On the Challenges of Implementing Machine Learning Systems in Industry

Dans l'optique de ce mémoire, nous nous concentrons sur les défis de l'implantation de sys-tèmes d'apprentissage automatique dans le contexte de l'industrie. Notre travail est réparti sur deux volets: dans un premier temps, nous explorons des considérations fondamentales sur le processus d'ingénierie de systèmes d'apprentissage automatique et dans un second temps, nous explorons l'aspect pratique de l'ingénierie de tels systèmes dans un cadre industriel. Pour le premier volet, nous explorons un des défis récemment mis en évidence par la com-munauté scientifique: la reproducibilité. Nous expliquons les défis qui s'y rattachent et, à la lueur de cette nouvelle compréhension, nous explorons un des effets rattachés, omniprésent dans l'ingénierie logicielle: la présence de défaut logiciels. À l'aide d'une méthodologie rigoureuse nous cherchons à savoir si la présence de défauts logiciels, parmis un échantillon de taille fixe, dans un cadriciel d'apprentissage automatique impacte le résultat d'un processus d'apprentissage.