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 Deep Learning est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones profonds pour analyser et apprendre à partir de grandes quantités de données. Il se distingue du Machine Learning classique en automatisant l’extraction des caractéristiques, ce qui le rend particulièrement efficace pour traiter des données complexes comme les images, les sons ou le langage naturel.

Par Mohamed CHINY

Publié le 01/02/2026

Les cybermenaces ne cessent de croître, gagnant chaque jour en puissance et en sophistication. Désormais, aucune organisation n’est véritablement à l’abri car les attaques ne sont plus une éventualité, mais une certitude. Dans ce climat d’insécurité numérique, chaque seconde compte et la moindre hésitation peut transformer une intrusion en désastre majeur. La clé réside dans une réaction rapide, méthodique et ciblée afin de contenir le danger avant qu’il ne se propage. Pourtant, une étape cruciale reste trop souvent négligée: le...