Guide pratique : Structuration d'un projet de Machine Learning

1. Pourquoi structurer 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.

Un projet ML mal organisé conduit rapidement à des erreurs difficiles à tracer, des expériences impossibles à reproduire et des pertes de temps considérables. À l’inverse, une arborescence pensée dès le départ permet de :

• Reproduire facilement les résultats : chaque version du modèle est conservée avec ses données et hyperparamètres.
• Collaborer sereinement en équipe : chaque membre sait où trouver les données, les scripts et les résultats.
• Automatiser les pipelines : entraînement, évaluation et déploiement deviennent reproductibles.
• Gagner en sérénité lors du passage en production : un code structuré est plus facile à industrialiser.

Schéma global de l’arborescence ML (assisté par Nano Banana)

2. Arborescence recommandée pour un projet ML

Voici une structure type de projet, largement adoptée par les équipes data science en entreprise :

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

Arborescence illustrée sous forme d’arbre (assisté par Nano Banana)

3. Explication détaillée 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. Une bonne pratique consiste à versionner les modèles dans des sous-dossiers v1/, v2/, etc., chacun contenant le fichier du modèle (.pkl, .h5, .joblib) et ses métriques associées.

data/

• raw/ : Stocke les données brutes issues de la collecte. Ces fichiers ne doivent jamais être modifiés directement.
• processed/ : Contient les jeux de données après nettoyage et transformation. C’est à partir de ces données que l’on entraîne les modèles.
• 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). Ces fonctions sont réutilisables dans les scripts et les notebooks.

tests/

Garde les tests unitaires pour assurer la fiabilité du code. Chaque composant (modèle, utilitaires) doit être testé séparément. Des frameworks comme pytest ou unittest sont couramment utilisés.

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). Il est conseillé de numéroter les notebooks (01_, 02_) pour indiquer l’ordre d’exécution.

scripts/

Automatise certaines tâches comme l’entraînement et l’évaluation des modèles via des scripts bash (train.sh, evaluate.sh). Ces scripts sont particulièrement utiles pour lancer des entraînements sur des serveurs ou dans des pipelines CI/CD.

logs/

Stocke l’historique des entraînements et des prédictions, utile pour le suivi des performances et le debugging. On y trouve généralement les courbes d’apprentissage, les temps d’exécution et les erreurs éventuelles.

config.yaml

Fichier de configuration centralisé contenant les hyperparamètres et les configurations essentielles du projet (chemins de fichiers, réglages des modèles, etc.). L’utilisation d’un fichier YAML permet de modifier les paramètres sans toucher au code.

requirements.txt

Liste des dépendances Python nécessaires à l’exécution du projet. Permet une installation rapide via pip install -r requirements.txt. Pour des projets plus complexes, on peut utiliser environment.yml (Conda) ou pyproject.toml (Poetry).

.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. Avec GitHub Actions, on peut par exemple lancer automatiquement les tests à chaque git push.

4. 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. Attention toutefois à ne pas versionner de gros fichiers de données ou modèles (utiliser Git LFS ou DVC).
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/.
8. Utiliser un framework d’expérimentation : Des outils comme MLflow, Weights & Biases ou DVC permettent de tracer automatiquement les hyperparamètres, métriques et artefacts.

5. Exemples concrets par cas d’usage

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  

Exemple 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

Exemple 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.

6. Outils complémentaires pour la structuration

Au-delà de l’arborescence, certains outils peuvent grandement faciliter la gestion de vos projets ML :

• DVC (Data Version Control) : versionne les données et les modèles comme on versionne le code avec Git.
• MLflow : traque les expérimentations, enregistre les hyperparamètres, métriques et artefacts.
• Hydra : gestion avancée des fichiers de configuration (héritage, composition).
• Pre-commit hooks : automatise le formatage du code (black, isort, flake8) avant chaque commit.
• Poetry ou pipenv : gestion robuste des dépendances et des environnements virtuels.

8. Articles connexes

Pour approfondir vos connaissances sur l’organisation des projets data, l’analyse exploratoire et les bonnes pratiques MLOps, voici une sélection d’articles complémentaires.