Il s’agit d’un projet scolaire, fait lors de ma 4ème année d’étude en mastère Dev Manager Full Stack à l’école EFREI.
Pour ce projet, nous étions à 3 dans le groupe. Il y avait 3 sujets différents possible, on pouvait choisir celui que nous voulions. Nous avons fait les 3.
A partir de données CSV, il fallait créer / comparer différents modèles d’IA afin de répondre au mieux à la problématique du sujet.
Sujet 1 : Faire un modèle d’IA qui, en fonction de différents paramètres, estime si une machine risque de tomber en panne. Si il y a un risque de panne, il faut pouvoir estimer la probabilité de son origine. (par exemple, un moteur trop chaud, trop de vibrations, trop de pression…)
Sujet 2 : Faire un modèle d’IA qui, en fonction de différents paramètres, estime si un client va vouloir arrêter son abonnement. Prévoir le churn.
Sujet 3 : Faire un modèle d’IA qui, en fonction de différents paramètres, estime si tel ou tel budget marketing sera rentable ou non. Par exemple, budget TV, Radio, Réseaux sociaux…
Vidéo
L’équipe :
Partie 1 : Adrien De Trazegnies D’Ittre
Partie 2 : Maxime Dormignies
Partie 3 : Rémi Petit
Absent dans la vidéo, mais présent pour le projet : Timothé Hege
Description
Backend
FastAPI : API (Python)
Swagger : documentation de l’API
Frontend
Streamlit : frontend Python, généralement utilisé par les Data scientists.
IA
Joblib / scikit-learn : Créer et enregistrer le modèle d’IA.
Résultat / Liens
Vous pouvez voir le résultat / le code à partir de ces liens :
Voir le site en production
Déployé sur mon NAS, via Docker et Github Action en CI/CD.
Le code Github
En apprendre plus sur le sujet.