out an emergency plan, by constructing several reservoirs and dams over the next few years in different regions of the country. However, several hydrometric gauges are disabled, so the series of hydrometric data are short or have gaps, and thus water resource evaluation has become impossible.One of the objectives of the monthly rainfall-runoff modelling was estimating the stream flow at the mouth of the watershed, so the rainfall-runoff relationship on a monthly scale represents a solution and a reliable method for water management projects. We have selected and applied four models on data from the Cheffia watershed situated in north-eastern Algeria. The catchment of the Cheffia river includes various sub-basins, and has an area of about 575 km2. The study was carried out on a twelve-year data set, split into a six-year calibration period, and a six-year validation period. Our research compared the models based on model characteristics, like simplicity and parameterisation, and also conceptual models were compared to parsimonious models. In addition, our research compared modelling results, based on the assessment of quantitative indices and statistics, such as the Nash criterion, the root mean squared error and a comparison of means during the calibration and validation periods.Model results have confirmed the strong performance of the fuzzy logic based model, for two periods, and this model best stimulated streamflows. Whereas the neural network model based on block learning is unable to reproduce the high runoff values, this model can to be used for simulation of the runoff only. Because of its robustness and non-linear extrapolation power, the neuro-fuzzy logic model gave better results, so it represents a new method of rainfall-runoff modelling in monthly time steps

Application des réseaux de neurones formels pour la prévision des débits mensuels du Bandama blanc à la station de Tortiya (Nord de la Côte d’Ivoire)

Plusieurs travaux témoignent de la capacité des réseaux de neurones à modéliser les débits des rivières. Malheureusement on ignore actuellement si ces modèles neuronaux sont performants pour la prévision du binôme pluie-débit en régime tropical humide en général et particulièrement sur le Bandama Blanc dans le Nord de la Côte d‟Ivoire. Ce travail de recherche permettra de vérifier l‟efficacité des réseaux de neurones formels pour la prévision des débits mensuels du Bandama Blanc à partir de la relation pluie-débit qui est non-linéaire. Trois modèles de réseaux de neurones ont donc été optimisés afin d‟atteindre cet objectif. Une base de données composée du débit, de la pluie, de la température et de  l‟Evapotranspiration Potentiel (ETP) au pas de temps mensuel à été utilisée comme entrée de ces modèles.Ces données ont été normalisées entre 0 et 1 et subdivisées en deux blocs : un premier bloc composé des 2/3 des données (1971-1988) pour l‟apprentissage et un second bloc composé du 1/3 des données (1989- 1997) pour la validation. Ces modèles ont été optimisés avec l‟apprentissage supervisé. Le critère de Nash-Sutcliffe et le coefficient de corrélation (R) ont été utilisés pour tester la performance de ces modèles. Les résultats obtenus montrent que tous les modèles expriment plus de 70% de la variation des débits du Bandama Blanc à Tortiya. Pour tous ces modèles, les valeurs du critère de Nash-Sutcliffe calculées sont nettement supérieures à 70% et les coefficients de corrélation de Pearson sont très élevés et supérieurs à 0,80. Mais, malgré ces bonnes performances, les débits extrêmes sont généralement mal modélisés.Mots-clés : modélisation, apprentissage, perceptron multicouches, rivière

Prévision du NO2 en utilisant la méthode du réseau de neurones

Cet article décrit une procédure de modélisation du phénomène de dispersion de la concentration du dioxyde de nitrogène (NO2) en utilisant la technique du perceptron multicouche (MLP). Notre objectif est de prouver que la concentration du NO2 est une variable autorégressive et expliquée par des variables météorologiques. Pour ce faire, nous avons procédé par trois étapes : dans la première étape nous avons utilisé la variable concentration NO2 uniquement, dans la seconde étape nous avons utilisé les variables météorologiques uniquement et dans la troisième étape nous avons utilisé la concentration du NO2 combinée avec les variables météorologiques. Les résultats ont montré que le troisième cas est plus performant que les deux autres ce qui prouve notre hypothèse

Contribution à l'étude et au développement de modèles connexionnistes séquentiels de l'apprentissage

Dans ce mémoire, nous distinguons trois chapitres. Le premier, aprés un bref rappel sur les réseaux de neurones artificiels, propose une classification des différentes approches connexionnistes du séquentiel. En particulier, nous décrivons les réseaux de neurones séquentiels. Puis, nous rappelons le modèle de la machine séquentielle et présentons succintement le modèle de la machine séquentielle connexionniste et les variantes de l'algorithme d'apprentissage. Nous concluons en regroupant les différents modèles de réseaux de neurones séquentiels présentés au sein du modèle plus général de la machine séquentielle connexionniste. Le second chapitre détaille la structure, le fonctionnement et les variantes d'apprentissage de ce modèle. Les propriétés émergentes sont illustrées sur de petits problèmes simples de détection de séquences. Le dernier chapitre décrit le logiciel SACREN, outil général de simulation de réseaux de neurones, développé et utilisé dans le cadre de ce travail

Utilisation des réseaux de neurones et de la régularisation bayésienne en modélisation de la température de l’eau en rivière

Dans ce travail, nous avons élaboré un modèle de prédiction des variations de la température d’un cours d’eau en fonction de variables climatiques, telles que la température de l’air ambiant, le débit d’eau et la quantité de précipitation reçue par le cours d’eau. Les réseaux de neurones statiques ont été utilisés pour approximer la relation entre ces différentes variables avec une erreur moyenne de 0,7 °C. Par ailleurs, nous proposons un modèle de prédiction de l’évolution de la température de l’eau à court et moyen termes pour les jours (j + i, i = 1,2,..). Deux méthodes ont été appliquées : la première, de type itérative, utilise la valeur estimée du jour j pour prédire la valeur de la température de l’eau au jour j + 1; la seconde méthode, beaucoup plus simple à mettre en oeuvre, consiste à estimer la température de tous les jours considérés en une seule fois.L’optimisation de la fonction de coût par l’algorithme de Levenberg-Marquardt, disponible dans l’outil « réseaux de neurones » de MATLAB a permis d’améliorer nettement la performance des modèles. Des résultats très satisfaisants sont alors obtenus en testant la validité du modèle par la validation croisée avec des erreurs moyennes de prédiction à sept jours de 1,5 °C.Understanding and predicting water temperatures is essential in order to help prevent or forecast high temperature problems. To attain this objective, we define in this work a model that predicts temperature variations in a small stream according to climatic variables, such as air temperature, water flow and quantity of rainfall in the river catchment. Static neural networks were used as a technique for evaluation of the relations among the various variables, with a mean error of 0.7°C.In addition, we developed a forecasting model able to estimate the short-term and mid-term variations of water temperature, i.e., to forecast the temperature of days (j+i , i=1,2…) from climatic parameters of day j. Two methods were used: the first one is iterative and uses the estimated value of day j to estimate the value of the water temperature for day j+1. The second method is much simpler, involving an estimate of the temperature of all days at once. The Levenberg-Marquardt algorithm implemented in the Matlab neural network toolbox allowed a marked improvement in the performance of the model. Very satisfactory results were then obtained by testing the validity by cross validation technique with a mean error of 1.5°C for long term prediction of 7 days