aiee2 Repo !

Annuaire des participants

Organisme	Participant	rôle	mail
Insee	Yves-Laurent Benichou	chef de projet	[email protected]
	Elise Coudin	directrice SSP Lab	[email protected]
	Jérémy L'Hour	Data Scientist, SSP Lab
	Julie Djiriguian	Data Scientist, SSP Lab
	Hugues Arnulf	Data Scientist alternant
	Juliette Fourcot	Resp. Innovation Informatique
	Gwennaël Solard	Maîtrise d’ouvrage, Resp. division RP	[email protected]
	Souheil Benmebkout	Division RP	[email protected]
	Lucile Vanotti	Administratrice app RECAP, Division RP
EtaLab	Kim Montalibet	Data Scientist	[email protected]
DITP	Hélène Boissin-Jonville	Analyse impact métiers	[email protected]
Starclay	Cyril Poulet	Pilote, Data Scientist Senior	[email protected]
	Brivaël Sanchez	Data Scientist Junior	[email protected]
	Virgile Junique	Profil technique (data ou front)

Service Elastic Search

Contenu du projet

• communes : reprise nom et code communes

• data_import : scripts d'import de données CSV -> PostgreSQL et classe PostGre_SQL_DB de connexion à la base PostgreSQL utilisée dans le reste du projet

• dictionnaire : dictionnaires des données

• documentation : génération automatique de la documentation :

  • documentation/source : fichiers de config / description
  • documentation/build : dossier de génération de la doc

• elasticsearch : Ressources ES (contrats, requètes, scripts de chargement des données)

• mef_data : mise en forme des données (conversion sas -> csv, split, geocod ...)

• nomenclatures : code relatif à la pipeline d'entrainement des modèles de codage des nomenclatures NAF et PCS

• pipeline_bi_noncodable : code relatif à la pipeline d'entrainement du modèle de détection des BI non codables

• pipeline_siret_bi: code relatif à la pipeline d'entrainement du modèle de codage SIRET

• service_prediction: code relatif au service de prédiction proposant la mise a disposition via api de l'ensemble des modèles du projet.

• service_prediction/script_autocode_bis.py: script de codage automatique des BIs via appel du service de prédiction (remplacement très simplifié des appels MCA/Sicore)

Etapes d'une campagne RECAP

L'architecture déployée est celle-ci :

Pour une nouvelle campagne, les étapes sont (globalement):

1. Entrainement

   • Mettre dans la base postgreSQL les données de sirus et les données des BIs codés de l'année précédente
   • entraîner les différents modèles (voir les dossiers)
   • publier les modèles sur minio

2. Recap Batch

   • Mettre dans la base les données Sirus et les données BI de la nouvelle campagne (ou une partie des BI)
   • appliquer les différents modèles sur les BIs
     • codage auto
     • naf + pcs
     • geocodage
   • stocker le résultat dans la base, et les verser dans ES
   • appliquer le modèle Siret + codage auto
   • stocker le résultat dans la base
   • créer les lots/vagues RECAP à partir des BI considérés "codables" mais non codés automatiquement par le modèle pcs ou le modèle Siret

Ce fonctionnement est "optimal" mais il n'est pas nécessaire de tout précalculer. On peut aussi juste déployer les modèles dans le service de prédiction, et RECAP batch se contente de l'appeler pour obtenir les données dont elle a besoin. En revanche ces étapes devront être faites avant la campagne RECAP manuelle sur les BIs des vagues créées a minima, sur tous les BI de préférence (renforcement de l'historique)

3. Recap manuel
   • à ce stade les données BI doivent être enrichies et précalculés, stockées dans la base, puis dans ES
   • on déploie le service de prédiction sur les tables concernées
   • on démarre la campagne.

IMPORTANT: se réferer au document décrivant la procédure d'initialisation d'une campagne p7.

Utilisation de Fasttext

IMPORTANT: de nombreux modèles utilisent des embeddings fasttext, dont on change les dimensions au besoin. Après diverses investigations, il s'avère que:

• le modèle 'de base' téléchargeable via la lib est "cc.fr.300.bin", de taille 300
• sa taille est changeable via fasttext/reduce_model.py
• cependant, cela ne fonctionne que sur un modèle cc.fr.300.bin tout juste téléchargé via fasttext
• un modèle (resizé ou non) stocké sur minio n'a aucun problème pour être chargé et utilisé, MAIS toute tentative de le resizer à ce moment échouera (je ne sais pas pourquoi)

Il est donc conseillé de faire download/resize puis stockage sur minio, puis récupération du modèle resizé sur minio.

Autre point: le modèle de base est gros (~18Go), et le resize nécessite quasi autant de place supplémentaire. Il faut donc prévoir au moins 40Go de RAM pour une opération de reduce_model...

Documentation

• Générer la documentation

  1. Installer sphinx

     pip3 install --upgrade -r documentation/requirements_doc.txt

  2. Générer la doc

     cd documentation && make html

• Ajouter de la documentation

  1. Si ajout d'un nouveau package, utiliser sphinx-apidoc qui va générer des fichiers .rst
  2. Sinon : écrire soi-même le fichier rst
  3. L'intégrer dans la documentation actuelle, dans documentation/source