{"id":29918,"date":"2023-11-15T09:15:05","date_gmt":"2023-11-15T08:15:05","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/?p=29918"},"modified":"2026-09-28T08:59:02","modified_gmt":"2026-09-28T06:59:02","slug":"15-rreurs-de-donnees-a-eviter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parm.com\/fr\/15-rreurs-de-donnees-a-eviter\/","title":{"rendered":"15 rreurs de donn\u00e9es \u00e0 \u00e9viter"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_block_section\"><div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>15 erreurs li\u00e9es aux donn\u00e9es \u00e0 \u00e9viter<br \/><span style=\"font-size: large;\"><\/span><\/h1>\n<p>Pi\u00e8ges et \u00e9cueils \u00e0 \u00e9viter lors des analyses avec la Business Intelligence<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_1 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_1 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_image_0 et_pb_image et_pb_module et_block_module\"><span class=\"et_pb_image_wrap\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Post_Data_Errors_FR.jpg\" alt=\"15 erreurs de donn\u00e9es \u00e0 \u00e9viter\" title=\"Post_Erreurs de donn\u00e9es\" width=\"1200\" height=\"630\" srcset=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Post_Data_Errors_FR.jpg 1200w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Post_Data_Errors_FR-980x515.jpg 980w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Post_Data_Errors_FR-480x252.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) 1200px, 100vw\" class=\"wp-image-29937\" \/><\/span><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_2 et_pb_row et_pb_equal_columns et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_2 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_1 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Quelle que soit la taille de votre entreprise et quel que soit son secteur d\u2019activit\u00e9, l\u2019analyse des donn\u00e9es est un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 pour obtenir des informations pr\u00e9cieuses et assurer un succ\u00e8s durable. Malheureusement, les r\u00e9sultats de ces analyses sont souvent d\u00e9cevants, car de nombreux facteurs peuvent contribuer \u00e0 fausser les conclusions tir\u00e9es des donn\u00e9es. Nous vous expliquons quels sont les \u00e9cueils de l\u2019analyse de donn\u00e9es que vous devez conna\u00eetre, et comment vous pouvez les \u00e9viter afin d\u2019exploiter pleinement le potentiel de vos donn\u00e9es. D\u00e9couvrez avec nous les erreurs de donn\u00e9es telles que \u00ab l'effet d'ancrage \u00bb, le \u00ab paradoxe de Simpson \u00bb ou la tristement c\u00e9l\u00e8bre \u00ab erreur du joueur \u00bb, afin d'acqu\u00e9rir une compr\u00e9hension plus approfondie des malentendus les plus courants en mati\u00e8re de Business Intelligence.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_3 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_3 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_2 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_89 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/15-rreurs-de-donnees-a-eviter\/#Erreurs_de_donnees_et_comment_les_eviter\" >Erreurs de donn\u00e9es et comment les \u00e9viter<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/15-rreurs-de-donnees-a-eviter\/#Conclusion\" >Conclusion<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Erreurs_de_donnees_et_comment_les_eviter\"><\/span>Erreurs de donn\u00e9es et comment les \u00e9viter<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>1. S\u00e9lection des cerises :<\/h3>\n<p>Le \u00ab cherry picking \u00bb, \u00e9galement appel\u00e9 \u00ab s\u00e9lection s\u00e9lective \u00bb, est un pi\u00e8ge courant en mati\u00e8re de donn\u00e9es qui consiste \u00e0 ne retenir que certains points de donn\u00e9es ou certaines informations afin d\u2019\u00e9tayer une th\u00e8se, tout en ignorant d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment d\u2019autres donn\u00e9es pertinentes. Cette approche trompeuse peut fausser compl\u00e8tement les r\u00e9sultats d\u2019une analyse de donn\u00e9es, car elle d\u00e9forme la vision d\u2019ensemble des donn\u00e9es. Ainsi, le cherry picking peut par exemple conduire \u00e0 pr\u00e9senter une situation comme nettement meilleure ou pire qu\u2019elle ne l\u2019est en r\u00e9alit\u00e9. Imaginez, par exemple, que votre service marketing souhaite analyser l\u2019efficacit\u00e9 d\u2019un produit. Si, pour ce faire, on ne prend en compte que les avis clients positifs ou les exemples de r\u00e9ussite, vous pouvez partir du principe que l\u2019analyse donnera une image fauss\u00e9e de la r\u00e9alit\u00e9. Dans ce cas pr\u00e9cis, l\u2019analyse pr\u00e9sentera une image tr\u00e8s positive de l\u2019efficacit\u00e9 du produit. Or, s\u2019il existe en r\u00e9alit\u00e9 de nombreux avis n\u00e9gatifs ou des critiques qui ne sont pas pris en compte dans l\u2019analyse, il se pourrait que votre produit ne soit en r\u00e9alit\u00e9 pas particuli\u00e8rement efficace. Afin de pouvoir optimiser ou perfectionner votre produit, vous devez donc imp\u00e9rativement inclure ces avis n\u00e9gatifs dans votre analyse.  <\/p>\n<p><em>Solution :<\/em> pour \u00e9viter le \u00ab cherry picking \u00bb, il est essentiel de proc\u00e9der \u00e0 une analyse syst\u00e9matique et transparente des donn\u00e9es. Il convient donc de recueillir toutes les donn\u00e9es disponibles, d\u2019appliquer des m\u00e9thodes statistiques objectives et de publier l\u2019ensemble des donn\u00e9es. Veillez tout particuli\u00e8rement \u00e0 inclure \u00e9galement les donn\u00e9es qui ne corroborent pas l\u2019hypoth\u00e8se que vous souhaitez \u00e9tayer. Les \u00e9valuations par les pairs et les v\u00e9rifications externes men\u00e9es par des experts ind\u00e9pendants peuvent \u00e9galement contribuer \u00e0 d\u00e9tecter et \u00e0 corriger ce type de biais. En pr\u00e9sentant les donn\u00e9es de mani\u00e8re honn\u00eate et exhaustive, vous vous assurez que les analyses reposent sur des bases solides et ne sont pas influenc\u00e9es par le \u00ab cherry picking \u00bb.<\/p>\n<h3>2. Biais de survie :<\/h3>\n<p>Le biais de survie, \u00e9galement appel\u00e9 \u00ab survivorship bias \u00bb, est un biais qui survient lorsque seule l\u2019analyse des cas couronn\u00e9s de succ\u00e8s ou ayant surv\u00e9cu est prise en compte, tandis que les cas ayant \u00e9chou\u00e9 ou n\u2019ayant pas surv\u00e9cu sont omis. Cela conduit \u00e0 une repr\u00e9sentation irr\u00e9aliste des chances de r\u00e9ussite, car des donn\u00e9es importantes concernant les \u00e9checs ou les revers font d\u00e9faut. Cette erreur d\u2019analyse peut ainsi mener \u00e0 des conclusions erron\u00e9es, car les donn\u00e9es non prises en compte peuvent constituer une partie importante du tableau d\u2019ensemble. Le biais de survie se retrouve par exemple souvent dans les \u00e9tudes portant sur des entreprises prosp\u00e8res ou des personnalit\u00e9s c\u00e9l\u00e8bres. Ainsi, on examine souvent les parcours d\u2019entreprises ou de personnes ayant r\u00e9ussi, tandis que les entreprises ayant \u00e9chou\u00e9 ou les personnes inconnues ne sont pas prises en compte. Cela conduit \u00e0 une \u00e9valuation biais\u00e9e des facteurs de r\u00e9ussite. Un cas particuli\u00e8rement souvent cit\u00e9 de biais de survie est l\u2019\u00e9tude des avions pendant la Seconde Guerre mondiale. Afin de d\u00e9terminer o\u00f9 le blindage devait \u00eatre renforc\u00e9, on a d\u2019abord examin\u00e9 les avions de retour pr\u00e9sentant des impacts de balles. Sur cette base, les parties pr\u00e9sentant le plus grand nombre d\u2019impacts devaient \u00eatre renforc\u00e9es. Ce qui semblait logique \u00e0 premi\u00e8re vue comportait toutefois une erreur cruciale : tous les appareils qui s\u2019\u00e9taient \u00e9cras\u00e9s \u00e0 la suite d\u2019un impact ne figuraient pas dans les donn\u00e9es examin\u00e9es. On a ensuite d\u00e9couvert que les parties de l\u2019avion qui pr\u00e9sentaient le moins d\u2019impacts lors de l\u2019analyse devaient absolument \u00eatre renforc\u00e9es \u2013 c\u2019est en effet \u00e0 la suite d\u2019un impact dans ces zones que la plupart des avions s\u2019\u00e9taient \u00e9cras\u00e9s.<br \/><em>Solution :<\/em> utilisez une base de donn\u00e9es exhaustive, comprenant \u00e0 la fois tous les cas r\u00e9ussis et tous les cas ayant \u00e9chou\u00e9, afin d\u2019\u00e9viter ce ph\u00e9nom\u00e8ne. Comme dans l\u2019exemple ci-dessus, il n\u2019est pas toujours garanti que toutes les donn\u00e9es soient disponibles ; vous devez donc examiner ces donn\u00e9es d\u2019un \u0153il critique avant toute analyse afin d\u2019\u00e9viter de tirer des conclusions erron\u00e9es. Gardez donc toujours \u00e0 l'esprit que des donn\u00e9es peuvent manquer et recherchez sp\u00e9cifiquement ces cas afin de minimiser ou d'\u00e9viter toute distorsion due au biais de survie.<\/p>\n<h3>3. Effet cobra :<\/h3>\n<p>L'\u00ab effet cobra \u00bb d\u00e9signe une situation dans laquelle une solution propos\u00e9e \u00e0 un probl\u00e8me entra\u00eene des effets secondaires ind\u00e9sirables qui aggravent le probl\u00e8me initial ou en cr\u00e9ent de nouveaux. Il s'agit donc d'une incitation contre-productive. Ce terme trouve son origine dans une anecdote datant de l'\u00e9poque coloniale en Inde : \u00e0 cette \u00e9poque, de nombreuses personnes mouraient en Inde des suites de morsures de cobras. Afin de d\u00e9barrasser la population de ces serpents, les autorit\u00e9s coloniales britanniques ont offert une r\u00e9compense pour chaque cobra captur\u00e9. Malheureusement, ils n\u2019avaient pas envisag\u00e9 que cela pourrait constituer une fausse incitation. En r\u00e9action, les habitants ont en effet commenc\u00e9 \u00e0 \u00e9lever des cobras afin de les \u00e9changer contre la r\u00e9compense. Une fois que le gouvernement eut mis fin \u00e0 cette initiative, ces cobras \u00e9lev\u00e9s en captivit\u00e9 furent souvent rel\u00e2ch\u00e9s dans la nature, ce qui entra\u00eena une augmentation spectaculaire de la population de cobras, au lieu d\u2019une diminution.<br \/>On observe souvent l'effet \u00ab Cobra \u00bb dans le domaine \u00e9conomique : lorsqu'un gouvernement tente, par exemple, de r\u00e9duire l'inflation en diminuant consid\u00e9rablement la masse mon\u00e9taire, cela peut entra\u00eener une d\u00e9t\u00e9rioration de la situation \u00e9conomique. En effet, la population dispose alors de moins d\u2019argent \u00e0 investir et \u00e0 d\u00e9penser. Cela peut \u00e0 son tour entra\u00eener un ralentissement de l\u2019activit\u00e9 \u00e9conomique.<br \/><em>Solution :<\/em> Afin d\u2019\u00e9viter l\u2019effet cobra, il est essentiel d\u2019examiner attentivement les r\u00e9percussions \u00e0 long terme de chaque solution propos\u00e9e, afin de s\u2019assurer que des effets secondaires ind\u00e9sirables soient \u00e9vit\u00e9s. Le dialogue avec des experts et les parties prenantes peut aider \u00e0 prendre en compte diff\u00e9rents points de vue et \u00e0 identifier des cons\u00e9quences impr\u00e9vues avant la mise en \u0153uvre d\u2019une solution. Il est \u00e9galement important d\u2019assurer un suivi et une adaptation continus des mesures afin de garantir que l\u2019effet cobra et d\u2019autres cons\u00e9quences ind\u00e9sirables similaires soient \u00e9vit\u00e9s.<\/p>\n<h3>4. Fausse causalit\u00e9 :<\/h3>\n<p>La fausse causalit\u00e9 est une erreur qui survient lorsqu\u2019on suppose qu\u2019il existe une relation de cause \u00e0 effet entre deux \u00e9v\u00e9nements, alors que ceux-ci ne pr\u00e9sentent qu\u2019une corr\u00e9lation fortuite ou que d\u2019autres variables cach\u00e9es expliquent cette relation. Un exemple classique est le lien entre l\u2019augmentation des ventes de glaces et la hausse des accidents de piscine en \u00e9t\u00e9. Un premier coup d\u2019\u0153il \u00e0 une telle analyse pourrait laisser supposer que les accidents de piscine sont dus \u00e0 une consommation accrue de glaces. En r\u00e9alit\u00e9, ces deux ph\u00e9nom\u00e8nes sont toutefois li\u00e9s \u00e0 la saison estivale.<br \/><em>Solution :<\/em>  Veillez \u00e0 bien faire la distinction entre corr\u00e9lation et causalit\u00e9 afin d\u2019\u00e9viter cette erreur. Une corr\u00e9lation mesure la relation statistique entre deux variables. En revanche, les liens de causalit\u00e9 fournissent des informations sur la cause et l\u2019effet. Une corr\u00e9lation peut donc indiquer l\u2019existence d\u2019un lien de causalit\u00e9, mais ce n\u2019est pas n\u00e9cessairement le cas. Des m\u00e9thodes statistiques telles que les exp\u00e9riences et les groupes t\u00e9moins peuvent aider \u00e0 identifier de v\u00e9ritables relations de cause \u00e0 effet. Vous devez donc analyser toutes les donn\u00e9es disponibles et examiner d\u2019autres explications possibles pour les corr\u00e9lations observ\u00e9es. De plus, une connaissance approfondie du domaine sp\u00e9cifique peut aider \u00e0 mieux comprendre les liens pertinents et \u00e0 \u00e9viter les hypoth\u00e8ses infond\u00e9es. Une analyse critique consciente et une attitude ouverte vis-\u00e0-vis des diff\u00e9rentes possibilit\u00e9s d\u2019interpr\u00e9tation sont essentielles pour \u00e9viter les conclusions erron\u00e9es concernant une causalit\u00e9 trompeuse.<\/p>\n<h3>5. P\u00eache aux donn\u00e9es :<\/h3>\n<p>Le \u00ab data fishing \u00bb, \u00e9galement appel\u00e9 \u00ab P-hacking \u00bb ou \u00ab data grabbing \u00bb, d\u00e9signe la pratique consistant \u00e0 passer au crible de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es \u00e0 la recherche de r\u00e9sultats ou de tendances statistiquement significatifs, sans tester d\u2019hypoth\u00e8se sp\u00e9cifique. Cela peut conduire \u00e0 des r\u00e9sultats trompeurs, car on s'attend \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats statistiquement significatifs si l'on effectue suffisamment de tests, m\u00eame en l'absence d'effet r\u00e9el. Les chercheurs pourraient, par exemple, tester des centaines de variables par rapport \u00e0 une variable cible donn\u00e9e, puis ne pr\u00e9senter que les r\u00e9sultats qui semblent statistiquement significatifs. Si, par exemple, lors d\u2019un essai clinique, on teste l\u2019effet de diff\u00e9rents dosages d\u2019un m\u00e9dicament sur une multitude de sympt\u00f4mes, les chercheurs devraient prendre en compte l\u2019ensemble des r\u00e9sultats. Or, si, par le biais du \u00ab data fishing \u00bb, on ne s\u00e9lectionne que le dosage pr\u00e9sentant un effet statistiquement significatif sur un sympt\u00f4me, sans tenir compte des autres essais, cela peut conduire \u00e0 une pr\u00e9sentation biais\u00e9e des r\u00e9sultats.  <br \/><em>Solution :<\/em> pour \u00e9viter le \u00ab data fishing \u00bb, il est important de formuler une hypoth\u00e8se claire avant la collecte des donn\u00e9es et de planifier \u00e0 l\u2019avance les m\u00e9thodes d\u2019analyse. Lorsque plusieurs tests sont effectu\u00e9s, il convient d\u2019appliquer une correction, telle que le test de Bonferroni, afin de r\u00e9duire le risque de r\u00e9sultats faussement positifs. La transparence et l\u2019ouverture sont \u00e9galement essentielles. Vous devez donc documenter tous les tests effectu\u00e9s ainsi que leurs r\u00e9sultats, m\u00eame s\u2019ils ne sont pas significatifs. Cela permet une \u00e9valuation exhaustive et emp\u00eache la communication s\u00e9lective de r\u00e9sultats qui pourraient \u00eatre fauss\u00e9s par le \u00ab data fishing \u00bb.<\/p>\n<h3>6. Biais de confirmation :<\/h3>\n<p>Le biais de confirmation, \u00e9galement appel\u00e9 \u00ab biais de confirmation \u00bb, d\u00e9signe la tendance \u00e0 rechercher de mani\u00e8re pr\u00e9f\u00e9rentielle des informations ou des donn\u00e9es qui confirment des convictions ou des hypoth\u00e8ses existantes, tandis que les informations contradictoires sont ignor\u00e9es ou rejet\u00e9es. Cela s\u2019explique par le fait que les individus recherchent inconsciemment une confirmation de ce qu\u2019ils croient d\u00e9j\u00e0, plut\u00f4t que d\u2019\u00e9valuer objectivement l\u2019ensemble des informations disponibles. Cela peut conduire \u00e0 une interpr\u00e9tation partiale des donn\u00e9es. Un exemple concret serait celui d\u2019un investisseur qui a tendance \u00e0 ne pr\u00eater attention qu\u2019aux actualit\u00e9s et aux analyses qui corroborent son opinion favorable sur une action, tout en ignorant les rapports n\u00e9gatifs ou les mises en garde concernant d\u2019\u00e9ventuels risques.<br \/><em>Solution :<\/em>  Pour \u00e9viter le biais de confirmation, il est important d'\u00eatre conscient de cette tendance et de la combattre activement. Une premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 favoriser un esprit ouvert et critique. Dans le domaine scientifique, des m\u00e9thodes telles que les \u00e9tudes en double aveugle et les \u00e9valuations par les pairs contribuent \u00e0 garantir des \u00e9valuations objectives. Au sein de votre entreprise, vous pouvez solliciter les avis et les retours de personnes ayant des points de vue et des exp\u00e9riences diff\u00e9rents afin de remettre en question et d\u2019\u00e9largir votre propre point de vue. Il est \u00e9galement utile de v\u00e9rifier r\u00e9guli\u00e8rement si vous restez objectif dans l\u2019\u00e9valuation des informations ou si vous recherchez inconsciemment des \u00e9l\u00e9ments venant confirmer votre opinion. Gr\u00e2ce \u00e0 une r\u00e9flexion consciente sur soi-m\u00eame et \u00e0 la prise en compte de diff\u00e9rentes perspectives, il est possible de minimiser l\u2019influence du biais de confirmation.<\/p>\n<h3>7. R\u00e9gression vers la moyenne :<\/h3>\n<p>Le \u00ab retour \u00e0 la moyenne \u00bb d\u00e9crit le ph\u00e9nom\u00e8ne selon lequel des valeurs extr\u00eamement \u00e9lev\u00e9es ou basses obtenues lors d\u2019une mesure ont tendance \u00e0 revenir \u00e0 des valeurs moins extr\u00eames lorsque la mesure est r\u00e9p\u00e9t\u00e9e. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne se produit ind\u00e9pendamment de toute intervention ou modification et repose sur des fluctuations al\u00e9atoires des donn\u00e9es. Les r\u00e9sultats scolaires en sont un exemple. Ainsi, il est probable que des \u00e9l\u00e8ves ayant obtenu des r\u00e9sultats exceptionnels \u00e0 un test n\u2019obtiennent plus des r\u00e9sultats aussi remarquables lors d\u2019une nouvelle session de ce test. Cela s\u2019explique par des fluctuations normales, dues par exemple \u00e0 la forme du jour des \u00e9l\u00e8ves.<br \/><em>Solution :<\/em>  Pour \u00e9viter le ph\u00e9nom\u00e8ne de r\u00e9gression vers la moyenne, il est important de comprendre que les valeurs extr\u00eames peuvent souvent appara\u00eetre de mani\u00e8re al\u00e9atoire et ne traduisent pas n\u00e9cessairement une relation de cause \u00e0 effet. Lors de l\u2019\u00e9valuation des performances ou des r\u00e9sultats, il ne faut donc pas r\u00e9agir de mani\u00e8re excessive aux valeurs extr\u00eames, car celles-ci ont tendance \u00e0 revenir \u00e0 des valeurs moins extr\u00eames lorsque la mesure est r\u00e9p\u00e9t\u00e9e. Il est conseill\u00e9 d\u2019utiliser des m\u00e9thodes statistiques pour identifier le caract\u00e8re al\u00e9atoire des valeurs extr\u00eames et de toujours tenir compte du contexte lors de l\u2019interpr\u00e9tation des donn\u00e9es. Des v\u00e9rifications r\u00e9guli\u00e8res et une analyse critique peuvent aider \u00e0 tirer des conclusions fiables sans \u00eatre influenc\u00e9 par des fluctuations al\u00e9atoires.<\/p>\n<h3>8. Effet d'ancrage :<\/h3>\n<p>L\u2019heuristique d\u2019ancrage, \u00e9galement appel\u00e9e \u00ab biais d\u2019ancrage \u00bb ou \u00ab effet d\u2019ancrage \u00bb, d\u00e9signe la tendance \u00e0 \u00eatre fortement influenc\u00e9 par une valeur initiale ou une information au moment de prendre des d\u00e9cisions. M\u00eame si cet ancrage n\u2019est pas pertinent ou repose sur une hypoth\u00e8se erron\u00e9e, les individus ont tendance \u00e0 s\u2019y r\u00e9f\u00e9rer fortement. Ainsi, par exemple, le premier prix mentionn\u00e9 lors d\u2019une n\u00e9gociation de prix constitue un ancrage qui, comme il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9, influence fortement le r\u00e9sultat de la n\u00e9gociation. Si, par exemple, un vendeur fixe un prix tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9, les acheteurs auront tendance \u00e0 orienter leurs propres offres davantage vers ce prix \u00e9lev\u00e9.<br \/><em>Solution :<\/em>  Prenez conscience de la mani\u00e8re dont les \u00ab ancrages \u00bb peuvent influencer nos d\u00e9cisions. Pour ce faire, prenez activement vos distances par rapport \u00e0 une valeur mentionn\u00e9e en premier lieu et utilisez des crit\u00e8res d\u2019\u00e9valuation objectifs. Il peut \u00eatre utile d\u2019envisager d\u2019autres valeurs de r\u00e9f\u00e9rence fond\u00e9es sur des donn\u00e9es objectives et de s\u2019en servir comme base pour vos d\u00e9cisions. Ainsi, lors de n\u00e9gociations, il peut s\u2019av\u00e9rer judicieux de se concentrer sur les faits pertinents et les prix de r\u00e9f\u00e9rence afin de se laisser moins influencer par un point de d\u00e9part fix\u00e9 de mani\u00e8re arbitraire. Une prise de d\u00e9cision consciente, fond\u00e9e sur des donn\u00e9es et des analyses solides, peut contribuer \u00e0 minimiser les effets de l\u2019heuristique d\u2019ancrage. \u00c0 l\u2019inverse, cela s\u2019applique \u00e9galement, par exemple, lorsque vous souhaitez collecter des donn\u00e9es. Si, par exemple, vous concevez un sondage, vous devez \u00eatre conscient que les personnes interrog\u00e9es pourraient \u00eatre influenc\u00e9es par l\u2019effet d\u2019ancrage, ce qui peut \u00e0 son tour nuire \u00e0 la pertinence du sondage. Dans de tels cas, choisissez donc tr\u00e8s soigneusement les valeurs d\u2019ancrage ou, si possible, renoncez-y.<\/p>\n<h3>9. Paradoxe de Simpson :<\/h3>\n<p>Le paradoxe de Simpson d\u00e9crit un ph\u00e9nom\u00e8ne statistique trompeur dans lequel la tendance observ\u00e9e dans l'ensemble des donn\u00e9es est oppos\u00e9e \u00e0 celle observ\u00e9e dans les diff\u00e9rents groupes. Cela signifie qu'une tendance qui appara\u00eet dans une analyse globale peut s'inverser lorsque les donn\u00e9es sont r\u00e9parties en diff\u00e9rents sous-groupes. Un exemple concret pourrait \u00eatre une \u00e9tude portant sur l'efficacit\u00e9 des traitements dans deux h\u00f4pitaux diff\u00e9rents. Dans l\u2019analyse globale, un h\u00f4pital pourrait pr\u00e9senter un taux de survie plus \u00e9lev\u00e9. Cependant, si les donn\u00e9es sont ventil\u00e9es en fonction de la gravit\u00e9 de la maladie, il pourrait s\u2019av\u00e9rer que l\u2019autre h\u00f4pital pr\u00e9sente un meilleur taux de survie, tous niveaux de gravit\u00e9 confondus.<br \/><em>Solution :<\/em> Afin d\u2019\u00e9viter le paradoxe de Simpson, il est important, lors des analyses statistiques, d\u2019accorder une attention particuli\u00e8re aux interactions possibles entre les variables. En cas de diff\u00e9rences significatives dans l\u2019ensemble des donn\u00e9es, il est conseill\u00e9 de v\u00e9rifier plus pr\u00e9cis\u00e9ment si ces diff\u00e9rences sont coh\u00e9rentes au sein des sous-groupes. Une analyse plus approfondie, prenant en compte diff\u00e9rentes variables et examinant les interactions possibles entre elles, peut aider \u00e0 identifier et \u00e0 comprendre ce paradoxe. Lorsque les donn\u00e9es sont tr\u00e8s complexes, il est souvent conseill\u00e9 de collaborer avec des statisticiens ou des analystes de donn\u00e9es exp\u00e9riment\u00e9s afin de garantir une interpr\u00e9tation pr\u00e9cise et fiable des r\u00e9sultats.<\/p>\n<h3>10. Erreur \u00e9cologique :<\/h3>\n<p>L'erreur \u00e9cologique d\u00e9signe une conclusion erron\u00e9e concernant des caract\u00e9ristiques individuelles, tir\u00e9e \u00e0 partir de donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es portant sur des groupes. Ce biais survient lorsque des corr\u00e9lations statistiques observ\u00e9es au niveau du groupe sont transpos\u00e9es aux individus sans tenir compte des diff\u00e9rences individuelles. Prenons l\u2019exemple d\u2019une ville riche o\u00f9 le revenu moyen des habitants est tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9 : vous pourriez en conclure que tous les habitants de cette ville sont ais\u00e9s. En r\u00e9alit\u00e9, il est toutefois plus probable que, m\u00eame dans une telle ville, il existe des \u00e9carts de revenus consid\u00e9rables entre les habitants, de sorte que certains puissent \u00eatre tr\u00e8s riches tandis que d\u2019autres seraient, au contraire, tr\u00e8s pauvres.<br \/><em>Solution :<\/em> Afin d\u2019\u00e9viter cette erreur \u00e9cologique, il est important, lors de l\u2019interpr\u00e9tation des donn\u00e9es, de faire la distinction entre les caract\u00e9ristiques agr\u00e9g\u00e9es et les caract\u00e9ristiques individuelles. Les analyses de donn\u00e9es ne doivent donc pas \u00eatre effectu\u00e9es uniquement au niveau du groupe, mais \u00e9galement au niveau individuel, afin d\u2019obtenir une vision plus pr\u00e9cise des diff\u00e9rences r\u00e9elles. Gardez \u00e0 l\u2019esprit que les donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es ne peuvent pas n\u00e9cessairement \u00eatre transpos\u00e9es aux exp\u00e9riences ou aux caract\u00e9ristiques individuelles ; soyez attentif au contexte des donn\u00e9es et appuyez-vous sur des sources de donn\u00e9es et des m\u00e9thodes d\u2019analyse appropri\u00e9es afin de ne pas tirer de conclusions erron\u00e9es.<\/p>\n<h3>11. Loi de Goodhart :<\/h3>\n<p>La loi de Goodhart, qui tire son nom de l\u2019\u00e9conomiste britannique Charles Goodhart, stipule que toute relation statistique observ\u00e9e, d\u00e8s lors qu\u2019elle est \u00e9rig\u00e9e en r\u00e8gle, perd son pouvoir pr\u00e9dictif d\u00e8s qu\u2019elle est utilis\u00e9e pour la prise de d\u00e9cision. En termes simples, cela signifie que lorsqu\u2019un indicateur ou une mesure sp\u00e9cifique sert de base \u00e0 des r\u00e9compenses ou \u00e0 des sanctions, les personnes ou les organisations d\u00e9veloppent des strat\u00e9gies visant \u00e0 optimiser cet indicateur. Cela entra\u00eene souvent des effets secondaires ind\u00e9sirables. Par exemple, si une entreprise utilise les chiffres de vente d\u2019un produit comme indicateur de performance pour ses commerciaux et comme base pour l\u2019octroi d\u2019une prime, ceux-ci pourraient \u00eatre tent\u00e9s de recourir \u00e0 des strat\u00e9gies de vente \u00e0 court terme afin d\u2019obtenir cette prime. Ainsi, m\u00eame si vous avez vendu de nombreux produits, cette strat\u00e9gie pourrait n\u00e9anmoins avoir un effet n\u00e9faste sur votre entreprise \u00e0 long terme.<br \/><em>Solution :<\/em>  Pour \u00e9viter l\u2019effet \u00ab loi de Goodhart \u00bb, il est important de mettre en place une \u00e9valuation des performances globale et \u00e9quilibr\u00e9e. Cela peut se faire en utilisant plusieurs indicateurs de performance afin d\u2019\u00e9valuer diff\u00e9rents aspects de la performance. Il est conseill\u00e9 de prendre en compte diff\u00e9rents points de vue pour \u00e9valuer la performance globale d\u2019un individu ou d\u2019une organisation. En outre, il est important de r\u00e9examiner et d'adapter r\u00e9guli\u00e8rement les mesures et les indicateurs afin de s'assurer qu'ils continuent \u00e0 fournir des informations pertinentes et significatives, sans pour autant inciter \u00e0 des comportements ind\u00e9sirables. Un examen critique des indicateurs de performance utilis\u00e9s et de leurs r\u00e9percussions potentielles sur les comportements peut contribuer \u00e0 minimiser les effets n\u00e9gatifs de la loi de Goodhart.<\/p>\n<h3>12.Erreur du parieur :<\/h3>\n<p>Le \u00ab Gambler's Fallacy \u00bb, \u00e9galement appel\u00e9 \u00ab sophisme du joueur \u00bb, est un biais cognitif qui conduit les individus \u00e0 croire que des \u00e9v\u00e9nements al\u00e9atoires sont influenc\u00e9s par leurs r\u00e9sultats ant\u00e9rieurs ou par leur fr\u00e9quence. Ils partent \u00e0 tort du principe qu\u2019une certaine s\u00e9rie d\u2019\u00e9v\u00e9nements, comme par exemple une longue s\u00e9rie de pertes au jeu, doit n\u00e9cessairement d\u00e9boucher sur un r\u00e9sultat positif \u00e0 l\u2019avenir afin de r\u00e9tablir l\u2019\u00e9quilibre. Un exemple simple est l\u2019hypoth\u00e8se selon laquelle, lors d\u2019un lancer de pi\u00e8ce, un \u00ab pile \u00bb est plus probable apr\u00e8s une s\u00e9rie de \u00ab face \u00bb. D\u2019un point de vue statistique, il est en effet probable que, \u00e0 long terme, la proportion de \u00ab face \u00bb et de \u00ab pile \u00bb s\u2019\u00e9quilibre \u00e0 50 % chacune. Cependant, chaque lancer est ind\u00e9pendant du pr\u00e9c\u00e9dent et pr\u00e9sente donc \u00e9galement une probabilit\u00e9 de 50 % pour chaque issue possible. Il en va de m\u00eame, par exemple, dans le domaine de la vente. Vous ne devriez donc pas partir du principe que la probabilit\u00e9 qu\u2019un commercial parvienne \u00e0 vendre votre produit lors de son prochain entretien avec un client augmente s\u2019il n\u2019a pas r\u00e9ussi lors de ses derniers entretiens. Au contraire, d\u2019un point de vue statistique, le commercial dispose de la m\u00eame probabilit\u00e9 de vente \u00e0 chaque entretien.<br \/><em>Solution :<\/em> Pour \u00e9viter le \u00ab sophisme du joueur \u00bb, il est important de prendre conscience que les \u00e9v\u00e9nements al\u00e9atoires ne sont pas influenc\u00e9s par les r\u00e9sultats ant\u00e9rieurs. D\u2019un point de vue statistique, les probabilit\u00e9s ne varient pas en fonction des r\u00e9sultats pass\u00e9s. Une bonne compr\u00e9hension des principes fondamentaux des probabilit\u00e9s peut aider \u00e0 d\u00e9velopper des attentes r\u00e9alistes et \u00e0 surmonter le sophisme du joueur.<\/p>\n<h3>13. Biais de r\u00e9gression :<\/h3>\n<p>Le biais de r\u00e9gression survient lorsque, lors de l'analyse des donn\u00e9es, toutes les variables pertinentes ne sont pas prises en compte, ce qui conduit \u00e0 une relation erron\u00e9e entre les variables. Cela peut entra\u00eener des pr\u00e9visions impr\u00e9cises ou des conclusions erron\u00e9es. Par exemple, une \u00e9tude examinant le lien entre la consommation de chocolat et l\u2019esp\u00e9rance de vie, sans tenir compte de facteurs tels que l\u2019alimentation, l\u2019activit\u00e9 physique ou la pr\u00e9disposition g\u00e9n\u00e9tique, ne serait pas pertinente. En effet, si l\u2019on analyse uniquement la consommation de chocolat et l\u2019esp\u00e9rance de vie sans tenir compte des autres facteurs d\u2019influence, on obtient une image fauss\u00e9e de la r\u00e9alit\u00e9.  <br \/><em>Solution :<\/em>  Afin d\u2019\u00e9viter tout biais de r\u00e9gression, il est important, lors de l\u2019analyse des donn\u00e9es, de prendre en compte toutes les variables pertinentes susceptibles d\u2019influencer la relation entre les variables \u00e9tudi\u00e9es. Cela n\u00e9cessite une \u00e9tude pr\u00e9liminaire approfondie et une excellente compr\u00e9hension du sujet afin d\u2019identifier les facteurs d\u2019influence potentiels. Le recours \u00e0 des techniques statistiques telles que la r\u00e9gression multivari\u00e9e peut aider \u00e0 analyser plusieurs variables simultan\u00e9ment et \u00e0 isoler leurs effets individuels. Dans le cadre d\u2019analyses complexes, il est \u00e9galement utile de faire appel \u00e0 des experts et \u00e0 des sp\u00e9cialistes du domaine concern\u00e9 afin de s\u2019assurer que toutes les variables pertinentes sont prises en compte. Une analyse minutieuse et exhaustive des donn\u00e9es, tenant compte de tous les facteurs d\u2019influence, est essentielle pour minimiser le risque de biais de r\u00e9gression et obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis.<\/p>\n<h3>14. Biais dans le Data Mining :<\/h3>\n<p>Le biais li\u00e9 \u00e0 l'exploration de donn\u00e9es (Data Mining Bias) d\u00e9signe les distorsions dans les r\u00e9sultats des analyses de donn\u00e9es qui peuvent r\u00e9sulter d'une s\u00e9lection ou d'une interpr\u00e9tation inappropri\u00e9e des donn\u00e9es. Il peut par exemple se produire lorsque des analyses sont men\u00e9es sur de grands ensembles de donn\u00e9es afin d\u2019identifier des mod\u00e8les, des corr\u00e9lations ou des tendances, et que, ce faisant, certains groupes sont involontairement favoris\u00e9s ou d\u00e9favoris\u00e9s. Un exemple concret serait un algorithme de s\u00e9lection des candidatures qui utilise des donn\u00e9es historiques, mais qui, en raison de pr\u00e9jug\u00e9s existants li\u00e9s au genre ou \u00e0 l'origine ethnique, favorise ou d\u00e9favorise involontairement des candidats issus de certains groupes.<br \/><em>Solution :<\/em>  Afin d\u2019\u00e9viter les biais li\u00e9s \u00e0 l\u2019exploration de donn\u00e9es, il est important de faire preuve de vigilance lors de la s\u00e9lection et de l\u2019interpr\u00e9tation des donn\u00e9es. Une analyse approfondie des donn\u00e9es doit garantir que tous les facteurs et groupes pertinents soient repr\u00e9sent\u00e9s de mani\u00e8re ad\u00e9quate. Des v\u00e9rifications r\u00e9guli\u00e8res des analyses peuvent contribuer \u00e0 d\u00e9tecter et \u00e0 corriger les biais \u00e0 un stade pr\u00e9coce. Il convient d\u2019\u00e9laborer des directives transparentes et \u00e9thiques relatives \u00e0 l\u2019utilisation des donn\u00e9es afin de garantir que les analyses soient men\u00e9es de mani\u00e8re \u00e9quitable et \u00e9quilibr\u00e9e. Des formations et des mesures de sensibilisation destin\u00e9es aux analystes de donn\u00e9es et aux d\u00e9cideurs peuvent contribuer \u00e0 mieux faire prendre conscience des biais li\u00e9s \u00e0 l\u2019exploration de donn\u00e9es et \u00e0 garantir que les analyses soient objectives et \u00e9quitables. Enfin, il est important d\u2019examiner les r\u00e9sultats d\u2019un \u0153il critique et de rechercher des explications alternatives aux tendances observ\u00e9es, afin d\u2019identifier et de corriger d\u2019\u00e9ventuels biais.<\/p>\n<h3>15. Effet de disposition :<\/h3>\n<p>L'erreur d'attribution est un biais cognitif selon lequel les individus ont tendance \u00e0 attribuer les r\u00e9sultats positifs \u00e0 leurs propres capacit\u00e9s et \u00e0 leurs d\u00e9cisions judicieuses, tandis qu'ils attribuent les r\u00e9sultats n\u00e9gatifs \u00e0 des circonstances ext\u00e9rieures ou \u00e0 la malchance. Cela entra\u00eene un d\u00e9s\u00e9quilibre dans la perception de soi et peut conduire \u00e0 des d\u00e9cisions irrationnelles. On observe souvent cette erreur, par exemple, sur le march\u00e9 boursier : ainsi, de nombreux investisseurs consid\u00e8rent un gain comme le r\u00e9sultat de leurs propres analyses judicieuses, tandis que les pertes sont imput\u00e9es \u00e0 des fluctuations impr\u00e9visibles du march\u00e9.<br \/><em>Solution :<\/em>  Comme pour la plupart des autres erreurs li\u00e9es aux donn\u00e9es, la premi\u00e8re \u00e9tape pour \u00e9viter l\u2019erreur de disposition consiste \u00e0 prendre conscience de son existence et du fait qu\u2019elle peut survenir dans de nombreuses situations. Une r\u00e9flexion sur ses propres d\u00e9cisions et la volont\u00e9 de consid\u00e9rer les \u00e9checs comme des occasions d\u2019apprendre peuvent contribuer \u00e0 att\u00e9nuer ce biais de disposition. Il est \u00e9galement utile de solliciter des points de vue ext\u00e9rieurs, que ce soit par le biais d\u2019\u00e9valuations par les pairs, de retours d\u2019exp\u00e9rience de la part de coll\u00e8gues ou de conseils d\u2019experts. Une analyse objective des r\u00e9ussites et des \u00e9checs, tenant compte de tous les facteurs pertinents, peut contribuer \u00e0 d\u00e9velopper une perception de soi plus r\u00e9aliste et \u00e0 pr\u00e9venir les d\u00e9cisions irrationnelles. Une r\u00e9flexion r\u00e9guli\u00e8re et la prise de conscience de ses propres sch\u00e9mas de pens\u00e9e sont essentielles pour identifier le biais de disposition et le combattre activement.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_4 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_4 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_3 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Fid\u00e8le \u00e0 la devise \u00ab ne faites jamais confiance \u00e0 une statistique que vous n\u2019avez pas falsifi\u00e9e vous-m\u00eame \u00bb, il convient \u00e9galement, lors de l\u2019analyse de donn\u00e9es \u00e0 l\u2019aide de la Business Intelligence, d\u2019\u00eatre conscient qu\u2019il peut exister de nombreux pi\u00e8ges ou obstacles. D\u00e8s lors que l\u2019on conna\u00eet les diff\u00e9rentes erreurs de donn\u00e9es, du \u00ab cherry picking \u00bb \u00e0 l\u2019erreur de disposition, on peut aborder les r\u00e9sultats des analyses avec un esprit critique et s\u2019assurer ainsi que les bonnes d\u00e9cisions sont prises. Une approche transparente, ainsi que la prise en compte de diff\u00e9rentes perspectives, m\u00e9thodes et techniques d\u2019analyse, permettent d\u2019\u00e9viter les erreurs li\u00e9es aux donn\u00e9es.  <\/p>\n<p>Le logiciel de Business Intelligence myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span>  offre une solution optimale pour relever ces d\u00e9fis. Gr\u00e2ce \u00e0 ses fonctionnalit\u00e9s avanc\u00e9es d\u2019analyse des donn\u00e9es, \u00e0 ses possibilit\u00e9s de reporting transparentes et \u00e0 ses m\u00e9canismes int\u00e9gr\u00e9s de v\u00e9rification de vos donn\u00e9es, myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span>  une analyse pr\u00e9cise et fiable des donn\u00e9es, offrant ainsi une base solide pour des processus d\u00e9cisionnels fond\u00e9s sur les donn\u00e9es. De plus, myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span>  de traduire imm\u00e9diatement les d\u00e9cisions prises en actions concr\u00e8tes.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_5 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_5 et_pb_column et_pb_column_1_2 et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_4 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>En savoir plus sur le logiciel de Business Intelligence myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span>:<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_0_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_0 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/parm.com\/myparm-bi\/\" target=\"_blank\">Plus d&#039;informations<\/a><\/div><\/div><div class=\"et_pb_column_6 et_pb_column et_pb_column_1_2 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_5 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Souhaiteriez-vous d\u00e9couvrir myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> dans le cadre d'une d\u00e9monstration? Contactez-nous d\u00e8s maintenant pour un rendez-vous!<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_1 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/calendly.com\/parmag\/myparm-biact-webdemo-fr\" target=\"_blank\">PRENDRE UN RENDEZ-VOUS<\/a><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_6 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_7 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_code_0 et_pb_code et_pb_module\"><div class=\"et_pb_code_inner\"><div class=\"shariff shariff-align-left shariff-widget-align-left\" style=\"display:none\"><ul class=\"shariff-buttons theme-round orientation-horizontal buttonsize-medium\"><li class=\"shariff-button facebook shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#4273c8\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fparm.com%2Ffr%2F15-rreurs-de-donnees-a-eviter%2F\" title=\"Bei Facebook teilen\" aria-label=\"Bei Facebook teilen\" role=\"button\" rel=\"nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#3b5998; color:#fff\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 18 32\"><path fill=\"#3b5998\" d=\"M17.1 0.2v4.7h-2.8q-1.5 0-2.1 0.6t-0.5 1.9v3.4h5.2l-0.7 5.3h-4.5v13.6h-5.5v-13.6h-4.5v-5.3h4.5v-3.9q0-3.3 1.9-5.2t5-1.8q2.6 0 4.1 0.2z\"\/><\/svg><\/span><\/a><\/li><li class=\"shariff-button linkedin shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#1488bf\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https%3A%2F%2Fparm.com%2Ffr%2F15-rreurs-de-donnees-a-eviter%2F\" title=\"Bei LinkedIn teilen\" aria-label=\"Bei LinkedIn teilen\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#0077b5; color:#fff\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 27 32\"><path fill=\"#0077b5\" d=\"M6.2 11.2v17.7h-5.9v-17.7h5.9zM6.6 5.7q0 1.3-0.9 2.2t-2.4 0.9h0q-1.5 0-2.4-0.9t-0.9-2.2 0.9-2.2 2.4-0.9 2.4 0.9 0.9 2.2zM27.4 18.7v10.1h-5.9v-9.5q0-1.9-0.7-2.9t-2.3-1.1q-1.1 0-1.9 0.6t-1.2 1.5q-0.2 0.5-0.2 1.4v9.9h-5.9q0-7.1 0-11.6t0-5.3l0-0.9h5.9v2.6h0q0.4-0.6 0.7-1t1-0.9 1.6-0.8 2-0.3q3 0 4.9 2t1.9 6z\"\/><\/svg><\/span><\/a><\/li><li class=\"shariff-button xing shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#29888a\"><a href=\"https:\/\/www.xing.com\/spi\/shares\/new?url=https%3A%2F%2Fparm.com%2Ffr%2F15-rreurs-de-donnees-a-eviter%2F\" title=\"Bei XING teilen\" aria-label=\"Bei XING teilen\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#126567; color:#fff\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 25 32\"><path fill=\"#126567\" d=\"M10.7 11.9q-0.2 0.3-4.6 8.2-0.5 0.8-1.2 0.8h-4.3q-0.4 0-0.5-0.3t0-0.6l4.5-8q0 0 0 0l-2.9-5q-0.2-0.4 0-0.7 0.2-0.3 0.5-0.3h4.3q0.7 0 1.2 0.8zM25.1 0.4q0.2 0.3 0 0.7l-9.4 16.7 6 11q0.2 0.4 0 0.6-0.2 0.3-0.6 0.3h-4.3q-0.7 0-1.2-0.8l-6-11.1q0.3-0.6 9.5-16.8 0.4-0.8 1.2-0.8h4.3q0.4 0 0.5 0.3z\"\/><\/svg><\/span><\/a><\/li><li class=\"shariff-button mailto shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#a8a8a8\"><a href=\"mailto:?body=https%3A%2F%2Fparm.com%2Ffr%2F15-rreurs-de-donnees-a-eviter%2F&subject=15%20rreurs%20de%20donn%C3%A9es%20%C3%A0%20%C3%A9viter\" title=\"Per E-Mail versenden\" aria-label=\"Per E-Mail versenden\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#999; color:#fff\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 32 32\"><path fill=\"#999\" d=\"M32 12.7v14.2q0 1.2-0.8 2t-2 0.9h-26.3q-1.2 0-2-0.9t-0.8-2v-14.2q0.8 0.9 1.8 1.6 6.5 4.4 8.9 6.1 1 0.8 1.6 1.2t1.7 0.9 2 0.4h0.1q0.9 0 2-0.4t1.7-0.9 1.6-1.2q3-2.2 8.9-6.1 1-0.7 1.8-1.6zM32 7.4q0 1.4-0.9 2.7t-2.2 2.2q-6.7 4.7-8.4 5.8-0.2 0.1-0.7 0.5t-1 0.7-0.9 0.6-1.1 0.5-0.9 0.2h-0.1q-0.4 0-0.9-0.2t-1.1-0.5-0.9-0.6-1-0.7-0.7-0.5q-1.6-1.1-4.7-3.2t-3.6-2.6q-1.1-0.7-2.1-2t-1-2.5q0-1.4 0.7-2.3t2.1-0.9h26.3q1.2 0 2 0.8t0.9 2z\"\/><\/svg><\/span><\/a><\/li><\/ul><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_section_1 et_pb_section et_section_regular et_block_section\"><div class=\"et_pb_row_7 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_8 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_code_1 et_pb_code et_pb_module\"><div class=\"et_pb_code_inner\"><!-- Begin Sendinblue Form -->\n<!-- START - We recommend to place the below code in head tag of your website html  -->\n<style>\n  @font-face {\n    font-display: block;\n    font-family: Roboto;\n    src: url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/normal\/normal\/7529907e9eaf8ebb5220c5f9850e3811.woff2) format(\"woff2\"), url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/normal\/normal\/25c678feafdc175a70922a116c9be3e7.woff) format(\"woff\")\n  }\n\n  @font-face {\n    font-display: fallback;\n    font-family: Roboto;\n    font-weight: 600;\n    src: url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/medium\/normal\/6e9caeeafb1f3491be3e32744bc30440.woff2) format(\"woff2\"), url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/medium\/normal\/71501f0d8d5aa95960f6475d5487d4c2.woff) format(\"woff\")\n  }\n\n  @font-face {\n    font-display: fallback;\n    font-family: Roboto;\n    font-weight: 700;\n    src: url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/bold\/normal\/3ef7cf158f310cf752d5ad08cd0e7e60.woff2) format(\"woff2\"), url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/bold\/normal\/ece3a1d82f18b60bcce0211725c476aa.woff) format(\"woff\")\n  }\n\n  #sib-container input:-ms-input-placeholder {\n    text-align: left;\n    font-family: \"Helvetica\", sans-serif;\n    color: #c0ccda;\n  }\n\n  #sib-container input::placeholder {\n    text-align: left;\n    font-family: \"Helvetica\", sans-serif;\n    color: #c0ccda;\n  }\n\n  #sib-container textarea::placeholder {\n    text-align: left;\n    font-family: \"Helvetica\", sans-serif;\n    color: #c0ccda;\n  }\n<\/style>\n<link rel=\"stylesheet\" href=\"https:\/\/sibforms.com\/forms\/end-form\/build\/sib-styles.css\">\n<!--  END - We recommend to place the above code in head tag of your website html -->\n\n<!-- START - We recommend to place the below code where you want the form in your website html  -->\n<div class=\"sib-form\" style=\"text-align: center;\n         background-color: transparent;                                 \">\n  <div id=\"sib-form-container\" class=\"sib-form-container\">\n    <div id=\"error-message\" class=\"sib-form-message-panel\" style=\"font-size:16px; text-align:left; font-family:\"Helvetica\", sans-serif; color:#661d1d; background-color:#ffeded; border-radius:3px; border-color:#ff4949;max-width:540px;\">\n      <div class=\"sib-form-message-panel__text sib-form-message-panel__text--center\">\n        <svg viewBox=\"0 0 512 512\" class=\"sib-icon sib-notification__icon\">\n          <path d=\"M256 40c118.621 0 216 96.075 216 216 0 119.291-96.61 216-216 216-119.244 0-216-96.562-216-216 0-119.203 96.602-216 216-216m0-32C119.043 8 8 119.083 8 256c0 136.997 111.043 248 248 248s248-111.003 248-248C504 119.083 392.957 8 256 8zm-11.49 120h22.979c6.823 0 12.274 5.682 11.99 12.5l-7 168c-.268 6.428-5.556 11.5-11.99 11.5h-8.979c-6.433 0-11.722-5.073-11.99-11.5l-7-168c-.283-6.818 5.167-12.5 11.99-12.5zM256 340c-15.464 0-28 12.536-28 28s12.536 28 28 28 28-12.536 28-28-12.536-28-28-28z\" \/>\n        <\/svg>\n        <span class=\"sib-form-message-panel__inner-text\">\n                          Your registration could not be saved. 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