Conçois un pipeline ML complet pour [PROBLÈME] avec données [TYPE]. Architecture complète : 1. **Data ingestion** et validation 2. **Preprocessing** (missing values, scaling, encoding) 3. **Feature engineering** automatique 4. **Model selection** avec cross-validation 5. **Hyperparameter tuning** (Bayesian optimization) 6. **Model evaluation** metrics et seuils 7. **Model registry** et versioning 8. **Deployment** (batch/real-time) 9. **Monitoring** drift et performance 10. **Retraining** automatique Inclus librairies Python et infrastructure cloud.