VII.2.6 Scikit-Learn
la bibliothèque libre Python destinée à
l'apprentissage automatique a également été
utilisé.
FIG. 32 : logo Scikit-Learn
VII.2.7 Keras
La bibliothèque Keras permet d'interagir avec les
algorithmes de réseaux de neurones profonds et d'apprentissage
automatique
FIG. 33 : logo keras
VII.2 Logiciels et outils utilisé 73
PRéVISON DE DATE DE PASSAGE DES JALONS 2022
VII.2.8 Google Cloud Plate forme
La plateforme de cloud computing qui est proposée par
Google est ce que nous utilisons au sein de notre entreprise.
En effet différentes briques qui sont proposées par
la plate forme on été utilisé lors de ce projet.
Entre autre la brique BigQuery qui permet l'analyse interactive
massive de grands ensembles de données et qui se relie facilement a
l'espace de stockage de Cloud storage.
Mais aussi des briques comme App Engine pour le
déploiement de notre outil et API translate pour la traduction de nos
tickets.
FIG. 34 : Briques GCP
74 CHAPITRE VII. OUTIL
VII.2.9 Flask
Le micro framework open-source de développement web en
Python a été utilisé pour sa simplicité et sa
légerté.
FIG. 35 : Flask
VII.2.10 HTML/CSS/JS
L'application que je propose est une application web de par
la facilité de déploiement de celle-ci ainsi que le grand nombre
de consultation/ jours,mois.
FIG. 36 : Logo HTML CSS JS
VII.2.11 Git & GitHub
Le service d'hébergement basé sur le Web GitHub
ainsi que le logiciel de gestion de versions Git on aussi étaient
très utiles pour le traitement des différentes versions de
l'application.
Amassin NACERDDINE Université Paris 8 Vincennes
FIG. 37 : Logo Git & GitHub
VII.3 Aperçu de l'outil 75
PRéVISON DE DATE DE PASSAGE DES JALONS 2022
VII.3 Aperçu de l'outil
Je propose dans un premier temps de choisir le projet
véhicule dont nous souhaitons visualiser les prédictions.
FIG. 38 : visualisation des projets
Ensuit un comparatif entre les dates qui sont sur l'outil
d'entreprise et les prédictions faites par l'outil Kairos.
FIG. 39 : Kairos vs GPS
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