
La diversité des modèles compte-t-elle vraiment dans un ensemble ML ?
Pourquoi combiner des modèles différents ne garantit pas un meilleur ensemble : erreurs corrélées, complémentarité et validation du système complet.
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Mémorisation, généralisation, évaluation, erreurs : ce que le Machine Learning révèle sur l'apprentissage.
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Pourquoi un gain ML apparent peut disparaître lors d'une validation plus rigoureuse : incertitude statistique, biais de sélection, redondance et impact système.
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