La Couche de Prétraitement : Fondamentaux en Data Science

Le prétraitement des données brutes en machine learning constitue une étape clé pour convertir la data en informations exploitables. Dans cet article, découvrez tout ce que vous devez savoir sur la couche de prétraitement en Data Science. Vous connaîtrez son rôle, ses outils, ainsi que son importance dans vos projets data ! 

‍

Définition de la couche de prétraitement

Qu'est-ce que le prétraitement des données ?

Un grand nombre de données ne suffit pas pour disposer d’un algorithme performant. La data dont nous disposons est la plupart du temps non adaptée. Il faut donc préalablement les traiter avant de les utiliser : on parle de preprocessing ou de couche de prétraitement. Concrètement, le prétraitement des données vise à transformer de la data brute en un format plus pertinent pour l'analyse et l'entraînement des modèles de données. Cette étape permet l’amélioration de la qualité et des performances des modèles de Machine Learning.

‍

Pourquoi est-il essentiel dans un workflow de data science ?

Dans un workflow de Data Science, le prétraitement des données garantit la qualité, la cohérence et l’adaptabilité des données. Il permet de corriger les valeurs manquantes, les incohérences et les anomalies tout en rendant les données compatibles avec les exigences des algorithmes. Grâce à cette optimisation, il améliore non seulement les performances des modèles de Machine Learning mais réduit également les biais potentiels, en facilitant l’exploration et l’analyse. Cette étape se révèle indispensable pour obtenir des résultats fiables et pertinents dans le cadre de votre projet data.

‍

{{formation-data-science="/brouillon"}}

‍

Cas d'utilisation concrets de la couche de prétraitement

• Dans le domaine de la santé, la couche de prétraitement permet de normaliser les données biométriques (relevés de tension, électrocardiogrammes…), et de combler les valeurs manquantes dans les dossiers médicaux pour des analyses plus fiables.
• En marketing, elle transforme les catégories clients (« Premium », « Standard »…), en formats numériques exploitables, et  élimine les doublons dans les bases de données CRM afin d'améliorer la segmentation.
• Dans le secteur financier, le preprocessing détecte et corrige les anomalies (transactions suspectes par exemple), et complète les données manquantes dans les séries temporelles pour des prédictions plus robustes.

Les étapes clés du prétraitement des données

Nettoyage des données

‍

Le nettoyage des données vise à garantir la qualité des données en identifiant et corrigeant les erreurs. Il intervient dans : 

• la gestion des valeurs manquantes par suppression ou imputation (moyenne, médiane, etc.) ; 
• la détection et correction des valeurs aberrantes via des outils statistiques comme l'IQR ;
• l'élimination des doublons pour éviter les biais. 

Un bon nettoyage améliore la fiabilité des données et, par conséquent, la performance des modèles produits.

‍

Transformation des données 

Pour préparer les données aux modèles, vient le moment de leur transformation. Autrement dit, il s’agit de la mise à l'échelle des variables numériques (normalisation ou standardisation) afin que les modèles interprètent les données de manière uniforme. L'encodage des variables catégorielles (par exemple, one-hot encoding pour les catégories nominales ou encodage ordinal pour des données hiérarchiques) les rend exploitables par les algorithmes de Machine Learning, de qui améliore la compatibilité et la performance des modèles.

‍

Enrichissement des données

L’étape d'enrichissement des données consiste à ajouter de nouvelles dimensions aux données dans le but d’augmenter leur pertinence et d’améliorer les prédictions. Il peut s’agir de la création de nouvelles variables dérivées des données existantes interactions entre variables, extraits temporels, etc.), l'intégration de données externes (informations météorologiques, économiques, etc.), ou l'application de techniques de réduction de dimensions comme l'analyse en composantes principales (ACP). Cette phase permet aux modèles de mieux capturer les relations sous-jacentes et d'optimiser la précision des prédictions.

‍

Outils et technologies pour la couche de prétraitement

Outils populaires : Pandas, NumPy et Scikit-learn

Parmi les outils de prétraitement des données, Pandas est idéal pour les données tabulaires et les opérations complexes de nettoyage. De leur côté, NumPy excelle dans les calculs numériques grâce à ses tableaux multidimensionnels, tandis que Scikit-learn délivre toutes les fonctions de prétraitement intégrées, telles que la normalisation et l'encodage.

‍

Solutions cloud et automatisation : Apache Beam, AWS Glue

Pour des besoins avancés et à grande échelle, Apache Beam et AWS Glue seront sans doute plus adaptés. S’il requiert une certaine expertise technique, Apache Beam gère les flux de données en temps réel ou en batchs sur des plateformes cloud avec une architecture scalable. AWS Glue, quant à lui, propose une solution managée pour l'intégration et le prétraitement des données à grande échelle, bien intégrée à l'écosystème AWS.

‍

{{formation-data-science="/brouillon"}}

‍

Comparatif : outils open-source vs solutions propriétaires

Vous hésitez entre les solutions open-source et les solutions propriétaires ? Tout dépend des besoins spécifiques de votre projet. Si les outils open-source présentent des coûts plus faibles, ainsi qu’une certaine flexibilité, ils nécessitent une gestion continue avec un support technique assez limité. 

À contrario, les solutions propriétaires offrent une mise en œuvre simplifiée, un support dédié et une scalabilité plus importante. Le bémol : elles sont souvent plus coûteuses et peuvent entraîner un verrouillage technologique. Votre décision dépend donc de la taille du projet, des ressources disponibles et du niveau d'automatisation recherché.

‍

Les défis liés au prétraitement des données

Gestion des données volumineuses

La gestion des données volumineuses s’affiche comme un obstacle majeur. Les grands ensembles de données peuvent en effet rendre le traitement long et coûteux en matière de ressources, puisqu’elles nécessitent des solutions adaptées pour stocker, traiter et analyser efficacement ces volumes. 

‍

Réduction des biais et préservation de la qualité des données

Sans compter le risque de réduction des biais et préservation de la qualité des données. Une couche de prétraitement mal réalisée, telle que la normalisation ou la suppression de valeurs aberrantes, peut altérer l'intégrité des données et introduire des biais qui faussent les résultats. Un danger à ne pas prendre à la légère.

‍

Coût en temps et ressources du prétraitement

Le coût en temps et ressources du prétraitement reste aussi un challenge, notamment lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données ou de mettre en place des pipelines complexes pouvant retarder l'avancement des projets et mobiliser des ressources importantes.

‍

Prétraitement dans un contexte de Machine Learning

Impact sur les performances des modèles

Des données bien préparées permettent aux modèles d'apprendre plus efficacement et d'offrir des prédictions plus précises. À l’inverse, un mauvais prétraitement peut conduire à des résultats biaisés ou inexacts.

‍

Techniques avancées : Feature Engineering et sélection de variables

Pour maximiser la pertinence des données, le Feature Engineering consiste à créer de nouvelles variables ou à transformer les existantes afin de mieux capturer les relations sous-jacentes dans les données. La sélection de variables permet de réduire la complexité du modèle en éliminant les variables redondantes ou non informatives, dans le but d’améliorer les performances et d’éviter le surapprentissage.

‍

Bonnes pratiques pour optimiser votre couche de prétraitement

Documenter chaque étape

N'hésitez pas à consigner de manière détaillée chaque étape du prétraitement, afin de garantir la transparence et la traçabilité des opérations. Une documentation claire permet non seulement de comprendre les choix effectués, mais aussi de faciliter la reproduction des résultats et la mise à jour des processus.

‍

Automatiser avec des pipelines reproductibles

L’automatisation du prétraitement, à travers des pipelines, sert à standardiser et rendre le processus plus rapide. Utiliser des outils de prétraitement des données facilite la création de pipelines qui peuvent être exécutés automatiquement à chaque nouvelle collecte de données. De quoi garantir la reproductibilité et la constance des résultats.

‍

Collaborer efficacement avec les équipes data

Une collaboration entre les équipes data est nécessaire pour s'assurer que les données traitées soient bien adaptées aux besoins des modèles de Machine Learning. Le but étant de partager les contraintes, les défis et les bonnes pratiques, afin d’aligner les objectifs de chaque équipe et d’améliorer la qualité des données à traiter.

‍

{{formation-data-science="/brouillon"}}