Normalisation

La normalisation est une étape fondamentale dans le prétraitement des données, en particulier lorsque celles-ci sont destinées à alimenter des modèles d’apprentissage automatique ou des analyses statistiques sensibles aux différences d’échelle. Elle consiste à transformer les valeurs numériques pour qu’elles partagent une échelle commune, souvent comprise entre 0 et 1 ou avec une moyenne de 0 et un écart-type de 1.

Sans normalisation, certaines variables ayant des plages de valeurs très élevées peuvent dominer d’autres variables plus petites dans les calculs de distance, les modèles linéaires, les algorithmes de clustering, ou encore les réseaux de neurones. Cela peut fausser les résultats et rendre l’apprentissage moins efficace.

Il existe plusieurs techniques de normalisation selon le contexte et l’objectif :

• Min-Max scaling : réduit les données entre 0 et 1 (ou une autre plage définie).
• Z-score standardization : transforme les données en scores centrés réduits (moyenne 0, écart-type 1).
• Robust scaling : utilise la médiane et l’écart interquartile, plus robuste aux valeurs extrêmes.

En Python, la bibliothèque scikit-learn propose des outils performants pour appliquer ces transformations, comme MinMaxScaler, StandardScaler ou RobustScaler.

Dans cette page, vous découvrirez pourquoi et comment normaliser vos données, avec des exemples concrets, des visualisations comparatives avant/après, et les bonnes pratiques à adopter selon le type de modèle que vous utilisez.