conclusion

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 \section{Conclusion}
 
-Nombreux outils logiciels implémentant les \gls{svm},
-(libSVM, SVM-Light, SVMTorch) disponibles pour différents langages.
+Les \gls{svm} sont incontournables dans le domaine du \gls{ml},
+tant par leur polyvalence que leur flexibilité.
+Le nombre de pré-traitements, techniques, algorithmes et méthodes
+mathématiques impliqués en font un outil redoutablement efficace
+pour la régression et la classification de données.
 
-Nativement bons linéairement, noyau permet apprentissage non-linéaire.
+De très nombreux langages de programmation permettent aujourd’hui de
+s’interfacer avec des librairies implémentant déjà nombre de ces concepts
+(par exemple libSVM \cite{lib-svm} ou encore SVM-Light \cite{lib-svm-light}).
 
-Noyau élément clé, \gls{kf} pas facile à choisir.
-
-Il faut savoir rester patient pour les temps d’entraînement.
+Même si certains éléments clés comme le \gls{kt} et les \glspl{kf}
+sont bien ancrés, ce domaine est toujours un champ de recherche en
+constante activité. Au fil du temps, de nouvelles techniques et optimisations
+ont vu le jour, et d’autres viendront encore aiguiser les modèles…
 
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