Feature Engineering
Techniques de création, sélection et transformation de features pour améliorer la performance de vos modèles d'apprentissage automatique.
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Feature Engineering Temps Réel : Le Chaînon Manquant entre Données et Modèles IA
En 2026, 78% des échecs ML en production sont liés aux features, pas aux modèles (Gartner Report). Pendant que les data scientists optimisent des architectures transformers complexes, les pipelines de features sont construits à la va-vite avec SQL batch, créant un écart fatal entre entraînement et production : training-serving skew. Le feature engineering temps réel résout ce problème en calculant les features à la volée sur des streams de données (Kafka, Pulsar), permettant aux modèles ML de d
Feature Store en 2025 : est-ce encore utile en production IA ?
Les feature stores ont fait beaucoup de bruit dans le monde du MLOps il y a quelques années. Présentés comme la solution miracle pour industrialiser le machine learning, ils promettaient de résoudre tous nos problèmes de gestion de features. Mais aujourd'hui, en 2025, alors que les architectures de ML ont considérablement évolué, la question mérite d'être posée : est-ce que les feature stores sont toujours pertinents ? Spoiler : la réponse n'est pas binaire. C'est quoi, un feature store, déjà