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2025-07-11 16:15:25 +02:00 · 2025-07-11 16:15:25 +02:00 · a98ed59634
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@ -176,7 +176,7 @@ Cela permet de garder un **œil léger mais réactif** sur les dérives en produ
 ## ✨ Conclusion
 Ce projet a permis d’explorer en profondeur les enjeux de classification de sentiments et les **limites des approches standards face à la richesse du langage naturel**, en particulier sur Twitter.  
-Il a aussi démontré l’intérêt d’un **pipeline MLOps souverain**, reproductible et automatisé.  
+Il a aussi démontré l’intérêt d’un **pipeline MLOps souverain** (le plus possible), reproductible et automatisé.  
 > ✅ En alliant des modèles puissants, des outils robustes comme MLFlow et FastAPI, et un déploiement maîtrisé, on pose les bases d’un produit de NLP industrialisable.
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