Casual Analysis or Causal Analysis? Concepts Explained
Lorsqu’il s’agit de comprendre les relations entre variables, casual analysis et causal analysis sont faciles à confondre.
- Casual analysis est informelle : un coup d’œil rapide aux données, des intuitions, ou quelques graphiques simples.
- Causal analysis est systématique : elle s’appuie sur des méthodes structurées et des modèles pour mettre au jour des relations de cause à effet (par exemple, causal analysis in machine learning).
Cet article se concentre sur la causal analysis : ce que c’est, comment cela fonctionne, où elle est utilisée, et comment des outils modernes comme RATH facilitent l’exploration visuelle de la causalité.
Casual vs. Causal Analysis en un coup d’œil
Avant d’aller plus loin, clarifions la confusion :
| Aspect | Casual Analysis | Causal Analysis |
|---|---|---|
| Goal | Avoir une idée générale de la situation | Comprendre ce qui déclenche réellement un résultat |
| Rigor | Informelle, souvent ad hoc | Systématique, basée sur la statistique et des modèles causaux |
| Typical tools | Graphiques simples, inspection visuelle de tendances | Expériences, régression, DAGs, raisonnement contrefactuel |
| When to use | Exploration précoce, brainstorming | Décisions, politiques publiques, changements produit, recherche scientifique |
La casual analysis est acceptable pour une exploration initiale. Mais dès que la question devient « Si nous changeons X, est-ce que Y va vraiment changer ? », vous entrez dans le domaine de la causal analysis.
Méthodes de Causal Analysis
Il existe plusieurs façons de réaliser une causal analysis, des expériences classiques aux méthodes modernes sur données observationnelles.
Plans expérimentaux
Les randomized controlled trials (RCTs) sont la référence pour l’inférence causale.
- Vous manipulez une ou plusieurs variables (traitements).
- Vous assignez aléatoirement les unités (personnes, écoles, marchés) aux groupes traitement vs. contrôle.
- La randomisation aide à éliminer les facteurs de confusion, de sorte que les différences de résultats peuvent être attribuées au traitement.
Exemples typiques :
- Tester si un nouveau médicament réduit la pression artérielle.
- Mesurer l’impact d’une nouvelle mise en page de site web sur les taux de conversion.
Études observationnelles
Dans de nombreuses situations réelles, les expériences sont trop coûteuses, impossibles ou contraires à l’éthique. C’est là qu’intervient la causal analysis sur données observationnelles.
Vous ne contrôlez pas qui reçoit quel « traitement » — vous ne faites qu’observer. Pour extraire un signal causal, vous vous appuyez sur des techniques statistiques telles que :
- Regression analysis — contrôle des variables confondantes.
- Instrumental variables — utilisation « d’instruments » externes qui influencent le traitement mais pas directement le résultat.
- Propensity score matching / weighting — équilibrage des groupes traité et contrôle pour imiter un essai randomisé.
- Causal graphs / DAG-based methods — modélisation explicite de la structure causale et raisonnement sur les interventions.
Les méthodes observationnelles sont plus sensibles aux hypothèses, mais elles sont essentielles dans des domaines comme l’économie, la santé et les politiques publiques.
Exemples de Causal Analysis
La pensée causale apparaît dans quasiment tous les domaines :
- Psychologie – Comment les expériences vécues dans l’enfance influencent-elles le comportement adulte ou la santé mentale ?
- Économie – Quel est l’effet d’une hausse du salaire minimum sur l’emploi ?
- Marketing – Une nouvelle campagne publicitaire augmente-t-elle vraiment le chiffre d’affaires, ou les ventes montaient-elles déjà ?
- Produit / UX – La modification d’un flux d’inscription a-t-elle réellement amélioré les taux d’activation ?
Dans chaque cas, la vraie question n’est pas « est-ce que les variables évoluent ensemble ? » mais « est-ce que modifier une variable provoque un changement de l’autre ? »
Causal Analysis en recherche, en statistique et dans l’écriture
Causal Analysis en recherche
Pour les chercheurs, la causal analysis est la base de la prise de décision fondée sur des preuves :
- Identifier les facteurs qui contribuent à des résultats spécifiques.
- Concevoir des interventions qui modifient ces facteurs.
- Évaluer si les interventions fonctionnent comme prévu.
Que vous étudiiez des traitements cliniques, des programmes éducatifs ou des déploiements logiciels, un cadre causal solide vous aide à éviter des conclusions trompeuses.
Causal Analysis en statistique
La statistique fournit les outils pour estimer et tester les affirmations causales.
Parmi les techniques courantes :
- Linear / logistic regression
- Difference-in-differences
- Structural equation modeling
- Causal graph–based estimators
Ces modèles vous aident à contrôler les variables confondantes, quantifier l’incertitude, et communiquer les effets causaux de manière rigoureuse.
Causal Analysis dans l’écriture
Dans l’écriture, la causal analysis consiste à expliquer clairement :
- Ce qui s’est passé
- Pourquoi cela s’est produit
- Ce qui pourrait se produire ensuite si les conditions changent
Une bonne écriture causale présente des preuves, examine des explications alternatives, et guide le lecteur à travers une chaîne de raisonnement logique — qu’il s’agisse d’un article scientifique, d’un billet de blog ou d’une note interne.
Causal Analysis en psychologie
En psychologie, la causal analysis est utilisée pour comprendre les mécanismes derrière les comportements humains et les processus mentaux. Exemples :
- Relier le stress précoce dans la vie à l’anxiété ou à la dépression à l’âge adulte.
- Tester si des méthodes de thérapie spécifiques provoquent des améliorations chez les patients.
- Comprendre quels facteurs environnementaux déclenchent certains comportements.
En mettant au jour ces relations, les psychologues peuvent concevoir des interventions plus ciblées et plus efficaces au lieu de s’appuyer sur des suppositions.
Causal Analysis en Python (et RATH)
Python est un choix populaire pour la causal analysis grâce à son riche écosystème :
- DoWhy (opens in a new tab) – centré sur les causal graphs et un workflow causal en 4 étapes (model → identify → estimate → refute).
- EconML (opens in a new tab) – de Microsoft, spécialisé dans les effets de traitement hétérogènes et l’uplift modeling.
- CausalML (opens in a new tab) – outils pratiques pour l’uplift / l’inférence causale en contexte business et marketing.
- Causalinference (opens in a new tab) – techniques classiques comme matching, IPW et difference-in-differences.
Si vous préférez des workflows sans code ou low-code, vous pouvez aussi partir d’un outil de causal analysis visuelle et le combiner avec Python lorsque nécessaire.
Causal Analysis visuelle avec RATH
Une alternative puissante est RATH (opens in a new tab), qui apporte la causal analysis dans un environnement interactif, no-code.
Vous pouvez :
- Charger un jeu de données (comme le dataset Diabetes de Kaggle).
- Lancer une causal discovery pour inférer automatiquement un causal graph.
- Cliquer sur des nœuds pour inspecter les relations, effectuer des analyses comparatives et générer des modèles prédictifs.
Pour voir le workflow complet en détail, consultez le guide pas à pas :
Causal Analysis in RATH.
Data visualization et Causal Analysis
Les modèles causaux peuvent rapidement devenir complexes. Une bonne visualisation est cruciale pour les interpréter.
Dans RATH, le modèle causal est affiché comme un graphe interactif :
- Cliquez sur un nœud pour mettre en évidence les causes et effets directs.
- Inspectez la force des arêtes pour voir quels facteurs comptent le plus.
- Utilisez les panneaux latéraux pour explorer les distributions et les vues associées.
Au-delà du graphe principal, RATH propose des vues spécialisées qui rendent la réflexion causale plus intuitive :
- Comparative Analysis – comparer des sous-groupes (par exemple, patients diabétiques vs non diabétiques) et voir quelles variables expliquent les différences.
- Mutual Inspection – faire varier les plages d’une variable (comme
Glucose) et observer comment la distribution du résultat réagit.
Ces visualisations facilitent considérablement le fait de :
- Repérer des motifs qui confirment ou contredisent vos hypothèses.
- Expliquer les résultats à des parties prenantes non techniques.
- Décider quelles variables cibler dans des expériences ou interventions.
Des outils comme Graphic Walker’s Create Data Visualizations peuvent compléter cela en offrant un charting flexible au-dessus de vos jeux de données.
Applications réelles de la Causal Analysis
La causal analysis a des implications majeures dans de nombreux secteurs. Voici quelques scénarios concrets.
Santé
- Un nouveau traitement réduit-il réellement les réadmissions à l’hôpital ?
- Certains facteurs de style de vie provoquent-ils un risque plus élevé pour des maladies spécifiques ?
En identifiant les déterminants causaux des résultats de santé, les cliniciens et chercheurs peuvent concevoir des stratégies de prévention ciblées, tester correctement des thérapies, et allouer les ressources là où elles ont le plus d’impact.
Vous pouvez, par exemple, construire un modèle causal du dataset diabetes dans RATH puis utiliser la fonctionnalité Prediction Test pour entraîner des modèles guidés par cette structure :
Éducation
- Quelles méthodes pédagogiques influencent le plus fortement la performance des élèves ?
- Des classes plus petites causent-elles de meilleurs résultats, ou sont-elles simplement corrélées à des écoles mieux financées ?
La causal analysis aide les décideurs et les enseignants à distinguer ce qui fonctionne vraiment de ce qui semble seulement prometteur dans les statistiques descriptives, conduisant à des interventions plus justes et plus efficaces.
Finance
- Un nouveau modèle de risque ou un changement de politique réduit-il réellement les taux de défaut ?
- Certains facteurs macroéconomiques provoquent-ils les mouvements de marché, ou se produisent-ils seulement au même moment ?
En se concentrant sur les liens causaux plutôt que sur les simples corrélations, les investisseurs et équipes de risque peuvent construire des stratégies plus robustes et éviter d’être trompés par des motifs fallacieux.
Conclusion
La causal analysis va au-delà du fait de repérer « des choses qui varient ensemble » et pose une question plus exigeante :
« Si nous changeons X, que se passe-t-il pour Y ? »
En combinant :
- des méthodes rigoureuses (expériences, techniques observationnelles),
- des outils statistiques (bibliothèques Python comme DoWhy, EconML, CausalML),
- et des plateformes de visualisation modernes (RATH, Graphic Walker),
vous pouvez :
- découvrir de véritables relations de cause à effet,
- concevoir de meilleures interventions et de meilleurs produits,
- et communiquer clairement vos insights aux décideurs.
Pour voir la causal analysis en action sur un jeu de données réel, votre prochaine étape devrait être :
👉 Causal Analysis in RATH – un tutoriel pratique pour construire et explorer un modèle causal visuel.