Le preprocessing et le feature engineering constituent deux étapes essentielles avant l’entraînement d’un modèle de machine learning. Le preprocessing vise à nettoyer et préparer les données en corrigeant les valeurs manquantes, les types ou les échelles pour garantir un jeu de données cohérent. Le feature engineering quant à lui, consiste à transformer ou créer des variables afin de révéler des patterns plus informatifs pour le modèle. Ensemble, ces deux phases permettent de passer de données brutes à des données réellement exploitables afin d'améliorer la qualité et la performance finale d’un modèle.

Le fichier App.js constitue le point d'entrée principale d'une application React Native, c'est à dire le code que Expo exécute en premier quand on lance l'application. Il s'agit du fichier où l’on définit le comportement initial, l’interface de base et souvent la navigation de l’application. Il contient généralement une fonction App() qui retourne du JSX (l’équivalent visuel du HTML en React).

Par Mohamed CHINY

Publié le 10/08/2026

Dans l’univers des LLM (Large Language Models), une problématique majeure persiste: comment fournir des réponses précises et contextualisées sans tomber dans les hallucinations? C’est là qu’intervient le RAG (Retrieval‑Augmented Generation), une approche qui combine la puissance des modèles génératifs avec des bases de données vectorielles. Ces dernières permettent de stocker et rechercher des embeddings (représentations numériques du texte) afin d’offrir au modèle un contexte fiable et pertinent. En 2026, des technologies comme Pinecone, Milvus, Weaviate, Qdrant ou encore pgvector sont...