Les projets de machine learning échouent massivement après la phase d'entraînement

Si entraîner un modèle de machine learning est devenu relativement simple, la majorité des projets échouent lors de la mise en production et de l'intégration dans les systèmes réels, au-delà de la simple validation d'exactitude. La transition entre modèle de laboratoire et déploiement opérationnel demeure le goulot d'étranglement majeur des pipelines de ML.