đ€ 5. MLOps (Machine Learning Operations)
LâintĂ©gration des modĂšles ML en production devient plus rigoureuse :
- Utilisation dâoutils comme MLflow, Kubeflow, DVC.
- Suivi du cycle de vie complet : du modĂšle Ă la mise Ă jour continue.
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⥠4. Temps réel et streaming data
Le traitement en temps réel est un domaine en plein essor :
âïž 2. Data Science dans le Cloud
Lâutilisation de services cloud comme AWS, Azure, Google Cloud Platform continue de croĂźtre. On y retrouve :
Intelligence Artificielle Générative (IA générative)
Lâessor de modĂšles comme GPT-4.5 et GPT-5 a transformĂ© la maniĂšre dont les entreprises utilisent les donnĂ©es. LâIA gĂ©nĂ©rative est utilisĂ©e pour :
đ 6. Data storytelling et visualisation avancĂ©e
Les entreprises ne veulent plus seulement des modĂšles, mais des insights clairs :
đ§ 3. Apprentissage fĂ©dĂ©rĂ© et confidentialitĂ© des donnĂ©es
Avec les réglementations comme le RGPD, les solutions privacy-friendly sont en hausse :