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 boosting est une technique d’ensemble learning qui combine plusieurs modèles faibles pour en construire un modèle fort en corrigeant progressivement les erreurs des prédictions précédentes. Parmi les nombreuses variantes existantes, XGBoost s’est imposé comme l’algorithme phare grâce à sa rapidité, sa précision et sa capacité à gérer de grands volumes de données. Il est aujourd’hui largement utilisé en recherche et en industrie.

Par Mohamed CHINY

Publié le 18/01/2026

En 2026, le SEO connaît une révolution majeure qui dépasse l’obsession des mots-clés isolés. Les internautes formulent désormais des requêtes naturelles comme s’ils dialoguaient avec un assistant intelligent. Cette évolution est portée par l’essor de l’IA générative et des interfaces multimodales. Les moteurs de recherche analysent l’intention et proposent des réponses personnalisées et riches. Texte, image, vidéo et voix s’entremêlent pour créer une expérience fluide et interactive. Les marques doivent repenser leur stratégie de contenu en privilégiant clarté et authenticité...