Interprétation erronée des résultats

L’analyse de données est devenue incontournable dans le monde moderne. Que ce soit pour prédire la demande d’un produit, diagnostiquer une maladie, ajuster une politique publique ou anticiper le comportement d’un utilisateur, la data science permet de transformer des masses d’informations en connaissances exploitables.

Mais un danger majeur guette tout data scientist, analyste ou décideur : interpréter de manière erronée les résultats d’une analyse.

Un modèle peut être statistiquement rigoureux, un code parfaitement écrit, des visualisations élégantes… mais si les résultats sont mal interprétés, alors les conclusions seront fausses, les décisions biaisées, et les conséquences parfois graves.

Dans cet article, nous explorerons les causes, mécanismes et exemples d’interprétations erronées, puis proposerons des méthodes concrètes pour éviter ces erreurs.

Qu’entend-on par “interprétation erronée” ?

L’interprétation erronée désigne le fait de tirer des conclusions incorrectes à partir de résultats valides sur le plan mathématique ou statistique. Elle peut être :

• Involontaire : erreur de compréhension ou simplification excessive ;

• Cognitive : biais de confirmation, effet de halo, dissonance ;

• Manipulatoire : présentation orientée pour convaincre plutôt qu’informer.

L’interprétation erronée peut concerner :

• La portée d’un résultat (ex. : croire qu’un modèle prédit parfaitement) ;

• La nature d’un lien (ex. : confondre corrélation et causalité) ;

• La fiabilité d’un indicateur (ex. : mal comprendre une p-value) ;

• La généralisation abusive à une population non représentée.

Exemples courants d’interprétation erronée

Corrélation ≠ Causalité

C’est l’erreur la plus répandue. Deux variables peuvent être corrélées sans qu’aucune ne cause l’autre. Exemples classiques :

• Le nombre de piscines en Floride est corrélé au nombre de requins tuant des gens : ce n’est pas la piscine qui cause les attaques, mais la saison estivale (facteur caché).

• Le taux de consommation de chocolat est corrélé au nombre de Prix Nobel par pays : encore une fois, un facteur tiers comme le niveau de développement explique les deux.

👉 Une corrélation est symétrique et descriptive, alors qu’une causalité est asymétrique et explicative. En tirer une causalité à partir d’une simple corrélation est une erreur grave d’interprétation.

Mauvaise lecture de la p-value

Une p-value est la probabilité d’observer un effet aussi extrême que celui mesuré, sous l’hypothèse nulle.

Erreur fréquente : croire qu’une p-value de 0.02 signifie “il y a 98 % de chances que l’hypothèse alternative soit vraie”. Faux ! La p-value ne mesure pas la probabilité qu’une hypothèse soit vraie ou fausse, mais le degré d’étonnement des données si l’hypothèse nulle est vraie.

De plus :

• Une p-value faible n’indique pas un effet important ;

• Une p-value forte ne signifie pas qu’il n’y a pas d’effet (l’échantillon peut être trop petit).

📌 Ce malentendu est fréquent chez les non-statisticiens… et parfois aussi chez des praticiens aguerris.

Oublier les intervalles de confiance

Présenter une estimation sans son intervalle de confiance (IC) est dangereux. Dire : “le modèle prédit une hausse de 10 %” est très différent de : “hausse estimée à 10 % ± 8 %”.

L’IC permet d’encadrer l’incertitude. Sans lui, on donne une impression de certitude excessive.

Interpréter un score global comme pertinent pour tous

Dire “le modèle a une précision de 95 %” peut être trompeur. Si la classe majoritaire représente 95 % des données, un modèle qui prédit toujours cette classe aura… 95 % de précision, sans être utile.

👉 Il faut regarder les scores par classe, par sous-groupe, les matrices de confusion, les recalls, F1-scores, AUC, etc.

Origines des erreurs d’interprétation

Origines humaines (biais cognitifs)

L’être humain n’interprète pas les données de manière neutre. Nous sommes influencés par :

• Le biais de confirmation : chercher ce qui confirme nos croyances ;

• L’effet de cadrage : la manière dont une information est présentée influence sa perception ;

• L’effet d’ancrage : on s’attache à la première valeur entendue ;

• L’illusion de la compréhension : croire que l’on comprend un résultat complexe en le résumant trop vite.

Origines techniques

• Mauvaise visualisation : des graphiques mal construits peuvent exagérer ou atténuer un effet ;

• Modèle mal documenté : un algorithme complexe sans explication claire mène à une mauvaise lecture ;

• Erreurs de pré-traitement (normalisation, outliers, imputation) pouvant altérer la validité du résultat.

Origines communicationnelles

• Titres accrocheurs dans les présentations : “L’IA prédit les crimes avec 90 % de précision” (sans contexte ni nuance) ;

• Conclusions hâtives dans les médias : “manger du chocolat rend intelligent”.

Conséquences des interprétations erronées

Décisions erronées

Une interprétation biaisée peut conduire à :

• Investir dans un produit inefficace ;

• Discriminer des individus sans justification réelle ;

• Mettre en place des politiques publiques contre-productives.

Perte de confiance

Si les résultats interprétés à tort se révèlent faux :

• Les utilisateurs perdent confiance en la data science ;

• Les équipes techniques sont discréditées ;

• Les conséquences peuvent être juridiques ou médiatiques.

Amplification des inégalités

Si un modèle mal interprété favorise certains groupes, il peut renforcer les discriminations (genre, origine, localisation géographique…).

Études de cas réels

Le cas COMPAS (justice pénale aux USA)

Un algorithme prédisait la récidive des détenus. Il avait des scores de performance globaux équivalents entre Blancs et Afro-Américains, mais… des taux de faux positifs beaucoup plus élevés pour les Afro-Américains.

Erreur d’interprétation : se baser uniquement sur l’accuracy sans analyser l’équité par sous-groupes.

Le scandale Target

Un modèle prédictif a identifié qu’une jeune femme était enceinte avant que sa famille ne le sache, simplement via ses achats. La prédiction était juste… mais l’interprétation du résultat, sans contextualisation ni consentement, a provoqué un scandale éthique.

Comment éviter ces erreurs ? 🔧

Former à la lecture critique des résultats

• Comprendre la p-value, les IC, la variance ;

• Savoir lire des métriques variées (précision, recall, AUC, log loss…) ;

• Questionner systématiquement : “ce résultat est-il robuste ?”, “quelles hypothèses derrière ?”.

Expliquer les modèles

L’interprétation des résultats passe par l’explicabilité. Utiliser :

• SHAP, LIME pour les modèles complexes ;

• Feature importance ;

• Partial Dependence Plots (PDP).

📌 Un modèle ne vaut que si on peut expliquer son comportement aux utilisateurs.

Contextualiser les résultats

Les chiffres doivent toujours être reliés à une connaissance du domaine. Un modèle médical a besoin d’un médecin pour interpréter ses prédictions, pas uniquement d’un data scientist.

Diversifier les perspectives

• Revue croisée entre équipes métiers, data, produit ;

• Tester l’interprétation auprès d’utilisateurs réels ;

• Prendre en compte les impacts sociaux, économiques, juridiques.

Communiquer avec rigueur

• Toujours présenter les limites ;

• Privilégier des verbes prudents : “suggère”, “indique”, “semble lié à” ;

• Ajouter des incertitudes et scénarios alternatifs.

Outils utiles

En guise de conclusion

L’interprétation erronée des résultats est probablement le maillon faible de la data science. Ce n’est pas la technique qui manque : nous avons les algorithmes, les outils, les serveurs. Ce qui manque parfois, c’est la culture de la nuance, de l’humilité et de la rigueur interprétative.

Les données sont muettes par nature. C’est notre regard qui leur donne un sens. Mais ce regard peut être biaisé, précipité, mal formé. En tant que data scientists, chercheurs ou décideurs, notre responsabilité est immense. Car de notre interprétation peut dépendre… la vérité, ou l’erreur.