Analyse de données – Examen des données – Statistiques

Analyse de données

L’analyse de données est le processus structuré d’examen, de transformation et d’interprétation des données afin d’extraire des informations utiles, de tirer des conclusions et de soutenir la prise de décision. À sa base, l’analyse de données implique une séquence d’étapes logiques conçues pour convertir des informations brutes en connaissances exploitables. Ce processus est essentiel dans presque tous les domaines, de la sécurité aérienne à la santé, en passant par l’intelligence d’affaires et la recherche scientifique.

La pratique de l’analyse de données comprend plusieurs étapes : la collecte, le nettoyage, la transformation, l’application de modèles statistiques ou informatiques, puis l’interprétation et la communication des résultats. Par exemple, dans l’aviation, l’analyse de données peut consister à examiner les informations des enregistreurs de vol pour identifier des tendances dans les réactions des pilotes ou révéler des problèmes systémiques affectant la sécurité opérationnelle.

Un aspect critique de l’analyse de données est le choix des techniques appropriées. Celles-ci peuvent inclure des statistiques descriptives (qui résument les caractéristiques des données), des statistiques inférentielles (qui généralisent les résultats d’un échantillon à une population), la modélisation prédictive ou l’apprentissage automatique (qui utilise des algorithmes pour apprendre à partir des données). Le processus utilise souvent des outils de visualisation des données — tels que des histogrammes, des nuages de points ou des cartes thermiques — pour aider à interpréter rapidement et clairement des ensembles de données complexes.

L’analyse de données ne se limite pas aux données quantitatives ; des méthodes d’analyse qualitative sont utilisées pour des informations non structurées, telles que des journaux de maintenance ou des comptes rendus d’entretiens, en utilisant des techniques comme le codage thématique ou l’analyse de sentiment.

Selon l’Organisation de l’aviation civile internationale (OACI) Doc 9859 (Manuel de gestion de la sécurité), l’analyse de données en aviation est une partie intégrante des systèmes de gestion de la sécurité. Elle guide l’identification des dangers, l’évaluation des risques et la conception de stratégies d’atténuation en exploitant des données provenant de diverses sources : opérations de vol, dossiers de maintenance, rapports d’incidents, etc.

En résumé, l’analyse de données est un effort multidisciplinaire nécessitant une expertise statistique, une connaissance du domaine et une maîtrise des outils analytiques. Son objectif ultime est de permettre aux organisations de prendre des décisions éclairées, d’améliorer les processus et de réduire les risques.

Statistiques

La statistique est la discipline mathématique qui se concentre sur la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation des données. Dans les milieux académiques comme appliqués, la statistique fournit les méthodes fondamentales pour extraire du sens à partir d’informations numériques et catégorielles.

On distingue deux grandes branches : les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles. Les statistiques descriptives organisent et résument les données, permettant de comprendre rapidement leurs tendances centrales (moyenne, médiane, mode), leur variabilité (étendue, variance, écart type) et leur distribution (fréquence, asymétrie, aplatissement). Les statistiques inférentielles, à l’inverse, s’intéressent à formuler des prédictions ou des inférences sur des populations à partir de données issues d’échantillons. Cela se fait via des tests d’hypothèses, des estimations et la construction d’intervalles de confiance.

L’analyse statistique est fondamentale pour le contrôle qualité et la gestion des risques en aviation. Les documents OACI Doc 9859 et Doc 10004 (Plan mondial pour la sécurité aérienne) insistent sur l’importance de processus statistiques robustes pour analyser les indicateurs de performance de sécurité, évaluer l’efficacité des interventions et se comparer aux normes mondiales.

Les concepts statistiques clés incluent :

• Population : L’ensemble des entités étudiées (ex. : tous les vols sur une année).
• Échantillon : Un sous-ensemble de la population utilisé pour l’analyse.
• Paramètre : Une valeur numérique résumant une caractéristique de la population (ex. : taux moyen d’atterrissage).
• Statistique : La valeur correspondante calculée à partir d’un échantillon.

En aviation, les statistiques sont utilisées pour surveiller les tendances des taux d’incidents, analyser les facteurs contributifs aux accidents, et évaluer la fiabilité des systèmes et processus. Des techniques avancées comme l’analyse de régression, l’analyse de séries temporelles ou de survie permettent de démêler des relations complexes entre variables — telles que l’impact des conditions météorologiques sur les retards ou la corrélation entre pratiques de maintenance et pannes d’équipements.

La statistique est également essentielle pour la conformité réglementaire, en appui aux recommandations fondées sur des preuves des normes et pratiques recommandées (SARPs) de l’OACI. En résumé, la statistique est l’épine dorsale de la prise de décision basée sur les données, permettant aux organisations de quantifier l’incertitude, de valider des hypothèses et d’optimiser leur performance.

Variable

Une variable est toute caractéristique, nombre ou quantité qui peut être mesurée ou catégorisée et qui peut prendre différentes valeurs. Dans l’analyse de données et la statistique, les variables sont les éléments de base de la collecte et de l’interprétation des données.

Types de variables :

• Variables quantitatives (numériques) : Représentent des quantités mesurables (ex. : altitude, vitesse, température).
• Variables qualitatives (catégorielles) : Représentent des catégories ou des labels (ex. : type d’appareil, phase de vol, condition météorologique).
• Variables discrètes : Prennent des valeurs spécifiques et séparées (ex. : nombre de vols par jour).
• Variables continues : Peuvent prendre n’importe quelle valeur dans une plage donnée (ex. : durée du vol en minutes).

En aviation, les variables sont définies avec précision pour chaque contexte opérationnel. Par exemple, un enregistreur de vol capte des centaines de variables par seconde, telles que le régime moteur, la position des volets et la vitesse verticale. En modélisation statistique, les variables servent à établir des relations (ex. : une vitesse de vent plus élevée augmente-t-elle la probabilité de remise de gaz ?).

Les variables indépendantes (prédicteurs) et dépendantes (résultats) sont des concepts fondamentaux de l’analyse statistique. Par exemple, dans une étude sur l’impact de l’expérience de l’équipage sur les taux d’incidents, l’expérience de l’équipage est la variable indépendante, tandis que le taux d’incidents est la variable dépendante.

La documentation OACI (par exemple, Doc 9859) exige une définition précise et une utilisation cohérente des variables dans les rapports et analyses de sécurité, assurant l’intégrité des données à l’échelle du secteur aérien.

Une sélection et une définition rigoureuses des variables sont cruciales pour une analyse fiable des données. L’ambiguïté ou la mauvaise classification peut conduire à des conclusions erronées, ce qui, dans des domaines critiques comme l’aviation, peut avoir des conséquences majeures. Ainsi, des protocoles stricts de gestion des variables — tels que des dictionnaires de données et des standards de métadonnées — sont essentiels dans les flux de travail analytiques professionnels.

Statistiques descriptives

Les statistiques descriptives sont des méthodes permettant de résumer et de décrire les caractéristiques essentielles d’un ensemble de données sans tirer de conclusions au-delà de celles-ci. Leur objectif principal est de fournir des synthèses quantitatives simples et compréhensibles qui rendent accessibles et interprétables de grands ensembles de données complexes.

Les mesures de base en statistiques descriptives :

• Mesures de tendance centrale : Moyenne (valeur moyenne), médiane (valeur centrale) et mode (valeur la plus fréquente).
• Mesures de dispersion : Étendue (différence entre les valeurs extrêmes), variance et écart type (mesure de la dispersion autour de la moyenne).
• Distributions de fréquences : Comptes ou pourcentages pour chaque valeur ou groupe, souvent visualisés via des diagrammes à barres, des histogrammes ou des diagrammes circulaires.
• Percentiles et quartiles : Indiquent la position relative des valeurs dans un ensemble de données.

En analyse de sécurité aérienne, les statistiques descriptives servent à résumer des événements tels que les incursions de piste par aéroport, à analyser la distribution des types d’incidents ou à calculer le nombre moyen d’événements de maintenance par type d’appareil. Par exemple, tracer la fréquence mensuelle des impacts d’oiseaux peut révéler des tendances saisonnières, permettant une gestion proactive des risques.

L’OACI recommande d’utiliser les statistiques descriptives comme première étape dans l’analyse des données de sécurité, afin de repérer les valeurs aberrantes, les tendances et les domaines nécessitant une analyse approfondie. L’utilisation efficace de ces techniques permet aux parties prenantes de saisir rapidement la réalité opérationnelle et facilite la communication avec des publics non spécialistes.

Les statistiques descriptives n’infèrent pas de relations ni ne testent d’hypothèses, mais posent les bases pour des analyses plus poussées. Leur application exige une attention particulière à la qualité des données et au contexte ; les moyennes, par exemple, peuvent être trompeuses en présence de valeurs extrêmes ou de distributions asymétriques.

Statistiques inférentielles

Les statistiques inférentielles permettent aux analystes de tirer des conclusions sur une population à partir de données collectées sur un échantillon. Cette branche de la statistique est indispensable lorsqu’il n’est pas possible ou pratique de recueillir des données sur tous les membres d’une population — situation courante dans les systèmes d’aviation à grande échelle.

Les techniques inférentielles incluent :

• Tests d’hypothèses : Procédures visant à évaluer des hypothèses ou des affirmations concernant un paramètre de population. Exemples : tests t (comparaison de moyennes), tests du chi carré (association entre variables catégorielles), et ANOVA (comparaison de moyennes entre plusieurs groupes).
• Intervalles de confiance : Plages calculées à partir des données d’échantillon qui contiennent probablement la vraie valeur du paramètre de population avec une probabilité donnée (ex. : 95 % de confiance).
• Analyse de régression : Modélisation des relations entre une ou plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante, par exemple pour étudier comment la météo et l’expérience de l’équipage prédisent les retards.
• Estimation : Utilisation de statistiques d’échantillon pour estimer les paramètres de population.

La documentation OACI met l’accent sur les statistiques inférentielles dans la gestion de la sécurité, notamment pour l’évaluation des risques et l’analyse de tendances. Par exemple, un échantillon statistique d’incidents de contrôle aérien peut servir à évaluer la performance globale en matière de sécurité d’une région ou à détecter des changements statistiquement significatifs dans la fréquence des événements.

Les considérations clés incluent les méthodes d’échantillonnage (aléatoire, stratifié, par grappes), la taille de l’échantillon (qui influence la fiabilité des inférences) et les risques de biais (erreurs systématiques de collecte ou d’analyse). Une mauvaise application peut mener à des conclusions erronées, comme surestimer l’efficacité d’une intervention de sécurité à cause d’un échantillon non représentatif.

En aviation, les statistiques inférentielles servent souvent à évaluer l’impact de nouvelles technologies, de programmes de formation ou de changements réglementaires. Par exemple, après la mise en place d’un nouveau module de formation des pilotes, des méthodes inférentielles permettent de déterminer si la baisse observée du taux d’incidents est significative ou simplement due au hasard.

Nettoyage des données

Le nettoyage des données est le processus qui consiste à détecter, corriger ou supprimer les données inexactes, incomplètes, incohérentes ou non pertinentes des ensembles de données avant l’analyse. Des données de haute qualité sont essentielles pour une analyse statistique fiable, la modélisation et la prise de décision.

Les étapes principales du nettoyage des données incluent :

• Identifier les valeurs manquantes et décider comment les traiter (imputation, suppression ou conservation).
• Détecter et corriger les erreurs de saisie, telles que les fautes de frappe ou les erreurs de classification.
• Vérifier la cohérence pour garantir la standardisation des données (ex. : toutes les dates au format AAAA-MM-JJ).
• Supprimer les doublons, qui peuvent fausser les analyses.
• Détecter et traiter les valeurs aberrantes, car les valeurs extrêmes peuvent indiquer des erreurs de saisie ou des événements rares nécessitant une attention particulière.
• Éliminer les données non pertinentes, en ne conservant que les champs nécessaires.

En aviation, le nettoyage des données est primordial. Par exemple, les enregistreurs de vol peuvent produire des lectures erronées à cause de dysfonctionnements de capteurs, et les journaux de maintenance peuvent contenir des termes incohérents. Le Doc 9859 de l’OACI souligne que les données de sécurité doivent être exactes, à jour et complètes pour soutenir une gestion efficace de la sécurité.

Des outils automatisés de nettoyage, tels que des scripts Python (avec Pandas ou NumPy) ou R, peuvent rendre le processus plus efficace, mais la supervision humaine reste indispensable — notamment pour des jugements contextuels, comme déterminer si une valeur aberrante est une erreur ou un incident notable.

Une documentation complète des étapes de nettoyage garantit la transparence et la reproductibilité, principes clés de la recherche scientifique et de la conformité réglementaire. Des données propres forment le socle de toute analyse fiable, permettant aux organisations de maximiser la valeur de leurs actifs informationnels.

Transformation des données

La transformation des données désigne le processus de conversion des données de leur format d’origine vers une structure adaptée à l’analyse. Cela peut inclure la normalisation, l’encodage, la mise à l’échelle, l’agrégation ou la restructuration des données.

Les tâches courantes de transformation des données incluent :

• Normalisation/Standardisation : Mise à l’échelle des valeurs numériques dans une plage commune, essentielle pour les algorithmes sensibles aux différences de magnitude.
• Encodage des variables catégorielles : Transformation des catégories non numériques en codes numériques (ex. : ‘Jour’ = 1, ‘Nuit’ = 2) pour l’analyse statistique.
• Agrégation : Résumer des données détaillées en indicateurs de plus haut niveau (ex. : total d’incidents par mois).
• Pivotement/Restructuration : Changer l’orientation des données pour l’analyse (ex. : tableaux croisés dynamiques).
• Ingénierie des variables : Création de nouvelles variables (features) à partir des données existantes pour améliorer la performance des modèles.

En aviation, la transformation des données est largement utilisée. Par exemple, transformer des données brutes de capteurs issus de divers systèmes avioniques en métriques standardisées permet des analyses comparatives inter-flottes. Les guides de l’OACI notent la nécessité de formats de données harmonisés pour faciliter le partage et l’analyse collaborative des données de sécurité entre les parties prenantes.

La transformation des données est un prérequis pour l’analyse avancée, garantissant la compatibilité avec les algorithmes d’apprentissage automatique, les modèles statistiques et les outils de visualisation. Une transformation incorrecte ou incohérente peut introduire des artefacts ou des biais et compromettre l’analyse.

Analyse de régression

L’analyse de régression est une technique statistique puissante permettant d’étudier la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Elle est largement utilisée pour la prédiction, l’analyse de tendances et la quantification de l’impact de divers facteurs sur les résultats.

Les types de régression incluent :

• Régression linéaire : Modélise la relation entre deux variables par une droite.
• Régression multiple : Étudie l’effet de plusieurs variables sur un même résultat.
• Régression logistique : Utilisée lorsque la variable dépendante est catégorielle (ex. : incident/pas d’incident).
• Régression non linéaire : Pour les relations qui ne suivent pas une droite.

En aviation, l’analyse de régression sert à modéliser l’influence de facteurs opérationnels ou environnementaux sur des résultats tels que les minutes de retard, la consommation de carburant ou les événements de sécurité. Par exemple, la régression linéaire peut estimer l’augmentation de la consommation de carburant associée aux vents de face, tandis que la régression logistique peut évaluer comment l’expérience de l’équipage et les conditions météo impactent la probabilité de remise de gaz.

Les points clés à considérer :

• Hypothèses : Linéarité, normalité, indépendance et homoscédasticité (variance constante).
• Validation du modèle : Évaluation de l’ajustement, analyse des résidus, détection du surapprentissage.
• Interprétation des coefficients : Quantification de l’effet de chaque prédicteur sur le résultat.

L’analyse de régression permet aussi de traiter les variables de confusion et les effets d’interaction pour une compréhension fine d’environnements opérationnels complexes.

Écart type

L’écart type est une mesure fondamentale de la variabilité ou de la dispersion d’un ensemble de données. Il quantifie dans quelle mesure les valeurs individuelles s’écartent de la moyenne, fournissant des informations sur la cohérence et la répartition des données.

Mathématiquement, l’écart type (σ pour la population, s pour l’échantillon) se calcule comme la racine carrée de la variance, qui est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne. Un écart type faible indique que les valeurs sont proches de la moyenne, tandis qu’un écart type élevé signale une grande dispersion.

En aviation, l’écart type est utilisé pour surveiller la constance opérationnelle :

• Temps de vol : Évaluer la variabilité de la ponctualité des arrivées/départs.
• Intervalles de maintenance : Identifier des schémas anormaux pouvant signaler des problèmes de fiabilité.
• Relevés de capteurs : Détecter des anomalies dans les performances moteurs ou les mesures environnementales.

L’écart type est également un composant des cartes de contrôle, des indices de capacité de procédé et de la quantification des risques dans les systèmes de gestion de la sécurité.

Un aspect clé de l’écart type est sa sensibilité aux valeurs extrêmes ; une seule valeur aberrante peut fortement influencer la mesure. Il est donc souvent utilisé avec la médiane et l’écart interquartile pour une analyse robuste.

Tests d’hypothèses

Les tests d’hypothèses sont une méthode statistique permettant d’évaluer des hypothèses ou des affirmations concernant un paramètre de population à partir de données d’échantillon. Ils sont un pilier des statistiques inférentielles, fondant la prise de décision fondée sur des preuves en recherche, ingénierie et gestion de la sécurité.

Le processus implique :

• Formulation des hypothèses nulle (H0) et alternative (H1) : L’hypothèse nulle représente généralement le statu quo ou l’absence d’effet, tandis que l’alternative suppose une différence ou un effet.
• Choix du niveau de signification (α) : Généralement fixé à 0,05, ce qui représente un risque de 5 % de rejeter à tort l’hypothèse nulle.
• Calcul d’une statistique de test : À partir des données observées (ex. : t, z, chi carré).
• Détermination de la p-value : Probabilité d’obtenir les données (ou plus extrêmes) si l’hypothèse nulle est vraie.
• Prise de décision : Si la p-value < α, l’hypothèse nulle est rejetée.

Tests courants :

• Test t : Comparaison de moyennes entre deux groupes (ex. : avant/après une intervention de sécurité).
• ANOVA : Comparaison de moyennes entre plus de deux groupes.
• Test du chi carré : Évaluation de l’association entre variables catégorielles.

Une application correcte nécessite de vérifier les hypothèses (normalité, indépendance), d’avoir des tailles d’échantillon appropriées et d’être conscient des erreurs de type I (faux positifs) et de type II (faux négatifs).

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (machine learning, ML) regroupe des algorithmes et méthodes informatiques permettant aux ordinateurs d’apprendre des modèles à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans programmation explicite. L’IA (intelligence artificielle) inclut le ML, de plus en plus intégré aux flux d’analyse de données dans tous les secteurs, y compris l’aviation.

Les modèles d’apprentissage automatique se divisent en :

• Apprentissage supervisé : Les algorithmes apprennent à partir de données étiquetées (entrées avec sorties connues), utilisés pour la classification (ex. : prédire le type d’incident) ou la régression (ex. : estimer la durée d’un retard).
• Apprentissage non supervisé : Les algorithmes découvrent des modèles dans des données non étiquetées, tels que le regroupement de vols similaires.