Scikit-learn est une bibliothèque de machine learning reconnue pour sa simplicité, sa robustesse et sa richesse en algorithmes classiques de l'apprentissage automatique. Elle fournit une large gamme de méthodes pour la classification, la régression, le clustering et la réduction de dimension, avec une interface cohérente et facile à prendre en main. Particulièrement adaptée à un déploiement sur serveur CPU, scikit-learn exploite efficacement les bibliothèques optimisées sous-jacentes (comme NumPy, SciPy ou BLAS). Elle obtient ainsi de bonnes performances pour l'entraînement et l'inférence de modèles traditionnels, tout en garantissant une solution stable, légère et économiquement avantageuse, sans besoin de matériel spécialisé.