L'inférence statistique est le processus qui consiste à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données. Il existe de nombreux modes d'inférence, notamment la modélisation statistique, les stratégies axées sur les données et l'utilisation explicite de plans et de la randomisation dans les analyses. En outre, il existe de vastes théories (fréquentistes, bayésiennes, de vraisemblance, basées sur la conception, ...) et de nombreuses complexités (données manquantes, confusion observée et non observée, biais) pour la réalisation de l'inférence. Un praticien peut souvent se retrouver dans un labyrinthe débilitant de techniques, de philosophies et de nuances. Ce cours présente les principes fondamentaux de l'inférence dans une approche pratique pour faire avancer les choses. Après avoir suivi ce cours, les étudiants comprendront les grandes orientations de l'inférence statistique et utiliseront ces informations pour faire des choix éclairés dans l'analyse des données.