L importance des features mesure la contribution relative de chaque variable a la prediction du modele, classiquement via permutation ou arbres.
L importance des features mesure la contribution relative de chaque variable a la prediction du modele, classiquement via permutation ou arbres.
Dans un modele de scoring de credit, le revenu a une importance de 35%, l historique de paiement 40%, le code postal seulement 2%.
Métiers directement concernés par ce concept, avec score d'exposition IA et salaire médian.
| Métier | Score IA | Salaire médian | Application |
|---|---|---|---|
| Data scientist | 62/100 — Modéré | 55 000 € | Concept applicable à data scientist |
Sources : INSEE, APEC, France Travail.
Rédigé par l’équipe éditoriale MonJobEnDanger
Notre équipe de data analysts et spécialistes du marché de l’emploi analyse les données de 35 sources (INSEE, APEC, France Travail, Robert Half, conventions collectives) croisées avec notre modèle CRISTAL-10 et 35 agents d’intelligence artificielle spécialisés.
Dernière mise à jour : 06/04/2026 — Vérification des données : trimestrielle
Rédigé par l’équipe éditoriale MonJobEnDanger
Données issues de 35 sources (INSEE, APEC, France Travail, Robert Half, conventions collectives) croisées avec CRISTAL-10.
Vérification : avril 2026
Le concept de Feature Importance impacte directement plusieurs professions en 2026. Les métiers les plus concernés doivent intégrer cette notion dans leur pratique quotidienne.