Apprendre des données
Les données statistiques sont aujourd’hui plus importantes que jamais. Les réseaux sociaux, Internet et les appareils mobiles en produisent de façon continue. En sciences, les développements technologiques et la miniaturisation des capteurs et autres appareils de mesure permettent de générer des bases de données toujours plus volumineuses.
Louis-Paul Rivest, titulaire de la Chaire de recherche du Canada en échantillonnage statistique et analyse des données, conçoit des outils pour traiter ces données et en extraire des informations pertinentes. Il étudie, à un niveau formel, des outils mathématiques permettant de caractériser les relations de dépendance entre plusieurs variables.
En écologie, des données GPS sur le déplacement d’un animal sont maintenant jumelées à des informations satellitaires sur son environnement. Ces bases de données permettent d’étudier comment l’environnement de l’animal influence son déplacement. M. Rivest et son équipe de recherche développent des outils de traitement statistiques pour étudier cette question.
Aujourd’hui, les enquêtes sociales veulent produire des estimations dans des sous-groupes relativement restreints de la population étudiée. Par exemple au Québec, un tel sous-groupe pourrait être la ville de Drummondville. Les seules données d’enquête sont insuffisantes pour produire des estimations de qualité dans de tels sous-groupes. M. Rivest et son équipe mettent au point des méthodes pour jumeler les données d’enquête et celles des réseaux sociaux ou d’autres sources, afin de bonifier les estimations pour de petits sous-groupes d’une population.
En permettant d’analyser des phénomènes complexes concernant des populations, tant humaines qu’animales, les travaux de M. Rivest permettront une utilisation plus éclairée des données aujourd’hui disponibles.