Introduction
La planete Applications inverse la logique: on part du probleme, pas de l’algorithme.
Context
Objectif: relier KPI metier, types de donnees et contraintes d’exploitation.
Step-by-step
- Nommer le cas d’usage (NLP, vision, speech, robotique, etc.).
- Definir KPI + cout d’erreur (FP/FN).
- Choisir une famille de modeles candidate.
- Valider un plan de deploiement et de monitoring.
Tips & pitfalls
- Metrique flatteuse mais non utile metier.
- Ignorer latence et contraintes terrain.
- Dette MLOps repoussee trop tard.
Conclusion
Le meilleur modele est celui qui sert le besoin metier et tient en production.
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Critical review checklist
- La metrique choisie reflete-t-elle le cout reel de l erreur?
- Le protocole de validation evite-t-il toute fuite de cible?
- Le plan de monitoring couvre-t-il drift data + drift performance?
- Une strategie de fallback est-elle definie en cas de degradation?