msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: tabnet 0.7.0.9000\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2026-06-10 10:46+0200\n"
"PO-Revision-Date: 2026-06-10 11:02+0200\n"
"Last-Translator: Christophe Regouby <christophe.regouby@free.fr>\n"
"Language-Team: fr\n"
"Language: fr\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=UTF-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"X-Generator: Poedit 3.9\n"

#: dials.R:3
msgid ""
"Package {.pkg dials} is needed for this function to work. Please install it."
msgstr ""
"Cette fonction nécessite l'installation du package {.pkg dials}  pour "
"fonctionner. Merci de l'installer."

#: dials.R:142
msgid "{.var cat_emb_dim} cannot be used as a {.fun tune} parameter yet."
msgstr ""
"On ne peut pas utiliser {.var cat_emb_dim} comme paramètre de {.fun tune} "
"pour l'instant."

#: hardhat.R:111
msgid "{.fn tabnet_fit} is not defined for a {.type {class(x)[1])}}."
msgstr "{.fn tabnet_fit} n’est pas défini pour un {.type {class(x)[1])}}."

#: hardhat.R:266
msgid "{.fn tabnet_pretrain} is not defined for a {.type {class(x)[1])}}."
msgstr "{.fn tabnet_pretrain} n'est pas défini pour un {.type {class(x)[1])}}."

#: hardhat.R:344
msgid "{.var {tabnet_model}} is not recognised as a proper TabNet model"
msgstr "{.var {tabnet_model}} n’est pas reconnu comme un modèle TabNet correct"

#: hardhat.R:350
msgid "The model was trained for less than {.val {from_epoch}} epochs"
msgstr "Le modèle a été entrainé sur moins de {.val {from_epoch}} époques"

#: hardhat.R:362
msgid "Found missing values in the {.var {names(outcomes)}} outcome column."
msgstr ""
"Il y a des valeurs manquantes dans la colonne de résultats  {.var "
"{names(outcomes)}}."

#: hardhat.R:372 hardhat.R:484
msgid "Model dimensions don't match."
msgstr "Les dimensions ne correspondent pas entre les modèles."

#: hardhat.R:397
msgid ""
"No model serialized weight can be found in {.var {tabnet_model}}, check the "
"model history"
msgstr ""
"Il n’y a pas de points sérialisés de modèle dans {.var {tabnet_model}}, "
"veuillez vérifier l’historique du modèle"

#: hardhat.R:405
msgid "Using {.fn tabnet_pretrain} from a model is not currently supported."
msgstr ""
"On ne peut pas utiliser {.fn tabnet_pretrain} à partir d'un modèle, pour "
"l'instant."

#: hardhat.R:406
msgid "Pretraining will start from a new network initialization"
msgstr ""
"Le préapprentissage va démarrer à partir d'une nouvelle initialisation du "
"réseau"

#: hardhat.R:445
msgid "The model was trained for less than {.val {epoch}} epochs"
msgstr "Le modèle a été entrainé sur moins de {.val {epoch}} époques"

#: hardhat.R:522
msgid ""
"Mixed multi-outcome type {.type {unique(purrr::map_chr(outcome_ptype, "
"~class(.x)[[1]]))}} is not supported"
msgstr ""
"Les sorties multiples ne sont pas compatible avec les typages {.type "
"{unique(purrr::map_chr(outcome_ptype, ~class(.x)[[1]]))}}."

#: hardhat.R:530
msgid "Unknown outcome type {.type {class(outcome_ptype)}}"
msgstr ""
"Le typage de la colonne de résultat {.type {class(outcome_ptype)}} est "
"inconnu."

#: hardhat.R:537
msgid "Outcome is factor and the prediction type is {.type {type}}."
msgstr ""
"La colonne de résultats est catégorielle et la prédiction est de type {.type "
"{type}}."

#: hardhat.R:540
msgid "Outcome is numeric and the prediction type is {.type {type}}."
msgstr ""
"La colonne de résultats est numérique et la prédiction est de type {.type "
"{type}}."

#: hardhat.R:629
msgid "No factor levels found in outcomes : {str(outcomes)}"
msgstr ""
"Une variable catégorielle sans catégorie est présente dans les sorties : "
"{str(outcomes)}"

#: hardhat.R:645
msgid ""
"Factor level {.var {nm}} not found at tree level {lvl} (outcomes column "
"{.var {level_cols[lvl - 1L]}})"
msgstr ""
"La catégorie {.var {nm}} est introuvable au niveau de l'arborescence {lvl} "
"(pour la colonne de sortie {.var {level_cols[lvl - 1L]}})"

#: loss.R:261
msgid "The criterion module has reduction={.val {module_reduction}}"
msgstr "Le module `criterion` a pour réduction={.val {module_reduction}}"

#: loss.R:262
msgid "but nn_mc_loss was called with reduction={.val {reduction}}."
msgstr "mais `nn_mc_loss` est appelé avec une reduction={.val {reduction}}."

#: loss.R:263
msgid "i"
msgstr ""

#: loss.R:263
msgid "The module's reduction will be used."
msgstr "La réduction configurée dans le module sera utilisée."

#: loss.R:265
msgid "mc_loss_reduction_mismatch"
msgstr ""

#: loss.R:297
msgid "`criterion` must be a function or an `nn_module`."
msgstr "`criterion` doit être une fonction ou un `nn_module`."

#: loss.R:298
msgid "x"
msgstr ""

#: loss.R:298
msgid "Got: {.class {class(criterion)[1]}}"
msgstr "Et non un type {.class {class(criterion)[1]}}"

#: loss.R:300
msgid "mc_loss_invalid_criterion"
msgstr ""

#: model_explain.R:47
msgid "{.fn tabnet_explain} is not defined for a {.type {class(object)[1]}}."
msgstr ""
"{.fn tabnet_explain} n’est pas défini pour un {.type {class(object)[1]}}."

#: model_pretraining.R:121 model_training.R:506
msgid "{.var optimizer} must be resolved into a torch optimizer generator."
msgstr ""
"{.var optimizer} doit pouvoir être résolu en un objet "
"`torch_optimizer_generator`."

#: model_pretraining.R:135 model_training.R:519
msgid ""
"Currently only the {.str step} and {.str reduce_on_plateau} scheduler are "
"supported."
msgstr ""
"Seule les planifications {.str step} et {.str reduce_on_plateau} sont prises "
"en compte pour l’instant."

#: model_pretraining.R:182 model_training.R:566
#, c-format
msgid "[Epoch %03d] Loss: %3f"
msgstr ""

#: model_pretraining.R:184 model_training.R:568
#, c-format
msgid "[Epoch %03d] Loss: %3f, Valid loss: %3f"
msgstr ""

#: model_pretraining.R:199 model_training.R:584
#, c-format
msgid "Early-stopping at epoch {.val epoch}"
msgstr "Arrêt anticipé à l’époque {.val epoch}."

#: model_pretraining.R:224 model_training.R:609
msgid ""
"Computing importances for a dataset with size {.val {train_ds$.length()}}. \n"
"           This can consume too much memory. We are going to use a sample of "
"size 1e5. \n"
"           You can disable this message by using the "
"`importance_sample_size` argument."
msgstr ""
"Calcul de l’importance sur un jeu de données de taille {.val "
"{train_ds$.length()}}. Il se peut que cela consomme trop de mémoire. \n"
"Aussi le jeu de donnée sera réduit aléatoirement à une taille de 1e5. Vous "
"pouvez rendre ce message silencieux en configurant l’argument "
"`importance_sample_size`."

#: model_training.R:245
msgid "{.val {loss}} is not a valid loss for outcome of type {.type {dtype}}"
msgstr ""
"{.val {loss}} n’est pas une fonction objectif valide pour les colonnes de "
"résultat de type {.type {dtype}}."

#: model_training.R:256
msgid ""
"{.val {early_stopping_monitor}} is not a valid early-stopping metric to "
"monitor with {.val valid_split = {valid_split}}"
msgstr ""
"{.val {early_stopping_monitor}} n'est pas une métrique valide d’arrêt "
"anticipé avec {.val valid_split = {valid_split}}."

#: model_training.R:498
msgid ""
"ancestor was configured. Expecting a tensor but got {.cls "
"{class(config$ancestor)}}"
msgstr ""
"La variable `ancestor` est configurée. Le type attendu est un tenseur, pas "
"un type {.cls {class(config$ancestor)}}"

#: parsnip.R:474
msgid ""
"Package {.pkg parsnip} is needed for this function to work. Please install "
"it."
msgstr ""
"Le package {.pkg parsnip} doit être installé pour cette fonction. Merci de "
"l'installer."

#: parsnip.R:559
msgid "parsnip"
msgstr ""

#: tabnet_network.R:238 tabnet_network.R:405
msgid "{.var n_steps} should be a positive integer."
msgstr "{.var n_steps} doit être un nombre entier positif."

#: tabnet_network.R:240 tabnet_network.R:407
msgid "{.var n_shared} and {.var n_independant} can't be both zero."
msgstr ""
"{.var n_shared} et {.var n_independant} ne peuvent pas être nuls "
"simultanément."

#: tabnet_network.R:463
msgid ""
"Please choose either {.val sparsemax}, {.val sparsemax15}, {.val entmax} or "
"{.val entmax15} as {.var mask_type}"
msgstr ""
"Vous devez choisir parmi {.val sparsemax}, {.val sparsemax15}, {.val entmax} "
"ou {.val entmax15} pour {.var mask_type}."

#: tabnet_network.R:627
msgid ""
"{.var cat_emb_dim} length must be 1 or the number of categorical "
"predictors, \n"
"                  got length {.val {length(self$cat_emb_dims)}} for {.val "
"{length(cat_dims)}} \n"
"                  categorical predictors"
msgstr ""
"{.var cat_emb_dim} doit être soit de longueur 1 ou du nombre de prédicteur "
"catégoriels, \n"
"Sa longueur est {.val {length(self$cat_emb_dims)}} pour {.val "
"{length(cat_dims)}} prédicteurs catégoriels."

#: utils.R:68
msgid ""
"The provided hierarchical object is not recognized with a valid format that "
"can be checked"
msgstr ""
"L’objet hiérarchique fournit n’est pas reconnu dans un format valide qui "
"peut être vérifié"

#: utils.R:72
msgid ""
"The attributes or colnames in the provided hierarchical object use the "
"following reserved names:\n"
"                {.vars {actual_names[actual_names %in% reserved_names]}}. \n"
"                Please change those names as they will lead to unexpected "
"tabnet behavior."
msgstr ""
"Les `attributs` (noms de colonne) dans l’objet hiérarchique fournit "
"utilisent les noms réservés suivants : {.vars {actual_names[actual_names "
"%in% reserved_names]}}. Veuillez changer ces noms pour éviter un "
"comportement imprévisible de TabNet."

#: utils.R:157 utils.R:160
msgid ""
"Currently only {.val adam} is supported as character for {.var optimizer}."
msgstr ""
"Seule le nom {.val adam} est pris en compte comme a fonction d’optimisation "
"pour l’instant."

#~ msgid ""
#~ "Package \"parsnip\" needed for this function to work. Please install it."
#~ msgstr ""
#~ "Le package \"parsnip\" est nécessaire pour exécuter cette fonction, "
#~ "Veuillez l'installer."

#~ msgid "`optimizer` must be resolved into a torch optimizer generator."
#~ msgstr ""
#~ "`optimizer` doit pouvoir être résolu en un objet "
#~ "`torch_optimizer_generator`."

#~ msgid ""
#~ "Currently only the 'step' and 'reduce_on_plateau' scheduler are supported."
#~ msgstr ""
#~ "Seule les planifications ‘step’ et ‘reduce_on_plateau’ sont supportées "
#~ "pour l’instant."

#~ msgid ""
#~ "Package {.pkg cli} needed for this function to work. Please install it."
#~ msgstr ""
#~ "Le package {.pkg cli} doit être installé pour cette fonction. Merci de "
#~ "l'installer."

#, c-format
#~ msgid ""
#~ "Computing importances for a dataset with size %s. This can consume too "
#~ "much memory. We are going to use a sample of size 1e5, You can disable "
#~ "this message by using the `importance_sample_size` argument."
#~ msgstr ""
#~ "Calcul de l’importance sur un jeu de données de taille %s. Il se peut que "
#~ "cela consomme trop de mémoire. Aussi le jeu de donnée sera réduit "
#~ "aléatoirement à une taille de 1e5. Vous pouvez rendre ce message "
#~ "silencieux en configurant l’argument `importance_sample_size`."

#~ msgid ""
#~ "`tabnet_pretrain()` from a model is not currently supported.\n"
#~ "The pretraining here will start with a network initialization"
#~ msgstr ""
#~ "La reprise de l’entraînement avec `tabnet_pretrain()` n'est pas supportée "
#~ "pour l'instant.\n"
#~ "Le pré-entraînement va commencer par une initialisation du réseau."

#, c-format
#~ msgid "The model was trained for less than `%s` epochs"
#~ msgstr "Le modèle a été entrainé sur moins de '%s' époques"

#, c-format
#~ msgid "Mixed multi-outcome type '%s' is not supported"
#~ msgstr "Le type '%s' n’est pas supporté pour des modèles multi-résultat"

#, c-format
#~ msgid "Unknown outcome type '%s'"
#~ msgstr "Le type `%s` est inconnu pour une colonne de résultat"

#, c-format
#~ msgid "Configured `weights` variables will not be used as predictors"
#~ msgstr ""
#~ "Les variables configurées comme `weights` ne seront pas utilisés comme "
#~ "prédicteurs."
