Qu'est-ce qui a motivé cette demande ? L'analyse fonctionnelle des données est très utile, mais lorsqu'on utilise les composantes principales fonctionnelles (CPF), il faut les enregistrer pour effectuer une CPF fonctionnelle et construire un modèle prédictif, car il s'agit d'une méthode non supervisée. En théorie, les moindres carrés partiels fonctionnels (PLS) permettraient de résoudre ce problème, car il s'agit d'une méthode supervisée et la construction de modèles prédictifs serait beaucoup plus simple.
L'idée de départ nous est venue d'une affiche que Peter Hersh et moi avons présentée à European Discovery, puis plus récemment à la conférence SciX. Nous y comparions l'ACP, l'ACP fonctionnelle et la PLS pour l'analyse de données spectrales. La PLS s'est avérée la plus performante, suivie de près par l'ACP fonctionnelle. Par conséquent, si l'ACP fonctionnelle est supérieure à l'ACP, il me semble logique que la PLS fonctionnelle soit également supérieure à la PLS. JMP disposerait ainsi des meilleures capacités de modélisation prédictive intégrées à sa plateforme FDE. Aucun autre logiciel n'offre cette fonctionnalité, à moins de la développer en R ou en Python.
Veuillez décrire la nouvelle fonctionnalité ou l'amélioration que vous souhaiteriez voir. L'ajout de la PLS fonctionnelle à la plateforme FDE ferait de FDE de JMP un outil incontournable pour l'analyse de données de courbes, et offrirait une plateforme plus flexible pour l'analyse de tout type de données de courbes. Veuillez consulter le document ci-joint de Taylor & Francis, au nom de l'American Statistical Association, qui compare directement la régression en composantes principales fonctionnelles (PCR fonctionnelle) et les moindres carrés partiels fonctionnels (PLS fonctionnels). Ce document décrit et compare la PCR fonctionnelle et la PLS fonctionnelle, et démontre la supériorité de la PLS fonctionnelle pour l'analyse de données NIR réelles.
Quelle valeur ajoutée cette nouvelle fonctionnalité apporterait-elle à vous et/ou aux autres utilisateurs ? La PLS fonctionnelle offrirait une méthode d'analyse des données de courbes plus robuste et directe. Son intégration simplifierait considérablement la création de modèles prédictifs au sein de la plateforme FDE, une fonctionnalité réclamée par les utilisateurs depuis son lancement.
S'agit-il d'une demande client externe ? Pas au sens où un client l'aurait formulée, mais plusieurs clients souhaitent pouvoir construire directement des modèles prédictifs à partir de données d'ACP fonctionnelle. J'ai discuté avec Drew Luebe d'ADM de l'ajout de la PLS fonctionnelle à l'EDF, et il est très intéressé par la possibilité de l'appliquer à leurs données de courbes.
Existe-t-il un logiciel concurrent offrant cette fonctionnalité ou solution dont nous devrions être informés ? Non, et c’est là tout l’intérêt. Cela rend la plateforme FDE d’autant plus unique dans le domaine de l’analyse des données de courbes.
Cela aura-t-il un impact sur le renouvellement, l'extension ou l'adoption chez un client ? Un compte client est-il menacé si nous ne prenons pas en compte ce point ? L'ajout de la fonctionnalité PLS à la plateforme FDE favorisera l'expansion et l'utilisation de JMP Pro auprès de nos principaux clients du secteur chimique, car ils seront mieux équipés pour analyser les données chimiométriques.
