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Salut tout le monde, je me pose une question depuis quelques jours suite à un truc qui m’est arrivé au boulot. J’ai dû expliquer rapidement à une équipe marketing pourquoi notre modèle de scoring avait soudainement classé différemment un segment de clients, et en cherchant à vulgariser, je me suis surpris à utiliser l’expression “biais de sélection” presque par réflexe. Le truc, c’est qu’après coup, je me demande si c’était vraiment le bon terme pour décrire le phénomène, ou si j’ai simplifié à l’excès par pression. Certains d’entre vous ont-ils déjà eu ce doute, où vous employez un concept technique un peu vite en situation réelle, et puis vous revenez dessus en vous demandant si c’était juste ?

Oui ce doute arrive souvent quand on passe d une explication rapide a une notion technique comme biais de sélection et que le mot semble expliquer tout alors que plusieurs mécanismes entrent en jeu

Je suis un peu sceptique sur l usage du biais de sélection quand le terme sert parfois a masquer une erreur d échantillonnage plus globale Tu as aussi ressenti que l expression met l accent sur le dataset plus que sur les choix du modèle ?

Le vrai dilemme ici est de nommer ce qui se passe exactement J aimerais dire que ce n est pas juste un biais de sélection mais un ensemble de facteurs qui se mêlent et le mot exact ne suffit pas pour tout décrire

Ça arrive de se braquer un peu quand on balance biais de sélection sur un tableau sans vérifier les fondations et j avoue que c est frustrant d entendre que tout est expliqué par ce seul mot

Les lecteurs attendent une explication claire et rapide et le biais de sélection sert de raccourci pour beaucoup Mais ce n est pas toujours ce qui se passe dans les données

Il y a aussi une notion de causalité qui se cache derrière ce biais de sélection et sans entrer dans les détails on peut sentir que le cadre est plus large que ce simple mot

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