FAQ : Tout ce que vous devez savoir sur la Validation Croisée pour votre entreprise

Q1 : Qu’est-ce que la validation croisée et pourquoi est-elle cruciale pour le développement de modèles d’IA en entreprise ?

La validation croisée est une technique d’évaluation de modèle statistique qui permet d’estimer avec précision les performances d’un modèle d’apprentissage automatique sur des données non vues, c’est-à-dire des données qu’il n’a pas utilisées pendant son entraînement. Au lieu de simplement diviser l’ensemble de données en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test unique, la validation croisée divise les données en plusieurs sous-ensembles (ou “plis”), et le modèle est entraîné et évalué plusieurs fois, en utilisant un sous-ensemble différent pour le test à chaque itération.

Cette approche est essentielle pour les entreprises car elle permet de surmonter les limitations d’une simple division entraînement/test. Cette dernière peut conduire à une estimation biaisée des performances du modèle, soit par sur-apprentissage (le modèle performe bien sur les données d’entraînement mais mal sur de nouvelles données), soit par sous-apprentissage (le modèle ne capture pas les tendances significatives des données). La validation croisée offre une évaluation plus robuste et fiable, ce qui est crucial pour prendre des décisions d’affaires basées sur les prédictions du modèle.

Dans un contexte d’entreprise, l’importance de la validation croisée réside dans sa capacité à :

Prévenir le sur-apprentissage: En entraînant le modèle sur différentes portions des données, on s’assure qu’il généralise bien et ne s’adapte pas trop aux spécificités de l’ensemble d’entraînement initial.
Estimer de manière fiable les performances: On obtient une évaluation plus représentative de la performance du modèle sur de nouvelles données.
Comparer différents modèles: La validation croisée permet de comparer équitablement plusieurs modèles et de sélectionner celui qui offre les meilleures performances en généralisation.
Aider à la sélection de paramètres : La validation croisée est cruciale lors de l’optimisation des hyperparamètres d’un modèle, en évaluant leur impact sur la performance globale.
Instaurer la confiance dans l’IA : Une évaluation rigoureuse via la validation croisée renforce la confiance des parties prenantes dans les prédictions et les décisions basées sur l’IA.

Sans validation croisée, les entreprises risquent d’implémenter des modèles dont les performances seront médiocres en production, entraînant des pertes financières, des erreurs de décision et une érosion de la confiance dans l’IA.

Q2 : Quels sont les principaux types de validation croisée et comment choisir le plus adapté à mon cas d’utilisation ?

Il existe plusieurs types de validation croisée, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. Le choix du type approprié dépend de la taille de l’ensemble de données, de la nature du problème (classification, régression), de la complexité du modèle et des ressources de calcul disponibles. Voici les types les plus courants et comment choisir :

Validation croisée k-fold : C’est la technique la plus populaire. L’ensemble de données est divisé en ‘k’ plis (ou sous-ensembles) égaux. Le modèle est entraîné sur k-1 plis et testé sur le pli restant. Ce processus est répété k fois, chaque pli servant de test une fois. Les performances du modèle sont ensuite moyennées sur les k itérations.
Quand l’utiliser : Recommandée pour les ensembles de données de taille moyenne à grande, surtout si les données ne présentent pas de forte dépendance temporelle. K=5 ou 10 sont des valeurs courantes.
Avantages : Facile à implémenter, offre une bonne estimation des performances, réduit le risque de sur-apprentissage par rapport à une simple division entraînement/test.
Inconvénients : Peut être coûteuse en calcul pour les grands ensembles de données ou les modèles très complexes.

Validation croisée stratifiée k-fold : Variante de la validation croisée k-fold qui garantit que chaque pli a la même proportion d’échantillons de chaque classe que l’ensemble de données original.
Quand l’utiliser : Recommandée pour les problèmes de classification avec des classes déséquilibrées, afin d’éviter que la répartition inégale des classes n’affecte l’évaluation du modèle.
Avantages : Assure une évaluation plus juste des modèles sur les classes minoritaires.
Inconvénients : Similaire à la k-fold en terme de complexité et de coût calculatoire.

Validation croisée Leave-One-Out (LOO) : Un cas extrême de validation croisée k-fold où k est égal à la taille totale de l’ensemble de données. Chaque échantillon est utilisé comme ensemble de test une seule fois, les autres servant à l’entraînement.
Quand l’utiliser : Recommandée pour les très petits ensembles de données où chaque point est précieux.
Avantages : Fournit une estimation non biaisée des performances, maximise l’utilisation des données pour l’entraînement.
Inconvénients : Très coûteuse en calcul pour les ensembles de données de grande taille. Peut être sensible aux valeurs aberrantes.

Validation croisée par groupe (Group K-Fold) : Ce type de validation croisée permet de diviser les données en fonction de groupes prédéfinis, et garantir qu’un groupe entier sera soit dans l’ensemble de train, soit dans l’ensemble de test, mais jamais les deux.
Quand l’utiliser: Recommandé lorsque les données ont une structure de groupe, par exemple des données provenant de plusieurs sujets, et que l’on souhaite évaluer le pouvoir de généralisation du modèle vers de nouveaux sujets.
Avantages: Garantit que l’évaluation est réalisée sur des groupes de données totalement inédits et permet de mieux évaluer la généralisation vers des groupes externes.
Inconvénients: Peut être plus complexe à mettre en œuvre que les méthodes standard.

Validation croisée chronologique (Time Series Split) : Spécifique aux données de séries temporelles. Les données sont divisées en fonction de l’ordre chronologique, et les plis de test sont toujours dans le futur par rapport aux plis d’entraînement.
Quand l’utiliser : Indispensable pour évaluer les modèles de prédiction de séries temporelles, afin d’éviter les fuites d’information (leakage) du futur vers le passé.
Avantages : Évite les estimations optimistes qui résulteraient de l’utilisation d’informations futures dans l’entraînement.
Inconvénients : La mise en œuvre peut être plus complexe que les autres types de validation croisée.

Le choix du bon type de validation croisée doit être guidé par la compréhension de la structure et des caractéristiques des données de l’entreprise et par la question spécifique à laquelle le modèle doit répondre. Il est souvent utile d’expérimenter avec différentes approches pour déterminer la plus pertinente pour un cas d’utilisation donné.

Q3 : Comment la validation croisée aide-t-elle à l’optimisation des hyperparamètres dans l’apprentissage automatique ?

L’optimisation des hyperparamètres est une étape critique du développement de modèles d’apprentissage automatique. Les hyperparamètres (par exemple, le nombre d’arbres dans une forêt aléatoire, le taux d’apprentissage d’un réseau de neurones, la profondeur maximale d’un arbre de décision) ne sont pas appris directement par le modèle pendant l’entraînement. Ils doivent être définis avant l’apprentissage et peuvent avoir un impact significatif sur les performances du modèle. La validation croisée joue un rôle essentiel dans cette optimisation.

Typiquement, l’optimisation des hyperparamètres est réalisée en suivant ces étapes :

1. Définition d’une grille ou d’un espace de recherche: Les hyperparamètres à optimiser sont sélectionnés, ainsi qu’une plage de valeurs possibles pour chacun. Un espace de recherche est ainsi créé, qui englobe toutes les combinaisons possibles de valeurs pour ces hyperparamètres.
2. Évaluation par validation croisée: Chaque combinaison d’hyperparamètres est ensuite évaluée en utilisant une technique de validation croisée (par exemple, la k-fold). On calcule la performance du modèle (par exemple, l’exactitude, la précision, le rappel, le F1-score, etc.) sur chaque pli de validation, puis on calcule la moyenne sur tous les plis.
3. Sélection de la meilleure combinaison: La combinaison d’hyperparamètres qui donne la meilleure performance moyenne sur tous les plis est sélectionnée comme la configuration optimale pour le modèle.

La validation croisée est indispensable pour l’optimisation des hyperparamètres car :

Elle permet d’éviter le sur-apprentissage: Si l’optimisation des hyperparamètres était réalisée sur un unique ensemble de validation, le modèle pourrait être optimisé pour cet ensemble spécifique, et ne pas bien généraliser à de nouvelles données. En utilisant la validation croisée, on s’assure que la configuration des hyperparamètres est optimale en moyenne, sur de nombreuses partitions des données.
Elle donne une estimation robuste des performances: La performance obtenue sur une unique partition d’entraînement/test peut varier considérablement en fonction de la partition choisie. La validation croisée permet d’obtenir une estimation plus stable de la performance du modèle, et d’éviter de sélectionner une configuration d’hyperparamètres qui fonctionne bien uniquement sur une partition spécifique des données.
Elle permet une comparaison équitable des différentes configurations : Lorsque l’on évalue plusieurs combinaisons d’hyperparamètres, il est crucial de le faire sur la même partition des données afin d’éviter les biais. La validation croisée permet de standardiser l’évaluation des configurations et d’effectuer des comparaisons objectives.

En résumé, l’utilisation de la validation croisée permet de choisir les hyperparamètres qui permettent au modèle de généraliser le mieux possible, et de le protéger du sur-apprentissage. L’optimisation des hyperparamètres et la validation croisée sont donc intimement liés et sont des étapes obligatoires pour la création de modèles robustes et performants.

Q4 : Quels sont les pièges courants à éviter lors de l’utilisation de la validation croisée en entreprise ?

Bien que la validation croisée soit un outil puissant, il est important d’éviter certains pièges courants pour garantir des résultats fiables et pertinents :

Fuite d’information (Data Leakage) : C’est le piège le plus critique. La fuite d’information se produit lorsque des informations qui ne devraient pas être disponibles lors de l’entraînement du modèle sont accidentellement utilisées. Cela peut arriver lors de la normalisation des données, du traitement des valeurs manquantes ou de la sélection de caractéristiques. Si ces étapes sont appliquées sur l’ensemble des données avant la division pour la validation croisée, le modèle peut “voir” les données de test pendant l’entraînement, ce qui conduit à une surestimation des performances. Il faut toujours appliquer tous les pré-traitements des données après la division en plis, pour chaque pli indépendamment.
Mauvaise utilisation de la validation croisée pour les séries temporelles : Si l’ordre chronologique n’est pas respecté lors de la division des données pour la validation croisée, le modèle pourrait être entraîné avec des données du futur, ce qui conduirait à une évaluation biaisée et trop optimiste. Il est essentiel d’utiliser la validation croisée chronologique (Time Series Split) pour les séries temporelles.
Choisir un mauvais type de validation croisée : L’utilisation du mauvais type de validation croisée peut conduire à une mauvaise estimation des performances. Par exemple, si vous utilisez la k-fold simple pour un problème de classification avec des classes déséquilibrées, les résultats peuvent être faussés.
Manque de reproductibilité : Pour des raisons de traçabilité et de comparaison, il est important de s’assurer que les processus de validation croisée sont reproductibles. Cela peut être fait en fixant des graines aléatoires (seeds) et en documentant clairement toutes les étapes.
Ne pas prendre en compte la variabilité des résultats : Les résultats de la validation croisée peuvent varier d’une exécution à l’autre, surtout avec des petits ensembles de données. Il est important de répéter la validation croisée plusieurs fois et d’analyser la variabilité des résultats pour obtenir une estimation plus fiable des performances du modèle.
Ignorer la signification statistique : Il est tentant de choisir le modèle avec la meilleure performance moyenne après validation croisée, mais il est important de vérifier si la différence de performance entre les modèles est statistiquement significative. Des tests statistiques peuvent aider à déterminer si un modèle est réellement meilleur qu’un autre ou si la différence observée est due au hasard.
Utiliser la validation croisée pour la sélection des caractéristiques : La sélection des caractéristiques doit aussi être réalisée à l’intérieur de la boucle de validation croisée, car les informations de la partition test peuvent corrompre la sélection et conduire au surapprentissage.

En évitant ces pièges, les entreprises peuvent utiliser la validation croisée avec confiance pour construire et déployer des modèles d’apprentissage automatique robustes et efficaces. Il est également important d’être constamment vigilant et critique lors de l’interprétation des résultats.

Q5 : Comment la validation croisée s’intègre-t-elle dans le cycle de vie du développement d’un modèle d’IA en entreprise ?

La validation croisée n’est pas une étape isolée, mais une partie intégrante du cycle de vie du développement d’un modèle d’IA. Son rôle est crucial à plusieurs étapes du processus :

1. Exploration des données (Exploratory Data Analysis – EDA): Au début du projet, la validation croisée peut aider à évaluer rapidement la robustesse de différentes stratégies de pré-traitement des données ou des premières idées de modèles.
2. Choix des modèles et des caractéristiques : La validation croisée permet de comparer équitablement les performances de différents modèles (par exemple, machine à vecteurs de support, forêts aléatoires, réseaux de neurones) et de sélectionner les caractéristiques (variables) les plus pertinentes.
3. Optimisation des hyperparamètres : La validation croisée permet de trouver les valeurs optimales des hyperparamètres d’un modèle, ceux qui minimisent l’erreur sur les données non vues.
4. Évaluation finale du modèle : Une fois que le meilleur modèle a été sélectionné et optimisé, la validation croisée permet d’obtenir une estimation réaliste de ses performances avant son déploiement en production.
5. Suivi et maintenance du modèle : Après le déploiement, la validation croisée peut être utilisée pour surveiller la performance du modèle et détecter les baisses de performance dues à l’évolution des données.
6. Comparaison de différents modèles ou stratégies : La validation croisée permet de comparer des modèles entre eux et de comparer différentes stratégies de développement de modèles, comme différents pré-traitements de données.

En intégrant la validation croisée à toutes ces étapes, les entreprises peuvent s’assurer que les modèles qu’elles développent sont robustes, performants et adaptés à leurs objectifs d’affaires. L’utilisation continue de la validation croisée permet de créer un système de développement de modèles itératif et d’améliorer en continu la performance des systèmes d’IA.

Q6 : Quels sont les outils et bibliothèques disponibles pour la validation croisée en Python ?

Python est un langage de programmation populaire pour l’apprentissage automatique, et il existe plusieurs bibliothèques puissantes qui facilitent la mise en œuvre de la validation croisée :

Scikit-learn (sklearn) : C’est la bibliothèque la plus largement utilisée pour l’apprentissage automatique en Python. Elle fournit des fonctions de validation croisée très complètes et faciles à utiliser. On y trouve des classes et fonctions pour les différents types de validation croisée (k-fold, stratifiée k-fold, leave-one-out, etc.), l’évaluation des scores et l’optimisation des hyperparamètres (GridSearchCV, RandomizedSearchCV).
Cross_validate: Cette fonction de Scikit-learn permet de faire une validation croisée avec plusieurs metrics différentes, très pratique pour comparer des modèles et avoir une vue d’ensemble sur les performances.
KFold, StratifiedKFold, GroupKFold, TimeSeriesSplit: Ces classes de Scikit-learn permettent de créer les itérateurs spécifiques à la validation croisée, très pratiques si l’on souhaite plus de contrôle sur la procédure.
Hyperopt: Cette bibliothèque d’optimisation permet de faire une recherche d’hyperparamètres, couplée à de la validation croisée, de manière performante et efficace.
MLFlow: Cette plateforme permet de suivre les expérimentations d’apprentissage automatique, avec des outils de validation croisée, ce qui facilite la traçabilité et la comparaison des résultats.
TensorFlow et Keras : Ces bibliothèques dédiées à l’apprentissage profond (Deep Learning) offrent aussi des outils pour la validation croisée lors de l’entraînement des modèles de réseaux de neurones. On retrouve des fonctions de validation croisée dans l’API Keras, souvent intégrées directement à l’entraînement des réseaux de neurones.
PyTorch: Cette autre bibliothèque dédiée au Deep Learning propose aussi des outils pour implémenter la validation croisée lors de l’entraînement des réseaux de neurones, tout en laissant un contrôle plus fin aux utilisateurs.

L’utilisation de ces outils et bibliothèques simplifie grandement la mise en œuvre de la validation croisée, permettant aux entreprises de se concentrer sur l’analyse des résultats et l’amélioration des performances de leurs modèles. Il est fortement conseillé aux équipes d’apprentissage automatique d’acquérir une bonne maîtrise de ces outils pour exploiter pleinement le potentiel de la validation croisée.

Q7 : Comment la validation croisée peut-elle aider à évaluer le risque de biais et d’équité dans les modèles d’IA ?

Les biais et les problèmes d’équité sont une préoccupation majeure pour les entreprises qui utilisent l’IA. Un modèle peut involontairement discriminer certains groupes de population en raison des biais qui sont présents dans les données d’entraînement. La validation croisée peut être utilisée pour identifier et atténuer ces biais.

Voici comment la validation croisée contribue à cette évaluation :

Évaluation des performances par sous-groupes : La validation croisée peut être appliquée en calculant les performances du modèle séparément pour différents sous-groupes de la population (par exemple, par genre, ethnie, âge). Si un modèle présente une performance significativement plus faible pour certains sous-groupes, cela peut révéler un biais qui nécessite d’être corrigé.
Utilisation de métriques d’équité : En plus des métriques de performance standard (exactitude, précision, rappel), des métriques spécifiques à l’équité peuvent être calculées pendant la validation croisée (par exemple, l’égalité des chances, l’égalité démographique). Ces métriques permettent de mesurer l’impact du modèle sur différents groupes et d’identifier les potentiels problèmes d’équité.
Identification des sources de biais : La validation croisée peut aider à identifier quelles variables (caractéristiques) contribuent le plus aux biais. En analysant les performances des modèles sur les différentes partitions de données, il est possible de détecter les facteurs qui conduisent à des résultats inégaux.
Ajustement des données ou du modèle : Une fois que les biais ont été identifiés, la validation croisée permet d’évaluer l’efficacité des stratégies mises en place pour les corriger. Cela peut inclure la modification des données d’entraînement, la modification du modèle, l’utilisation d’algorithmes de pondération des classes, ou la mise en œuvre de techniques de post-traitement des prédictions.
Suivi continu : L’évaluation de l’équité du modèle ne doit pas être une étape unique. La validation croisée peut être utilisée régulièrement pour surveiller l’évolution du comportement du modèle et s’assurer qu’il reste équitable dans le temps.

L’intégration de ces méthodes d’évaluation du risque de biais dans le processus de validation croisée permet de garantir que les modèles d’IA sont non seulement performants, mais aussi justes et responsables. Cela est essentiel pour assurer la confiance et l’acceptation de l’IA, ainsi que pour éviter des conséquences négatives pour l’entreprise et ses utilisateurs. La validation croisée est un outil précieux pour guider les efforts de construction de modèles équitables et d’améliorer la transparence des algorithmes d’IA.

Q8 : Comment implémenter efficacement la validation croisée dans une équipe de science des données ?

L’implémentation efficace de la validation croisée dans une équipe de science des données nécessite une combinaison d’outils, de processus et de bonnes pratiques. Voici quelques recommandations :

Standardisation des workflows : Définir des workflows standardisés pour l’implémentation de la validation croisée (par exemple, l’utilisation de fonctions spécifiques dans Scikit-learn, des paramètres de validation croisée par défaut, etc.). Cela permet d’assurer la cohérence et la reproductibilité des résultats.
Utilisation d’outils de suivi et de traçabilité: Utiliser des outils comme MLFlow ou Tensorboard pour enregistrer les paramètres, les résultats et les visualisations de la validation croisée. Cela facilite la collaboration au sein de l’équipe et permet un suivi efficace de l’évolution des modèles.
Automatisation des processus : Automatiser autant que possible les processus de validation croisée, par exemple en utilisant des pipelines d’apprentissage automatique, pour éviter les erreurs manuelles et gagner du temps.
Formation et sensibilisation : Assurer une formation régulière de l’équipe aux principes et aux bonnes pratiques de la validation croisée, notamment sur les pièges à éviter et sur l’interprétation des résultats.
Documentation claire: Documenter de manière précise tous les détails de l’implémentation de la validation croisée (type de validation croisée utilisé, paramètres, données, métriques, etc.). Cela facilite la compréhension des résultats et le partage d’informations au sein de l’équipe et avec les parties prenantes.
Révision par les pairs : Mettre en place des procédures de revue par les pairs des résultats de la validation croisée pour détecter les éventuels problèmes ou biais.
Gestion des ressources : Optimiser l’utilisation des ressources de calcul (CPU, GPU) pour la validation croisée, surtout si celle-ci est exécutée sur de grands ensembles de données ou avec des modèles complexes. L’utilisation du cloud ou de plateformes de calcul distribué peut être nécessaire.
Itérations et expérimentations : Encourager l’expérimentation et l’itération autour des méthodes de validation croisée. Il est possible de découvrir de nouvelles approches plus adaptées à un cas d’usage spécifique en testant différentes techniques et en comparant leurs résultats.
Communication avec les métiers : Expliquer clairement aux parties prenantes métier l’importance de la validation croisée, les avantages qu’elle apporte et comment elle contribue à la construction de modèles d’IA robustes et performants.

En suivant ces recommandations, les entreprises peuvent mettre en place une culture de la validation croisée efficace au sein de leurs équipes de science des données et développer des modèles d’IA qui apportent une réelle valeur ajoutée à l’organisation.

Q9 : La validation croisée est-elle toujours nécessaire, ou y a-t-il des cas où l’on peut s’en passer ?

En théorie, la validation croisée est toujours souhaitable pour une évaluation rigoureuse de la capacité de généralisation des modèles. Cependant, dans certains contextes et avec certaines limitations, il peut y avoir des situations où on choisit (ou où l’on doit) s’en passer. Il est important de noter que l’absence de validation croisée augmente le risque de sur-apprentissage ou d’une mauvaise généralisation. Voici quelques cas de figure et les considérations associées :

Très petits ensembles de données : Si les données sont extrêmement rares, l’utilisation de la validation croisée peut réduire encore plus la quantité de données disponibles pour l’entraînement, ce qui peut nuire à la performance du modèle. Dans de tels cas, l’utilisation d’une simple division entraînement/test peut être une option, en veillant à ce que l’ensemble de test soit représentatif de la population cible.
Contraintes de temps ou de ressources : La validation croisée peut être coûteuse en termes de temps de calcul, notamment pour les grands ensembles de données ou les modèles complexes. Si les contraintes de temps ou de ressources sont fortes, on peut être amené à utiliser une approche plus simple, comme une division entraînement/test unique. Il est essentiel de prendre la décision de manière informée, en étant conscient du compromis entre la précision de l’évaluation et les contraintes pratiques.
Modèles très simples: Si le modèle est très simple et peu susceptible de sur-apprendre (par exemple, un modèle linéaire avec peu de variables), le risque d’une mauvaise estimation de la performance via une division entraînement/test unique est moins grand. Dans ce cas, la validation croisée peut sembler excessive.
Développement de proof-of-concepts rapides: Lors de phases d’exploration ou de proof-of-concept rapide, on peut choisir de simplifier le développement en se contentant d’une division train/test afin d’accélérer l’itération, quitte à affiner l’évaluation par une validation croisée plus complète par la suite.
Environnement statique : Si les données d’entraînement sont très similaires aux données sur lesquelles le modèle sera utilisé en production, le risque de sous-performance due au sur-apprentissage est faible. Dans ce cas, l’utilisation de la validation croisée peut être moins critique, mais reste préférable.
Prédiction de séries temporelles avec des fenêtres de prédiction très courtes: Dans ce cas, l’utilisation d’une validation croisée à un seul “fold” peut être suffisante.

Dans tous les cas, il faut être conscient des limitations de chaque approche et toujours documenter les raisons qui motivent l’absence de validation croisée. Il faut aussi mettre en place des mécanismes de suivi de la performance du modèle une fois déployé en production. Dans la plupart des cas, la validation croisée est un investissement judicieux qui offre une meilleure assurance de la fiabilité et de la robustesse du modèle. La décision de s’en passer doit être prise en connaissance de cause et en tenant compte des compromis en termes de précision de l’évaluation.

Q10 : Comment puis-je évaluer si la validation croisée a été bien réalisée dans un projet d’IA ?

L’évaluation de la qualité de la validation croisée nécessite une approche rigoureuse et critique. Voici quelques points à vérifier pour s’assurer que la validation croisée a été réalisée correctement :

Choix du type de validation croisée : Vérifier que le type de validation croisée choisi est adapté aux données et au problème. La k-fold standard est généralement appropriée, mais des variantes comme la stratifiée k-fold (en cas de classes déséquilibrées) ou la validation croisée chronologique (en cas de séries temporelles) doivent être privilégiées quand la situation l’exige.
Absence de fuite d’information: S’assurer qu’il n’y a pas de fuite d’information lors des étapes de pré-traitement des données, ou dans l’utilisation des informations de validation pour améliorer le modèle. Toutes les étapes de pré-traitement doivent être effectuées à l’intérieur de la boucle de validation croisée pour chaque pli.
Bonne gestion des données: Vérifier que les données ont été correctement divisées en plis et que tous les plis sont utilisés une fois (et une seule fois) comme jeu de test. Il faut s’assurer que les indices des données sont correctement gérés, notamment pour les validations croisées spécifiques (comme celle par groupes).
Reproductibilité des résultats: S’assurer que les résultats de la validation croisée sont reproductibles. Il faut vérifier que les graines aléatoires (seeds) ont été fixées, et que l’ensemble du code est versionné, ce qui permet de relancer l’expérience en obtenant des résultats identiques.
Analyse des résultats: Analyser attentivement les résultats de la validation croisée. Observer les moyennes et les écarts-types des performances de chaque pli. Une forte variabilité des performances peut indiquer des problèmes, et il est parfois utile de visualiser les résultats à l’aide de graphiques.
Signification statistique : Vérifier si les différences de performance entre différents modèles sont statistiquement significatives. Des tests statistiques peuvent aider à déterminer si un modèle est réellement meilleur qu’un autre ou si la différence observée est due au hasard.
Comparaison avec d’autres approches : Si possible, comparer les résultats de la validation croisée avec d’autres méthodes d’évaluation, comme une simple division entraînement/test, ou d’autres types de validations croisées. Cette comparaison permet de vérifier la cohérence des résultats.
Qualité du code: S’assurer que le code de validation croisée est propre, bien documenté et facile à lire par les autres membres de l’équipe. Il doit être modulaire et facile à modifier et à étendre si besoin.
Expertise du domaine: Avoir des experts du domaine qui valident les résultats de la validation croisée afin de s’assurer de la pertinence des résultats en comparaison avec l’expérience et les connaissances de l’entreprise.