Contexte : Un modèle de classification binaire utilise une fonction de perte non adaptée. Le Problème : La convergence est instable et les performances faibles. Extrait logique actuelle : model.compile(loss='mse') Pour un problème binaire. Contraintes : Adapter fonction de perte (binary crossentropy). Vérifier activation finale (sigmoid). Réentraîner modèle. Livrable attendu : Corriger la configuration du modèle pour assurer cohérence entre tâche et fonction de perte.