Projet 9

Documentation à venir

Dashboard de Comparaison de Modèles

Conformité aux Exigences

Analyse Exploratoire des Données Non Structurées (Images)

Présentation d'exemples d'images selon les catégories :

• Visualisation d'images du dataset Cityscapes organisées par 8 méta-classes de segmentation
• Sélection interactive d'images d'entraînement et de test avec prévisualisation
• Interface de navigation par catégories avec noms d'affichage conviviaux

Comptage et répartition des données :

• Graphiques en secteurs (pie charts) détaillant la répartition des 25,000 images Cityscapes
• Visualisation de l'utilisation projet : 80% train / 20% validation / 100% test
• Graphique de distribution des classes dans le dataset d'entraînement
• Tableaux récapitulatifs avec statistiques détaillées par split

Transformations des images :

• Démonstration interactive du preprocessing : redimensionnement et normalisation
• Visualisation des augmentations de données aléatoires (rotation, flip, luminosité, etc.)
• Comparaison avant/après transformations avec alignement visuel
• Documentation complète des 6 types d'augmentations possibles

Sélection de Données d'Entrée

Interface de sélection multiple :

• Liste déroulante pour images test Cityscapes avec informations sur la vérité terrain
• Upload de fichiers personnels (JPEG, PNG) avec validation de format
• Prévisualisation des images sélectionnées avant traitement
• Gestion des erreurs et feedback utilisateur en temps réel

Résultats de Prédiction

Comparaison complète de modèles :

• Affichage côte à côte des prédictions des deux meilleurs modèles
• Visualisations avec image originale, masques prédits et vérité terrain
• Détection et mise en évidence des erreurs de segmentation
• Statistiques détaillées par classe avec pourcentages et nombre de pixels

Métriques de performance :

• Temps d'inférence comparatif avec analyse de vitesse
• Scores de performance (mIoU, Accuracy) par modèle
• IoU par classe pour analyse fine des performances
• Graphiques comparatifs interactifs des résultats

Déploiement Cloud

Architecture déployée :

• Application FastAPI pour l'API de comparaison de modèles
• Interface Streamlit pour le dashboard utilisateur
• Déploiement sur infrastructure cloud avec haute disponibilité
• Gestion automatique des ressources et montée en charge

Accessibilité WCAG

Conformité aux critères essentiels :

Contraste des Couleurs (WCAG AA)

• Palette de couleurs avec ratios de contraste ≥ 4.1:1 pour éléments graphiques
• Ratios de contraste ≥ 4.5:1 pour le texte sur fond
• 8 couleurs principales validées : bleu (#0066CC), rouge (#CC0000), vert (#006600), etc.
• Remplacement des dégradés par des couleurs unies à contraste élevé

Alternatives Textuelles

• Descriptions alternatives détaillées pour tous les graphiques générées automatiquement
• Textes explicatifs pour chaque visualisation (pie charts, bar charts)
• Labels ARIA appropriés pour les éléments interactifs
• Documentation textuelle complète des transformations d'images

Indication Non-Couleur Uniquement

• Motifs et hachures complémentaires aux couleurs (optionnel via checkbox)
• 6 motifs différents : diagonales, verticales, horizontales, points, croix
• Différenciation par forme et texture en plus des couleurs
• Bordures et contours renforcés pour la distinction visuelle

Navigation Clavier

• CSS focus visible avec contours bleus (#0066CC) de 2px
• Support complet de la navigation par tabulation
• Indicateurs visuels clairs pour les éléments focusés
• Respect de l'ordre logique de navigation

Tableaux de Données Accessibles

• Tableaux structurés complémentaires à tous les graphiques
• En-têtes appropriés avec scope et descriptions
• Données exportables et lisibles par lecteurs d'écran
• Configuration responsive pour tous les écrans

Fonctionnalités d'assistance intégrées :

• Checkbox "Activer les motifs (accessibilité visuelle)" pour personnalisation
• Descriptions automatiques des graphiques avec statistiques complètes
• Interface adaptable aux besoins des utilisateurs en situation de handicap
• Documentation complète des fonctionnalités d'accessibilité via endpoint /accessibility-info

Architecture Technique

Stack technologique :

• Backend : FastAPI + PyTorch pour l'inférence des modèles
• Frontend : Streamlit avec composants accessibles
• Visualisations : Matplotlib avec palettes WCAG
• API REST documentée avec validation Pydantic
• Gestion d'état optimisée pour les comparaisons de modèles

Performance et fiabilité :

• Temps d'inférence optimisés (< 1 seconde par image)
• Gestion mémoire efficace avec fermeture automatique des figures
• Validation des formats et tailles de fichiers
• Nettoyage automatique des fichiers temporaires