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Statisticien — tâches, une par une
L'unité d'analyse est la tâche, non l'intitulé du poste. Chacune ci-dessous porte sa direction, le fait que le jugement repose sur des preuves ou sur une inférence de la plateforme, le raisonnement, et ce qu'elle n'établit pas.
Toutes les tâches de cette page#
Concevoir enquêtes, plans d'échantillonnage et essais
Encore menée par des humains✓ Appuyé sur des preuvesDécider qui échantillonner, combien, comment interroger et comment analyser, et rédiger le plan d'analyse avant l'arrivée des données.
Aucun élément trouvé ne montre l'IA concevoir des échantillons ou des essais en production. Pour les essais, l'agence européenne des médicaments exige que toute IA utilisée dans l'analyse soit prédéfinie et figée dans le plan d'analyse statistique, ce qui laisse les décisions de conception aux personnes qui le rédigent.
L'absence d'élément et les orientations d'un seul régulateur ; cela ne mesure pas si les outils d'IA aident à rédiger les protocoles ou les plans.
Traiter et coder les données
En cours d'automatisation✓ Appuyé sur des preuvesNettoyer, apurer et classer les réponses pour pouvoir les compter, par exemple coder des réponses écrites en professions et en secteurs d'activité.
Le codage automatique est en production dans des instituts statistiques : le codeur automatique à base de modèle de langage du Census Bureau des États-Unis a réduit de 500 000 par an les cas envoyés aux codeurs, et Statistique Canada code par apprentissage automatique une partie de son Enquête sur la population active depuis octobre 2021. Une grande partie de ce travail était faite par des codeurs, pas par des statisticiens.
Les récits de deux organismes sur le codage ; ils ne montrent pas comment le temps que les statisticiens consacrent eux-mêmes au traitement a changé.
Analyse et modélisation statistiques
Augmentée✓ Appuyé sur des preuvesEstimer, modéliser et tester, et juger ce que les données peuvent ou non étayer.
Le régulateur britannique de la statistique indique que l'IA dans la statistique publique reste surtout centrée sur la recherche, les tests et le soutien administratif plutôt que sur la production statistique courante. Dans les essais, les modèles d'IA utilisés pour analyser les données font partie de l'analyse statistique et doivent suivre les mêmes principes statistiques, et un banc d'essai de 2024 a constaté que le meilleur modèle répondait correctement à 58 % des questions statistiques et causales fondées sur des données.
L'observation d'un régulateur pour un seul pays et les orientations d'une seule agence ; elles ne mesurent pas quelle part de l'analyse les outils d'IA rédigent désormais.
Assurance qualité et méthodologie
Augmentée✓ Appuyé sur des preuvesVérifier les estimations pour y détecter erreurs et ruptures, fixer les tolérances d'erreur et documenter les méthodes.
Là où le codage a été automatisé, la vérification est restée aux statisticiens : Statistique Canada a comparé 13 665 estimations publiées avec et sans codage automatique sans constater de rupture, et le Census Bureau a fixé son seuil pour que le taux d'erreur corresponde à la limite de 6 % que doivent respecter les codeurs.
Les récits de deux organismes ; ils ne montrent pas si le travail d'assurance qualité a augmenté dans l'ensemble.
Conseiller et communiquer les résultats
Encore menée par des humains✓ Appuyé sur des preuvesExpliquer aux décideurs publics, aux cliniciens et au public ce que signifient les résultats et jusqu'où on peut s'y fier.
Aucun élément trouvé ne montre l'IA conseiller sur des résultats statistiques ou les expliquer à la place des statisticiens. L'évaluation du régulateur place l'IA dans des rôles de soutien, non dans la production ou l'explication de la statistique publique.
L'absence d'élément ; cela ne mesure pas comment évolue le temps que les statisticiens consacrent à la communication.