# Data Mining (Fouille de données)

> Processus d'analyse de grandes quantités de données pour y découvrir des modèles ou des corrélations.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/data-mining-fouille-de-donnees
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data), [Recherche & Science](https://zoneia.fr/outils/categorie/recherche-science-ia)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

La fouille de données consiste à explorer des jeux de données volumineux (bases relationnelles, logs, données web, capteurs) afin d’en extraire des informations utiles : tendances, segments, règles d’association, anomalies ou facteurs explicatifs. Elle se situe à l’intersection des statistiques, de l’apprentissage automatique et de l’ingénierie des données.

## Comment ça fonctionne
Un projet typique suit un pipeline :
1. **Collecte et préparation** : nettoyage (valeurs manquantes), déduplication, normalisation, encodage, création de variables.
2. **Exploration** : statistiques descriptives, visualisations, recherche d’hypothèses.
3. **Modélisation** : méthodes supervisées (classification, régression) ou non supervisées (clustering, réduction de dimension), règles d’association, détection d’anomalies.
4. **Évaluation et interprétation** : métriques (AUC, précision, rappel), validation croisée, contrôle du surapprentissage, explicabilité.
5. **Déploiement et suivi** : mise en production, dérive des données, recalibrage.

## À quoi ça sert
Elle aide à **prendre des décisions** et **automatiser des actions** : cibler des campagnes, détecter des fraudes, prévoir la demande, recommander des contenus, optimiser des processus industriels.

## Exemples concrets
- Identifier les paniers d’achat fréquents (“si A, alors souvent B”).
- Segmenter des clients par comportements.
- Repérer des transactions atypiques en temps réel.

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/data-mining-fouille-de-donnees)