Les reseaux de neurones appliques a la statistique publique: methodes et cas d’usages

D. Babet, Q. Deltour, T. Faria and S. Himpens
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D. Babet: Insee
Q. Deltour: Ensae ; Autorité de la concurrence
T. Faria: Insee
S. Himpens: Insee ; Banque de France

Documents de Travail de l'Insee - INSEE Working Papers from Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques

Abstract: Ce document vise une présentation simple à l’attention des statisticiens des outils géomatiques récents qui permettent de stocker, traiter et diffuser l’information spatiale. Les logiciels comme R ou Python intègrent désormais les caractéristiques géographiques rendant plus accessibles leur traitement. Pour autant, le foisonnement des technologies, les possibilités offertes par le web, les technologies web, sont autant d’obstacles à dépasser pour celles et ceux souhaitant réaliser des cartographies thématiques percutantes. Ce document propose une présentation unifiée des concepts géomatiques, avec des extraits de code en R, Python et PostGIS. Il se concentre sur les données vectorielles et décrit les traitements et manipulations classiques à connaître pour construire une statistique spatiale. Il aborde aussi les outils et les flux permettant une diffusion dynamique (cartes interactives) de l’information spatiale. Il discute enfin le rôle de la spatialisation dans la représentation des données statistiques.

Keywords: reseaux de neurones; machine learning; statistique publique; imputation; convolution; auto-encodeur (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C45 C50 C81 C82 C88 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2023
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