Le Machine Learning aux Journées de la Méthodologie Statistique (JMS)

6 avril 2022

Signes des temps, l'édition 2022 des Journées de la Méthodologie Statistique a mis en lumière la part croissante du Machine Learning dans les travaux menés au sein de la Statistique Publique, et au delà. Ainsi, cette année, ce sont 12 papiers utilisant ce type de méthodes qui ont été présentés - contre, à titre de comparaison, 4 en 2018 -.

En particulier, quatre types d'utilisation de telles méthodes ont été mises en avant :

• Le redressement de données manquantes
• La codification automatique
• Les appariements
• Les études

Le redressement de données manquantes

Cette thématique est la plus représentée, grâce à une session dédiée au traitement de données manquantes. Au sein de cette session, 4 communications présentaient des tentatives d'utilisation de méthodes de machine Learning à cette fin. L'objectif de ces 4 publications est différent :

• Evaluer de façon théorique la possibilité d'utiliser les forêts aléatoires pour redresser les enquêtes par sondage en grande dimension, dans quel cas les modèles paramétriques sont parfois instables et inefficaces (Forêts aléatoires : D’une approche par modélisation assistée au traitement de la non-réponse :)
• Evaluer l'intérêt des réseaux de neurones dans le cadre du redressement de la non réponse, de façon théorique et en appliquant au cas de l'enquête emploi (Imputation de valeurs manquantes avec des réseaux de neurones : Prédiction des salaires dans l’enquête emploi : )
• Comparer les différentes méthodes de Machine Learning de façon empirique dans le cadre d'une imputation de non réponse (Traitement de la non-réponse au moyen de méthodes de machine learning
• Evaluer un processus complet de correction de non-réponse, dans lequel le machine Learning n'est qu'une facette Estimation des montants manquants de versements de TVA : Exploitation des données du contrôle fiscal

La codification automatique et l'extraction de données :

Trois communications sur ces thèmes ont été présentées :

• Une tentative de codification automatique de la PCS au moyen de méthodes de machine Learning (Application de techniques de machine learning pour coder les professions dans la nomenclature des professions et catégories socio-professionnelles 2020 )
• Une tentative d'extraction automatique d'informations des documents scannés issues des comptes sociaux des entreprises ( Extraction automatique de données issues d’images scannées : Une illustration par les comptes sociaux d’entreprises)
• Une classification automatique des infractions commises à partir d'une analyse textuelle et de l'utilisation de réseau de neurones (Détection des infractions relevant de la cyberdélinquance)

Méthodes d'appariements

Le Machine Learning peut également être utilisé pour faciliter les appariements. A cet égard, deux communications ont été présentées :

• Une communication discutant globalement des méthodes d'appariements, incluant - sans se restreindre - le Machine Learning (Probabilistes ou déterministes, des méthodes d’appariements au banc d’essai du programme RéSIL)
• Une communication présentant une méthode innovante d'appariement flou à partir de l'utilisation d'Elastic Search et d'un réseau de neurone pré-entrainé (Enrichissement de données de caisses à partir d’informations nutritionnelles : Une approche par appariement flou sur données de grande dimension

Etudes

La sphère la plus large d'exploitation est bien sûr les études. Les sujets sont alors variés :

• L'estimation d'un parc de véhicules roulants, en modélisant à la fois la probabilité qu'un véhicule roule encore, et le nombre de kilomètres parcourus (Modélisation de l’appartenance au parc des véhicules routiers et de son utilisation
• L'estimation de la valeur d'un patrimoine immobilier dans le cadre du projet FidelImmo (Estimation de la valeur du patrimoine immobilier des ménages à partir de données exhaustives)
• L'utilisation des données du site MeilleursAgents.com pour modéliser les loyers, et mieux comprendre les déterminants sous-jacents (Appréhender la rentabilité locative)
• L'utilisation de méthodes de machine Learning pour améliorer la prévision du PIB (méthodes de nowcasting) (Nowcasting PIB : Imputation de variables non encore publiées)