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Glossaire

Détection d'anomalies

Qu’est-ce que Détection d'anomalies ?

La détection d'anomalies repère des données, événements ou motifs qui s'écartent nettement de la normale : transactions inhabituellement élevées, sauts soudains dans des mesures de capteurs, doublons ou activité réseau suspecte. Elle est utilisée en finance, sécurité informatique, production et contrôle qualité. Les méthodes vont de simples seuils statistiques à des modèles d'apprentissage ; les signalements sont des indices qu'une personne doit évaluer.

Ce que fait KI.ordo

Le modèle KI.ordo « Trouver des anomalies dans les données » signale, dans des tableaux collés en texte, valeurs aberrantes, sauts, valeurs manquantes et doublons, avec ligne et justification, pour vérification humaine.

En savoir plus →: Détection d'anomalies

Modèles adaptés

Thèmes

  • Analyse de données
  • Contrôle qualité
  • Valeurs aberrantes

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Termes associés

Détection de fraude

La détection de fraude regroupe les méthodes qui repèrent tôt des transactions, commandes, comptes ou demandes suspects. Règles et modèles d'apprentissage recherchent des signaux d'alerte : adresses de livraison et de facturation différentes, quantités inhabituelles, urgence suspecte ou adresses e-mail jetables. Elle est utilisée dans le commerce en ligne, la banque, l'assurance et les services de paiement. Les fausses alertes pouvant toucher de vrais clients, les signalements doivent être examinés par des personnes plutôt que rejetés automatiquement.

  • Prévention de la fraude
  • Gestion des risques
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Modèle

Validation des données

La validation des données vérifie que les données sont complètes, correctement formatées et plausibles avant d'être traitées. Les contrôles typiques portent sur les champs obligatoires, le format des adresses e-mail, des codes postaux ou des dates, ainsi que sur les incohérences logiques, comme une date de livraison antérieure à la date de commande. Les erreurs sont ainsi repérées tôt au lieu de se propager dans les rapports, les factures ou les analyses d'IA.

  • qualité des données
  • contrôle
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Modèle

Analyse exploratoire des données (EDA)

L’analyse exploratoire des données (EDA) est un premier regard ouvert sur un jeu de données : on calcule des indicateurs, on examine distributions et graphiques et on cherche des tendances, des valeurs aberrantes et des valeurs manquantes, sans hypothèse arrêtée. Elle permet d’évaluer la qualité des données et de formuler les bonnes questions pour la suite. Exemple : avant une prévision des ventes, l’EDA montre qu’un mois a été saisi de façon incomplète lors d’un changement de système.

  • Analyse de données
  • Statistiques
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Modèle

Analyse prédictive

L'analyse prédictive s'appuie sur des données historiques, la statistique et l'apprentissage automatique pour estimer des événements futurs probables. Elle répond à des questions comme : quels clients risquent de résilier ? Quel stock faudra-t-il le mois prochain ? Quand une machine tombera-t-elle probablement en panne ? Les résultats sont des probabilités, pas des certitudes. Leur valeur dépend fortement de la qualité des données et de leur intégration réelle dans les décisions et les processus.

  • analyse de données
  • prévision
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