Documentation et reproductibilité

Dans tout projet de data science ou d’intelligence artificielle, l’absence de documentation claire et le manque de reproductibilité constituent des pièges fréquents aux conséquences majeures : perte de temps, impossibilité de répliquer les résultats, et difficulté à collaborer efficacement.

1. Pourquoi documenter ?

Une bonne documentation permet :

• de comprendre rapidement la logique d’un pipeline ou d’un modèle,

• de faciliter la relecture, l’audit ou la reprise du projet,

• de garantir une transparence dans les choix techniques et méthodologiques.

Exemples d’éléments à documenter :

• Le contexte métier et les objectifs de l’analyse,

• Les sources et transformations des données (pipeline de preprocessing),

• Les choix algorithmiques (modèles, hyperparamètres),

• Les résultats d’évaluation,

• L’environnement logiciel utilisé (bibliothèques, versions, dépendances).

2. Reproductibilité : un enjeu crucial

La reproductibilité désigne la capacité à relancer une analyse ou un entraînement et obtenir les mêmes résultats. C’est un pilier fondamental de la rigueur scientifique et un garde-fou contre les erreurs subtiles ou les conclusions erronées.

Causes fréquentes de non-reproductibilité :

• Données mises à jour sans versioning,

• Aléa non contrôlé (absence de seed),

• Modifications de code non traçables,

• Utilisation d’environnements différents entre exécution et déploiement.

3. Bonnes pratiques à adopter

4. Outils utiles

• MLflow, DVC, Weights & Biases : pour le versioning et le suivi des expérimentations,

• Jupyter Notebook / Markdown : pour mêler code et explication,

• Git : pour tracer les modifications de code,

• Docker / Conda : pour répliquer facilement les environnements.

Conclusion :
Un projet sans documentation ni reproductibilité est un projet fragile. Ces deux piliers ne doivent pas être perçus comme du « travail en plus », mais comme une assurance qualité et un gain de temps à long terme.