Pourquoi cette question est importante
Dans la pratique, choisir le mauvais type de modèle coûte cher. Un modèle ML complexe sur un dataset de 500 lignes sera instable et ingérable. Une régression linéaire sur un problème avec 50 variables non-linéaires sera biaisée et inutilisable.
La règle d'or : la complexité du modèle doit être proportionnelle à la complexité du problème ET à la quantité de données disponibles.
Quand l'économétrie gagne
Vous devez expliquer et défendre vos résultats
En finance, en santé, en juridique : vous devez être capable d'expliquer pourquoi le modèle prend telle décision. Une régression logistique avec des coefficients interprétables est infiniment plus défendable devant un régulateur ou un comité qu'un gradient boosting avec 500 arbres.
Vous avez peu de données
Avec moins de 1000 observations, les modèles ML ont tendance à sur-apprendre. Un modèle économétrique bien spécifié, avec de bonnes hypothèses sur la structure des données, donnera de meilleurs résultats hors-échantillon.
Vous faites de l'inférence causale
Si vous voulez répondre à "quel est l'effet d'une augmentation de prix de 10% sur les ventes ?", c'est une question causale. L'économétrie, avec ses outils de variables instrumentales et de différences-en-différences, est conçue pour ça. Le ML prédit, il n'explique pas la causalité.
Quand le ML gagne
Données massives et non-structurées : texte, images, comportements web. Patterns très non-linéaires sans hypothèses fortes sur la structure. Prédiction pure où l'interprétabilité n'est pas critique. Séries temporelles complexes avec des centaines de variables.
Notre approche hybride : nous démarrons souvent par un modèle économétrique pour comprendre les relations clés, puis nous passons au ML pour améliorer la précision prédictive. Les deux sont complémentaires, pas rivaux.
Les modèles hybrides : le meilleur des deux mondes
Les modèles SHAP (SHapley Additive exPlanations) permettent d'expliquer n'importe quel modèle ML en termes de contributions variables. Vous gardez la puissance prédictive du ML avec une interprétabilité proche de l'économétrie.
Les références d’économétrie et de statistique citées ici sont en accès libre dans notre bibliothèque scientifique, avec une note de synthèse par document.
