Au cours de la dernière décennie, de vastes ensembles de données sont devenus disponibles, tant en termes de nombre de séries chronologiques que de fréquences plus élevées (hebdomadaires, quotidiennes et même supérieures). Toutes les séries peuvent souffrir d'une saisonnalité, qui masque d'autres fluctuations importantes. C'est pourquoi les séries temporelles sont généralement désaisonnalisées. Cependant, les méthodes standard de désaisonnalisation ne peuvent pas traiter les séries dont la fréquence est supérieure au mois. Récemment, Abeln et al. (2019) ont présenté CAMPLET, une nouvelle méthode de désaisonnalisation, qui ne produit pas de révisions lorsque de nouvelles observations sont disponibles. L'objectif de cet article est de montrer l'attrait de CAMPLET pour l'ajustement saisonnier des séries temporelles quotidiennes. Nous appliquons CAMPLET à des données quotidiennes sur le réseau de gaz aux Pays-Bas.

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