La détection d’anomalies est une technique d’analyse de données qui identifie des comportements ou événements qui s’écartent significativement de la norme. Contrairement aux méthodes supervisées qui nécessitent un grand volume d’exemples étiquetés, elle repose sur un principe simple : la majorité des données disponibles reflète des situations « normales », et l’objectif est de détecter les cas qui dévient de ce schéma.

Dans le monde de l’entreprise, les anomalies peuvent avoir des significations très différentes selon le contexte. Une transaction financière inhabituelle peut indiquer une tentative de fraude, une série de clics anormaux peut révéler un bot sur un site web, et une variation inattendue dans des capteurs industriels peut signaler un défaut de production. Dans tous les cas, l’intérêt réside dans le fait de disposer d’un outil capable de déclencher une alerte avant que les conséquences ne deviennent coûteuses.

La force de cette approche est sa capacité à traiter des situations rares et souvent imprévisibles, là où un simple modèle prédictif ne suffirait pas.

Comment fonctionne la détection d’anomalies ?

Le principe repose sur la modélisation de ce qui est considéré comme « normal », puis sur la mesure de l’écart d’un nouvel enregistrement par rapport à ce modèle. Si l’écart est trop important, il est classé comme anomalie.

En pratique, les algorithmes de détection d’anomalies examinent les distributions statistiques des variables disponibles. L’approche la plus courante consiste à utiliser l’approximation dite « gaussienne », qui suppose que la majorité des valeurs suit une distribution en cloche. La moyenne indique le centre des données et l’écart-type mesure leur dispersion. La plupart des valeurs se situent donc dans une zone relativement étroite autour de la moyenne, tandis que les observations très éloignées sont interprétées comme inhabituelles.

Lorsqu’il existe plusieurs variables, la logique s’applique à chacune d’elles. On calcule la probabilité que les valeurs observées appartiennent à la zone de normalité pour chaque variable, puis on combine ces probabilités. Si le résultat global est inférieur à un seuil défini, l’enregistrement est classé comme anomalie.

Il est important de noter que ce seuil n’est pas choisi au hasard. En général, les données disponibles sont divisées en deux ensembles : l’un pour apprendre ce qu’est la « normalité », l’autre pour tester différents seuils et retenir celui qui distingue le mieux les données normales des anomalies connues. Même si les anomalies sont rares, cette phase de validation est indispensable pour réduire le nombre de faux positifs, c’est-à-dire des données normales signalées à tort comme anomalies.

En entreprise, cette méthode présente l’avantage de ne pas nécessiter un grand nombre d’exemples passés d’anomalies. Elle se concentre principalement sur la définition d’un profil de normalité, ce qui la rend opérationnelle même dans des environnements où l’historique des incidents est limité.

La détection d’anomalies s’impose aujourd’hui comme un outil stratégique pour de nombreux secteurs. Elle offre une capacité unique à identifier des événements rares mais critiques, souvent invisibles pour un simple modèle prédictif. Elle peut donc s’appliquer aussi bien aux enjeux de performance qu’aux problématiques de sécurité.

Bien que la détection d’anomalies soit puissante, elle présente également des limites. D’abord, elle repose souvent sur des hypothèses statistiques comme la normalité gaussienne, qui ne sont pas toujours parfaitement respectées dans les données réelles. Certaines transformations peuvent améliorer la situation, mais elles nécessitent une expertise spécialisée.

Ensuite, le choix du seuil de classification est délicat : un seuil trop strict déclenche trop d’alertes, tandis qu’un seuil trop large laisse passer des anomalies importantes. Trouver le bon équilibre nécessite une phase de validation rigoureuse et des ajustements réguliers.

Enfin, l’interprétation des résultats peut poser problème. L’algorithme signale qu’une observation est anormale mais n’explique pas toujours pourquoi. Les entreprises doivent donc mettre en place des processus complémentaires pour analyser ces alertes et décider des actions à entreprendre.