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ASI-Engineer

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	---
	title: Employee Turnover Prediction API
	emoji: 🚀
	colorFrom: blue
	colorTo: green
	sdk: gradio
	sdk_version: "6.2.0"
	app_file: app.py
	pinned: false
	---

	<div align="center">

	# 🚀 Employee Turnover Prediction API

	[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.12+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
	[![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-0.115.14-009688.svg)](https://fastapi.tiangolo.com)
	[![Code Coverage](https://img.shields.io/badge/coverage-70.26%25-yellow.svg)](htmlcov/index.html)
	[![Tests](https://img.shields.io/badge/tests-97%20passed-success.svg)](tests/)
	[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](LICENSE)

	API REST de prédiction du turnover des employés basée sur Machine Learning (XGBoost + SMOTE)

	[🔗 Demo Production](https://asi-engineer-oc-p5.hf.space) · [📚 Documentation](docs/) · [🐛 Report Bug](https://github.com/chaton59/OC_P5/issues) · [💡 Request Feature](https://github.com/chaton59/OC_P5/issues)

	</div>

	---

	## 📋 Table des Matières

	- [À Propos du Projet](#-à-propos-du-projet)
	- [Architecture](#-architecture)
	- [Choix Techniques](#-choix-techniques)
	- [Installation](#-installation)
	- [Utilisation](#-utilisation)
	- [Déploiement](#-déploiement)
	- [Mise à Jour](#-mise-à-jour)
	- [Tests](#-tests)
	- [Documentation](#-documentation)
	- [Changelog](#-changelog)
	- [Auteurs](#-auteurs)
	- [Licence](#-licence)

	> Note: Les dépendances complètes (transitives) sont listées dans [`requirements_dev.txt`](requirements_dev.txt) pour installation de développement complet.

	---

	## 📊 À Propos du Projet

	### Vue d'ensemble

	Ce projet déploie un modèle de Machine Learning en production via une API REST moderne pour prédire le risque de départ des employés d'une entreprise. Développé dans le cadre du projet OpenClassrooms P5 "Déployez votre modèle de Machine Learning", il illustre les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle et de MLOps.

	### Problématique

	Les entreprises perdent des talents clés sans pouvoir anticiper. Ce modèle prédit le risque de turnover (probabilité qu'un employé quitte l'entreprise) à partir de 29 variables RH (satisfaction, salaire, ancienneté, etc.).

	### Solution

	API REST performante exposant un modèle XGBoost optimisé avec :
	- ✅ Validation robuste des données via Pydantic
	- ✅ Prédictions en temps réel (<2s) ou par batch (CSV)
	- ✅ Traçabilité complète via PostgreSQL et logs JSON
	- ✅ Monitoring et health checks intégrés
	- ✅ CI/CD automatisé avec GitHub Actions
	- ✅ Déploiement cloud sur HuggingFace Spaces

	### Performances du Modèle

	\| Métrique \| Valeur \| Interprétation \|
	\|----------\|--------\|----------------\|
	\| F1 Score \| 0.85 \| Excellent équilibre précision/recall \|
	\| Recall \| 0.88 \| Détecte 88% des départs réels \|
	\| Precision \| 0.82 \| 82% des prédictions "départ" sont correctes \|
	\| ROC AUC \| 0.91 \| Excellente capacité de discrimination \|



	### Fonctionnalités Clés


	- 🔮 Prédiction unitaire : Prédit le risque pour un employé (JSON)
	- 📦 Prédiction batch : Traite des fichiers CSV complets (1000+ employés)
	- 🔐 Authentification : API Key sécurisée (production)
	- 🛡️ Rate limiting : 20 req/min pour éviter les abus
	- 📊 Monitoring : Health check et logs structurés JSON
	- 🎨 Interface Gradio : UI web pour tests interactifs
	- 📚 Documentation auto : Swagger UI et ReDoc intégrés
	- 🗄️ Traçabilité : Toutes les prédictions enregistrées en base PostgreSQL

	Version actuelle : 3.2.1 \| Dernière mise à jour : Janvier 2026

	---

	## 🏗️ Architecture

	### Vue d'ensemble High-Level

	```
	┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
	│ CLIENT │────────▶│ API REST │────────▶│ BASE DE │
	│ │ JSON │ (FastAPI) │ SQL │ DONNÉES │
	│ • curl │ │ │ │ (PostgreSQL) │
	│ • Python │ │ • Validation│ │ │
	│ • JS │◀────────│ • Authent. │◀────────│ • dataset │
	│ • Postman │ 200 OK │ • Logging │ SELECT │ • ml_logs │
	└──────────────┘ └──────┬───────┘ └──────────────┘
	│
	▼
	┌──────────────┐
	│ MODÈLE ML │
	│ (XGBoost + │
	│ SMOTE) │
	│ │
	│ HF Hub Cache │
	└──────────────┘
	```

	### Pipeline de Prédiction

	```
	Données brutes
	│
	▼
	┌─────────────────────┐
	│ 1. VALIDATION │ Pydantic vérifie types, contraintes, énumérations
	│ (Pydantic) │ → Rejette données invalides (HTTP 422)
	└─────────┬───────────┘
	│
	▼
	┌─────────────────────┐
	│ 2. PREPROCESSING │ • Feature engineering (ratios, moyennes)
	│ (StandardScaler)│ • OneHot encoding (catégorielles non-ordonnées)
	│ │ • Ordinal encoding (fréquence déplacements)
	└─────────┬───────────┘ • Scaling (StandardScaler)
	│
	▼
	┌─────────────────────┐
	│ 3. PRÉDICTION │ XGBoost prédit classe (0/1) + probabilités
	│ (XGBoost) │ • 0 = Reste dans l'entreprise
	└─────────┬───────────┘ • 1 = Va quitter l'entreprise
	│
	▼
	┌─────────────────────┐
	│ 4. POST-TRAITEMENT │ • Calcul niveau de risque (Low/Medium/High)
	│ (API) │ • Enregistrement en DB (ml_logs)
	└─────────┬───────────┘ • Logging structuré JSON
	│
	▼
	Réponse JSON
	```

	### Structure du Projet

	```
	OC_P5/
	├── api.py # 🚪 Point d'entrée FastAPI principal
	├── app.py # 🎨 Point d'entrée Gradio (HF Spaces)
	├── src/
	│ ├── auth.py # 🔐 Authentification API Key
	│ ├── config.py # ⚙️ Configuration centralisée (.env)
	│ ├── logger.py # 📝 Logging structuré JSON
	│ ├── models.py # 🤖 Chargement modèle depuis HuggingFace Hub
	│ ├── preprocessing.py # 🔧 Pipeline de preprocessing
	│ ├── rate_limit.py # 🛡️ Rate limiting (SlowAPI)
	│ ├── schemas.py # ✅ Validation Pydantic (29 champs)
	│ └── gradio_ui.py # 🎨 Interface Gradio web
	├── tests/ # ✅ Suite de tests (97 tests, 70% coverage)
	│ ├── test_api_auth.py # Tests authentification
	│ ├── test_api_predict.py # Tests prédictions
	│ ├── test_api_validation.py # Tests validation Pydantic
	│ ├── test_database.py # Tests PostgreSQL
	│ └── test_model.py # Tests modèle ML
	├── ml_model/ # 🎓 Scripts d'entraînement
	│ ├── main.py # Pipeline complet train
	│ ├── train_model.py # Training XGBoost + MLflow
	│ └── preprocess.py # Preprocessing dataset
	├── scripts/ # 🔧 Scripts utilitaires
	│ ├── create_db.py # Création base PostgreSQL
	│ ├── insert_dataset.py # Insertion données (1470 employés)
	│ ├── generate_requirements_hf.sh # Génération requirements.txt pour HF
	│ └── run_local.sh # Lancement local développement
	├── docs/ # 📚 Documentation (5 fichiers minimaux)
	│ ├── architecture.md # 🏗️ Vue d'ensemble architecture + schéma BDD
	│ ├── api_documentation.md # 📡 Endpoints REST + exemples cURL/Python
	│ ├── database_setup.md # 🗄️ Setup PostgreSQL + requêtes SQL
	│ ├── tests_report.md # 🧪 Couverture tests (73%) + résultats
	│ └── deployment_guide.md # 🚀 CI/CD + déploiement HF Spaces
	├── data/ # 📊 Données sources (1470 employés)
	│ ├── extrait_sondage.csv # Données satisfaction
	│ ├── extrait_eval.csv # Données évaluations
	│ └── extrait_sirh.csv # Données RH administratives
	├── logs/ # 📋 Logs JSON
	│ ├── api.log # Tous les événements
	│ └── error.log # Erreurs uniquement
	├── .github/workflows/ # 🔄 CI/CD
	│ └── ci-cd.yml # GitHub Actions (lint, test, deploy)
	├── pyproject.toml # 📦 Configuration Poetry
	├── .env.example # 🔑 Template variables environnement
	└── README.md # 📖 Ce fichier
	```

	---

	## 🎯 Choix Techniques

	### Justifications des Technologies

	\| Technologie \| Alternative \| Pourquoi ce choix ? \|
	\|-------------\|-------------\|---------------------\|
	\| FastAPI \| Flask, Django REST \| ✅ Typing natif (validation auto via Pydantic)<br>✅ Documentation auto (Swagger/ReDoc)<br>✅ Performance (async, +200% vs Flask)<br>✅ Moderne (Python 3.12, type hints) \|
	\| PostgreSQL \| MongoDB, SQLite \| ✅ Relationnel adapté aux données structurées RH<br>✅ ACID pour garantir intégrité<br>✅ Scalabilité (index, partitioning)<br>✅ Outils matures (DBeaver, pgAdmin) \|
	\| XGBoost \| Random Forest, NN \| ✅ Performance sur données tabulaires<br>✅ Régularisation intégrée (évite overfitting)<br>✅ Feature importance nativement<br>✅ Rapide (parallélisation) \|
	\| SMOTE \| Class weights, Under-sampling \| ✅ Génère exemples synthétiques (vs duplication)<br>✅ Évite surapprentissage<br>✅ Intégré imblearn (CV-safe)<br>✅ +7% F1 vs class weights \|
	\| Pydantic \| Marshmallow, Cerberus \| ✅ Validation en C (via Rust, très rapide)<br>✅ Messages d'erreur clairs<br>✅ Intégration FastAPI native<br>✅ Type safety compile-time \|
	\| HuggingFace Hub \| S3, GCP Storage \| ✅ Gratuit jusqu'à 100GB<br>✅ Versioning automatique<br>✅ CDN global (latence faible)<br>✅ Communauté ML active \|
	\| Poetry \| pip, conda \| ✅ Lock file (reproductibilité garantie)<br>✅ Gestion dépendances (résolution conflits)<br>✅ Build/Publish intégrés<br>✅ pyproject.toml standard moderne \|
	\| GitHub Actions \| GitLab CI, Jenkins \| ✅ Gratuit pour repos publics<br>✅ Intégration GitHub native<br>✅ Marketplace d'actions prêtes<br>✅ Déploiement HF simplifié \|

	### Architecture Technique

	Pattern utilisé : 3-Tier Architecture (Présentation - Logique - Données)

	```
	┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
	│ PRESENTATION LAYER │
	│ • FastAPI (REST API) │
	│ • Gradio (Web UI) │
	│ • Swagger/ReDoc (Documentation interactive) │
	└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
	│
	┌────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
	│ BUSINESS LAYER │
	│ • Validation (Pydantic) │
	│ • Authentification (API Key) │
	│ • Rate Limiting (SlowAPI) │
	│ • Preprocessing (Feature Engineering) │
	│ • Prédiction (XGBoost Model) │
	│ • Logging (JSON Structured) │
	└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
	│
	┌────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
	│ DATA LAYER │
	│ • PostgreSQL (Traçabilité prédictions) │
	│ • HuggingFace Hub (Modèle ML en cache) │
	│ • CSV Files (Données sources) │
	└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
	```

	---

	## ⚙️ Installation

	### Prérequis

	\| Outil \| Version \| Installation \|
	\|-------\|---------\|--------------\|
	\| Python \| 3.12+ \| [python.org](https://www.python.org/downloads/) \|
	\| Poetry \| 1.7+ \| `curl -sSL https://install.python-poetry.org \\| python3 -` \|
	\| PostgreSQL \| 14+ \| [postgresql.org](https://www.postgresql.org/download/) ou Docker \|
	\| Git \| 2.0+ \| [git-scm.com](https://git-scm.com/downloads) \|

	### Étape 1 : Cloner le Repository



	```bash
	git clone https://github.com/chaton59/OC_P5.git
	cd OC_P5
	```

	### Étape 2 : Installer les Dépendances

	```bash
	# Installation via Poetry (recommandé)
	poetry install

	# Activer l'environnement virtuel
	poetry shell

	# OU utiliser pip (fallback)
	pip install -r requirements.txt
	```

	### Étape 3 : Configuration de l'Environnement

	```bash
	# Copier le template
	cp .env.example .env

	# Éditer .env avec vos valeurs
	nano .env # ou vim, code, etc.
	```

	Variables à configurer (`.env`) :

	```bash
	# === MODE ===
	DEBUG=true # false en production (active auth + rate limiting)

	# === API ===
	API_KEY=your-secret-api-key-here # Générer avec: python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"
	LOG_LEVEL=INFO # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL

	# === DATABASE (PostgreSQL) ===
	DB_HOST=localhost
	DB_PORT=5432
	DB_NAME=oc_p5_db
	DB_USER=ml_user
	DB_PASSWORD=your-secure-password # À changer !

	# === HUGGINGFACE ===
	HF_MODEL_REPO=ASI-Engineer/employee-turnover-model
	MODEL_FILENAME=model/model.pkl
	# HF_TOKEN=hf_xxx # Optionnel (modèles publics)
	```

	### Étape 4 : Configurer la Base de Données PostgreSQL

	#### Option A : Installation locale PostgreSQL

	```bash
	# Ubuntu/Debian
	sudo apt update
	sudo apt install postgresql postgresql-contrib

	# macOS (via Homebrew)
	brew install postgresql@14
	brew services start postgresql@14

	# Windows : Télécharger depuis https://www.postgresql.org/download/windows/
	```

	#### Option B : Docker (recommandé pour développement)

	```bash
	# Démarrer PostgreSQL dans un conteneur
	docker run --name oc_p5_postgres \
	-e POSTGRES_USER=ml_user \
	-e POSTGRES_PASSWORD=your-password \
	-e POSTGRES_DB=oc_p5_db \
	-p 5432:5432 \
	-d postgres:14
	```

	#### Créer les tables

	```bash
	# Créer les tables (dataset, ml_logs)
	poetry run python scripts/create_db.py

	# Insérer le dataset (1470 employés)
	poetry run python scripts/insert_dataset.py

	# Vérifier l'insertion
	psql -h localhost -U ml_user -d oc_p5_db -c "SELECT COUNT(*) FROM dataset;"
	# Résultat attendu : 1470
	```

	Schéma de la base de données :

	![Schéma BDD](docs/schema.png)

	📖 Guide complet débutant : [docs/database_guide.md](docs/database_guide.md)

	### Étape 5 : Vérifier l'Installation

	```bash
	# Tester que tout fonctionne
	poetry run pytest tests/ -v

	# Résultat attendu : 97 tests passés (ou 86 si skipped déployés)
	```

	---

	## 🔧 Scripts Utilitaires

	Le dossier `scripts/` contient les scripts essentiels pour la gestion de la base de données et le déploiement. Minimalisme : 4 fichiers maximum, code principal dans `src/`, tests dans `tests/`.

	### 🗄️ `create_db.py` - Création de la base de données

	Rôle : Crée la base de données PostgreSQL et les tables nécessaires (étape 4 du projet).

	```bash
	# Créer les tables (dataset, ml_logs)
	poetry run python scripts/create_db.py
	```

	Tables créées :
	- `dataset` : Stockage des données d'entraînement (features_json, target)
	- `ml_logs` : Logs des prédictions de l'API (inputs, outputs, timestamps)

	### 📊 `insert_dataset.py` - Insertion du dataset

	Rôle : Charge les 3 fichiers CSV (sondage, eval, sirh), les fusionne et insère 1470 employés dans PostgreSQL (étape 4 du projet).

	```bash
	# Insérer le dataset complet
	poetry run python scripts/insert_dataset.py

	# Vérifier l'insertion
	psql -h localhost -U ml_user -d oc_p5_db -c "SELECT COUNT(*) FROM dataset;"
	# Résultat attendu : 1470
	```

	Fonctionnalités :
	- Fusionne automatiquement les 3 sources de données
	- Nettoie les valeurs manquantes (NaN → None)
	- Commits par batch de 100 pour performance
	- Validation de l'intégrité des données

	### 📦 `generate_requirements_hf.sh` - Requirements pour HF Spaces

	Rôle : Génère un fichier `requirements.txt` minimaliste pour déploiement sur Hugging Face Spaces (étape 1 & 2).

	```bash
	# Générer requirements.txt optimisé pour HF
	bash scripts/generate_requirements_hf.sh
	```

	Pourquoi nécessaire ? HF Spaces nécessite des dépendances minimales (pas dev/test). Ce script extrait uniquement les packages essentiels depuis `pyproject.toml`.

	### 🚀 `run_local.sh` - Lancement local

	Rôle : Script de démarrage rapide pour développement local.

	```bash
	# Lancer l'application en mode développement
	bash scripts/run_local.sh
	```

	Actions effectuées :
	1. Installation des dépendances (Poetry)
	2. Vérification du fichier `.env` (copie `.env.example` si nécessaire)
	3. Lancement de l'interface Gradio sur http://localhost:7860

	### 📝 Organisation des Scripts

	Principe de séparation :
	- `scripts/` : Utilitaires BDD et déploiement uniquement (4 fichiers max)
	- `src/` : Code applicatif principal (API, modèles, preprocessing)
	- `tests/` : Tests unitaires et fonctionnels (séparé pour clarté)
	- `.github/workflows/` : CI/CD (GitHub Actions, pas dans scripts/)

	Justifications (liées aux étapes du projet) :
	- ✅ create_db.py + insert_dataset.py : Étape 4 (script Python pour créer BDD + insérer dataset)
	- ✅ generate_requirements_hf.sh : Étape 1 (requirements.txt à la racine) + Étape 2 (CI/CD, environnements)
	- ✅ run_local.sh : Développement local (pas obligatoire mais pratique)
	- ✅ Tests dans `tests/` : Étape 5 (scripts de tests + rapport couverture)

	---

	## 🚀 Utilisation

	### Démarrer l'API Localement

	```bash
	# Mode développement (avec auto-reload)
	poetry run uvicorn api:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000

	# Mode production
	poetry run uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4
	```

	URLs disponibles :

	\| Service \| URL \| Description \|
	\|---------\|-----\|-------------\|
	\| API \| http://localhost:8000 \| Endpoint principal \|
	\| Swagger UI \| http://localhost:8000/docs \| Documentation interactive \|
	\| ReDoc \| http://localhost:8000/redoc \| Documentation alternative \|
	\| Health Check \| http://localhost:8000/health \| Statut de l'API \|
	\| Gradio UI \| http://localhost:8000/ui \| Interface web (si activée) \|

	### Exemples d'Appels API

	#### 1. Health Check

	```bash
	curl http://localhost:8000/health
	```

	Réponse :
	```json
	{
	"status": "healthy",
	"model_loaded": true,
	"model_type": "Pipeline",
	"version": "3.2.1"
	}
	```

	#### 2. Prédiction Unitaire (JSON)

	```bash
	# Sans authentification (DEBUG=true)
	curl -X POST http://localhost:8000/predict \
	-H "Content-Type: application/json" \
	-d '{
	"age": 35,
	"genre": "M",
	"revenu_mensuel": 4500.0,
	"satisfaction_employee_environnement": 3,
	...
	}'

	# Avec authentification (DEBUG=false)
	curl -X POST http://localhost:8000/predict \
	-H "X-API-Key: your-secret-key" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	-d @employee.json
	```

	Réponse :
	```json
	{
	"prediction": 0,
	"probability_0": 0.85,
	"probability_1": 0.15,
	"risk_level": "Low"
	}
	```

	#### 3. Prédiction Batch (CSV)

	```bash
	curl -X POST http://localhost:8000/predict/batch \
	-H "X-API-Key: your-key" \
	-F "sondage_file=@data/extrait_sondage.csv" \
	-F "eval_file=@data/extrait_eval.csv" \
	-F "sirh_file=@data/extrait_sirh.csv"
	```

	Réponse :
	```json
	{
	"total_employees": 1470,
	"predictions": [...],
	"summary": {
	"total_stay": 1169,
	"total_leave": 301,
	"high_risk_count": 222
	}
	}
	```

	### Utilisation Python (SDK)

	```python
	import requests

	# Configuration
	API_URL = "http://localhost:8000/predict"
	API_KEY = "your-secret-key"

	# Données employé
	employee = {
	"age": 28,
	"genre": "F",
	"revenu_mensuel": 3200.0,
	"departement": "Consulting",
	# ... (tous les 29 champs requis)
	}

	# Appel API
	response = requests.post(
	API_URL,
	headers={"X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
	json=employee
	)

	# Résultat
	if response.status_code == 200:
	result = response.json()
	print(f"Risque de départ: {result['probability_1']:.0%}")
	print(f"Niveau: {result['risk_level']}")
	```

	📚 Documentation API : [docs/api_documentation.md](docs/api_documentation.md)

	---

	## 🌐 Déploiement

	### Environnements Disponibles

	\| Environnement \| Branche Git \| URL HuggingFace Spaces \| Statut \|
	\|---------------\|-------------\|------------------------\|--------\|
	\| Production \| `main` \| https://asi-engineer-oc-p5.hf.space \| ✅ Live \|
	\| Développement \| `dev` \| https://asi-engineer-oc-p5-dev.hf.space \| 🚧 Testing \|

	### 🤗 HuggingFace Spaces Integration

	L'API est déployée sur HuggingFace Spaces avec une interface interactive Gradio.

	#### Métadonnées HF Spaces

	Le fichier `README_HF.md` est fusionné dans cette section pour HF Spaces:

	```yaml
	title: Employee Turnover Prediction API
	emoji: 👔
	colorFrom: blue
	colorTo: purple
	sdk: gradio
	pinned: true
	license: mit
	app_port: 7860
	```

	#### Endpoints HF Spaces

	\| Endpoint \| Description \| Accès \|
	\|----------\|-------------\|-------\|
	\| `/docs` \| Documentation interactive Swagger \| Public \|
	\| `/health` \| Status de l'API \| Public \|
	\| `/ui` \| Interface Gradio interactive \| Public \|
	\| `/predict` \| Prédiction unitaire (JSON, contraintes réelles) \| API Key requis \|
	\| `/predict/batch` \| Prédiction batch (3 fichiers CSV bruts) \| API Key requis \|

	#### Exemple Utilisation HF Spaces

	Prédiction unitaire (avec toutes contraintes appliquées):
	```bash
	curl -X POST https://asi-engineer-oc-p5.hf.space/predict \
	-H "Content-Type: application/json" \
	-H "X-API-Key: your-key" \
	-d '{
	"nombre_participation_pee": 0,
	"nb_formations_suivies": 2,
	"nombre_employee_sous_responsabilite": 1,
	...
	}'
	```

	Prédiction batch (3 fichiers CSV):
	```bash
	curl -X POST https://asi-engineer-oc-p5.hf.space/predict/batch \
	-H "X-API-Key: your-key" \
	-F "sondage_file=@extrait_sondage.csv" \
	-F "eval_file=@extrait_eval.csv" \
	-F "sirh_file=@extrait_sirh.csv"
	```

	Réponse batch:
	```json
	{
	"total_employees": 1470,
	"predictions": [...],
	"summary": {
	"total_stay": 1169,
	"total_leave": 301,
	"high_risk_count": 222
	}
	}
	```

	### Pipeline CI/CD (GitHub Actions)

	Le workflow `.github/workflows/ci-cd.yml` s'exécute automatiquement à chaque push :

	```mermaid
	graph LR
	A[Push Code] --> B[Lint: Black + Flake8]
	B --> C[Tests: pytest 97 tests]
	C --> D[Test API Server]
	D --> E{Branche?}
	E -->\|dev\| F[Deploy HF Dev]
	E -->\|main\| G[Deploy HF Prod]
	```

	Jobs du pipeline :

	1. Lint (~30s) : Black (formatage) + Flake8 (qualité)
	2. Tests (~3min) : pytest avec couverture (70%)
	3. Test API Server (~2min) : Démarrage uvicorn + tests `/health` et `/predict`
	4. Deploy : Déploiement automatique sur HuggingFace Spaces

	⚡ Temps total : ~5-7 minutes (< 10min requis)

	### Déploiement Manuel sur HuggingFace Spaces

	#### Prérequis

	```bash
	# Installer la CLI HuggingFace
	pip install huggingface_hub

	# Se connecter
	huggingface-cli login
	# Entrer votre token (créer sur https://huggingface.co/settings/tokens)
	```

	#### Pousser vers HF Spaces

	```bash
	# 1. Ajouter le remote HF
	git remote add space https://huggingface.co/spaces/ASI-Engineer/oc_p5

	# 2. Push vers HF
	git push space main

	# 3. Vérifier le déploiement
	# Visiter https://huggingface.co/spaces/ASI-Engineer/oc_p5
	```

	#### Configuration des Secrets HF Spaces

	Dans les settings du Space HuggingFace, ajouter :

	\| Variable \| Valeur \| Description \|
	\|----------\|--------\|-------------\|
	\| `API_KEY` \| `votre-clé-sécurisée` \| Authentification API \|
	\| `DEBUG` \| `false` \| Mode production \|
	\| `LOG_LEVEL` \| `INFO` \| Niveau de logs \|

	### Déploiement Docker (Alternative)

	```bash
	# Build de l'image
	docker build -t employee-turnover-api .

	# Run du conteneur
	docker run -d \
	-p 8000:8000 \
	-e API_KEY=your-key \
	-e DEBUG=false \
	--name turnover-api \
	employee-turnover-api

	# Vérifier
	curl http://localhost:8000/health
	```

	📖 Guide complet : [docs/deployment_guide.md](docs/deployment_guide.md)

	---

	## 🔄 Mise à Jour

	### Mise à Jour du Code

	```bash
	# 1. Récupérer les dernières modifications
	git pull origin main

	# 2. Mettre à jour les dépendances
	poetry update

	# 3. Appliquer les migrations DB (si nécessaire)
	poetry run python scripts/migrate_db.py

	# 4. Relancer l'API
	poetry run uvicorn api:app --reload
	```

	### Ré-entraînement du Modèle

	Fréquence recommandée : Tous les 3 mois (ou si drift détecté)

	```bash
	# 1. Préparer les nouvelles données
	cp /path/to/new/data/*.csv data/

	# 2. Lancer l'entraînement (avec MLflow tracking)
	cd ml_model
	poetry run python main.py

	# 3. Comparer les performances
	poetry run mlflow ui
	# Ouvrir http://localhost:5000

	# 4. Si F1 Score ≥ 0.83, exporter le modèle
	poetry run python -c "
	import joblib
	import mlflow

	client = mlflow.tracking.MlflowClient()
	model_version = client.get_latest_versions('XGBoost_Employee_Turnover')[0]
	model = mlflow.sklearn.load_model(model_version.source)
	joblib.dump(model, 'model.pkl')
	"

	# 5. Uploader vers HuggingFace Hub
	poetry run python -c "
	from huggingface_hub import HfApi

	api = HfApi()
	api.upload_file(
	path_or_fileobj='model.pkl',
	path_in_repo='model/model.pkl',
	repo_id='ASI-Engineer/employee-turnover-model',
	commit_message='Update model v1.1 - F1=0.87'
	)
	"

	# 6. Créer un tag Git pour versioning
	git tag -a model-v1.1 -m "Model update: F1=0.87, Recall=0.89"
	git push origin model-v1.1
	```

	### Monitoring du Drift

	```python
	# Script de détection de drift (à automatiser mensuellement)
	import pandas as pd
	from scipy.stats import ks_2samp

	train_data = pd.read_csv('data/extrait_sirh.csv')
	new_data = pd.read_csv('logs/recent_predictions.csv')

	for col in ['age', 'revenu_mensuel', 'annees_dans_l_entreprise']:
	statistic, pvalue = ks_2samp(train_data[col], new_data[col])
	if pvalue < 0.05:
	print(f'⚠️ DRIFT détecté sur {col} (p={pvalue:.4f})')
	# → Déclencher ré-entraînement
	```

	📖 Détails modèle & maintenance : inclus dans [docs/architecture.md](docs/architecture.md) (section Pipeline ML) et [docs/tests_report.md](docs/tests_report.md) pour les vérifications automatiques.

	---



	## ✅ Tests

	### Suite de Tests Complète

	```bash
	# Lancer tous les tests
	poetry run pytest tests/ -v

	# Avec rapport de couverture
	poetry run pytest tests/ --cov=. --cov-report=term-missing

	# Avec rapport HTML
	poetry run pytest tests/ --cov=. --cov-report=html
	open htmlcov/index.html
	```

	Pour le détail de l'organisation et des catégories de tests, voir `tests/README.md`.

	### Métriques

	\| Métrique \| Valeur \| Détail \|
	\|----------\|--------\|--------\|
	\| Tests \| 97 \| 86 passés, 11 skippés (déploiement) \|
	\| Couverture \| 70.26% \| Objectif : ≥ 70% \|
	\| Durée \| ~4s \| Temps d'exécution total \|
	\| Fichiers \| 9 \| test_api_*.py, test_database.py, test_model.py \|

	### Catégories de Tests

	- ✅ Authentification (11 tests) : API Key, headers, rate limiting
	- ✅ Health Check (6 tests) : Status, modèle chargé, versionning
	- ✅ Prédiction (9 tests) : Endpoint `/predict`, probabilités, cohérence
	- ✅ Validation (15 tests) : Pydantic, types, énumérations, limites
	- ✅ Database (7 tests) : Connexion, CRUD, intégrité
	- ✅ Fonctionnel (19 tests) : End-to-end, performance, erreurs
	- ✅ Modèle ML (23 tests) : Chargement HF, preprocessing, prédictions
	- ✅ API Déployée (7 tests skippés) : Tests sur HF Spaces

	📊 Détail de couverture :

	\| Module \| Couverture \| Lignes \| Manquantes \|
	\|--------\|------------\|--------\|------------\|
	\| `src/config.py` \| 100% \| 20 \| 0 \|
	\| `src/schemas.py` \| 100% \| 100 \| 0 \|
	\| `src/rate_limit.py` \| 100% \| 10 \| 0 \|
	\| `db_models.py` \| 100% \| 14 \| 0 \|
	\| `src/logger.py` \| 90.32% \| 62 \| 6 \|
	\| `src/preprocessing.py` \| 76.36% \| 55 \| 13 \|
	\| `api.py` \| 55.41% \| 157 \| 70 \|

	---

	## 📚 Documentation


	### Navigation dans le dossier `docs/`

	Documentation minimaliste et structurée en 5 fichiers couvrant tous les aspects du projet :

	\| Document \| Description \| Étapes OC \|
	\|----------\|-------------\|-----------\|
	\| [🏗️ architecture.md](docs/architecture.md) \| Vue d'ensemble du projet, schéma architecture, diagramme BDD (PlantUML), flux de données \| Étape 4, 6 \|
	\| [📡 api_documentation.md](docs/api_documentation.md) \| Documentation API REST : endpoints, schémas Pydantic, exemples cURL/Python, codes erreurs \| Étape 3, 6 \|
	\| [🗄️ database_setup.md](docs/database_setup.md) \| Configuration PostgreSQL, scripts création BDD, requêtes SQL utiles, sauvegarde/restauration \| Étape 4 \|
	\| [🧪 tests_report.md](docs/tests_report.md) \| Rapport de couverture (73%), détail des 48 tests unitaires/fonctionnels, commandes pytest \| Étape 5 \|
	\| [🚀 deployment_guide.md](docs/deployment_guide.md) \| CI/CD GitHub Actions, déploiement HuggingFace Spaces, gestion secrets, monitoring \| Étape 2, 6 \|

	Choix de conception : Documentation concise (1-2 pages par fichier) privilégiant la clarté et l'actionnable sur l'exhaustivité.

	Documentation interactive :
	- 🌐 Swagger UI : http://localhost:8000/docs
	- 📘 ReDoc : http://localhost:8000/redoc

	---

	## 📦 Dépendances Principales

	\| Package \| Version \| Rôle \|
	\|---------\|---------\|------\|
	\| FastAPI \| 0.115.14 \| Framework API REST \|
	\| Pydantic \| 2.12.5 \| Validation données \|
	\| XGBoost \| 2.1.3 \| Modèle ML \|
	\| imbalanced-learn \| 0.12.0 \| SMOTE (rééquilibrage) \|
	\| SQLAlchemy \| 2.0.23 \| ORM PostgreSQL \|
	\| psycopg2-binary \| 2.9.9 \| Driver PostgreSQL \|
	\| SlowAPI \| 0.1.9 \| Rate limiting \|
	\| python-json-logger \| 4.0.0 \| Logs structurés \|
	\| pytest \| 9.0.2 \| Tests unitaires \|
	\| MLflow \| 2.9.2 \| Tracking expériences ML \|
	\| Gradio \| 4.13.0 \| Interface web \|

	Voir [pyproject.toml](pyproject.toml) pour la liste complète.

	---



	## 🔄 Changelog

	### v3.3.0 (Janvier 2026)
	- 📚 Documentation minimaliste consolidée en 5 fichiers (architecture, API, BDD, tests, déploiement)
	- 🧹 Suppression des documents redondants et archives pour alléger la page HF
	- 📝 README simplifié avec navigation claire vers la nouvelle doc

	### v3.2.1 (Janvier 2026)
	- 🎛️ Sliders Gradio et schémas Pydantic alignés sur les min/max réels des données d'entraînement
	- 📦 Endpoint batch CSV (3 fichiers bruts)
	- 🔑 Authentification API Key (prod)
	- 🔧 Correction preprocessing (scaling, ordre des colonnes)
	- 📝 Documentation mise à jour (API, modèle)

	### v2.2.0 (27 Décembre 2025)
	- 📦 Nouvel endpoint `/predict/batch` pour traitement CSV direct
	- 🔧 Fix preprocessing : ajout du scaling des features
	- 🔧 Fix preprocessing : correction de l'ordre des colonnes
	- 📊 Amélioration précision des prédictions (~90%)

	### v2.1.0 (26 Décembre 2025)
	- ✨ Système de logging structuré JSON
	- 🛡️ Rate limiting avec SlowAPI
	- ⚡ Amélioration gestion d'erreurs
	- 📊 Monitoring des performances

	### v2.0.0 (26 Décembre 2025)
	- ✅ Suite de tests complète (97 tests)
	- 🔐 Authentification API Key
	- 📊 70% de couverture de code

	---

	## 👥 Auteurs

	Développeur : Valentin (chaton59)
	Projet : OpenClassrooms P5 - Déployez votre modèle de Machine Learning
	Repo GitHub : [github.com/chaton59/OC_P5](https://github.com/chaton59/OC_P5)
	HuggingFace : [ASI-Engineer](https://huggingface.co/ASI-Engineer)

	---

	## 📄 Licence

	Ce projet est développé dans un cadre pédagogique (OpenClassrooms).
	Les données utilisées sont fictives.

	---

	## 🤝 Contributing

	Les contributions sont bienvenues ! Pour contribuer :

	1. Fork le projet
	2. Créer une branche feature (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
	3. Commit les changements (`git commit -m 'Add AmazingFeature'`)
	4. Push vers la branche (`git push origin feature/AmazingFeature`)
	5. Ouvrir une Pull Request

	---

	## 📞 Contact & Support

	- Issues GitHub : [github.com/chaton59/OC_P5/issues](https://github.com/chaton59/OC_P5/issues)
	- Discussions : [github.com/chaton59/OC_P5/discussions](https://github.com/chaton59/OC_P5/discussions)
	- Email : Voir profil GitHub

	---

	## 🙏 Remerciements

	- OpenClassrooms pour le parcours Data Scientist
	- HuggingFace pour l'hébergement gratuit
	- FastAPI pour le framework moderne
	- Communauté Python ML pour les bibliothèques open-source

	---

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	⭐ Si ce projet vous a aidé, n'hésitez pas à lui donner une étoile sur GitHub ! ⭐

	Made with ❤️ by [chaton59](https://github.com/chaton59)

	</div>