Machine learning

Le machine learning sert dès qu'il faut apprendre à partir de données plutôt que de définir des règles à la main :

• Prévision — ventes, stocks, churn, demande énergétique, gaspillage.
• Classification — catégoriser automatiquement des documents, des tickets de support, des prospects.
• Détection d'anomalies — fraude, défaut industriel, comportement utilisateur suspect.
• Recommandation — produits, contenus, offres commerciales adaptées à chaque utilisateur.
• Optimisation — tournée logistique, planification de ressources, pricing dynamique.

1. Vérifier la donnée — quel volume, quelle qualité, quelle fraîcheur ? Sans donnée propre, pas de modèle utile.
2. Choisir le bon type de modèle selon le problème (régression, classification, clustering, séries temporelles...).
3. Itérer — partir d'un modèle simple (souvent suffisant), puis l'améliorer si la précision est insuffisante.
4. Mettre en production — pipeline d'inférence, intégration dans les outils métier, monitoring de la dérive du modèle dans le temps.

• Qualité des données — un mauvais jeu de données produit un mauvais modèle, quelle que soit la finesse de l'algorithme.
• Biais — auditer les biais du modèle (genre, origine, géographie) avant tout déploiement client.
• Maintenance — un modèle se dégrade quand la réalité évolue. Prévoir un réentraînement régulier et un suivi des performances.