Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Feature Engineering
Processus de création de variables prédictives à partir de données brutes par transformation, agrégation et combinaison pour améliorer les performances des modèles de machine learning.
Feature Pipeline
Workflow automatisé qui transforme les données brutes en features prêtes à l'emploi, incluant extraction, transformation, validation et chargement dans le feature store.
Online Feature Store
Composant du feature store optimisé pour les accès à faible latence, stockant les features les plus récentes pour les prédictions en temps réel des modèles en production.
Offline Feature Store
Repository de données historiques de features optimisé pour les requêtes analytiques et l'entraînement des modèles, généralement basé sur des technologies de data lake ou data warehouse.
Feature Discovery
Processus d'exploration et d'identification de features pertinentes à partir des données brutes ou existantes, souvent assisté par des techniques d'analyse automatisée.
Feature Registry
Catalogue centralisé qui documente toutes les features disponibles avec leurs métadonnées, définitions, statistiques et cas d'utilisation pour favoriser la réutilisabilité.
Point-in-time Correctness
Garantie que les features utilisées pour l'entraînement représentent exactement les informations disponibles à un moment précis dans le passé, évitant les fuites de données futures.
Feature Monitoring
Surveillance continue des distributions et qualités des features en production pour détecter les dérives, anomalies et ruptures de schéma qui pourraient affecter les performances du modèle.
Feature Lineage
Traçabilité complète de l'origine et des transformations appliquées à chaque feature, depuis les données sources jusqu'à son utilisation dans les modèles de machine learning.
Feature Versioning
Gestion des différentes versions d'une feature au fil du temps, permettant de reproduire exactement les conditions d'entraînement et de gérer les migrations progressives en production.
Feature Transformation
Application de fonctions mathématiques ou statistiques sur les features brutes pour normaliser, standardiser ou encoder les variables selon les exigences des algorithmes de machine learning.
Feature Store Backfilling
Processus de calcul et stockage rétroactif des features historiques pour garantir la cohérence temporelle et permettre l'entraînement sur des périodes complètes de données.
Feature Serving
Mécanisme de livraison des features aux applications consommatrices, optimisé pour la latence et la scalabilité, que ce soit pour l'entraînement batch ou les prédictions en temps réel.
Feature Store Governance
Ensemble de politiques, procédures et contrôles assurant la qualité, la sécurité, la conformité et l'utilisation appropriée des features au sein de l'organisation.
Feature Store Architecture
Conception système du feature store incluant les composants de stockage, calcul, service et orchestration pour garantir la scalabilité, performance et cohérence entre entraînement et production.
Feature Store as a Service
Offre managée de feature store fournie par des fournisseurs cloud ou spécialisés, éliminant la nécessité de déployer et maintenir l'infrastructure sous-jacente.
Feature Store Latency
Mesure du temps de réponse du feature store entre la requête de features et leur disponibilité, critique pour les applications de prédiction en temps réel.