Accueil Événements Séminaire Chaire PARI « Expliquer ou prédire: données massives et nouveaux défis »

Séminaire Chaire PARI « Expliquer ou prédire: données massives et nouveaux défis »

le 17/04/2019, 8:15 - 10:00

ACTUARIS est partenaire de la Chaire PARI

La Chaire PARI vous invite au séminaire « Expliquer ou prédire: données massives et nouveaux défis » qui aura lieu le  Mercredi 17 Avril, dans les locaux d’ACTUARIS, 13/15 Boulevard de la Madeleine, 75001 Paris.

 

La plupart des méthodes statistiques classiques (estimation, tests, modèle linéaire etc.) ont été conçues dans un monde de rareté des données. La disponibilité de données massives change radicalement la manière de faire de la statistique : tout devient significatif, les modèles parcimonieux sont rejetés. Le mariage avec le machine learning conduit à privilégier la culture de la modélisation prédictive au détriment de celle des modèles génératifs pour reprendre la terminologie de Leo Breiman. C’est en réalité la notion même de modèle qui change : un modèle prédictif n’est qu’un algorithme. La combinaison de plusieurs algorithmes (méthodes d’ensemble) améliore encore leurs
performances comme en témoigne le succès des forêts aléatoires, du boosting et du stacking (encore appelé blending). Une autre approche plus ancienne, mais moins connue, consiste à rechercher des modèles locaux.

Opposer prédire à comprendre est classique dans le domaine des données massives : un bon modèle prédictif n’a pas à imiter le mécanisme générateur des données. On sait moins que de tels paradoxes existent aussi pour des small data. L’interprétation de modèles « simples » ne va pas non plus de soi; des travaux récents rappellent la difficulté de mesurer l’importance des variables en régression. Comprendre pour mieux prédire: les efforts actuels  pour relier Big Data  et inférence causale permettront sans doute de relever ce défi.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

INSCRIPTION OBLIGATOIRE (vous pouvez le faire directement en cliquant sur ce lien): INSCRIPTION

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