Jeux de données : provenance, fuite et évaluation

Un tableau téléchargeable ne constitue pas automatiquement une preuve. Un jeu de données enregistre un régime de collecte, un processus de mesure, une version et un périmètre donnés. L'absence comme l'inclusion de données peuvent toutes deux découler de mécanismes sous-jacents.

Ordre de lecture

1. Utilisez cette page pour évaluer l'adéquation.
2. Réglez la question de Découpage des données et fuite d'information avant tout traitement d'apprentissage.
3. Utilisez Évaluation sous décalage de distribution pour lier les résultats de test à une distribution de déploiement et à un coût.

Examen d'adéquation

Dimension	Question à poser	Échec courant
provenance	qui l'a produit, pourquoi et comment ?	un miroir perd les définitions et la version
unité	une ligne représente-t-elle une personne, un événement, une fenêtre ou un agrégat ?	des entités répétées sont traitées comme indépendantes
population	qui les conclusions doivent-elles couvrir ?	un échantillon de convenance qualifié de représentatif
mesure	comment les variables et les étiquettes sont-elles observées et révisées ?	un indicateur administratif indirect est pris pour le concept lui-même
temps	quand les variables et les étiquettes sont-elles disponibles ?	des champs futurs ou des valeurs révisées créent une fuite
valeurs manquantes	qui est absent et pourquoi ?	l'imputation masque une invisibilité systématique
jointures	les clés sont-elles uniques et à une même granularité ?	une jointure plusieurs-à-plusieurs multiplie les lignes
droits	la licence, le consentement et la confidentialité autorisent-ils l'usage ?	la visibilité publique est assimilée à une autorisation
reproductibilité	la version, la requête, la somme de contrôle et les transformations peuvent-elles être reconstruites ?	l'URL pointe uniquement vers des données latest changeantes

Rejeter tôt un jeu de données inadapté est un résultat positif.

Fiche technique minimale

name: dataset-name
version_or_vintage: immutable identifier
producer: responsible institution
purpose: original collection purpose
unit: one row means ...
population_and_scope: geography, time, inclusion
measurement: feature and label construction
known_exclusions: missing or censored groups
license_and_sensitivity: terms, consent, privacy
retrieval: url/query/date/checksum
transformations: ordered executable steps
split_keys: entity, group, time
intended_use: supported decisions
out_of_scope: prohibited or unsupported uses

Datasheets for Datasets offre un cadre plus complet. Cet enregistrement minimal favorise la traçabilité ; il ne certifie ni la conformité éthique ni la validité statistique.

Points de départ faisant autorité

Domaine	Source	Utilisation	À inspecter malgré tout
Données publiques américaines	Data.gov	découverte inter-agences	agence productrice et conditions d'utilisation
Population/économie américaine	Census	enquêtes et données démographiques/d'entreprises	échantillonnage, pondérations, géographie, versions
Développement mondial	World Bank	indicateurs nationaux	changements de définition et données manquantes
Macroéconomie/finance	FRED	séries temporelles sourcées	millésimes (vintages), révisions, heure de publication
Santé mondiale	WHO Data	indicateurs de santé	régimes de déclaration et couverture par pays

Un producteur officiel est préférable pour les définitions et les révisions, mais n'est pas automatiquement exempt de biais. Utilisez les catalogues communautaires pour l'exploration ; revenez aux producteurs lorsque les conclusions dépendent de définitions, de licences ou de millésimes.

Ne pas confondre

• Qualité des données : les valeurs sont-elles exactes, complètes et cohérentes ?
• Fuite d'information : le développement a-t-il franchi la frontière d'information du déploiement ?
• Décalage de distribution : l'usage réel diffère-t-il de l'entraînement/du test ?

Des données propres peuvent fuiter. Des données sans fuite peuvent échouer après un changement de politique. L'imputation ne répare pas la conception du découpage, et la conception du découpage ne garantit pas la validité externe.

N'entraînez pas de modèle complexe tant que le moment de prédiction, la cible, les limites des entités, la maturité des étiquettes, les droits, la clé de découpage, la référence de base (baseline) ou les coûts d'erreur restent indéfinis. Consignez les inconnues comme des éléments bloquants au lieu de les masquer derrière un découpage aléatoire par défaut.

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