8 janvier 2014 | Québec
Comprendre les données avant de construire des modèles
L’intelligence artificielle peut sembler reposer avant tout sur la programmation et les algorithmes. Pourtant, derrière de nombreuses applications se trouvent également des concepts statistiques qui permettent de décrire les données, d’étudier les relations entre différentes variables et d’interpréter les résultats obtenus.
Moyenne, médiane, probabilités, échantillonnage, corrélation ou tests d’hypothèses : ces notions permettent de mieux comprendre les données avant de chercher à les exploiter à l’aide de méthodes plus avancées.
C’est pourquoi les statistiques occupent une place importante dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI. Un cours leur est consacré et couvre les statistiques descriptives, les probabilités, l’échantillonnage, les tests d’hypothèses et l’inférence statistique.
Les statistiques descriptives : que racontent les données?
Avant de chercher à prédire quoi que ce soit, il faut commencer par comprendre les données dont on dispose.
Les statistiques descriptives permettent de résumer les principales caractéristiques d’un ensemble de données. La moyenne peut indiquer la tendance centrale, tandis que d’autres mesures permettent d’examiner la dispersion ou la distribution des observations.
Prenons l’exemple d’une entreprise qui analyse les habitudes d’achat de sa clientèle. Avant de développer un modèle prédictif, elle pourrait souhaiter connaître le montant moyen des transactions, observer les écarts entre différents groupes ou déterminer comment les achats évoluent dans le temps.
Cette première exploration permet de mieux comprendre ce que contient réellement l’ensemble de données.
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Pourquoi les probabilités sont-elles importantes?
L’intelligence artificielle traite souvent de situations où le résultat n’est pas certain.
Un modèle peut, par exemple, estimer la probabilité qu’une transaction appartienne à une catégorie donnée ou qu’un comportement particulier se produise. Il ne s’agit pas nécessairement d’affirmer qu’un événement se produira, mais plutôt d’évaluer sa probabilité à partir des données disponibles.
Les notions de probabilité fournissent ainsi des bases pour raisonner dans un contexte d’incertitude. Elles font partie des concepts statistiques abordés dans la formation.
Qu’est-ce qu’un échantillon?
Il n’est pas toujours possible ni nécessaire d’étudier chaque élément d’une population.
On peut alors travailler à partir d’un échantillon, c’est-à-dire d’une partie des observations disponibles que l’on souhaite utiliser pour effectuer une analyse.
La façon dont cet échantillon est constitué est importante. S’il ne représente pas fidèlement la population étudiée, les conclusions obtenues peuvent elles aussi être peu représentatives.
Le cours de statistiques du programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 aborde notamment les concepts liés aux populations, aux échantillons et aux distributions d’échantillonnage.
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Étudier les relations entre les variables
Les données deviennent particulièrement intéressantes lorsqu’on commence à examiner les relations entre différentes variables.
Une organisation pourrait, par exemple, chercher à déterminer si certains comportements semblent associés à un résultat particulier ou si l’évolution d’une variable s’accompagne de celle d’une autre.
Les méthodes statistiques permettent d’étudier ces relations de manière structurée. Il faut toutefois éviter une conclusion trop rapide : le fait que deux phénomènes évoluent ensemble ne signifie pas nécessairement que l’un cause l’autre.
Cette distinction est importante lorsqu’on interprète des données ou les résultats d’un modèle.
À quoi servent les tests d’hypothèses?
Une tendance observée dans des données peut être intéressante, mais est-elle suffisamment importante pour qu’on puisse en tirer une conclusion?
Les tests d’hypothèses permettent d’examiner certaines affirmations à partir de données et de méthodes statistiques. Ils contribuent ainsi à déterminer dans quelle mesure une observation peut être considérée comme significative dans le contexte étudié.
Le plan de cours prévoit notamment l’étude des tests d’hypothèses et de l’inférence statistique.
Ces concepts permettent de dépasser la simple observation des chiffres et d’apprendre à les interpréter avec davantage de rigueur.
Des statistiques à l’analyse prédictive
Une fois les données comprises et certaines relations étudiées, il devient possible de s’intéresser à ce qu’elles permettent d’anticiper.
C’est ici que les statistiques s’alignent directement sur plusieurs méthodes utilisées en science des données et en intelligence artificielle. Les modèles peuvent exploiter les données historiques afin d’identifier des relations et de produire des estimations ou des prédictions.
Le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 comprend d’ailleurs, après le cours de statistiques, un cours consacré à l’analyse prédictive et prescriptive.
Les deux apprentissages sont donc étroitement complémentaires.
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Les statistiques suffisent-elles à faire de l’intelligence artificielle?
Les statistiques représentent une composante importante, mais elles ne constituent évidemment pas, à elles seules, l’ensemble de l’intelligence artificielle.
Un projet peut également demander de savoir programmer, de manipuler des bases de données, de préparer les données, d’utiliser des outils de visualisation et de développer ou d’évaluer différents modèles.
C’est précisément pourquoi le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 combine les statistiques avec des apprentissages en SQL et NoSQL, en R, en Python, en Tableau, en Power BI, en apprentissage automatique et en apprentissage profond.
Les statistiques fournissent ainsi une partie des fondements nécessaires pour comprendre ce que les données permettent réellement de conclure avant de les exploiter dans des applications plus complexes.
Foire aux questions
1. Pourquoi apprend-on les statistiques dans une formation en intelligence artificielle?
Les statistiques permettent de décrire et d’interpréter les données, d’étudier certaines relations et de travailler avec les probabilités et l’incertitude. Elles fournissent également des bases utiles pour aborder des méthodes d’analyse de données et d’intelligence artificielle plus avancées.
2. Quelles notions de statistiques sont abordées dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3?
Le plan de cours couvre notamment les statistiques descriptives, les probabilités, les populations et les échantillons, les distributions d’échantillonnage, les tests d’hypothèses et l’inférence statistique.
3. Les statistiques sont-elles liées à l’apprentissage automatique?
Oui. L’apprentissage automatique repose sur l’exploitation de données pour identifier des relations et développer des modèles. Plusieurs concepts statistiques permettent de mieux comprendre les données, l’incertitude et les résultats obtenus avant et pendant ce processus.
Pour aller plus loin
👉 Intelligence artificielle : comprendre le domaine et ses perspectives
👉 SQL et NoSQL : pourquoi les bases de données sont-elles essentielles en IA?
👉 Power BI : transformer les données en outils d’aide à la décision
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