{"id":24654,"date":"2019-07-16T00:00:00","date_gmt":"2019-07-16T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mailgun.com\/blog\/eviter-les-angles-morts-des-donnees-manquantes-avec-le-machine-learning\/"},"modified":"2026-09-16T16:56:19","modified_gmt":"2026-09-16T16:56:19","slug":"eviter-les-angles-morts-des-donnees-manquantes-avec-le-machine-learning","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.mailgun.com\/fr\/blog\/it-and-engineering\/eviter-les-angles-morts-des-donnees-manquantes-avec-le-machine-learning\/","title":{"rendered":"\u00c9viter les angles morts des donn\u00e9es manquantes avec le machine learning"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vous avez un projet et vous souhaitez y appliquer le machine learning. Vous commencez simplement\u00a0: ajouter une fonctionnalit\u00e9, collecter des donn\u00e9es, cr\u00e9er un mod\u00e8le. Vous ajoutez une autre caract\u00e9ristique tr\u00e8s utile, mais elle n&rsquo;est repr\u00e9sent\u00e9e que dans la moiti\u00e9 de vos points de donn\u00e9es. Vous voulez faire preuve d&rsquo;ing\u00e9niosit\u00e9 et utiliser toutes les donn\u00e9es dont vous disposez (y compris celles avec des valeurs manquantes), mais comment faire\u00a0?<\/p>\n\n\n\r\n    <nav data-content-type=\"longform\" class=\"toc-block longform-spacings px-5 py-6 px-md-6 px-lg-7 py-md-7 bg-light fs-sm rounded-lg\" aria-labelledby=\"toc-title-7645\"><p class=\"h5 m-0\" id=\"toc-title-7645\">Table des mati\u00e8res<\/p><div class=\"d-flex mt-3\"><div class=\"w-auto fw-bold text-accent d-flex me-2\">01<\/div><div class=\"d-flex flex-column\"><a class=\"fw-bold scrollme link-body-color text-accent\" href=\"#apprendre-par-lexemple\">Apprendre par l&rsquo;exemple<\/a><\/div><\/div><div class=\"d-flex mt-3\"><div class=\"w-auto fw-bold text-accent d-flex me-2\">02<\/div><div class=\"d-flex flex-column\"><a class=\"fw-bold scrollme link-body-color text-accent\" href=\"#la-puissance-de-limputation-de-donnees\">La puissance de l&rsquo;imputation de donn\u00e9es<\/a><\/div><\/div><div class=\"d-flex mt-3\"><div class=\"w-auto fw-bold text-accent d-flex me-2\">03<\/div><div class=\"d-flex flex-column\"><a class=\"fw-bold scrollme link-body-color text-accent\" href=\"#lecons-retenues\">Le\u00e7ons retenues<\/a><\/div><\/div><div class=\"d-flex mt-3\"><div class=\"w-auto fw-bold text-accent d-flex me-2\">04<\/div><div class=\"d-flex flex-column\"><a class=\"fw-bold scrollme link-body-color text-accent\" href=\"#liens-utiles\">Liens utiles<\/a><\/div><\/div><\/nav>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4859\" width=\"500\" height=\"334\" src=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/sherlock-pose.jpg\" alt=\"Benedict Cumberbatch as Sherlock in solemn pose\" srcset=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/sherlock-pose.jpg 500w, https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/sherlock-pose-300x200.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En tant que sp\u00e9cialiste du d\u00e9veloppement, lorsque je rencontre un probl\u00e8me, j&rsquo;essaie de trouver sur Google une solution qui fonctionne. Elle n&rsquo;a pas besoin d&rsquo;\u00eatre pr\u00e9cise \u00e0 100\u00a0% d&rsquo;un point de vue math\u00e9matique, mais elle doit avoir du sens. Mes recherches m&rsquo;ont men\u00e9 \u00e0\u00a0<a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/35680426\/missing-value-in-data-analysis\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">Valeurs manquantes dans l&rsquo;analyse de donn\u00e9es<\/a>\u00a0sur Stack Overflow.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les solutions vont d&rsquo;une approche simple, comme combler les lacunes avec des valeurs moyennes ou les plus courantes, jusqu&rsquo;\u00e0 la pr\u00e9diction pr\u00e9alable des valeurs manquantes. Dans mon cas, j&rsquo;ai introduit une caract\u00e9ristique binaire distincte indiquant si la valeur est manquante.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chaque fois que je doutais d&rsquo;une solution, je me tournais vers les math\u00e9matiques. Les math\u00e9matiques sont tr\u00e8s pr\u00e9cises sur ce qui fonctionne ou non, et sur les conditions et les compromis \u00e0 accepter. Il existe \u00e9galement une abondante litt\u00e9rature sur\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Imputation_(statistics)\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">l&rsquo;imputation de donn\u00e9es<\/a>\u2013 des sp\u00e9cialistes obtiennent m\u00eame leur doctorat en travaillant sur ce probl\u00e8me\u00a0!<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mais j&rsquo;ai ensuite d\u00e9couvert une approche diff\u00e9rente (un peu par hasard). Au lieu d&rsquo;essayer d&rsquo;imputer les donn\u00e9es, vous pouvez utiliser des algorithmes qui ne le n\u00e9cessitent pas. Ils fonctionnent tels quels, avec ou sans valeurs manquantes. On se croirait dans un conte de f\u00e9es, n&rsquo;est-ce pas\u00a0?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pendant mes recherches, personne ne m&rsquo;avait parl\u00e9 d&rsquo;une telle m\u00e9thode. J&rsquo;ai discut\u00e9 avec des titulaires de doctorat et des sp\u00e9cialistes du domaine, et l&rsquo;on ne me parlait que d&rsquo;imputation de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Puis je suis tomb\u00e9 sur un\u00a0<a href=\"https:\/\/www.coursera.org\/\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">Coursera<\/a>\u00a0cours qui d\u00e9taillait de mani\u00e8re approfondie les algorithmes d&rsquo;arbre de d\u00e9cision. Le principe des arbres de d\u00e9cision est de partir de la racine et d&rsquo;aller \u00e0 gauche ou \u00e0 droite avec une certaine probabilit\u00e9. Voici un arbre de d\u00e9cision pour la survie des passagers du Titanic\u00a0:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4860\" width=\"360\" height=\"340\" src=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/titanic-probability.png\" alt=\"A decision tree for the outcome of the Titanic survivors\" srcset=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/titanic-probability.png 360w, https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/titanic-probability-300x283.png 300w\" sizes=\"(max-width: 360px) 100vw, 360px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mani\u00e8re dont les\u00a0<a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/tree.html#tree-algorithms-id3-c4-5-c5-0-and-cart\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">algorithmes d&rsquo;arbre de d\u00e9cision<\/a>\u00a0comme C4.5, C5.0 et CART prennent en compte les valeurs manquantes se pr\u00e9sente ainsi\u00a0:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Imaginez que la valeur d&rsquo;une caract\u00e9ristique soit inconnue, ce qui signifie que vous ne pouvez pas v\u00e9rifier la condition et n&rsquo;avez aucun moyen de savoir quelle branche suivre. L&rsquo;une des approches courantes consiste \u00e0 utiliser la valeur la plus fr\u00e9quente. Cela revient essentiellement \u00e0 choisir la branche la plus probable.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les algorithmes d&rsquo;arbre examinent plut\u00f4t les deux branches en leur attribuant des poids \u00e9gaux \u00e0 leur probabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Apprendre par l&rsquo;exemple<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prenons un autre exemple. Voici un arbre de probabilit\u00e9 tir\u00e9 d&rsquo;un simple\u00a0<a href=\"http:\/\/www.dominatethegmat.com\/2011\/10\/gmat-probability-questions-matrix-problems\/\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">test GMAT<\/a>\u00a0qui s&rsquo;appuie sur un \u00e9chantillon de 100 \u00e9l\u00e8ves dans une classe universitaire\u00a0:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4861\" width=\"444\" height=\"343\" src=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/GMAT-sample-decision-tree.jpg\" alt=\"A GMAT decision tree for college students\" srcset=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/GMAT-sample-decision-tree.jpg 444w, https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/GMAT-sample-decision-tree-300x232.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 444px) 100vw, 444px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour un homme, la probabilit\u00e9 d&rsquo;\u00eatre c\u00e9libataire est de<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><code>50 \/ 70 = 71\u00a0%<\/code><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour une femme, la probabilit\u00e9 d&rsquo;\u00eatre c\u00e9libataire est de<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><code>20 \/ 30 = 67\u00a0%<\/code><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si le genre est inconnu, la probabilit\u00e9 d&rsquo;\u00eatre c\u00e9libataire est de<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><code>(0,7\u00a0<\/code><i>71\u00a0%) + (0,3\u00a0<\/i><code>67\u00a0%) = 70\u00a0%<\/code><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">0,7, car 70 \u00e9l\u00e8ves sur 100 sont des hommes. 0,3, car 30 \u00e9l\u00e8ves sur 100 sont des femmes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En d\u00e9composant la probabilit\u00e9 globale en probabilit\u00e9s de branches avec leurs pond\u00e9rations respectives, nous prenons en compte toutes les possibilit\u00e9s. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, je pense que c&rsquo;est une m\u00e9thode bien plus efficace pour pallier l&rsquo;absence de donn\u00e9es et apprendre \u00e0 notre mod\u00e8le \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser les valeurs futures.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Malheureusement, les biblioth\u00e8ques qui impl\u00e9mentent ces algorithmes prennent rarement en charge les valeurs manquantes. Par exemple,\u00a0<a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">scikit-learn<\/a>\u00a0\u2013 la biblioth\u00e8que de machine learning de r\u00e9f\u00e9rence pour Python \u2013 exige que toutes les valeurs soient num\u00e9riques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mais il existe toujours de bonnes biblioth\u00e8ques, telles que\u00a0<a href=\"https:\/\/orange.biolab.si\/\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">Orange<\/a>\u00a0qui prennent bien en charge les valeurs manquantes. Et il s&rsquo;av\u00e8re qu&rsquo;il est possible de contourner cette limite.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La puissance de l&rsquo;imputation de donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Au d\u00e9but, ce manque de prise en charge des valeurs manquantes m&rsquo;a \u00e0 la fois frustr\u00e9 et amus\u00e9. S\u00e9rieusement, pourquoi l&rsquo;algorithme m\u00eame, dont l&rsquo;avantage r\u00e9side dans sa prise en charge native des valeurs manquantes, ne peut-il pas \u00eatre utilis\u00e9 sans imputer les donn\u00e9es\u00a0?! C&rsquo;est un comble\u00a0!<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4862\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Dwight-Panic.png\" alt=\"Dwight from &quot;The Office&quot; in a panicked expression\" srcset=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Dwight-Panic.png 1024w, https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Dwight-Panic-300x169.png 300w, https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Dwight-Panic-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n    <div data-content-type=\"longform\" class=\"code-snippet longform-spacings rounded-lg overflow-hidden shadow \" data-count=\"1\">\r\n        <ul class=\"nav nav-buttons code-snippet__tabs longform-except position-relative d-flex gap-2 flex-wrap p-3\" role=\"tablist\">\r\n\r\n                            \r\n                    \r\n                        <li class=\"nav-item\" role=\"presentation\">\r\n                            <button class=\"nav-link active\" data-bs-toggle=\"tab\" data-bs-target=\"#code_0\" type=\"button\" role=\"tab\" aria-controls=\"code_0\" aria-selected=\"true\">\r\n                                PHP                            <\/button>\r\n                        <\/li>\r\n\r\n                    \r\n                            \r\n        <\/ul>\r\n        <div class=\"code-snippet__tab-content tab-content\">\r\n\r\n                            \r\n                    <div class=\"tab-pane show active\" id=\"code_0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"code_0\">\r\n                        <div class=\"code-snippet__code-wrapper\">\r\n                            <div class=\"nav nav-buttons code-snippet__copy-wrapper\">\r\n                                <button type=\"button\" class=\"nav-link code-snippet__copy\" data-clipboard-target=\"#code_0_content\" data-clipboard-label=\"Copier dans le presse-papiers\" data-clipboard-success-label=\"Copi\u00e9\u00a0!\" data-clipboard-error-label=\"Impossible de copier\" data-tooltip=\"Copier dans le presse-papiers\" data-tooltip-placement=\"left\" role=\"tooltip\" aria-label=\"Copier dans le presse-papiers\">\r\n                                    <svg class=\"code-snippet__copy-icon code-snippet__copy-icon--default\" width=\"24\" height=\"24\" aria-hidden=\"true\" data-url=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/plugins\/sinch-core\/assets\/icons\/sinch\/file-stack.svg\"><\/svg>\r\n                                    <svg class=\"code-snippet__copy-icon code-snippet__copy-icon--success\" width=\"24\" height=\"24\" aria-hidden=\"true\" data-url=\"https:\/\/www.mailgun.com\/wp-content\/plugins\/sinch-core\/assets\/icons\/sinch\/badge-check.svg\"><\/svg>\r\n                                <\/button>\r\n                            <\/div>\r\n                            <pre class=\"w-100 h-100 m-0 line-numbers language-PHP\">\r\n                                <code id=\"code_0_content\" class=\"language-PHP\">\r\n\r\n                                    import randomrndef impute_gender():rnreturn random.choice([&quot;Male&quot;] * 70 + [&quot;Female&quot;] * 30)\r\n                                <\/code>\r\n                            <\/pre>\r\n                        <\/div>\r\n                    <\/div>\r\n                                    <\/div>\r\n    <\/div>\r\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Et la beaut\u00e9 de l&rsquo;imputation de donn\u00e9es r\u00e9side dans le fait qu&rsquo;elle peut s&rsquo;appliquer \u00e0 n&rsquo;importe quel algorithme de machine learning, et non pas seulement aux arbres de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cela m&rsquo;a \u00e9poustoufl\u00e9\u00a0! Un obstacle s&rsquo;est transform\u00e9 en solution, tout cela gr\u00e2ce \u00e0 une id\u00e9e toute simple\u00a0!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Le\u00e7ons retenues<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quel que soit votre domaine d&rsquo;activit\u00e9 ou votre talent pour collecter des donn\u00e9es, vous rencontrerez toujours des valeurs manquantes. Vous travaillez peut-\u00eatre sur une application de notation de cr\u00e9dit. Ou bien vous essayez de pr\u00e9dire \u00e0 quel moment vos destinataires ont le plus de chances d&rsquo;ouvrir vos emails, afin de planifier vos envois en cons\u00e9quence. Les t\u00e2ches r\u00e9elles comportent g\u00e9n\u00e9ralement des lacunes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il existe de nombreuses fa\u00e7ons d&rsquo;aborder un probl\u00e8me tel que les valeurs manquantes et, selon les cas, les r\u00e9ponses peuvent diff\u00e9rer. Cependant, au c\u0153ur d&rsquo;une solution complexe se cache souvent une id\u00e9e simple.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Liens utiles<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Article Wiki sur <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Imputation_(statistics)\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">l&rsquo;imputation de donn\u00e9es<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Quelques m\u00e9thodes courantes pour <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/35680426\/missing-value-in-data-analysis\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">imputer les valeurs manquantes<\/a>\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Article Quora sur la fa\u00e7on dont <a href=\"https:\/\/www.quora.com\/In-simple-language-how-does-C4-5-deal-with-missing-values\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">les arbres de d\u00e9cision g\u00e8rent les valeurs manquantes<\/a>\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/orange.biolab.si\/\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">Orange<\/a> &#8211; biblioth\u00e8que de machine learning couramment utilis\u00e9e en Python qui prend en charge les valeurs manquantes<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"\/?blog_category=machine-learning-for-everyday-tasks\" target=\"_tabs\" rel=\"noopener noreferrer\">Tester votre mod\u00e8le<\/a> pour r\u00e9sister aux t\u00e2ches du monde r\u00e9el<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bon machine learning\u00a0! Comment g\u00e9rez-vous les valeurs manquantes\u00a0? Dites-le-moi ci-dessous dans les commentaires\u2026<\/p>\n\n\n\r\n    <aside data-content-type=\"longform\"  class=\"banner-block longform-spacings rounded-lg shadow-lg px-5 py-6 px-md-6 py-md-7 p-lg-7 bg-light\" data-theme=\"dark\" aria-labelledby=\"banner-block-block_4e7f42350679dafdf54ff26e2717f53a\">\r\n                    <p class=\"text-uppercase section-caption text-body-color\">\r\n                S&rsquo;inscrire            <\/p>\r\n                            <p class=\"h4 text-accent fw-bold\" id=\"banner-block-block_4e7f42350679dafdf54ff26e2717f53a\">\r\n                Lancez-vous, c&rsquo;est facile ! 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Vous voulez faire preuve d&rsquo;ing\u00e9niosit\u00e9 et utiliser toutes les donn\u00e9es dont vous disposez (y compris celles avec des valeurs manquantes), mais comment faire\u00a0?<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":4843,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":true,"footnotes":""},"blog_category":[23],"class_list":["post-24654","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog_category-it-and-engineering"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Pr\u00e9dire les valeurs manquantes avec l&#039;imputation de donn\u00e9es dans les mod\u00e8les de machine learning - Transactional Email API Service For Developers | Mailgun<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Contournez le probl\u00e8me et entra\u00eenez votre mod\u00e8le \u00e0 d\u00e9duire les valeurs manquantes gr\u00e2ce aux arbres de d\u00e9cision et aux algorithmes de machine learning pour r\u00e9soudre vos t\u00e2ches quotidiennes.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.mailgun.com\/fr\/blog\/it-and-engineering\/eviter-les-angles-morts-des-donnees-manquantes-avec-le-machine-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Pr\u00e9dire les valeurs manquantes avec l&#039;imputation de donn\u00e9es dans les mod\u00e8les de machine learning - 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