Types de biais de données

Maîtriser les biais de données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

La dynamique de la décision

Personne décidant du dîner et de sa carrière

Les adultes prennent environ 35 000 décisions conscientes par jour

« Quelle voie professionnelle devrais-je suivre ? »

« Que devrais-je manger ce soir ? »

  • Les heuristiques aident le cerveau à simplifier le traitement de l’information et à décider plus vite

  • MAIS les heuristiques peuvent engendrer des biais cognitifs

1 https://hbr.org/2023/12/a-simple-way-to-make-better-decisions
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Biais cognitifs

Schémas systématiques d’écart à la norme ou à la rationalité dans le jugement et la prise de décision

  • Les biais de données peuvent découler de ces biais cognitifs

  • Exemple : un analyste favorisant inconsciemment les données positives lors de l’analyse d’une campagne marketing récente

Analyste se concentrant sur les données positives

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Biais systémiques

  • Les biais cognitifs relèvent des décisions individuelles ; les biais systémiques concernent des enjeux plus larges guidant les activités liées aux données
  • Biais inhérents aux procédés, structures ou systèmes de collecte, d’analyse et d’interprétation des données
  • Ils proviennent, entre autres, de méthodes de collecte biaisées et de la conception des algorithmes

Femme réfléchissant aux biais systémiques

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Biais dans le cycle de vie des données

Schéma du cycle de vie des données et des biais

  • Les biais systémiques et cognitifs sont à l’origine des biais de données
  • Comprendre les différents biais de données est la première étape pour s’en prémunir efficacement
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Révéler les biais de collecte

  • Biais de sélection
    • Le processus de collecte favorise certains groupes ou caractéristiques
  • Biais historique
    • Données reflétant des inégalités ou problèmes systémiques passés
  • Biais de mesure
    • Outils ou méthodes qui déforment systématiquement certains attributs

Schéma des biais dans le cycle de vie des données, collecte

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Révéler les biais en analyse

  • Biais cognitifs
    • Le biais de confirmation est un exemple marquant
    • Tendance à rechercher et interpréter les informations qui confirment des croyances préexistantes
  • Biais de publication
    • Survient quand certains résultats sont mis en avant ou occultés, ce qui façonne le récit autour des données

Schéma des biais dans le cycle de vie des données, analyse

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Biais en développement de modèles

  • Biais algorithmiques

    • Surviennent quand les modèles d’apprentissage reflètent les biais des données d’entraînement

  • Biais d’automatisation

    • Rappellent l’importance du contrôle humain car l’automatisation peut perpétuer ou amplifier des biais existants

Schéma des biais dans le cycle de vie des données, algorithmes

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Passons à la pratique !

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