Les modèles d'apprentissage automatique (machine learning, ML) se concentrent généralement sur des objectifs spécifiques tels que la création de classifieurs, souvent basés sur les distributions connues des caractéristiques de la population dans un contexte d'entreprise. Cependant, les modèles calculant des caractéristiques individuelles s'adaptent au fil du temps pour améliorer la précision, introduisant ainsi le concept de découplage : passage de l'évaluation ponctuelle à la distribution des données. Nous utilisons des stratégies de calibration comme méthode pour découpler les classifieurs d'apprentissage automatique (ML) des actions basées sur les scores au sein des cadres logiques d'entreprise. Pour évaluer ces stratégies, nous effectuons une analyse comparative en utilisant un scénario d'entreprise réel et plusieurs modèles d'apprentissage automatique (ML). Nos résultats mettent en lumière les compromis et les implications sur les performances de cette approche, offrant des insights précieux aux praticiens souhaitant optimiser leurs efforts de découplage. En particulier, les méthodes de calibration isotone et bêta se distinguent dans les scénarios où il existe un décalage entre les données d'entraînement et celles de test.