Le développement de nouvelles méthodes statistiques requiert fréquemment le recours à des simulations. Pour cela, un plan de simulation est développé visant à étudier différentes situations plausibles dans la pratique tout en étant le plus exhaustif possible. Le nombre de scénarios devant être ainsi considérés devient de plus en plus élevé conduisant une production souvent massive de résultats. Vient alors le problème de l'analyse et de la restitution des résultats tout en conservant un maximum d'information. L'objectif de ce travail était de montrer la valeur ajoutée d'une approche de visualisation d'informations pour optimiser la production de résultats compréhensibles et concrets.

Nous avons évalué par simulations les performances d'une nouvelle méthode de sélection de variables en comparaison avec 9 autres méthodes conventionnelles. Nous avons considéré 3 scénarios distincts, répétés 10 fois, comportant des variables informatives et non-informatives. Un des critères de performance était le nombre de variables informatives sélectionnées à raison et le nombre de variables non-informatives sélectionnées à tort. Diverses approches ont été envisagées, les diagrammes en bâtons, en étoile ou de réseau pour restituer visuellement ces informations.

La figure résume les approches envisagées. La première permet de voir quelles méthodes sélectionnent le moins de variables et le nombre de variables informatives sélectionnées mais ne rend pas compte des variables choisies. Or cette information est importante car les variables n'ont pas le même effet. La deuxième, simple à comprendre visuellement, utilise des diagrammes en étoile pour distinguer quelles variables étaient choisies mais ne rend pas compte du nombre de variables non-informatives sélectionnées. Elle donne à tort l'impression que ces méthodes n'en sélectionnent aucune. La dernière repose sur l'utilisation d'un diagramme de réseau permettant de voir quelles méthodes ont sélectionné le plus de variables, et quelles variables exactement. La couleur et la taille offrent un aspect quantitatif aux résultats.

Une attention particulière doit être portée pour rendre compte de l'ensemble des résultats informatifs obtenus dans une étude par simulations. Les approches de "data visualisation" offrent diverses possibilités. Dans notre cas, un diagramme de réseau comprenant un aspect quantitatif a permis d'obtenir une analyse visuelle de résultats alliant de manière optimale complétude et lisibilité de l'information.

Mots clés Simulation ; Visualisation d'informations ; Sélection de variables

Déclaration de liens d'intérêts Les auteurs n'ont pas précisé leurs éventuels liens d'intérêts