Détection et gestion des outliers
Les outliers (ou valeurs aberrantes) sont des observations qui diffèrent significativement de la majorité des données. Ils peuvent être le reflet d’une réalité extrême, d’une erreur de saisie ou d’un phénomène rare. Bien les identifier est crucial pour éviter qu’ils ne faussent les analyses statistiques ou les modèles prédictifs.
1. Qu’est-ce qu’un outlier ?
Un outlier est une valeur qui s’éloigne anormalement des autres points d’un jeu de données.
Exemple : Dans un dataset de revenus mensuels allant de 2000€ à 6000€, une valeur de 30000€ pourrait être considérée comme un outlier.
2. Méthodes de détection
a. Méthodes statistiques simples :
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Règle de Tukey (boîtes à moustaches) :
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Définition des bornes :
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Borne inférieure = Q1 − 1.5 × IQR
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Borne supérieure = Q3 + 1.5 × IQR
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Toute valeur hors de ces bornes est potentiellement un outlier.
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Z-score :
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Une valeur avec un |Z| > 3 est souvent considérée comme extrême.
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b. Méthodes visuelles :
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Boxplot : repère visuellement les valeurs extrêmes.
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Scatter plot ou histogrammes : montrent les concentrations et les anomalies.
c. Méthodes avancées :
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Isolation Forest, DBSCAN, ou autoencoders pour la détection non supervisée dans des contextes complexes ou multivariés.
3. Que faire des outliers ?
Le traitement dépend du contexte métier et du type d’analyse :
| Cas | Action recommandée |
|---|---|
| Erreur manifeste | Supprimer ou corriger |
| Valeur extrême mais légitime | Conserver, mais analyser séparément |
| Influence excessive sur la moyenne | Utiliser des métriques robustes (médiane, IQR) |
| Modèle sensible (régression, clustering) | Normaliser, ou transformer les données (log, etc.) |
4. Exemples de gestion
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Winsorisation : remplace les valeurs extrêmes par un percentile donné (ex : 1er et 99e).
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Transformation logarithmique : utile si les données sont très asymétriques.
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Segmentation : traiter les outliers comme un segment distinct (ex : « clients VIP »).
Conclusion :
Les outliers ne doivent pas être systématiquement supprimés. Ils peuvent contenir une information précieuse ou signaler des problèmes de qualité de données. Leur traitement dépend du but de l’analyse et de leur impact potentiel.