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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