Lorsqu'on évoque les prévisions financières et l'utilisation de l'IA, on fait le plus souvent référence au concept deséries chronologiques. La prévision de séries chronologiques est une méthode statistique qui permet de prédire des valeurs futures à partir de valeurs observées antérieurement. Ce type de modèles s'appuie souvent sur l'ordre chronologique unidirectionnel, de sorte que les valeurs d'une période future donnée sont exprimées comme une dérivation des valeurs passées.
Il est vrai que les prévisions financières basées sur des séries chronologiques donnent les meilleurs résultats dans un environnement stable, lorsque la dynamique entre les variables peut être appréhendée de manière fiable au fil du temps. Dans de telles conditions, certains contrôleurs de gestion particulièrement compétents peuvent produire des estimations suffisamment fiables sans recourir à l'IA, en utilisant des modèles Excel. Mais en cas d'événement « cygne noir », la nature imprévisible de la situation rend inutiles tant les séries chronologiques que les modèles Excel sophistiqués. Cela rend nécessaire une planification de scénarios agile et rapide, et c'est là que l'IA surpasse largement toute autre méthode, y compris Excel.
