Contexte : Une startup souhaite prédire si un client va résilier son abonnement à partir de données tabulaires simples. Le Problème : Aucun modèle n’a encore été implémenté et l’équipe souhaite démarrer rapidement avec Scikit-learn. Contraintes : Utiliser LogisticRegression ou RandomForestClassifier. Séparer clairement train et test. Normaliser les données si nécessaire. Évaluer via accuracy et matrice de confusion. Livrable attendu : Implémenter un pipeline complet incluant prétraitement basique, entraînement du modèle et évaluation structurée des performances.