Brevet FR3105845A1 — publié le 20210702

L’invention porte sur un procédé (100) de traitement des données pour la préparation d’un jeu de données comprenant une unité de traitement de données recevant une première pluralité (2,3,4) de flux d’entrée de données pour préparer le jeu de données (5) en sortie, la pluralité de flux d’entrée de données et le jeu de données en sortie étant différent, ledit procédé comprenant : Une étape de standardisation (120) de la pluralité de flux d’entrée de données, Une étape d’encodage (130) des données normalisées, Une étape de traitement (140) des données manquantes, Une étape de sortie (190), de la pluralité de flux d’entrée de données traitées de l’unité de traitement de données, du jeu de données. L’invention concerne en outre un système de traitements des données, et un support d’enregistrement sur lequel est enregistré le programme de traitement de données. Figure à publier avec l’abrégé : FIGURE 1 PROCEDE ET système DE TRAITEMENT DE DONNEES POUR LA PREPARATION D’UN JEU DE DONNEES L’invention concerne le domaine de l’analyse des données, et plus particulièrement le traitement des données pour la préparation d’un jeu de données, pouvant être utilisés notamment par la suite pour des phases de modélisation ou d’exploitation avancées des données. L’invention concerne un procédé de traitement des données pour la préparation d’un jeu de données ainsi qu’un système de traitement des données pour la préparation d’un jeu de données. L’invention se rapporte également à une unité de traitement de données pour la préparation d’un jeu de données. Avec l’expansion des activités liées au Big Data, le métier de Data Scientist s’est développé de façon importante ces dernières années. Ce métier, qui a pour objet de tirer profit des grandes quantités de données disponibles dans les sociétés et les grandes organisations, s’appuie sur des techniques statistiques et des outils informatiques variés, mais reste aujourd’hui largement « artisanal ». Chaque organisation et chaque jeu de données posent des problèmes spécifiques auxquels les Data Scientists tentent de répondre par des solutions « sur mesure ». Cet état de choses est notamment dû à la très grande hétérogénéité des données disponibles, à leur caractère souvent incomplet ainsi qu’aux erreurs et incohérences contenues dans presque tous les jeux de données de taille significative. Afin de prendre en compte ces aspects, les Data Scientists, avant de rentrer dans des phases de modélisation et d’exploitation avancée des données, doivent d’abord passer par une phase de prétraitement et d’analyse préliminaire de ces dernières (nettoyage, analyse exploratoire). Ces tâches s’avèrent cependant extrêmement lourdes et chronophages. Ainsi, comme le souligne l’étude menée par Forbes en 2016 et relayée dans l’article de G. PRESS, le Data Scientist passe 80% de son temps dans ce processus de prétraitement et d’analyse des données et 20% seulement dans l’algorithmique pure. La phase de prétraitement et d’analyse préliminaire de données, représentent une part considérable du travail des Data Scientists, qui reposent aujourd’hui essentiellement sur la mise en œuvre non automatisée et/ou systématisée de différents outils, et sans cadre fédérateur pour une comparaison aisée et pertinente des résultats obtenus sur un jeu de données suite à l’application de différentes techniques d’analyse. En 2011, les travaux de S. KANDEL et al. ont donné lieu au développement de l’outil Wrangler, puis à la création de la société Trifacta qui développe un outil de prétraitement performant [KANDEL, 2011]. Néanmoins, cet outil permet uniquement de faciliter les traitements de type textuels (utilisation d’expressions régulières par exemple) ; exploiter les données issues des bases de données (éclatements, regroupements de colonnes, etc.) ; analyser syntaxiquement les messages. Il est d’ailleurs comparé et évalué en termes de temps par rapport aux mêmes traitements effectués par Excel. De fait, il s’agit là uniquement d’un outil permettant de prétraiter des données brutes mais qui n’est aucunement capable d’effectuer des statistiques sur les données traitées. Précisément pour cette raison, les auteurs concluent dans leurs perspectives l’intérêt d’inclure d’autres techniques d’analyse, dont des techniques statistiques. Le programme open source OpenRefine, développé par Google est notamment décrit par R. Verborgh et M. De Wilde [VERBORGH, 2013]. Cependant, il s’agit d’un outil permettant de traiter des données désordonnées, dans le but de les nettoyer et de les convertir d’un format à un autre. Dans ce cas également, l’outil ne réalise aucune analyse statistique des données injectées. Le langage R permet de réaliser des calculs statistiques et également de développer des applications de Machine Learning. Il intègre de nombreux modules qui permettent au Data Scientist de réaliser facilement ce type de traitements ainsi que des prétraitements sur les données. Il permet ainsi : la manipulation des données, via de nombreuses bibliothèques de manipulation de données ; la visualisation de données, technique implémentée dans l’outil ggplot2 par exemple présenté par W. HADLEY [HADLEY, 2016]. Celui-ci permet de construire un ensemble d’objets géométriques » (« geoms ») à partir d’un jeu de données restreint. Cependant, il n'existe pas d’interface simple d’utilisation autre que le langage de programmation lui-même, rapide et accessible permettant à n’importe quel utilisateur maîtrisant ou non le langage informatique. Comme le langage R, le langage Python est très répandu dans le monde scientifique et dispose de librairies dédiées à l’analyse de données, notamment : Pandas , qui facilite la manipulation de données, par le biais de structures de données adaptées et d’opérations de nettoyage, de formatage ou d’autres prétraitements [MCKINNEY, 2011] ; Scikit-learn (parfois abrégé sklearn), qui fournit différents algorithmes de classification, régression et partitionnement (en anglais, clustering) pour l’analyse statistique [PEDREGOSA, 2011]. En outre, plusieurs conférences illustrent l’importance de la recherche actuelle dans le domaine du Data Analytics et mettent en évidence les défis restant à relever : La conférence VLDB (Very Large Data Bases), qui est un forum international pour les chercheurs, fournisseurs, développeurs et utilisations de bases de données. Cette conférence couvre notamment les problèmes liés à la gestion d’un grand volume de données. La conférence annuelle SIGMOD (Special Interest Group on Management of Data) dédiée au partage de connaissances liées aux bases de données, au cours de laquelle sont organisées diverses sessions d’échanges, tant sur des thèmes de recherche que sur des thèmes industriels. Y sont également présentés des tutoriels, des démonstrations et des ateliers ciblés. Toutefois, selon les valeurs à traiter, les algorithmes ne se comportent pas de la même manière et cela influe sur le résultat qu’ils retournent. Lorsque plusieurs méthodes d’estimation sont a priori pertinentes, il n’est donc pas garanti qu’elles fournissent le même résultat. De ce point de vue, il paraitrait utile de disposer de méthodes ou d’outils permettant de comparer la pertinence des résultats des tests de chaque méthode. Il est donc nécessaire de développer des procédés et des systèmes moins chronophages que ceux existant, plus simple d’utilisation et automatisé et/ou systématisé et pouvant supporter une grande quantité de données ainsi que des données hétérogènes. La conclusion globale est le constat du manque d’outils capables de réaliser les tâches de prétraitement de manière automatisée/systématisée. En effet, les outils de l’art antérieur se limitent à des prétraitements très basiques des données (formatage, ajouts de colonnes, etc.), rendant leur utilisation chronophage. En outre, il apparait ainsi utile de disposer d’un outil permettant de comparer la pertinence des résultats de chaque technique d’analyse utilisée. En effet, il existe un risque qu’un même jeu de données puisse être interprété différemment par plusieurs techniques, qui fournissent alors des résultats divergents, lorsque son degré de complexité d’analyse augmente. Cette complexité d’analyse peut être due : à la volumétrie du jeu de données ; aux échantillons issus d’une même population pouvant être aléatoires ou manquants ; à des erreurs ou des incohérences contenues. Il devient alors indispensable de pouvoir juger de la pertinence des résultats fournis par les techniques d’analyses suite à leur application sur le jeu de données. Or, aucune solution existante ne permet de comparer directement, et simultanément, les résultats de corrélation des jeux de données selon plusieurs techniques d’analyse. De même, actuellement, il n’existe pas de solution proposant automatiquement à l’utilisateur la méthode implémentée la plus à-même d’interpréter le jeu de données et de corréler les variables. Il incombe donc à l’utilisateur d’analyser l’ensemble des résultats fournis par les différentes méthodes pour en tirer des conclusions et choisir l’interprétation lui semblant le plus correspondre au jeu de données étudié. Enfin, les solutions de l’état de l’art sont peu accessibles, en s’inscrivant dans une logique « boîte noire ». Elles s’adressent prioritairement à des experts en Data Science, que ce soit : pour la réalisation de l’ensemble des étapes de prétraitement, ou pour l’interprétation/la compréhension des résultats obtenus suite aux tests de corrélation. Les outils n’expliquent donc pas à l’utilisateur pourquoi la corrélation entre une méthode d’analyse et un jeu de données a réussi ou échoué. Par ailleurs, certains outils nécessitent de connaître/maîtriser la programmation et les langages informatiques pour être manipulés. [Problème technique] L’invention a donc pour but de remédier aux inconvénients de l’art antérieur. En particulier, l’invention a pour but de proposer un procédé de traitement des données pour la préparation d’un jeu de données, ledit procédé étant rapide et simple à mettre en œuvre, avec un nombre réduit d’étapes, permettant de maitriser la fiabilité et la pertinence du jeu de données traité tout en étant simple d’utilisation. En outre, un tel procédé est automatisé et systématisé permettant un gain de temps. Ledit procédé est également accessible pour n’importe quel utilisateur tout en étant apte à supporter une grande quantité de données dont lesdites données peuvent être hétérogènes. L’invention a en outre pour but de proposer un système de traitement des données pour la préparation d’un jeu de données, ledit système étant simple et rapide d’utilisation. En outre, le système selon l’invention est accessible et capable de traiter un volume important de données. Le système selon l’invention permet également de maîtriser la fiabilité et la pertinence des données. [Brève description de l’invention] A cet effet, l’invention porte sur un procédé de traitement des données pour la préparation d’un jeu de données mis en œuvre par une ressource de calcul de type ordinateur, comprenant une unité de traitement de données, ladite unité de traitement de données recevant une première pluralité de flux d’entrée de données provenant de fournisseur de données différents, et comprenant un groupe de module interconnectés de traitement que traverse la première pluralité de flux de données pour préparer le jeu de données en sortie, la pluralité de flux d’entrée de données et le jeu de données en sortie étant différent, ledit procédé comprenant : Une étape de standardisation de la pluralité de flux d’entrée de données, par un module d’analyse descriptive de données, à partir de la pluralité de flux d’entrée de données, permettant de normaliser les données à l’entrée de l’unité de traitement, Une étape d’encodage des données normalisées, par le module d’analyse descriptive des données, permettant de transformer la pluralité de flux d’entrée de données normalisées en une pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, Une étape de traitement des données manquantes, par un module de traitement de données, à partir de la pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées permettant de remplacer les données manquantes comprenant : Une étape de détection des valeurs aberrantes de la pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées par comparaison à des fonctions prédéterminées en fonction de seuils prédéterminés minimum et maximum, Une étape d’interpolation pour la complétion des données manquantes prenant en compte la cohérence des données avec des tables de corrélation prédéfinies, Une étape de vérification de l’adéquation de la pluralité de flux d’entrées de données traitées avec des fonctions prédéterminées comprenant la rétroaction pour le module de traitement de données pour prendre des actions visant à injecter à nouveau la pluralité de flux d’entrée de données traitées dans le module de traitement de données lorsque l’adéquation de la pluralité de flux d’entrées de données traitées avec les fonctions prédéterminées sont divergentes, Une étape de sortie, de la pluralité de flux d’entrée de données traitées de l’unité de traitement de données, du jeu de données par un moyen d’éjection de données. L’invention concerne également un procédé d’évaluation d’un jeu de données initial et optionnellement de préparation d’un jeu de données amélioré à partir du jeu de données initial, mis en œuvre par une ressource de calcul de type ordinateur, comprenant une unité de traitement de données, ladite unité de traitement de données comprenant un module d’analyse descriptive de données, un module d’analyse et recevant un jeu de données initial provenant d’un fournisseur de données, , ledit jeu de données initial comportant plusieurs sous ensemble de données, ledit procédé comprenant : - Une étape de standardisation du jeu de données, par un module d’analyse descriptive de données, ladite étape comportant la normalisation de chacun des sous-ensembles de données du jeu de données initial, - Une étape optionnelle d’encodage des données normalisées, par le module (20) d’analyse descriptive des données, ladite étape comportant la transformation des sous-ensembles de données non chiffrées en sous-ensembles de données chiffrées, - Une étape d’analyse des données, par un module (40) d’analyse, comprenant : ---- Une étape de détection des valeurs aberrantes, ladite étape comportant la comparaison de chacun des sous-ensembles de données normalisées à des fonctions de distribution prédéterminées, ---- Une étape de vérification d’adéquation, ladite étape comportant le calcul de plusieurs indices de corrélation pour chacun des sous-ensembles de données avec les fonctions de distribution (44) prédéterminées - Une étape de génération d’une évaluation des données, par un module d’évaluation, ladite étape comportant la comparaison des indices de corrélation pour chacun des sous-ensembles de données et l’identification, pour chacun des sous-ensembles de données, des fonctions de distribution (44) prédéterminées permettant une corrélation supérieure à un seuil prédéterminé. Selon d’autres caractéristiques optionnelles d’un procédé selon l’invention : il comprend en outre une étape de détermination de la qualité des données du jeu de données, comprenant un indicateur de fiabilité et d’un indicateur de validité, par un moyen systématique de transformation, lorsque l’indicateur de fiabilité et l’indicateur de validité sont inférieurs à une valeur prédéterminée respective, les données du jeu de données sont réinjectées dans l’unité de traitement de données, par un module d’injection de données, il comprend en outre une étape préalable d’acquisition de chaque flux d’entrée de données, par un module de commande d’entrée, à partir d’un magasin de stockage de données, dont le format est immédiatement utilisable par l’unité de traitement de données , il comprend en outre une étape d’affichage, par un module de communication, des étapes du traitement de données, des corrélations de données, des fonctions prédéterminées sélectionnées, de la cohérence des données avec les tables de corrélations prédéfinies, de l’adéquation de la pluralité de flux d’entrées de données traitées avec des fonctions prédéterminées, il comprend en outre une étape de vérification selon un ensemble de règles déterminées, à la sortie de modules interconnectés de traitement que traverse la pluralité de flux de données pour préparer le jeu de données, comprenant des filtres, chacun étant prévu à la sortie de modules interconnectés de traitement, il comprend en outre une étape de sélection d’une fonction prédéterminée pour laquelle l’adéquation, entre ladite fonction prédéterminée et un flux de données de la pluralité de flux d’entrée de données, présente la divergence la plus faible, par le module de prétraitement de données, l’étape d’encodage comprend par le module d’analyse descriptive des données : l’identification des données à encoder, la modification des données identifiées en données encodées, et la mémorisation des données encodées, et/ou l’étape de traitement des données manquantes, comprend en outre une étape de classification des données manquantes, par le module de traitement de données. L’invention porte en outre sur un système de traitement des données pour la préparation d’un jeu de données mis en œuvre par une ressource de calcul de type ordinateur, comprenant une unité de traitement de données, ladite unité de traitement de données recevant une première pluralité de flux d’entrée de données provenant de fournisseur de données différents, et comprenant un groupe de module interconnectés de traitement que traverse la première pluralité de flux de données pour préparer le jeu de données en sortie, la pluralité de flux d’entrée de données et le jeu de données en sortie étant différent, ledit système comprenant : Un module d’analyse descriptive de données, configuré pour à partir de la pluralité de flux d’entrée de données, standardiser les données à l’entrée de l’unité de traitement, et transformer la pluralité de flux d’entrée de données normalisées en une pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, Un module de traitement de données, configuré pour, à partir de la pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, traiter des données manquantes, permettant de remplacer les données manquantes Un moyen d’éjection de données configuré pour sortir le jeu de données à partir de la pluralité de flux d’entrée de données traitées de l’unité de traitement de données. L’invention porte en outre sur une unité de traitement de données pour la préparation d’un jeu de données mis en œuvre par une ressource de calcul de type ordinateur, comprenant une première pluralité de flux d’entrée de données provenant de fournisseur de données différents, et comprenant un groupe de module interconnectés de traitement que traverse la première pluralité de flux de données pour préparer le jeu de données en sortie, la pluralité de flux d’entrée de données et le jeu de données en sortie étant différent, ladite unité de traitement comprenant : Un module d’analyse descriptive de données, configuré pour à partir de la pluralité de flux d’entrée de données, standardiser les données à l’entrée de l’unité de traitement, et transformer la pluralité de flux d’entrée de données normalisées en une pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, Un module de traitement de données, configuré pour, à partir de la pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, traiter des données manquantes, permettant de remplacer les données manquantes Un moyen d’éjection de données configuré pour sortir le jeu de données à partir de la pluralité de flux d’entrée de données traitées de l’unité de traitement de données, L’invention porte en outre sur un programme de traitement de données pour la préparation d’un jeu de données mis en œuvre par une ressource de calcul de type ordinateur, faisant exécuter le procédé de traitement de données selon l’invention. L’invention porte en outre sur un support d’enregistrement sur lequel est enregistré le programme de traitement de données selon l’invention. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaitront à la lecture de la description suivante donnée à titre d’exemple illustratif et non limitatif, en référence aux Figures annexées : représente un schéma d’un mode de réalisation du procédé selon l’invention. représente un schéma d’un mode de réalisation du procédé selon l’invention. représente un schéma d’un mode de réalisation d’une étape du procédé selon l’invention. représente un schéma d’un mode de réalisation du procédé selon l’invention. représente un schéma d’un mode de réalisation d’un système selon l’invention. [Définitions de l’invention] Le terme « « modèle » ou « règle » ou « algorithme » » au sens de l’invention correspond à une suite finie d'opérations ou d'instructions permettant de calculer une valeur par l’intermédiaire d’un classement ou d’un partitionnement des données au sein de groupes préalablement définis Y et d’attribuer un score ou de hiérarchiser une ou plusieurs données au sein d’un classement. La mise en œuvre de cette suite finie d'opérations permet par exemple d’attribuer une étiquette Y à une observation décrite par un ensemble de caractéristiques ou paramètres X grâce par exemple à la mise en œuvre d’une fonction f susceptible, de reproduire Y ayant observé X. Y = f (X) + e où e symbolise le bruit ou erreur de mesure. On entend par « traiter », « calculer », « déterminer », « afficher », « extraire » « comparer » ou plus largement « opération exécutable » au sens de l’invention, une action effectuée par un dispositif ou un processeur sauf si le contexte indique autrement. À cet égard, les opérations se rapportent à des actions et/ou des processus d’un système de traitement de données, par exemple un système informatique ou un dispositif informatique électronique, qui manipule et transforme les données représentées en tant que quantités physiques (électroniques) dans les mémoires du système informatique ou d'autres dispositifs de stockage, de transmission ou d'affichage de l'information. Ces opérations peuvent se baser sur des applications ou des logiciels. On entend par « seuil prédéterminé » au sens de l’invention une valeur maximale de paramètre associée à chaque ressource permettant un bon fonctionnement de ladite ressource. Par exemple, cela correspond aux limites maximales acceptables de consommations de ressources pour une infrastructure informatique hébergeant une ou plusieurs briques applicatives. Ces limites peuvent être réelles ou hypothétiques et correspondent généralement à un niveau d’utilisation au-delà duquel des dysfonctionnements peuvent survenir et ayant pour conséquence un arrêt de la ressource, de l’infrastructure informatique ou bien à tout le moins des baisses de qualités de service. Par exemple, le tableau 1 ci-dessous présente les seuils prédéterminés d’utilisation maximum pour trois ressources Par « règles d’exécution » on entend au sens de l’invention des paramètres prédéterminés d’exécution d’un plan d’ordonnancement dont le respect permet une exécution répondant aux besoins de l’administrateur SI. Ces règles peuvent notamment inclure des ordres d’enchainement à respecter, des horaires à respecter, ou des seuils de consommation en ressources à respecter, des fonctions prédéterminées à utiliser. Procédé (100) de traitement des données pour la préparation d’un jeu de données mis en œuvre par une ressource de calcul de type ordinateur, comprenant une unité de traitement de données (1), ladite unité de traitement de données recevant une première pluralité (2,3,4) de flux d’entrée de données provenant de fournisseur de données différents, et comprenant un groupe de module interconnectés de traitement que traverse la première pluralité de flux de données pour préparer le jeu de données (5) en sortie, la pluralité de flux d’entrée de données et le jeu de données en sortie étant différent, ledit procédé comprenant : - Une étape de standardisation (120) de la pluralité de flux d’entrée de données, par un module (20) d’analyse descriptive de données, à partir de la pluralité de flux d’entrée de données, permettant de normaliser les données à l’entrée de l’unité de traitement (1), - Une étape d’encodage (130) des données normalisées, par le module (20) d’analyse descriptive des données, permettant de transformer la pluralité de flux d’entrée de données normalisées en une pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, - Une étape de traitement (140) des données manquantes, par un module (40) de traitement de données, à partir de la pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées permettant de remplacer les données manquantes comprenant : - Une étape de détection (141) des valeurs aberrantes de la pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées par comparaison à des fonctions (44) prédéterminées en fonction de seuils prédéterminés minimum et maximum, - Une étape d’interpolation (142) pour la complétion des données manquantes prenant en compte la cohérence des données avec des tables (42) de corrélation prédéfinies, - Une étape de vérification (144) de l’adéquation de la pluralité de flux d’entrées de données traitées avec des fonctions (44) prédéterminées comprenant la rétroaction pour le module (40) de traitement de données pour prendre des actions visant à injecter à nouveau la pluralité de flux d’entrée de données traitées dans le module (40) de traitement de données lorsque l’adéquation de la pluralité de flux d’entrées de données traitées avec les fonctions (44) prédéterminées sont divergentes, - Une étape de sortie (190), de la pluralité de flux d’entrée de données traitées de l’unité de traitement de données, du jeu de données par un moyen (90) d’éjection de données. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé comprend en outre une étape (150) de détermination de la qualité des données du jeu de données, comprenant un indicateur de fiabilité et d’un indicateur de validité, par un moyen (50) systématique de transformation. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que lorsque l’indicateur de fiabilité et l’indicateur de validité sont inférieurs à une valeur prédéterminée respective, les données du jeu de données sont réinjectées dans l’unité de traitement de données (1), par un module d’injection de données (60). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le procédé comprend en outre une étape (110) préalable d’acquisition de chaque flux d’entrée de données, par un module (10) de commande d’entrée, à partir d’un magasin (6) de stockage de données, dont le format est immédiatement utilisable par l’unité de traitement de données (1). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le procédé comprend en outre une étape (170) d’affichage, par un module (70) de communication, des étapes du traitement de données, des corrélations de données, des fonctions prédéterminées sélectionnées, de la cohérence des données avec les tables de corrélations prédéfinies, de l’adéquation de la pluralité de flux d’entrées de données traitées avec des fonctions prédéterminées. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractériser en ce que le procédé comprend en outre une étape (181,182,183) de vérification selon un ensemble de règles déterminées, à la sortie de modules interconnectés de traitement que traverse la pluralité de flux de données pour préparer le jeu de données, comprenant des filtres (80), chacun étant prévu à la sortie de modules interconnectés de traitement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que le procédé comprend en outre une étape (160) de sélection d’une fonction prédéterminée pour laquelle l’adéquation, entre ladite fonction prédéterminée et un flux de données de la pluralité de flux d’entrée de données, présente la divergence la plus faible, par le module (40) de prétraitement de données. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l’étape (130) d’encodage comprend par le module (20) d’analyse descriptive des données : - l’identification (131) des données à encoder, - la modification (132) des données identifiées en données encodées, et - la mémorisation (133) des données encodées. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que l’étape (140) de traitement des données manquantes, comprend en outre une étape (143) de classification des données manquantes, par le module (40) de traitement de données. Système (10) de traitement des données pour la préparation d’un jeu de données mis en œuvre par une ressource de calcul de type ordinateur, comprenant une unité de traitement de données (1), ladite unité de traitement de données recevant une première pluralité (2,3,4) de flux d’entrée de données provenant de fournisseur de données différents, et comprenant un groupe de module interconnectés de traitement que traverse la première pluralité de flux de données pour préparer le jeu de données (5) en sortie, la pluralité de flux d’entrée de données et le jeu de données en sortie étant différent, ledit système comprenant : - Un module (20) d’analyse descriptive de données, configuré pour - à partir de la pluralité de flux d’entrée de données, standardiser les données à l’entrée de l’unité de traitement, et - transformer la pluralité de flux d’entrée de données normalisées en une pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, - Un module (40) de traitement de données, configuré pour, à partir de la pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, traiter des données manquantes, permettant de remplacer les données manquantes - Un moyen (90) d’éjection de données configuré pour sortir le jeu de données à partir de la pluralité de flux d’entrée de données traitées de l’unité de traitement de données. Unité (1) de traitement de données pour la préparation d’un jeu de données mis en œuvre par une ressource de calcul de type ordinateur, comprenant une première pluralité (2,3,4) de flux d’entrée de données provenant de fournisseur de données différents, et comprenant un groupe de module interconnectés de traitement que traverse la première pluralité de flux de données pour préparer le jeu de données (5) en sortie, la pluralité de flux d’entrée de données et le jeu de données en sortie étant différent, ladite unité de traitement comprenant : - Un module (20) d’analyse descriptive de données, configuré pour - à partir de la pluralité de flux d’entrée de données, standardiser les données à l’entrée de l’unité de traitement, et - transformer la pluralité de flux d’entrée de données normalisées en une pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, - Un module (40) de traitement de données, configuré pour, à partir de la pluralité de flux d’entrée de données normalisées et chiffrées, traiter des données manquantes, permettant de remplacer les données manquantes - Un moyen (90) d’éjection de données configuré pour sortir le jeu de données à partir de la pluralité de flux d’entrée de données traitées de l’unité de traitement de données,