En informatique, GIGO (garbage in, garbage out) est l'idée selon laquelle des données d'entrée défectueuses ou absurdes produisent des sorties absurdes ou « déchets ». Au Royaume-Uni, le terme parfois utilisé est « rubbish in, rubbish out » (RIRO)..
Le principe s'applique également de manière plus générale à toute analyse et logique, en ce sens que les arguments ne sont pas valables si leurs prémisses sont erronées.
Historique
L'expression est populaire dès la naissance de l'informatique, et s'applique encore plus aujourd'hui puisque les ordinateurs récents peuvent produire de plus grandes quantités de données ou d'informations erronées en peu de temps. La première utilisation de ce terme remonte à un article du de l'agence de presse The Times of Northwest Indiana portant sur les mathématiciens de l'armée américaine et leur travail avec les premiers ordinateurs. William D. Mellin y décrit que les ordinateurs ne peuvent pas penser par eux-mêmes et que des entrées « mal programmées » conduisent inévitablement à des résultats incorrects. Une remarque similaire est notée par un des précurseurs de l'informatique :
Plus récemment, la Marine Accident Investigation Branch parvient à une conclusion similaire :
Le terme pourrait être dérivé de Last in, first out (LIFO) ou first in, first out (FIFO)..
Usage GIGO est couramment utilisé pour décrire des erreurs dans la prise de décision, dues à des données erronées, incomplètes ou imprécises.
Ce terme peut également être utilisé pour décrire un fichier audio ou vidéo numérique de mauvaise qualité . Bien que la numérisation puisse être la première étape du nettoyage d'un signal analogique, elle n'améliore pas la qualité du fichier : les défauts originels seront toujours enregistrés, mais pourront être identifiés et éliminés lors d'une étape ultérieure par le traitement numérique du signal.
GIGO était aussi le nom d'un programme passerelle de Usenet vers FidoNet, MAUSnet, entre autres..
En statistique Une analyse statistique est toujours possible avec des données incorrectes. Même si elles peuvent empêcher une analyse correcte., les données peuvent toujours être traitées. D'où l'importance de connaître les conditions de récupération de l'échantillon.
Le proverbe « une horloge cassée a raison deux fois par jour » en est un exemple : ce « résultat » peut être défini comme partiellement correct, en notant que certains réglages de l'heure ne sont corrects que deux fois par jour, lorsque l'observation coïncide avec le résultat attendu par accident.
Voir aussi Biais algorithmique
Erreur standard
Références
Cet article se base sur le contenu du Free On-line Dictionary of Computing datant du et incorporé sous les termes de la GFDL, version 1.3 ou ultérieure.
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