Guide pratique : Structuration d'un projet de Machine Learning

Lorsqu'on travaille sur un projet de Machine Learning ou Deep Learning, une bonne organisation des fichiers est essentielle pour assurer la clarté, la réplicabilité et la scalabilité du projet. Cette structuration permet d'éviter les désordres, d'améliorer la collaboration et de faciliter le suivi des expérimentations.

1. Arborescence recommandée pour un projet ML

Voici une structure type de projet :

projet_ml/
│-- models/         # Contient les différentes versions des modèles (v1/, v2/, etc.)
│   │-- train_model.py       # Script d'entraînement
│   │-- predict.py           # Script de prédiction
│   │-- evaluate.py          # Script d'évaluation
│
│-- data/           # Stocke les jeux de données bruts et traités
│   │-- raw/                 # Données brutes
│   │-- processed/           # Données prétraitées
│   │-- dataset.csv          # Fichier CSV principal
│
│-- utils/          # Fonctions utilitaires
│   │-- preprocessing.py     # Prétraitement des données
│   │-- feature_engineering.py # Ingénierie des caractéristiques
│   │-- metrics.py           # Fonctions pour les métriques d’évaluation
│
│-- tests/          # Tests unitaires pour garantir la robustesse du code
│   │-- test_models.py       # Tests pour les modèles
│   │-- test_utils.py        # Tests pour les utilitaires
│
│-- notebooks/      # Notebooks Jupyter pour l’EDA, l'entraînement et l'évaluation
│   │-- eda.ipynb            # Analyse exploratoire des données
│   │-- training.ipynb       # Entraînement du modèle
│   │-- evaluation.ipynb     # Évaluation des performances
│
│-- scripts/        # Automatisation des tâches via des scripts bash
│   │-- train.sh            # Script d'entraînement automatique
│   │-- evaluate.sh         # Script d'évaluation
│
│-- logs/           # Historique des entraînements et des prédictions
│   │-- training_logs.txt   # Logs des entraînements
│   │-- prediction_logs.txt # Logs des prédictions
│
│-- config.yaml     # Stocke les hyperparamètres et configurations du projet
│
│-- requirements.txt # Liste des dépendances pour une installation rapide
│
│-- .github/workflows/ci.yml # Configuration CI/CD pour automatiser les tests et le déploiement

2. Explication des dossiers et fichiers

models/

Ce dossier contient les différentes versions des modèles entraînés, les scripts d'entraînement (train_model.py), de prédiction (predict.py) et d'évaluation (evaluate.py). Cela permet de suivre l'évolution du modèle au fil du temps.

data/

• raw/ : Stocke les données brutes issues de la collecte.

• processed/ : Contient les jeux de données après nettoyage et transformation.

• dataset.csv : Un exemple de fichier de données structuré.

utils/

Contient des fonctions utiles au projet, comme le prétraitement (preprocessing.py), l'ingénierie des caractéristiques (feature_engineering.py) et les métriques (metrics.py).

tests/

Garde les tests unitaires pour assurer la fiabilité du code. Chaque composant (modèle, utilitaires) doit être testé séparément.

notebooks/

Stocke les notebooks Jupyter permettant d’explorer les données (eda.ipynb), d'entraîner les modèles (training.ipynb) et d'évaluer les performances (evaluation.ipynb).

scripts/

Automatise certaines tâches comme l'entraînement et l’évaluation des modèles via des scripts bash (train.sh, evaluate.sh).

logs/

Stocke l'historique des entraînements et des prédictions, utile pour le suivi des performances.

config.yaml

Fichier de configuration centralisé contenant les hyperparamètres et les configurations essentielles du projet (chemins de fichiers, réglages des modèles, etc.).

requirements.txt

Liste des dépendances Python nécessaires à l'exécution du projet. Permet une installation rapide via pip install -r requirements.txt.

.github/workflows/ci.yml

Fichier de configuration pour l'intégration et le déploiement continus (CI/CD), qui automatise les tests et le déploiement du projet.

3. Bonnes pratiques pour un projet ML

1. Versionner les modèles : Conserver différentes versions des modèles (v1/, v2/) permet de revenir à une version précédente si nécessaire.

2. Séparer les données brutes et traitées : Éviter d’écraser les données originales pour garantir la reproductibilité des expériences.

3. Utiliser un gestionnaire de versions (Git) : Suivre les modifications et collaborer efficacement.

4. Documenter le projet : Ajouter un README.md décrivant l'objectif du projet, comment l'exécuter et les dépendances nécessaires.

5. Écrire des tests unitaires : Vérifier la fiabilité des composants avec des tests (tests/).

6. Automatiser les tâches répétitives : Scripts bash et pipelines CI/CD pour l’entraînement et l'évaluation des modèles.

7. Stocker les métriques et les logs : Suivre les performances du modèle avec logs/.

4. Exemples concrets

Exemple 1 : Détection de fraudes bancaires

fraud_detection_project/  
│── data/  
│   ├── raw/  # Données brutes  
│   │   ├── transactions_2024.csv  
│   │   ├── clients_2024.csv  
│   ├── processed/  # Données prétraitées  
│   │   ├── transactions_cleaned.csv  
│   │   ├── features_engineered.csv  
│  
│── models/  # Versions du modèle entraîné  
│   ├── v1/  
│   │   ├── model.pkl  
│   │   ├── evaluation_metrics.json  
│   ├── v2/  
│   │   ├── model.pkl  
│   │   ├── evaluation_metrics.json  
│  
│── notebooks/  # Explorations en notebooks Jupyter  
│   ├── 01_eda.ipynb  # Analyse exploratoire  
│   ├── 02_feature_engineering.ipynb  # Extraction de caractéristiques  
│   ├── 03_model_training.ipynb  # Entraînement du modèle  
│  
│── scripts/  # Scripts d'automatisation  
│   ├── train_model.py  # Script d'entraînement  
│   ├── evaluate_model.py  # Script d'évaluation  
│   ├── predict.py  # Script pour effectuer des prédictions  
│  
│── tests/  # Tests unitaires  
│   ├── test_data_preprocessing.py  
│   ├── test_model_performance.py  
│  
│── utils/  # Fonctions utiles  
│   ├── data_preprocessing.py  
│   ├── feature_engineering.py  
│   ├── metrics.py  
│  
│── logs/  # Logs des entraînements  
│   ├── training.log  
│   ├── predictions.log  
│  
│── config.yaml  # Hyperparamètres et configuration  
│── requirements.txt  # Dépendances Python  
│── .github/workflows/ci.yml  # Pipeline CI/CD  
│── README.md  # Description du projet  

Exemple 2 : Classification d'images (Détection d'objets)

image_classification_project/  
│── data/  
│   ├── raw/  # Images brutes  
│   ├── processed/  # Images redimensionnées et normalisées  
│  
│── models/  
│   ├── v1/  
│   ├── v2/  
│  
│── notebooks/  
│   ├── 01_data_preprocessing.ipynb  
│   ├── 02_model_training.ipynb  
│   ├── 03_evaluation.ipynb  
│  
│── scripts/  
│   ├── train.py  
│   ├── predict.py  
│  
│── tests/  
│   ├── test_preprocessing.py  
│  
│── utils/  
│   ├── image_augmentation.py  
│   ├── model_utils.py  
│  
│── logs/  
│── config.yaml  
│── requirements.txt  
│── README.md  

Exemple 3 : Analyse de sentiments sur des avis clients

sentiment_analysis_project/  
│── data/  
│   ├── raw/  # Avis clients bruts  
│   ├── processed/  # Données nettoyées et vectorisées  
│  
│── models/  
│   ├── v1/  
│   ├── v2/  
│  
│── notebooks/  
│   ├── 01_eda.ipynb  
│   ├── 02_text_preprocessing.ipynb  
│   ├── 03_model_training.ipynb  
│  
│── scripts/  
│   ├── train.py  
│   ├── predict.py  
│  
│── tests/  
│   ├── test_text_processing.py  
│  
│── utils/  
│   ├── text_cleaning.py  
│   ├── model_utils.py  
│  
│── logs/  
│── config.yaml  
│── requirements.txt  
│── README.md  

4. Système de recommandation de films

project_movie_recommendation/
│── models/
│   ├── collaborative_filtering/
│   ├── content_based/
│── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│── utils/
│   ├── similarity_metrics.py
│   ├── recommendation_engine.py
│── tests/
│   ├── test_recommendation.py
│── notebooks/
│   ├── exploratory_analysis.ipynb
│── scripts/
│   ├── generate_recommendations.sh
│── logs/
│── config.yaml
│── requirements.txt
│── .github/workflows/ci.yml

5. Prédiction de la demande en énergie

project_energy_forecasting/
│── models/
│   ├── lstm/
│   ├── xgboost/
│── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│── utils/
│   ├── data_cleaning.py
│   ├── feature_selection.py
│── tests/
│   ├── test_data_pipeline.py
│── notebooks/
│   ├── forecast_analysis.ipynb
│── scripts/
│   ├── train_model.sh
│   ├── predict_demand.sh
│── logs/
│── config.yaml
│── requirements.txt
│── .github/workflows/ci.yml

Ces arborescences permettent une meilleure organisation et facilitent le travail collaboratif ainsi que le suivi des différentes versions des modèles.

Conclusion

Une organisation bien pensée est cruciale pour la réussite d'un projet Machine Learning. En suivant cette structure, vous garantissez une meilleure lisibilité, collaboration et évolutivité. Adoptez ces bonnes pratiques dès le début pour éviter les erreurs et optimiser votre workflow ML !