IA Stellaire - Fondations et Methodologie

Introduction

Cette page formalise la base de tout projet IA fiable: un cadre decisionnel avant le choix d’algorithmes.

Context

Objectif: eviter les erreurs structurelles (cible floue, leakage, mauvaise metrique) qui ruinent la valeur en production.

Step-by-step

1. Formuler le probleme metier en objectif mesurable.
2. Cartographier les donnees disponibles et leurs limites.
3. Qualifier la verite terrain (labels, bruit, fiabilite).
4. Choisir metriques, seuils et protocole de validation.
5. Definir le plan de monitoring drift + retrain.

Tips & pitfalls

• Data leakage: resultat offline trompeur.
• Split non representatif: generalisation surestimee.
• Metrique de confort: KPI modele deconnecte du besoin metier.

Conclusion

Avec une methode solide, le choix de famille IA devient plus rapide, plus juste et plus defensable.

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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?