Excel est un outil puissant pour l’apprentissage machine accessible, mais il faut éviter des pièges classiques pour garantir fiabilité et reproductibilité des modèles. Cet article décortique cinq erreurs fréquentes en IA avec Excel et propose des solutions concrètes pour appliquer l’appli au top.
3 principaux points à retenir.
- Multiméthodes pour détecter les outliers : ne supprimez pas aveuglément, combinez IQR, sigma et percentiles.
- Systématisez la reproductibilité : imposez toujours un random seed pour chaque partition et modélisation.
- Divisez vos données en trois : entraînement, validation et test, pour fiabiliser vos évaluations modèles.
Comment détecter correctement les outliers dans Excel ?
La détection des outliers dans Excel est une étape cruciale, souvent négligée, mais qui peut faire la différence entre un modèle performant et des résultats erronés. Pour éviter les suppressions hâtives, il est impératif d’appliquer plusieurs méthodes complémentaires. Débutons avec la méthode IQR (Intervalle Interquartile), la règle des 3 sigma et l’analyse des percentiles extrêmes.
La première étape consiste à créer des colonnes dans votre feuille de calcul Excel pour chacune de ces méthodes. Par exemple :
- Colonne A : Valeur d’origine (valeur des actifs résidentiels)
- Colonne B : Méthode IQR
=IF(A2 > QUARTILE.INC($A$2:$A$4270,3) + 1.5*(QUARTILE.INC($A$2:$A$4270,3)-QUARTILE.INC($A$2:$A$4270,1)), "Outlier_IQR", "Normal") - Colonne C : Méthode des 3 Sigma
=IF(ABS(A2-AVERAGE($A$2:$A$4270)) > 3*STDEV($A$2:$A$4270), "Outlier_3SD", "Normal") - Colonne D : Méthode des Percentiles
=IF(A2 > PERCENTILE.INC($A$2:$A$4270,0.99), "Outlier_P99", "Normal") - Colonne E : Drapeau combiné
=IF(COUNTIF(B2:D2,"Outlier*")>=2, "INVESTIGATE", "OK")
Ensuite, ajoutez des colonnes pour la revue manuelle. La colonne F peut contenir des notes comme « Propriété de luxe légitime », tandis que dans la colonne G, vous noterez la décision finale (garder, supprimer ou transformer).
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Il est essentiel de passer par un examen manuel après cette analyse. Même si une valeur semble être un outlier sur le papier, elle peut représenter une part légitime et significative de vos données. Ignorer ces éléments cruciaux peut mener à des décisions erronées et compromettre l’intégrité de votre analyse. D’ailleurs, si vous souhaitez approfondir le sujet de manière ludique, une vidéo qui pourrait vous intéresser est disponible ici.
En fin de compte, un système de détection des outliers robuste, qui combine plusieurs méthodes et se termine par une revue manuelle, permettra non seulement de conserver des données pertinentes, mais aussi de renforcer la fiabilité de vos modèles analytiques.
Pourquoi faut-il toujours fixer un seed aléatoire en machine learning Excel ?
La reproductibilité des résultats, c’est la clé de la crédibilité dans le monde du machine learning, et croyez-moi, même en jouant avec Excel et XLMiner, les aléas peuvent rapidement transformer des résultats glorieux en un véritable casse-tête. Prenons un exemple qui ne vous laissera pas indifférent : imaginez que vous présentiez les résultats d’un modèle de classification logistique. Le premier jour, vous éclairez la salle avec une précision de 97,3 %. Le lendemain, surprise ! Elle chute à 96,8 %. Cela semble anodin, n’est-ce pas ? Mais c’est là que la confiance en votre analyse vacille. Que s’est-il passé entre ces deux jours pour justifier une telle différence ?
Le coupable ici ? Le partitionnement aléatoire des données. Sans un seed fixe, XLMiner introduit une touche d’imprévisibilité dans vos ensembles de données d’entraînement et de validation. En effet, chaque fois que vous exécutez le modèle, la manière dont les données sont divisées varie, entraînant des fluctuations dans les métriques de performance que vous obtenez. Pour éviter ce chaos, il est crucial de fixer un seed. C’est simple : dans la boîte de dialogue de partitionnement de XLMiner, cochez l’option « Set seed » et entrez un entier mémorable : 12345, 42, ou même 2024. Documentez ce chiffre dans votre Model Log.
Avec cette petite astuce, à chaque fois que vous exécuterez le modèle, vous obtiendrez des splits de données d’entraînement, de validation et de test identiques. Résultat ? Des métriques de performance stables et cohérentes, comme si vous aviez un expert en contrôle qualité derrière chaque clic.
Run sans seed:
- Validation Accuracy = 92.4 %, F1 = 0.917
- Validation Accuracy = 91.8 %, F1 = 0.923
- Validation Accuracy = 92.1 %, F1 = 0.919
Run avec seed=12345:
- Validation Accuracy = 92.1 %, F1 = 0.928
- Validation Accuracy = 92.1 %, F1 = 0.928
- Validation Accuracy = 92.1 %, F1 = 0.928
Bien sûr, sachez que ce procédé ne vous protège pas des variations dues à d’autres facteurs — l’ajout ou la modification de données, ou même le changement des paramètres du modèle peuvent toujours influencer les résultats. Mais sur le plan du partitionnement, instaurer un seed permet de maintenir l’équité des comparaisons. Pour approfondir vos connaissances sur ce sujet essentiel, n’hésitez pas à consulter ce lien.
Quelle est la bonne manière de partitionner ses données avec Excel ?
Quand on parle de partitionner des données avec Excel, on a souvent tendance à penser que le classique 60/40, c’est une recette infaillible. Pourtant, s’engager sur ce chemin, c’est se diriger tout droit vers des pièges sournois. Avez-vous déjà entendu parler du découpage 50/30/20 ? Si ce n’est pas le cas, préparez-vous à ouvrir les yeux.
La structure adéquate pour la partition de vos données est essentielle pour garantir la fiabilité des résultats. Toutefois, un simple split 60/40 n’est pas suffisant. Vous avez besoin de trois ensembles distincts : un ensemble d’entraînement, un d’évaluation et un de test.
- Ensemble d’Entraînement (50%) : C’est ici que votre modèle apprend, où il extrait des motifs dans les données, les paramètres sont ajustés pour optimiser les performances.
- Ensemble de Validation (30%) : Utilisé pour l’ajustement des hyperparamètres. C’est à ce stade que différents modèles sont testés et que le meilleur est sélectionné sans interférer avec les données test finales.
- Ensemble de Test (20%) : C’est votre « examen final ». Là, vous ne devez scorer qu’une seule fois. C’est ce qui vous donne une évaluation objective et impartiale des performances réelles de votre modèle.
Utiliser le même ensemble pour l’entraînement et le test fausse les résultats. Imaginez un étudiant qui pourrait revoir ses réponses avant d’obtenir son évaluation : les résultats ne seraient plus valables. Ne tombez pas dans le piège de l’optimisation sur test, car cela signifie que les performances rapportées ne sont pas vraiment fiables.
Voici un tableau comparatif illustrant les performances de modèles construits sur un ensemble de données avec une bonne gestion et une mauvaise :
| Modèle | Performance Entraînement | Performance Validation | Performance Test |
|---|---|---|---|
| Modèle A | 90% | 85% | 82% |
| Modèle B (sur test biaisé) | 95% | 90% | 95% |
En choisissant d’adopter cette méthodologie 50/30/20, vous ferez un pas de géant vers des modèles plus robustes et fiables. Assurez-vous de suivre cette structure qui renforce la crédibilité de vos analyses. Pour plus de conseils sur l’identification et la correction d’erreurs dans Excel, n’hésitez pas à consulter cet article ici.
Comment identifier et contrôler le surapprentissage sur Excel ?
Le surapprentissage, ce phénomène sournois qui fait des ravages dans les projets d’intelligence artificielle, est l’ennemi juré de tout analyste. Imaginez un modèle dont les performances sont au top avec les données d’entrainement, mais qui s’effondre face à de nouvelles données. Inacceptable, non ? La clé est de détecter ce malaise avant qu’il ne campe dans votre projet. Un tableau comparatif des métriques clés comme l’accuracy, la precision, le recall et le F1 score peut être un excellent moyen d’y parvenir.
Voici comment configurer un tableau de suivi sur Excel pour surveiller ces écarts. On va comparer les résultats sur l’ensemble d’entraînement et sur le validation :
| Metric | Training Score | Validation Score | Gap | Gap % | Status |
|------------------|----------------|-------------------|------|---------|----------------|
| Accuracy | 98.45% | 97.27% | =[@Training] - [@Validation] | =([@Training] - [@Validation]) / [@Training] | =IF([@[Gap %]]<0.03, "✓ Good", IF([@[Gap %]]<0.05, "? Watch", IF([@[Gap %]]<0.10, "⚠ Concerning", "✗ Problem"))) |
| Precision | 97.00% | 95.00% | ... | ... | ... |
| Recall | 96.00% | 93.50% | ... | ... | ... |
| F1 Score | 97.80% | 96.00% | ... | ... | ... |
Pour ces calculs, le Gap représente la différence entre les scores d'entraînement et de validation, tandis que le Gap % est le pourcentage de différence. Pour interpréter ces valeurs, voici la feuille de route :
- Gap < 3% : Modèle bon, il généralise bien.
- Gap de 3 à 5% : À surveiller, acceptable mais méfiance.
- Gap > 10% : Critique, urgent de remédier à la situation.
Considérons un exemple. Prenons un arbre de décision avec une accuracy à 98.5% pour le training, mais à seulement 97.3% pour la validation. Un gap de 1.2% ? Bien, il montre que le modèle généralise assez bien. Mais si vous voyez un neural network avec une performance à 99.3% en training et seulement 85.4% en validation, c’est le moment de dire au revoir à ce modèle : il est en situation de surapprentissage !
Pour remédier à ce problème, voici quelques stratégies simples :
- Pour les arbres de décision : réduisez la profondeur maximale ou augmentez le nombre minimum d'échantillons par nœud.
- Pour les réseaux neuronaux : diminuez le nombre de nœuds ou de couches.
- Pour la régression logistique : supprimez certaines variables ou utilisez une sélection pas à pas.
- Pour tous les modèles : envisagez d'ajouter plus de données d'entraînement.
Ces conseils ciblés peuvent grandement améliorer la robustesse de vos modèles. Si vous souhaitez explorer davantage sur les erreurs courantes en utilisant Excel, n'hésitez pas à lire cet article sur les erreurs à éviter lors de l’utilisation d’Excel.
Comment garantir la qualité des données catégorielles en Excel ?
Les erreurs de saisie dans les variables catégorielles sont comme des petites grenouilles cachées dans le marécage. Elles peuvent sembler insignifiantes, mais elles risquent de faire plonger tout le projet dans le chaos. Imaginez un instant que « gradute » se glisse là où devrait être « graduate ». Une catastrophe pour votre modèle ! Cela crée une catégorie inattendue entraînant des erreurs de prédiction, et pire encore, une confiance mal placée dans les résultats obtenus.
Pour éviter de telles horreurs, une méthode simple et efficace s'impose : la validation des données. Sous Excel, ce processus ne demande pas d'être un expert en statistiques, juste un peu de méthode. Commençons par créer une feuille cachée où vous allez lister les valeurs valides. Par exemple :
- Éducation : « Graduate » et « Not Graduate »
- Auto-emploi : « Yes » et « No »
- Status de prêt : « Approved » et « Rejected »
Maintenant, dirigez-vous vers la feuille de saisie de données.
1. Sélectionnez la colonne concernée (par exemple, la colonne contenant les données sur l'éducation).
2. Allez dans le menu : Données → Validation des données → Onglet Paramètres.
3. Dans la section « Autoriser », choisissez « Liste ».
4. Dans « Source », naviguez jusqu'à la feuille cachée et sélectionnez la liste des valeurs valides.
5. Onglet Alerte d'erreur : style = « Stop » avec un message clair : « Seules les options 'Graduate' ou 'Not Graduate' sont valides ».Une fois ces étapes mises en place, les utilisateurs verront un menu déroulant affichant les choix valides, éliminant ainsi les erreurs typographiques et garantissant la qualité des données à la source. Mais n’arrêtez pas votre vigilance là ! Pensez aussi à appliquer des validations numériques simples. Par exemple, pour des scores de crédit, assurez-vous que les valeurs entrent bien dans l'intervalle 300 à 900. La procédure est similaire :
1. Sélectionnez la colonne pour les scores de crédit.
2. Allez à Données → Validation des données → Paramètres.
3. Choisissez « Nombre entier » pour « Autoriser » et définissez « entre » comme condition.
4. Fixez les valeurs minimale et maximale : 300 et 900 respectivement.En prenant ces mesures, vous assurez une modélisation robuste et fiable qui vous épargne bien des tracas. Pour plus de détails, n'hésitez pas à consulter ce guide complet sur la validation des données dans Excel.
Quelles bonnes pratiques retenir pour fiabiliser un projet IA dans Excel ?
Pour faire de l’apprentissage machine efficace et sérieux sous Excel, il faut impérativement maîtriser quelques pratiques simples mais cruciales : détection soignée des outliers par multi-méthodes, fixation systématique d’un random seed pour la reproductibilité, partition tripartite des données pour éviter les biais, surveillance régulière du surapprentissage via des écarts métriques clairs et validation stricte des données catégorielles. Ces leviers garantissent non seulement la robustesse des modèles mais aussi leur crédibilité business et leur applicabilité à l’échelle industrielle. Vous gagnez ainsi en confiance et en résultats tangibles sans complexifier outre mesure votre stack technique.
FAQ
Pourquoi utiliser plusieurs méthodes pour détecter les outliers en Excel ?
Comment assurer la reproductibilité des modèles dans XLMiner ?
Pourquoi respecter un découpage entraînement/validation/test ?
Comment repérer le surapprentissage avec Excel ?
Comment éviter les erreurs de saisie dans les variables catégorielles ?
A propos de l'auteur
Franck Scandolera est expert en Analytics Engineering et formateur depuis plus de 10 ans, spécialiste des architectures data, automatisation no-code et IA générative. Responsable de l’agence webAnalyste, il accompagne les entreprises dans la mise en place de solutions data robustes, scalables et conformes RGPD. Son expertise couvre les outils d’analyse avancée, la modélisation et le déploiement de workflows intelligents. Son approche pragmatique et pédagogique vise à démocratiser l’usage opérationnel de la donnée et de l’intelligence artificielle au bénéfice des métiers.