Data Science Feature Store en 2025 : est-ce encore utile en production IA ? Les feature stores ont fait beaucoup de bruit dans le monde du MLOps il y a quelques années. Présentés comme la solution miracle pour industrialiser le machine learning, ils promettaient de résoudre tous nos problèmes de gestion de features. Mais aujourd'hui, en 2025, alors que les architectures de
Python Polars vs Pandas : benchmark réel sur 10 Go (performance & mémoire) Résumé des résultats (TL;DR) Avant de plonger dans les détails, voici les chiffres clés de ce benchmark sur 47 millions de lignes (10 Go) : MétriquePandasPolarsDifférenceVitesse moyenne41.3s3.3s12.5x plus rapideRAM moyenne20.3 Go6.8 Go67% moins de mémoireMeilleur gain128.3s4.2s30.5x (lazy pipeline)Read CSV 10 Go127.
Data Science DuckDB : le nouveau couteau suisse de l'analyse de données Si vous faites de l'analyse de données, vous avez probablement ce workflow : 1. Extraire les données (CSV, Parquet, base SQL...) 2. Charger en Pandas 3. RAM qui explose 4. Attendre 10 minutes qu'un groupby se termine 5. Crash. Recommencer sur une machine plus grosse. Et si
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