ML appliqué8 min
Pourquoi votre baseline mérite plus d'amour que votre modèle
Un modèle complexe qui bat à peine une moyenne glissante n'est pas une victoire. C'est un avertissement.
#modélisation#évaluation#baselines
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MLOps12 min
Data validation avec Great Expectations : le guide pragmatique
Comment des contrats de données ont réduit nos incidents de pipeline de 70 % — sans bureaucratie.
#pipelines#qualité-des-données#tests
Interprétabilité6 min
SHAP en production : ce que la doc ne dit pas
Coût de calcul, stabilité des explications, pièges de corrélation — un an de retour d'expérience.
#explainability#production
MLOps10 min
Feature stores : en avez-vous vraiment besoin ?
Spoiler — souvent non. Et c'est très bien comme ça.
#infrastructure#architecture
ML appliqué7 min
Notebooks reproductibles : ma checklist en 8 points
Les habitudes qui sauvent des semaines de débogage — et votre crédibilité le jour de la revue.
#reproductibilité#notebooks
