Le framework en 6 étapes
1. Cadrage du problème (5 min)
- Quel est l'objectif métier exact ?
- À quoi ressemble le succès (KPI) ?
- Est-ce supervisé ? En ligne ou par lots ?
2. Stratégie de données (5 min)
- Quelles données existent ? Volume, fraîcheur, qualité ?
- Comment gérer les étiquettes manquantes ?
- Contraintes de confidentialité/conformité ?
3. Feature engineering (10 min)
- Caractéristiques brutes disponibles
- Caractéristiques calculées/agrégées
- Caractéristiques d'embedding (texte, images)
4. Modélisation (10 min)
- Baseline (à base de règles)
- Approche ML (gradient boosting / NN)
- Métrique d'évaluation et pourquoi
5. Serving (10 min)
- Par lots ou en temps réel ?
- Exigences de latence
- Conception du feature store
6. Monitoring (5 min)
- Dérive des données, dérive du concept
- Plan de test A/B
- Déclencheur de réentraînement