Imputation
L’imputation est une technique de prétraitement des données qui consiste à remplacer les valeurs manquantes dans un jeu de données par des estimations plausibles. Ces estimations peuvent être basées sur des statistiques simples (comme la moyenne, la médiane ou le mode) ou sur des méthodes plus avancées (modèles prédictifs, k plus proches voisins, interpolation, etc.).
Contexte
Dans les projets d’IA et d’apprentissage automatique, les données manquantes sont fréquentes, notamment dans les enquêtes, la santé, la finance ou les données capteurs. Les modèles de machine learning ne peuvent souvent pas traiter directement des valeurs manquantes, ce qui rend l’imputation indispensable pour garantir la qualité et la complétude des données utilisées.
Exemples pratiques
- Santé : estimer les valeurs manquantes dans des dossiers médicaux.
- Finance : compléter des historiques de transactions partiellement manquants.
- Marketing : combler des réponses absentes dans des sondages clients.
Avantages et limites
- ✅ Permet d’éviter l’exclusion de données incomplètes.
- ✅ Améliore la robustesse des modèles.
- ❌ Mauvaise imputation peut introduire des biais.
- ❌ Certaines méthodes sont coûteuses en calcul (ex. imputation multiple).
L’imputation est une étape cruciale de la préparation des données, car la majorité des algorithmes ne tolèrent pas les valeurs manquantes. Toutefois, toutes les méthodes ne se valent pas. Les approches simples (moyenne, médiane, mode) sont rapides mais peuvent biaiser la distribution et masquer des tendances importantes.
Les méthodes plus avancées, comme l’imputation par k plus proches voisins (KNN) ou par modèles prédictifs, exploitent les relations entre variables pour estimer des valeurs plus cohérentes. L’imputation multiple, quant à elle, propose plusieurs jeux de données imputés, permettant de refléter l’incertitude liée aux valeurs manquantes et d’obtenir des analyses plus robustes.
Un autre défi est de comprendre le type de données manquantes (aléatoires ou non aléatoires). Dans le domaine médical, par exemple, l’absence d’une donnée peut parfois être révélatrice (un examen non réalisé peut signifier que le médecin ne l’a pas jugé nécessaire). L’imputation devient alors non seulement une question technique, mais aussi une décision méthodologique et contextuelle.
📚 Références
- Little, R. J. A., Rubin, D. B. (2019). Statistical Analysis with Missing Data.
