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Prédire le churn n'est pas décider qui retenir
Risque et effet sont deux quantités différentes. Un exemple fictif montre pourquoi une prédiction correcte peut mener à la mauvaise cible, et ce qu'un agent doit vérifier avant de recommander.

Que met-on réellement dans une couche de contexte IA ?
Huit sections concrètes : règles globales, langage métier, métriques, modèle de données, chemins de jointure, pièges, requêtes vérifiées et rappels critiques. Notes de terrain techniques.
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