Préparer vos données pour le machine learning : les 6 meilleures pratiques
15 octobre 2025 | Lecture : 8 mins | IA, Qualité des données
par Jessica, Tech writer
Avant même de parler d’algorithmes ou de modèles prédictifs, un principe fondamental s’impose : un modèle de machine learning n’est jamais meilleur que les données sur lesquelles il repose.
La qualité, la cohérence et la préparation des données déterminent directement la performance de vos projets d’IA. Cette étape s’inscrit dans une démarche plus large de data readiness, véritable fondation d’une gouvernance des données durable.
Dans cet article, découvrez les meilleures pratiques pour préparer efficacement vos données au machine learning, pourquoi cette étape est cruciale, comment la réussir, et comment une plateforme comme DataGalaxy peut simplifier et fiabiliser l’ensemble du processus.
Qu’est-ce que la préparation des données ?
La préparation des données consiste à transformer des données brutes, souvent incomplètes ou incohérentes, en un format structuré, propre et exploitable par vos modèles de machine learning.
Concrètement, cela implique de :
- Collecter les bonnes sources de données
- Nettoyer les valeurs incorrectes ou manquantes
- Structurer les jeux de données de façon cohérente
- Garantir une homogénéité dans les formats et les libellés
Cette phase peut sembler peu valorisée, mais elle est déterminante : si vos données sont biaisées ou incomplètes, vos modèles le seront aussi.
Pourquoi la préparation des données est-elle si importante ?
Préparer ses données, c’est bâtir les fondations d’un bâtiment solide. Sans base fiable, tout risque de s’effondrer.
Voici pourquoi cette étape est essentielle :
- Meilleure précision : des données propres améliorent la capacité d’apprentissage des modèles
- Plus de confiance : des jeux de données cohérents réduisent les anomalies et renforcent la fiabilité des résultats
- Gain de temps : une structure claire accélère les phases d’entraînement et de test
- Conformité & gouvernance : dans les secteurs réglementés, une préparation rigoureuse garantit la conformité aux normes (comme le RGPD ou HIPAA). Comme le souligne Gartner, la capacité d’une organisation à tirer de la valeur de l’IA dépend directement de la maturité et de la préparation de ses données.
Les 6 meilleures pratiques pour préparer vos données au machine learning
1. Collecter vos données intelligemment
Commencez par identifier toutes les sources pertinentes : systèmes internes (CRM, ERP, bases de données), sources tierces, ou flux en temps réel.
Bonnes pratiques :
- S’assurer que les sources sont fiables et à jour
- Automatiser la collecte via des API ou outils ETL
- Capturer les métadonnées (origine, date, format), utiles pour la gouvernance et la traçabilité
2. Comprendre ce que vous avez
Avant toute transformation, prenez le temps d’explorer vos données.
Cette étape, appelée data profiling, vous aide à comprendre leur structure, leur distribution et leurs éventuelles anomalies.
Bonnes pratiques :
- Identifier les valeurs manquantes, aberrantes ou incohérentes
- Visualiser les distributions pour repérer les schémas inattendus
- Documenter les problèmes de qualité dès le départ
3. Nettoyer vos données
C’est l’étape la plus chronophage mais aussi la plus décisive.
Elle consiste à corriger les erreurs, éliminer les doublons et combler les données manquantes.
Bonnes pratiques :
- Appliquer des méthodes logiques ou statistiques pour traiter les valeurs manquantes
- Normaliser les valeurs extrêmes qui risquent de fausser les résultats
- Se baser sur des règles métier claires pour garantir la cohérence
4. Transformer les données
Les modèles de machine learning traitent principalement des nombres, pas du texte désordonné.
Cette étape permet de convertir et remodeler vos données dans un format compatible avec vos algorithmes.
Bonnes pratiques :
- Encoder les variables catégorielles (ex. : one-hot encoding)
- Normaliser ou standardiser les valeurs numériques
- Créer de nouvelles variables pertinentes (feature engineering) pour enrichir l’apprentissage
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5. Labelliser vos données (si nécessaire)
Pour les modèles de machine learning supervisé, l’étiquetage est indispensable.
Les labels doivent être précis, cohérents et compréhensibles.
Bonnes pratiques :
- Définir des critères clairs pour la labellisation
- Impliquer des experts humains pour vérifier les annotations
- Conserver une traçabilité des décisions prises pendant l’étiquetage
6. Séparer vos ensembles de données
Divisez votre dataset en trois parties : entraînement, validation et test.
Cela garantit que votre modèle est bien évalué et généralisable.
Bonnes pratiques :
- Utiliser un échantillonnage aléatoire ou stratifié pour éviter les biais
- Pour les séries temporelles, conserver l’ordre chronologique
- Vérifier l’absence de chevauchement entre les ensembles
Les erreurs fréquentes à éviter
Même les équipes expérimentées commettent des erreurs courantes lors de la préparation des données :
- Définitions incohérentes : si chaque service a sa propre définition d’un « client », les résultats deviennent incohérents
- Manipulation manuelle : les traitements manuels multiplient les erreurs et ralentissent les workflows
- Ignorer les métadonnées : elles sont essentielles pour comprendre l’origine et l’évolution des données
- Absence de gouvernance : sans cadre clair, la qualité et la conformité se dégradent rapidement
Pourquoi la gouvernance des données est indispensable
Les projets de machine learning ne reposent pas uniquement sur la science des données : ils nécessitent une gouvernance des données solide.
Cela inclut :
- La traçabilité des données (data lineage)
- Le maintien d’une qualité constante et mesurable
- Le contrôle des droits d’accès et d’usage
- Le respect des réglementations (RGPD, HIPAA, etc.)
Sans gouvernance, même les données les mieux préparées peuvent devenir source de risque, surtout à grande échelle.
Comment DataGalaxy simplifie la préparation des données pour le machine learning
En tant que plateforme complète de gouvernance et de gestion des données, DataGalaxy facilite chaque étape du processus de préparation, tout en réduisant les tâches manuelles et les risques d’erreur.
Découvrir et comprendre vos données
Grâce à un catalogue de données centralisé, toutes vos sources sont accessibles et explorables au même endroit — plus besoin de fichiers dispersés ou d’échanges interminables.
Visualiser la traçabilité des données
Le data lineage automatique vous permet de suivre le parcours complet des données, de la source au modèle, pour fiabiliser vos analyses et accélérer le débogage.
Parler un langage commun
Le business glossary intégré garantit une compréhension partagée des termes entre équipes métiers et techniques.
Travailler en collaboration
Des workflows intégrés, des commentaires et un suivi des tâches fluidifient la coopération entre data engineers, stewards et data scientists.
Garder le contrôle
Avec une gestion fine des droits d’accès et des outils de conformité intégrés, chaque modification est tracée pour assurer un audit complet et simplifié.
Conclusion
La préparation des données pour le machine learning peut sembler complexe, mais elle constitue l’un des piliers essentiels du succès de vos projets d’IA.
En suivant ces bonnes pratiques et en s’appuyant sur une gouvernance robuste, vous garantissez à vos modèles des performances fiables et durables.
Et avec une solution comme DataGalaxy, vous pouvez transformer ce processus en un véritable levier de performance, d’agilité et de confiance.
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Découvrez comment DataGalaxy vous aide à préparer vos données pour le machine learning de manière simple, collaborative et conforme.
FAQ
- Quelle est la différence entre la préparation et le nettoyage des données ?
-
La préparation des données englobe l’ensemble du processus : collecte, nettoyage, transformation, structuration et labellisation.
Le nettoyage, quant à lui, se concentre sur la détection et la correction des erreurs (valeurs manquantes, doublons, incohérences). - Quels sont les meilleurs outils pour préparer ses données ?
-
Les outils varient selon les besoins et le niveau de maturité data.
Pour l’ingestion et la transformation, des solutions comme Talend, Informatica ou Apache Spark sont souvent utilisées.Pour la documentation, la traçabilité et la gouvernance, une plateforme comme DataGalaxy permet de centraliser les jeux de données, assurer leur cohérence, et partager un langage commun entre data scientists et métiers.
L’idéal est de combiner les deux approches : un outil de pipeline performant et une plateforme de gouvernance intelligente. - Comment savoir si mes données sont prêtes pour le machine learning ?
-
Un jeu de données prêt pour le machine learning doit répondre à plusieurs critères :
Qualité : données exactes, complètes et cohérentes ;
Structure : format standardisé, colonnes bien définies, types de variables corrects ;
Traçabilité : origine connue et documentée ;
Conformité : respect des réglementations comme le RGPD.
Si ces conditions sont remplies, vos données sont dites AI-ready, c’est-à-dire exploitables pour l’entraînement d’un modèle fiable. - Quelle place pour l’humain dans la préparation des données ?
-
Même si de nombreuses tâches peuvent être automatisées, l’humain reste central dans la préparation des données.
Les experts métiers et data stewards interviennent pour :
– valider les définitions et les règles métier,
– interpréter les anomalies détectées,
– labelliser les données pour les modèles supervisés.
L’automatisation accélère le travail, mais la connaissance métier garantit la pertinence des modèles d’IA. - En quoi la gouvernance des données améliore-t-elle la préparation ?
-
La gouvernance des données fournit le cadre méthodologique et technique qui garantit que chaque donnée est fiable, contextualisée et conforme.
Elle permet notamment de :
– suivre la traçabilité (data lineage) des données du point d’origine au modèle,
– appliquer des règles de qualité uniformes,
– définir des rôles et responsabilités clairs (data steward, data owner, etc.),
– et documenter l’ensemble du cycle de vie des données.
En pratique, la gouvernance évite les silos, les doublons et les incohérences entre équipes.
Points clés à retenir
- La qualité des données détermine la qualité du modèle de machine learning.
- Une bonne préparation implique collecte, nettoyage, transformation et gouvernance.
- Les métadonnées et la traçabilité sont essentielles pour la conformité et la confiance.
- La collaboration entre équipes métiers et data est un facteur de réussite majeur.
- DataGalaxy offre une approche intégrée pour orchestrer l’ensemble du processus.
À propos de l'auteur
Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.
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