Contexte : Le code actuel mélange prétraitement et entraînement de manière peu lisible. Le Problème : Le pipeline est difficile à maintenir et sujet aux erreurs. Contraintes : Utiliser Pipeline de Scikit-learn. Intégrer scaler et modèle. Assurer séparation train/test correcte. Livrable attendu : Refactoriser le code en un pipeline clair et reproductible facilitant maintenance et déploiement.