docs: README bilingue FR/EN
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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**Source de vérité** : https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p12-fashion-insta
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git clone https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p12-fashion-insta.git
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git clone https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p12-fashion-insta.git
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Dataset : voir `fetch-data.sh` (hors git si volumineux).
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# Projet de Cadrage d'un Projet IA - Fashion-Insta
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📘 Ce projet est également disponible en [anglais 🇬🇧](./README.md)
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## 📋 Contexte du projet
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Ce projet a été réalisé dans le cadre d'une mission d'**AI Product Manager** chez **Fashion-Insta**, une entreprise du monde de la mode qui commercialise des articles vestimentaires via un réseau de magasins physiques et un site e-commerce.
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L'objectif était de réaliser le cadrage complet d'un projet IA stratégique : le développement d'une application mobile de recommandation d'articles vestimentaires basée sur des photos, en vue de présenter le projet au comité exécutif (COMEX) pour validation.
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## 🎯 Objectifs
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Le projet vise à développer une **application mobile de recommandation** permettant aux utilisateurs de :
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1. Se prendre en photo avec leurs habits favoris
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2. Obtenir des recommandations d'articles du même style vestimentaire
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3. Booster les ventes en ligne et en magasin
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**Mission confiée** : Réaliser l'intégralité du cadrage du projet selon une méthodologie agile SCRUM et convaincre le COMEX de lancer le projet.
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## 📊 Démarche de cadrage
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Le cadrage du projet s'est déroulé en plusieurs phases sur 3 semaines :
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### Phase 1 : Expression des besoins et backlog
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- Formalisation des user stories à partir des besoins métier
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- Priorisation avec la méthode MoSCoW (Must have, Should have, Could have, Won't have)
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- Identification du MVP (Minimum Viable Product)
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- Revue avec le Product Owner
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### Phase 2 : Estimation et rentabilité
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- Estimation des charges par user story (en jours/homme)
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- Répartition par profil (Data Scientist, Développeur, DevOps, etc.)
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- Calcul des coûts de développement
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- Estimation des coûts Azure (infrastructure initiale et production)
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- Analyse de rentabilité (ROI, break-even point)
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- Planification des sprints
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### Phase 3 : Conformité RGPD et risques
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- Analyse des données personnelles (registre de traitements CNIL)
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- Identification des enjeux légaux et éthiques
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- Analyse des biais potentiels du modèle
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- Analyse complète des risques projet
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- Plan d'action de mitigation
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### Phase 4 : Présentation au COMEX
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- Synthèse des objectifs et gains attendus
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- Présentation de la méthodologie agile SCRUM
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- Planning des sprints et organisation
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- Enjeux RGPD et éthiques
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- Mitigation des risques
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## 📁 Structure du projet
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├── P12_01_backlog.xlsx
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├── P12_02_tableur.xlsx
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├── P12_03_présentation.pdf (ou .pptx)
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├── P12_04_ExportedEstimate_initial.xlsx
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└── P12_05_ExportedEstimate_production.xlsx
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### 1. `P12_01_backlog.xlsx`
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**Backlog du projet avec user stories priorisées**
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Ce fichier contient :
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- **User stories** : Expression des besoins fonctionnels et techniques du point de vue utilisateur
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- **Priorisation MoSCoW** :
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- **Must have** : Fonctionnalités indispensables au MVP
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- **Should have** : Fonctionnalités importantes mais non bloquantes
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- **Could have** : Fonctionnalités souhaitables
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- **Won't have** : Fonctionnalités exclues du périmètre actuel
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- **Estimation des charges** : Temps de développement par user story
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- **Critères d'acceptation** : Conditions de validation de chaque story
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- **Dépendances** : Relations entre les user stories
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**Focus** : User stories IA (recommandation, traitement d'images, modèles ML)
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### 2. `P12_02_tableur.xlsx`
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**Tableur d'estimation des charges et coûts**
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Ce fichier comprend plusieurs onglets :
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**Onglet "Charges par profil"** :
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- Répartition des charges par user story
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- Profils : Data Scientist, ML Engineer, Développeur Full-Stack, DevOps, Product Owner, Scrum Master
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- Calcul des jours/homme par profil
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- Application des coûts journaliers (TJM)
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**Onglet "Coûts de développement"** :
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- Coût total de développement initial
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- Répartition par profil et par sprint
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- Coûts fixes vs variables
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**Onglet "Coûts récurrents"** :
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- Maintenance annuelle : 15% du coût de développement
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- Coûts d'infrastructure Azure de production (annuels)
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- Évolution des coûts sur 3-5 ans
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**Onglet "Analyse de rentabilité"** :
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- Gains annuels estimés (augmentation des ventes)
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- Coûts cumulés année après année
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- Calcul du ROI et du break-even point
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- Graphique de rentabilité
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**Onglet "Planning des sprints"** :
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- Découpage en sprints (durée, contenu)
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- Affectation des user stories par sprint
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- Jalons et livrables
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### 3. `P12_03_présentation.pdf` (ou .pptx)
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**Présentation pour le COMEX**
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Cette présentation comprend :
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**Slide 1 : Résumé exécutif**
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- Synthèse des points clés (non présentée oralement)
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- Vision du projet en une slide
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**Slides 2-3 : Objectifs et gains attendus**
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- Augmentation des ventes (quantifiée)
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- Amélioration de l'expérience client
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- KPIs de succès (taux d'adoption, taux de conversion, satisfaction)
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**Slides 4-5 : Ressources requises**
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- Humaines : Équipe et profils nécessaires
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- Techniques : Infrastructure Azure
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- Financières : Investissement initial et coûts récurrents
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**Slides 6-8 : Méthodologie agile SCRUM**
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- Principes de l'agilité
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- Rôles (Product Owner, Scrum Master, Development Team)
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- Avantages pour le projet
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**Slides 9-11 : Organisation et suivi**
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- Daily Scrum (point quotidien)
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- Sprint Review (démo en fin de sprint)
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- Rétrospective (amélioration continue)
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- Burndown chart (suivi de l'avancement)
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**Slides 12-13 : Planning des sprints**
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- Découpage temporel
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- Contenu de chaque sprint
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- Jalons et livrables clés
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**Slides 14-16 : Enjeux légaux et éthiques**
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- Principes du RGPD
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- Gestion des données personnelles (photos, préférences)
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- Biais potentiels du modèle (diversité, représentativité)
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- Transparence et consentement
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**Slides 17-19 : Risques et mitigation**
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- Risques techniques (performance du modèle, scalabilité)
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- Risques organisationnels (disponibilité des équipes)
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- Risques financiers (dépassement de budget)
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- Risques légaux (non-conformité RGPD)
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- Plan d'action pour chaque risque critique
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**Annexe : Backlog complet**
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- Liste des user stories avec priorisation
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- User stories du MVP clairement identifiées
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### 4. `P12_04_ExportedEstimate_initial.xlsx`
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**Estimation des coûts Azure pour la phase initiale**
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Ce fichier contient l'estimation des coûts d'infrastructure cloud Azure pour :
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- **Phase de conception** : Environnement de développement
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- **Phase d'entraînement des modèles** :
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- Instances de calcul (GPU pour deep learning)
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- Stockage des données d'entraînement
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- Services de ML (Azure Machine Learning)
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- Services de vision par ordinateur (Computer Vision API)
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**Export** : Calculateur de prix Azure (Azure Pricing Calculator)
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### 5. `P12_05_ExportedEstimate_production.xlsx`
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**Estimation des coûts Azure pour la production**
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Ce fichier contient l'estimation des coûts d'infrastructure cloud Azure pour :
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- **Production de l'application** :
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- Instances de calcul pour l'API de recommandation
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- Base de données (catalogue produits, historique utilisateurs)
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- Stockage blob (images utilisateurs)
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- CDN (Content Delivery Network)
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- Services d'inférence ML
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- Services de monitoring et logs
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- Bande passante
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**Calcul** : Coûts mensuels et annuels basés sur une estimation du trafic
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## 🛠️ Méthodologie
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### Méthode Agile SCRUM
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**Rôles** :
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- **Product Owner** : Alicia (VP Product)
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- **Scrum Master** : À définir
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- **Development Team** : Data Scientists, ML Engineers, Développeurs, DevOps
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**Cérémonies** :
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- **Sprint Planning** : Planification du sprint (1-2 semaines)
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- **Daily Scrum** : Point quotidien de 15 minutes
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- **Sprint Review** : Démonstration en fin de sprint
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- **Sprint Retrospective** : Amélioration continue
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**Artefacts** :
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- **Product Backlog** : Liste priorisée des user stories
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- **Sprint Backlog** : User stories sélectionnées pour le sprint
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- **Increment** : Produit potentiellement livrable à la fin du sprint
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### Priorisation MoSCoW
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- **Must have (M)** : Essentiel au MVP, non négociable
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- **Should have (S)** : Important mais peut être reporté
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- **Could have (C)** : Souhaitable si budget/temps disponible
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- **Won't have (W)** : Exclu du périmètre actuel
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### Estimation des charges
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**Techniques utilisées** :
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- Planning Poker pour l'estimation collaborative
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- Story Points ou Jours/Homme selon les user stories
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- Vélocité de l'équipe pour ajuster les prévisions
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## 📈 Analyse de rentabilité
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### Coûts
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**Investissement initial** :
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- Développement : Coût total des sprints
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- Infrastructure Azure (phase initiale)
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- Formation des équipes
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**Coûts récurrents (annuels)** :
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- Maintenance : 15% du coût de développement
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- Infrastructure Azure (production)
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- Support et évolutions
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### Gains
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**Gains estimés** :
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- Augmentation du taux de conversion en ligne
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- Augmentation du panier moyen
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- Fidélisation client (réduction du churn)
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- Cross-selling et up-selling
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**Calcul du ROI** :
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ROI = (Gains cumulés - Coûts cumulés) / Coûts cumulés × 100
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**Break-even point** : Date à laquelle les gains cumulés égalent les coûts cumulés
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### Visualisation
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Graphique montrant :
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- Courbe des coûts cumulés
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- Courbe des gains cumulés
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- Point de rentabilité (intersection des courbes)
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## 🔒 Conformité RGPD
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### Données personnelles traitées
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- **Photos des utilisateurs** : Données sensibles (images de personnes)
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- **Préférences vestimentaires** : Profilage comportemental
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- **Historique de navigation** : Suivi des interactions
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- **Données de compte** : Email, nom, coordonnées
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### Registre de traitements (CNIL)
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Pour chaque traitement IA :
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- **Finalité** : Recommandation d'articles personnalisée
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- **Catégories de données** : Images, préférences, comportement
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- **Durée de conservation** : Définie et justifiée
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- **Mesures de sécurité** : Chiffrement, pseudonymisation
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- **Destinataires** : Équipe data, partenaires (si applicable)
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- **Transferts hors UE** : Azure région Europe (conformité)
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### Principes RGPD appliqués
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- **Consentement explicite** : Opt-in pour l'utilisation des photos
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- **Droit d'accès** : L'utilisateur peut consulter ses données
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- **Droit à l'effacement** : Suppression des données sur demande
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- **Portabilité** : Export des données personnelles
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- **Minimisation** : Collecte uniquement des données nécessaires
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- **Transparence** : Information claire sur l'utilisation des données
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## ⚖️ Enjeux éthiques
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### Biais du modèle
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**Risques identifiés** :
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- **Biais de représentation** : Sous-représentation de certaines morphologies, couleurs de peau, styles vestimentaires
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- **Biais culturel** : Recommandations orientées vers des standards occidentaux
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- **Biais de genre** : Stéréotypes vestimentaires genrés
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**Plan d'action** :
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- Diversification du jeu de données d'entraînement
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- Audit régulier des recommandations
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- Tests utilisateurs sur des populations variées
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- Possibilité de feedback utilisateur pour améliorer le modèle
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### Transparence et explicabilité
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- Informer l'utilisateur sur le fonctionnement du système de recommandation
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- Possibilité de comprendre pourquoi un article est recommandé
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|
- Option de désactivation des recommandations personnalisées
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## ⚠️ Analyse des risques
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### Méthodologie
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**Grille d'évaluation** :
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- **Probabilité** : Faible / Moyenne / Élevée
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- **Impact** : Faible / Moyen / Critique
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- **Criticité** : Probabilité × Impact
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**Checklist Spectre 7D** :
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1. **Data** : Qualité, disponibilité, biais
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2. **Development** : Compétences, technologies
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3. **Deployment** : Infrastructure, scalabilité
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4. **Dependability** : Fiabilité, performance
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5. **Detectability** : Monitoring, alertes
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6. **Diversity** : Inclusion, équité
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7. **Documentation** : Traçabilité, conformité
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### Principaux risques identifiés
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**Risques techniques** :
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- Performance insuffisante du modèle de recommandation
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- Temps de latence trop élevé en production
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- Difficultés de scalabilité avec la montée en charge
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**Risques organisationnels** :
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- Indisponibilité des ressources (Data Scientists)
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- Turnover dans l'équipe projet
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- Retards dans les livrables
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**Risques financiers** :
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- Dépassement du budget Azure
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- Coûts de développement sous-estimés
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- ROI plus long que prévu
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**Risques légaux** :
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- Non-conformité RGPD (sanctions financières)
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- Plaintes d'utilisateurs sur la gestion des données
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- Litiges liés aux biais du modèle
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### Plan de mitigation
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Pour chaque risque critique :
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- **Action préventive** : Mesure pour réduire la probabilité
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- **Action corrective** : Mesure si le risque se matérialise
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- **Responsable** : Personne en charge du suivi
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- **Échéance** : Date de mise en œuvre
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**Exemples** :
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- **Risque RGPD** → Audit de conformité avec le DPO avant chaque sprint
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- **Risque de biais** → Diversification du dataset et tests réguliers
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- **Risque de scalabilité** → Load testing et architecture cloud élastique
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## 🎓 Compétences développées
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- Cadrage de projet IA end-to-end
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- Méthodologie agile SCRUM
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- Estimation et chiffrage de projets techniques
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- Analyse de rentabilité (ROI, break-even)
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|
- Conformité RGPD et gestion des données personnelles
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|
- Identification et mitigation des risques
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- Enjeux éthiques de l'IA (biais, transparence)
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|
- Gestion des parties prenantes (COMEX)
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|
- Communication et présentation de projet
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## 👤 Auteur
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**Grégoire Mureau**
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Date de réalisation : 2025
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*Ce projet a été réalisé dans le cadre du parcours AI Engineer*
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548
README.md
548
README.md
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@ -1,62 +1,64 @@
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**Source de vérité** : https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p12-fashion-insta
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**Source of truth** : https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p12-fashion-insta
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```bash
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```bash
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git clone https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p12-fashion-insta.git
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git clone https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p12-fashion-insta.git
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git clone https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p12-fashion-insta.git
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git clone https://git.gregoiremureau.com/openclassroom-ai/oc-p12-fashion-insta.git
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Dataset : voir `fetch-data.sh` (hors git si volumineux).
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Dataset: see `fetch-data.sh` (outside git if large).
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# Projet de Cadrage d'un Projet IA - Fashion-Insta
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# AI Project Scoping - Fashion-Insta
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## 📋 Contexte du projet
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📘 This project is also available in [French 🇫🇷](./README.fr.md)
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Ce projet a été réalisé dans le cadre d'une mission d'**AI Product Manager** chez **Fashion-Insta**, une entreprise du monde de la mode qui commercialise des articles vestimentaires via un réseau de magasins physiques et un site e-commerce.
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## 📋 Project Context
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L'objectif était de réaliser le cadrage complet d'un projet IA stratégique : le développement d'une application mobile de recommandation d'articles vestimentaires basée sur des photos, en vue de présenter le projet au comité exécutif (COMEX) pour validation.
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This project was carried out as part of an **AI Product Manager** assignment at **Fashion-Insta**, a fashion company that sells clothing items through a network of physical stores and an e-commerce website.
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## 🎯 Objectifs
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The objective was to carry out the complete scoping of a strategic AI project: the development of a mobile application for recommending clothing items based on photos, in order to present the project to the executive committee (COMEX) for approval.
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Le projet vise à développer une **application mobile de recommandation** permettant aux utilisateurs de :
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## 🎯 Objectives
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1. Se prendre en photo avec leurs habits favoris
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2. Obtenir des recommandations d'articles du même style vestimentaire
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3. Booster les ventes en ligne et en magasin
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**Mission confiée** : Réaliser l'intégralité du cadrage du projet selon une méthodologie agile SCRUM et convaincre le COMEX de lancer le projet.
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The project aims to develop a **mobile recommendation application** allowing users to:
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1. Take a photo of themselves wearing their favorite clothes
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2. Get recommendations for items in the same clothing style
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3. Boost online and in-store sales
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## 📊 Démarche de cadrage
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**Mission assigned**: Carry out the entire scoping of the project following an agile SCRUM methodology and convince the COMEX to launch the project.
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Le cadrage du projet s'est déroulé en plusieurs phases sur 3 semaines :
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## 📊 Scoping Approach
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### Phase 1 : Expression des besoins et backlog
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The project scoping took place over several phases across 3 weeks:
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- Formalisation des user stories à partir des besoins métier
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- Priorisation avec la méthode MoSCoW (Must have, Should have, Could have, Won't have)
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- Identification du MVP (Minimum Viable Product)
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- Revue avec le Product Owner
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### Phase 2 : Estimation et rentabilité
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### Phase 1: Requirements gathering and backlog
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- Estimation des charges par user story (en jours/homme)
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- Formalization of user stories based on business needs
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- Répartition par profil (Data Scientist, Développeur, DevOps, etc.)
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- Prioritization using the MoSCoW method (Must have, Should have, Could have, Won't have)
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- Calcul des coûts de développement
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- Identification of the MVP (Minimum Viable Product)
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- Estimation des coûts Azure (infrastructure initiale et production)
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- Review with the Product Owner
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- Analyse de rentabilité (ROI, break-even point)
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- Planification des sprints
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### Phase 3 : Conformité RGPD et risques
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### Phase 2: Estimation and profitability
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- Analyse des données personnelles (registre de traitements CNIL)
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- Estimation of effort per user story (in person/days)
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- Identification des enjeux légaux et éthiques
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- Breakdown by profile (Data Scientist, Developer, DevOps, etc.)
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- Analyse des biais potentiels du modèle
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- Calculation of development costs
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- Analyse complète des risques projet
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- Estimation of Azure costs (initial infrastructure and production)
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- Plan d'action de mitigation
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- Profitability analysis (ROI, break-even point)
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- Sprint planning
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### Phase 4 : Présentation au COMEX
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### Phase 3: GDPR compliance and risks
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- Synthèse des objectifs et gains attendus
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- Analysis of personal data (CNIL data processing register)
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- Présentation de la méthodologie agile SCRUM
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- Identification of legal and ethical issues
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- Planning des sprints et organisation
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- Analysis of potential model biases
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- Enjeux RGPD et éthiques
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- Complete project risk analysis
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- Mitigation des risques
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- Mitigation action plan
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## 📁 Structure du projet
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### Phase 4: COMEX presentation
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- Summary of objectives and expected gains
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- Presentation of the agile SCRUM methodology
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- Sprint planning and organization
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- GDPR and ethical issues
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- Risk mitigation
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## 📁 Project Structure
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```
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├── P12_01_backlog.xlsx
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├── P12_01_backlog.xlsx
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@ -66,329 +68,329 @@ Le cadrage du projet s'est déroulé en plusieurs phases sur 3 semaines :
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└── P12_05_ExportedEstimate_production.xlsx
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└── P12_05_ExportedEstimate_production.xlsx
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```
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```
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### 1. `P12_01_backlog.xlsx`
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### 1. `P12_01_backlog.xlsx`
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**Backlog du projet avec user stories priorisées**
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**Project backlog with prioritized user stories**
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Ce fichier contient :
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This file contains:
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- **User stories** : Expression des besoins fonctionnels et techniques du point de vue utilisateur
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- **User stories**: Formalization of functional and technical needs from the user's point of view
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- **Priorisation MoSCoW** :
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- **MoSCoW prioritization**:
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- **Must have** : Fonctionnalités indispensables au MVP
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- **Must have**: Features essential to the MVP
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- **Should have** : Fonctionnalités importantes mais non bloquantes
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- **Should have**: Important but non-blocking features
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- **Could have** : Fonctionnalités souhaitables
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- **Could have**: Desirable features
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- **Won't have** : Fonctionnalités exclues du périmètre actuel
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- **Won't have**: Features excluded from the current scope
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- **Estimation des charges** : Temps de développement par user story
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- **Effort estimation**: Development time per user story
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- **Critères d'acceptation** : Conditions de validation de chaque story
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- **Acceptance criteria**: Validation conditions for each story
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- **Dépendances** : Relations entre les user stories
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- **Dependencies**: Relationships between user stories
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**Focus** : User stories IA (recommandation, traitement d'images, modèles ML)
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**Focus**: AI user stories (recommendation, image processing, ML models)
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### 2. `P12_02_tableur.xlsx`
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### 2. `P12_02_tableur.xlsx`
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**Tableur d'estimation des charges et coûts**
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**Spreadsheet for effort and cost estimation**
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Ce fichier comprend plusieurs onglets :
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This file includes several tabs:
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**Onglet "Charges par profil"** :
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**"Effort by profile" tab**:
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- Répartition des charges par user story
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- Breakdown of effort by user story
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- Profils : Data Scientist, ML Engineer, Développeur Full-Stack, DevOps, Product Owner, Scrum Master
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- Profiles: Data Scientist, ML Engineer, Full-Stack Developer, DevOps, Product Owner, Scrum Master
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- Calcul des jours/homme par profil
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- Calculation of person/days per profile
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- Application des coûts journaliers (TJM)
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- Application of daily rates (TJM)
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**Onglet "Coûts de développement"** :
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**"Development costs" tab**:
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- Coût total de développement initial
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- Total initial development cost
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- Répartition par profil et par sprint
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- Breakdown by profile and by sprint
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- Coûts fixes vs variables
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- Fixed vs variable costs
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**Onglet "Coûts récurrents"** :
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**"Recurring costs" tab**:
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- Maintenance annuelle : 15% du coût de développement
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- Annual maintenance: 15% of development cost
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- Coûts d'infrastructure Azure de production (annuels)
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- Production Azure infrastructure costs (annual)
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- Évolution des coûts sur 3-5 ans
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- Cost trends over 3-5 years
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**Onglet "Analyse de rentabilité"** :
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**"Profitability analysis" tab**:
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- Gains annuels estimés (augmentation des ventes)
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- Estimated annual gains (increase in sales)
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- Coûts cumulés année après année
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- Cumulative costs year after year
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- Calcul du ROI et du break-even point
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- ROI and break-even point calculation
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- Graphique de rentabilité
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- Profitability chart
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**Onglet "Planning des sprints"** :
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**"Sprint planning" tab**:
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- Découpage en sprints (durée, contenu)
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- Breakdown into sprints (duration, content)
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- Affectation des user stories par sprint
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- Assignment of user stories per sprint
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- Jalons et livrables
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- Milestones and deliverables
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### 3. `P12_03_présentation.pdf` (ou .pptx)
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### 3. `P12_03_présentation.pdf` (or .pptx)
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**Présentation pour le COMEX**
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**Presentation for the COMEX**
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Cette présentation comprend :
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This presentation includes:
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**Slide 1 : Résumé exécutif**
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**Slide 1: Executive summary**
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- Synthèse des points clés (non présentée oralement)
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- Summary of key points (not presented orally)
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- Vision du projet en une slide
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- Project vision in one slide
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**Slides 2-3 : Objectifs et gains attendus**
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**Slides 2-3: Objectives and expected gains**
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- Augmentation des ventes (quantifiée)
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- Increase in sales (quantified)
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- Amélioration de l'expérience client
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- Improved customer experience
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- KPIs de succès (taux d'adoption, taux de conversion, satisfaction)
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- Success KPIs (adoption rate, conversion rate, satisfaction)
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**Slides 4-5 : Ressources requises**
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**Slides 4-5: Required resources**
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- Humaines : Équipe et profils nécessaires
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- Human: Team and profiles needed
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- Techniques : Infrastructure Azure
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- Technical: Azure infrastructure
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- Financières : Investissement initial et coûts récurrents
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- Financial: Initial investment and recurring costs
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**Slides 6-8 : Méthodologie agile SCRUM**
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**Slides 6-8: Agile SCRUM methodology**
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- Principes de l'agilité
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- Principles of agility
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- Rôles (Product Owner, Scrum Master, Development Team)
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- Roles (Product Owner, Scrum Master, Development Team)
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- Avantages pour le projet
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- Benefits for the project
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**Slides 9-11 : Organisation et suivi**
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**Slides 9-11: Organization and tracking**
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- Daily Scrum (point quotidien)
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- Daily Scrum (daily standup)
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- Sprint Review (démo en fin de sprint)
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- Sprint Review (end-of-sprint demo)
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- Rétrospective (amélioration continue)
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- Retrospective (continuous improvement)
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- Burndown chart (suivi de l'avancement)
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- Burndown chart (progress tracking)
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**Slides 12-13 : Planning des sprints**
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**Slides 12-13: Sprint planning**
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- Découpage temporel
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- Time breakdown
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- Contenu de chaque sprint
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- Content of each sprint
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- Jalons et livrables clés
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- Key milestones and deliverables
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**Slides 14-16 : Enjeux légaux et éthiques**
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**Slides 14-16: Legal and ethical issues**
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- Principes du RGPD
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- GDPR principles
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- Gestion des données personnelles (photos, préférences)
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- Personal data management (photos, preferences)
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- Biais potentiels du modèle (diversité, représentativité)
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- Potential model biases (diversity, representativeness)
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- Transparence et consentement
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- Transparency and consent
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**Slides 17-19 : Risques et mitigation**
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**Slides 17-19: Risks and mitigation**
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- Risques techniques (performance du modèle, scalabilité)
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- Technical risks (model performance, scalability)
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- Risques organisationnels (disponibilité des équipes)
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- Organizational risks (team availability)
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- Risques financiers (dépassement de budget)
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- Financial risks (budget overrun)
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- Risques légaux (non-conformité RGPD)
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- Legal risks (GDPR non-compliance)
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- Plan d'action pour chaque risque critique
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- Action plan for each critical risk
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**Annexe : Backlog complet**
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**Appendix: Full backlog**
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- Liste des user stories avec priorisation
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- List of user stories with prioritization
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- User stories du MVP clairement identifiées
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- MVP user stories clearly identified
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### 4. `P12_04_ExportedEstimate_initial.xlsx`
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### 4. `P12_04_ExportedEstimate_initial.xlsx`
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**Estimation des coûts Azure pour la phase initiale**
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**Azure cost estimation for the initial phase**
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Ce fichier contient l'estimation des coûts d'infrastructure cloud Azure pour :
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This file contains the estimation of Azure cloud infrastructure costs for:
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- **Phase de conception** : Environnement de développement
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- **Design phase**: Development environment
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- **Phase d'entraînement des modèles** :
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- **Model training phase**:
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- Instances de calcul (GPU pour deep learning)
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- Compute instances (GPU for deep learning)
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- Stockage des données d'entraînement
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- Training data storage
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- Services de ML (Azure Machine Learning)
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- ML services (Azure Machine Learning)
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- Services de vision par ordinateur (Computer Vision API)
|
- Computer vision services (Computer Vision API)
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**Export** : Calculateur de prix Azure (Azure Pricing Calculator)
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**Export**: Azure Pricing Calculator
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### 5. `P12_05_ExportedEstimate_production.xlsx`
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### 5. `P12_05_ExportedEstimate_production.xlsx`
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||||||
**Estimation des coûts Azure pour la production**
|
**Azure cost estimation for production**
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||||||
Ce fichier contient l'estimation des coûts d'infrastructure cloud Azure pour :
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This file contains the estimation of Azure cloud infrastructure costs for:
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- **Production de l'application** :
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- **Application production**:
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- Instances de calcul pour l'API de recommandation
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- Compute instances for the recommendation API
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- Base de données (catalogue produits, historique utilisateurs)
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- Database (product catalog, user history)
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- Stockage blob (images utilisateurs)
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- Blob storage (user images)
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- CDN (Content Delivery Network)
|
- CDN (Content Delivery Network)
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- Services d'inférence ML
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- ML inference services
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- Services de monitoring et logs
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- Monitoring and logging services
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- Bande passante
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- Bandwidth
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**Calcul** : Coûts mensuels et annuels basés sur une estimation du trafic
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**Calculation**: Monthly and annual costs based on a traffic estimate
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## 🛠️ Méthodologie
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## 🛠️ Methodology
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### Méthode Agile SCRUM
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### Agile SCRUM Method
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**Rôles** :
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**Roles**:
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- **Product Owner** : Alicia (VP Product)
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- **Product Owner**: Alicia (VP Product)
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- **Scrum Master** : À définir
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- **Scrum Master**: To be defined
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- **Development Team** : Data Scientists, ML Engineers, Développeurs, DevOps
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- **Development Team**: Data Scientists, ML Engineers, Developers, DevOps
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**Cérémonies** :
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**Ceremonies**:
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- **Sprint Planning** : Planification du sprint (1-2 semaines)
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- **Sprint Planning**: Sprint planning (1-2 weeks)
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- **Daily Scrum** : Point quotidien de 15 minutes
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- **Daily Scrum**: 15-minute daily standup
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- **Sprint Review** : Démonstration en fin de sprint
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- **Sprint Review**: End-of-sprint demonstration
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- **Sprint Retrospective** : Amélioration continue
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- **Sprint Retrospective**: Continuous improvement
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**Artefacts** :
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**Artifacts**:
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- **Product Backlog** : Liste priorisée des user stories
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- **Product Backlog**: Prioritized list of user stories
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- **Sprint Backlog** : User stories sélectionnées pour le sprint
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- **Sprint Backlog**: User stories selected for the sprint
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- **Increment** : Produit potentiellement livrable à la fin du sprint
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- **Increment**: Potentially shippable product at the end of the sprint
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### Priorisation MoSCoW
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### MoSCoW Prioritization
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- **Must have (M)** : Essentiel au MVP, non négociable
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- **Must have (M)**: Essential to the MVP, non-negotiable
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- **Should have (S)** : Important mais peut être reporté
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- **Should have (S)**: Important but can be postponed
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- **Could have (C)** : Souhaitable si budget/temps disponible
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- **Could have (C)**: Desirable if budget/time available
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||||||
- **Won't have (W)** : Exclu du périmètre actuel
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- **Won't have (W)**: Excluded from the current scope
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### Estimation des charges
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### Effort Estimation
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**Techniques utilisées** :
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**Techniques used**:
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- Planning Poker pour l'estimation collaborative
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- Planning Poker for collaborative estimation
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- Story Points ou Jours/Homme selon les user stories
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- Story Points or Person/Days depending on the user stories
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- Vélocité de l'équipe pour ajuster les prévisions
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- Team velocity to adjust forecasts
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## 📈 Analyse de rentabilité
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## 📈 Profitability Analysis
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### Coûts
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### Costs
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**Investissement initial** :
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**Initial investment**:
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- Développement : Coût total des sprints
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- Development: Total cost of sprints
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- Infrastructure Azure (phase initiale)
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- Azure infrastructure (initial phase)
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- Formation des équipes
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- Team training
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**Coûts récurrents (annuels)** :
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**Recurring costs (annual)**:
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- Maintenance : 15% du coût de développement
|
- Maintenance: 15% of development cost
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- Infrastructure Azure (production)
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- Azure infrastructure (production)
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- Support et évolutions
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- Support and enhancements
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### Gains
|
### Gains
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**Gains estimés** :
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**Estimated gains**:
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- Augmentation du taux de conversion en ligne
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- Increase in online conversion rate
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- Augmentation du panier moyen
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- Increase in average basket size
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- Fidélisation client (réduction du churn)
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- Customer retention (churn reduction)
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- Cross-selling et up-selling
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- Cross-selling and up-selling
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**ROI calculation**:
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**Calcul du ROI** :
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```
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```
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ROI = (Gains cumulés - Coûts cumulés) / Coûts cumulés × 100
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ROI = (Gains cumulés - Coûts cumulés) / Coûts cumulés × 100
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```
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```
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**Break-even point** : Date à laquelle les gains cumulés égalent les coûts cumulés
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**Break-even point**: Date at which cumulative gains equal cumulative costs
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### Visualisation
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### Visualization
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Graphique montrant :
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Chart showing:
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- Courbe des coûts cumulés
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- Cumulative costs curve
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- Courbe des gains cumulés
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- Cumulative gains curve
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||||||
- Point de rentabilité (intersection des courbes)
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- Break-even point (intersection of the curves)
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||||||
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## 🔒 Conformité RGPD
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## 🔒 GDPR Compliance
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### Données personnelles traitées
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### Personal data processed
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- **Photos des utilisateurs** : Données sensibles (images de personnes)
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- **User photos**: Sensitive data (images of people)
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- **Préférences vestimentaires** : Profilage comportemental
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- **Clothing preferences**: Behavioral profiling
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- **Historique de navigation** : Suivi des interactions
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- **Browsing history**: Tracking of interactions
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- **Données de compte** : Email, nom, coordonnées
|
- **Account data**: Email, name, contact details
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### Registre de traitements (CNIL)
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### Data processing register (CNIL)
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Pour chaque traitement IA :
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For each AI processing activity:
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- **Finalité** : Recommandation d'articles personnalisée
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- **Purpose**: Personalized item recommendation
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- **Catégories de données** : Images, préférences, comportement
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- **Data categories**: Images, preferences, behavior
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- **Durée de conservation** : Définie et justifiée
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- **Retention period**: Defined and justified
|
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- **Mesures de sécurité** : Chiffrement, pseudonymisation
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- **Security measures**: Encryption, pseudonymization
|
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- **Destinataires** : Équipe data, partenaires (si applicable)
|
- **Recipients**: Data team, partners (if applicable)
|
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- **Transferts hors UE** : Azure région Europe (conformité)
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- **Transfers outside the EU**: Azure Europe region (compliance)
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||||||
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### Principes RGPD appliqués
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### GDPR Principles Applied
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- **Consentement explicite** : Opt-in pour l'utilisation des photos
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- **Explicit consent**: Opt-in for the use of photos
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||||||
- **Droit d'accès** : L'utilisateur peut consulter ses données
|
- **Right of access**: Users can view their data
|
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- **Droit à l'effacement** : Suppression des données sur demande
|
- **Right to erasure**: Deletion of data upon request
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- **Portabilité** : Export des données personnelles
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- **Portability**: Export of personal data
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- **Minimisation** : Collecte uniquement des données nécessaires
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- **Minimization**: Collection of only necessary data
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- **Transparence** : Information claire sur l'utilisation des données
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- **Transparency**: Clear information about data use
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## ⚖️ Enjeux éthiques
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## ⚖️ Ethical Issues
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### Biais du modèle
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### Model bias
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**Risques identifiés** :
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**Identified risks**:
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- **Biais de représentation** : Sous-représentation de certaines morphologies, couleurs de peau, styles vestimentaires
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- **Representation bias**: Under-representation of certain body shapes, skin colors, clothing styles
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- **Biais culturel** : Recommandations orientées vers des standards occidentaux
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- **Cultural bias**: Recommendations skewed toward Western standards
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- **Biais de genre** : Stéréotypes vestimentaires genrés
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- **Gender bias**: Gendered clothing stereotypes
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**Plan d'action** :
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**Action plan**:
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- Diversification du jeu de données d'entraînement
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- Diversification of the training dataset
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- Audit régulier des recommandations
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- Regular audit of recommendations
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- Tests utilisateurs sur des populations variées
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- User testing on varied populations
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- Possibilité de feedback utilisateur pour améliorer le modèle
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- User feedback capability to improve the model
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### Transparence et explicabilité
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### Transparency and explainability
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- Informer l'utilisateur sur le fonctionnement du système de recommandation
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- Inform the user about how the recommendation system works
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- Possibilité de comprendre pourquoi un article est recommandé
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- Ability to understand why an item is recommended
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- Option de désactivation des recommandations personnalisées
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- Option to disable personalized recommendations
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## ⚠️ Analyse des risques
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## ⚠️ Risk Analysis
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### Méthodologie
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### Methodology
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**Grille d'évaluation** :
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**Assessment grid**:
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- **Probabilité** : Faible / Moyenne / Élevée
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- **Probability**: Low / Medium / High
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- **Impact** : Faible / Moyen / Critique
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- **Impact**: Low / Medium / Critical
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- **Criticité** : Probabilité × Impact
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- **Criticality**: Probability × Impact
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**Checklist Spectre 7D** :
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**Spectre 7D Checklist**:
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1. **Data** : Qualité, disponibilité, biais
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1. **Data**: Quality, availability, bias
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2. **Development** : Compétences, technologies
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2. **Development**: Skills, technologies
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3. **Deployment** : Infrastructure, scalabilité
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3. **Deployment**: Infrastructure, scalability
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4. **Dependability** : Fiabilité, performance
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4. **Dependability**: Reliability, performance
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5. **Detectability** : Monitoring, alertes
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5. **Detectability**: Monitoring, alerts
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6. **Diversity** : Inclusion, équité
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6. **Diversity**: Inclusion, fairness
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7. **Documentation** : Traçabilité, conformité
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7. **Documentation**: Traceability, compliance
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### Principaux risques identifiés
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### Main Identified Risks
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**Risques techniques** :
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**Technical risks**:
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- Performance insuffisante du modèle de recommandation
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- Insufficient performance of the recommendation model
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- Temps de latence trop élevé en production
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- Latency too high in production
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- Difficultés de scalabilité avec la montée en charge
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- Scalability difficulties under increased load
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**Risques organisationnels** :
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**Organizational risks**:
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- Indisponibilité des ressources (Data Scientists)
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- Unavailability of resources (Data Scientists)
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- Turnover dans l'équipe projet
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- Turnover in the project team
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- Retards dans les livrables
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- Delays in deliverables
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**Risques financiers** :
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**Financial risks**:
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- Dépassement du budget Azure
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- Azure budget overrun
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- Coûts de développement sous-estimés
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- Underestimated development costs
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- ROI plus long que prévu
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- ROI taking longer than expected
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**Risques légaux** :
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**Legal risks**:
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- Non-conformité RGPD (sanctions financières)
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- GDPR non-compliance (financial penalties)
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- Plaintes d'utilisateurs sur la gestion des données
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- User complaints about data management
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- Litiges liés aux biais du modèle
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- Disputes related to model bias
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### Plan de mitigation
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### Mitigation Plan
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Pour chaque risque critique :
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For each critical risk:
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- **Action préventive** : Mesure pour réduire la probabilité
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- **Preventive action**: Measure to reduce probability
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- **Action corrective** : Mesure si le risque se matérialise
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- **Corrective action**: Measure if the risk materializes
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- **Responsable** : Personne en charge du suivi
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- **Owner**: Person in charge of follow-up
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- **Échéance** : Date de mise en œuvre
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- **Deadline**: Implementation date
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**Exemples** :
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**Examples**:
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- **Risque RGPD** → Audit de conformité avec le DPO avant chaque sprint
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- **GDPR risk** → Compliance audit with the DPO before each sprint
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- **Risque de biais** → Diversification du dataset et tests réguliers
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- **Bias risk** → Dataset diversification and regular testing
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- **Risque de scalabilité** → Load testing et architecture cloud élastique
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- **Scalability risk** → Load testing and elastic cloud architecture
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## 🎓 Compétences développées
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## 🎓 Skills Developed
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- Cadrage de projet IA end-to-end
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- End-to-end AI project scoping
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- Méthodologie agile SCRUM
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- Agile SCRUM methodology
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- Estimation et chiffrage de projets techniques
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- Estimation and costing of technical projects
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- Analyse de rentabilité (ROI, break-even)
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- Profitability analysis (ROI, break-even)
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- Conformité RGPD et gestion des données personnelles
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- GDPR compliance and personal data management
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- Identification et mitigation des risques
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- Risk identification and mitigation
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- Enjeux éthiques de l'IA (biais, transparence)
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- Ethical issues in AI (bias, transparency)
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- Gestion des parties prenantes (COMEX)
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- Stakeholder management (COMEX)
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- Communication et présentation de projet
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- Project communication and presentation
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## 👤 Auteur
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## 👤 Author
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**Grégoire Mureau**
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**Grégoire Mureau**
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Date de réalisation : 2025
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Completion date: 2025
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*Ce projet a été réalisé dans le cadre du parcours AI Engineer*
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*This project was carried out as part of the AI Engineer program*
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