Contexte : Plusieurs équipes développent des modèles distincts utilisant des variables similaires. Le Problème : Les features sont recalculées indépendamment, provoquant incohérences et duplication d’effort. Contraintes : Concevoir un feature store centralisé. Assurer versioning des features. Garantir cohérence entre batch et temps réel. Livrable attendu : Proposer une architecture de feature store permettant réutilisation, traçabilité et cohérence des variables ML.