Prédiction de crise par ML — prévisions régionales, analyse de contagion et évaluation du risque systémique
Cette page passe l'historique des signaux du tableau de bord à travers un ensemble de modèles prospectifs et produit, par région, un score de crise prédit à 24, 48 ou 72 heures - ainsi qu'un niveau de confiance, une plage de scénarios de base / optimiste / pessimiste et les principaux facteurs (quelles caractéristiques ont poussé la prévision vers le haut ou vers le bas). C'est distinct de la page Marchés, qui affiche des cotes issues de la foule de Polymarket plutôt que de nos modèles internes.
Comment le lire. Concentrez-vous sur trois choses, dans l'ordre : confiance (en dessous de ~65%, cela signifie que le modèle est incertain - traitez cela comme un signal pour regarder, pas pour agir), direction (la région s'aggrave ou s'améliore par rapport à maintenant) et l'étendue du scénario (une large plage pessimiste-à-optimiste signifie que la prévision dépend du régime, pas d'une estimation ponctuelle). La liste des facteurs vous dit quelles caractéristiques ont réellement fait bouger la prédiction - si aucune ne vous semble crédible, ignorez le chiffre.
Limitations. Les prévisions sont entraînées sur des modèles de crise post-2000 et sous-prédisent les régimes véritablement nouveaux. Les transitions sub-régime se produisent plus rapidement que n'importe quel modèle entraîné sur des données historiques ne peut apprendre. Traitez la sortie comme une hypothèse structurée sur ce vers quoi pointent les signaux visibles - pas un engagement. Le résumé IA en haut synthétise tout cela en une lecture quotidienne en langage clair.