Panorama des problématiques de traitement de l information. Larbi Aït Hennani, Fatma Bouali, Vincent Vandewalle

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1 Panorama des problématiques de traitement de l information Larbi Aït Hennani, Fatma Bouali, Vincent Vandewalle

2 Conduite d une étude statistique Larbi Aït Hennani, maître de conférences en mathématiques appliquées, IUT de Roubaix, Université Lille 2

3 Qu est-ce que la Statistique? Petit Robert : Etude méthodique des faits sociaux par des procédés numériques (classements, dénombrements, inventaires chiffrés, recensements) destinée à renseigner et à aider les gouvernements. Ensemble de techniques d interprétation mathématique appliquées à des phénomènes pour lesquels une étude exhaustive de tous les facteurs est impossible, à cause de leur grand nombre et de leur complexité. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 3

4 Qu est-ce que la Statistique? «Statistique» : du latin statisticum (ce qui se rapporte à l Etat) Gottfried Achenwall (1746) : premier enseignement de la statistique (Allemagne) En fait, origine plus ancienne : mot déjà utilisé dans un texte administratif de Colbert(vers 1666) 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 4

5 Qu est-ce que la Statistique? XIVe siècle : Au début, la statistique a consisté à observer des faits : statistique descriptive Début des enregistrements des actes civils (naissances, mariages, décès) XVII e siècle : Probabilités estimations, prévisions Extrapolation à partir d une partie de la population W. Petty: estimation de la population londonienne, 1686 Juger d après un échantillon:(problème de la représentativité) Statistique inférentielle XXe siècle : développement des sondages (U.S.A.) 1885 : création de l Institut International de la Statistique : débat sur la représentativité A. Kiaer (Norvège) : «une partie pour le tout» Réactions violentes Après 1925 : «Comment tirer l échantillon?» 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 5

6 Qu est-ce que la Statistique? La statistique fait partie de la culture anglo-saxonne Culture probabiliste indispensable Enorme retard en France Causes : Statistique: parent pauvre des probabilités et des mathématiques L «incertain» est antipédagogique (déstabilisant ) Nette préférence pour l enseignement de certitudes Association obligatoire avec une autre discipline (biologie, gestion,...), cette approche pluridisciplinaire est encore mal acceptée 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 6

7 Qu est-ce que la Statistique? La statistique est une discipline : Dans son sens actuel, elle est considérée comme un ensemble d outils et de méthodes qu on utilise pour étudier des phénomènes. A ne pas confondre avec les statistiques qui sont les données sur lesquelles on travaille ou les résultats qu on obtient quand on applique les méthodes statistiques. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 7

8 Comment conduit-on une étude statistique? Une étude statistique peut être décomposée en 10 étapes : Réception de la demande ou du cahier des charges Réalisation d une étude de faisabilité Réalisation d une étude exploratrice (documentaire, quantitative) Définition des objectifs de l étude Détermination des informations à rechercher Détermination de la population Collecte de l information Traitement de l information Analyse des résultats Synthèse et rédaction du rapport 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 8

9 Comment conduit-on une étude statistique? Le rassemblement des données se fait soit par expérimentation soit par observation. L analyse statistique se subdivise en deux parties : l une descriptive l autre inductive L analyse descriptive a pour but de résumer et de présenter les données sous forme telle que l on puisse en prendre connaissance aisément (sous forme de tableau ou de graphique) et d en dégager les caractéristiques essentielles. La statistique inférentielle (inductive) permet de généraliser sous certaines conditions les résultats ainsi obtenus. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 9

10 Qu est ce que la statistique descriptive? Elle peut être définie comme l instrument qui permet de données un sens à l information recueillie. Elle rassemble et condense les informations pour dégager les caractéristiques essentielles qui se dissimulent dans une foule de données. Les différentes méthodes qui permettent d atteindre cet objectif peuvent être définies en fonction du nombre de variables qui vont être considérées simultanément. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 10

11 La statistique descriptive Son but est de synthétiser, résumer, structurer l information contenue dans les données. Elle utilise pour cela des représentations de données sous forme de tableaux, de graphiques, d indicateurs numériques. Elle s est enrichie de techniques de visualisation de données multidimensionnelles. Son rôle est de mettre en évidence les propriétés de l échantillon et de suggérer des hypothèses. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 11

12 Analyse des données Analyse des données Méthodes descriptives Méthodes explicatives Analyse factorielle Classification ~ Régression linéaire simple et multiple ; ~ Analyse de la variance à un facteur ; ~ Analyse de la variance à deux facteurs ; ~ Segmentation ; ACP (Analyse en Composantes Principales) ~ Analyse discriminante ; AFC (Analyse Factorielle des Composantes) ~ Analyse des mesures conjointes ; ACM (Analyse factorielle des Composantes Multiples) Analyse typologique : ~ Analyse canoniques. ~ Classification hiérarchique, ~ Classification non hiérarchique. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 12

13 Statistique inférentielle Son but est d étendre les propriétés constatées sur l échantillon à la population tout entière et de valider ou d infirmer des hypothèses a priori ou formulées après une phase exploratoire. Le calcul des probabilités y joue souvent un rôle fondamental. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 13

14 «Connaître, c est mesurer» (Brunschvicg) La statistique nous dit: Comment effectuer les mesures Comment extraire l information des mesures 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 14

15 Information Principale matière première du XXI e siècle Sa production et son exploitation statisticiens 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 15

16 Statisticiens Statisticiens : interlocuteurs privilégiés des décideurs dans tous les secteurs d activité : politique économique sciences industrie et à tous les niveaux : collecte de données conception des systèmes d information contrôle de la production analyse et restitution des données 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 16

17 Domaines d utilisation de la statistique Statistiques officielles (I.N.S.E.E.) Presse medias Banques assurances Sciences de la vie Environnement ( foresterie, pêche ) Santé Sciences humaines Entreprises industrie (contrôle de qualité, études de marché, management, ) Finance Recherche fondamentale et appliquée 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 17

18 L informatique décisionnelle (Business Intelligence) et nouveaux enjeux : le Big Data Fatma Bouali, maître de conférences en informatique, IUT de Roubaix, Université Lille 2

19 Plan L informatique décisionnelle (Business Intelligence) Le «Big data» Exemples d usage des «Big Data» 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 19

20 Informatique Décisionnelle L informatique décisionnelle (en anglais : BI pour Business Intelligence) désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent : collecter, consolider, modéliser et restituer les données d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision de permettre à un décideur d avoir une vue d ensemble (transversale) de l activité traitée. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 20

21 Informatique Décisionnelle Exemple d une application «simple» en informatique décisionnelle : Homengo Plusieurs sources de données : Annonces immobilières Données issues de l open data ( Lycées, Parcs, Service Publics) Données d INSEE (Recensement,..) Fournir à un individu des informations pour l aider dans la décision du choix de son logement 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 21

22 Sources de données internes Architecture Décisionnelle Reporting Extract Portail OLAP Base de données Extract Transform Load Data Warehouse Fichiers Datamining Sources de données externes Extract Dashboard Collecter Stocker Distribuer Exploiter

23 Informatique Décisionnelle Une enquête (Gartner Group) menée dans le monde entier quatrième trimestre de 2012 dans 41 pays 2053 entreprises 36 secteurs d activités a révélé que la première priorité des entreprises est : «Analystics and Business Intelligence» 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 23

24 Informatique Décisionnelle 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 24

25 Big Data (Données massives) Ensembles de données qui deviennent tellement gros qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données. Une autre définition communément admise : celle des 3V volume, variété, vélocité [Gartner Group] Variété Volume Vélocité 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 25

26 Big Data Volume : volumes traités sont dans l ordre du péta-octet Plus de données ont été créé ces 3 dernières années que pendant les années précédentes Tous les deux jours : masse de donnée produite = masse de données numérisée jusqu'en dans le monde : 1,8 zéta-octets 2000 Exabytes [source: The Diverse and Exploding Digital Universe, IDC 2011] 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 26

27 Big Data Variété Données interpersonnelles communications électroniques, s, réseaux sociaux Données d interaction homme-machine : transactions comme les archives des cartes bancaires, des historiques de navigation web Données inter-machine : GPS, caméras de surveillance, géolocalisation, «compteurs intelligents». 30 milliards de RFID 4.6 milliards de téléphones-caméra 76 millions de compteurs intelligents en millions prévus en millions de GPS vendus annuellement 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 27

28 Big Data Vélocité : rythme de renouvellement et de défilement des données 45 milliards d s envoyés par jour 50 millions de tweets postés dans le monde. 165 millions de transactions bancaires quotiennes dans la zone euro? téra_octets de données générées 25 téra_octets de données log générées tous les jours 12 téra_octets de tweets chaque jour 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 28

29 Nouvelles technologies, nouveaux métiers, nouveaux enjeux Nouveaux enjeux Comment exploiter ces nouveaux volumes de données? Comment les stocker? Comment les traiter? Comment les visualiser? Nouvelles technologies Bases de données distribuées Traitement de données distribué Analyse d'événements en temps réel Cloud Computing 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 29

30 Source [MarkessInternational 2012] 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 30

31 Exemples d outils utilisés dans le big data apprentissage automatique apprentissage supervisé apprentissage non supervisé apprentissage de règles d association classification réseaux de Neurones analyse typologique algorithmes génétiques intégration de données Traitement du langage naturel reconnaissance des formes statistique exploration de données séries chronologiques analyse de réseaux modélisation prédictive régression analyse des sentiments traitement de signal analyse spatiale simulation visualisation Le test A / B.. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 31

32 Exemples d applications du big data Projet «Artemis» University of Ontario Institute of Technology : service de néonatalogie. Recherche de solutions permettant l analyse «à la volée» de grands volumes de données Anticiper les défaillances de nourrissons prématurés. Mise en place d une solution big data Résultats & bénéfices : diminution significative du taux de mortalité détection avec 24 heures d avance des défaillances des nourrissons prématurés augmentation du temps de réflexion et de réaction disponible pour les médecins face aux problèmes. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 32

33 Exemples d applications du big data Une marque d'équipements sportifs analyse le sentiment des consommateurs au travers des messages déposés sur blogs pour comprendre si le bon message est véhiculé. la ville d'ottawa analyse des données météo pour placer en temps réel ses équipes urgentistes. les opérateurs télécoms analysent les données de smartphones (géolocalisation, numéros appelés, sites visités) afin de pouvoir retrouver tout événement en moins de 30 minutes afin d'optimiser leurs réseaux. 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 33

34 Big Data : des milliers d emplois en perspective Etats-Unis : postes d «analystes BI» et de «data scientists» à pourvoir annoncés Source : [rapport McKinsey 2012] France à postes Aussi recherchés que les «traders» «Que ce soit dans la grande distribution, chez les opérateurs télécom ou dans le secteur public, on voit poindre un intérêt pour ces profils d analystes BI ou big data à triple culture, informatique, modélisation mathématique et culture économique au sens large, qui n auront pas forcément la même image que les traders, mais sont promis à un bel avenir» Source : [ /03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 34

35 Analyse de données sur la réussite à la session 2010 du baccalauréat par lycée Vincent Vandewalle, maître de conférences en mathématiques appliquées, IUT de Roubaix, Université Lille 2

36 Tableau de données Code Etablisseme nt Secteur Public=1 Privé=2 Effectif Présents série L Effectif Présents série ES Effectif Présents série S Effectif Présents série STG Etablissement Ville Commune LYCEE HONORE DE BALZAC PARIS J PU LYCEE SIMONE WEIL PARIS A PU LYCEE TURGOT PARIS W PU LYCEE VICTOR HUGO PARIS X PU LYCEE CHARLEMAGNE PARIS B PU LYCEE DES FRANCS BOURGEOIS PARIS V PR LYCEE MASSILLON PARIS Z PR LYCEE SOPHIE GERMAIN PARIS C PU /03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 36

37 Détails du tableau de données Indicateurs sur les résultats de lycées généraux et technologiques pour la session 2010 du baccalauréat : Effectif des baccalauréats généraux et technologiques par lycée Taux de réussite au baccalauréat Taux de réussite attendu au baccalauréat Taux d accès baccalauréat Proportion de bachelier parmi les sortants 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 37

38 Le nettoyage des données : une étape nécessaire mais délicate ND signifie que la donnée est manquante Les blancs peuvent signifier soit 0 soit une valeur manquante Certains pourcentages suivis de la lettre a, b, (1) ou * Certaines cellules avec uniquement une virgule 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 38

39 Exemples de questions Comment se distribue le taux de réussite au baccalauréat? Y-a-t il une relation entre le taux de réussite au baccalauréat et l académie? et la filière? et le secteur? Comment visualiser l ensemble des lycées sur un plan en prenant en compte simultanément tous ces indicateurs? Peut-on construire des groupes de lycées homogènes vis-à-vis de ces indicateurs? 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 39

40 Distribution du taux de réussite au baccalauréat 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 40

41 Lycées avec un pourcentage de réussite entre 99,5% et 100% 71 lycées avec un taux de réussite de 100% Academie PARIS VERSAILLES CRETEIL AIX-MARSEILLE GRENOBLE LILLE NANTES LYON MONTPELLIER Nombre de lycées avec 100% de réussite Academie STRASBOURG NANCY-METZ TOULOUSE CAEN CLERMONT-FERRAND LA REUNION NICE ORLEANS- TOURS RENNES Nombre de lycées avec 100% de réussite /03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 41

42 Lien entre le taux de réussite au baccalauréat et l académie 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 42

43 Taux de réussite au baccalauréat et l académie Y-a-t il une différence statistiquement significative entre les taux de réussite moyens des différentes académies? Modèle : Y ij = μ + α i +ε ij Y ij : taux de réussite pour le lycée j de l académie i μ : taux de réussite moyen α i : l effet de l académie i ε ij : terme de bruit Test d hypothèse : les α i sont-ils tous identiques? 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 43

44 Visualisation de l ensemble des lycées 5 variables : taux d accès au bac après une seconde taux d accès au bac après une première taux de réussite obtenu pourcentage de bachelier parmi les sortants de première, seconde, terminale pourcentage de bachelier parmi les sortants de terminale 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 44

45 Visualisation de l ensemble des lycées 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 45

46 Visualisation de l ensemble des lycées Analyse en composantes principales (ACP) : recherche des axes de plus grande variance 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 46

47 Visualisation de l ensemble des lycées Corrélations entre les anciennes et le nouvelles variables 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 47

48 Construction de groupes de lycées homogènes 21/03/2013 Statistique et informatique, les deux piliers de l aide à la décision 48

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