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Big data, machine learning et évaluation : 5. La prédiction des pannes (ou maintenance prédictive)

La data science au service des administrations

5. La prédiction des pannes (ou maintenance prédictive)

La santé des serveurs informatiques est essentielle à la qualité des prestations publiques, tant pour les habitants (e.g. les services e-démarches) que pour les collaborateurs de l’État (e.g. les logiciels de travail). Dans ce contexte, l’équipe responsable des serveurs est confrontée à deux problèmes : d’une part, les pannes critiques doivent absolument être évitées pour assurer la continuité des services ; d’autre part, multiplier les opérations de maintenance est coûteux et fastidieux pour l’administration, alors que la plupart des machines examinées ne présentent aucun signe de dégradation. Un indicateur fiable de prédiction de pannes apparaît alors comme une solution enviable. Ce problème repose sur deux hypothèses :

Évaluation du Congrès SEVAL GREVAL 2020 : 3. Le machine learning au service de l’évaluation

3. Le machine learning au service de l’évaluation

Dans la partie précédente, nous avons présenté les résultats des données récoltées, i.e. les profils et les retours des répondants. Dans cette partie, nous utiliserons le machine learning (ou apprentissage automatique) pour automatiser l’analyse des commentaires.

Theory of change : penser le changement

Pourquoi penser le changement ?

Dans le cadre de l’évaluation d’une intervention, d’un programme ou d’une politique publique, il est usuel de construire, au terme de l’étude préparatoire, une description du fonctionnement de l’objet évalué. Cet effort d’explication peut avoir des objectifs variés dépendant de ce qui est attendu de l’évaluation. Il garde cependant une utilité fondamentale : réduire la complexité et permettre une compréhension aisée et rapide de la logique du programme. En d’autres termes, il s’agit de mettre en lumière comment et pourquoi les actions de l’organisation sont censées participer aux effets attendus. L’exercice bénéficie tant aux évaluateurs pour leur réflexion qu’aux gestionnaires du programme qui peuvent ainsi valider la compréhension de l’objet.