← NotesExpérimentation6 octobre 2026 · 5–7 min de lecture

13 communes sur 53 : tester la robustesse d'un classement

Le score combine trois indicateurs à poids égaux. En le recalculant sans le satellite, puis avec l'altitude seule, seules 13 communes gardent un rang stable. Ce que ça dit du score, et comment l'appli l'affiche.

Dans cette note
  1. La question
  2. Le protocole
  3. Le résultat
  4. Ce que l’appli en fait
  5. Ce que j’en retiens
  6. Citer cette note
  7. Discussion
Domaines

Data ScienceGeospatial

La question

Le score de l’observatoire est la moyenne, à poids égaux, des z-scores de trois indicateurs : altitude basse, part de surface en cuvette, eau stagnante détectée par radar. Ce choix de poids est raisonnable, mais arbitraire.

Question : si on change la recette, le classement change-t-il ?

Le protocole

Le rang de chaque commune est recalculé de deux autres façons :

  1. sans les données radar (altitude et cuvettes seulement) ;
  2. avec l’altitude seule.

Pour chaque commune, on retient l’écart maximal entre ses trois rangs. Le classement est jugé stable si cet écart ne dépasse pas 10 rangs.

Le résultat

Seules 13 communes sur 53 gardent un rang stable.

CommuneRangÉcart maximalStable
Pikine Ouest11Oui
Malika23Oui
Bargny318Non
Yenne1037Non
Mermoz-Sacré-Cœur521Oui
Sicap-Liberté530Oui

Les extrêmes tiennent : le haut du classement (Pikine Ouest, Malika, Keur Massar Nord) et le bas (Sicap, Mermoz, Ouakam). Le milieu, lui, dépend des choix de méthode : Bargny, 3e, varie de 18 rangs selon la variante ; Yenne, 10e, de 37 rangs.

Ce que l’appli en fait

Chaque fiche commune affiche un badge de confiance (haute, moyenne ou faible) calculé à partir de cette stabilité et de la détectabilité de l’eau par le radar. Une phrase d’explication apparaît au survol : le lecteur voit le rang, et ce qu’il vaut.

Ce que j’en retiens

  • Un classement sans test de robustesse donne une fausse impression de précision. Le test ne coûte que quelques lignes de code.
  • Ici, l’information fiable se trouve surtout aux extrêmes : quelles communes sont nettement plus, ou nettement moins, exposées.
  • Prochaines étapes : une analyse de sensibilité plus systématique sur les poids, et une validation sur des inondations observées.

Citer cette note

Djarabé, C. (2026). 13 communes sur 53 : tester la robustesse d'un classement. TheLab. https://thelab-beta.vercel.app/notes/robustesse-classement/

Référence BibTeX
@misc{djarabe2026robustesseclasse,
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Discussion

Une question sur la méthode, une limite que j'ai manquée, une piste à creuser ? Les commentaires sont publics et passent par un compte GitHub.

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