Une fois un effet estimé, le travail n’est pas terminé. C’est même là que les erreurs commencent souvent.
On cherche à traduire un résultat statistique en décision business, sans sur-interpréter.
Expliquer les résultats#
Un modèle ne parle pas en lui-même. On doit le rendre compréhensible.
On évite :
- les coefficients bruts
- le jargon statistique
On privilégie :
- des ordres de grandeur
- des effets concrets
👉 Exemple :
- ❌ “le coefficient est de 0.12”
- ✅ “une augmentation de 10% du prix entraîne en moyenne une baisse de 1.2% des ventes”
L’objectif : → relier directement le résultat à une action ou une variable métier
Éviter les conclusions abusives#
C’est le piège principal.
Un résultat n’est jamais une vérité absolue. Il repose sur des hypothèses et un contexte.
On garde en tête :
- corrélation ≠ causalité (si non causal)
- causalité ≠ vérité universelle (si causal)
Même avec une approche causale :
- validité locale (période, population)
- dépendance aux hypothèses (ex : absence de biais non observé)
👉 Exemple classique :
- ❌ “cette campagne augmente les ventes”
- ✅ “dans ce contexte, on observe une augmentation estimée de X%, sous certaines hypothèses”
L’objectif : → rester honnête sur ce qu’on sait… et ce qu’on ne sait pas
Transformer en décision#
Un effet seul ne suffit pas. On doit le connecter à une décision.
On se pose systématiquement :
- Est-ce que l’effet est significatif business (pas juste statistique) ?
- Quel est le coût de l’action ?
- Quel est le risque (incertitude) ?
👉 Exemple :
- Une campagne génère +2% de ventes
- Mais coûte +5%
→ mauvaise décision, même si l’effet est “positif”
On raisonne plutôt en :
- ROI
- scénarios (optimiste / central / pessimiste)
- trade-offs
En pratique#
On essaie toujours de répondre à :
- Que se passe-t-il si on agit ?
- De combien ?
- Avec quel niveau de confiance ?
- Est-ce que ça vaut le coup ?
À retenir#
- Un bon modèle mal interprété → mauvaise décision
- L’objectif n’est pas d’avoir raison statistiquement
- L’objectif est de prendre de meilleures décisions
