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# Projet Air Paradis – Analyse de sentiments
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📘 Ce projet est également disponible en [anglais 🇬🇧](./README.md)
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Ce dépôt contient les notebooks et le code source du projet d’analyse de sentiments sur des tweets, réalisé dans le cadre du programme OpenClassrooms **"Air Paradis"**.
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## Contexte métier
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L’objectif est de prédire si un tweet (ou une courte expression écrite) est perçu comme **positif ou négatif**, dans le contexte d’une compagnie aérienne.
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Le projet repose sur le jeu de données public **Sentiment140**.
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## Description du projet
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Le projet vise à développer un système complet d’analyse de sentiments, comprenant :
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- Une analyse exploratoire des données textuelles,
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- Une comparaison de plusieurs modèles de classification (classiques, avancés et à l’état de l’art),
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- Le déploiement d’une API REST exposant un modèle avancé (embeddings + LSTM),
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- La mise en place d’un pipeline CI/CD pour automatiser les tests et le déploiement,
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- Un hébergement local sur un serveur NAS pour garantir la souveraineté des données.
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## Structure du dépôt
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- `notebooks/` : notebooks d’analyse et de modélisation,
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- `deployment/` : code de l’API, tests, Dockerfile et fichiers liés au déploiement,
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- `docs/` : documentation et ressources associées,
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- `../.github/workflows/` : pipelines CI/CD.
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## Entraînement des modèles
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Les phases d’entraînement ont principalement été réalisées sur **Google Colab**, afin de bénéficier de ressources GPU nécessaires aux modèles de deep learning.
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## Utilisation
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Les notebooks détaillent les étapes d’analyse et d’entraînement.
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L’API est disponible dans le dossier `deployment/api`.
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## Remarques
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- Les fichiers `requirements.txt` dans `notebooks/` proviennent des environnements Google Colab et peuvent contenir des dépendances peu optimisées pour un usage local.
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- Le fichier `.env`, exclu du dépôt, contient les variables d’environnement nécessaires.
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Ce README sera mis à jour progressivement au fur et à mesure de l’avancement du projet.
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Certains commentaires de code peuvent rester en français (ainsi que les cellules Markdown des notebooks). Tout sera traduit en anglais ultérieurement.
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**Projet réalisé dans le cadre du parcours "Data Scientist – Projet 7" d’OpenClassrooms** |