Salut l'équipe et la communauté JMP,
Voici mes propositions, principalement axées sur la plateforme "Model Screening", mais qui pourraient peut-être être étendues à d'autres plateformes si cela s'avère pertinent. J'espère que ces idées ne vous sembleront pas trop folles ou "off".
- Qu'est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ?
- Lors de la comparaison de différentes méthodes via la plate-forme "Model Screening", les métriques utilisées pour comparer les méthodes sont R² et Mean/Std RASE. Même s'il peut déjà guider et mettre en évidence certains choix concernant les "meilleures méthodes", il peut être parfois difficile de comparer et de faire un choix lorsque les résultats sont similaires entre plusieurs méthodes.
- Il ne semble y avoir aucune indication sur la "complexité" des méthodes utilisées dans cette plateforme (peut-être via un critère d'information comme AICc/BIC, ou une simple métrique de temps de calcul ("elapsed time" disponible dans le triangle rouge mais pas par défaut) ), ce qui pourrait être une information intéressante et importante si le modèle va être utilisé en production, où la latence du modèle pourrait être un paramètre important.
- Enfin, la durabilité étant l'une des priorités les plus importantes aujourd'hui, il pourrait être intéressant de comparer les modèles non seulement sur leurs performances "statistiques", mais aussi de prendre en considération le temps de calcul/la consommation d'énergie à travers des métriques pertinentes.
- Quelles sont les améliorations que vous aimeriez voir ?
- Serait-il possible d'ajouter des graphiques concernant l'évolution du R² pour différentes méthodes, et peut-être aussi un graphique avec Mean RASE (et Std RASE comme intervalles dans le graphique) pour mieux évaluer les différences entre les méthodes ?
- Serait-il possible d'ajouter d'autres métriques d'évaluation, notamment une métrique centrée sur la complexité du modèle (AICc/BIC et/ou temps de calcul par défaut) ? Cela peut aider à trier les performances de modèles similaires en promouvant les plus simples (comme il se doit, toujours privilégier les modèles parcimonieux/simples si/quand cela est possible).
- Étant donné que le temps de calcul est facilement enregistré ("le temps écoulé" est disponible dans les options du triangle rouge), il serait bon de mettre en évidence cette information dans les résultats de la plate-forme comme une indication de la "durabilité/complexité du modèle". Si possible, l'utilisation de ces informations et des informations de l'équipement/de l'appareil/de l'ordinateur utilisé par JMP peut permettre de créer des indicateurs, tels que l'initiative open source "Code Carbon", fournissant des émissions de CO2 basées sur le temps de calcul, le GPU/CPU, l'énergie consommation : Motivation — Documentation CodeCarbon 2.0.0 (mlco2.github.io)
- Pourquoi cette idée est-elle importante ?
- Comme JMP est célèbre pour son interactivité entre les graphiques et sa facilité d'utilisation/d'accès grâce à des graphiques utiles qui aident les non-statisticiens à obtenir les informations pertinentes, il serait intéressant d'envisager d'ajouter des visualisations dans la plate-forme "Model Screening", puisque les graphiques disponibles sont "seulement" "Actual by Predicted" et "Profiler". Il peut y avoir un manque de visualisation pour le processus de prise de décision concernant le choix de la méthode.
- JMP étant orienté vers les ingénieurs et les scientifiques, avoir une idée claire de la complexité d'un modèle peut aider à choisir le meilleur compromis entre précision, explicabilité et rapidité. L'ajout d'une métrique de complexité peut également aider les utilisateurs de JMP à la considérer non seulement à des fins d'exploration/découverte, mais aussi comme un outil de prototypage pour le mode de production, où la latence des modèles est un facteur important.
- JMP compte déjà de nombreuses personnes dans sa communauté qui sont dévouées ou passionnées par l'environnement. Les "Data for Green" soulignent également l'engagement de JMP envers la durabilité et l'environnement. Pouvoir fournir une information dans cette plateforme qui peut mettre en évidence l'impact et aider à différencier les méthodes basées sur une métrique pertinente semble être une énorme opportunité et un différenciateur clé par rapport à d'autres logiciels, ainsi qu'être capable de sensibiliser.
Au plaisir de connaître vos retours, et si des personnes sont intéressées à commenter, n'hésitez pas 
Bonne année et tout le meilleur,
