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# Projet Air Paradis – Analyse de sentiments
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📘 This project is also available in [English 🇬🇧](./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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**Source de vérité** : [Forgejo](https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p07-sentiment-api) (auto-hébergé).
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```bash
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git clone https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p07-sentiment-api.git
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git clone https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p07-sentiment-api.git
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```
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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 rigoureuse de 10+ modèles de classification (classiques ML, LSTM + word embeddings, DistilBERT),
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- Le déploiement d'une API REST FastAPI exposant le meilleur modèle avancé (LSTM + Word2Vec),
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- La mise en place d'un pipeline MLOps complet : MLFlow, CI/CD (GitHub Actions), monitoring,
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- Un hébergement local sur serveur NAS pour garantir la souveraineté des données.
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📖 **Pour des informations détaillées sur les expérimentations menées et les résultats obtenus, consultez [docs/blog.fr.md](./docs/blog.fr.md).**
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## Structure du dépôt
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- `notebooks/` : notebooks d'analyse exploratoire et de modélisation,
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- `deployment/` : code de l'API FastAPI, tests unitaires, Dockerfile et configuration déploiement,
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- `docs/` : documentation détaillée (blog.fr.md), diagrammes, captures d'écran,
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- `presentation/` : support de présentation du projet (PDF),
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- `.github/workflows/` : CI (Forgejo Actions sur le runner homelab ; même YAML côté GitHub),
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- `fetch-data.sh` : où récupérer Sentiment140 (dataset **hors** git).
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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` avec interface Streamlit de test.
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Pour tester l'API en production : https://api.gregoiremureau.com/ml/sentiment/
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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 (configuration MLFlow, MinIO, alerting).
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- Données d'entraînement : `./fetch-data.sh` (Sentiment140 n'est **pas** dans git).
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**Projet réalisé dans le cadre du parcours "Data Scientist – Projet 7" d'OpenClassrooms** |