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Precision et Rappel
La precision mesure la proportion de predictions positives correctes. Le rappel mesure la proportion de vrais positifs correctement identifies. Leur tradeoff es…
La precision mesure la proportion de predictions positives correctes. Le rappel mesure la proportion de vrais positifs correctement identifies. Leur tradeoff es…
La precision mesure la proportion de predictions positives correctes.
Le rappel mesure la proportion de vrais positifs correctement identifies. Leur tradeoff est central en ML.
En detection de spam, haute precision = peu de vrais emails marques spam; haut rappel = peu de spam dans la boite de reception.
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 |
| ml engineer | 50/100 — Modéré | 35 000 € | Concept applicable à ml engineer |
Concepts liés à explorer pour approfondir votre compréhension.
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 Precision Recall impacte directement plusieurs professions en 2026. Les métiers les plus concernés doivent intégrer cette notion dans leur pratique quotidienne.