La qualité de tout projet d’intelligence artificielle ou de data science repose avant tout sur la qualité des données utilisées. Trop souvent, les organisations se concentrent sur le choix des algorithmes ou des outils sans accorder suffisamment d’attention à l’étape préalable : la préparation des données. Cette phase, qui comprend l’identification des propriétés des données, la compréhension des sources, la sélection des variables et leur transformation, détermine directement la pertinence et la robustesse des analyses futures.

Dans un contexte où les entreprises gèrent des volumes massifs d’informations issues de systèmes variés, une approche structurée de la préparation des données est essentielle. Elle transforme une matière brute et hétérogène en un actif exploitable, prêt à alimenter les modèles prédictifs, les tableaux de bord de pilotage et les décisions stratégiques.

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Trois grands types de données

La première étape consiste à distinguer les principaux formats dans lesquels les données se présentent. Les données structurées sont les plus courantes : organisées en tables composées de lignes et de colonnes, elles alimentent la plupart des bases relationnelles et sont facilement exploitables par les outils de business intelligence. Un enregistrement de vente ou un profil client en sont des exemples typiques.

Les données semi-structurées constituent une deuxième catégorie. Moins rigides que les tables, elles conservent une organisation grâce à des métadonnées. Les formats JSON ou XML, largement utilisés pour échanger des informations entre applications, en sont de bons exemples.

Enfin, les données non structurées regroupent l’ensemble des contenus stockés dans leur forme brute : images, vidéos, fichiers audio ou textes libres. Elles représentent aujourd’hui la majorité des informations générées par les entreprises, mais leur exploitation nécessite des méthodes de traitement et de transformation plus avancées.

La nature des variables

Au-delà du format, il est essentiel de distinguer la nature des variables. Une variable peut être qualitative, exprimant un état ou une catégorie, comme le genre, la couleur ou le pays. Certaines variables qualitatives sont ordinales, c’est-à-dire qu’elles possèdent une hiérarchie implicite (ex. : petit, moyen, grand). D’autres sont nominales et ne se prêtent à aucun classement (ex. : bleu, vert, jaune).

Les variables quantitatives expriment, quant à elles, des valeurs numériques mesurables comme l’âge, le revenu ou la température. Elles peuvent être continues, avec des valeurs infiniment divisibles, ou discrètes, limitées à des entiers ou à des pas fixes.

Cette distinction est déterminante car elle oriente le choix des techniques statistiques ou de machine learning. Un modèle de classification s’appuiera par exemple sur des variables qualitatives, tandis qu’un modèle de régression exploitera des variables quantitatives.

Explorer les sources de données

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Applications métiers et ERP : chaque donnée a une origine, généralement liée à une application métier. Les systèmes RH, les outils comptables ou les plateformes commerciales génèrent et stockent en continu des informations. Le défi apparaît lorsque ces applications fonctionnent en silos : croiser les données devient complexe et freine la construction d’analyses globales.

Pour répondre à ce problème, de nombreuses organisations adoptent des ERP (Enterprise Resource Planning). Ces suites logicielles intègrent plusieurs domaines fonctionnels dans une même architecture de données unifiée. Elles centralisent les informations, réduisent les redondances et facilitent les usages analytiques.

Bases de données relationnelles et NoSQL : les bases relationnelles restent la pierre angulaire de nombreux systèmes d’information. Elles organisent les données en tables reliées entre elles par des clés. Grâce au langage SQL, elles offrent puissance et flexibilité pour interroger les informations et les exploiter dans des tableaux de bord.

Face à l’explosion des volumes de données, les bases NoSQL se sont imposées comme un complément. Plus souples dans leur structure, elles privilégient la rapidité et la capacité à stocker des masses d’informations hétérogènes, par exemple dans des formats clé-valeur. Elles sont particulièrement adaptées aux environnements Big Data.

API, data lakes et data warehouses : l’intégration de sources multiples passe de plus en plus par des API. Ces interfaces permettent d’accéder directement aux données d’une application et d’automatiser leur transfert vers d’autres systèmes. Elles sont devenues incontournables dans les architectures modernes.

Deux grands environnements de stockage structurent ensuite l’usage analytique. Les data warehouses centralisent des données homogénéisées et modélisées, prêtes pour des analyses décisionnelles. Les data lakes, eux, stockent les données brutes dans leur format d’origine, en vue d’une exploitation ultérieure plus flexible, notamment par des modèles avancés de machine learning.

La combinaison de ces approches permet aux entreprises de tirer parti à la fois de la rigueur d’un entrepôt de données et de la richesse d’un lac de données.

L’importance du choix des variables

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Une fois les données collectées, l’étape suivante consiste à décider quelles variables seront utilisées dans le modèle ou l’analyse. Cette étape est cruciale car elle conditionne la performance des algorithmes. Trop de variables non pertinentes alourdissent les calculs, augmentent le bruit et réduisent la fiabilité des résultats. Trop peu de variables risquent de faire passer à côté de signaux utiles.

Réduire la dimensionnalité

On parle de « malédiction de la dimensionnalité » lorsque le nombre de variables croît au point de rendre les calculs trop lourds ou les résultats instables. Pour éviter ce piège, plusieurs approches sont possibles. L’analyse des corrélations permet par exemple d’identifier et d’éliminer des variables redondantes. Les méthodes de sélection pas à pas en régression, ou encore les arbres de décision, aident à retenir uniquement les variables les plus discriminantes.

Les techniques de réduction de dimension, comme l’analyse en composantes principales (ACP), condensent plusieurs variables corrélées en un petit nombre de composantes synthétiques. Cette étape améliore la robustesse et accélère le traitement tout en conservant l’essentiel de l’information.

Transformer et enrichir les données

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Avant toute exploitation, il est nécessaire de s’assurer que les données sont cohérentes. Les valeurs manquantes, aberrantes ou incohérentes doivent être corrigées. Plusieurs stratégies existent : remplacement par une valeur moyenne, médiane ou la modalité la plus fréquente ; génération aléatoire respectant la distribution des données ; ou encore prédiction supervisée en fonction des autres variables. L’objectif est toujours le même : réduire l’impact des erreurs tout en préservant la représentativité de l’ensemble.

Au-delà du nettoyage, l’ingénierie des variables consiste à enrichir le jeu de données en créant de nouvelles informations. Cela peut passer par des calculs simples, comme la multiplication d’une quantité par un prix unitaire pour obtenir un montant total. On peut également dériver des variables existantes (ex. : calculer l’âge à partir d’une date de naissance) ou encore agréger plusieurs colonnes pour obtenir une mesure synthétique.

Cette étape est stratégique car des variables bien conçues apportent souvent plus de valeur au modèle que le choix de l’algorithme lui-même.

Certains algorithmes exigent des variables numériques, d’autres ne tolèrent que des catégories. Il faut donc parfois convertir les variables : discrétiser des valeurs continues, attribuer des codes numériques aux catégories, ou appliquer un encodage « one-hot » pour transformer une modalité en variable binaire.

Enfin, pour garantir une comparaison équitable, les variables quantitatives doivent être mises sur une même échelle. Les techniques de normalisation et de standardisation répondent à cet objectif. Elles évitent qu’une variable exprimée en milliers domine une autre exprimée en unités.

La préparation des données n’est pas une étape secondaire : elle représente souvent plus de 70 % du temps consacré à un projet de data science. C’est elle qui assure que les modèles reposeront sur une base fiable, cohérente et représentative. Pour les entreprises, elle conditionne la qualité des prévisions, la pertinence des recommandations et la justesse des indicateurs de performance.

En maîtrisant ces étapes : compréhension des propriétés des données, exploitation efficace des sources, sélection rigoureuse des variables et ingénierie adaptée — les organisations se dotent d’un avantage concurrentiel. Elles transforment la complexité brute de leurs données en actifs stratégiques, capables d’éclairer les décisions et de soutenir l’innovation.