Imbalanced Dataset
Un jeu de données déséquilibré se caractérise par une forte disparité dans la répartition des classes. Certaines catégories sont surreprésentées, tandis que d’autres sont rares. Ce déséquilibre pose des problèmes aux modèles d’apprentissage automatique, qui tendent à privilégier la classe majoritaire.
💡 Voir notre article : Stratégies pour l'équilibrage des jeux de données
Exemples concrets
- Santé : peu de cas positifs pour des maladies rares par rapport aux cas négatifs.
- Finance : très peu de transactions frauduleuses au sein de millions de transactions normales.
- Maintenance prédictive : rares pannes réelles dans des données massives de capteurs.
Conséquences
- Des modèles qui “semblent précis” mais ignorent les classes rares.
- Des biais statistiques renforcés : par exemple, un modèle médical qui n’identifie pas une maladie chez les minorités de patients.
- Une baisse de la capacité de généralisation.
Stratégies de correction
- Rééchantillonnage : augmentation artificielle de la classe minoritaire ou réduction de la classe majoritaire.
- Méthodes de génération comme SMOTE pour créer des exemples synthétiques.
- Apprentissage sensible au coût : donner plus de poids aux erreurs sur les classes minoritaires.
- Choix de métriques adaptées : rappel, F1-score, AUC, plutôt que la précision brute.
Importance
La prise en compte des jeux de données déséquilibrés est nécessaire pour obtenir des modèles équitables et fiables. Elle représente un enjeu majeur en IA éthique, particulièrement dans la santé et la justice prédictive.
Un dataset déséquilibré ne fausse pas seulement les métriques : il influence aussi les décisions stratégiques d’un modèle. Par exemple, dans un système médical, un modèle qui minimise simplement l’erreur globale risque d’ignorer systématiquement les maladies rares, ce qui compromet la sécurité des patients.
Au-delà du sur-échantillonnage (oversampling) ou du sous-échantillonnage (undersampling), les chercheurs développent des approches plus fines. Les class weights intégrés dans de nombreux frameworks permettent d’équilibrer automatiquement l’impact des classes rares dans la fonction de perte. D’autres stratégies incluent l’utilisation de ensembles spécialisés qui combinent plusieurs modèles, chacun adapté à une portion du dataset.
La question du déséquilibre touche aussi à la justice algorithmique. En droit, en finance ou en recrutement, ignorer les cas minoritaires peut renforcer des discriminations existantes. Traiter le déséquilibre n’est donc pas qu’une amélioration technique : c’est une condition pour développer une IA responsable.
Avec l’essor des grands modèles de langage et de vision, de nouvelles méthodes cherchent à combiner apprentissage auto-supervisé et rééquilibrage dynamique des classes. Cela ouvre la voie à des modèles capables d’apprendre efficacement même quand les exemples positifs sont extrêmement rares.
📚 Références
- Géron, A. (2019). Apprentissage automatique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow.
- He, H. & Garcia, E. A. (2009). Learning from Imbalanced Data. IEEE TKDE.
