La même taille ne convient pas à tout le monde : Utiliser l'apprentissage automatique pour analyser l'hétérogénéité de l'effet du traitement et concevoir des politiques ciblées.

La forêt causale est un algorithme d'apprentissage automatique qui permet d'estimer les effets du traitement dans différentes unités ou sous-ensembles de données tout en tenant compte des facteurs de confusion potentiels. Elle peut traiter des structures de données complexes, y compris des interactions et des relations non linéaires, sans nécessiter d'hypothèses fortes sur la distribution des données sous-jacentes. Elle est donc particulièrement utile dans les situations où les modèles de régression traditionnels ne parviennent pas à capter l'hétérogénéité de l'effet du traitement. Elle fournit des estimations fiables de l'impact des interventions ou des changements de politique, ce qui permet de prendre des décisions mieux informées, d'allouer plus efficacement les ressources et d'adapter les interventions à des sous-groupes spécifiques de la population afin d'obtenir un impact maximal.

Ce webinaire va se concentrer sur la vulgarisation de cet outil d'évaluation d'impact.