F1 Score in Machine Learning (Score F1 dans l’apprentissage automatique)

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi, malgré une grande précision, un modèle d’apprentissage automatique peut ne pas répondre aux attentes dans des applications réelles ? Il s’agit d’un dilemme intriguant que rencontrent de nombreux professionnels et qui souligne la nécessité d’une mesure plus nuancée pour évaluer les performances des modèles. Cette énigme nous amène au score F1, une mesure d’évaluation critique qui examine en profondeur la précision et le rappel des modèles prédictifs.

Dans le domaine des problèmes de classification binaire et multi-classe, la précision seule peut donner une image faussement rose, en particulier lorsque les données sont déséquilibrées. C’est là que le score F1 entre en jeu, offrant une évaluation plus équilibrée grâce à la moyenne harmonique de la précision et du rappel. Contrairement à la moyenne arithmétique, la moyenne harmonique met l’accent sur les chiffres les plus bas, ce qui garantit que les faux positifs et les faux négatifs reçoivent toute l’attention nécessaire, offrant ainsi une vision plus holistique des performances du modèle.

Qu’est-ce que le score F1 en apprentissage automatique ? #

Lorsque la précision et le rappel sont d’une importance capitale et que l’on ne peut se permettre de privilégier l’un par rapport à l’autre, le score F1 s’impose comme la mesure de référence. Ce score représente la moyenne harmonique de la précision et du rappel, une méthode de calcul d’une moyenne qui pénalise à juste titre les valeurs extrêmes.

L’image ci-dessous présente les formules mathématiques qui sous-tendent la moyenne arithmétique, la moyenne géométrique et la moyenne harmonique.

L’essence du score F1 réside dans sa capacité à saisir le compromis entre les deux composantes essentielles de la performance d’un modèle : la précision, qui mesure le nombre d’éléments identifiés comme positifs qui le sont réellement, et le rappel, qui mesure le nombre d’éléments positifs réellement identifiés par le modèle.

L’importance du score F1 devient particulièrement évidente lorsqu’il s’agit d’ensembles de données présentant un déséquilibre entre les classes – un scénario courant dans des domaines tels que la détection des fraudes, où les transactions frauduleuses sont rares par rapport aux transactions légitimes. Dans ce cas, un modèle peut avoir une grande précision en prédisant simplement la classe majoritaire, mais cela est trompeur car il ne parvient pas à détecter les cas rares mais cruciaux de fraude. Prenons un exemple concret :

Supposons que vous soyez une banque comptant 1 000 000 de clients. Comme il est très difficile de commettre une fraude, disons que seuls 100 de vos clients sont des criminels du crédit, qui ont l’intention de voler l’argent des autres personnes qui effectuent des opérations bancaires chez vous.

Il serait très facile de créer un programme informatique qui « détecte la fraude » avec une précision de plus de 99 %. Le programme suivrait la logique suivante :

Examiner chaque client un par un. Sans regarder aucun de ses relevés de carte de crédit, ni l’historique de son compte courant, ni même son nom, classez cette personne comme un client non frauduleux.

Si nous classons simplement tout le monde dans la catégorie « non frauduleux », notre programme informatique classera correctement 999 900 clients. C’est une précision de 99,99 % !

… Mais comme nous pouvons le voir, ce programme informatique n’est pas du tout artificiellement intelligent. En fait, c’est le contraire. Il est naturellement stupide. Il ne fait absolument aucun travail et n’attrape aucun des fraudeurs. Pourtant, avec une précision de 99,99 %, nous pourrions prétendre à tort que le programme informatique est « intelligent ».

Le score F1 atténue ce problème en pondérant de manière égale les faux positifs et les faux négatifs, ce qui garantit qu’un score élevé ne peut être obtenu que par un modèle performant sur les deux fronts.

Toutefois, le score F1 est sensible aux variations de la précision et du rappel, ce qui signifie qu’un modèle doit maintenir un équilibre entre ces deux mesures pour obtenir un score F1 élevé. Cette sensibilité est une arme à double tranchant : elle peut fournir des informations nuancées sur les performances d’un modèle, mais elle signifie également qu’un modèle peut être sévèrement pénalisé pour des faiblesses dans l’une ou l’autre des mesures, comme l’indique le blog Serokell.

En outre, l’impact des faux positifs et des faux négatifs sur le score F1 ne peut être surestimé. Un faux positif se produit lorsqu’une instance est classée à tort comme positive, tandis qu’un faux négatif se produit lorsqu’une instance positive n’est pas classée. Ces deux types d’erreurs sont tout aussi préjudiciables au score F1. Une précision et un rappel « parfaits », où le modèle identifie correctement tous les positifs sans aucun faux positif ou négatif, se traduisent par un score F1 de 1, ce qui est le scénario idéal. À l’inverse, un score F1 faible indique que le modèle peut être considérablement amélioré dans l’une ou l’autre des mesures, voire dans les deux.

Il est parfois plus important de détecter les faux négatifs que les faux positifs. Par exemple, dans l’exemple de la fraude bancaire ci-dessus, il est beaucoup plus facile d’accuser accidentellement quelqu’un de fraude (un faux positif) que de récupérer l’argent d’un criminel qui est passé entre les mailles du filet (un faux négatif).

De même, s’il s’agit de technologie médicale, il est beaucoup plus intéressant d’obtenir un faux positif – dire à une personne qui n’a pas de cancer qu’elle a un cancer, par exemple – que d’obtenir un faux négatif – dire à une personne atteinte d’un cancer qu’elle n’a pas de cancer et la laisser ne pas être traitée.

Dans d’autres cas, il est plus important de détecter les faux positifs que les faux négatifs. Nous vous laissons le soin d’imaginer un tel scénario.

Malgré son utilité, le score F1 a des limites, comme son incapacité à saisir le taux de faux négatifs ou la spécificité. Cela signifie que dans certains contextes, où les vrais négatifs sont aussi importants que les vrais positifs, le score F1 peut ne pas donner une image complète des performances d’un modèle. Par conséquent, bien que le score F1 soit un outil puissant pour évaluer les classificateurs, il doit être considéré avec d’autres mesures pour obtenir une compréhension complète des capacités d’un modèle.

Formule du score F1 #

En pénétrant dans le cœur mathématique du score F1, nous trouvons une formule qui est le phare de l’équilibre dans le monde de la classification : F1 = 2 * (précision * rappel) / (précision + rappel). Voir l’image ci-dessus pour les formules de précision et de rappel. Cette équation n’est pas une simple chaîne de variables et d’opérateurs ; c’est l’expression d’un équilibre, qui garantit que ni la précision ni le rappel n’affectent de manière disproportionnée l’évaluation des performances d’un modèle d’apprentissage automatique.

La conception de la formule du score F1 reflète une solution élégante à un problème complexe. Le facteur 2 dans la formule du score F1, comme l’explique le glossaire Deepchecks, n’est pas arbitraire. Il sert à ajuster l’échelle de la mesure afin qu’elle transmette les propriétés de la moyenne harmonique. Notamment, la moyenne harmonique diffère de la moyenne arithmétique en pénalisant plus fortement les extrêmes. Par conséquent, un modèle ne peut obtenir un score F1 élevé que si la précision et le rappel sont tous deux élevés, ce qui permet d’éviter une métrique de performance biaisée due à un déséquilibre entre les faux positifs et les faux négatifs.

L’importance du facteur 2

• Double le produit de la précision et du rappel : En multipliant le numérateur par 2, nous nous assurons que le produit de la précision et du rappel est correctement représenté dans la formule.

• Maintient l’équilibre : La moyenne harmonique nécessite intrinsèquement ce facteur pour s’assurer que ni la précision ni le rappel ne dominent.

• Reflète une importance égale : Cela signifie que la précision et le rappel contribuent de manière égale à la note F1 finale.

Cas extrêmes : Lorsque la précision ou le rappel est égal à 0

La note F1 est impitoyable à l’égard des modèles qui échouent complètement en termes de précision ou de rappel. Prenons le cas où la précision est égale à 0. Cela impliquerait l’absence de vrais positifs parmi les positifs prédits, ce qui ramènerait le numérateur de la formule F1 à zéro. De même, si le rappel atteint le niveau le plus bas à 0, pas un seul vrai positif n’est capturé par le modèle. Dans les deux cas, quelle que soit la valeur de l’autre mesure, le score F1 chute à 0, ce qui met en évidence un échec complet dans un aspect de la classification.

Asymétrie et insensibilité

La relation entre la précision et le rappel est asymétrique ; l’une peut être élevée alors que l’autre est faible, et vice versa. Cependant, le score F1 est insensible à cette asymétrie. Il ne fait pas la différence entre la précision ou le rappel qui contribue davantage à la baisse du score, mais seulement que l’équilibre harmonique est perturbé.

Le compromis entre précision et rappel

Le compromis inhérent entre la précision et le rappel apparaît lorsque nous tentons d’optimiser l’un au détriment de l’autre. Le relèvement du seuil de classification peut augmenter la précision mais réduit souvent le rappel car moins de positifs sont identifiés. Inversement, l’abaissement du seuil augmente généralement le rappel au détriment de la précision, car davantage d’instances sont classées comme positives, y compris celles qui ne le sont pas. Le score F1 résume ce compromis, devenant une boussole qui guide les modèles vers une performance de classification plus équilibrée.

Dans cette danse finement réglée entre la précision et le rappel, le score F1 reste une mesure inébranlable, impartiale à l’égard de l’un ou l’autre côté, tout en récompensant toujours l’harmonie de leur union. C’est cet équilibre délicat qui fait du score F1 une mesure de choix pour de nombreux praticiens dans le domaine de l’apprentissage automatique, en particulier dans les situations où les faux positifs et les faux négatifs ont des conséquences importantes.

Comment calculer le score F1 #

Le calcul du score F1 commence par la compréhension de deux éléments fondamentaux : la précision et le rappel. Ces mesures sont issues de la matrice de confusion, un tableau composé de vrais positifs, de faux positifs, de faux négatifs et de vrais négatifs. La matrice de confusion nous informe non seulement sur les erreurs commises par un modèle, mais elle nous éclaire également sur la manière de calculer ces mesures essentielles.

Précision et rappel à partir d’une matrice de confusion

Pour illustrer notre propos, considérons une matrice de confusion avec des valeurs hypothétiques : 50 vrais positifs, 10 faux positifs et 5 faux négatifs. La précision mesure l’exactitude des prédictions positives, calculée comme le rapport entre les vrais positifs et la somme des vrais positifs et des faux positifs (TP/(TP+FP)). Dans notre exemple, la précision serait de 50/(50+10), soit 0,833. Le rappel, quant à lui, évalue la capacité du modèle à identifier tous les vrais positifs, calculée comme le rapport entre les vrais positifs et la somme des vrais positifs et des faux négatifs (TP/(TP+FN)), ce qui donne 50/(50+5), soit 0,909.

• Précision : 50/(50+10) = 0,833

• Rappel : 50/(50+5) = 0.909

Exemple de calcul du score F1

Le score F1 harmonise ensuite ces mesures à l’aide de la formule suivante : F1 = 2 * (précision * rappel) / (précision + rappel). En appliquant nos valeurs de précision et de rappel, nous obtenons un score F1 de 2 * (0,833 * 0,909) / (0,833 + 0,909), ce qui donne un score impressionnant de 0,869. Cet exemple numérique, inspiré du guide du blog de V7 Labs, démontre l’étape intermédiaire du calcul de la précision et du rappel avant d’arriver au score F1.

• Score F1 : 2 * (0,833 * 0,909) / (0,833 + 0,909) = 0,869

Impact des valeurs sur le score F1

Les valeurs des vrais positifs, des faux positifs et des faux négatifs ont chacune un impact important sur le score F1. Une augmentation du nombre de faux positifs diminue la précision, tandis qu’une augmentation du nombre de faux négatifs diminue le rappel, ce qui entraîne une baisse de la note F1. À l’inverse, l’augmentation du nombre de vrais positifs améliore à la fois la précision et le rappel, ce qui fait monter la note F1.

Interprétation des fourchettes du score F1

Il est essentiel de comprendre la fourchette dans laquelle se situe la note F1, car elle donne des indications sur les performances du modèle. En règle générale, un score proche de 1 indique un modèle robuste, tandis qu’un score proche de 0 indique une performance médiocre. Le seuil contextuel d’un « bon » score F1 varie d’un domaine à l’autre, certains secteurs exigeant des références plus élevées en raison des enjeux plus importants liés à une classification erronée. Les informations fournies par Spot Intelligence suggèrent qu’un score supérieur à 0,7 peut être considéré comme acceptable dans certains contextes, alors que dans des domaines comme la médecine ou la détection des fraudes, ce seuil peut être nettement plus élevé.

Classification multi-classe : Micro, macro et moyennes pondérées

Lorsque nous nous aventurons dans le domaine de la classification multi-classes, le calcul du score F1 devient plus nuancé. Nous devons choisir entre les moyennes micro, macro et pondérées pour agréger les scores F1 dans plusieurs classes. La moyenne micro calcule le total des vrais positifs, des faux positifs et des faux négatifs pour toutes les classes avant de calculer la précision, le rappel et, par conséquent, le score F1. Le calcul de la moyenne macro calcule le score F1 pour chaque classe indépendamment, puis prend la moyenne, sans tenir compte du déséquilibre entre les classes. Le calcul de la moyenne pondérée, comme l’explique Sefidian, prend en compte le déséquilibre des classes en pondérant le score F1 de chaque classe par son support (le nombre d’instances vraies pour chaque classe).

Chaque méthode de calcul de la moyenne présente une optique différente pour examiner les performances du modèle, et le choix de la méthode doit s’aligner sur les objectifs et les préoccupations spécifiques de la tâche d’apprentissage automatique en question. L’interprétation du score F1 dans la classification multi-classes nécessite une approche réfléchie, qui tient compte de la distribution des classes et de l’importance de la prédiction précise de chaque classe.

Grâce à ce processus méticuleux de calcul et d’interprétation, le score F1 témoigne de la capacité d’un modèle à classifier avec un équilibre judicieux entre la précision et le rappel. C’est l’harmonie de ces mesures qui, en fin de compte, façonne le récit des performances d’un modèle dans le paysage en constante évolution de l’apprentissage automatique.

Implémentation du score F1 en Python avec scikit-learn #

Le succès des modèles d’apprentissage automatique dépend non seulement de la précision des prédictions, mais aussi de la capacité à quantifier leurs performances. Le score F1 est une mesure essentielle à cet égard, en particulier lorsque le coût des faux positifs et des faux négatifs est élevé. La mise en œuvre du score F1 dans un pipeline d’apprentissage automatique Python utilisant scikit-learn, une puissante bibliothèque d’apprentissage automatique, implique des fonctions spécifiques et un examen minutieux des paramètres.

Utiliser les métriques de scikit-learn

Le module sklearn.metrics fournit la fonction f1_score, un outil essentiel pour l’évaluation des modèles. Pour utiliser cette fonction, il faut d’abord ajuster un modèle aux données d’apprentissage et faire des prédictions. Avec ces prédictions et les vraies étiquettes à portée de main, le calcul du score F1 est simple :

Cet extrait calcule le score F1 pour un problème de classification binaire. Toutefois, le paramètre de moyenne doit être pris en compte dans le cas d’une classification multi-classes.

Traitement des cas multi-classes

Dans les scénarios multi-classes, le paramètre average devient essentiel. Il accepte des valeurs telles que « micro », « macro », « pondéré » et « échantillons » (pour la classification multi-labels). Chacune de ces valeurs offre une approche différente pour calculer la moyenne des scores F1 entre les classes :

• micro » : Calcule les métriques globalement en comptant le total des vrais positifs, des faux négatifs et des faux positifs.

• macro » : Calculer les métriques pour chaque étiquette et trouver leur moyenne non pondérée. Cette méthode ne tient pas compte du déséquilibre des étiquettes.

• ‘pondéré’ : Calcule les métriques pour chaque étiquette et trouve leur moyenne pondérée par le support (le nombre d’instances vraies pour chaque étiquette).

• ‘samples’ : Calcule les métriques pour chaque instance et trouve leur moyenne (uniquement utile pour la classification multi-label, où chaque ensemble d’étiquettes est un vecteur binaire).

Voici un exemple d’utilisation de la fonction f1_score pour la classification multi-classes :

Considérations pratiques et pièges

Lors de la mise en œuvre du score F1, il convient de prétraiter les données de manière efficace afin de garantir des résultats fiables. La normalisation, le traitement des valeurs manquantes et l’encodage correct des variables catégorielles sont des conditions préalables à l’apprentissage et à l’évaluation des modèles.

En outre, la sélection du type de moyenne approprié est cruciale. Le choix dépend de la nature du problème et des caractéristiques de l’ensemble de données. Par exemple, la moyenne « macro » traite toutes les classes de manière égale, ce qui peut ne pas convenir aux ensembles de données déséquilibrés. Le calcul de la moyenne « pondérée », en revanche, peut compenser le déséquilibre des classes en prenant en compte le soutien de chaque classe.

Les pièges potentiels lors de la mise en œuvre comprennent l’ignorance du déséquilibre des classes ou l’utilisation d’une méthode de calcul de la moyenne inappropriée, ce qui conduit à une évaluation trompeuse de la performance du modèle. Il est également essentiel de veiller à ce que les données utilisées pour calculer le score F1 soient distinctes des données utilisées pour la formation afin d’éviter l’ajustement excessif et de garantir une évaluation impartiale.

En intégrant le score F1 dans le processus d’évaluation au sein d’un pipeline d’apprentissage automatique, les praticiens obtiennent une compréhension plus nuancée de la performance de leurs modèles, en particulier dans les contextes où la précision et le rappel sont également significatifs. La mise en œuvre en Python avec scikit-learn, telle qu’elle est décrite et illustrée, témoigne de la polyvalence de la métrique et de l’utilité de la bibliothèque dans les efforts d’apprentissage automatique.

Cas d’utilisation du score F1 #

Le score F1 apparaît comme une balise d’évaluation dans les domaines où les conséquences d’une mauvaise classification sont importantes. Il ne s’agit pas seulement d’un chiffre, mais d’un récit qui guide des décisions cruciales dans diverses industries. Explorons l’aspect pratique du score F1 à travers des scénarios où son application n’est pas seulement bénéfique, mais primordiale.

Diagnostic médical

Dans le domaine des soins de santé, et plus particulièrement du diagnostic médical, le score F1 revêt une importance vitale. Dans ce cas, le coût d’un faux négatif – le fait de ne pas identifier une pathologie – peut entraîner un retard de traitement et des conséquences potentiellement fatales. Inversement, les faux positifs peuvent entraîner une anxiété inutile et des procédures invasives pour les patients. Un score F1 élevé dans les modèles de diagnostic signifie un équilibre solide entre la précision et le rappel – une assurance que le modèle est fiable dans la détection des vrais cas de maladie sans un nombre excessif de fausses alarmes.

Détection des fraudes

Le secteur financier s’appuie sur des modèles d’apprentissage automatique pour détecter les activités frauduleuses. Dans ce domaine, un faux négatif se traduit par une perte financière, tandis qu’un faux positif peut entraîner le blocage de transactions légitimes, ce qui nuit à la confiance des clients. Le score F1 devient la mesure de choix pour s’assurer qu’un système de détection des fraudes minimise efficacement les deux erreurs. Il est essentiel pour affiner le modèle afin de détecter le plus grand nombre possible de transactions frauduleuses sans gêner les clients légitimes.

Jeux de données déséquilibrés

Le score F1 est très utile dans les scénarios où les ensembles de données sont déséquilibrés, c’est-à-dire lorsqu’une classe est nettement plus nombreuse que les autres. Dans ce cas, la précision peut être trompeuse, car un modèle peut ne prédire que la classe majoritaire et obtenir malgré tout un score de précision élevé. Le score F1, en revanche, reflète les véritables performances du modèle dans toutes les classes en équilibrant la précision et le rappel, ce qui le rend indispensable pour la sélection et la comparaison des modèles.

Équilibre précision-rappel

L’ajustement du seuil des algorithmes de classification est un art qui nécessite une évaluation minutieuse. Le score F1 joue un rôle essentiel dans la recherche du point idéal où la précision et le rappel sont optimisés. Il guide la sélection d’un seuil qui maintient un équilibre, garantissant que le modèle ne penche pas trop vers la précision ou le rappel, ce qui est primordial dans les cas où les faux positifs et les faux négatifs entraînent des coûts significatifs.

Sélection et ingénierie des caractéristiques

La sélection et l’ingénierie des caractéristiques sont essentielles à la construction d’un modèle d’apprentissage automatique performant. Le score F1 permet d’identifier les caractéristiques qui contribuent à un modèle de prédiction équilibré. En évaluant l’impact des caractéristiques individuelles ou des combinaisons sur le score F1, les scientifiques des données peuvent concevoir leurs modèles pour améliorer la précision et la mémorisation, ce qui aboutit finalement à des prédictions plus précises et plus fiables.

En considérant le score F1 comme une mesure critique, les industries s’assurent qu’elles ne se contentent pas de chasser les chiffres, mais qu’elles améliorent véritablement les résultats et l’expérience des utilisateurs finaux. Qu’il s’agisse d’un patient en attente d’un diagnostic, d’une banque luttant contre la fraude ou d’un chercheur de données aux prises avec un ensemble de données déséquilibré, le score F1 sert de guide pour la précision et la fiabilité dans un monde de prédictions souvent incertain. À travers l’objectif du score F1, nous obtenons une image plus complète de la performance du modèle, qui favorise la confiance et la fiabilité dans les applications d’apprentissage automatique.

Score F1 et précision #

Lorsque l’on s’aventure dans le domaine de l’évaluation des modèles d’apprentissage automatique, on est rapidement confronté à l’interaction délicate entre différentes mesures. Parmi celles-ci, le score F1 et la précision apparaissent souvent comme des figures centrales, mais leurs messages peuvent parfois diverger, ce qui conduit à une énigme connue sous le nom de « paradoxe de la précision ».

La nature trompeuse de la précision

• La précision, bien qu’intuitivement attrayante en raison de son calcul simple, n’est pas à la hauteur face au déséquilibre des classes, un scénario courant dans les données réelles.

• Un modèle peut naïvement prédire la classe majoritaire pour toutes les instances et obtenir une précision élevée, masquant ainsi son incapacité à prédire correctement les instances de la classe minoritaire.

• Cette surestimation des performances est particulièrement trompeuse dans les applications critiques telles que le dépistage des maladies, où le fait de ne pas identifier les cas positifs peut avoir des conséquences désastreuses.

Le « paradoxe de la précision

• Le « paradoxe de la précision » met en évidence le phénomène selon lequel les modèles ayant une grande précision peuvent avoir un faible pouvoir prédictif. Ce paradoxe survient lorsque la mesure de la précision est déconnectée de la réalité de l’efficacité du modèle.

• Le score F1, qui tient compte à la fois de la précision (la qualité des prédictions positives) et du rappel (la capacité à trouver toutes les instances positives), offre une protection contre ce paradoxe.

• Un score F1 nettement inférieur à la précision indique qu’il convient d’examiner le modèle de plus près, notamment en ce qui concerne ses performances sur la classe minoritaire.

Analyse comparative : Supériorité du score F1

• Considérons un ensemble de données dans lequel 95 % des instances appartiennent à une seule classe. Un modèle qui prédit toujours cette classe aura une précision de 95 %, mais échouera totalement à identifier la classe minoritaire de 5 %.

• Une analyse comparative révélerait que le score F1 de ce modèle serait beaucoup plus faible, reflétant le faible rappel de la classe minoritaire.

• Ainsi, dans les ensembles de données dont la distribution des classes est asymétrique, le score F1 fournit une représentation plus nuancée et plus fidèle des performances d’un modèle.

Opinions d’experts sur la hiérarchisation des métriques

• Les experts délibèrent souvent sur la hiérarchisation des mesures d’évaluation en fonction du contexte.

• Ils préconisent le score F1 dans les cas où les faux positifs et les faux négatifs ont des coûts différents ou lorsque les classes sont déséquilibrées.

• Le consensus est clair : si la précision est facile à comprendre et à communiquer, le score F1 correspond souvent mieux aux véritables objectifs d’une tâche d’apprentissage automatique.

Équilibrer simplicité et efficacité

• Le choix entre le score F1 et la précision n’est pas simplement une décision technique, mais une décision stratégique. Il dépend de l’équilibre entre la simplicité pour la compréhension des parties prenantes et l’efficacité pour refléter les performances du modèle.

• Dans la pratique, cet équilibre nécessite une communication transparente sur les limites de la précision et les avantages du score F1 pour saisir les véritables capacités d’un modèle.

• En fin de compte, la décision de donner la priorité au score F1 dépend des exigences spécifiques de l’application et des enjeux de la tâche prédictive à accomplir.

En approfondissant les subtilités de ces mesures, nous nous dotons d’une perspective plus éclairée sur les performances des modèles et nous nous assurons que nous choisissons le bon outil pour la bonne tâche. C’est ce choix éclairé qui ouvre la voie aux modèles d’apprentissage automatique pour générer des résultats impactants, fiables et réellement bénéfiques dans leur application.