{"id":3527,"date":"2025-10-05T00:00:00","date_gmt":"2025-10-04T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/outlier\/"},"modified":"2026-08-05T11:10:06","modified_gmt":"2026-08-05T09:10:06","slug":"valeur-aberrante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/outlier","title":{"rendered":"Valeur aberrante"},"content":{"rendered":"<p>A <strong>valeur aberrante<\/strong>, ou <strong>valeur atypique<\/strong>, il s'agit d'une donn\u00e9e ou d'un ensemble de donn\u00e9es qui s'\u00e9carte de mani\u00e8re significative du reste des observations d'un ensemble de donn\u00e9es. En d'autres termes, si tu te demandes <strong>ce qui est atypique<\/strong>, d\u00e9signe les valeurs qui ne suivent pas la tendance g\u00e9n\u00e9rale observ\u00e9e pour les autres.<\/p>\n<p><strong>La traduction de *Outlier* <\/strong>en espagnol, on dit \u00ab valeur atypique \u00bb, et il est essentiel de bien comprendre cette traduction pour interpr\u00e9ter correctement les analyses statistiques.<\/p>\n<p>En statistique, les <strong>valeurs aberrantes<\/strong> peuvent r\u00e9sulter de la variabilit\u00e9 naturelle des donn\u00e9es, d'erreurs de mesure, d'erreurs de saisie, ou peuvent correspondre \u00e0 des \u00e9v\u00e9nements rares mais importants. <strong>Signification du terme \u00ab outliers \u00bb<\/strong> Cela signifie que ces valeurs peuvent \u00eatre aussi bien le signe d'un \u00e9l\u00e9ment int\u00e9ressant qu'une simple erreur, selon le contexte. Il est essentiel d'identifier et de traiter les valeurs aberrantes, car elles peuvent avoir un impact consid\u00e9rable sur les r\u00e9sultats des analyses statistiques et des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs.<\/p>\n<h2 id=\"cuando-consideramos-que-un-dato-es-atipico-o-outlier\"><strong>\u00c0 partir de quand consid\u00e8re-t-on qu'une donn\u00e9e est atypique ou qu'il s'agit d'une valeur aberrante ?<\/strong><\/h2>\n<p>Il existe plusieurs m\u00e9thodes pour identifier <strong>valeurs aberrantes<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>M\u00e9thode de l'\u00e9cart interquartile (IQR)<\/strong>: Une donn\u00e9e est consid\u00e9r\u00e9e comme un <strong>valeur aberrante<\/strong> si elle se situe \u00e0 plus de 1,5 fois l'\u00e9cart interquartile au-dessus du troisi\u00e8me quartile ou en dessous du premier quartile. Cette m\u00e9thode est utile pour les donn\u00e9es qui ne suivent pas une distribution normale.<\/li>\n<li><strong>\u00c9cart par rapport \u00e0 la moyenne<\/strong>: Pour les donn\u00e9es suivant une distribution normale, une donn\u00e9e peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme un <strong>valeur aberrante<\/strong> si elle se situe \u00e0 plus de 2 ou 3 \u00e9carts-types de la moyenne.<\/li>\n<li><strong>Diagrammes de dispersion ou bo\u00eetes \u00e0 moustaches<\/strong>: Visuellement, les <strong>valeurs aberrantes<\/strong> Ils peuvent \u00eatre identifi\u00e9s comme des points situ\u00e9s \u00e0 l'\u00e9cart du reste des donn\u00e9es sur un nuage de points ou en dehors des \u00ab moustaches \u00bb d'un diagramme en bo\u00eete.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"problemas-de-los-outliers-en-aprendizaje-automatico\"><strong>Probl\u00e8mes li\u00e9s aux valeurs aberrantes dans l'apprentissage automatique<\/strong><\/h2>\n<p>Dans le domaine de l'apprentissage automatique, les <strong>valeurs aberrantes<\/strong> peuvent constituer un d\u00e9fi de taille pour plusieurs raisons :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Distorsion des mod\u00e8les<\/strong>: Les mod\u00e8les d'apprentissage automatique, en particulier ceux qui reposent sur la distance, comme le k-NN ou les mod\u00e8les de r\u00e9gression, peuvent \u00eatre tr\u00e8s sensibles aux <strong>valeurs aberrantes<\/strong>. Ces valeurs aberrantes peuvent introduire un biais dans le mod\u00e8le, ce qui affecte sa pr\u00e9cision et sa capacit\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation.<\/li>\n<li><strong>Bruit et erreurs<\/strong>: Les <strong>valeurs aberrantes<\/strong> Il peut souvent s'agir de bruit ou d'erreurs, ce qui peut amener le mod\u00e8le \u00e0 apprendre des mod\u00e8les non pertinents ou erron\u00e9s. Cela peut nuire \u00e0 la qualit\u00e9 du mod\u00e8le et entra\u00eener un surajustement.<\/li>\n<li><strong>Impact sur l'\u00e9valuation des mod\u00e8les<\/strong>: Dans les t\u00e2ches de classification, les <strong>valeurs aberrantes<\/strong> peuvent avoir une incidence sur les indicateurs d'\u00e9valuation tels que la pr\u00e9cision, le rappel et le score F1, car ils risquent d'\u00eatre class\u00e9s \u00e0 tort plus souvent.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour att\u00e9nuer ces probl\u00e8mes, on peut recourir \u00e0 des techniques telles que la normalisation ou la standardisation des donn\u00e9es, la suppression des <strong>valeurs aberrantes<\/strong> les valeurs extr\u00eames, ou l'utilisation d'algorithmes robustes moins sensibles \u00e0 ces valeurs.<\/p>\n<p>Prenons l'exemple d'un ensemble de donn\u00e9es sur les salaires dans une entreprise. Si la majorit\u00e9 des employ\u00e9s gagne entre 30 000 et 50 000 dollars par an, un PDG qui gagnerait 500 000 dollars par an constituerait clairement un <strong>valeur aberrante<\/strong>.<\/p>\n<p>Cette valeur n'est pas repr\u00e9sentative du salaire moyen au sein de l'entreprise et pourrait fausser toute analyse ou tout mod\u00e8le visant \u00e0 pr\u00e9dire les salaires \u00e0 partir de ces donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Les <strong>valeurs aberrantes<\/strong> constituent une partie importante du <a href=\"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/pentaho\/\">analyse des donn\u00e9es<\/a> et l'apprentissage automatique. Bien qu'ils puissent fournir des informations pr\u00e9cieuses, ils peuvent \u00e9galement fausser les r\u00e9sultats et conduire \u00e0 des conclusions erron\u00e9es s'ils ne sont pas utilis\u00e9s \u00e0 bon escient.<\/p>\n<p>Identifier, analyser et, si n\u00e9cessaire, traiter les <strong>valeurs aberrantes<\/strong> C'est une \u00e9tape essentielle pour obtenir des informations pr\u00e9cises et fiables dans toute analyse de donn\u00e9es.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un outlier, o valor at\u00edpico, es un dato o un conjunto de datos que se desv\u00eda significativamente del resto de [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[25],"tags":[],"class_list":["post-3527","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-metaterminos"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3527","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3527"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3527\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3527"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3527"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3527"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}