DétectionGarantir la performance et la fiabilité des modèles de Machine Learning en production : le rôle central des sources de données et des feature stores

Afin d'assurer la performance des modèles de machine learning en production, il est crucial d'intégrer efficacement les sources de données et les feature stores. Cette démarche permet de centraliser la gestion des caractéristiques, d'automatiser les pipelines d'ingestion de données et d'en garantir la cohérence tout au long du cycle de vie du modèle (entraînement, évaluation, inférence).