Les pièges d'interprétation, de Simpson à la causalité
Un graphique convaincant peut mener à la mauvaise décision si l'on ne questionne pas la façon dont les groupes ont été formés. La leçon aide le PM à reconnaître les biais d'interprétation les plus fréquents, à nuancer une conclusion trop affirmative et à savoir quand seule une expérience permet de trancher. Un réflexe précieux face à un comité pressé.
Objectif de la leçon
À la fin de cette leçon, vous serez capable de repérer dans une analyse un paradoxe de Simpson, un facteur de confusion, un effet saisonnier ou un effet de petit nombre, de reformuler la conclusion avec la prudence qui convient, et de reconnaître quand seule une expérience contrôlée permet de conclure.
Thèmes abordés
- paradoxe de Simpson
- corrélation et causalité
- facteur de confusion
- saisonnalité
Dans quel module
Décider avec les données
Comment passer d'un graphique à une décision que l'équipe peut suivre, sans me tromper de conclusion ?
Leçons du module
- Les pièges d'interprétation, de Simpson à la causalité (cette leçon)
- Un tableau de bord qui sert, un mémo qui tranche
- Atelier final : plan de tracking, tableau de bord et mémo sur votre produit
Ce que vous apprendrez dans la formation
Cette leçon fait partie de la formation Instrumenter un produit et utiliser les données pour décider
- Construire l'arbre de métriques d'un produit (North Star, métriques d'entrée, garde-fous) à partir des décisions à prendre, et écarter les métriques de vanité.
- Concevoir un plan de tracking implémentable (événements, propriétés, convention de nommage, identité et comptes, source d'émission, responsables).
- Recetter et surveiller la collecte des événements pour obtenir des données fiables, et savoir quoi faire quand elles ne le sont pas.
- Collecter les données d'usage dans le respect du RGPD et des règles de la CNIL (consentement, exemption de mesure d'audience, minimisation, durée de conservation).
- Analyser un entonnoir de conversion, l'activation et la rétention par cohortes, et interpréter correctement les courbes obtenues.
- Choisir un outil d'analytics produit (PostHog, Amplitude, Mixpanel, GA4, entrepôt de données) selon les besoins, les contraintes et le coût.
- Transformer une analyse en décision argumentée (tableau de bord, mémo de décision) en évitant les pièges d'interprétation (vanité, Simpson, corrélation, petits effectifs).
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