Dans l’analyse de données, il est courant de chercher à expliquer la relation entre une variable cible et une ou plusieurs variables explicatives. Les méthodes paramétriques comme la régression linéaire, la régression logistique ou certains réseaux de neurones reposent sur l’idée que cette relation peut être exprimée à travers un ensemble de paramètres. Ces paramètres, estimés lors de l’apprentissage, permettent de mesurer directement l’influence de chaque variable et de maintenir l’interprétabilité du modèle.

Cependant, toutes les situations ne rentrent pas dans ce cadre. Il existe des contextes où aucune équation simple ne peut résumer la relation entre variables. Dans ce cas, on fait appel à des méthodes non paramétriques. Plutôt que d’imposer une forme prédéfinie, ces techniques s’appuient sur la structure même des données. Parmi elles, on retrouve les arbres de décision, le classifieur naïf Bayes et les plus proches voisins (K-Nearest Neighbors, KNN).

Le KNN illustre parfaitement cette logique : il ne cherche pas à estimer des coefficients pour expliquer une tendance globale, mais raisonne par proximité. Pour attribuer une valeur ou une catégorie à un nouvel enregistrement, il observe les exemples les plus similaires déjà connus et déduit la réponse en fonction de ces voisins.

Comment fonctionne la méthode des plus proches voisins (KNN) ?

Le KNN est une méthode non paramétrique qui repose uniquement sur la notion de similarité entre enregistrements. L’idée est simple : lorsqu’une valeur est manquante, ou lorsqu’un nouvel enregistrement doit être classé, l’algorithme recherche dans la base de données les k enregistrements les plus proches. La proximité est mesurée grâce à une métrique de distance calculée à partir des variables disponibles. La valeur à prédire est ensuite déduite de ces voisins.

Prenons un exemple concret dans le secteur automobile. Imaginons une base de données contenant des voitures avec leurs caractéristiques (prix, âge, puissance, poids, kilométrage, type de carburant). Si une voiture manque d’information sur son kilométrage, le KNN identifiera les véhicules les plus similaires (en fonction du prix, de l’âge, de la puissance, etc.) et estimera le kilométrage en prenant la moyenne de ceux de ses voisins.

Le même principe s’applique à la classification. Supposons que l’on souhaite déterminer si une voiture roule au diesel ou à l’essence. Le KNN compare cette voiture à ses plus proches voisines déjà connues et attribue le type de carburant dominant parmi elles. Dans tous les cas, le raisonnement repose sur l’idée que « les objets similaires tendent à partager les mêmes caractéristiques ». Plus le nombre de voisins considérés est pertinent, plus la prédiction est robuste.

Le KNN présente plusieurs avantages pour les entreprises. C’est une méthode simple à mettre en œuvre, qui ne nécessite pas de modélisation complexe. Elle est également très flexible, puisqu’elle peut s’appliquer aussi bien à des problèmes de classification qu’à des estimations. De plus, sa logique de proximité est facilement interprétable.

Cependant, le KNN comporte aussi des limites que les organisations doivent garder à l’esprit. Ses performances dépendent fortement de la qualité et du volume de données. Dans des ensembles très vastes, les calculs de distance peuvent devenir coûteux en temps et en ressources. Il est également sensible au choix et à l’échelle des variables : sans un travail de préparation adéquat (normalisation, nettoyage), le modèle peut produire des résultats biaisés.