{"id":11832,"date":"2025-12-12T16:18:00","date_gmt":"2025-12-12T16:18:00","guid":{"rendered":"https:\/\/deliry.com\/?p=11832"},"modified":"2026-05-01T16:25:02","modified_gmt":"2026-05-01T16:25:02","slug":"trop-de-donnees-tuent-les-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/deliry.com\/?p=11832","title":{"rendered":"Trop de donn\u00e9es tuent les donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"\n

A force de trop savoir on fini par ne plus rien comprendre\u2026 en effet les exceptions noient les donn\u00e9es les plus claires.<\/em><\/p>\n\n\n\n

La mode est \u00e0 l\u2019accumulation des donn\u00e9es, mais encore faut-il bien le faire. Mieux vaut un plus petit nombre de donn\u00e9es et exploitables, qu\u2019un grand nombre dont l\u2019analyse sera parfois confuse, voire impossible. Dans quelques cas on aura l\u2019impression d\u2019avoir \u00ab aucune \u00bb donn\u00e9e faute de pouvoir les exploiter correctement.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

L\u2019acquisition de grands lots de donn\u00e9es est soumis \u00e0 l\u2019erreur statistique. Aussi convient-il de d\u00e9gager les variants : localit\u00e9s \u00e9loign\u00e9es de la moyenne statistique, dates ou effectifs qui sortent de l\u2019ordinaire. De telles donn\u00e9es doivent syst\u00e9matiquement \u00eatre valid\u00e9e, et en l\u2019occurrence de disposer d\u2019\u00e9l\u00e9ments probants et v\u00e9rifiables. Les grandes masses de donn\u00e9es se traduisent par une marge statistique sup\u00e9rieure, aussi le lot de donn\u00e9es \u00e0 contr\u00f4ler sera-t-il sup\u00e9rieur. Dans de tels cas on peut se retrouver avec un pool d\u2019information douteuse \u00e0 la marge, mais significativement douteux. On a m\u00eame parfois un effet \u00ab boule de neige \u00bb, une donn\u00e9e douteuse en appelant une autre.<\/p>\n\n\n\n

Autrefois les analyses \u00e9taient men\u00e9es sur un nombre limit\u00e9 de donn\u00e9es naturalistes, mais des synth\u00e8ses \u00e9taient produites. La tendance \u00e0 l\u2019automatisation des saisies et des rendus \u00e9crase la d\u00e9marche humaine et intelligente des analyses. Par exemple on ne trouve pratiquement plus de Chroniques ornithologiques et ce type de synth\u00e8se manque. Quelques analyses actuellement men\u00e9e sont \u00e9cras\u00e9es par la masse des donn\u00e9es qui demande un travail sup\u00e9rieur de distinction des param\u00e8tres. De telles analyses manquent alors souvent de pertinence et les points forts \u00e0 d\u00e9gager sont souvent \u00e9cras\u00e9s par le trop grand nombre d\u2019information.<\/p>\n\n\n\n

De petits lots de donn\u00e9es de bonne qualit\u00e9 seront en cons\u00e9quences plus pr\u00e9cises dans les informations qu\u2019ils peuvent d\u00e9gager car leur intelligence est plus pertinente et que les points cl\u00e9s semblent mieux mis en \u00e9vidence.<\/p>\n\n\n\n

De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale il convient d\u2019asseoir les principes de validation des donn\u00e9es et savoir trier le bon grain du mauvais ou moins bon. Il s\u2019agit de mettre en \u00e9vidence des informations naturalistes de qualit\u00e9 et v\u00e9rifiables, \u00e0 c\u00f4te d\u2019informations plus subjectives qui si elles sont dans le rang statistique sont acceptable, mais si elles en sortent devraient \u00eatre \u00e9cart\u00e9es ou nuanc\u00e9es.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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