OpenClassrooms · P5 · Projet validé
Servir un modèle par API
Relier prédiction, stockage et contrats de données dans une API.
Requête→FastAPI→Prédiction
Le travail réalisé
Rendre le modèle d’attrition exploitable via une API et une interface, avec stockage de données, conteneurisation et automatisation de la qualité.
- FastAPI expose les routes de consultation et de prédiction ; des schémas définissent les entrées et sorties ; SQLAlchemy formalise la table employees.
- Le projet prévoit PostgreSQL en local et SQLite dans l’environnement de déploiement documenté, ainsi qu’une interface Streamlit.
Les résultats disponibles
- Le README annonce 13 tests et environ 60 % de couverture : données historiques déclarées, non réexécutées lors de cet audit.
- Le code démontre le branchement modèle/API et les contrats. Aucune requête n’a été envoyée à l’API déployée pour vérifier son état actuel.
Résultats et retours conservés dans l’audit du 9 octobre 2026. Ils n’ont pas été reproduits lors de la préparation de ce portfolio.
Ce que j’en retiens
Le passage du notebook à un service introduit de nouvelles responsabilités : contrat d’entrée, cohérence des features, version du modèle, stockage et accès aux données.
Limites et pistes d’amélioration
- Les routes consultées n’établissent pas un contrôle d’accès utilisateur. La bonne gestion d’un secret CI ne remplace pas l’authentification de l’application.
- Le code remplit certaines features absentes par des valeurs par défaut ; la cohérence avec les transformations de l’entraînement mérite un contrôle dédié.
- Des liens historiques utilisent un ancien nom de compte dans la documentation.