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La réalité de la mesure : comment savoir si vos données sont fiables ?
Dans la société actuelle axée sur les données, l’exactitude et la fiabilité des données sont de plus en plus importantes. Qu'il s'agisse de recherche scientifique, d'applications d'ingénierie ou de prise de décision commerciale, la manière de garantir l'authenticité des données utilisées est un enjeu clé.
La précision correspond à la proximité d'une mesure par rapport à sa valeur réelle, tandis que la précision correspond à la proximité des mesures les unes par rapport aux autres.
Bien que l’exactitude et la précision puissent être utilisées de manière interchangeable, elles sont clairement distinguées dans le contexte des sciences exactes. L'exactitude fait généralement référence à l'erreur systématique, c'est-à-dire à l'écart de mesure, tandis que la précision décrit la variation statistique et fait référence à la répétabilité des données.
Selon l'Organisation internationale de normalisation (ISO), la précision est décrite comme la proximité d'une mesure par rapport à la valeur réelle, impliquant une combinaison d'erreurs aléatoires et systématiques. Le soi-disant « réalisme » fait référence à la proximité entre la moyenne d’un ensemble de résultats de mesure et la valeur réelle.
Un système de mesure est considéré comme valide s'il possède à la fois exactitude et précision.
Dans l'instrumentation industrielle, la précision est souvent utilisée pour exprimer la tolérance de mesure, qui définit la plage d'erreur dans les mesures effectuées dans des conditions de fonctionnement normales. Un appareil de mesure idéal doit avoir une précision et une exactitude élevées, et les données doivent être proches et étroitement concentrées sur la valeur réelle.
En statistique, les notions d’exactitude et d’erreur sont importantes. Si un système de mesure comporte des erreurs systématiques, l’augmentation de la taille de l’échantillon améliorera généralement la précision mais pas l’exactitude. Cela signifie que même si les mesures sont cohérentes, elles seront toujours inexactes en cas d’écart.
La précision et l’exactitude ne sont pas interchangeables ; un ensemble de données peut être exact mais pas précis, exact mais pas précis, ou ni l’un ni l’autre.
Dans le traitement et l’évaluation des données de routine, une technique fréquemment utilisée implique la mesure répétée d’une norme traçable pour établir l’exactitude et la précision du processus de mesure. Ces normes sont définies par le Système international d’unités (SI) pour garantir la cohérence et la fiabilité de toutes les mesures dans le monde.
Allant plus loin, la précision de la mesure implique également le processus de correction des écarts. Par exemple, dans les applications commerciales, si un système peut fournir des résultats précis mais ne tient pas compte des biais dans ses calculs, la validité du système sera remise en question.
En psychométrie et en psychophysique, l’exactitude et la validité sont utilisées de manière interchangeable, tandis que la précision est considérée comme une manifestation de fiabilité. Ces concepts aident les chercheurs à déterminer la validité des outils de mesure et la cohérence des résultats.
Dans les systèmes de récupération de données, l’exactitude et la précision sont des indicateurs importants pour évaluer l’efficacité de l’acquisition de données.
Enfin, nous constatons souvent que l’exactitude et la précision peuvent signifier des choses différentes dans différents contextes de données. Dans certains cas, comme dans les systèmes de classification en apprentissage automatique, la précision est utilisée comme mesure pour évaluer la capacité du modèle à identifier ou à exclure correctement une condition. Ici, il existe certaines méthodes quantitatives de précision pour évaluer l'efficacité et la fiabilité du modèle.
À mesure que la technologie progresse, nos outils de mesure et d’analyse des données évoluent également. Mais surtout, en tant qu’utilisateurs de données, comment pouvons-nous garantir l’authenticité des données que nous obtenons et, lorsque nous utilisons ces données pour prendre des décisions, comment pouvons-nous éviter de faire de mauvais choix en raison de malentendus sur l’exactitude et la précision ?
