De la prédiction à la causalité : l'IA causale appliquée aux données du monde réel

Alors que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique continuent de transformer la recherche et l'industrie, il devient de plus en plus nécessaire de faire la distinction entre prédiction et causalité. Si les modèles prédictifs permettent d'anticiper les résultats avec une précision impressionnante, de nombreuses décisions prises dans le monde réel exigent une réflexion plus approfondie : Comment les résultats évolueraient-ils si nous intervenions ?

Pour répondre à cette question, la Société statistique du Canada (SSC), par le biais de son initiative de perfectionnement professionnel des services d'accréditation, a récemment organisé l'atelier « L'IA causale pour les données du monde réel » le 19 janvier 2026. La session était animée par Andy Wilson et Meghann Gregg, leaders d'opinion indépendants reconnus dans le domaine des données empiriques du monde réel. L'événement était ouvert à un large public et gratuit pour les membres de la SSC. Environ 25 participants étaient présents, parmi lesquels des chercheurs et des praticiens souhaitant renforcer leurs outils d’inférence causale.

Au-delà de la prédiction

L’atelier s’adressait à ceux qui travaillent avec des données du monde réel et souhaitent aller au-delà de la modélisation prédictive pour parvenir à une estimation crédible des relations de cause à effet. Nous avons commencé par les principes fondamentaux de l’inférence causale, notamment :

• les essais contrôlés randomisés comme référence absolue pour l’identification;
• les expériences naturelles et les plans d’étude quasi-expérimentaux;
• les hypothèses fondamentales sous-jacentes à l'estimation des effets causaux.

En ancrant la discussion dans l'identification et la conception d'études, l'atelier a souligné que le raisonnement causal commence par une réflexion minutieuse sur les contrefactuels, et non par des algorithmes.

Des outils modernes pour des données complexes

S'appuyant sur ces fondements, l'atelier a présenté des méthodes modernes combinant les principes de l'inférence causale et les techniques d'apprentissage automatique. Parmi les thèmes abordés figuraient :

• l'apprentissage automatique double pour l'ajustement des facteurs de confusion dans les données de haute dimension;
• les forêts causales pour l'estimation des effets de traitement hétérogènes;
• méthodes de contrôle synthétique pour les études de cas comparatives.

Les participants ont pris part à des démonstrations pratiques de codage, principalement en R, en travaillant sur des exemples concrets qui illustraient à la fois le potentiel et les limites de ces approches. L'accent a été mis tout au long de l'atelier sur les aspects pratiques : comment mettre en œuvre correctement ces outils, les diagnostics permettant d'examiner les hypothèses et l'interprétation responsable des résultats.

Application au monde réel

Les participants ont posé des questions pertinentes sur l'application des méthodes causales dans des contextes concrets, notamment les données d'observation en matière de santé, l'évaluation des politiques et l'analyse sectorielle. Les discussions sont souvent revenues sur les questions de qualité des données, de facteurs de confusion non mesurés et de tension entre rigueur méthodologique et contraintes opérationnelles.

Plusieurs participants ont ensuite contacté les organisateurs par courriel et via LinkedIn de manière indépendante pour leur faire part de l’utilité de l’atelier et de sa pertinence directe pour leur travail. Ce type de retour souligne la demande en matière de formation appliquée et fondée sur la méthodologie dans le domaine de l’inférence causale.

Accréditation et développement professionnel

Cet atelier reflète l’engagement de la SSC à soutenir le développement professionnel dans des domaines en pleine évolution et essentiels à la pratique statistique moderne. À mesure que les outils d’apprentissage automatique deviennent de plus en plus accessibles, il est essentiel que les praticiens renforcent également leur compréhension de l’identification, de la conception des études et des hypothèses causales.

En intégrant l’inférence causale fondamentale aux outils computationnels contemporains, l’atelier visait à doter les participants non seulement de nouvelles méthodes, mais aussi d’un cadre théorique leur permettant d’évaluer quand et comment les utiliser.

Nous sommes impatients de poursuivre le développement de l’initiative de développement professionnel des services d’accréditation afin de contribuer à faire le lien entre la théorie et la pratique, et d’aider les statisticiens à promouvoir une utilisation responsable des méthodes fondées sur les données dans la prise de décision dans le monde réel.