Réduire les biais lors de la collecte de données

Maîtriser les biais de données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Identifier les biais dans la collecte de données

• Biais de sélection, biais historique et biais de mesure
• Comprendre ces biais crée une vigilance, permettant aux experts d’les identifier et d’agir

• L’analyse de sensibilité explore comment différentes hypothèses, sous-groupes ou pondérations affectent les résultats
• La validation externe compare les données à des sources indépendantes pour vérifier la cohérence et la précision

Échantillonnage aléatoire et stratifié

• Choisir une technique d’échantillonnage adaptée est important
• Échantillonnage aléatoire: sélectionner au hasard des individus ou points de données d’une population
• Échantillonnage stratifié: diviser la population en sous-groupes puis échantillonner dans chaque sous-groupe

Équilibrer la représentation des sous-groupes

• Le suréchantillonnage augmente délibérément la représentation de certains groupes/classes pour équilibrer la distribution
• Le sous-échantillonnage réduit la part des groupes surreprésentés pour obtenir un ensemble plus équilibré
• La pondération attribue des poids différents selon l’importance pour compenser les déséquilibres

Augmentation de données

• Pour corriger le biais historique, cette technique enrichit le jeu de données avec des points supplémentaires
• Objectif: couvrir des périodes ou événements sous-représentés
• Elle inclut :
  • Combler les lacunes
  • Diversifier les perspectives
  • Mettre à jour et corriger les erreurs

Pratiques de mesure des données

• Standardiser les outils et protocoles de mesure
• Former et étalonner les collecteurs de données
• Utiliser des pilotes pour évaluer la précision et la cohérence des procédures
• Effectuer des contrôles qualité réguliers et automatiser pour améliorer la qualité

Suivi et ajustement continus

• Suivi et ajustement continus pour traiter les biais émergents
• Revues régulières des métriques de qualité des données
• Évaluations des biais
• Permettent d’identifier immédiatement les biais

Passons à la pratique !

Maîtriser les biais de données