Chargement et utilisation du modèle IA (Django)

Dans Django, intégrer un modèle d’intelligence artificielle signifie :

• Charger un modèle pré-entraîné (machine learning ou deep learning) depuis un fichier, une base de données, ou un service externe.

• Utiliser ce modèle dans une vue ou une API pour traiter des données entrantes et générer des prédictions ou des analyses.

Django n’est pas un framework IA par lui-même, mais son architecture robuste en fait un excellent environnement pour déployer un modèle IA sous forme de service web.

Comment ça fonctionne dans Django

1. Charger le modèle IA

   • Idéalement lors du démarrage du serveur, afin d’éviter un rechargement à chaque requête (gain de performance).

   • Exemple :

     • joblib.load('modele.pkl') pour scikit-learn

     • torch.load('modele.pt') pour PyTorch

     • tf.keras.models.load_model('modele.h5') pour TensorFlow

2. Recevoir des données entrantes via :

   • Une vue classique (views.py) qui traite des formulaires ou des requêtes HTTP.

   • Une API REST avec Django REST Framework, qui reçoit du JSON via POST.

3. Prétraiter les données pour correspondre au format attendu par le modèle :

   • Normalisation, transformation en numpy.array, conversion en tenseurs, etc.

4. Faire la prédiction avec le modèle chargé.

5. Envoyer la réponse au client :

   • JSON contenant la prédiction et éventuellement un score ou un indicateur de confiance.

   • Code HTTP approprié (200 pour succès, 400/500 pour erreurs).

Exemple conceptuel

• URL / endpoint : /predict/

• Vue Django : reçoit des données (JSON ou formulaire), les prépare, appelle model.predict(), puis renvoie le résultat.

• Méthode HTTP : POST

• Réponse : JSON avec {"prediction": valeur, "confidence": 0.87}

Bonnes pratiques

• Charger le modèle une seule fois au démarrage (ex. : module global ou signal ready() dans apps.py).

• Valider les données entrantes pour éviter qu’un mauvais format ne casse la prédiction.

• Gérer les erreurs avec des réponses HTTP claires (HttpResponse ou Response DRF avec messages d’erreur).

• Séparer la logique IA du reste du code Django :

  • Fichier ml_model.py ou dossier ml/ dédié.

  • Les vues n’appellent que des fonctions propres et testées.

• Versionner le modèle pour gérer les mises à jour.

Pourquoi c’est important

• Permet de mettre en production un modèle IA dans un environnement stable.

• Facilite l’accès au modèle via des routes HTTP ou une API REST.

• Rend l’IA exploitable par d’autres applications (web, mobile, IoT…).

En résumé

• Le modèle est chargé une seule fois et reste disponible pour toutes les requêtes.

• Les données entrantes sont traitées pour correspondre au format attendu.

• La réponse est structurée, claire et fiable.

• Django fournit l’ossature, le modèle IA fournit l’intelligence.