Documentation et reproductibilité

Dans le domaine de la Data Science, les résultats et les modèles ne peuvent pas être considérés comme valides ou utiles s’ils ne sont ni documentés ni reproductibles. En effet, à quoi bon construire un modèle de prédiction performant si personne ne peut :

• comprendre comment il a été construit ?

• le réexécuter dans six mois ?

• le valider, l’auditer ou le faire évoluer ?

La reproductibilité est donc le fondement même de la rigueur scientifique dans le traitement des données. Elle garantit que l’analyse produite aujourd’hui sera toujours compréhensible et vérifiable demain — par vous, par un collègue, ou par un audit externe.

Dans cet article, nous allons explorer en détail :

1. Ce que l’on entend par documentation et reproductibilité ;

2. Pourquoi elles sont indispensables en data science ;

3. Les bonnes pratiques concrètes ;

4. Des outils et frameworks recommandés ;

5. Les erreurs fréquentes à éviter ;

6. Et enfin, un plan type de documentation pour projet.

Définition des concepts

Documentation

La documentation est l’ensemble des éléments écrits, structurés et lisibles qui permettent à une personne (autre que vous) de comprendre ce qui a été fait, pourquoi, comment, avec quelles données et quels outils.

Elle inclut :

• Le contexte métier ;

• Les données utilisées ;

• La logique des traitements ;

• Les choix méthodologiques (modèles, métriques, hypothèses) ;

• Les résultats et leur interprétation ;

• Les limites connues du projet.

Reproductibilité

La reproductibilité est la capacité à rejouer une analyse de bout en bout, à l’identique, dans un autre environnement, ou à une autre date.

Elle nécessite :

• Un code propre, versionné, automatisé ;

• Un environnement stable (dépendances, bibliothèques) ;

• Un jeu de données maîtrisé (figé, stocké ou versionné) ;

• Une pipeline d’exécution complète.

Pourquoi la reproductibilité est-elle cruciale ?

Documentation : que faut-il documenter ?

Documentation métier

• Objectif du projet (problème à résoudre, indicateurs de succès) ;

• Données disponibles et leur sens métier ;

• Contraintes (temps réel, latence, réglementations) ;

• Impact attendu.

Documentation technique

• Source des données (BDD, fichiers, API) ;

• Traitements effectués (nettoyage, agrégation, features) ;

• Choix algorithmiques (modèles, paramètres) ;

• Résultats, métriques et courbes ;

• Limites du modèle (biais, manque de données, etc.).

Documentation du code

Chaque fichier, chaque fonction, chaque classe doit avoir :

• Une docstring explicite ;

• Un nom de variable parlant ;

• Des commentaires pertinents (pas excessifs) ;

• Une structure claire (scripts organisés en modules, pas un notebook monolithique de 10 000 lignes).

Documentation d’exécution

• Comment installer les dépendances ?

• Comment lancer le projet ? (scripts, makefile, notebook pipeline) ;

• Quels sont les outputs attendus ?

• Où sont stockés les logs, modèles, rapports ?

Bonnes pratiques pour la reproductibilité

Versionner le code avec Git

• Commencez chaque projet dans un repository Git ;

• Utilisez des branches pour séparer les expérimentations ;

• Incluez un fichier README.md pour décrire le projet.

Utiliser des environnements virtuels

• venv, virtualenv, conda : isolez vos bibliothèques du système ;

• Générez un fichier requirements.txt ou environment.yml ;

Suivre les données sources

• Versionner les données sources ou utiliser un outil comme DVC (Data Version Control) ;

• Toujours stocker une copie locale des données, ou pointer vers un lien stable et documenté.

Automatiser les étapes clés

• Créez une pipeline d’exécution claire : extraction, nettoyage, features, modélisation, évaluation ;

• Utilisez des outils comme :

  • Makefile

  • snakemake

  • Kedro

  • MLflow (tracking de modèles, expériences)

  • Airflow (scheduling, DAGs de traitement)

Sauvegarder les artefacts

• Modèles entraînés (.pkl, .joblib, .onnx, .pt) ;

• Visualisations ;

• Logs ;

• Résumés d’expérimentation ;

• Évaluation automatisée (tableau de bord, fichiers .json, etc.).

Les outils utiles à la documentation

Bonnes pratiques d’équipe

Pair programming

Documenter à deux permet de structurer la pensée et de ne pas oublier l’essentiel.

Rituels réguliers

• Revue de code : impose un niveau minimum de qualité documentaire ;

• Revue de documentation mensuelle : pour éviter l’obsolescence.

Checklist en fin de projet

• Code versionné ?

• README propre ?

• Script d’installation ?

• Dépendances listées ?

• Données identifiables ?

• Modèle sauvegardé ?

• Rapport produit ?

Pièges et erreurs fréquentes

Vers la reproductibilité complète : le MLOps

Lorsque les projets passent en production, la reproductibilité doit devenir industrielle.

Cela implique :

• Des pipelines CI/CD pour le code (GitHub Actions, GitLab CI…) ;

• Des systèmes de monitoring ;

• Des tests automatiques sur les données et le code ;

• Des environnements Dockerisés (containers) ;

• Des outils comme Kubeflow, MLflow, Seldon, ou BentoML pour déployer les modèles.

Conclusion

Dans un domaine aussi rapide et expérimental que la Data Science, la documentation et la reproductibilité sont souvent perçues comme des “freins” à la créativité. Pourtant, elles constituent le socle fondamental de la rigueur, de la collaboration et de la durabilité des projets.

Un projet non documenté est un projet mort.
Un modèle non reproductible est un modèle inutile.

Investir du temps dans la documentation, c’est gagner en impact, en efficacité, en collaboration et en crédibilité.