Industrialisation de projet data

Cette série s’adresse aux projets data réels, du notebook exploratoire au pipeline en production.
Tous les éléments présentés ne sont pas toujours nécessaires : chaque pratique est associée à un niveau de maturité.

🧱 Niveau 1 : Fondations indispensables

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Ce niveau vise la reproductibilité et la compréhension du projet. Tout projet data sérieux devrait au minimum passer par là.

🧪 Environnement et reproductibilité

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• Créer un environnement Python isolé (venv, poetry, uv)
• Gérer les dépendances (requirements.txt, pyproject.toml)

🗂️ Structurer son projet data

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• Structurer un projet Python orienté data (src/, data/, notebooks/, tests/)
• Séparer exploration et logique métier (le rôle des notebooks)
• Démarrer rapidement avec un template (cookiecutter et conventions)

🔁 Versionner son travail

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• Versionner avec Git (principes, bonnes pratiques)
• Workflow Git simple pour un projet data (branches, commits, GitHub)

📄 Documenter l’essentiel

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• Rédiger un README utile ce que quelqu’un d’autre doit comprendre
• Documenter les hypothèses et décisions choix de nettoyage, transformations, limites

⚙️ Niveau 2 : Projet maintenable

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Ici, l’objectif est de réduire la dette technique et de sécuriser les évolutions.

🧩 Qualité et organisation du code

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• Écrire du code data maintenable fonctions pures, modules, lisibilité
• Centraliser la configuration fichiers YAML/TOML, paramètres
• Gérer proprement les erreurs exceptions explicites

🧪 Tester un projet data

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• Pourquoi tester du code data mythes et réalités
• Tests unitaires avec pytest quoi tester, quoi ignorer
• Tester les données schéma, volumes, valeurs attendues

📋 Journalisation et traçabilité

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• Mettre en place des logs exploitables logging, niveaux, bonnes pratiques
• Tracer les étapes d’un pipeline data

🧰 Niveau 3 : Standardisation et travail en équipe

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Ce niveau concerne les projets professionnels, collaboratifs ou à long terme.

🧼 Standards de code

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• Formatage et linting ruff, black, conventions
• Typage progressif en Python annotations, mypy sans dogmatisme

📚 Documentation avancée

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• Documenter un projet data avec Sphinx / MkDocs
• Documenter des pipelines et flux de données

🧪 Tests avancés

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• Tests d’intégration data
• Tests de non-régression
• Limites des tests en data science

🏗️ Architectures data (panorama)

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• Batch, streaming, pipelines
• Où placer le code, les données, les modèles
• Quand une architecture devient nécessaire
• Architectures data : panorama rapide

🚀 Niveau 4 : Industrialisation et production

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À activer uniquement si le projet le justifie. Tout projet data n’a PAS vocation à atteindre ce niveau.

🐳 Conteneurisation

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• Docker pour les projets data

🔄 Automatisation et CI/CD

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• Pipeline de tests automatisés
• CI/CD pour projets data
• Déployer sans se tirer une balle dans le pied

⏱️ Orchestration et exécution

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• Scripts, cron, Airflow, Prefect : que choisir
• Industrialiser un pipeline batch

🔐 Sécurité et configuration

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• Gérer les secrets et variables d’environnement
• Séparer code, configuration et données

🛠️ Niveau 5 : Exploitation et vie du projet

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Le projet tourne : maintenant il faut le surveiller et le faire évoluer.

📊 Surveillance et monitoring

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• Surveiller les exécutions
• Détecter les erreurs et anomalies
• Monitoring minimal vs avancé
• Déploiement et surveillance

📉 Qualité et dérive des données

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• Données manquantes, dérive, ruptures
• Signaux faibles vs alertes critiques

🔄 Maintenance

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• Gérer la dette technique
• Reproductibilité long terme
• Quand et comment refactorer

• Divers et bonus (⚠️ à reprendre puis à supprimer)

Sources

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• OCTO academy - MLOps: Industrialisation d’un projet de Data Science
• Formation Industrialisation d’un Projet Data en Python
• Industrialisation des projets de machine learning au sein de la Data Factory d’Intermarché
• AI Industrialization: the key steps to a MLOps approach