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Outils et environnement de travail

Pour travailler efficacement sur des projets de Machine Learning, nous allons utiliser un ensemble d’outils adaptés à la programmation en Python et à la gestion d’environnements scientifiques.

Objectifs de cette page​

  • Comprendre à quoi servent chaque outil
  • Installer un environnement de travail fonctionnel
  • Être prêt à écrire, exécuter et tester du code Python orienté Machine Learning

Python comme langage de référence​

Python est aujourd’hui le langage le plus utilisé en science des données et en intelligence artificielle. Il est simple, lisible, riche en bibliothèques spécialisées comme NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, etc.

1. PyCharm​

Qu’est-ce que c’est ?​

PyCharm est un environnement de développement intégré (IDE) pour Python, développé par JetBrains. Il permet d’écrire, organiser et tester votre code dans un environnement professionnel.

Pourquoi l’utiliser ?​

  • Coloration syntaxique, autocomplétion, refactoring
  • Débogueur intégré
  • Gestion des projets Python
  • Interface claire pour travailler sur des fichiers .py

Versions recommandées​

  • PyCharm Community : gratuite, suffisante pour nos besoins
  • PyCharm Professional : payante, utile en entreprise

2. Anaconda​

Qu’est-ce que c’est ?​

Anaconda est une distribution Python spécialisée dans la science des données. Elle installe Python, des bibliothèques scientifiques, ainsi que des outils comme Jupyter Notebook et Conda.

Avantages​

  • Installation facile de nombreux packages (pandas, NumPy, matplotlib…)
  • Gestion simplifiée des environnements virtuels via Conda
  • Interface graphique Anaconda Navigator (facultative mais pratique)

Installation recommandée​

Installer Anaconda depuis https://www.anaconda.com/download

3. Jupyter Notebook​

Qu’est-ce que c’est ?​

Jupyter Notebook est un outil permettant d’écrire du code Python dans un format interactif. Chaque bloc (cellule) peut contenir du code ou du texte explicatif (en Markdown).

Avantages pédagogiques​

  • Exécution de code par cellule
  • Affichage direct des résultats, graphiques, tableaux
  • Très utilisé dans le monde de la recherche, l’enseignement et les notebooks collaboratifs

Quand l’utiliser ?​

  • Pour des expérimentations rapides
  • Pour documenter vos analyses de manière progressive
  • Pour partager des projets ou tutoriels

4. Conda​

Qu’est-ce que c’est ?​

Conda est un gestionnaire d’environnement et de paquets. Il permet de créer des environnements isolés, chacun avec ses propres versions de bibliothèques Python.

Pourquoi c’est utile ?​

  • Éviter les conflits entre versions de bibliothèques
  • Tester différentes configurations sans casser l’environnement principal
  • Faciliter le partage d’un environnement reproductible (via un fichier environment.yml)

Commandes de base​

# Créer un nouvel environnement
conda create -n monenv python=3.11

# Activer l’environnement
conda activate monenv

# Installer une bibliothèque
conda install numpy pandas scikit-learn

# Lister les environnements disponibles
conda env list