{"id":75461,"date":"2021-07-09T13:57:35","date_gmt":"2021-07-09T12:57:35","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=75461"},"modified":"2023-11-09T14:06:54","modified_gmt":"2023-11-09T14:06:54","slug":"grad-cam","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/grad-cam","title":{"rendered":"Qu&rsquo;est-ce que la m\u00e9thode Grad-CAM ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"75461\" class=\"elementor elementor-75461\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-85cf5f4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"85cf5f4\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-dd17646\" data-id=\"dd17646\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9012bd8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9012bd8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, l'explicabilit\u00e9 a \u00e9t\u00e9 un sujet r\u00e9current mais toujours de niche dans l'apprentissage automatique. La m\u00e9thode Grad-CAM est une solution pour r\u00e9pondre \u00e0 ce probl\u00e8me.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-d29452e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d29452e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-b6773a3\" data-id=\"b6773a3\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f40c73 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f40c73\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Plus r\u00e9cemment, l&rsquo;int\u00e9r\u00eat pour ce sujet a commenc\u00e9 \u00e0 s&rsquo;acc\u00e9l\u00e9rer. Une des raisons de cette \u00e9volution : le nombre croissant de<\/span> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage automatique<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> en production. D&rsquo;une part, cela se traduit par un <\/span><b>nombre croissant d&rsquo;utilisateurs finaux<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> qui ont besoin de comprendre comment les mod\u00e8les prennent leurs d\u00e9cisions. D&rsquo;autre part, un nombre croissant de d\u00e9veloppeurs de Machine Learning ont besoin de comprendre pourquoi (ou pourquoi pas) un mod\u00e8le fonctionne d&rsquo;une mani\u00e8re particuli\u00e8re.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les<\/span> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/convolutional-neural-network\">r\u00e9seaux neuronaux convolutifs<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> se sont av\u00e9r\u00e9s tr\u00e8s efficaces dans des t\u00e2ches telles que la classification d&rsquo;images, la reconnaissance de visages et l&rsquo;analyse de documents. Mais avec l&rsquo;augmentation de l&rsquo;efficacit\u00e9 et de la complexit\u00e9, on constate une <\/span><b>diminution progressive de l&rsquo;interpr\u00e9tabilit\u00e9 <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">de ces algorithmes. Une solution \u00e0 des probl\u00e8mes comme la reconnaissance des visages implique des <\/span><b>centaines de couches et des milliers de param\u00e8tres \u00e0 entra\u00eener<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ce qui rend difficile la lecture, le d\u00e9bogage et la confiance dans le mod\u00e8le. Les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/convolutional-neural-network\">CNN<\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> apparaissent comme des bo\u00eetes noires qui prennent des entr\u00e9es et donnent des sorties avec une grande pr\u00e9cision sans donner d&rsquo;intuition sur le fonctionnement.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En tant que data scientist, il est de notre responsabilit\u00e9 de <\/span><b>s\u2019assurer que le mod\u00e8le fonctionne correctement<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Supposons que l&rsquo;on nous confie la t\u00e2che de classer diff\u00e9rents oiseaux. L&rsquo;ensemble de donn\u00e9es contient des images de diff\u00e9rents oiseaux et de plantes\/arbres en arri\u00e8re-plan. Si le r\u00e9seau regarde les plantes et les arbres au lieu de l&rsquo;oiseau, il y a de fortes chances qu&rsquo;il classe mal l&rsquo;image et qu&rsquo;il rate toutes les caract\u00e9ristiques de l&rsquo;oiseau. <\/span><b>Comment savoir si notre mod\u00e8le regarde la bonne chose ?<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Dans cet article, nous verrons une approche pour identifier si le <\/span>CNN<span style=\"font-weight: 400;\"> travaille correctement avec les caract\u00e9ristiques qui sont importantes pour la classification ou la reconnaissance.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-31fb5e4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"31fb5e4\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d95d508\" data-id=\"d95d508\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b3c731d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b3c731d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La m\u00e9thode Grad-CAM\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-dcf600c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"dcf600c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6bd9429\" data-id=\"6bd9429\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa9ecfd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fa9ecfd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Une fa\u00e7on de s&rsquo;en assurer est de visualiser ce que les CNN regardent r\u00e9ellement, en utilisant la m\u00e9thode du Grad-CAM.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La carte d&rsquo;activation de classe pond\u00e9r\u00e9e par le gradient (Grad-CAM) produit une carte thermique qui met en \u00e9vidence les r\u00e9gions importantes d&rsquo;une image en utilisant les gradients de la cible (chien, chat) de la couche convolutive finale.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La m\u00e9thode Grad-CAM est une technique populaire de visualisation qui est utile pour comprendre comment un r\u00e9seau neuronal convolutif a \u00e9t\u00e9 conduit \u00e0<\/span><b> prendre une d\u00e9cision de classification<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Elle est sp\u00e9cifique \u00e0 chaque classe, ce qui signifie qu&rsquo;elle peut produire une visualisation distincte pour chaque classe pr\u00e9sente dans l&rsquo;image.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cas d\u2019erreur de classification, cette m\u00e9thode peut s\u2019av\u00e9rer \u00eatre tr\u00e8s utile afin de <\/span><b>comprendre o\u00f9 se trouve le probl\u00e8me dans le r\u00e9seau convolutif<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Cela permet aussi d\u2019\u00eatre plus transparent sur l\u2019algorithme.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4b5e8ee elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4b5e8ee\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6c27432\" data-id=\"6c27432\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9a0b78 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b9a0b78\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment \u00e7a marche ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6c18d0d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6c18d0d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-17a255a\" data-id=\"17a255a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d8d1cd4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d8d1cd4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Grad-CAM consiste \u00e0 chercher quelles parties de l\u2019image ont conduit un r\u00e9seau neuronal convolutif \u00e0 sa d\u00e9cision finale. Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 produire des cartes thermiques repr\u00e9sentant les classes d\u2019activation sur les images re\u00e7ues en entr\u00e9e. Une classe d\u2019activation est associ\u00e9e \u00e0 une classe de sortie sp\u00e9cifique.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ces classes vont permettre d\u2019indiquer l\u2019importance de chaque pixel par rapport \u00e0 la classe concern\u00e9e en augmentant ou diminuant l\u2019intensit\u00e9 du pixel.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, si une image est utilis\u00e9e dans un r\u00e9seau convolutif de chiens et de chats, la visualisation de Grad-CAM permet de g\u00e9n\u00e9rer une heatmap (carte thermique) pour la classe \u201cchat\u201d, indiquant dans quelle mesure les diff\u00e9rentes parties de l\u2019image correspondent \u00e0 un chat, et \u00e9galement une carte thermique pour la classe \u201cchien\u201d, indiquant dans quelle mesure les parties de l\u2019image correspondent \u00e0 un chien.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, consid\u00e9rons un CNN de chiens et de chats. La m\u00e9thode Grad-CAM va permettre de g\u00e9n\u00e9rer une heatmap (carte thermique) pour la classe d\u2019objets chat pour indiquer dans quelle mesure chacune des parties d\u2019une image correspond \u00e0 un chat et \u00e9galement une heatmap pour la classe d\u2019objet chien en proc\u00e9dant de la m\u00eame mani\u00e8re.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La carte d&rsquo;activation de classe attribue une <\/span><b>importance \u00e0 chaque position <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(x, y) dans la derni\u00e8re couche convolutive en calculant la combinaison lin\u00e9aire des activations, pond\u00e9r\u00e9e par les poids de sortie correspondants pour la classe observ\u00e9e (terrier australien dans l&rsquo;exemple ci-dessous). La cartographie d&rsquo;activation de classe r\u00e9sultante est ensuite r\u00e9\u00e9chantillonn\u00e9e \u00e0 la taille de l&rsquo;image d&rsquo;entr\u00e9e. Ceci est illustr\u00e9 par la carte thermique (une heatmap) ci-dessous.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-073f4ef elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"073f4ef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"359\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Class-Activation-Mapping-1024x460.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-82237\" alt=\"Carte Thermique\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Class-Activation-Mapping-1024x460.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Class-Activation-Mapping-300x135.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Class-Activation-Mapping-768x345.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Class-Activation-Mapping.jpg 1200w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Source : https:\/\/arxiv.org\/abs\/1512.04150<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b2f5c5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3b2f5c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Reprenons maintenant l\u2019exemple de la classification de chiens et de chats. La m\u00e9thode Grad-CAM va donc permettre de<\/span><b> rendre thermique les zones utilis\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> pour la classification de chacun des objets de notre image et cela produira le r\u00e9sultat suivant :<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba8a4c5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ba8a4c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"469\" height=\"181\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Original-Image.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-82254\" alt=\"R\u00e9sultat de la m\u00e9thode Grad-CAM\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Original-Image.jpg 469w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Original-Image-300x116.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 469px) 100vw, 469px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Source : https:\/\/glassboxmedicine.com\/2020\/05\/29\/grad-cam-visual-explanations-from-deep-networks\/<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c146190 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c146190\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Dans cet article, nous avons vu une nouvelle technique pour interpr\u00e9ter les r\u00e9seaux neuronaux convolutifs qui sont une architecture de pointe, en particulier pour les t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 l&rsquo;image. La recherche dans le domaine de l&rsquo;apprentissage automatique interpr\u00e9table progresse \u00e0 un rythme acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 et s&rsquo;av\u00e8re tr\u00e8s importante pour gagner la confiance des utilisateurs et contribuer \u00e0 l&rsquo;am\u00e9lioration des mod\u00e8les.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Cet article vous a plu ? Si vous \u00eates convaincu par l\u2019importance du Machine Learning aujourd\u2019hui, et par l\u2019efficacit\u00e9 de notre formation Bootcamp<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e532a6b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e532a6b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrez la formation de data scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, l&rsquo;explicabilit\u00e9 a \u00e9t\u00e9 un sujet r\u00e9current mais toujours de niche dans l&rsquo;apprentissage automatique. La m\u00e9thode Grad-CAM est une solution pour r\u00e9pondre \u00e0 ce probl\u00e8me. Plus r\u00e9cemment, l&rsquo;int\u00e9r\u00eat pour ce sujet a commenc\u00e9 \u00e0 s&rsquo;acc\u00e9l\u00e9rer. Une des raisons de cette \u00e9volution : le nombre croissant de mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage automatique en production. 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