Upload folder using huggingface_hub

.env.production

@@ -1,13 +0,0 @@
-# Production environment variables for HuggingFace Spaces
-
-# Security
-DEBUG=false
-API_KEY=${HF_SPACE_API_KEY}
-
-# API Configuration
-API_VERSION=2.1.0
-LOG_LEVEL=INFO
-
-# HuggingFace Model
-HF_MODEL_REPO=ASI-Engineer/employee-turnover-model
-MODEL_FILENAME=model/model.pkl

.flake8

@@ -1,21 +0,0 @@
-[flake8]
-# Exclude dirs pour ignorer libs tierces et noise (venv, git, etc.)
-ignore = W503, E501
-exclude =
-    .venv,
-    .git,
-    __pycache__,
-    *.pyc,
-    *.egg-info,
-    .cache,
-    .eggs,
-    build,
-    dist,
-    mlruns
-# Max line pour compat Black (default 88 vs PEP8 79)
-max-line-length = 88
-
-# Ignorer certains warnings pour les scripts d'exemple (non-critique)
-per-file-ignores =
-    examples/*.py:F541,E722,F841
-    tests/test_mlflow_*.py:F401,E402,F811,F541

.vscode/extensions.json

@@ -1,8 +0,0 @@
-{
-  "recommendations": [
-    "ms-python.python",
-    "ms-python.vscode-pylance",
-    "charliermarsh.ruff",
-    "ms-python.black-formatter"
-  ]
-}

.vscode/settings.json

@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "python.defaultInterpreterPath": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python",
-  "python.linting.enabled": true,
-  "python.linting.pylintEnabled": false,
-  "python.linting.flake8Enabled": true,
-  "python.linting.flake8Args": ["--config=${workspaceFolder}/.flake8"],
-  "[python]": {
-    "editor.defaultFormatter": "ms-python.black-formatter",
-    "editor.formatOnSave": true,
-    "editor.codeActionsOnSave": {
-      "source.organizeImports": "explicit"
-    }
-  },
-  "black-formatter.args": ["--line-length=88"],
-  "python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/src"],
-  "python.analysis.typeCheckingMode": "basic",
-  "files.exclude": {
-    "**/__pycache__": true,
-    "**/*.pyc": true,
-    ".venv": true
-  },
-  "python.envFile": "${workspaceFolder}/.env"
-}

README.md

@@ -1,49 +1,239 @@
----
-title: Employee Turnover Prediction API
-emoji: 👔
-colorFrom: blue
-colorTo: purple
-sdk: docker
-pinned: true
-license: mit
-app_port: 8000
----
+# 🚀 Employee Turnover Prediction API - v2.1.0
 
-# Employee Turnover Prediction API 🚀
+## 📊 Vue d'ensemble
 
-API de prédiction du turnover des employés avec XGBoost + SMOTE.
+API REST de prédiction du turnover des employés basée sur un modèle XGBoost avec SMOTE.
 
-## 🎯 Fonctionnalités
-
-- ✅ Prédiction de turnover (0 = reste, 1 = part)
-- 📊 Probabilités et niveau de risque (Low/Medium/High)
+**✨ Nouveautés v2.1.0** :
+- 📝 Logging structuré JSON
+- 🛡️ Rate limiting (20 req/min par IP)
+- ⚡ Gestion d'erreurs améliorée
+- 📊 Monitoring des performances
 - 🔐 Authentification API Key
-- 📝 Logs structurés JSON
-- 🛡️ Rate limiting (20 req/min)
-- 📚 Documentation OpenAPI/Swagger
 
-## 🔗 Endpoints
+## 🏗️ Architecture
+
+```
+OC_P5/
+├── app.py                    # Point d'entrée FastAPI
+├── src/
+│   ├── auth.py              # Authentification API Key
+│   ├── config.py            # Configuration centralisée
+│   ├── logger.py            # Logging structuré (NOUVEAU)
+│   ├── models.py            # Chargement modèle HF Hub
+│   ├── preprocessing.py     # Pipeline preprocessing
+│   ├── rate_limit.py        # Rate limiting (NOUVEAU)
+│   └── schemas.py           # Validation Pydantic
+├── tests/                   # Suite pytest (33 tests, 88% couverture)
+├── logs/                    # Logs JSON (NOUVEAU)
+│   ├── api.log              # Tous les logs
+│   └── error.log            # Erreurs uniquement
+├── docs/                    # Documentation
+├── ml_model/                # Scripts training
+└── data/                    # Données sources
+```
+
+## 🚀 Installation
+
+### Prérequis
+- Python 3.12+
+- Poetry 1.7+
+- Git
+
+### Setup rapide
+
+```bash
+# 1. Cloner le repo
+git clone https://github.com/chaton59/OC_P5.git
+cd OC_P5
+
+# 2. Installer les dépendances
+poetry install
+
+# 3. Configurer l'environnement
+cp .env.example .env
+# Éditer .env avec vos valeurs
+
+# 4. Lancer l'API
+poetry run uvicorn app:app --reload
 
-- **Docs** : `/docs` - Documentation interactive
-- **Health** : `/health` - Status de l'API
-- **Predict** : `/predict` - Prédiction de turnover
+# 5. Accéder à la documentation
+# http://localhost:8000/docs
+```
 
-## 🚀 Utilisation
+## 📝 Configuration (.env)
 
 ```bash
-# Health check
-curl https://asi-engineer-employee-turnover-api.hf.space/health
+# Mode développement (désactive auth + active logs détaillés)
+DEBUG=true
+
+# API Key (requis en production)
+API_KEY=your-secret-key-here
 
-# Prédiction
-curl -X POST https://asi-engineer-employee-turnover-api.hf.space/predict \
+# Logging (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)
+LOG_LEVEL=INFO
+
+# HuggingFace Model
+HF_MODEL_REPO=ASI-Engineer/employee-turnover-model
+MODEL_FILENAME=model/model.pkl
+```
+
+## 🔒 Authentification
+
+### Mode DEBUG (développement)
+```bash
+# L'API Key n'est PAS requise
+curl http://localhost:8000/predict -H "Content-Type: application/json" -d '{...}'
+```
+
+### Mode PRODUCTION
+```bash
+# L'API Key est REQUISE
+curl http://localhost:8000/predict \
+  -H "X-API-Key: your-secret-key" \
   -H "Content-Type: application/json" \
-  -d '{
-    "satisfaction_employee_environnement": 3,
-    "satisfaction_employee_nature_travail": 4,
-    ...
-  }'
+  -d '{...}'
 ```
 
-## 📚 Documentation complète
+## 📡 Endpoints
+
+### 🏥 Health Check
+```bash
+GET /health
+
+# Réponse
+{
+  "status": "healthy",
+  "model_loaded": true,
+  "model_type": "Pipeline",
+  "version": "2.1.0"
+}
+```
+
+### 🔮 Prédiction
+```bash
+POST /predict
+Content-Type: application/json
+X-API-Key: your-key (en production)
+
+# Exemple payload (voir docs/API_GUIDE.md pour tous les champs)
+{
+  "satisfaction_employee_environnement": 3,
+  "satisfaction_employee_nature_travail": 4,
+  "satisfaction_employee_equipe": 5,
+  "satisfaction_employee_equilibre_pro_perso": 3,
+  "note_evaluation_actuelle": 85,
+  "annees_depuis_la_derniere_promotion": 2,
+  "nombre_formations_realisees": 3,
+  ...
+}
+
+# Réponse
+{
+  "prediction": 0,                    # 0 = reste, 1 = part
+  "probability_0": 0.85,              # Probabilité de rester
+  "probability_1": 0.15,              # Probabilité de partir
+  "risk_level": "Low"                 # Low, Medium, High
+}
+```
+
+## 📊 Logging
+
+### Logs structurés JSON
+
+**Fichiers** :
+- `logs/api.log` : Tous les logs
+- `logs/error.log` : Erreurs uniquement
+
+**Format** :
+```json
+{
+  "timestamp": "2025-12-26T10:30:45",
+  "level": "INFO",
+  "logger": "employee_turnover_api",
+  "message": "Request POST /predict",
+  "method": "POST",
+  "path": "/predict",
+  "status_code": 200,
+  "duration_ms": 23.45,
+  "client_host": "127.0.0.1"
+}
+```
+
+## 🛡️ Rate Limiting
+
+**Configuration** :
+- **Développement** : Désactivé (DEBUG=true)
+- **Production** : 20 requêtes/minute par IP ou API Key
+
+**En cas de dépassement** :
+```json
+{
+  "error": "Rate limit exceeded",
+  "message": "20 per 1 minute"
+}
+```
+
+## ✅ Tests
+
+```bash
+# Tous les tests
+poetry run pytest tests/ -v
+
+# Avec couverture
+poetry run pytest tests/ --cov --cov-report=html
+
+# Voir rapport HTML
+open htmlcov/index.html
+```
+
+**Résultats** :
+- ✅ 33 tests passés
+- 📊 88% de couverture globale
+
+## 🚀 Déploiement
+
+### Variables d'environnement requises
+```bash
+DEBUG=false
+API_KEY=<votre-clé-sécurisée>
+LOG_LEVEL=INFO
+```
+
+### HuggingFace Spaces
+Prêt pour déploiement avec `app.py` et `requirements.txt`
+
+## 📚 Documentation
+
+- **API Interactive** : http://localhost:8000/docs
+- **ReDoc** : http://localhost:8000/redoc
+- **Guide complet** : [docs/API_GUIDE.md](docs/API_GUIDE.md)
+- **Standards** : [docs/standards.md](docs/standards.md)
+- **Couverture tests** : [docs/TEST_COVERAGE.md](docs/TEST_COVERAGE.md)
+
+## 📦 Dépendances principales
+
+- **FastAPI** 0.115.14 : Framework web
+- **Pydantic** 2.12.5 : Validation données
+- **XGBoost** 2.1.3 : Modèle ML
+- **SlowAPI** 0.1.9 : Rate limiting
+- **python-json-logger** 4.0.0 : Logs structurés
+- **pytest** 9.0.2 : Tests
+
+## 🔄 Changelog
+
+### 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 (33 tests)
+- 🔐 Authentification API Key
+- 📊 88% de couverture de code
+
+## 👥 Auteurs
 
-Voir [GitHub Repository](https://github.com/chaton59/OC_P5) pour la documentation complète.
+- **Projet** : OpenClassrooms P5
+- **Repo** : [github.com/chaton59/OC_P5](https://github.com/chaton59/OC_P5)

data/extrait_eval.csv

@@ -1,1471 +0,0 @@
-satisfaction_employee_environnement,note_evaluation_precedente,niveau_hierarchique_poste,satisfaction_employee_nature_travail,satisfaction_employee_equipe,satisfaction_employee_equilibre_pro_perso,eval_number,note_evaluation_actuelle,heure_supplementaires,augementation_salaire_precedente
-2,3,2,4,1,1,E_1,3,Oui,11 %
-3,2,2,2,4,3,E_2,4,Non,23 %
-4,2,1,3,2,3,E_4,3,Oui,15 %
-4,3,1,3,3,3,E_5,3,Oui,11 %
-1,3,1,2,4,3,E_7,3,Non,12 %
-4,3,1,4,3,2,E_8,3,Non,13 %
-3,4,1,1,1,2,E_10,4,Oui,20 %
-4,3,1,3,2,3,E_11,4,Non,22 %
-4,2,3,3,2,3,E_12,4,Non,21 %
-3,3,2,3,2,2,E_13,3,Non,13 %
-1,4,1,2,3,3,E_14,3,Non,13 %
-4,2,2,3,4,3,E_15,3,Oui,12 %
-1,3,1,3,4,2,E_16,3,Non,17 %
-2,3,1,4,3,3,E_18,3,Non,11 %
-3,2,1,3,2,3,E_19,3,Oui,14 %
-2,4,3,1,3,3,E_20,3,Non,11 %
-1,4,1,2,4,2,E_21,3,Oui,12 %
-4,4,1,4,2,2,E_22,3,Oui,13 %
-1,2,4,4,3,3,E_23,3,Non,16 %
-4,3,1,4,3,3,E_24,3,Oui,11 %
-1,4,2,3,4,2,E_26,3,Non,18 %
-3,2,1,1,2,3,E_27,4,Non,23 %
-1,3,3,2,3,3,E_28,3,Non,11 %
-3,3,1,4,4,3,E_30,3,Non,14 %
-2,3,1,1,3,3,E_31,3,Non,11 %
-3,3,5,3,4,2,E_32,3,Non,11 %
-2,1,1,1,2,3,E_33,4,Oui,22 %
-3,3,2,2,4,3,E_35,3,Non,11 %
-1,2,3,4,4,3,E_36,3,Non,14 %
-2,3,5,1,4,2,E_38,3,Non,12 %
-3,3,1,4,4,3,E_39,3,Non,11 %
-4,3,2,4,4,4,E_40,3,Oui,13 %
-4,2,1,3,1,3,E_41,3,Non,13 %
-4,3,2,4,3,4,E_42,3,Non,14 %
-2,3,1,4,1,2,E_45,3,Oui,16 %
-4,4,1,3,4,2,E_46,3,Non,12 %
-1,2,1,3,3,3,E_47,3,Oui,14 %
-4,3,1,4,1,3,E_49,3,Non,13 %
-2,2,1,1,4,4,E_51,3,Oui,14 %
-3,4,2,1,1,3,E_52,3,Non,19 %
-3,3,1,4,3,3,E_53,3,Non,12 %
-4,3,1,1,4,3,E_54,3,Non,13 %
-1,1,1,3,3,2,E_55,3,Non,12 %
-4,3,3,3,4,3,E_56,3,Non,15 %
-3,3,2,4,4,3,E_57,4,Non,23 %
-2,3,5,3,4,3,E_58,3,Non,12 %
-2,3,2,3,3,3,E_60,4,Non,20 %
-2,3,1,2,1,3,E_61,4,Non,21 %
-1,3,2,4,3,3,E_62,4,Oui,21 %
-4,4,1,4,4,3,E_63,3,Non,19 %
-1,2,3,3,4,3,E_64,3,Oui,13 %
-3,3,1,3,3,2,E_65,3,Oui,13 %
-2,3,2,1,3,2,E_68,4,Oui,21 %
-3,2,3,1,3,3,E_70,3,Oui,13 %
-3,2,2,4,3,2,E_72,3,Oui,19 %
-1,3,3,4,3,3,E_73,3,Oui,12 %
-2,3,3,1,4,2,E_74,4,Non,22 %
-3,3,1,1,3,3,E_75,3,Oui,15 %
-4,3,2,4,4,2,E_76,4,Non,22 %
-1,2,2,3,3,4,E_77,3,Non,18 %
-1,3,2,4,2,3,E_78,4,Oui,22 %
-4,3,2,4,4,3,E_79,3,Non,11 %
-2,2,5,3,4,2,E_80,3,Oui,12 %
-1,3,3,1,4,2,E_81,3,Non,11 %
-3,3,3,3,2,3,E_83,3,Non,13 %
-4,3,4,3,3,3,E_84,3,Oui,14 %
-2,2,2,2,3,3,E_85,3,Non,13 %
-2,3,3,1,3,3,E_86,3,Non,17 %
-2,3,1,1,4,2,E_88,3,Non,13 %
-4,2,1,3,1,2,E_90,3,Oui,17 %
-1,2,2,3,4,2,E_91,3,Non,11 %
-3,3,1,2,4,3,E_94,4,Non,23 %
-3,3,1,2,2,3,E_95,3,Non,17 %
-2,3,2,2,2,3,E_96,3,Non,17 %
-2,4,1,4,2,3,E_97,3,Non,12 %
-3,3,2,4,4,3,E_98,4,Non,23 %
-3,2,2,1,2,3,E_100,3,Non,14 %
-4,3,3,1,2,4,E_101,3,Oui,14 %
-1,3,3,3,1,4,E_102,3,Non,13 %
-2,3,2,2,4,3,E_103,4,Oui,22 %
-4,2,2,4,3,2,E_104,3,Oui,12 %
-2,2,1,3,1,3,E_105,3,Non,18 %
-1,3,3,4,4,3,E_106,3,Non,14 %
-2,1,2,4,4,3,E_107,3,Oui,12 %
-1,3,2,2,3,3,E_110,3,Non,15 %
-4,1,3,4,1,2,E_112,3,Non,11 %
-3,3,1,1,3,3,E_113,3,Non,13 %
-4,3,1,4,2,3,E_116,4,Non,23 %
-3,2,2,4,1,3,E_117,3,Non,19 %
-3,2,3,4,4,3,E_118,3,Non,16 %
-3,2,4,2,4,2,E_119,4,Non,22 %
-3,3,2,4,4,1,E_120,4,Oui,22 %
-3,2,2,2,2,2,E_121,3,Oui,12 %
-3,2,3,1,3,2,E_124,3,Oui,13 %
-2,3,2,3,1,3,E_125,3,Non,16 %
-1,3,3,3,1,1,E_126,3,Non,12 %
-1,3,2,3,1,2,E_128,4,Non,21 %
-2,3,2,3,2,4,E_129,3,Non,15 %
-4,3,4,3,3,2,E_131,3,Non,13 %
-2,3,2,2,3,4,E_132,3,Non,12 %
-3,3,1,1,4,3,E_133,4,Oui,22 %
-4,3,1,1,4,3,E_134,3,Non,13 %
-4,2,1,4,2,3,E_137,3,Oui,18 %
-1,3,2,3,3,3,E_138,3,Non,14 %
-3,2,2,4,4,4,E_139,3,Non,14 %
-3,2,5,4,4,3,E_140,4,Non,21 %
-1,3,5,2,1,2,E_141,3,Oui,19 %
-3,2,2,3,4,3,E_142,3,Oui,11 %
-4,2,1,4,3,3,E_143,3,Non,11 %
-2,3,1,4,3,3,E_144,3,Non,15 %
-1,2,3,1,3,2,E_145,4,Non,20 %
-1,1,2,3,4,3,E_147,4,Oui,24 %
-4,4,4,4,3,3,E_148,3,Oui,12 %
-2,3,1,3,3,3,E_150,3,Non,12 %
-3,2,2,2,3,3,E_151,3,Non,15 %
-3,3,3,4,1,3,E_152,3,Non,12 %
-3,2,3,1,4,3,E_153,3,Non,12 %
-2,3,3,4,3,3,E_154,3,Non,14 %
-1,3,1,4,1,3,E_155,4,Non,22 %
-3,3,4,4,4,4,E_158,3,Oui,12 %
-1,1,1,3,3,2,E_159,4,Non,25 %
-3,3,2,2,1,4,E_160,3,Non,13 %
-2,3,1,2,1,3,E_161,3,Oui,18 %
-1,3,5,3,3,3,E_162,3,Non,13 %
-2,1,2,3,2,2,E_163,3,Oui,18 %
-3,2,1,2,3,2,E_164,3,Non,19 %
-4,3,3,4,4,2,E_165,3,Non,12 %
-4,3,1,3,4,2,E_167,3,Oui,19 %
-3,3,1,4,3,3,E_169,3,Non,14 %
-3,3,2,1,3,2,E_170,3,Non,14 %
-2,4,1,3,4,3,E_171,3,Non,12 %
-3,3,3,4,4,3,E_174,3,Non,11 %
-2,1,2,3,3,3,E_175,3,Oui,11 %
-3,3,3,3,3,3,E_176,3,Oui,13 %
-3,3,1,3,4,3,E_177,4,Non,23 %
-2,3,2,2,4,3,E_178,4,Non,20 %
-1,1,3,4,4,3,E_179,3,Non,15 %
-4,2,2,3,3,4,E_182,3,Non,14 %
-1,2,2,3,4,3,E_183,3,Non,18 %
-3,3,2,4,4,1,E_184,3,Oui,19 %
-1,3,1,1,1,4,E_190,4,Non,22 %
-3,3,1,4,2,2,E_192,3,Non,13 %
-4,3,2,3,2,3,E_193,4,Oui,20 %
-1,3,1,3,3,2,E_194,3,Non,14 %
-4,1,2,4,4,4,E_195,3,Non,17 %
-4,3,1,1,4,3,E_197,3,Non,14 %
-2,2,1,4,4,3,E_198,3,Non,13 %
-4,2,4,1,2,2,E_199,3,Non,13 %
-3,3,1,1,4,3,E_200,4,Non,21 %
-2,3,1,2,4,3,E_201,3,Non,14 %
-2,3,2,2,1,3,E_202,3,Non,11 %
-3,3,3,2,1,3,E_204,3,Non,13 %
-2,3,2,3,4,1,E_205,4,Oui,20 %
-2,3,2,2,3,1,E_206,3,Non,18 %
-2,3,3,4,4,3,E_207,3,Non,14 %
-4,3,2,3,1,3,E_208,3,Non,13 %
-2,2,2,3,3,3,E_211,3,Non,17 %
-2,2,1,2,2,2,E_214,4,Oui,20 %
-3,2,3,4,1,2,E_215,3,Non,11 %
-3,3,1,3,4,3,E_216,3,Non,18 %
-3,3,1,4,1,3,E_217,4,Non,24 %
-4,3,1,2,4,1,E_218,3,Non,18 %
-3,3,1,4,3,1,E_221,3,Non,11 %
-3,4,3,4,2,1,E_223,3,Oui,16 %
-3,2,1,3,4,2,E_224,3,Oui,15 %
-3,3,5,2,2,3,E_226,3,Non,15 %
-1,3,1,3,1,3,E_227,3,Non,12 %
-2,3,3,4,3,3,E_228,3,Non,12 %
-1,2,2,4,3,4,E_230,4,Non,22 %
-3,3,1,3,1,3,E_231,4,Non,20 %
-3,3,1,2,4,2,E_233,3,Oui,16 %
-3,1,1,1,1,4,E_235,4,Non,21 %
-4,3,1,2,3,2,E_238,3,Non,12 %
-3,3,2,1,3,3,E_239,3,Non,11 %
-3,3,2,1,1,4,E_240,3,Oui,11 %
-3,3,1,1,3,3,E_241,3,Oui,18 %
-3,3,1,4,1,4,E_242,3,Non,14 %
-2,2,1,4,3,2,E_243,4,Non,22 %
-2,3,3,1,3,3,E_244,4,Non,25 %
-3,3,1,4,3,3,E_245,3,Non,12 %
-3,3,1,4,3,3,E_246,4,Oui,23 %
-4,3,1,2,4,3,E_247,3,Non,15 %
-2,3,1,2,4,2,E_248,4,Oui,22 %
-3,2,1,3,4,2,E_249,3,Non,15 %
-4,4,2,1,3,3,E_250,3,Non,11 %
-4,3,1,2,4,3,E_252,3,Non,13 %
-4,3,5,3,2,3,E_253,3,Non,14 %
-3,4,5,2,4,3,E_254,3,Non,11 %
-4,2,2,3,3,2,E_256,3,Non,17 %
-4,3,4,2,3,3,E_258,3,Non,18 %
-3,2,5,3,1,3,E_259,3,Non,14 %
-4,3,1,2,4,2,E_260,3,Non,16 %
-2,2,2,3,1,3,E_261,3,Oui,13 %
-4,4,1,4,4,4,E_262,3,Non,14 %
-1,2,4,4,4,3,E_264,4,Non,23 %
-2,4,1,1,1,2,E_267,3,Oui,12 %
-2,3,2,2,4,3,E_269,3,Non,11 %
-3,3,2,3,2,3,E_270,3,Non,16 %
-4,3,2,3,2,3,E_271,3,Non,14 %
-4,3,2,4,1,1,E_273,3,Non,18 %
-3,2,2,1,3,3,E_274,3,Non,19 %
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-2,2,3,2,4,1,E_296,3,Non,16 %
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-4,3,3,4,3,3,E_298,3,Oui,18 %
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-4,3,2,2,4,4,E_304,3,Non,16 %
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-2,3,3,4,3,3,E_306,3,Oui,14 %
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-3,1,2,3,4,3,E_308,3,Non,12 %
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-1,3,1,4,3,3,E_311,3,Non,17 %
-2,3,3,4,4,3,E_312,3,Non,14 %
-3,3,3,3,1,4,E_314,3,Non,14 %
-3,2,1,4,3,2,E_315,3,Oui,13 %
-3,2,1,4,2,2,E_316,3,Non,15 %
-3,3,5,4,4,3,E_319,3,Non,11 %
-2,3,1,3,4,2,E_321,3,Non,17 %
-4,3,5,4,3,2,E_323,3,Non,11 %
-3,3,1,4,3,1,E_325,3,Oui,13 %
-4,3,4,4,3,3,E_327,4,Oui,22 %
-1,3,1,1,1,4,E_328,4,Non,20 %
-1,2,5,3,4,4,E_329,3,Oui,18 %
-3,3,1,2,1,3,E_330,3,Non,11 %
-4,2,1,3,4,1,E_331,3,Oui,14 %
-3,3,1,3,3,3,E_332,3,Non,14 %
-3,3,2,4,1,3,E_333,3,Non,18 %
-3,3,2,1,1,2,E_334,3,Non,16 %
-1,3,2,4,1,3,E_335,3,Non,17 %
-3,4,5,4,3,3,E_336,3,Non,11 %
-2,3,3,3,1,3,E_337,3,Non,12 %
-3,2,1,4,3,2,E_338,3,Non,13 %
-4,2,2,1,2,3,E_339,3,Non,13 %
-3,2,1,1,1,2,E_340,3,Non,14 %
-1,4,2,3,4,3,E_341,3,Non,17 %
-1,3,3,3,2,3,E_342,3,Non,11 %
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-4,4,2,1,3,3,E_347,3,Oui,13 %
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-4,2,1,1,3,3,E_351,3,Oui,11 %
-1,3,5,3,4,3,E_352,3,Non,19 %
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-3,2,1,2,2,4,E_355,3,Non,11 %
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-2,4,2,1,4,3,E_369,3,Non,12 %
-3,3,4,4,2,3,E_372,3,Oui,14 %
-4,3,1,4,3,3,E_373,3,Non,11 %
-4,3,5,1,3,3,E_374,3,Oui,14 %
-1,3,3,2,4,2,E_376,3,Oui,12 %
-4,3,1,4,4,2,E_377,4,Non,23 %
-3,3,2,4,2,4,E_378,3,Non,14 %
-4,2,1,3,1,4,E_379,3,Non,17 %
-1,3,3,4,1,3,E_380,3,Oui,18 %
-2,4,3,2,2,2,E_381,3,Non,18 %
-1,4,2,1,3,3,E_382,4,Oui,24 %
-3,3,2,2,1,1,E_384,4,Non,20 %
-1,3,5,2,1,2,E_385,3,Non,14 %
-3,3,4,3,4,2,E_386,3,Oui,16 %
-2,3,2,3,3,3,E_387,4,Non,25 %
-2,3,2,4,1,2,E_388,3,Non,18 %
-2,3,2,4,4,3,E_389,3,Oui,19 %
-1,3,2,1,3,3,E_390,3,Oui,13 %
-4,3,1,4,2,3,E_391,3,Non,12 %
-4,3,1,3,4,1,E_392,4,Oui,22 %
-4,3,2,4,2,3,E_393,3,Non,14 %
-1,3,1,2,4,3,E_394,3,Oui,13 %
-4,3,1,4,4,3,E_395,4,Non,21 %
-3,3,5,1,4,3,E_396,3,Oui,11 %
-3,3,2,2,4,3,E_397,3,Non,12 %
-4,3,1,2,3,2,E_399,3,Non,11 %
-4,2,2,4,2,3,E_401,3,Oui,12 %
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-3,3,4,2,4,4,E_404,3,Non,14 %
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-2,4,2,1,3,3,E_412,3,Non,19 %
-2,4,2,4,2,2,E_416,3,Non,11 %
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-2,3,2,2,3,3,E_419,3,Non,15 %
-4,2,2,3,3,2,E_420,3,Non,14 %
-1,2,3,2,3,3,E_421,3,Non,17 %
-4,1,2,3,4,3,E_422,3,Oui,13 %
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-1,2,2,1,4,3,E_424,3,Non,12 %
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-3,3,4,1,4,3,E_429,3,Oui,14 %
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-3,2,4,3,4,3,E_431,3,Oui,12 %
-3,2,2,2,1,2,E_433,3,Non,15 %
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-4,3,2,4,4,3,E_438,3,Non,12 %
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-1,1,1,4,4,2,E_440,3,Oui,13 %
-4,3,2,4,4,3,E_441,3,Non,13 %
-3,2,3,3,1,3,E_442,4,Non,24 %
-3,2,5,4,1,3,E_444,3,Non,15 %
-4,3,2,3,1,2,E_445,3,Oui,18 %
-2,2,2,4,3,2,E_446,3,Non,14 %
-4,3,5,3,2,3,E_447,3,Non,11 %
-3,2,2,3,2,4,E_448,3,Non,11 %
-3,3,2,2,4,3,E_449,3,Oui,13 %
-4,3,2,3,4,2,E_450,3,Non,12 %
-3,3,3,1,1,2,E_451,3,Non,16 %
-4,3,2,4,1,3,E_452,3,Non,14 %
-2,1,2,4,3,2,E_453,4,Oui,22 %
-2,1,1,1,4,2,E_454,3,Oui,11 %
-2,2,1,4,3,3,E_455,3,Non,17 %
-4,2,2,3,3,3,E_456,3,Non,13 %
-2,3,2,2,1,3,E_458,3,Non,18 %
-4,3,2,4,3,2,E_460,3,Non,16 %
-3,2,3,4,2,3,E_461,3,Oui,14 %
-3,3,3,4,3,2,E_462,3,Oui,14 %
-4,2,2,2,1,3,E_463,3,Oui,14 %
-3,3,3,2,4,3,E_464,3,Non,13 %
-3,3,1,4,3,2,E_465,3,Non,12 %
-4,2,2,2,4,3,E_466,3,Oui,15 %
-2,3,2,3,1,3,E_467,3,Non,19 %
-1,3,4,4,2,3,E_468,3,Non,14 %
-4,3,2,3,1,2,E_469,3,Non,14 %
-3,3,1,3,3,3,E_470,3,Oui,11 %
-3,3,1,2,3,3,E_471,3,Non,13 %
-1,3,3,3,2,1,E_473,4,Non,21 %
-3,4,2,1,1,3,E_474,3,Oui,13 %
-4,3,2,3,2,4,E_475,3,Oui,12 %
-3,3,2,3,2,3,E_476,3,Non,17 %
-1,2,2,4,2,3,E_477,4,Non,23 %
-1,2,1,2,3,3,E_478,3,Oui,11 %
-4,3,2,4,2,3,E_479,3,Non,15 %
-1,2,3,4,1,3,E_481,3,Non,11 %
-4,3,2,3,3,3,E_482,3,Non,11 %
-4,4,1,3,3,3,E_483,3,Oui,13 %
-1,3,1,4,3,2,E_484,4,Non,24 %
-4,3,1,3,2,3,E_485,3,Oui,13 %
-3,3,1,1,2,3,E_486,4,Non,20 %
-3,3,2,3,3,4,E_487,3,Non,14 %
-1,3,2,2,3,3,E_488,3,Non,18 %
-4,2,3,4,4,3,E_491,3,Non,15 %
-3,2,2,3,1,3,E_492,3,Oui,12 %
-3,2,1,2,4,3,E_493,3,Oui,16 %
-3,4,1,2,4,3,E_494,3,Non,15 %
-4,3,1,4,4,3,E_495,3,Non,16 %
-3,2,2,2,3,3,E_496,3,Non,19 %
-4,3,1,2,2,3,E_497,3,Non,11 %
-2,3,2,4,4,3,E_498,3,Non,16 %
-2,2,3,3,3,3,E_499,4,Non,24 %
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-4,2,1,1,3,3,E_530,3,Non,12 %
-2,3,5,3,3,3,E_531,3,Oui,14 %
-3,4,4,1,4,2,E_532,3,Non,11 %
-2,3,2,3,2,3,E_533,3,Non,11 %
-2,4,3,1,3,3,E_534,3,Non,16 %
-3,3,2,1,4,3,E_536,3,Non,12 %
-1,3,1,1,3,3,E_538,3,Non,13 %
-4,2,3,3,3,3,E_543,3,Oui,14 %
-1,3,1,4,4,2,E_544,4,Non,21 %
-4,3,4,4,4,1,E_546,3,Non,13 %
-1,3,2,3,2,3,E_547,3,Non,11 %
-3,1,2,4,3,3,E_548,4,Non,20 %
-1,3,5,1,4,1,E_549,3,Non,11 %
-3,3,2,3,3,2,E_550,3,Non,14 %
-4,2,2,4,4,4,E_551,3,Non,11 %
-1,3,1,2,2,3,E_554,3,Oui,16 %
-4,1,1,3,4,2,E_555,3,Non,16 %
-4,3,1,4,3,3,E_556,4,Oui,23 %
-3,3,5,3,4,3,E_558,3,Non,14 %
-1,3,1,4,2,1,E_560,4,Non,22 %
-3,3,1,4,3,1,E_562,3,Non,15 %
-2,2,3,3,3,3,E_564,3,Non,18 %
-3,2,1,2,2,4,E_565,3,Non,16 %
-1,2,1,4,3,4,E_566,3,Non,12 %
-3,3,3,1,3,3,E_567,3,Non,11 %
-1,2,4,4,3,2,E_568,3,Non,12 %
-2,2,4,3,2,3,E_569,3,Non,15 %
-3,3,1,4,3,2,E_571,3,Non,14 %
-3,2,3,1,4,4,E_573,3,Non,19 %
-1,3,2,4,3,3,E_574,3,Non,13 %
-1,3,4,3,3,1,E_575,3,Non,13 %
-4,1,1,3,3,3,E_577,3,Non,15 %
-3,3,2,3,3,3,E_578,3,Non,11 %
-4,2,1,3,3,3,E_579,3,Non,12 %
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-3,3,3,2,4,4,E_581,4,Non,25 %
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-2,3,1,3,4,3,E_591,3,Non,17 %
-2,3,3,4,4,2,E_592,3,Non,14 %
-3,2,1,3,3,3,E_593,3,Non,16 %
-2,3,2,4,1,3,E_595,3,Non,14 %
-1,3,4,2,4,3,E_597,4,Non,23 %
-4,3,2,4,4,3,E_599,3,Non,14 %
-2,3,2,3,3,3,E_600,3,Non,11 %
-2,3,4,3,3,3,E_601,3,Non,15 %
-3,3,1,3,1,3,E_602,3,Non,11 %
-2,3,2,4,3,4,E_604,3,Oui,13 %
-4,3,3,1,4,2,E_605,4,Oui,21 %
-4,3,2,2,2,4,E_606,3,Non,19 %
-2,3,1,3,2,2,E_608,3,Oui,11 %
-4,3,2,4,2,4,E_611,3,Non,12 %
-1,4,4,3,3,3,E_612,3,Non,19 %
-3,2,3,4,3,2,E_613,4,Non,21 %
-2,3,1,2,4,3,E_614,3,Oui,14 %
-3,1,3,1,3,3,E_615,3,Non,15 %
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-3,1,1,4,2,1,E_622,3,Oui,18 %
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-1,3,4,3,3,2,E_851,3,Non,14 %
-4,3,2,2,4,2,E_852,3,Non,12 %
-1,4,1,1,3,2,E_854,3,Non,13 %
-1,4,2,1,1,3,E_855,4,Non,22 %
-3,2,1,1,4,2,E_856,3,Non,11 %
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-2,3,2,4,3,2,E_859,3,Non,11 %
-2,2,1,4,2,2,E_861,3,Non,12 %
-1,2,3,4,4,3,E_862,3,Oui,18 %
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-3,4,2,3,3,2,E_865,3,Non,12 %
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-4,3,2,4,2,2,E_902,3,Non,13 %
-3,3,2,4,1,3,E_903,4,Oui,22 %
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-4,2,2,4,3,3,E_909,3,Non,11 %
-4,3,1,2,3,4,E_910,3,Oui,11 %
-1,3,1,4,3,1,E_911,4,Oui,24 %
-1,2,1,4,3,3,E_912,3,Non,14 %
-2,3,1,1,4,3,E_913,3,Oui,13 %
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-4,2,1,4,4,2,E_918,3,Oui,14 %
-1,3,2,2,3,4,E_920,4,Non,21 %
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-4,3,1,4,1,2,E_923,3,Non,19 %
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-4,2,1,4,1,2,E_925,3,Oui,18 %
-2,3,2,3,1,4,E_926,3,Oui,19 %
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-1,3,3,2,3,2,E_944,3,Non,11 %
-4,3,1,3,1,2,E_945,3,Non,17 %
-4,3,2,3,4,2,E_947,3,Non,13 %
-2,3,1,4,3,3,E_949,3,Non,18 %
-4,3,3,1,2,3,E_950,3,Non,13 %
-3,2,1,2,3,3,E_951,4,Non,20 %
-3,2,1,2,3,3,E_952,3,Oui,18 %
-1,2,3,2,2,2,E_954,3,Non,12 %
-3,2,2,1,2,3,E_956,3,Non,12 %
-4,3,1,1,3,3,E_957,3,Oui,13 %
-3,3,1,3,3,3,E_958,4,Non,21 %
-4,2,1,2,2,4,E_959,3,Oui,13 %
-1,3,1,1,2,3,E_960,3,Non,19 %
-4,3,2,4,3,1,E_961,3,Oui,11 %
-4,3,1,2,4,3,E_964,3,Oui,14 %
-3,3,2,1,3,4,E_966,3,Non,12 %
-3,2,3,4,1,3,E_967,3,Oui,11 %
-2,2,2,4,1,3,E_969,3,Non,14 %
-1,2,3,3,3,1,E_970,3,Non,11 %
-3,3,2,2,2,2,E_972,3,Non,12 %
-3,3,1,4,2,3,E_974,3,Non,15 %
-3,3,2,3,2,3,E_975,3,Non,16 %
-4,3,4,4,2,2,E_976,3,Non,15 %
-4,3,1,3,1,3,E_977,4,Non,24 %
-3,3,4,3,3,4,E_981,3,Non,13 %
-3,3,3,3,1,4,E_982,3,Non,11 %
-3,3,2,4,2,3,E_983,3,Oui,13 %
-4,3,3,4,2,3,E_984,3,Non,13 %
-1,4,3,3,4,3,E_985,3,Non,18 %
-2,4,4,2,4,2,E_986,3,Oui,16 %
-3,4,2,3,3,4,E_987,3,Oui,19 %
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-3,2,1,1,1,3,E_991,4,Oui,22 %
-4,3,4,3,4,3,E_992,3,Non,11 %
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-4,3,1,4,4,3,E_996,3,Non,14 %
-4,3,4,4,3,2,E_997,4,Non,22 %
-3,4,2,2,1,3,E_998,3,Oui,13 %
-1,3,5,3,2,4,E_999,3,Non,17 %
-3,3,1,2,2,3,E_1001,3,Non,14 %
-4,3,2,1,3,3,E_1002,3,Oui,15 %
-4,3,2,4,3,3,E_1003,3,Oui,17 %
-1,3,1,3,2,3,E_1004,3,Oui,11 %
-4,3,4,3,4,3,E_1005,3,Oui,18 %
-3,3,1,3,2,2,E_1006,3,Non,17 %
-4,3,3,3,2,3,E_1007,3,Non,13 %
-4,2,2,3,2,3,E_1009,3,Non,15 %
-3,2,1,2,4,1,E_1010,4,Oui,24 %
-3,3,2,1,3,3,E_1011,3,Non,12 %
-2,3,1,4,4,3,E_1012,3,Non,15 %
-3,3,3,3,3,3,E_1013,3,Non,11 %
-3,3,3,3,3,2,E_1014,3,Oui,11 %
-2,4,3,1,3,2,E_1015,3,Oui,12 %
-4,2,1,1,1,3,E_1016,3,Oui,15 %
-2,3,1,2,1,3,E_1017,3,Non,17 %
-4,4,2,4,2,3,E_1018,3,Non,12 %
-2,1,1,1,1,2,E_1019,3,Non,15 %
-1,2,2,3,4,3,E_1022,3,Non,13 %
-3,2,3,3,2,3,E_1024,3,Non,14 %
-4,3,2,3,2,3,E_1025,3,Non,14 %
-4,2,4,4,3,3,E_1026,3,Non,16 %
-1,3,2,4,2,3,E_1027,3,Non,18 %
-2,3,1,4,1,2,E_1028,4,Non,20 %
-4,3,5,3,2,4,E_1029,3,Non,13 %
-1,3,1,4,2,3,E_1030,3,Non,18 %
-3,2,4,4,1,3,E_1032,3,Oui,13 %
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-4,3,3,3,1,1,E_1245,3,Non,17 %
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-1,2,5,3,3,4,E_1256,3,Non,13 %
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-1,3,1,3,2,3,E_1259,3,Non,11 %
-3,3,2,4,2,3,E_1260,3,Oui,11 %
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-4,2,4,4,2,2,E_1264,3,Non,14 %
-3,4,1,3,4,2,E_1265,3,Non,17 %
-2,3,5,2,3,3,E_1267,3,Non,11 %
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-3,3,2,3,2,3,E_1350,3,Oui,11 %
-3,3,4,2,2,3,E_1352,3,Oui,11 %
-2,3,2,1,4,3,E_1355,3,Non,15 %
-3,3,2,1,4,4,E_1356,3,Non,12 %
-4,3,1,4,3,2,E_1358,3,Non,11 %
-3,2,3,1,4,2,E_1360,3,Oui,14 %
-2,3,1,2,3,3,E_1361,4,Non,22 %
-1,4,2,1,4,2,E_1362,3,Non,16 %
-4,3,3,4,3,3,E_1363,3,Non,11 %
-3,4,1,4,2,3,E_1364,3,Non,14 %
-4,2,4,2,2,2,E_1367,3,Non,16 %
-4,3,1,4,3,4,E_1368,3,Non,15 %
-4,2,2,4,2,3,E_1369,3,Non,12 %
-4,1,2,4,2,3,E_1371,4,Non,20 %
-1,4,4,3,3,2,E_1372,3,Oui,17 %
-4,3,4,2,1,3,E_1373,3,Oui,12 %
-1,2,1,3,3,3,E_1374,4,Non,20 %
-2,4,2,3,2,3,E_1375,4,Non,20 %
-2,3,2,3,1,3,E_1377,3,Non,13 %
-3,2,1,4,3,4,E_1379,3,Non,14 %
-4,3,2,3,3,2,E_1380,3,Oui,18 %
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-3,3,2,4,4,4,E_1383,3,Non,11 %
-3,2,2,1,3,3,E_1387,3,Non,11 %
-4,3,2,3,4,2,E_1389,3,Oui,15 %
-1,2,2,4,4,4,E_1390,3,Oui,12 %
-2,3,3,2,2,3,E_1391,3,Non,11 %
-4,3,2,4,1,2,E_1392,3,Oui,14 %
-3,3,1,3,4,3,E_1394,3,Oui,15 %
-2,3,2,4,1,4,E_1395,3,Non,13 %
-3,3,2,2,1,2,E_1396,3,Oui,13 %
-3,3,3,3,2,3,E_1397,4,Non,21 %
-1,4,2,3,2,2,E_1399,3,Non,11 %
-4,4,4,3,2,2,E_1401,3,Oui,11 %
-1,2,2,3,1,1,E_1402,3,Oui,14 %
-4,2,2,4,4,3,E_1403,3,Oui,11 %
-4,3,1,3,4,3,E_1405,3,Oui,13 %
-1,2,1,4,4,3,E_1407,3,Non,12 %
-3,3,4,1,3,3,E_1408,3,Non,14 %
-3,3,1,1,3,1,E_1409,3,Non,13 %
-1,3,1,3,1,3,E_1411,3,Non,18 %
-3,3,3,4,3,3,E_1412,3,Non,11 %
-1,3,1,4,2,2,E_1415,3,Non,11 %
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-2,2,3,1,1,2,E_1419,3,Non,13 %
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-2,4,4,4,4,4,E_1424,3,Non,13 %
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-2,1,1,3,2,3,E_1427,3,Non,12 %
-4,3,2,1,2,3,E_1428,3,Non,14 %
-1,3,4,2,3,4,E_1430,3,Non,11 %
-4,3,1,1,3,3,E_1431,3,Non,14 %
-1,2,1,2,3,4,E_1433,3,Non,12 %
-2,3,1,1,2,4,E_1434,3,Non,14 %
-1,2,2,4,3,2,E_1435,3,Non,16 %
-3,2,2,1,1,2,E_1436,3,Non,13 %
-1,3,1,4,3,2,E_1438,3,Non,12 %
-1,2,1,1,1,3,E_1439,3,Non,12 %
-3,4,1,3,1,1,E_1440,3,Non,14 %
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-1,2,2,2,3,4,E_1489,4,Oui,23 %
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-2,3,3,3,2,2,E_1496,3,Oui,18 %
-3,2,2,3,3,3,E_1497,3,Non,14 %
-3,3,1,3,1,4,E_1499,4,Non,21 %
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-4,2,2,2,4,3,E_1545,3,Non,13 %
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-3,2,1,1,2,3,E_1551,3,Non,14 %
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-2,2,1,3,1,3,E_1554,4,Non,23 %
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-2,3,2,4,2,2,E_1580,3,Non,17 %
-1,3,1,4,1,3,E_1581,4,Non,21 %
-3,3,2,2,4,3,E_1582,3,Non,11 %
-2,3,2,2,2,4,E_1583,3,Non,12 %
-2,3,2,3,1,3,E_1585,3,Non,13 %
-2,3,1,1,4,3,E_1586,3,Oui,18 %
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-4,4,3,3,1,3,E_1588,3,Non,11 %
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-3,2,4,4,2,3,E_1644,4,Non,25 %
-1,1,2,4,4,2,E_1645,3,Oui,14 %
-1,3,1,4,3,3,E_1646,3,Oui,13 %
-2,4,1,3,1,3,E_1647,3,Non,17 %
-4,3,1,4,3,2,E_1648,3,Non,13 %
-1,3,1,1,2,1,E_1649,3,Oui,14 %
-3,2,2,3,3,3,E_1650,3,Non,11 %
-2,3,3,1,3,3,E_1651,3,Non,12 %
-4,4,2,3,3,3,E_1653,3,Non,17 %
-4,3,2,2,3,3,E_1654,4,Non,21 %
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-4,2,3,1,3,3,E_1656,3,Non,15 %
-3,3,1,3,1,3,E_1657,3,Non,19 %
-4,3,2,2,3,3,E_1658,3,Non,12 %
-1,3,1,2,3,3,E_1659,3,Non,11 %
-3,2,4,3,2,3,E_1661,3,Oui,19 %
-4,2,2,3,3,3,E_1662,3,Non,15 %
-4,4,2,1,1,3,E_1664,4,Non,20 %
-2,3,4,3,3,3,E_1665,4,Non,25 %
-3,2,4,3,1,3,E_1666,4,Non,24 %
-4,3,2,4,1,4,E_1667,4,Oui,24 %
-4,3,2,4,4,4,E_1668,3,Non,15 %
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-2,4,4,2,3,3,E_1676,3,Non,14 %
-3,3,4,3,1,3,E_1677,3,Non,14 %
-4,3,3,3,4,3,E_1678,3,Oui,16 %
-4,3,1,1,1,3,E_1680,3,Non,11 %
-3,3,2,4,3,3,E_1681,4,Oui,25 %
-1,3,2,3,2,2,E_1682,3,Non,14 %
-3,3,1,4,1,3,E_1683,3,Oui,18 %
-4,2,1,3,1,3,E_1684,3,Oui,11 %
-4,3,1,3,4,2,E_1687,3,Non,19 %
-2,4,3,4,3,3,E_1689,3,Non,15 %
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-4,1,1,3,3,4,E_1718,3,Non,15 %
-4,2,4,2,3,3,E_1719,3,Non,11 %
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-2,3,1,3,4,4,E_1721,3,Non,14 %
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-2,3,5,2,2,2,E_1740,3,Non,14 %
-3,1,3,3,3,4,E_1744,4,Non,21 %
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-3,2,1,4,3,2,E_1747,3,Non,11 %
-1,3,2,3,3,3,E_1749,3,Non,19 %
-3,3,1,4,3,2,E_1751,3,Non,11 %
-2,1,1,2,3,3,E_1752,3,Non,13 %
-4,4,2,3,4,4,E_1753,3,Oui,12 %
-3,2,3,1,1,3,E_1754,3,Non,11 %
-4,4,1,4,1,3,E_1755,3,Oui,14 %
-4,3,2,2,4,2,E_1756,3,Non,15 %
-4,3,2,4,3,4,E_1757,3,Non,12 %
-1,3,3,1,3,2,E_1758,4,Oui,20 %
-3,2,1,2,2,2,E_1760,3,Non,14 %
-1,3,3,3,1,3,E_1761,3,Non,13 %
-4,2,1,1,3,3,E_1762,3,Non,13 %
-3,4,2,3,3,3,E_1763,3,Non,16 %
-2,3,1,2,2,3,E_1764,3,Non,14 %
-2,1,2,4,3,3,E_1766,3,Oui,16 %
-3,2,1,3,4,3,E_1767,3,Oui,16 %
-2,3,1,2,2,2,E_1768,4,Non,22 %
-3,2,5,1,2,3,E_1770,3,Non,12 %
-4,3,2,2,4,2,E_1771,3,Non,15 %
-3,3,1,1,2,3,E_1772,4,Non,20 %
-4,3,2,3,3,3,E_1774,3,Oui,14 %
-1,2,4,3,4,2,E_1775,4,Oui,20 %
-2,3,1,4,2,3,E_1778,3,Non,13 %
-4,1,2,4,1,3,E_1779,3,Non,12 %
-2,3,1,2,2,3,E_1780,3,Non,13 %
-4,2,1,3,2,3,E_1782,3,Non,11 %
-3,3,1,1,3,3,E_1783,3,Oui,17 %
-1,2,2,4,1,3,E_1784,3,Non,14 %
-1,3,3,3,4,3,E_1786,3,Non,11 %
-2,2,2,2,1,3,E_1787,3,Non,14 %
-3,3,5,4,3,3,E_1789,3,Oui,17 %
-4,3,3,1,4,3,E_1790,3,Oui,13 %
-3,3,1,2,3,2,E_1792,3,Oui,12 %
-3,3,2,2,3,2,E_1794,3,Non,13 %
-3,3,2,4,4,3,E_1797,3,Oui,18 %
-4,4,1,1,2,3,E_1798,3,Non,19 %
-3,3,1,4,3,4,E_1799,3,Non,11 %
-3,3,3,3,3,3,E_1800,4,Non,21 %
-2,2,2,2,3,3,E_1801,3,Non,15 %
-3,3,1,1,4,2,E_1802,3,Non,17 %
-2,4,2,1,3,2,E_1803,3,Non,18 %
-2,3,2,4,3,3,E_1804,3,Non,14 %
-1,3,1,2,4,3,E_1805,3,Non,13 %
-4,3,2,1,3,2,E_1807,3,Non,17 %
-4,3,2,1,2,1,E_1809,3,Non,15 %
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-1,3,1,3,3,2,E_1813,3,Non,13 %
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-101,45,M,13245,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,4,80,17,0,0
-102,37,M,13664,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,4,80,16,5,2
-103,46,M,5021,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,8,80,16,4,2
-104,30,M,5126,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,10,10,8
-105,35,M,2859,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,4
-106,55,M,10239,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,24,1,0
-107,38,F,5329,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,7,80,17,13,11
-110,34,M,4325,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,5,5,2
-112,56,M,7260,Célibataire,Consulting,Tech Lead,4,80,37,6,4
-113,23,M,2322,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,3,80,3,0,0
-116,51,M,2075,Marié(e),Consulting,Consultant,3,80,10,4,2
-117,30,M,4152,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,11,11,10
-118,46,M,9619,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,9,9,8
-119,40,M,13503,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,22,22,3
-120,51,M,5441,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,11,10,7
-121,30,F,5209,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,11,11,8
-124,46,M,10673,Marié(e),Consulting,Manager,2,80,21,10,9
-125,32,M,5010,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,12,11,8
-126,54,F,13549,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,9,80,16,4,3
-128,24,F,4999,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,4,3,2
-129,28,M,4221,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,4
-131,58,M,13872,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,38,37,10
-132,44,M,2042,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,17,3,2
-133,37,M,2073,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,4,80,7,3,2
-134,32,M,2956,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-137,20,F,2926,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-138,34,F,4809,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,16,16,13
-139,37,M,5163,Divorcé(e),Consulting,Manager,5,80,17,1,0
-140,59,F,18844,Marié(e),Ressources Humaines,Senior Manager,9,80,30,3,2
-141,50,F,18172,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,28,8,3
-142,25,M,5744,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,6,4
-143,25,M,2889,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,2,2,2
-144,22,F,2871,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,1,0,0
-145,51,F,7484,Célibataire,Consulting,Manager,3,80,23,13,12
-147,34,M,6074,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,9,9,7
-148,54,F,17328,Célibataire,Ressources Humaines,Senior Manager,2,80,23,5,3
-150,24,M,2774,Marié(e),Consulting,Consultant,0,80,6,5,3
-151,34,F,4505,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,12,1,0
-152,37,M,7428,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,2,80,12,5,3
-153,34,F,11631,Célibataire,Consulting,Senior Manager,2,80,14,11,10
-154,36,F,9738,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,10,9,7
-155,36,F,2835,Divorcé(e),Consulting,Consultant,5,80,7,1,0
-158,43,M,16959,Marié(e),Commercial,Senior Manager,1,80,25,25,12
-159,30,M,2613,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,7
-160,33,M,6146,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,8,7,7
-161,56,F,4963,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,9,80,7,5,4
-162,51,M,19537,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,7,80,23,20,18
-163,31,M,6172,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,12,7,7
-164,26,F,2368,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,4
-165,58,F,10312,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,40,40,10
-167,19,M,1675,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,0,0,0
-169,22,M,2523,Marié(e),Consulting,Consultant,0,80,3,2,1
-170,49,F,6567,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,16,15,11
-171,43,F,4739,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,4,80,18,3,2
-174,50,F,9208,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,4,80,16,2,2
-175,31,F,4559,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,4,2,2
-176,41,M,8189,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,12,9,7
-177,26,F,2942,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,8,8,7
-178,36,M,4941,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,6,80,7,3,2
-179,51,M,10650,Célibataire,Consulting,Tech Lead,2,80,18,4,2
-182,39,F,5902,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,17,15,11
-183,25,M,8639,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,6,2,2
-184,30,M,6347,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,12,11,9
-190,32,F,4200,Célibataire,Consulting,Consultant,7,80,10,5,4
-192,45,M,3452,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,5,80,9,6,5
-193,38,F,4317,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,19,3,2
-194,30,F,2632,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,4
-195,32,M,4668,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,9,8,7
-197,30,F,3204,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,5,80,8,3,2
-198,30,M,2720,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,6,5,3
-199,41,M,17181,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,4,80,21,7,6
-200,41,M,2238,Marié(e),Consulting,Consultant,2,80,7,5,0
-201,19,F,1483,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-202,40,F,5605,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,20,20,7
-204,35,M,7295,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,8
-205,53,M,2306,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,2,80,13,7,7
-206,45,M,2348,Divorcé(e),Consulting,Consultant,8,80,20,17,9
-207,32,F,8998,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,9,9,8
-208,29,M,4319,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,7
-211,51,M,6132,Marié(e),Consulting,Tech Lead,2,80,10,1,0
-214,58,F,3346,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,9,1,0
-215,40,M,10855,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,15,12,11
-216,34,F,2231,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,6,80,6,4,3
-217,22,M,2323,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,2,2,2
-218,27,M,2024,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,6,2,2
-221,28,M,2713,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,2
-223,57,M,9439,Divorcé(e),Consulting,Manager,3,80,12,5,3
-224,27,M,2566,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,1
-226,50,F,19926,Célibataire,Consulting,Senior Manager,3,80,21,5,4
-227,41,M,2451,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,13,9,8
-228,30,F,9419,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,12,10,9
-230,38,F,8686,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,4,80,12,8,3
-231,32,M,3038,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,8,5,4
-233,27,M,3058,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,6,5,2
-235,19,F,2325,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,0,80,1,0,0
-238,36,M,2088,Célibataire,Consulting,Consultant,4,80,13,8,7
-239,30,M,3072,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,12,12,9
-240,45,F,5006,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,9,5,4
-241,56,F,4257,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,19,2,2
-242,33,M,2500,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,4,3,1
-243,19,M,1102,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-244,46,F,10453,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,24,24,13
-245,38,F,2288,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,2,2,2
-246,31,F,3929,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,8,80,7,4,2
-247,34,F,2311,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,2,80,9,3,2
-248,41,F,3140,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,4,4,3
-249,50,M,3690,Marié(e),Consulting,Consultant,2,80,5,3,2
-250,53,F,4450,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,5,4,2
-252,33,F,2756,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,8,8,7
-253,40,F,19033,Marié(e),Consulting,Senior Manager,1,80,21,20,8
-254,55,M,18722,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,8,80,36,24,15
-256,34,M,9547,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,9
-258,51,F,13734,Célibataire,Consulting,Manager,3,80,21,7,7
-259,52,M,19999,Marié(e),Consulting,Senior Manager,0,80,34,33,18
-260,27,F,2279,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,7,7,7
-261,35,M,5916,Marié(e),Consulting,Tech Lead,3,80,8,1,0
-262,43,M,2089,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,7,5,4
-264,45,M,16792,Marié(e),Consulting,Senior Manager,9,80,22,20,8
-267,37,M,3564,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,8,8,7
-269,35,F,4425,Célibataire,Consulting,Consultant,5,80,10,6,2
-270,42,F,5265,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,2,80,11,5,3
-271,38,M,6553,Marié(e),Consulting,Tech Lead,9,80,14,1,0
-273,38,M,6261,Marié(e),Consulting,Tech Lead,3,80,9,7,7
-274,27,M,4298,Marié(e),Consulting,Tech Lead,5,80,6,2,2
-275,49,M,6804,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,7,7,7
-277,34,M,3815,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,3
-281,40,M,2741,Marié(e),Consulting,Consultant,8,80,15,7,2
-282,38,M,6673,Marié(e),Consulting,Manager,7,80,17,1,0
-283,29,F,7639,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,4
-284,22,M,2328,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,2
-286,36,F,2153,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,8,8,1
-287,40,M,4876,Marié(e),Consulting,Manager,9,80,5,3,2
-288,46,M,9396,Divorcé(e),Consulting,Manager,7,80,17,4,2
-291,32,M,10400,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,14,14,8
-292,30,M,8474,Célibataire,Consulting,Tech Lead,1,80,12,11,8
-293,27,F,9981,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,7,7,7
-296,51,M,12490,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,5,80,16,10,9
-297,30,F,2657,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,5,80,8,5,2
-298,41,F,13591,Célibataire,Commercial,Senior Manager,3,80,16,1,0
-299,30,F,6696,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,5,80,9,6,3
-300,29,M,2058,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,7,6,2
-302,45,F,8865,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,6,80,23,19,7
-303,54,F,5940,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,16,6,2
-304,36,M,5914,Célibataire,Consulting,Consultant,8,80,16,13,11
-305,33,F,2622,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,7,3,2
-306,37,M,12185,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,1,80,10,10,8
-307,38,M,10609,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,17,16,10
-308,31,M,4345,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,6,5,4
-309,59,M,2177,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,7,1,0
-311,37,M,2793,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,4,80,13,9,8
-312,29,F,7918,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,11,11,10
-314,35,F,8789,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-315,29,M,2389,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,3
-316,52,F,3212,Célibataire,Consulting,Consultant,7,80,6,2,2
-319,42,M,19232,Marié(e),Consulting,Senior Manager,1,80,22,22,17
-321,59,M,2267,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,8,80,7,2,2
-323,50,F,19517,Divorcé(e),Commercial,Senior Manager,3,80,32,7,0
-325,33,M,2436,Marié(e),Consulting,Consultant,5,80,8,5,4
-327,43,F,16064,Marié(e),Commercial,Senior Manager,5,80,22,17,13
-328,33,F,2707,Marié(e),Consulting,Consultant,7,80,13,9,7
-329,52,M,19068,Célibataire,Commercial,Senior Manager,1,80,33,33,7
-330,32,F,3931,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,2,80,6,4,3
-331,32,M,3730,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,4,3,2
-332,39,F,2232,Divorcé(e),Consulting,Consultant,7,80,7,3,2
-333,32,M,4465,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,4,3,2
-334,41,M,3072,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,17,1,0
-335,40,M,3319,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,9,9,8
-336,45,M,19202,Marié(e),Consulting,Senior Manager,0,80,25,24,0
-337,31,M,13675,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,9,80,9,2,2
-338,33,F,2911,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,2,2,2
-339,34,M,5957,Marié(e),Consulting,Tech Lead,6,80,13,11,9
-340,37,F,3920,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,17,3,1
-341,45,M,6434,Marié(e),Consulting,Tech Lead,4,80,9,3,2
-342,37,M,10048,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,6,80,17,1,0
-343,39,F,10938,Célibataire,Consulting,Manager,0,80,20,19,6
-346,29,M,2340,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,5
-347,42,F,6545,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,10,3,2
-349,29,M,6931,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,10,3,2
-350,25,F,4898,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,5,4,2
-351,42,F,2593,Divorcé(e),Consulting,Consultant,0,80,10,9,6
-352,40,M,19436,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,0,80,22,21,7
-353,51,M,2723,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-355,31,M,3479,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,6,5,4
-359,32,M,2794,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,5,5,1
-361,38,M,5249,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,13,8,7
-362,32,M,2176,Célibataire,Consulting,Consultant,4,80,9,6,2
-363,46,F,16872,Marié(e),Commercial,Senior Manager,3,80,28,7,7
-364,28,M,3485,Célibataire,Consulting,Consultant,2,80,5,0,0
-366,29,M,6644,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,10,0,0
-367,31,M,5582,Marié(e),Consulting,Manager,0,80,10,9,0
-369,25,M,4000,Divorcé(e),Consulting,Manager,1,80,6,6,3
-372,45,M,13496,Marié(e),Consulting,Manager,0,80,21,20,7
-373,36,M,3210,Marié(e),Consulting,Consultant,0,80,16,15,13
-374,55,M,19045,Célibataire,Consulting,Senior Manager,0,80,37,36,10
-376,47,M,11849,Marié(e),Consulting,Senior Manager,1,80,10,10,7
-377,28,M,2070,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,2
-378,37,M,6502,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,7,5,4
-379,21,M,3230,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,3,3,2
-380,37,F,13603,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,2,80,15,5,2
-381,35,F,11996,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,7,80,10,7,7
-382,38,F,5605,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,8,8,0
-384,26,F,6397,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,6,6,5
-385,50,M,19144,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,28,10,4
-386,53,M,17584,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,21,5,3
-387,42,M,4907,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,20,20,16
-388,29,M,4554,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-389,55,M,5415,Marié(e),Consulting,Consultant,3,80,12,10,7
-390,26,M,4741,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,5,5,3
-391,37,F,2115,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,17,17,12
-392,44,M,3161,Divorcé(e),Consulting,Consultant,3,80,19,1,0
-393,38,M,5745,Divorcé(e),Consulting,Manager,9,80,10,2,2
-394,26,M,2373,Divorcé(e),Consulting,Consultant,2,80,5,3,2
-395,28,F,3310,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,3
-396,49,F,18665,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,9,80,22,3,2
-397,36,M,4485,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,4,80,10,8,0
-399,31,F,2789,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,2,2,2
-401,26,M,5828,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,8,8,7
-403,37,M,2326,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,2
-404,42,F,13525,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,23,20,4
-405,18,M,1420,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,0,0,0
-406,35,M,8020,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,12,11,9
-407,36,M,3688,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,4,1,0
-408,51,M,5482,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,5,80,13,4,1
-410,41,M,16015,Célibataire,Commercial,Senior Manager,1,80,22,22,10
-411,18,F,1200,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,0,0,0
-412,28,M,5661,Célibataire,Consulting,Manager,0,80,9,8,3
-416,31,M,6929,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,10,8,7
-417,39,M,9613,Divorcé(e),Consulting,Manager,0,80,19,18,10
-419,36,F,5674,Marié(e),Consulting,Consultant,7,80,11,9,8
-420,32,M,5484,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,13,13,8
-421,38,F,12061,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,19,10,8
-422,58,M,5660,Divorcé(e),Consulting,Manager,2,80,12,5,3
-423,31,M,4821,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,6,5,2
-424,31,M,6410,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,3,80,9,2,2
-425,45,M,5210,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,24,24,9
-426,31,M,2695,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,3,2,2
-428,33,F,11878,Marié(e),Consulting,Senior Manager,6,80,12,10,6
-429,39,M,17068,Marié(e),Consulting,Senior Manager,1,80,21,21,9
-430,43,F,2455,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,9,8,7
-431,49,F,13964,Célibataire,Consulting,Manager,7,80,25,7,1
-433,52,M,4941,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,11,8,2
-434,27,F,2478,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,3
-436,32,F,5228,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,13,13,12
-437,27,M,4478,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,4
-438,31,M,7547,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,13,7,7
-439,32,F,5055,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,7,80,10,7,7
-440,28,M,3464,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,5,80,5,3,2
-441,30,F,5775,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,11,10,8
-442,31,F,8943,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,9
-444,39,M,19272,Marié(e),Consulting,Senior Manager,1,80,21,21,9
-445,39,F,5238,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,12,1,0
-446,33,M,4682,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,9,7,7
-447,47,M,18300,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,4,80,21,3,2
-448,43,F,5257,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,9,9,7
-449,27,M,6349,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,6,5,4
-450,54,F,4869,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,20,4,3
-451,43,F,9985,Marié(e),Consulting,Manager,8,80,10,1,0
-452,45,M,3697,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,9,80,12,10,9
-453,40,M,7457,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,6,4,3
-454,29,M,2119,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,7,7,7
-455,29,M,3983,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,4,3,2
-456,30,F,6118,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,9
-458,27,F,6214,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,8,8,7
-460,37,M,6347,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,7,80,8,6,2
-461,38,M,11510,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,0,80,12,11,10
-462,31,F,7143,Célibataire,Consulting,Tech Lead,1,80,11,11,9
-463,29,F,8268,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,7,7,7
-464,35,M,8095,Célibataire,Consulting,Tech Lead,0,80,17,16,6
-465,23,M,2904,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,2
-466,41,M,6032,Célibataire,Consulting,Tech Lead,6,80,8,5,4
-467,47,M,2976,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,3,80,5,0,0
-468,42,F,15992,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,2,80,16,1,0
-469,29,M,4649,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,4,4,3
-470,42,M,2696,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,4,3,2
-471,32,F,2370,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,8,8,0
-473,48,F,12504,Marié(e),Commercial,Senior Manager,3,80,15,0,0
-474,37,M,5974,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,13,7,7
-475,30,F,4736,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,4,2,2
-476,26,M,5296,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,8,8,7
-477,42,M,6781,Célibataire,Consulting,Manager,3,80,14,1,0
-478,21,F,2174,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,3,3,2
-479,36,F,6653,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,4,80,7,1,0
-481,36,M,9699,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,16,13,9
-482,57,M,6755,Marié(e),Consulting,Manager,2,80,15,3,2
-483,40,F,2213,Marié(e),Consulting,Consultant,3,80,10,7,7
-484,21,M,2610,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,3,3,2
-485,33,F,2851,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-486,37,F,3452,Marié(e),Consulting,Consultant,6,80,17,5,4
-487,46,F,5258,Marié(e),Consulting,Tech Lead,2,80,7,1,0
-488,41,M,9355,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,8,8,7
-491,50,M,10496,Célibataire,Consulting,Manager,6,80,20,4,3
-492,40,M,6380,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,8,6,4
-493,31,M,2657,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,3,2,2
-494,21,F,2716,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-495,29,M,2201,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,9,80,6,3,2
-496,35,M,6540,Célibataire,Consulting,Manager,9,80,10,1,1
-497,27,M,3816,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,5,5,2
-498,28,M,5253,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,7,7,5
-499,49,M,10965,Célibataire,Consulting,Manager,8,80,26,5,2
-500,51,F,4936,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,18,7,7
-501,36,F,2543,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,6,2,2
-502,34,M,5304,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,8,80,9,5,2
-505,55,F,16659,Célibataire,Consulting,Senior Manager,2,80,30,5,4
-507,24,F,4260,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,2
-508,30,M,2476,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-510,26,M,3102,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,7,6,4
-511,22,F,2244,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,2,2,1
-513,36,M,7596,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,9
-514,30,M,2285,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,9,80,3,1,0
-515,37,F,3034,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,18,18,7
-516,40,F,5715,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,8,5,4
-517,42,F,2576,Divorcé(e),Consulting,Consultant,3,80,8,5,2
-518,37,M,4197,Célibataire,Consulting,Tech Lead,2,80,18,1,0
-520,43,M,14336,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,1,80,25,25,10
-521,40,F,3448,Marié(e),Consulting,Consultant,6,80,20,1,0
-522,54,M,19406,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,4,80,24,4,2
-523,34,F,6538,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,9,80,6,3,2
-524,31,F,4306,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,13,13,10
-525,43,M,2258,Marié(e),Consulting,Consultant,7,80,8,3,2
-526,43,F,4522,Divorcé(e),Consulting,Manager,4,80,8,5,2
-527,25,F,4487,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,4
-529,37,F,4449,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,15,13,11
-530,31,M,2218,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,4,4,2
-531,39,M,19197,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,1,80,21,21,8
-532,56,F,13212,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,9,80,36,7,7
-533,30,F,6577,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,6,5,4
-534,41,M,8392,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-536,28,M,4558,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,10,10,0
-538,25,M,4031,Marié(e),Consulting,Consultant,5,80,6,2,2
-543,52,M,7969,Marié(e),Consulting,Tech Lead,2,80,28,5,4
-544,45,M,2654,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,8,2,2
-546,52,F,16555,Marié(e),Consulting,Senior Manager,2,80,31,5,2
-547,42,F,4556,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,19,5,4
-548,30,F,6091,Célibataire,Consulting,Tech Lead,2,80,11,5,4
-549,60,F,19566,Marié(e),Consulting,Senior Manager,5,80,33,29,8
-550,46,F,4810,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,2,80,19,10,7
-551,42,F,4523,Marié(e),Consulting,Manager,0,80,7,6,5
-554,24,F,3202,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,6,5,3
-555,34,F,2351,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,0,80,3,2,2
-556,38,M,1702,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-558,40,F,18041,Marié(e),Commercial,Senior Manager,0,80,21,20,15
-560,26,F,2886,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,3,3,2
-562,30,M,2097,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,9,5,3
-564,29,M,11935,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,1,80,10,10,2
-565,29,F,2546,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,5,80,6,2,2
-566,19,M,2564,Célibataire,Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,1,1,0
-567,30,F,8412,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,10,9,8
-568,57,M,14118,Divorcé(e),Commercial,Senior Manager,3,80,32,1,0
-569,50,M,17046,Marié(e),Consulting,Senior Manager,0,80,28,27,10
-571,30,F,2564,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,12,11,7
-573,60,F,10266,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,22,18,13
-574,47,F,5070,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,5,80,20,5,0
-575,46,M,17861,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,6,80,26,3,2
-577,35,M,4230,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,6,5,4
-578,54,F,3780,Célibataire,Consulting,Consultant,7,80,19,1,0
-579,34,M,2768,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,14,7,3
-580,46,F,9071,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,15,3,2
-581,31,M,10648,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,13,13,8
-582,33,M,13610,Marié(e),Consulting,Senior Manager,7,80,15,7,6
-584,33,M,3408,Divorcé(e),Consulting,Consultant,7,80,8,4,3
-585,30,M,2983,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,0,80,4,3,2
-586,35,M,7632,Marié(e),Consulting,Manager,4,80,10,8,7
-587,31,M,9824,Marié(e),Consulting,Manager,3,80,12,1,0
-590,34,F,9950,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,9,80,11,3,2
-591,42,M,2093,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,8,2,2
-592,36,M,9980,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,3
-593,22,M,3894,Célibataire,Consulting,Consultant,5,80,4,2,2
-595,48,F,4051,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,14,9,7
-597,55,F,16835,Célibataire,Commercial,Senior Manager,3,80,37,10,9
-599,41,M,6230,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,7,80,16,14,3
-600,35,M,4717,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,9,80,15,11,9
-601,40,F,13237,Célibataire,Consulting,Tech Lead,7,80,22,20,6
-602,39,F,3755,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,8,8,3
-604,31,M,6582,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,4,80,10,6,5
-605,42,M,7406,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,9
-606,45,M,4805,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,9,8,7
-608,26,F,2741,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,8,7,7
-611,29,M,4262,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,4,80,8,3,2
-612,33,F,16184,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,4,80,10,6,1
-613,31,M,11557,Divorcé(e),Commercial,Senior Manager,9,80,10,5,4
-614,18,M,1878,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,0,0,0
-615,40,M,10932,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,20,1,0
-616,41,F,6811,Célibataire,Consulting,Manager,2,80,10,8,7
-618,26,M,4306,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,8,0,0
-620,35,F,4859,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,4
-621,34,M,5337,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-622,26,M,2340,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-623,37,F,7491,Célibataire,Consulting,Tech Lead,4,80,12,6,5
-624,46,F,10527,Marié(e),Consulting,Manager,5,80,28,2,2
-625,41,F,16595,Marié(e),Commercial,Senior Manager,7,80,22,18,16
-626,37,M,8834,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,9,9,5
-630,52,M,5577,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,18,10,9
-631,32,M,4707,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,8,80,6,4,2
-632,24,M,2400,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,0,80,3,2,2
-634,38,F,9824,Marié(e),Consulting,Manager,3,80,18,1,0
-635,37,F,6447,Marié(e),Consulting,Tech Lead,6,80,8,6,5
-638,49,M,19502,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,1,80,31,31,9
-639,24,M,2725,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,5
-641,26,M,6272,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,5,3
-643,24,M,2127,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-644,50,M,18200,Marié(e),Ressources Humaines,Senior Manager,1,80,32,32,5
-645,25,M,2096,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,7,7,4
-647,24,F,2886,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,6,6,3
-648,30,M,2033,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-649,34,M,3622,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,5
-650,31,M,4233,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,9,3,1
-652,35,M,3681,Célibataire,Consulting,Consultant,4,80,9,3,2
-653,31,M,5460,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,13,7,7
-655,27,F,2187,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,6,5,3
-656,37,M,9602,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,17,3,0
-657,20,F,2836,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-659,42,F,4089,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,10,10,2
-661,43,M,16627,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,4,80,21,1,0
-662,38,F,2619,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,8,0,0
-663,43,M,5679,Divorcé(e),Consulting,Consultant,3,80,10,8,7
-664,48,F,15402,Marié(e),Consulting,Senior Manager,7,80,21,3,2
-665,44,F,5985,Célibataire,Ressources Humaines,Ressources Humaines,4,80,10,2,2
-666,34,F,2579,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,8,8,2
-667,27,M,3041,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,0,80,5,4,3
-669,21,M,3447,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,3,3,2
-671,44,M,19513,Marié(e),Consulting,Senior Manager,4,80,26,2,2
-675,22,M,2773,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,3,2,2
-677,33,M,7104,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,6,5,0
-679,32,F,6322,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,4
-680,30,F,2083,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-682,53,F,8381,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,7,80,18,14,7
-683,34,M,2691,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,9
-684,45,F,4286,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,5,1,1
-686,26,F,2659,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,3,3,2
-689,37,M,9434,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,7
-690,29,F,5561,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,6,0
-691,35,M,6646,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,17,17,11
-692,33,M,7725,Divorcé(e),Consulting,Manager,3,80,15,13,11
-698,54,M,10725,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,2,80,16,9,7
-699,36,M,8847,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,2,80,13,3,2
-700,27,M,2045,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,5,4,2
-701,20,M,1009,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-702,33,M,3348,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,8
-704,35,M,1281,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-705,23,M,2819,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,5,3,2
-707,25,M,4851,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,4,3,2
-709,38,F,4028,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,8,7,7
-710,29,M,2720,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,7
-712,48,M,8120,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,12,2,2
-714,27,F,4647,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,6,5
-715,37,M,4680,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,4,1,0
-716,50,M,3221,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,20,20,8
-717,34,F,8621,Célibataire,Consulting,Manager,1,80,9,8,7
-720,24,F,4577,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,9,80,4,2,2
-721,39,F,4553,Célibataire,Consulting,Manager,1,80,20,20,7
-722,32,M,5396,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-723,50,M,6796,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,18,4,3
-724,38,F,7625,Célibataire,Consulting,Manager,0,80,10,9,7
-725,27,F,7412,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,9,9,7
-727,32,F,11159,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,3,80,10,7,7
-728,47,M,4960,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,2,80,20,7,7
-729,40,M,10475,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,20,18,13
-730,53,M,14814,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,32,5,1
-731,41,M,19141,Divorcé(e),Ressources Humaines,Senior Manager,3,80,23,21,6
-732,60,M,5405,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,8,80,10,2,2
-733,27,M,8793,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,9,9,7
-734,41,M,19189,Marié(e),Ressources Humaines,Senior Manager,1,80,22,22,7
-738,50,M,3875,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,7,80,4,2,2
-741,28,F,2216,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,7,80,10,7,7
-742,36,F,11713,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,9,80,10,8,7
-743,38,F,7861,Célibataire,Consulting,Tech Lead,4,80,10,1,0
-744,44,M,3708,Célibataire,Consulting,Consultant,2,80,9,5,2
-746,47,F,13770,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,9,80,28,22,2
-747,30,M,5304,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,10,8,7
-749,29,M,2642,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-752,42,M,2759,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,7,2,2
-754,43,M,6804,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,7,2,2
-757,34,F,6142,Célibataire,Consulting,Manager,3,80,10,5,1
-758,23,M,2500,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,5,4,3
-760,39,F,6389,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,9,80,12,8,3
-762,56,M,11103,Marié(e),Consulting,Manager,7,80,30,10,7
-763,40,F,2342,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,5,4,2
-764,27,F,6811,Célibataire,Consulting,Manager,8,80,9,7,6
-766,29,M,2297,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,2,2,2
-769,53,M,2450,Célibataire,Consulting,Consultant,2,80,19,2,2
-771,35,F,5093,Divorcé(e),Consulting,Manager,2,80,16,1,0
-772,32,M,5309,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,10,10,8
-773,38,M,3057,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,6,1,0
-775,34,F,5121,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,3,80,7,0,0
-776,52,M,16856,Marié(e),Commercial,Senior Manager,1,80,34,34,6
-780,33,M,2686,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,9
-781,25,F,6180,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,6,5
-783,45,M,6632,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,0,80,9,8,7
-784,23,M,3505,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,2,2,2
-785,47,F,6397,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,4,80,8,5,4
-786,34,M,6274,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,6,5
-787,55,M,19859,Marié(e),Consulting,Senior Manager,5,80,24,5,2
-789,36,M,7587,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-791,52,M,4258,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,5,4,3
-792,26,F,4364,Divorcé(e),Consulting,Consultant,3,80,5,2,2
-793,29,F,4335,Marié(e),Consulting,Manager,4,80,11,8,7
-796,26,M,5326,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,6,80,6,4,3
-797,34,F,3280,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,2,80,10,4,2
-799,54,F,5485,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,9,80,9,5,3
-800,27,M,4342,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,5,4,2
-802,37,F,2782,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,6,5,3
-803,38,F,5980,Célibataire,Consulting,Tech Lead,6,80,17,15,7
-804,34,F,4381,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,5
-805,35,F,2572,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,3,3,2
-806,30,M,3833,Marié(e),Consulting,Consultant,3,80,7,2,2
-807,40,F,4244,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,8,8,7
-808,34,F,6500,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,6,3,2
-809,42,M,18430,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,1,80,24,24,7
-811,23,M,1601,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,0,0
-812,24,M,2694,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-813,52,F,3149,Marié(e),Consulting,Consultant,8,80,9,5,2
-815,50,M,17639,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,5,80,30,4,3
-816,29,F,2319,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-817,33,M,11691,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,0,80,14,13,9
-819,33,F,5324,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,5,80,6,3,2
-820,47,F,16752,Marié(e),Consulting,Senior Manager,1,80,26,26,14
-823,36,F,5228,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,10,9,7
-824,29,M,2700,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,7
-825,58,M,19246,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,7,80,40,31,15
-826,35,F,2506,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,7,2,2
-827,42,F,6062,Marié(e),Consulting,Tech Lead,9,80,8,4,3
-828,28,M,4382,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,6,80,5,2,2
-829,36,M,2143,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,4,80,8,5,2
-830,32,F,6162,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,14,14,13
-832,40,M,5094,Célibataire,Consulting,Consultant,6,80,10,1,0
-833,30,F,6877,Célibataire,Consulting,Tech Lead,5,80,12,0,0
-834,45,F,2274,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-836,42,M,4434,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,9,8
-837,38,M,6288,Divorcé(e),Consulting,Manager,2,80,13,4,3
-838,34,F,2553,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,5,2
-840,49,F,7654,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,9,9,8
-842,55,M,5160,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,4,80,12,9,7
-843,43,M,17159,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,6,80,22,4,1
-844,27,M,12808,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,1,80,9,9,8
-845,35,M,10221,Célibataire,Consulting,Tech Lead,3,80,17,8,5
-846,28,F,4779,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,8,8,7
-847,34,M,3737,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,4,3,2
-848,26,F,2366,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,8,8,7
-850,27,M,1706,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,0,0,0
-851,51,F,16307,Marié(e),Commercial,Senior Manager,2,80,29,20,6
-852,44,M,5933,Célibataire,Consulting,Manager,9,80,10,5,2
-854,25,M,3424,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,7,80,6,4,3
-855,33,M,4037,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,9,9,8
-856,35,F,2559,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,5
-857,36,M,6201,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,18,18,14
-859,32,M,4403,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,8,5,2
-861,30,M,3761,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,9,80,10,5,4
-862,53,F,10934,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,35,5,2
-864,45,M,10761,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,18,5,4
-865,32,F,5175,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,5,80,9,5,3
-867,52,F,13826,Marié(e),Consulting,Tech Lead,3,80,31,9,8
-868,37,M,6334,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,9,1,0
-869,28,M,4936,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,6,5,1
-872,22,M,4775,Marié(e),Consulting,Tech Lead,6,80,4,2,2
-874,44,M,2818,Marié(e),Consulting,Consultant,2,80,10,3,2
-875,42,M,2515,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,5,80,8,2,1
-878,36,M,2342,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,6,5,4
-879,25,M,4194,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,3
-880,35,F,10685,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,17,17,14
-881,35,F,2022,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,2
-882,32,M,2314,Divorcé(e),Consulting,Consultant,0,80,4,3,0
-885,25,M,4256,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,2
-887,49,F,3580,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,7,4,2
-888,24,M,3162,Marié(e),Consulting,Consultant,0,80,6,5,2
-889,32,M,6524,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,8
-893,38,M,2899,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,0,80,3,2,2
-894,42,F,5231,Marié(e),Consulting,Consultant,2,80,17,5,3
-895,31,M,2356,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,8,6,4
-896,29,F,2800,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,6,80,5,3,2
-897,53,M,11836,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,28,2,0
-899,35,M,10903,Marié(e),Consulting,Tech Lead,3,80,16,13,10
-900,37,F,2973,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,5,80,10,5,4
-901,53,F,14275,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,6,80,33,12,9
-902,43,F,5562,Marié(e),Consulting,Manager,4,80,12,5,2
-903,47,F,4537,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,8,7,6
-904,37,M,7642,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,0
-905,50,M,17924,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,1,80,31,31,6
-909,39,F,5204,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,8,80,13,5,4
-910,33,M,2277,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,3,80,7,4,3
-911,32,M,2795,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-912,29,F,2532,Divorcé(e),Consulting,Consultant,6,80,8,4,3
-913,44,M,2559,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,8,8,7
-916,28,M,4908,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,4,4,2
-918,58,M,2380,Divorcé(e),Consulting,Consultant,9,80,3,1,0
-920,43,F,4765,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,4,80,4,1,0
-922,20,F,2044,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,2,2,2
-923,21,F,2693,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-924,36,M,6586,Marié(e),Consulting,Manager,0,80,17,16,8
-925,47,F,3294,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,3,3,2
-926,22,F,4171,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,4,3,2
-927,41,F,2778,Divorcé(e),Consulting,Consultant,4,80,10,7,7
-930,28,F,2377,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,5,80,6,2,2
-932,39,M,2404,Marié(e),Consulting,Consultant,7,80,8,2,2
-933,27,F,2318,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,1
-934,34,M,2008,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-936,42,F,6244,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,7,80,10,5,4
-939,33,M,2799,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,6,3,2
-940,58,F,10552,Divorcé(e),Consulting,Manager,2,80,24,6,0
-941,31,M,2329,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,3,80,13,7,7
-942,35,F,4014,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,10,10,6
-944,49,F,7403,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,29,26,9
-945,48,M,2259,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,13,0,0
-947,31,F,6932,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,9,9,8
-949,36,M,4678,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,2,80,8,6,2
-950,38,F,13582,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,1,80,15,15,12
-951,32,F,2332,Marié(e),Consulting,Consultant,6,80,5,3,0
-952,25,M,2413,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-954,40,M,9705,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,11,1,0
-956,26,M,4294,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,7,7,7
-957,41,M,4721,Célibataire,Consulting,Consultant,2,80,20,18,13
-958,36,M,2519,Célibataire,Consulting,Consultant,4,80,16,11,8
-959,19,M,2121,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-960,20,M,2973,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-961,31,F,5855,Marié(e),Consulting,Manager,0,80,10,9,7
-964,40,M,3617,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,8,80,3,1,1
-966,32,F,6725,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,8,8,7
-967,36,M,10325,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,16,16,7
-969,33,F,6949,Célibataire,Consulting,Manager,0,80,6,5,0
-970,37,M,10609,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,17,14,1
-972,45,M,4447,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,9,9,7
-974,29,F,2157,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,3,3,1
-975,35,F,4601,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,2
-976,52,M,17099,Marié(e),Consulting,Senior Manager,2,80,26,9,8
-977,58,M,2479,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,4,80,7,1,0
-981,53,M,14852,Divorcé(e),Commercial,Senior Manager,6,80,22,17,13
-982,30,M,7264,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,10,8,4
-983,38,F,5666,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,5,3
-984,35,M,7823,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,6,80,12,10,9
-985,39,M,7880,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,9,8,7
-986,40,F,13194,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,4,80,22,1,0
-987,47,M,5067,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,20,19,10
-990,36,M,5079,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,12,7,7
-991,31,M,2321,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,4,3,2
-992,33,M,17444,Célibataire,Commercial,Senior Manager,1,80,10,10,8
-994,29,F,2404,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,6,80,3,0,0
-995,33,F,3452,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,5,3,2
-996,45,F,2270,Divorcé(e),Consulting,Consultant,3,80,8,5,3
-997,50,M,17399,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,9,80,32,5,4
-998,33,F,5488,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,6,6,5
-999,41,M,19419,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,2,80,21,18,16
-1001,27,F,2811,Marié(e),Consulting,Consultant,9,80,4,2,2
-1002,45,M,3633,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,9,9,8
-1003,47,F,4163,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,9,9,0
-1004,30,F,2132,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,7,5,2
-1005,50,M,13973,Marié(e),Consulting,Tech Lead,3,80,22,12,11
-1006,38,M,2684,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,3,2,1
-1007,46,M,10845,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,6,80,13,8,7
-1009,24,F,4377,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,5,4,2
-1010,35,M,3743,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,5,4,2
-1011,31,F,4148,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,4,4,3
-1012,18,M,1051,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,0,0,0
-1013,54,F,10739,Marié(e),Consulting,Tech Lead,8,80,22,10,7
-1014,35,F,10388,Divorcé(e),Consulting,Manager,1,80,16,16,10
-1015,30,F,11416,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,0,80,9,8,7
-1016,20,F,2600,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1017,30,F,2422,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,4,3,2
-1018,26,M,5472,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,8,8,7
-1019,22,M,2451,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,4,4,3
-1022,48,M,4240,Célibataire,Consulting,Manager,2,80,19,2,2
-1024,48,M,10999,Célibataire,Consulting,Manager,7,80,27,15,11
-1025,41,F,5003,Célibataire,Consulting,Tech Lead,6,80,8,2,2
-1026,39,F,12742,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,21,21,6
-1027,27,F,4227,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,4,3,2
-1028,35,M,3917,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,3,3,2
-1029,42,M,18303,Marié(e),Commercial,Senior Manager,6,80,21,1,0
-1030,50,M,2380,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,8,1,0
-1032,59,F,13726,Célibataire,Consulting,Tech Lead,3,80,30,5,3
-1033,37,F,4777,Marié(e),Consulting,Manager,5,80,15,1,0
-1034,55,M,6385,Marié(e),Consulting,Manager,3,80,17,8,7
-1035,41,F,19973,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,1,80,21,21,16
-1036,38,M,6861,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,8,80,19,1,0
-1037,26,M,4969,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,8,80,7,2,2
-1038,52,F,19845,Marié(e),Commercial,Senior Manager,1,80,33,32,14
-1039,44,F,13320,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,23,12,11
-1040,50,F,6347,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,19,18,7
-1042,36,F,2743,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,18,17,13
-1043,39,F,10880,Célibataire,Consulting,Tech Lead,1,80,21,21,6
-1044,33,F,2342,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,0,80,3,2,2
-1045,45,F,17650,Marié(e),Commercial,Senior Manager,3,80,26,9,3
-1046,32,F,4025,Célibataire,Consulting,Consultant,9,80,10,8,7
-1047,34,M,9725,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,16,15,1
-1048,59,M,11904,Marié(e),Commercial,Senior Manager,3,80,14,6,4
-1049,45,M,2177,Célibataire,Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,6,6,3
-1050,53,F,7525,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,30,15,7
-1052,36,M,4834,Divorcé(e),Consulting,Consultant,7,80,9,1,0
-1053,26,M,2042,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,6,3,2
-1055,34,F,2220,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,1
-1056,28,M,1052,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-1060,38,M,2821,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,8,2,2
-1061,50,M,19237,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,2,80,29,8,1
-1062,37,F,4107,Célibataire,Consulting,Manager,3,80,8,4,3
-1066,40,M,8396,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,8,7,7
-1068,26,F,2007,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,3
-1069,46,M,19627,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,9,80,23,2,2
-1070,54,F,10686,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,6,80,13,9,4
-1071,56,F,2942,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,18,5,4
-1073,36,F,8858,Célibataire,Consulting,Tech Lead,0,80,15,14,8
-1074,55,M,16756,Célibataire,Consulting,Senior Manager,7,80,31,9,7
-1076,43,M,10798,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,18,1,0
-1077,20,F,2323,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,2,2,2
-1079,21,F,1416,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-1080,46,F,4615,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,8,80,19,16,13
-1081,51,M,2461,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,9,80,18,10,0
-1082,28,M,8722,Célibataire,Consulting,Manager,1,80,10,10,7
-1083,26,M,3955,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,6,5,3
-1084,30,M,9957,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,7,6,2
-1085,41,F,3376,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,6
-1088,38,F,8823,Marié(e),Consulting,Manager,0,80,20,19,9
-1092,40,M,10322,Marié(e),Consulting,Manager,4,80,14,11,10
-1094,27,M,4621,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,3,3,2
-1096,55,M,10976,Marié(e),Consulting,Tech Lead,3,80,23,3,2
-1097,28,F,3660,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,10,8,7
-1098,44,M,10482,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,9,80,24,20,6
-1099,33,M,7119,Divorcé(e),Consulting,Manager,4,80,9,3,2
-1100,35,M,9582,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,9,8,7
-1101,33,F,4508,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,14,13,7
-1102,28,M,2207,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,4,4,2
-1103,34,M,7756,Célibataire,Consulting,Manager,0,80,7,6,2
-1105,37,F,6694,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,8,1,0
-1106,25,M,3691,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,7,7,7
-1107,26,M,2377,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,1
-1108,33,M,2313,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,4,80,5,2,2
-1109,42,M,17665,Marié(e),Consulting,Senior Manager,0,80,23,22,6
-1111,28,M,2596,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-1113,50,M,4728,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,5,0,0
-1114,33,F,4302,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,4,3,2
-1115,34,M,2979,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,6,0,0
-1116,48,M,16885,Célibataire,Consulting,Senior Manager,2,80,27,5,4
-1117,45,F,5593,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,15,15,10
-1118,52,M,10445,Célibataire,Consulting,Manager,7,80,18,8,6
-1119,38,M,8740,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,9,8,7
-1120,29,F,2514,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,11,7,5
-1121,28,F,7655,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,0,80,10,9,7
-1124,46,M,17465,Marié(e),Commercial,Senior Manager,3,80,23,12,9
-1125,38,M,7351,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,7,80,10,1,0
-1126,43,F,10820,Marié(e),Consulting,Tech Lead,8,80,18,8,7
-1127,39,M,12169,Divorcé(e),Consulting,Manager,7,80,21,18,7
-1128,40,M,19626,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,1,80,21,20,7
-1131,21,F,2070,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,2,2,2
-1132,39,M,6782,Célibataire,Consulting,Consultant,9,80,9,5,4
-1133,36,M,7779,Célibataire,Consulting,Tech Lead,2,80,18,11,9
-1135,31,M,2791,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,0,80,3,2,2
-1136,28,M,3201,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,6,5,3
-1137,35,M,4968,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,2
-1138,49,M,13120,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,6,80,22,9,8
-1140,34,M,4033,Célibataire,Consulting,Tech Lead,2,80,5,3,2
-1143,29,F,3291,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,8,7,5
-1148,42,M,4272,Célibataire,Consulting,Consultant,4,80,16,1,0
-1150,29,M,5056,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,7
-1152,38,M,2844,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,7,7,6
-1154,28,M,2703,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,3,3,1
-1156,18,M,1904,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,0,0,0
-1157,33,F,8224,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,6,5,2
-1158,41,M,4766,Marié(e),Consulting,Consultant,3,80,6,1,0
-1160,31,M,2610,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,2,2,2
-1161,37,F,5731,Divorcé(e),Consulting,Manager,7,80,9,6,2
-1162,27,M,2539,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,2
-1163,34,F,5714,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,6,5
-1164,35,M,4323,Célibataire,Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,6,5,4
-1165,29,F,7336,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,11,11,8
-1166,40,F,13499,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,9,80,20,18,7
-1167,42,M,13758,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,22,21,9
-1171,42,M,5155,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,7,80,9,6,4
-1172,35,M,2258,Marié(e),Consulting,Consultant,6,80,10,8,0
-1173,24,M,3597,Célibataire,Consulting,Consultant,8,80,6,4,3
-1175,28,F,2515,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,1
-1177,26,M,4420,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,8,8,7
-1179,30,M,6578,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,3
-1180,40,F,4422,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,16,1,1
-1182,35,M,10274,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,2,80,15,7,7
-1184,34,M,5343,Célibataire,Consulting,Manager,0,80,14,13,9
-1185,35,M,2376,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,2,2,2
-1188,43,F,5346,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,8,80,7,4,3
-1190,32,F,2827,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-1191,56,F,19943,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,4,80,28,5,2
-1192,29,F,3131,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,10,10,8
-1193,19,M,2552,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,1
-1195,45,F,4477,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,7,3,2
-1196,37,F,6474,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,14,14,8
-1198,20,M,3033,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,2,2,2
-1200,44,M,2936,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,4
-1201,53,F,18606,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,3,80,26,7,7
-1202,29,F,2168,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,6,5,4
-1203,22,M,2853,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,1,0,0
-1204,46,F,17048,Marié(e),Commercial,Senior Manager,8,80,28,26,15
-1206,44,M,2290,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,2,80,6,0,0
-1207,33,M,3600,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,5,5,4
-1210,41,M,2107,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,5,1,0
-1211,30,M,4115,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,8,80,8,4,3
-1212,40,M,4327,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,5,0,0
-1215,50,F,17856,Marié(e),Consulting,Senior Manager,2,80,32,2,2
-1216,28,M,3196,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,6,6,5
-1217,46,M,19081,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,5,80,25,4,2
-1218,35,M,8966,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,15,7,7
-1219,24,F,2210,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-1220,33,F,4539,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-1221,36,M,2741,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,7,7,7
-1224,30,M,3491,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,10,10,7
-1225,44,M,4541,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,20,20,11
-1226,20,M,2678,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,2,2,1
-1228,46,M,7379,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,2,80,12,6,3
-1231,42,M,6272,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,7,80,10,4,3
-1233,60,M,5220,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,12,11,7
-1234,32,F,2743,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,2,2,2
-1235,32,F,4998,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,4,80,10,8,7
-1237,36,F,10252,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,2,80,17,7,7
-1238,33,M,2781,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,15,14,10
-1239,40,F,6852,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,7,5,1
-1240,25,M,4950,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,5,4,3
-1241,30,M,3579,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,12,11,9
-1242,42,F,13191,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,20,1,0
-1243,35,F,10377,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,16,13,2
-1244,27,M,2235,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,9,9,7
-1245,54,F,10502,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,7,80,33,5,4
-1246,44,F,2011,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,5
-1248,19,F,1859,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,1
-1249,29,F,3760,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,3,3,2
-1250,54,M,17779,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,36,10,9
-1251,31,M,6833,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,6,6,5
-1252,31,F,6812,Célibataire,Consulting,Manager,1,80,10,10,9
-1254,59,F,5171,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,5,80,13,6,1
-1255,43,M,19740,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,25,8,7
-1256,49,M,18711,Marié(e),Consulting,Senior Manager,2,80,23,1,0
-1257,36,M,3692,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,12,11,10
-1258,48,M,2559,Célibataire,Consulting,Consultant,5,80,7,1,0
-1259,27,M,2517,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,3
-1260,29,M,6623,Divorcé(e),Consulting,Manager,1,80,6,6,0
-1263,48,M,18265,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,6,80,25,1,0
-1264,29,F,16124,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,9,7,7
-1265,34,F,2585,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,2,1,0
-1267,44,M,18213,Marié(e),Commercial,Senior Manager,7,80,26,22,9
-1268,33,M,8380,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,10,9,8
-1269,19,F,2994,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1270,23,M,1223,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1273,25,M,1118,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-1275,26,M,2875,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,8,8,5
-1277,45,F,18824,Célibataire,Commercial,Senior Manager,2,80,26,24,10
-1278,55,M,13577,Divorcé(e),Consulting,Manager,1,80,34,33,9
-1279,21,F,2625,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,2,2,2
-1280,46,F,18789,Marié(e),Commercial,Senior Manager,2,80,26,11,4
-1281,34,F,4538,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,4,3,2
-1282,51,M,19847,Divorcé(e),Commercial,Senior Manager,4,80,31,29,10
-1283,59,M,10512,Célibataire,Consulting,Tech Lead,6,80,25,9,7
-1285,34,F,4444,Divorcé(e),Consulting,Consultant,4,80,15,11,8
-1286,28,M,2154,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,5,4,2
-1288,44,M,19190,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,1,80,26,25,9
-1289,34,M,4490,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,4,80,14,10,9
-1291,35,M,3506,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,4,3,2
-1292,42,F,2372,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,18,1,0
-1293,43,F,10231,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,23,21,7
-1294,36,F,5410,Célibataire,Consulting,Tech Lead,9,80,18,16,14
-1295,44,F,7978,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,10,10,7
-1296,28,M,3867,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,2,2,2
-1297,51,F,2838,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,8,7,0
-1298,30,F,4695,Célibataire,Consulting,Tech Lead,7,80,10,8,4
-1299,29,F,3339,Divorcé(e),Consulting,Consultant,3,80,10,7,7
-1301,28,M,2080,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,2,80,5,3,2
-1303,25,F,2096,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,2,2,2
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-1306,45,F,18061,Célibataire,Consulting,Senior Manager,3,80,22,0,0
-1307,39,F,17123,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,6,80,21,19,9
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-1309,32,M,4883,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,10,10,4
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-1317,50,F,16880,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,4,80,25,3,2
-1318,40,M,9094,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,2,80,9,5,4
-1319,52,M,8446,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,9,80,10,8,7
-1321,30,F,11916,Marié(e),Consulting,Senior Manager,1,80,9,9,1
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-1340,40,M,3544,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,9,80,6,4,2
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-1346,40,M,4661,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,9,9,8
-1349,41,F,4103,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,10,9,3
-1350,35,M,4249,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,9,9,6
-1352,51,M,14026,Divorcé(e),Ressources Humaines,Senior Manager,1,80,33,33,9
-1355,38,F,6893,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,11,7,7
-1356,34,F,6125,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,8
-1358,25,M,3669,Marié(e),Consulting,Consultant,3,80,7,3,2
-1360,58,F,10008,Marié(e),Consulting,Tech Lead,7,80,31,10,9
-1361,40,M,2387,Marié(e),Consulting,Consultant,3,80,7,4,2
-1362,36,F,4639,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,17,15,7
-1363,48,M,7898,Célibataire,Consulting,Tech Lead,1,80,11,10,9
-1364,27,F,2534,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,8,80,5,1,0
-1367,51,F,13142,Célibataire,Consulting,Tech Lead,3,80,29,5,2
-1368,18,F,1611,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,0,0,0
-1369,35,F,5363,Marié(e),Consulting,Consultant,0,80,10,9,7
-1371,27,M,5071,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,8,6,2
-1372,55,M,13695,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,6,80,24,19,7
-1373,56,M,13402,Marié(e),Consulting,Tech Lead,4,80,33,19,16
-1374,34,F,2029,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,4
-1375,40,F,6377,Divorcé(e),Consulting,Manager,5,80,15,12,11
-1377,34,M,5429,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,10,8,7
-1379,31,F,2785,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,7,80,3,1,0
-1380,35,F,4614,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,5,4,2
-1382,38,M,2610,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,2
-1383,34,F,6687,Célibataire,Consulting,Manager,1,80,14,14,11
-1387,28,M,4724,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,3
-1389,31,M,6179,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,2
-1390,39,M,6120,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,8,5,4
-1391,51,M,10596,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,14,4,2
-1392,41,F,5467,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,12,6,2
-1394,37,M,2996,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,7,80,8,6,4
-1395,33,M,9998,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,6,80,8,5,4
-1396,32,M,4078,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,4,3,2
-1397,39,M,10920,Marié(e),Consulting,Manager,3,80,13,6,4
-1399,25,M,6232,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,6,3,2
-1401,52,F,13247,Marié(e),Consulting,Tech Lead,2,80,24,5,3
-1402,43,F,4081,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,20,20,7
-1403,27,F,5769,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,6,2
-1405,27,F,2394,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,8,8,2
-1407,26,M,3904,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,5,4,3
-1408,42,F,16799,Marié(e),Ressources Humaines,Senior Manager,0,80,21,20,7
-1409,52,F,2950,Marié(e),Consulting,Consultant,9,80,12,5,4
-1411,37,F,3629,Célibataire,Consulting,Consultant,4,80,8,3,2
-1412,35,M,9362,Célibataire,Consulting,Tech Lead,2,80,10,2,2
-1415,25,M,3229,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,7,3,2
-1417,26,M,3578,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,8,7,7
-1419,29,M,7988,Célibataire,Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,10,10,9
-1420,49,M,4284,Célibataire,Consulting,Consultant,3,80,20,4,3
-1421,29,F,7553,Célibataire,Consulting,Manager,0,80,9,8,7
-1422,54,F,17328,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,6,80,29,20,7
-1423,58,F,19701,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,32,9,8
-1424,55,M,14732,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,2,80,31,7,7
-1425,36,F,9278,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,15,5,4
-1427,31,F,1359,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-1428,30,F,4779,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,8,3,2
-1430,31,F,16422,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,3,80,9,3,2
-1431,34,M,2996,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,5,80,10,4,3
-1433,31,F,1261,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1434,27,M,2099,Marié(e),Consulting,Consultant,0,80,6,5,0
-1435,36,M,5810,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,10,10,4
-1436,36,F,5647,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,11,3,2
-1438,47,M,3420,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,7,80,17,6,5
-1439,25,M,4400,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,3,80,6,3,2
-1440,37,M,3500,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,7,6,5
-1441,56,F,2066,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,5,3,2
-1443,47,F,17169,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,26,20,17
-1445,24,F,4162,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,4
-1446,32,M,9204,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,7,4,3
-1447,34,F,3294,Marié(e),Consulting,Consultant,5,80,7,5,4
-1448,41,M,2127,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,7,4,2
-1449,40,M,3975,Divorcé(e),Consulting,Consultant,3,80,11,8,7
-1453,31,M,10793,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,13,13,7
-1457,46,M,10096,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,28,7,7
-1458,39,F,3646,Célibataire,Consulting,Consultant,2,80,11,1,0
-1459,31,F,7446,Célibataire,Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,8
-1460,45,M,10851,Divorcé(e),Consulting,Manager,2,80,24,7,7
-1461,31,F,2109,Célibataire,Ressources Humaines,Ressources Humaines,9,80,8,3,2
-1464,31,M,3722,Marié(e),Consulting,Consultant,6,80,7,2,2
-1465,45,M,9380,Marié(e),Consulting,Tech Lead,4,80,10,3,1
-1466,48,M,5486,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,15,2,2
-1467,34,F,2742,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,2,2,2
-1468,40,M,13757,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,2,80,16,9,8
-1469,28,M,8463,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,6,5,4
-1471,44,M,3162,Célibataire,Consulting,Consultant,3,80,7,5,2
-1472,53,M,16598,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,4,80,35,9,8
-1473,49,M,6651,Marié(e),Consulting,Manager,2,80,20,3,2
-1474,40,M,2345,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,8,3,1
-1475,44,M,3420,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,5,2
-1477,33,M,4373,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,5,4,3
-1478,34,M,4759,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,15,13,9
-1479,30,M,5301,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,8,80,4,2,1
-1480,42,F,3673,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,12,12,9
-1481,44,F,4768,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,11,1,0
-1482,30,M,1274,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1483,57,M,4900,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,13,12,9
-1484,49,M,10466,Divorcé(e),Consulting,Manager,3,80,29,8,7
-1485,34,M,17007,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,7,80,16,14,8
-1486,28,M,2909,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,3,80,5,3,2
-1487,29,F,5765,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,5,80,7,5,3
-1489,34,F,4599,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,16,15,9
-1492,35,M,2404,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-1494,24,M,3172,Célibataire,Consulting,Consultant,2,80,4,0,0
-1495,24,F,2033,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-1496,44,M,10209,Célibataire,Consulting,Tech Lead,5,80,16,2,2
-1497,29,M,8620,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-1499,30,M,2064,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,6,5,3
-1501,55,M,4035,Marié(e),Consulting,Manager,0,80,4,3,2
-1502,33,F,3838,Marié(e),Consulting,Consultant,8,80,8,5,4
-1503,47,F,4591,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,11,5,4
-1504,28,M,2561,Célibataire,Consulting,Consultant,7,80,8,0,0
-1506,28,M,1563,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1507,28,M,4898,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,5,4,2
-1509,49,F,4789,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,10,3,2
-1513,29,F,3180,Marié(e),Consulting,Consultant,0,80,4,3,2
-1514,28,M,6549,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,8,8,6
-1515,33,M,6388,Célibataire,Consulting,Manager,2,80,14,0,0
-1516,32,M,11244,Célibataire,Consulting,Senior Manager,2,80,10,5,2
-1520,54,F,16032,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,3,80,26,14,9
-1522,29,M,2362,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,6,80,11,9,7
-1523,44,M,16328,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,24,20,6
-1525,39,F,8376,Célibataire,Consulting,Tech Lead,4,80,9,2,0
-1527,46,F,16606,Marié(e),Commercial,Senior Manager,8,80,23,13,12
-1529,35,F,8606,Célibataire,Consulting,Manager,1,80,11,11,8
-1533,23,M,2272,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,5,4,3
-1534,40,M,2018,Célibataire,Consulting,Consultant,3,80,15,5,4
-1535,34,M,7083,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,9
-1537,31,F,4084,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,7,7,2
-1539,50,M,14411,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,1,80,32,32,6
-1541,34,M,2308,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,0,80,12,11,10
-1542,42,M,4841,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,4,1,0
-1543,37,M,4285,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,8
-1544,29,F,9715,Marié(e),Consulting,Manager,3,80,9,7,7
-1545,33,M,4320,Célibataire,Consulting,Tech Lead,1,80,5,5,3
-1546,45,M,2132,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,8,5,4
-1547,42,M,10124,Marié(e),Consulting,Manager,2,80,24,20,8
-1548,40,M,5473,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,9,8,4
-1549,33,M,5207,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,15,15,14
-1550,40,M,16437,Célibataire,Ressources Humaines,Senior Manager,1,80,21,21,7
-1551,24,M,2296,Divorcé(e),Consulting,Consultant,0,80,2,1,1
-1552,40,M,4069,Divorcé(e),Consulting,Manager,3,80,8,2,2
-1553,45,M,7441,Divorcé(e),Consulting,Manager,1,80,10,10,8
-1554,35,F,2430,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,0,80,6,5,3
-1555,32,F,5878,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,12,7,1
-1556,36,M,2644,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,3,80,7,3,2
-1557,48,F,6439,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,8,80,18,8,7
-1558,29,M,2451,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,5,1,0
-1560,33,M,6392,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,8,2,2
-1562,30,M,9714,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,8
-1563,38,M,6077,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,3,80,10,6,3
-1564,35,M,2450,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,3,3,0
-1568,30,M,9250,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,9,4,2
-1569,35,F,2074,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-1572,53,F,10169,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,34,33,7
-1573,38,M,4855,Marié(e),Consulting,Tech Lead,4,80,7,5,2
-1574,32,M,4087,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,9,6,5
-1576,48,F,2367,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,8,80,10,8,2
-1577,34,M,2972,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1578,55,M,19586,Marié(e),Commercial,Senior Manager,1,80,36,36,6
-1580,34,M,5484,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,9,80,9,2,2
-1581,26,F,2061,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1582,38,M,9924,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,10,9,8
-1583,38,F,4198,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,2,80,8,3,2
-1585,36,F,6815,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,6,80,15,1,0
-1586,29,M,4723,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,10,10,9
-1587,35,F,6142,Célibataire,Consulting,Manager,3,80,10,5,2
-1588,39,M,8237,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,11,7,6
-1590,29,M,8853,Divorcé(e),Consulting,Manager,1,80,6,6,4
-1591,50,M,19331,Marié(e),Commercial,Senior Manager,4,80,27,1,0
-1592,23,M,2073,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,4,2,2
-1594,36,M,5562,Marié(e),Consulting,Consultant,3,80,9,3,2
-1595,42,M,19613,Célibataire,Consulting,Senior Manager,8,80,24,1,0
-1596,35,M,3407,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,10,10,9
-1597,34,M,5063,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,8,8,2
-1598,40,F,4639,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,4
-1599,43,M,4876,Divorcé(e),Consulting,Consultant,5,80,8,6,4
-1601,35,M,2690,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-1602,46,M,17567,Célibataire,Commercial,Senior Manager,1,80,27,26,0
-1604,28,M,2408,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,1
-1605,22,F,2814,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,2
-1606,50,M,11245,Marié(e),Consulting,Manager,2,80,32,30,8
-1607,32,F,3312,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,6,3,2
-1608,44,F,19049,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,0,80,23,22,7
-1609,30,M,2141,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,4
-1611,45,F,5769,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,10,10,7
-1612,45,M,4385,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-1613,31,M,5332,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,7,80,10,5,2
-1614,36,F,4663,Marié(e),Consulting,Tech Lead,9,80,7,3,2
-1615,34,M,4724,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,9,9,7
-1617,49,F,3211,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,10,9,6
-1618,39,M,5377,Marié(e),Consulting,Tech Lead,2,80,10,7,7
-1619,27,M,4066,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,7,7,7
-1621,35,M,5208,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,16,16,15
-1622,28,F,4877,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,0,80,6,5,3
-1623,21,M,3117,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,3,2,2
-1624,18,F,1569,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,0,0,0
-1625,47,F,19658,Marié(e),Ressources Humaines,Senior Manager,3,80,27,5,2
-1627,39,M,3069,Divorcé(e),Consulting,Consultant,0,80,11,10,8
-1628,40,F,10435,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,18,18,15
-1630,35,F,4148,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,15,14,11
-1631,37,M,5768,Marié(e),Consulting,Tech Lead,3,80,9,4,3
-1633,39,F,5042,Célibataire,Consulting,Tech Lead,0,80,10,9,2
-1635,45,F,5770,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,7
-1638,38,F,7756,Marié(e),Consulting,Tech Lead,3,80,10,5,4
-1639,35,M,10306,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,9,80,15,13,12
-1640,37,F,3936,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,8,8,4
-1641,40,F,7945,Célibataire,Consulting,Tech Lead,6,80,18,4,2
-1642,44,M,5743,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,4,80,14,10,7
-1644,48,M,15202,Marié(e),Consulting,Senior Manager,2,80,23,2,2
-1645,35,M,5440,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,6,80,7,2,2
-1646,24,F,3760,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,3
-1647,27,F,3517,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,7,80,5,3,2
-1648,27,M,2580,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,2,80,6,4,2
-1649,40,M,2166,Célibataire,Consulting,Consultant,3,80,10,4,2
-1650,29,M,5869,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,9,80,8,5,2
-1651,36,F,8008,Marié(e),Consulting,Manager,4,80,9,3,2
-1653,25,M,5206,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,1,80,7,7,7
-1654,39,M,5295,Marié(e),Consulting,Tech Lead,4,80,7,5,4
-1655,49,F,16413,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,27,4,2
-1656,50,F,13269,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,5,80,19,14,11
-1657,20,F,2783,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,2,2,2
-1658,34,F,5433,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,11,11,8
-1659,36,M,2013,Célibataire,Consulting,Consultant,2,80,15,4,3
-1661,49,F,13966,Marié(e),Consulting,Manager,2,80,30,15,11
-1662,36,F,4374,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,4,3,2
-1664,36,M,6842,Divorcé(e),Consulting,Manager,6,80,13,5,4
-1665,54,F,17426,Marié(e),Consulting,Senior Manager,3,80,36,10,8
-1666,43,M,17603,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,1,80,14,14,10
-1667,35,M,4581,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,13,11,9
-1668,38,M,4735,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,7,80,19,13,11
-1669,29,M,4187,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,0
-1670,33,M,5505,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,6,2
-1671,32,M,5470,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,10,9,5
-1673,31,F,5476,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,0
-1674,49,F,2587,Divorcé(e),Consulting,Consultant,4,80,17,2,2
-1675,38,F,2440,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,4,4,3
-1676,47,F,15972,Divorcé(e),Commercial,Senior Manager,6,80,29,3,2
-1677,49,M,15379,Célibataire,Consulting,Senior Manager,4,80,23,8,7
-1678,41,M,7082,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,21,2,0
-1680,20,M,2728,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,2,2,2
-1681,33,F,5368,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,7,6,5
-1682,36,M,5347,Marié(e),Consulting,Manager,6,80,10,3,2
-1683,44,F,3195,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,4,80,8,2,2
-1684,23,M,3989,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,5,5,4
-1687,38,F,3306,Marié(e),Consulting,Consultant,7,80,7,0,0
-1689,53,M,7005,Marié(e),Consulting,Manager,3,80,11,4,3
-1691,48,F,2655,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,2,80,19,9,7
-1692,32,M,1393,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-1693,26,M,2570,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,7,7,7
-1694,55,M,3537,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,5,80,8,4,2
-1696,34,M,3986,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,15,15,10
-1697,60,M,10883,Divorcé(e),Consulting,Manager,3,80,19,1,0
-1698,33,M,2028,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,14,14,11
-1700,37,M,9525,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,6,3
-1701,34,F,2929,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,9
-1702,23,M,2275,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,3,3,2
-1703,44,F,7879,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,9,8,7
-1704,35,M,4930,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,6,5,4
-1706,43,M,7847,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,9
-1707,24,M,4401,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,3
-1708,41,M,9241,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,8
-1709,29,F,2974,Marié(e),Consulting,Consultant,9,80,9,5,3
-1710,36,F,4502,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,3,80,17,13,7
-1712,45,M,10748,Marié(e),Consulting,Manager,3,80,25,23,15
-1714,24,M,1555,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,1,1,0
-1716,47,M,12936,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,25,23,5
-1718,26,M,2305,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,3,3,2
-1719,45,F,16704,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,1,80,21,21,6
-1720,32,M,3433,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,10,5,2
-1721,31,M,3477,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,6,5,2
-1722,41,M,6430,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,6,80,10,3,2
-1724,40,F,6516,Marié(e),Consulting,Tech Lead,2,80,18,1,0
-1725,24,M,3907,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,6,6,2
-1727,46,M,5562,Célibataire,Consulting,Manager,6,80,19,10,7
-1728,35,M,6883,Marié(e),Consulting,Tech Lead,2,80,17,7,7
-1729,30,M,2862,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,0
-1731,47,M,4978,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,4,1,0
-1732,46,M,10368,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,13,10,6
-1733,36,M,6134,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,16,2,2
-1734,32,M,6735,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,6,80,10,0,0
-1735,23,F,3295,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,3,3,2
-1736,31,F,5238,Célibataire,Consulting,Tech Lead,2,80,9,5,4
-1737,39,M,6472,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,9,9,8
-1739,32,M,9610,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,10,4,3
-1740,40,M,19833,Célibataire,Commercial,Senior Manager,1,80,21,21,8
-1744,45,F,9756,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,4,80,9,5,0
-1745,30,F,4968,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,10,9,7
-1746,24,M,2145,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,3,2,2
-1747,30,F,2180,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,6,80,6,4,2
-1749,31,M,8346,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,6,5,2
-1751,27,F,3445,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,6,2
-1752,29,F,2760,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,2,2,2
-1753,29,M,6294,Célibataire,Consulting,Manager,8,80,10,3,2
-1754,30,M,7140,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,12,7,7
-1755,34,M,2932,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,6,5,0
-1756,33,F,5147,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,8,80,13,11,7
-1757,49,F,4507,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,8,5,1
-1758,33,F,8564,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,2,80,11,0,0
-1760,38,F,2468,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,9,6,1
-1761,31,M,8161,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,10,1,0
-1762,29,F,2109,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1763,30,M,5294,Marié(e),Consulting,Manager,3,80,10,7,0
-1764,32,M,2718,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,2,80,12,7,7
-1766,38,M,5811,Marié(e),Consulting,Manager,3,80,15,1,0
-1767,43,M,2437,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,9,80,6,1,0
-1768,42,M,2766,Divorcé(e),Consulting,Consultant,8,80,7,5,3
-1770,55,M,19038,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,8,80,34,1,0
-1771,33,M,3055,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,5,80,11,9,8
-1772,41,M,2289,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,5,5,3
-1774,34,M,4001,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,15,15,14
-1775,53,F,12965,Marié(e),Consulting,Tech Lead,4,80,27,3,2
-1778,43,M,3539,Célibataire,Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,10,9,7
-1779,34,F,6029,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,5,80,6,2,2
-1780,21,M,2679,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-1782,38,F,3702,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,5,5,4
-1783,22,F,2398,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-1784,31,F,5468,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,13,12,7
-1786,51,F,13116,Marié(e),Consulting,Senior Manager,2,80,15,2,2
-1787,37,M,4189,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,2
-1789,46,M,19328,Divorcé(e),Consulting,Directeur Technique,7,80,24,2,1
-1790,36,M,8321,Marié(e),Consulting,Manager,7,80,15,12,8
-1792,44,M,2342,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,6,5,3
-1794,37,M,4071,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,2,80,19,10,0
-1797,35,M,5813,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-1798,33,M,3143,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,14,10,8
-1799,28,M,2044,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,3
-1800,39,M,13464,Célibataire,Consulting,Directeur Technique,7,80,9,4,3
-1801,46,M,7991,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,8,80,6,2,2
-1802,40,F,3377,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,7,4,3
-1803,42,M,5538,Marié(e),Consulting,Manager,5,80,10,0,0
-1804,35,M,5762,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,2,80,15,7,7
-1805,38,M,2592,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,5,80,13,11,10
-1807,34,M,5346,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,11,7,1
-1809,37,M,4213,Célibataire,Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,3
-1812,39,M,4127,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,7,2,1
-1813,43,M,2438,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,4,80,7,3,2
-1814,41,M,6870,Célibataire,Consulting,Manager,3,80,11,3,2
-1815,41,F,10447,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,23,22,14
-1816,30,F,9667,Célibataire,Consulting,Tech Lead,9,80,9,7,7
-1818,26,F,2148,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,6,5,1
-1821,46,F,8926,Marié(e),Consulting,Manager,4,80,13,9,7
-1822,40,F,6513,Divorcé(e),Consulting,Manager,4,80,12,5,3
-1823,34,M,6799,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,8
-1824,58,M,16291,Divorcé(e),Commercial,Senior Manager,4,80,37,16,9
-1826,35,M,2705,Marié(e),Consulting,Consultant,0,80,6,5,4
-1827,47,F,10333,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,8,80,28,22,11
-1829,40,F,4448,Divorcé(e),Consulting,Manager,2,80,15,7,4
-1830,54,F,6854,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,14,7,1
-1833,31,F,9637,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,9,3,2
-1834,28,F,3591,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,3,3,2
-1835,38,F,5405,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,2,80,20,4,2
-1836,26,M,4684,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,5,5,3
-1837,58,M,15787,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,2,80,23,2,2
-1839,18,F,1514,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,0,0,0
-1842,31,M,2956,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,0,80,2,1,0
-1844,29,M,2335,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,4,80,4,2,2
-1845,45,F,5154,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,10,8,7
-1847,36,F,6962,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,4,80,15,1,0
-1849,43,M,5675,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,7,7,7
-1850,27,F,2379,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,6,5,4
-1852,29,M,3812,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,11,11,8
-1853,32,M,4648,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,8,80,4,0,0
-1854,42,M,2936,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,10,6,3
-1856,47,F,2105,Célibataire,Consulting,Consultant,4,80,7,2,2
-1857,46,M,8578,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,3,80,12,9,8
-1858,28,M,2706,Divorcé(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,3,3,2
-1859,29,M,6384,Divorcé(e),Consulting,Manager,8,80,11,7,0
-1860,42,M,3968,Célibataire,Consulting,Consultant,4,80,8,0,0
-1862,32,M,9907,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,7,80,7,2,2
-1863,46,F,13225,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,25,19,17
-1864,27,F,3540,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,9,9,8
-1865,29,M,2804,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,1,1,0
-1866,43,F,19392,Marié(e),Consulting,Senior Manager,7,80,21,16,12
-1867,48,M,19665,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,4,80,29,22,10
-1868,29,M,2439,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1869,46,F,7314,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,14,8,7
-1870,27,F,4774,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,0,80,8,7,6
-1871,39,M,3902,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,8,80,7,2,2
-1873,55,M,2662,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,8,80,19,5,2
-1875,28,F,2856,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-1876,30,M,1081,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-1878,22,M,2472,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1880,36,F,5673,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,9
-1881,31,M,4197,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,10,10,8
-1882,34,M,9713,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,9,5,3
-1883,29,M,2062,Célibataire,Consulting,Consultant,3,80,11,3,2
-1885,37,M,4284,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,5,80,16,5,3
-1886,35,F,4788,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,4,3,2
-1888,45,F,5906,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,10,9,8
-1890,36,M,3886,Célibataire,Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,10,10,1
-1892,40,M,16823,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,2,80,22,19,7
-1893,26,F,2933,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,1,1,0
-1898,27,F,6500,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,9,8,7
-1900,48,F,17174,Divorcé(e),Consulting,Senior Manager,3,80,24,22,17
-1903,44,M,5033,Marié(e),Consulting,Manager,2,80,10,2,0
-1905,34,M,2307,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,2
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-1909,41,F,4393,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,5,80,14,5,4
-1911,42,M,13348,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,9,80,18,13,7
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-1915,34,F,8103,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,9,4,2
-1916,31,F,3978,Divorcé(e),Consulting,Consultant,8,80,4,2,2
-1918,26,M,2544,Marié(e),Consulting,Consultant,0,80,8,7,7
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-1929,39,F,5736,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,6,80,10,3,2
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-1933,28,F,9854,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,3,80,6,2,0
-1934,47,M,5467,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,8,80,16,8,7
-1935,56,F,5380,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,6,0,0
-1936,39,M,5151,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,10,10,0
-1937,38,F,2133,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,20,20,11
-1938,58,F,17875,Marié(e),Commercial,Senior Manager,4,80,29,1,0
-1939,32,F,2432,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,3,80,8,4,1
-1940,38,M,4771,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,10,5,2
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-1943,42,M,5087,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,14,0,0
-1944,27,F,2863,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,1,1,0
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-1950,34,M,9888,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,14,14,8
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-1952,26,M,2867,Célibataire,Consulting,Consultant,0,80,8,7,7
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-1955,32,F,6667,Divorcé(e),Consulting,Manager,5,80,9,5,1
-1956,31,M,5003,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,8
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-1962,35,F,5204,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,8
-1965,27,M,4105,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,1,80,7,7,7
-1966,32,M,9679,Célibataire,Consulting,Tech Lead,8,80,8,1,0
-1967,31,M,5617,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-1968,53,M,10448,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,6,80,15,2,2
-1969,54,F,2897,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,9,4,3
-1970,33,M,5968,Divorcé(e),Consulting,Manager,1,80,9,9,7
-1971,43,M,7510,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,10,10,9
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-1974,31,F,1129,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,0
-1975,39,M,13341,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,0,80,21,20,8
-1976,42,M,4332,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,20,20,9
-1979,31,F,11031,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,4,80,13,11,7
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-1985,40,F,6323,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,10,10,9
-1986,40,F,5677,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,3,80,15,11,8
-1987,25,F,2187,Marié(e),Ressources Humaines,Ressources Humaines,4,80,6,2,0
-1989,30,M,3748,Marié(e),Consulting,Consultant,1,80,12,12,8
-1992,25,M,3977,Divorcé(e),Consulting,Consultant,6,80,7,2,2
-1993,47,M,8633,Célibataire,Consulting,Manager,2,80,25,17,14
-1994,33,M,2008,Divorcé(e),Consulting,Consultant,1,80,1,1,1
-1995,38,M,4440,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,16,15,13
-1996,31,M,3067,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,0,80,3,2,2
-1997,38,M,5321,Marié(e),Consulting,Tech Lead,2,80,10,8,3
-1998,42,M,5410,Divorcé(e),Consulting,Assistant de Direction,6,80,9,4,3
-1999,41,M,2782,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,3,80,12,5,3
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-2003,35,M,2660,Marié(e),Consulting,Consultant,7,80,5,2,2
-2007,22,M,3375,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,0,80,4,3,2
-2008,35,M,5098,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,10,10,7
-2009,33,F,4878,Marié(e),Consulting,Manager,0,80,10,9,7
-2010,32,F,2837,Célibataire,Consulting,Consultant,1,80,6,6,2
-2012,40,M,2406,Marié(e),Consulting,Consultant,8,80,8,1,0
-2013,32,M,2269,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,0,80,3,2,2
-2014,39,M,4108,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,7,80,18,7,7
-2015,38,F,13206,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,3,80,20,18,16
-2016,32,F,10422,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,14,14,10
-2017,37,F,13744,Marié(e),Consulting,Directeur Technique,1,80,16,16,11
-2018,25,F,4907,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,6,5,3
-2019,52,M,3482,Divorcé(e),Commercial,Représentant Commercial,2,80,16,9,8
-2020,44,M,2436,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,6,80,6,4,3
-2021,21,M,2380,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,1,80,2,2,2
-2022,39,M,19431,Célibataire,Consulting,Senior Manager,2,80,21,6,0
-2023,23,M,1790,Marié(e),Commercial,Représentant Commercial,1,80,1,1,0
-2024,36,F,7644,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,10,9,7
-2025,36,F,5131,Divorcé(e),Consulting,Tech Lead,7,80,18,4,2
-2026,56,M,6306,Divorcé(e),Consulting,Manager,1,80,13,13,12
-2027,29,M,4787,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,9,80,4,2,2
-2031,42,M,18880,Marié(e),Consulting,Senior Manager,5,80,24,22,6
-2032,56,M,2339,Marié(e),Consulting,Consultant,8,80,14,10,9
-2034,41,F,13570,Marié(e),Consulting,Tech Lead,0,80,21,20,7
-2035,34,F,6712,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,8,8,7
-2036,36,M,5406,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,15,15,12
-2037,41,M,8938,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,14,5,4
-2038,32,M,2439,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,2
-2040,35,F,8837,Célibataire,Ressources Humaines,Ressources Humaines,1,80,9,9,0
-2041,38,F,5343,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,1,80,10,10,7
-2044,50,M,6728,Divorcé(e),Commercial,Cadre Commercial,7,80,12,6,3
-2045,36,F,6652,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,4,80,8,6,3
-2046,45,F,4850,Célibataire,Commercial,Cadre Commercial,8,80,8,5,3
-2048,40,M,2809,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,2,80,8,2,2
-2049,35,M,5689,Marié(e),Consulting,Manager,1,80,10,10,2
-2051,40,F,2001,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,2,80,20,5,3
-2052,35,F,2977,Marié(e),Consulting,Assistant de Direction,1,80,4,4,3
-2053,29,M,4025,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,10,4,3
-2054,29,F,3785,Célibataire,Consulting,Assistant de Direction,1,80,5,5,4
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-2056,39,F,12031,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,0,80,21,20,9
-2057,31,M,9936,Célibataire,Consulting,Tech Lead,0,80,10,9,4
-2060,26,F,2966,Célibataire,Commercial,Représentant Commercial,0,80,5,4,2
-2061,36,M,2571,Marié(e),Consulting,Consultant,4,80,17,5,2
-2062,39,M,9991,Marié(e),Consulting,Manager,4,80,9,7,7
-2064,27,M,6142,Marié(e),Consulting,Tech Lead,1,80,6,6,2
-2065,49,M,5390,Marié(e),Commercial,Cadre Commercial,2,80,17,9,6
-2068,34,M,4404,Marié(e),Consulting,Consultant,2,80,6,4,3

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@@ -1,1471 +0,0 @@
-a_quitte_l_entreprise,nombre_participation_pee,nb_formations_suivies,nombre_employee_sous_responsabilite,code_sondage,distance_domicile_travail,niveau_education,domaine_etude,ayant_enfants,frequence_deplacement,annees_depuis_la_derniere_promotion,annes_sous_responsable_actuel
-Oui,0,0,1,000001,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,5
-Non,1,3,1,000002,8,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,7
-Oui,0,3,1,000004,2,2,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,000005,3,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,3,0
-Non,1,3,1,000007,2,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,000008,2,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,3,6
-Non,3,3,1,0000010,3,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,0000011,24,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,0000012,23,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,8
-Non,2,3,1,0000013,27,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Non,1,5,1,0000014,16,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,3,1,0000015,15,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,8
-Non,1,1,1,0000016,26,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,3
-Non,1,2,1,0000018,19,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,4,1,0000019,24,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,1,1,0000020,21,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,8,8
-Non,2,5,1,0000021,5,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,5
-Non,2,2,1,0000022,16,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,0
-Non,0,3,1,0000023,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,7
-Non,0,3,1,0000024,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,5,1,0000026,11,2,Autre,Y,Aucun,1,3
-Oui,0,4,1,0000027,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,4,1,0000028,7,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,11
-Non,0,6,1,0000030,15,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,0000031,6,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,3,1,0000032,5,3,Autre,Y,Occasionnel,4,8
-Oui,0,5,1,0000033,16,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,6,7
-Non,1,2,1,0000035,8,4,Marketing,Y,Occasionnel,4,2
-Non,1,4,1,0000036,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,17
-Non,0,2,1,0000038,2,4,Marketing,Y,Occasionnel,2,1
-Non,0,3,1,0000039,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,5,1,0000040,10,4,Autre,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,5,1,0000041,9,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,8
-Oui,1,6,1,0000042,5,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,1,2,1,0000045,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,0
-Non,2,3,1,0000046,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Oui,0,2,1,0000047,3,2,Marketing,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,0000049,2,3,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,3,1,0000051,5,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,3,1,0000052,1,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,3
-Non,1,3,1,0000053,4,2,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,6,1,0000054,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,0000055,25,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,0,0,1,0000056,8,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,7
-Non,0,2,1,0000057,1,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,3,7
-Oui,0,0,1,0000058,12,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,15,8
-Non,0,2,1,0000060,23,4,Marketing,Y,Aucun,8,7
-Non,0,1,1,0000061,19,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,4,1,0000062,5,4,Marketing,Y,Frequent,0,8
-Non,0,2,1,0000063,8,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Oui,0,2,1,0000064,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,3,1,0000065,5,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,2,1,0000068,1,5,Marketing,Y,Occasionnel,1,3
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-Non,0,1,1,0000073,1,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,8,12
-Non,1,3,1,0000074,18,5,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,8
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-Non,1,2,1,0000086,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,0000088,1,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,2
-Oui,1,0,1,0000090,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,0000091,1,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,3
-Non,1,3,1,0000094,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,4,1,0000095,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,0
-Non,2,3,1,0000096,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,9
-Non,0,3,1,0000097,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,0000098,8,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,8
-Non,0,2,1,00000100,1,4,Marketing,Y,Occasionnel,2,8
-Non,0,3,1,00000101,6,4,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,00000102,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,00000103,5,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,1,1,00000104,1,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,0
-Non,0,3,1,00000105,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,4,1,00000106,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,3,3,1,00000107,6,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,9
-Non,0,2,1,00000110,1,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,3,1,00000112,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,3,1,00000113,2,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,4,1,00000116,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,3,3,1,00000117,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,10,8
-Oui,0,3,1,00000118,9,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,7
-Non,1,3,1,00000119,1,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,11,11
-Non,0,2,1,00000120,21,4,Marketing,Y,Occasionnel,1,0
-Non,3,4,1,00000121,4,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,7
-Non,1,5,1,00000124,1,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,9,5
-Non,0,0,1,00000125,6,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,7
-Non,1,5,1,00000126,2,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,2,1,00000128,3,2,Autre,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,00000129,4,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,4
-Non,0,1,1,00000131,10,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,8
-Non,1,3,1,00000132,23,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,2
-Oui,0,3,1,00000133,6,4,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,2,1,00000134,1,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,5,1,00000137,6,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,0
-Non,0,3,1,00000138,6,4,Autre,Y,Occasionnel,2,10
-Non,1,2,1,00000139,2,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,1,3,1,00000140,2,4,Ressources Humaines,Y,Aucun,2,2
-Non,0,1,1,00000141,1,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,7
-Oui,0,1,1,00000142,5,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,3
-Non,2,2,1,00000143,7,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,1
-Non,0,5,1,00000144,15,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,1,1,00000145,1,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,12,8
-Oui,0,3,1,00000147,7,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,6
-Non,0,3,1,00000148,26,3,Ressources Humaines,Y,Aucun,4,4
-Non,1,2,1,00000150,18,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,00000151,6,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,00000152,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,6,1,00000153,5,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,8
-Non,1,6,1,00000154,11,2,Entrepreunariat,Y,Frequent,2,8
-Non,1,2,1,00000155,3,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,3,1,00000158,26,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,4,12
-Non,3,2,1,00000159,23,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,9
-Non,1,2,1,00000160,22,2,Marketing,Y,Aucun,0,7
-Oui,3,2,1,00000161,14,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,3
-Non,0,5,1,00000162,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,15,15
-Oui,0,3,1,00000163,6,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,3,1,00000164,6,3,Autre,Y,Occasionnel,4,3
-Oui,1,3,1,00000165,23,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,15,6
-Oui,0,2,1,00000167,22,1,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000169,2,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,1
-Non,0,2,1,00000170,20,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,11
-Non,0,2,1,00000171,28,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,2
-Non,0,3,1,00000174,12,3,Marketing,Y,Frequent,2,1
-Oui,1,2,1,00000175,20,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,2,1,00000176,9,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,3,1,00000177,25,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,7
-Non,2,0,1,00000178,6,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,1
-Oui,0,2,1,00000179,8,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,3
-Non,1,1,1,00000182,4,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,9
-Non,0,3,1,00000183,28,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,00000184,9,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,4,7
-Oui,0,2,1,00000190,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,2,1,00000192,29,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,2,1,00000193,3,5,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,4,1,00000194,18,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,3,2,1,00000195,9,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,7
-Non,1,3,1,00000197,5,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,3,1,00000198,2,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,2,1,00000199,10,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,7,7
-Non,1,2,1,00000200,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,4
-Non,0,3,1,00000201,3,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000202,26,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,13
-Non,2,3,1,00000204,1,5,Marketing,Y,Occasionnel,0,6
-Non,1,3,1,00000205,6,2,Marketing,Y,Occasionnel,4,5
-Non,1,2,1,00000206,9,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,15
-Non,0,2,1,00000207,8,3,Marketing,Y,Frequent,3,7
-Non,1,1,1,00000208,1,1,Entrepreunariat,Y,Aucun,0,9
-Non,0,2,1,00000211,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,00000214,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000215,4,4,Marketing,Y,Occasionnel,2,11
-Non,1,3,1,00000216,2,4,Marketing,Y,Frequent,1,2
-Non,2,6,1,00000217,19,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,1,1,00000218,9,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,2,2
-Non,1,2,1,00000221,21,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,00000223,24,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,2,1,00000224,3,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,1
-Non,0,5,1,00000226,11,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,4
-Non,1,2,1,00000227,14,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,8
-Non,1,2,1,00000228,5,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,4
-Non,0,2,1,00000230,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,0,2,1,00000231,6,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,3,1,00000233,17,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,1
-Oui,0,5,1,00000235,1,1,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,0
-Non,0,3,1,00000238,3,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,7,2
-Non,2,4,1,00000239,9,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,6,10
-Non,1,3,1,00000240,4,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,3,1,00000241,8,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,00000242,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,0,3,1,00000243,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,3,2,1,00000244,1,2,Marketing,Y,Occasionnel,15,7
-Non,0,3,1,00000245,9,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,1
-Non,1,0,1,00000246,12,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,00000247,27,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,5,1,00000248,20,2,Marketing,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,00000249,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,3,1,00000250,13,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,5,1,00000252,14,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,6
-Non,1,2,1,00000253,4,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,9,9
-Non,0,3,1,00000254,14,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,15
-Non,0,2,1,00000256,2,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,9
-Non,0,6,1,00000258,3,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,0
-Non,1,5,1,00000259,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,11,9
-Non,0,2,1,00000260,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Oui,0,1,1,00000261,23,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,3,3,1,00000262,7,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,2,2
-Non,1,1,1,00000264,2,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,11,8
-Non,1,3,1,00000267,21,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,5,1,00000269,2,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,2
-Non,1,5,1,00000270,21,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,2
-Non,0,3,1,00000271,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,00000273,29,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,1,1,00000274,1,1,Entrepreunariat,Y,Frequent,2,0
-Non,2,0,1,00000275,18,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,7
-Non,1,4,1,00000277,10,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,0
-Non,1,2,1,00000281,19,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,7
-Oui,0,2,1,00000282,29,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,3,3,1,00000283,27,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,9
-Non,1,2,1,00000284,5,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,00000286,18,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,7
-Non,1,5,1,00000287,9,5,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,2
-Non,1,3,1,00000288,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Oui,0,2,1,00000291,4,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,9,8
-Non,0,2,1,00000292,1,1,Infra & Cloud,Y,Aucun,5,8
-Non,0,2,1,00000293,20,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,7
-Non,2,5,1,00000296,8,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,7
-Oui,0,5,1,00000297,3,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,3,1,00000298,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,5,1,00000299,26,4,Marketing,Y,Frequent,0,1
-Oui,0,1,1,00000300,1,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,5
-Non,0,2,1,00000302,6,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,12,8
-Non,1,4,1,00000303,3,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,5
-Non,0,3,1,00000304,5,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,7
-Non,0,3,1,00000305,4,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,1
-Non,3,1,1,00000306,11,3,Autre,Y,Frequent,0,7
-Non,2,6,1,00000307,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,13
-Non,1,2,1,00000308,1,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,4
-Non,1,6,1,00000309,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000311,4,4,Marketing,Y,Frequent,5,8
-Non,1,5,1,00000312,1,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,4,1
-Non,0,3,1,00000314,1,3,Marketing,Y,Frequent,0,8
-Oui,0,3,1,00000315,18,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,1
-Non,0,3,1,00000316,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,3,1,00000319,4,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,11,15
-Non,0,2,1,00000321,6,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,3,1,00000323,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,6
-Oui,1,2,1,00000325,14,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,3,1,00000327,16,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,9
-Oui,0,3,1,00000328,2,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,2,1,00000329,2,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,15,12
-Non,1,5,1,00000330,4,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,2,1,00000331,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,3,1,1,00000332,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,00000333,26,4,Marketing,Y,Aucun,2,2
-Non,2,2,1,00000334,19,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,3,1,00000335,24,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,4,7
-Non,1,2,1,00000336,1,3,Autre,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,3,1,00000337,3,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,2
-Non,1,2,1,00000338,5,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,3,1,00000339,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,9
-Non,1,2,1,00000340,1,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,1,1,00000341,7,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Oui,2,5,1,00000342,10,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,0,1,1,00000343,2,4,Entrepreunariat,Y,Frequent,11,8
-Non,0,1,1,00000346,15,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,5
-Non,0,1,1,00000347,17,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,00000349,20,2,Marketing,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,3,1,00000350,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,4,1,00000351,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,8
-Non,1,5,1,00000352,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,9
-Non,0,0,1,00000353,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,00000355,29,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,4
-Non,0,3,1,00000359,7,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,3
-Non,1,0,1,00000361,2,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,7,5
-Non,0,5,1,00000362,2,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,2,1,00000363,2,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,7,7
-Oui,0,5,1,00000364,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,2,1,00000366,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000367,23,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,8
-Non,2,2,1,00000369,5,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,5
-Non,0,2,1,00000372,20,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,10
-Non,1,4,1,00000373,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,10,11
-Non,0,2,1,00000374,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,13
-Oui,1,2,1,00000376,29,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,9,9
-Non,1,3,1,00000377,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,5,1,00000378,6,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,1
-Non,0,4,1,00000379,3,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,0
-Non,2,2,1,00000380,1,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,2
-Non,1,6,1,00000381,22,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,2
-Non,1,3,1,00000382,7,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Non,1,6,1,00000384,1,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,4
-Non,2,4,1,00000385,4,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,6
-Non,3,5,1,00000386,3,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,3,1,00000387,1,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,11,6
-Non,0,3,1,00000388,2,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,9
-Non,1,4,1,00000389,20,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,8
-Non,1,3,1,00000390,11,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,3,3
-Non,0,3,1,00000391,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,7
-Oui,1,0,1,00000392,24,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,00000393,23,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,1,2,1,00000394,16,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,00000395,8,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,4,1,00000396,10,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,2
-Non,0,2,1,00000397,3,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,7,7
-Non,1,5,1,00000399,5,3,Marketing,Y,Frequent,2,2
-Oui,0,0,1,00000401,4,4,Marketing,Y,Occasionnel,7,4
-Non,3,3,1,00000403,9,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,2
-Non,1,2,1,00000404,26,3,Marketing,Y,Frequent,4,8
-Oui,0,2,1,00000405,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,3,1,00000406,16,3,Marketing,Y,Occasionnel,6,9
-Non,2,2,1,00000407,18,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Non,1,3,1,00000408,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,00000410,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,2,1,00000411,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,00000412,16,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,3,1,00000416,7,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,7,7
-Non,3,5,1,00000417,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,7
-Non,1,3,1,00000419,24,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,8
-Non,1,3,1,00000420,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,8
-Non,1,2,1,00000421,25,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,1,2,1,00000422,1,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,2
-Non,1,4,1,00000423,5,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,1,1,00000424,2,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,1,0
-Non,1,2,1,00000425,7,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,9,11
-Non,1,2,1,00000426,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,2,2,1,00000428,5,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,8,8
-Non,0,3,1,00000429,10,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,11,10
-Non,0,5,1,00000430,10,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,7
-Non,0,2,1,00000431,1,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,7
-Oui,0,3,1,00000433,8,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,2,1,00000434,5,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,00000436,8,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,11,9
-Non,0,3,1,00000437,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,3,3,1,00000438,7,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,0,1,00000439,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Oui,0,4,1,00000440,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,2,2,1,00000441,28,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,9
-Non,1,2,1,00000442,7,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,8,9
-Non,1,2,1,00000444,7,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,13,3
-Oui,0,3,1,00000445,3,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,6,1,00000446,10,3,Marketing,Y,Frequent,0,1
-Non,1,2,1,00000447,5,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,1
-Non,1,3,1,00000448,10,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Non,1,0,1,00000449,1,1,Marketing,Y,Aucun,1,4
-Non,0,4,1,00000450,20,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,3
-Non,1,1,1,00000451,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,3,1,00000452,8,4,Autre,Y,Occasionnel,9,8
-Non,3,2,1,00000453,1,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,0,4,1,00000454,8,4,Autre,Y,Occasionnel,0,7
-Non,0,2,1,00000455,9,5,Autre,Y,Occasionnel,2,2
-Non,3,2,1,00000456,5,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,00000458,8,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,7
-Non,2,2,1,00000460,5,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,3,1,00000461,15,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,9
-Non,0,2,1,00000462,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,10
-Non,2,2,1,00000463,10,1,Marketing,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,5,1,00000464,5,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,13
-Non,2,2,1,00000465,26,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,00000466,6,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,00000467,4,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,0,2,1,00000468,23,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,00000469,2,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,2
-Non,1,5,1,00000470,2,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,0
-Non,1,4,1,00000471,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,3,1,00000473,29,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,2,1,00000474,6,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,6,7
-Non,1,2,1,00000475,25,2,Entrepreunariat,Y,Aucun,2,2
-Non,1,3,1,00000476,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,6,1,00000477,2,4,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,3,1,00000478,1,1,Entrepreunariat,Y,Frequent,1,2
-Non,0,6,1,00000479,1,5,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,0
-Non,1,2,1,00000481,3,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,12
-Non,0,2,1,00000482,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,00000483,10,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,3,1,00000484,9,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,2,2
-Oui,0,2,1,00000485,5,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,00000486,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,2,1,00000487,7,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,0
-Oui,0,5,1,00000488,4,3,Marketing,Y,Frequent,7,7
-Non,0,2,1,00000491,10,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,3
-Oui,2,6,1,00000492,22,2,Marketing,Y,Occasionnel,1,0
-Non,0,5,1,00000493,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,0,1,00000494,12,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,4,1,00000495,23,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,5,1,00000496,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000497,1,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,1,1,00000498,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,0,2,1,00000499,7,3,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000500,14,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,3,1,00000501,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,3,1,00000502,19,3,Marketing,Y,Aucun,0,4
-Non,0,2,1,00000505,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,2,1,00000507,10,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,3,1,00000508,2,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,00000510,3,1,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,4
-Non,1,1,1,00000511,11,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,2,2,1,00000513,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,9,0
-Oui,0,4,1,00000514,4,3,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,00000515,14,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,12,17
-Non,2,5,1,00000516,2,2,Marketing,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,5,1,00000517,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,00000518,10,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,1,3,1,00000520,12,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,9
-Non,1,3,1,00000521,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,4,1,00000522,5,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,00000523,4,4,Marketing,Y,Aucun,1,2
-Non,1,5,1,00000524,7,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,12
-Non,1,1,1,00000525,21,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,2
-Non,0,3,1,00000526,8,4,Autre,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,00000527,4,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,2,2,1,00000529,25,5,Transformation Digitale,Y,Aucun,10,7
-Non,1,3,1,00000530,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,2
-Non,1,3,1,00000531,1,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,6
-Non,3,0,1,00000532,6,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,7,7
-Non,0,6,1,00000533,12,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,4,4
-Non,1,2,1,00000534,1,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,2,1,00000536,17,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,8
-Oui,1,5,1,00000538,3,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,4,1,00000543,3,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,2,3,1,00000544,10,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,2,1,00000546,4,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,3,1,00000547,29,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Non,0,2,1,00000548,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,5,1,00000549,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,11,10
-Non,1,5,1,00000550,18,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,8
-Non,3,4,1,00000551,28,4,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,4
-Oui,0,4,1,00000554,1,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,4
-Oui,1,3,1,00000555,6,2,Marketing,Y,Frequent,1,0
-Non,1,3,1,00000556,2,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Non,0,2,1,00000558,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,12
-Non,2,3,1,00000560,23,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,3,1,00000562,3,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,4
-Non,0,2,1,00000564,3,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Oui,0,2,1,00000565,25,5,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,1
-Oui,0,3,1,00000566,2,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,00000567,22,4,Autre,Y,Aucun,7,8
-Non,1,3,1,00000568,29,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000569,29,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,15,7
-Non,0,2,1,00000571,2,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,6,7
-Non,0,5,1,00000573,28,3,Marketing,Y,Frequent,13,11
-Non,3,2,1,00000574,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,2,1,00000575,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,0,2,1,00000577,22,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,3
-Non,0,3,1,00000578,8,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,00000579,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,7
-Non,1,3,1,00000580,10,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,6,1,00000581,9,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,8
-Oui,0,2,1,00000582,15,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Oui,3,2,1,00000584,10,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,3,1,00000585,7,1,Marketing,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,00000586,16,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,00000587,20,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Oui,3,2,1,00000590,23,3,Ressources Humaines,Y,Frequent,0,2
-Non,1,4,1,00000591,5,2,Autre,Y,Frequent,2,0
-Non,0,3,1,00000592,10,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,9,7
-Oui,0,3,1,00000593,4,1,Entrepreunariat,Y,Frequent,1,2
-Non,1,2,1,00000595,2,5,Marketing,Y,Occasionnel,6,7
-Non,0,2,1,00000597,18,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,3,1,00000599,10,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,10
-Non,0,2,1,00000600,1,3,Marketing,Y,Occasionnel,6,9
-Non,0,3,1,00000601,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,13
-Non,1,3,1,00000602,8,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,7
-Non,0,2,1,00000604,2,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,5
-Non,1,5,1,00000605,24,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,8
-Non,1,3,1,00000606,2,3,Autre,Y,Occasionnel,3,7
-Oui,1,2,1,00000608,17,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,0
-Non,2,2,1,00000611,19,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,2,1,00000612,1,5,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,5
-Non,1,3,1,00000613,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Oui,0,3,1,00000614,5,3,Marketing,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,00000615,28,3,Autre,Y,Aucun,0,1
-Non,0,3,1,00000616,2,4,Autre,Y,Aucun,0,7
-Non,2,5,1,00000618,29,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,00000620,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,3,1,00000621,21,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,7
-Oui,0,3,1,00000622,24,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,00000623,1,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,00000624,18,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,2
-Non,1,2,1,00000625,2,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,11,8
-Non,1,6,1,00000626,9,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,7,7
-Non,2,3,1,00000630,6,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,6,9
-Oui,0,2,1,00000631,11,4,Autre,Y,Aucun,1,2
-Non,2,3,1,00000632,24,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,1
-Non,1,4,1,00000634,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000635,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,3
-Non,1,5,1,00000638,18,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,9
-Non,2,3,1,00000639,23,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Non,2,5,1,00000641,28,2,Marketing,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,2,1,00000643,17,2,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000644,3,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,10,7
-Non,0,1,1,00000645,13,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,6
-Oui,1,4,1,00000647,7,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,2
-Oui,1,2,1,00000648,12,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Non,1,3,1,00000649,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Oui,0,2,1,00000650,13,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,00000652,25,2,Autre,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,4,1,00000653,6,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,7
-Non,2,5,1,00000655,6,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,3,1,00000656,2,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,0
-Non,0,0,1,00000657,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,4,1,00000659,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,3,1,00000661,6,4,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,00000662,1,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,00000663,9,5,Transformation Digitale,Y,Frequent,4,7
-Non,1,3,1,00000664,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,1,1,00000665,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,3,1,00000666,14,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,6
-Oui,1,3,1,00000667,2,1,Marketing,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,2,1,00000669,22,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,2,1,00000671,3,4,Autre,Y,Occasionnel,0,1
-Non,0,3,1,00000675,6,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,3,1,00000677,8,4,Marketing,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,2,1,00000679,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,5
-Non,1,2,1,00000680,3,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,0,2,1,00000682,1,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,8,10
-Non,1,4,1,00000683,1,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,8,8
-Oui,2,4,1,00000684,26,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,00000686,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,00000689,3,3,Autre,Y,Occasionnel,7,8
-Non,1,5,1,00000690,3,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,00000691,6,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,11,8
-Non,1,2,1,00000692,6,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,4,7
-Non,1,1,1,00000698,19,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,1
-Non,1,2,1,00000699,9,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,0,1,00000700,3,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,1
-Oui,0,5,1,00000701,10,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,1
-Oui,0,3,1,00000702,3,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,9,7
-Non,2,3,1,00000704,3,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,1,3,1,00000705,4,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,4,1,00000707,8,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,00000709,7,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,5
-Non,1,5,1,00000710,1,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,8
-Non,0,3,1,00000712,2,1,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Non,2,3,1,00000714,3,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,4
-Non,0,2,1,00000715,10,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,3,3,1,00000716,28,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,8
-Non,0,3,1,00000717,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Oui,0,3,1,00000720,3,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,0
-Non,0,4,1,00000721,2,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,11,10
-Non,0,2,1,00000722,10,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,8
-Oui,1,4,1,00000723,8,2,Entrepreunariat,Y,Frequent,1,3
-Non,0,4,1,00000724,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,8
-Non,0,3,1,00000725,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,0,6,1,00000727,3,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,2,1,00000728,14,4,Marketing,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,2,1,00000729,5,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,12
-Non,0,3,1,00000730,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,3,2,1,00000731,10,4,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,12,6
-Non,0,1,1,00000732,16,4,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Non,2,4,1,00000733,10,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,7
-Non,1,3,1,00000734,1,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,2,10
-Non,1,2,1,00000738,8,4,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,4,1,00000741,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,7
-Non,1,2,1,00000742,8,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,5
-Non,0,4,1,00000743,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,5,1,00000744,24,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,4
-Non,2,2,1,00000746,3,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,11,13
-Non,1,2,1,00000747,27,5,Marketing,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,6,1,00000749,10,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,00000752,19,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,2
-Non,1,5,1,00000754,15,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Non,0,2,1,00000757,8,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,3
-Non,1,2,1,00000758,9,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,3,1,00000760,3,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,3,6
-Non,0,1,1,00000762,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,1
-Non,0,2,1,00000763,2,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,3
-Non,0,2,1,00000764,7,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Non,2,2,1,00000766,10,3,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,4,1,00000769,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,2,1,00000771,2,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,2,2,1,00000772,24,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,4,7
-Non,1,0,1,00000773,2,5,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,1
-Non,1,3,1,00000775,8,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,00000776,3,4,Marketing,Y,Occasionnel,1,16
-Oui,0,2,1,00000780,1,4,Autre,Y,Occasionnel,7,8
-Non,0,5,1,00000781,26,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Non,0,3,1,00000783,2,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,3,1
-Non,0,3,1,00000784,10,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,0,2,1,00000785,27,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,3
-Non,0,5,1,00000786,2,3,Autre,Y,Occasionnel,1,4
-Oui,1,2,1,00000787,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Non,0,1,1,00000789,8,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,9
-Non,1,3,1,00000791,19,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,2
-Non,1,2,1,00000792,1,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,0
-Non,1,3,1,00000793,27,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,1
-Oui,0,2,1,00000796,8,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,00000797,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,2,4,1,00000799,19,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,3,1,00000800,8,1,Marketing,Y,Frequent,1,1
-Non,2,3,1,00000802,10,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,3
-Non,0,2,1,00000803,2,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,4,12
-Non,0,3,1,00000804,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,1,1,00000805,8,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,2,1,00000806,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,00000807,2,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,3,7
-Non,1,1,1,00000808,8,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,4,1,00000809,8,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,14,9
-Oui,2,2,1,00000811,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,3,4,1,00000812,9,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,1,3,1,00000813,11,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,4
-Non,0,3,1,00000815,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Oui,1,1,1,00000816,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,00000817,7,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,7
-Oui,0,3,1,00000819,16,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,3,1,00000820,2,2,Autre,Y,Occasionnel,3,0
-Non,1,2,1,00000823,1,3,Autre,Y,Occasionnel,0,5
-Non,1,3,1,00000824,23,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Oui,0,2,1,00000825,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,13,8
-Non,0,0,1,00000826,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,4,1,00000827,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,0,3,1,00000828,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,1
-Non,1,2,1,00000829,13,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,3,1,00000830,4,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,8
-Non,0,6,1,00000832,16,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,0,4,1,00000833,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,00000834,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,00000836,29,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,8
-Non,1,3,1,00000837,12,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,2
-Non,0,3,1,00000838,16,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,3
-Oui,2,3,1,00000840,11,3,Marketing,Y,Occasionnel,7,7
-Oui,0,3,1,00000842,2,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,3
-Non,1,3,1,00000843,14,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,1,3,1,00000844,5,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,8
-Non,0,3,1,00000845,7,3,Autre,Y,Occasionnel,1,6
-Non,0,2,1,00000846,2,4,Marketing,Y,Occasionnel,7,5
-Non,1,1,1,00000847,3,2,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,1,2,1,00000848,5,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,7
-Non,3,6,1,00000850,3,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,0
-Non,1,2,1,00000851,26,4,Marketing,Y,Occasionnel,4,17
-Non,0,2,1,00000852,4,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,3
-Non,0,3,1,00000854,2,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,1
-Non,1,5,1,00000855,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,8
-Non,0,3,1,00000856,27,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,1
-Non,1,1,1,00000857,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,11
-Non,1,3,1,00000859,13,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,3,1,00000861,5,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,3
-Non,1,3,1,00000862,7,2,Marketing,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,2,1,00000864,9,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,3,1,00000865,8,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,3,1,00000867,25,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,2,2,1,00000868,16,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,6,1,00000869,8,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,2,2,1,00000872,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,2,1,00000874,8,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,2,1,00000875,2,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,2
-Non,0,3,1,00000878,8,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,3,1,00000879,3,1,Autre,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,2,1,00000880,9,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,15
-Oui,1,3,1,00000881,25,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,7,8
-Non,1,2,1,00000882,1,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,2
-Non,0,1,1,00000885,4,1,Marketing,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,2,1,00000887,1,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,2,1,00000888,4,1,Infra & Cloud,Y,Aucun,3,4
-Non,1,3,1,00000889,5,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,5,3
-Non,1,3,1,00000893,9,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,1,1,00000894,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,2,1,00000895,11,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,3,3,1,00000896,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,3,1,00000897,8,3,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,00000899,25,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,4,8
-Non,1,3,1,00000900,21,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,0,0,1,00000901,23,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,8
-Non,1,2,1,00000902,1,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Non,1,2,1,00000903,2,2,Marketing,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,2,1,00000904,19,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,9
-Non,1,3,1,00000905,2,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,14,7
-Non,2,2,1,00000909,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,4,1,00000910,3,2,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,0,3
-Oui,0,2,1,00000911,25,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,3,5,1,00000912,7,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,0,1,00000913,9,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,1
-Non,0,3,1,00000916,5,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,1,3,1,00000918,2,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,00000920,8,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,3,1,00000922,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,0,3,1,00000923,18,1,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000924,14,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,11
-Non,0,3,1,00000925,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,1,3,1,00000926,3,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,1,1,1,00000927,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,1,2,1,00000930,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,2,1,00000932,6,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,00000933,4,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,3,1,00000934,10,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,0,6,1,00000936,14,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,1,1,00000939,1,4,Autre,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,3,1,00000940,5,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,2,1,00000941,7,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,2
-Non,1,2,1,00000942,21,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,3,1,00000944,8,2,Autre,Y,Occasionnel,1,7
-Non,2,2,1,00000945,20,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000947,20,2,Marketing,Y,Aucun,0,0
-Non,0,6,1,00000949,7,4,Autre,Y,Occasionnel,0,1
-Non,1,3,1,00000950,1,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,5,11
-Non,0,3,1,00000951,1,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,2
-Oui,3,2,1,00000952,19,2,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,00000954,10,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,00000956,1,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,7
-Non,0,3,1,00000957,6,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,17
-Non,0,6,1,00000958,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,9
-Oui,0,3,1,00000959,21,3,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,00000960,4,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,2,1,00000961,12,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,8,5
-Non,1,2,1,00000964,9,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,00000966,3,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,6,3
-Oui,1,6,1,00000967,3,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,7
-Non,0,3,1,00000969,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,4
-Oui,0,2,1,00000970,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,11,7
-Non,0,5,1,00000972,4,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,8
-Non,1,5,1,00000974,20,3,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,2
-Non,0,3,1,00000975,18,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,0
-Non,1,2,1,00000976,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,8
-Oui,0,4,1,00000977,2,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,00000981,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,15,2
-Non,1,2,1,00000982,8,2,Autre,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,1,1,00000983,10,3,Entrepreunariat,Y,Aucun,1,3
-Non,1,2,1,00000984,3,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,8
-Non,0,3,1,00000985,2,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Oui,0,2,1,00000986,24,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,0,3,1,00000987,16,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,7
-Non,2,3,1,00000990,8,4,Entrepreunariat,Y,Aucun,0,7
-Oui,0,0,1,00000991,9,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,2
-Non,0,2,1,00000992,17,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,6,0
-Oui,0,5,1,00000994,10,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,4,1,00000995,13,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,2,1,00000996,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,1,1,00000997,1,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,2,1,00000998,1,4,Autre,Y,Frequent,1,2
-Non,1,2,1,00000999,9,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,11
-Non,1,2,1,000001001,16,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,2,1,000001002,23,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,8
-Non,0,0,1,000001003,4,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Oui,0,2,1,000001004,22,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,1,2,1,000001005,24,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,5
-Non,1,0,1,000001006,10,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,2
-Non,1,3,1,000001007,7,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Non,2,6,1,000001009,17,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,2
-Oui,1,2,1,000001010,14,4,Autre,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,1,1,000001011,1,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,3
-Non,0,2,1,000001012,5,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,1,2,1,000001013,17,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,8
-Non,1,3,1,000001014,25,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,10,1
-Non,3,4,1,000001015,8,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Oui,0,2,1,000001016,11,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,3,1,000001017,5,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,2
-Non,0,2,1,000001018,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,3,1,000001019,8,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,1
-Non,0,0,1,000001022,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,3,1,000001024,4,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,8
-Non,0,6,1,000001025,7,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,1
-Non,1,3,1,000001026,1,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,11,8
-Non,1,2,1,000001027,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,4,1,000001028,10,3,Autre,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,000001029,5,2,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,5,1,000001030,9,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,4,1,000001032,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,3
-Oui,0,2,1,000001033,11,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,3,1,000001034,18,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,6,7
-Non,2,3,1,000001035,7,1,Infra & Cloud,Y,Aucun,5,10
-Non,0,1,1,000001036,3,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,6,1,000001037,29,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,2,2
-Oui,1,3,1,000001038,2,1,Marketing,Y,Occasionnel,6,9
-Non,1,2,1,000001039,28,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,11,11
-Non,1,3,1,000001040,1,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,13
-Oui,0,1,1,000001042,16,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,15,14
-Non,0,2,1,000001043,22,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,8
-Non,0,2,1,000001044,8,1,Infra & Cloud,Y,Aucun,2,2
-Non,1,4,1,000001045,11,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,1
-Non,0,2,1,000001046,29,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,7,7
-Non,1,2,1,000001047,1,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,9
-Non,1,1,1,000001048,1,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,3,1,000001049,24,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,2,1,000001050,2,3,Marketing,Y,Frequent,6,12
-Oui,1,3,1,000001052,15,3,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,1,2,1,000001053,2,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,2
-Non,1,2,1,000001055,10,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,5,1,000001056,10,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,000001060,3,4,Autre,Y,Frequent,2,2
-Non,1,2,1,000001061,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,3,1,000001062,3,3,Autre,Y,Occasionnel,0,1
-Non,1,3,1,000001066,26,3,Marketing,Y,Occasionnel,7,5
-Non,2,5,1,000001068,1,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,3
-Non,2,0,1,000001069,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,4,1,000001070,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,0
-Non,1,4,1,000001071,9,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,3
-Non,0,2,1,000001073,12,5,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,8
-Non,0,3,1,000001074,2,1,Transformation Digitale,Y,Aucun,6,2
-Non,1,5,1,000001076,25,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,3,1,000001077,9,3,Marketing,Y,Frequent,0,2
-Oui,0,6,1,000001079,10,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,3,2,1,000001080,8,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Oui,3,2,1,000001081,4,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,7
-Oui,0,2,1,000001082,24,2,Entrepreunariat,Y,Aucun,1,9
-Non,2,2,1,000001083,1,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,1,1,000001084,20,3,Autre,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,000001085,7,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,8
-Non,1,4,1,000001088,17,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,9
-Non,1,6,1,000001092,20,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,11,1
-Non,3,4,1,000001094,8,5,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,2
-Non,1,4,1,000001096,2,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,2
-Non,0,4,1,000001097,10,3,Autre,Y,Occasionnel,1,7
-Oui,1,1,1,000001098,1,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,6
-Non,1,2,1,000001099,5,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,2,1,000001100,4,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,4,7
-Oui,0,4,1,000001101,29,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,3,8
-Non,1,5,1,000001102,15,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,1,1,000001103,3,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,4
-Non,3,5,1,000001105,10,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,1,3,1,000001106,4,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,5,6
-Oui,1,0,1,000001107,21,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,0,1,000001108,25,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,3,1,000001109,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,13,7
-Oui,2,2,1,000001111,1,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Oui,0,4,1,000001113,1,4,Autre,Y,Frequent,0,0
-Non,1,3,1,000001114,7,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Non,3,2,1,000001115,3,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,0,3,1,000001116,1,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,2,1
-Non,1,2,1,000001117,9,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,4,12
-Non,0,4,1,000001118,7,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,0
-Non,2,2,1,000001119,10,4,Marketing,Y,Occasionnel,2,7
-Non,1,1,1,000001120,28,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,3,3,1,000001121,3,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,3,1,000001124,3,1,Marketing,Y,Occasionnel,4,9
-Non,0,2,1,000001125,2,2,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,1,1,000001126,27,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,1
-Oui,3,4,1,000001127,2,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,11,5
-Non,0,2,1,000001128,14,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,9
-Non,0,6,1,000001131,1,1,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,000001132,9,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,3
-Non,0,0,1,000001133,18,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,9
-Non,1,4,1,000001135,20,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Non,0,2,1,000001136,2,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,3,1,000001137,11,2,Marketing,Y,Frequent,0,2
-Non,1,3,1,000001138,8,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,3
-Non,0,3,1,000001140,2,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Non,2,2,1,000001143,10,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,1
-Non,0,3,1,000001148,29,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,000001150,8,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,2,1,000001152,1,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,5,0
-Non,1,2,1,000001154,6,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Oui,0,0,1,000001156,8,1,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,0
-Oui,0,3,1,000001157,9,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,4,1,000001158,12,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,1,5,1,000001160,15,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,2
-Non,2,2,1,000001161,25,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,0,1,000001162,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,3,1,000001163,9,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,2,1,000001164,8,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,4
-Oui,1,3,1,000001165,23,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,10
-Non,0,3,1,000001166,9,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,13
-Oui,0,2,1,000001167,12,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,13,14
-Non,0,3,1,000001171,4,4,Marketing,Y,Occasionnel,1,5
-Non,1,2,1,000001172,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,2,1,000001173,24,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,4,1,000001175,12,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,000001177,3,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,3,1,000001179,10,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,3,1,000001180,26,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,000001182,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,4
-Non,0,3,1,000001184,1,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,4,9
-Non,1,2,1,000001185,4,4,Autre,Y,Frequent,2,2
-Oui,0,2,1,000001188,9,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,3
-Non,3,3,1,000001190,2,1,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,1,2,1,000001191,4,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,4,2
-Non,1,5,1,000001192,6,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,8
-Non,0,4,1,000001193,9,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,000001195,7,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,000001196,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,11
-Non,0,2,1,000001198,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,4,1,000001200,10,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,6,1,000001201,7,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,7
-Non,1,2,1,000001202,15,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Oui,1,5,1,000001203,3,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Non,0,2,1,000001204,2,3,Marketing,Y,Occasionnel,15,9
-Non,0,3,1,000001206,17,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,1,2,1,000001207,2,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,1,4
-Oui,1,2,1,000001210,5,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,3,3,1,000001211,29,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,3,2,1,000001212,2,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,1,3,1,000001215,2,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,2
-Non,3,2,1,000001216,19,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,3
-Non,1,2,1,000001217,15,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,3,2,1,000001218,17,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Oui,1,3,1,000001219,17,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,000001220,25,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,1
-Non,1,4,1,000001221,6,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,3,4,1,000001224,7,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,8,9
-Non,0,3,1,000001225,29,4,Autre,Y,Occasionnel,13,17
-Non,0,2,1,000001226,21,3,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,3,1,000001228,2,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,3,1,000001231,2,5,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,3
-Non,1,3,1,000001233,7,4,Marketing,Y,Occasionnel,1,9
-Non,1,2,1,000001234,13,3,Autre,Y,Frequent,2,2
-Non,0,2,1,000001235,2,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,7
-Non,1,2,1,000001237,1,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,7,7
-Non,1,5,1,000001238,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,10
-Non,1,2,1,000001239,10,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,4,1,000001240,10,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,1
-Non,1,2,1,000001241,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,7
-Non,0,6,1,000001242,26,5,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,1,6,1,000001243,8,2,Marketing,Y,Aucun,4,12
-Non,2,3,1,000001244,14,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,8
-Non,1,2,1,000001245,1,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,4
-Non,1,5,1,000001246,2,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Oui,0,2,1,000001248,10,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,0
-Non,3,5,1,000001249,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,000001250,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,9
-Non,0,2,1,000001251,11,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,1
-Non,0,2,1,000001252,24,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,8
-Non,0,2,1,000001254,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,5
-Non,1,2,1,000001255,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,2,1,000001256,4,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,000001257,3,3,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,7
-Non,0,4,1,000001258,2,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Non,3,2,1,000001259,4,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,2,2,1,000001260,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,0,3,1,000001263,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,2,1,000001264,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,5,1,000001265,20,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,5,1,000001267,5,3,Marketing,Y,Occasionnel,3,10
-Non,2,3,1,000001268,10,5,Marketing,Y,Occasionnel,0,8
-Non,0,2,1,000001269,25,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,1,2,1,000001270,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Oui,0,4,1,000001273,24,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,0
-Non,0,2,1,000001275,4,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,2,1,000001277,2,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,11
-Non,1,3,1,000001278,8,1,Transformation Digitale,Y,Aucun,15,0
-Oui,0,2,1,000001279,10,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Non,1,2,1,000001280,4,2,Marketing,Y,Occasionnel,0,8
-Non,0,3,1,000001281,2,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,5,1,000001282,9,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,11,10
-Non,0,6,1,000001283,18,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,4
-Non,2,2,1,000001285,19,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,5,10
-Non,0,2,1,000001286,1,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,2
-Non,2,4,1,000001288,4,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,14,13
-Non,2,5,1,000001289,11,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,8
-Non,0,3,1,000001291,6,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,000001292,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,000001293,4,4,Marketing,Y,Occasionnel,15,17
-Non,0,2,1,000001294,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,12
-Oui,1,2,1,000001295,15,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,5
-Non,1,2,1,000001296,2,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Non,0,6,1,000001297,6,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,7,7
-Non,0,3,1,000001298,9,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,7
-Oui,2,2,1,000001299,7,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,2,1,000001301,1,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,000001303,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,1
-Non,2,4,1,000001304,8,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,8
-Non,0,4,1,000001306,25,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,2,4,1,000001307,13,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,15,2
-Non,2,3,1,000001308,23,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,1,3,1,000001309,7,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,1
-Oui,0,2,1,000001310,23,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,6,1,000001311,6,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,6,7
-Non,0,0,1,000001312,10,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,3,1,000001314,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,7
-Non,3,6,1,000001315,1,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,7,5
-Non,0,2,1,000001317,28,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,2,1,000001318,25,4,Marketing,Y,Occasionnel,1,0
-Oui,0,2,1,000001319,5,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,2,2,1,000001321,17,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,8
-Non,0,6,1,000001322,18,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,5,1,000001324,2,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,9,6
-Non,0,4,1,000001329,10,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,11,9
-Oui,0,2,1,000001331,1,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Oui,0,4,1,000001333,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,000001334,2,1,Infra & Cloud,Y,Aucun,2,10
-Non,1,5,1,000001336,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,9,11
-Non,0,4,1,000001338,8,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,1,0,1,000001340,16,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,1,0,1,000001344,9,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,6
-Non,0,4,1,000001346,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,8,8
-Non,1,2,1,000001349,1,3,Marketing,Y,Frequent,1,7
-Non,0,3,1,000001350,4,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,1
-Non,1,2,1,000001352,5,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,10
-Non,1,3,1,000001355,2,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,6,1,000001356,15,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,9,6
-Non,3,6,1,000001358,19,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,0,1,000001360,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,9
-Non,1,3,1,000001361,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,2,1,000001362,7,3,Marketing,Y,Frequent,6,13
-Non,0,2,1,000001363,4,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,8
-Non,1,4,1,000001364,11,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,1,1,000001367,11,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,5,1,000001368,1,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,1,0,1,000001369,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,000001371,2,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Oui,0,2,1,000001372,13,4,Marketing,Y,Occasionnel,3,8
-Non,1,0,1,000001373,23,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,15,9
-Non,3,2,1,000001374,26,1,Entrepreunariat,Y,Aucun,0,0
-Non,3,0,1,000001375,2,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,11,8
-Non,2,1,1,000001377,29,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Oui,0,3,1,000001379,2,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Oui,1,0,1,000001380,18,4,Marketing,Y,Frequent,3,2
-Non,3,2,1,000001382,7,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,3
-Non,0,2,1,000001383,2,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,4,11
-Non,1,0,1,000001387,26,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Oui,2,3,1,000001389,22,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,6,7
-Non,2,2,1,000001390,21,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,4
-Non,0,5,1,000001391,2,3,Marketing,Y,Frequent,3,2
-Non,2,4,1,000001392,22,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,3,3
-Non,0,2,1,000001394,4,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,2,1,000001395,5,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,2
-Non,3,3,1,000001396,2,1,Marketing,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,2,1,000001397,25,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,5
-Non,0,3,1,000001399,18,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,000001401,28,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,2
-Non,0,3,1,000001402,6,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,8
-Non,0,3,1,000001403,10,3,Marketing,Y,Occasionnel,4,4
-Oui,0,2,1,000001405,17,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,2,1,000001407,2,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,1
-Non,1,5,1,000001408,10,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,0,9
-Non,0,2,1,000001409,8,4,Autre,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,6,1,000001411,11,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,2,1,000001412,18,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Non,1,2,1,000001415,1,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,2,1,000001417,7,3,Autre,Y,Occasionnel,0,7
-Non,0,3,1,000001419,17,3,Autre,Y,Occasionnel,0,9
-Oui,0,2,1,000001420,28,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,3
-Oui,0,1,1,000001421,14,1,Autre,Y,Frequent,7,7
-Non,0,3,1,000001422,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,12,7
-Non,1,3,1,000001423,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,5
-Non,2,4,1,000001424,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,000001425,3,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,1
-Oui,0,3,1,000001427,1,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,0
-Non,2,3,1,000001428,7,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,000001430,8,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,2,2,1,000001431,1,4,Autre,Y,Frequent,1,3
-Oui,0,3,1,000001433,8,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,000001434,11,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,4
-Non,0,2,1,000001435,4,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,8
-Non,2,3,1,000001436,16,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,000001438,1,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,2,1,000001439,9,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,000001440,5,2,Entrepreunariat,Y,Aucun,1,3
-Non,1,3,1,000001441,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,2,2,1,000001443,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,6
-Non,2,3,1,000001445,4,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,3,1,000001446,7,5,Marketing,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,2,1,000001447,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,5,1,000001448,5,5,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,2,2,1,000001449,9,4,Autre,Y,Aucun,0,7
-Non,1,5,1,000001453,8,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,9,9
-Oui,1,1,1,000001457,9,3,Marketing,Y,Occasionnel,4,3
-Oui,0,2,1,000001458,2,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Oui,0,2,1,000001459,1,5,Infra & Cloud,Y,Frequent,4,7
-Non,1,2,1,000001460,20,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Non,0,3,1,000001461,8,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,1,2,1,000001464,2,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Non,2,4,1,000001465,29,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,3,3,1,000001466,7,3,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,0,1,000001467,9,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,5,1,000001468,8,1,Transformation Digitale,Y,Aucun,4,8
-Non,0,4,1,000001469,5,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,5,1,000001471,5,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,3
-Non,0,2,1,000001472,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,8,8
-Non,1,0,1,000001473,5,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,000001474,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,000001475,20,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,2,2,1,000001477,7,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,3
-Non,0,2,1,000001478,3,3,Autre,Y,Occasionnel,3,12
-Non,2,2,1,000001479,16,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,3,1,000001480,9,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,5,8
-Non,1,4,1,000001481,1,5,Marketing,Y,Frequent,0,0
-Non,2,2,1,000001482,7,3,Entrepreunariat,Y,Aucun,0,0
-Non,1,2,1,000001483,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,8
-Non,2,3,1,000001484,7,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,2,3,1,000001485,15,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,6,9
-Oui,1,3,1,000001486,1,3,Entrepreunariat,Y,Frequent,1,2
-Oui,0,4,1,000001487,13,3,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,0
-Oui,0,2,1,000001489,24,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,10,10
-Non,1,3,1,000001492,7,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,000001494,9,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,000001495,13,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,0,2,1,000001496,2,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,2
-Non,2,3,1,000001497,19,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,3,1,000001499,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,0,2,1,000001501,4,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,5,1,000001502,4,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,4,1,000001503,14,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,2,1,000001504,2,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,000001506,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,5,1,000001507,7,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,3
-Non,1,3,1,000001509,3,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,3,3,1,000001513,2,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Non,2,2,1,000001514,29,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,6,1,000001515,8,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,5,1,000001516,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,000001520,11,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,12
-Oui,0,2,1,000001522,1,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,1,1,000001523,28,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,14,17
-Non,0,3,1,000001525,6,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,2,1,000001527,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,1
-Non,0,3,1,000001529,16,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,3
-Non,0,2,1,000001533,20,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,0,3,1,000001534,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,0,3,1,000001535,1,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,8,6
-Oui,0,2,1,000001537,3,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,7,7
-Non,0,2,1,000001539,22,5,Transformation Digitale,Y,Frequent,13,9
-Non,1,4,1,000001541,7,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,5,7
-Non,1,3,1,000001542,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,000001543,13,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,7
-Non,1,3,1,000001544,8,1,Autre,Y,Occasionnel,0,7
-Non,0,2,1,000001545,25,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,3,1,000001546,28,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,3,1,000001547,2,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,13,9
-Non,0,5,1,000001548,9,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,1
-Non,1,3,1,000001549,28,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,7
-Non,0,2,1,000001550,6,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Non,3,3,1,000001551,21,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,000001552,8,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,2,2
-Non,3,4,1,000001553,1,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,7,7
-Non,2,5,1,000001554,28,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,2
-Non,1,2,1,000001555,5,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,5
-Non,0,3,1,000001556,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,2,1,000001557,16,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,2,2,1,000001558,9,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,6,1,000001560,8,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,1,4,1,000001562,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,7
-Non,0,2,1,000001563,10,4,Ressources Humaines,Y,Frequent,1,2
-Non,0,3,1,000001564,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,000001568,29,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,3
-Oui,1,2,1,000001569,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,1,4,1,000001572,2,5,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,9
-Oui,2,2,1,000001573,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,3,1,000001574,1,4,Entrepreunariat,Y,Aucun,1,2
-Non,1,3,1,000001576,15,4,Autre,Y,Occasionnel,7,6
-Non,0,4,1,000001577,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,000001578,26,5,Marketing,Y,Occasionnel,2,13
-Non,1,3,1,000001580,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,1
-Non,0,5,1,000001581,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,000001582,14,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,5,1,000001583,16,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,5,1,000001585,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,000001586,3,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,5
-Non,0,4,1,000001587,10,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,3,1,000001588,6,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,6
-Non,1,0,1,000001590,2,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,3
-Non,1,2,1,000001591,9,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,000001592,10,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,3,1,000001594,6,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Non,0,2,1,000001595,9,2,Autre,Y,Occasionnel,0,1
-Non,2,3,1,000001596,28,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,8
-Non,1,3,1,000001597,10,4,Entrepreunariat,Y,Frequent,7,7
-Non,1,2,1,000001598,14,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,0,1,000001599,27,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,5,1,000001601,7,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,0,5,1,000001602,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,12
-Oui,3,3,1,000001604,24,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,000001605,26,2,Autre,Y,Aucun,1,3
-Non,1,3,1,000001606,20,5,Transformation Digitale,Y,Frequent,12,13
-Non,2,3,1,000001607,5,4,Autre,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,4,1,000001608,7,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,10
-Non,1,3,1,000001609,7,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,1
-Non,0,3,1,000001611,5,5,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,2,1,000001612,26,3,Marketing,Y,Aucun,4,5
-Non,0,3,1,000001613,2,4,Autre,Y,Frequent,0,3
-Non,2,2,1,000001614,12,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,1
-Non,1,3,1,000001615,10,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,7,2
-Non,1,3,1,000001617,25,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,4
-Non,3,3,1,000001618,10,5,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Non,2,3,1,000001619,19,3,Autre,Y,Occasionnel,0,7
-Non,0,2,1,000001621,18,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,10
-Non,1,5,1,000001622,27,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,000001623,5,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,2,1,000001624,3,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,000001625,26,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,1,3,1,000001627,3,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Non,2,2,1,000001628,15,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,14,12
-Non,1,5,1,000001630,8,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,2,9
-Non,3,2,1,000001631,19,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,2,1,000001633,4,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,3,8
-Non,2,3,1,000001635,2,2,Autre,Y,Occasionnel,3,9
-Non,1,6,1,000001638,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,0,3,1,000001639,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,6,0
-Non,1,2,1,000001640,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,7
-Non,0,2,1,000001641,16,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,3
-Non,0,3,1,000001642,1,5,Ressources Humaines,Y,Frequent,0,2
-Non,1,3,1,000001644,4,5,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,2
-Oui,2,2,1,000001645,15,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,000001646,2,1,Entrepreunariat,Y,Frequent,1,3
-Non,0,0,1,000001647,8,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,0,1,000001648,2,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,2
-Oui,0,3,1,000001649,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,2,1,000001650,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Non,2,6,1,000001651,5,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,6,1,000001653,2,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,7
-Non,0,3,1,000001654,12,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,0
-Non,2,2,1,000001655,22,4,Autre,Y,Occasionnel,1,2
-Non,3,3,1,000001656,17,5,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,11
-Non,0,3,1,000001657,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,2,1,000001658,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,9
-Non,0,4,1,000001659,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,3,1,000001661,6,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,12
-Non,0,6,1,000001662,1,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,2
-Non,1,3,1,000001664,3,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,6,1,000001665,22,5,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,7
-Non,1,3,1,000001666,15,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,11
-Oui,0,2,1,000001667,12,4,Autre,Y,Frequent,6,7
-Non,2,4,1,000001668,1,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,9
-Non,1,3,1,000001669,5,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,9
-Non,2,5,1,000001670,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,2,4,1,000001671,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,6
-Non,2,2,1,000001673,5,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,000001674,16,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,3,1,000001675,2,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,3,3
-Non,3,2,1,000001676,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,000001677,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,000001678,23,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,000001680,9,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,000001681,16,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,2
-Non,2,2,1,000001682,26,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,3,2,1,000001683,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,2,1,000001684,8,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,5,1,000001687,4,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,000001689,24,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Oui,2,3,1,000001691,7,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,7,7
-Oui,0,2,1,000001692,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,5,1,000001693,7,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,5,7
-Non,1,1,1,000001694,22,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,000001696,5,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,4,13
-Non,1,2,1,000001697,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,3,6,1,000001698,21,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,13
-Non,2,2,1,000001700,1,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,3
-Non,0,3,1,000001701,19,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,8,7
-Oui,1,2,1,000001702,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,2,1,000001703,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,7
-Non,0,2,1,000001704,2,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,1,4
-Non,1,3,1,000001706,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,8,8
-Non,1,1,1,000001707,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,3,1,000001708,6,3,Marketing,Y,Occasionnel,8,7
-Non,1,2,1,000001709,9,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,000001710,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,7
-Non,1,3,1,000001712,1,1,Infra & Cloud,Y,Aucun,14,4
-Oui,1,2,1,000001714,22,1,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,3,1,000001716,9,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,14,10
-Non,3,3,1,000001718,17,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,2,1,000001719,28,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,8,6
-Non,1,3,1,000001720,10,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,3
-Non,1,2,1,000001721,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,4,1,000001722,4,3,Ressources Humaines,Y,Aucun,1,2
-Non,1,3,1,000001724,8,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,3,2,1,000001725,29,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,000001727,13,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,9
-Non,1,3,1,000001728,27,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,2,1,000001729,16,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,8
-Non,1,3,1,000001731,2,4,Marketing,Y,Aucun,0,0
-Non,1,5,1,000001732,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Oui,3,3,1,000001733,13,5,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,2,1,000001734,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,000001735,4,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,000001736,24,1,Entrepreunariat,Y,Frequent,1,4
-Non,1,2,1,000001737,1,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,5,8
-Non,1,2,1,000001739,19,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,000001740,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,12,8
-Non,2,2,1,000001744,4,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,2,1,000001745,2,4,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,7
-Non,1,2,1,000001746,10,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,1
-Oui,1,0,1,000001747,8,3,Ressources Humaines,Y,Frequent,1,2
-Non,1,3,1,000001749,5,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,5,1,000001751,8,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Oui,0,3,1,000001752,9,3,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,5,1,000001753,1,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Non,1,2,1,000001754,15,2,Marketing,Y,Occasionnel,1,7
-Non,3,3,1,000001755,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,000001756,2,3,Marketing,Y,Aucun,1,7
-Non,0,1,1,000001757,11,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,4
-Oui,0,2,1,000001758,16,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,4,1,000001760,2,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,5
-Oui,3,2,1,000001761,16,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,000001762,4,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,000001763,16,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,0,3,1,000001764,5,4,Entrepreunariat,Y,Aucun,0,7
-Non,1,2,1,000001766,18,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,0
-Oui,1,4,1,000001767,17,3,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,0
-Non,3,6,1,000001768,12,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,3,2,1,000001770,2,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,2,1,000001771,4,3,Entrepreunariat,Y,Aucun,1,7
-Non,2,2,1,000001772,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,3,1,000001774,10,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,7
-Non,3,2,1,000001775,1,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,2
-Non,0,5,1,000001778,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,8
-Non,0,3,1,000001779,3,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,0,3,1,000001780,7,1,Marketing,Y,Occasionnel,1,0
-Non,1,3,1,000001782,6,2,Autre,Y,Occasionnel,0,4
-Oui,0,6,1,000001783,8,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,2,3,1,000001784,29,4,Marketing,Y,Occasionnel,5,7
-Non,0,2,1,000001786,3,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,2
-Non,2,2,1,000001787,9,2,Marketing,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,3,1,000001789,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,1,1,000001790,10,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,7
-Oui,3,2,1,000001792,1,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,2,3
-Non,0,4,1,000001794,8,2,Autre,Y,Occasionnel,4,7
-Oui,0,2,1,000001797,27,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,1,1,1,000001798,8,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,6
-Non,1,6,1,000001799,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,3,1,000001800,10,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,3,1,000001801,26,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,2,2
-Non,1,5,1,000001802,2,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,2,1,000001803,13,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,6,1,000001804,2,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,7
-Non,3,3,1,000001805,2,3,Ressources Humaines,Y,Aucun,3,8
-Oui,1,3,1,000001807,9,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,7
-Oui,0,4,1,000001809,10,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,8
-Non,1,6,1,000001812,20,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Non,0,2,1,000001813,9,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,2
-Non,0,3,1,000001814,5,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,000001815,4,1,Marketing,Y,Occasionnel,13,5
-Non,0,3,1,000001816,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Oui,0,3,1,000001818,20,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Oui,1,2,1,000001821,21,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,7
-Non,1,3,1,000001822,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,2,5,1,000001823,8,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,4,8
-Non,1,0,1,000001824,2,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,14,14
-Non,1,2,1,000001826,23,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,3
-Non,1,4,1,000001827,4,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,14,10
-Non,1,3,1,000001829,12,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,7,7
-Non,1,2,1,000001830,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,7
-Non,2,3,1,000001833,7,4,Marketing,Y,Frequent,2,2
-Non,1,3,1,000001834,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,2,4,1,000001835,2,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,4,1,000001836,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,000001837,15,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,2
-Non,0,4,1,000001839,14,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,0
-Oui,0,4,1,000001842,18,5,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,3,3,1,000001844,13,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,2,0
-Non,2,3,1,000001845,2,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,5,7
-Non,1,2,1,000001847,2,4,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,5,1,000001849,2,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,7,7
-Non,0,3,1,000001850,5,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Non,0,3,1,000001852,20,1,Transformation Digitale,Y,Frequent,3,10
-Non,0,2,1,000001853,10,4,Marketing,Y,Frequent,0,0
-Non,2,1,1,000001854,10,4,Entrepreunariat,Y,Aucun,3,3
-Non,0,2,1,000001856,9,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,0
-Non,1,4,1,000001857,2,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,7
-Non,1,2,1,000001858,1,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,2,2
-Non,2,3,1,000001859,29,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,6
-Non,0,3,1,000001860,8,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,3,1,000001862,2,4,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,5,1,000001863,3,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,2,8
-Non,1,5,1,000001864,23,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,8
-Non,0,3,1,000001865,6,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,000001866,6,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,6,14
-Non,0,3,1,000001867,10,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,12,9
-Oui,0,3,1,000001868,24,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,1,0
-Oui,3,2,1,000001869,10,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,2,1,000001870,15,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,7,3
-Non,3,2,1,000001871,19,4,Autre,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,2,1,000001873,2,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,4
-Non,1,3,1,000001875,3,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,3,1,000001876,9,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,000001878,7,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,4,1,000001880,10,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,2,1,000001881,20,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,3,3,1,000001882,4,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,0,2,1,000001883,7,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,2,1,000001885,7,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,2,1,000001886,16,2,Autre,Y,Occasionnel,0,2
-Non,2,2,1,000001888,25,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,3,8
-Non,0,2,1,000001890,2,1,Ressources Humaines,Y,Frequent,0,8
-Non,1,3,1,000001892,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,11,16
-Non,1,3,1,000001893,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,0,5,1,000001898,2,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,7
-Non,1,3,1,000001900,22,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,4,7
-Non,1,5,1,000001903,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Oui,1,2,1,000001905,16,4,Entrepreunariat,Y,Aucun,3,0
-Oui,0,3,1,000001907,24,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,2,1,1,000001908,17,2,Marketing,Y,Occasionnel,1,3
-Non,1,3,1,000001909,8,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,3,1,000001911,6,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,5,7
-Non,1,2,1,000001912,10,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Non,0,3,1,000001915,3,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,1
-Non,1,0,1,000001916,4,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,3,1,000001918,6,3,Autre,Y,Frequent,7,7
-Non,0,3,1,000001922,1,4,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,3
-Non,0,2,1,000001924,10,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,9
-Non,1,2,1,000001927,1,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,7
-Oui,0,3,1,000001928,24,3,Entrepreunariat,Y,Frequent,0,0
-Non,1,1,1,000001929,21,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,2
-Non,1,3,1,000001931,2,4,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,000001932,22,4,Autre,Y,Frequent,6,11
-Oui,0,0,1,000001933,13,2,Marketing,Y,Occasionnel,2,2
-Non,1,4,1,000001934,14,4,Entrepreunariat,Y,Aucun,1,7
-Non,1,3,1,000001935,11,5,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,000001936,9,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,9
-Non,1,3,1,000001937,8,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,7
-Non,1,2,1,000001938,21,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,000001939,5,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,3
-Non,2,0,1,000001940,9,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,3,1,000001941,2,1,Infra & Cloud,Y,Frequent,4,3
-Non,2,4,1,000001943,12,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,2,1,000001944,22,3,Ressources Humaines,Y,Frequent,0,0
-Non,1,2,1,000001945,18,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,3,1,000001947,16,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,4
-Non,1,3,1,000001948,3,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,2,3
-Non,0,3,1,000001949,9,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,2
-Non,0,3,1,000001950,1,3,Marketing,Y,Occasionnel,2,1
-Non,1,2,1,000001951,13,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,1
-Non,0,6,1,000001952,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,7,6
-Non,1,5,1,000001954,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,6,1,000001955,15,4,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,2
-Non,0,6,1,000001956,1,3,Infra & Cloud,Y,Frequent,8,7
-Oui,1,2,1,000001960,17,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,3,1,000001961,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,2,1,000001962,7,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,9
-Non,0,5,1,000001965,9,3,Marketing,Y,Occasionnel,0,7
-Non,0,1,1,000001966,5,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Oui,0,4,1,000001967,26,4,Marketing,Y,Frequent,0,8
-Oui,0,2,1,000001968,24,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,2,6,1,000001969,9,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,3
-Non,3,2,1,000001970,7,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,2,8
-Non,1,1,1,000001971,11,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,9
-Non,1,2,1,000001972,1,4,Autre,Y,Frequent,1,2
-Non,1,0,1,000001973,26,4,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,1,4
-Non,3,4,1,000001974,2,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,000001975,15,4,Marketing,Y,Occasionnel,11,10
-Non,0,2,1,000001976,23,2,Infra & Cloud,Y,Aucun,3,7
-Non,1,2,1,000001979,10,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,4,8
-Non,0,3,1,000001980,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,4
-Non,0,2,1,000001981,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,6,1,000001982,12,2,Autre,Y,Occasionnel,1,4
-Non,1,2,1,000001985,11,3,Entrepreunariat,Y,Frequent,9,4
-Non,1,4,1,000001986,2,2,Marketing,Y,Occasionnel,5,10
-Non,0,3,1,000001987,2,3,Ressources Humaines,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,6,1,000001989,1,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,2,1,000001992,2,1,Autre,Y,Occasionnel,0,2
-Non,0,3,1,000001993,25,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,12,11
-Non,3,2,1,000001994,1,2,Transformation Digitale,Y,Aucun,0,0
-Non,2,3,1,000001995,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,5,8
-Non,1,1,1,000001996,2,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,1,1,000001997,6,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,7,7
-Non,1,3,1,000001998,18,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,1,3,1,000001999,1,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,0
-Non,2,3,1,000002000,1,1,Transformation Digitale,Y,Aucun,5,12
-Non,1,3,1,000002003,11,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,000002007,1,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,5,1,000002008,9,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,8
-Non,1,6,1,000002009,15,2,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,8,1
-Non,0,3,1,000002010,29,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,1
-Non,2,3,1,000002012,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,2,1,000002013,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,000002014,24,1,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,3,1,000002015,10,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,11
-Non,2,3,1,000002016,1,4,Marketing,Y,Occasionnel,5,7
-Non,1,2,1,000002017,10,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,6,8
-Non,1,3,1,000002018,8,2,Autre,Y,Occasionnel,0,4
-Non,2,3,1,000002019,29,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,0,0
-Non,0,2,1,000002020,1,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,6,1,000002021,5,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,3,1,000002022,9,3,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,3
-Oui,1,3,1,000002023,9,3,Marketing,Y,Frequent,1,0
-Non,2,2,1,000002024,3,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,3,4
-Non,3,3,1,000002025,4,2,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Non,1,2,1,000002026,1,4,Infra & Cloud,Y,Aucun,1,9
-Oui,3,3,1,000002027,1,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,2,2
-Non,0,2,1,000002031,2,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,4,14
-Oui,1,4,1,000002032,7,2,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,9,8
-Non,1,3,1,000002034,28,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,10
-Non,2,2,1,000002035,28,3,Marketing,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,4,1,000002036,15,4,Marketing,Y,Aucun,11,11
-Non,1,5,1,000002037,3,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,4
-Non,0,4,1,000002038,2,3,Entrepreunariat,Y,Occasionnel,1,2
-Non,0,2,1,000002040,26,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,1,1,000002041,10,2,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,9
-Oui,2,3,1,000002044,1,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,1
-Non,1,2,1,000002045,11,4,Marketing,Y,Occasionnel,0,0
-Non,0,3,1,000002046,20,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,1
-Non,0,2,1,000002048,2,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,2,2
-Non,2,2,1,000002049,18,4,Infra & Cloud,Y,Frequent,0,2
-Non,3,2,1,000002051,2,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,2
-Non,1,5,1,000002052,1,4,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,1,1
-Non,1,2,1,000002053,13,2,Autre,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,3,1,000002054,28,4,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,0,4
-Oui,1,3,1,000002055,28,3,Marketing,Y,Occasionnel,2,0
-Non,1,2,1,000002056,24,1,Marketing,Y,Occasionnel,9,6
-Non,0,2,1,000002057,5,3,Transformation Digitale,Y,Aucun,1,7
-Non,0,2,1,000002060,5,3,Autre,Y,Occasionnel,0,0
-Non,1,3,1,000002061,23,2,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,3
-Non,1,5,1,000002062,6,1,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,7
-Non,1,0,1,000002064,4,3,Infra & Cloud,Y,Occasionnel,0,3
-Non,0,3,1,000002065,2,3,Transformation Digitale,Y,Frequent,0,8
-Non,0,3,1,000002068,8,3,Transformation Digitale,Y,Occasionnel,1,2

docs/mlflow_guide.md

@@ -1,278 +0,0 @@
-# 🚀 Guide MLflow - Projet Employee Turnover
-
-## 📋 Table des matières
-1. [Workflow complet MLflow](#workflow-complet)
-2. [Comparer plusieurs runs](#comparer-runs)
-3. [Trouver le meilleur modèle](#meilleur-modèle)
-4. [Model Registry](#model-registry)
-5. [Best Practices](#best-practices)
-
----
-
-## 1. Workflow complet MLflow
-
-### 🎯 Concept clé
-MLflow suit ce workflow :
-```
-Entraînement → Tracking → Registry → Sélection du meilleur modèle
-```
-
-### Architecture actuelle du projet
-```
-train_model.py
-    ↓ (log params/metrics/model)
-mlflow.db (SQLite)
-    ↓ (query)
-MLflow UI (http://localhost:5000)
-    ↓ (select best model)
-Model Registry (XGBoost_Employee_Turnover)
-    ↓ (versions & stages)
-Modèle prêt pour déploiement
-```
-
----
-
-## 2. Comparer plusieurs runs
-
-### Scénario : Tester différents hyperparamètres
-
-**Exemple : Tester 3 configurations différentes**
-
-```python
-# tests/test_multiple_runs.py
-import mlflow
-from ml_model.preprocess import preprocess_data
-from ml_model.train_model import train_model
-
-mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
-mlflow.set_experiment("Hyperparameter_Tuning")  # Créer une expérience dédiée
-
-# Chemins des données
-data_paths = {
-    "sondage_path": "data/extrait_sondage.csv",
-    "eval_path": "data/extrait_eval.csv",
-    "sirh_path": "data/extrait_sirh.csv",
-}
-
-# Préparer les données une seule fois
-X, y, scaler, encoders = preprocess_data(data_paths)
-
-# Tester 3 configurations
-configs = [
-    {"name": "Baseline", "n_iter": 100, "cv": 3},
-    {"name": "Intensive", "n_iter": 500, "cv": 5},
-    {"name": "Quick", "n_iter": 50, "cv": 3},
-]
-
-for config in configs:
-    with mlflow.start_run(run_name=config["name"]):
-        # Log la configuration testée
-        mlflow.log_param("config_name", config["name"])
-        mlflow.log_param("n_iter", config["n_iter"])
-        mlflow.log_param("cv", config["cv"])
-        
-        # Entraîner (modifier train_model pour accepter n_iter/cv)
-        model, params, cv_f1 = train_model(X, y)
-        
-        print(f"✅ {config['name']}: F1={cv_f1:.4f}")
-```
-
-**Résultat dans MLflow UI** :
-- Va sur **Experiments** → **Hyperparameter_Tuning**
-- Tu verras 3 runs avec leurs métriques côte à côte
-- Clique sur **"Compare"** pour voir un tableau comparatif
-
----
-
-## 3. Trouver le meilleur modèle
-
-### Via l'API MLflow
-
-```python
-# examples/find_best_model.py (déjà créé dans le projet)
-import mlflow
-from mlflow.tracking import MlflowClient
-
-mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
-client = MlflowClient()
-
-def get_best_model_from_experiment(experiment_name="Default", metric="cv_f1"):
-    """
-    Trouve le meilleur modèle d'une expérience basé sur une métrique.
-    
-    Args:
-        experiment_name: Nom de l'expérience MLflow
-        metric: Métrique à optimiser (cv_f1, test_f1, etc.)
-    
-    Returns:
-        run_id du meilleur modèle
-    """
-    # Récupérer l'expérience
-    experiment = client.get_experiment_by_name(experiment_name)
-    if not experiment:
-        raise ValueError(f"Expérience '{experiment_name}' introuvable")
-    
-    # Rechercher tous les runs de l'expérience
-    runs = client.search_runs(
-        experiment_ids=[experiment.experiment_id],
-        order_by=[f"metrics.{metric} DESC"],
-        max_results=1
-    )
-    
-    if not runs:
-        raise ValueError(f"Aucun run trouvé dans l'expérience '{experiment_name}'")
-    
-    best_run = runs[0]
-    print(f"🏆 Meilleur modèle trouvé:")
-    print(f"   Run ID: {best_run.info.run_id}")
-    print(f"   {metric}: {best_run.data.metrics.get(metric, 'N/A')}")
-    
-    return best_run.info.run_id
-
-# Charger le modèle
-best_run_id = get_best_model_from_experiment("Default", "cv_f1")
-model_uri = f"runs:/{best_run_id}/model"
-model = mlflow.sklearn.load_model(model_uri)
-```
-
----
-
-## 4. Model Registry
-
-### Gérer les versions de modèles
-
-```python
-# examples/model_registry.py (déjà créé dans le projet)
-from mlflow.tracking import MlflowClient
-
-client = MlflowClient()
-model_name = "XGBoost_Employee_Turnover"
-
-# Lister les versions
-versions = client.search_model_versions(f"name='{model_name}'")
-for v in versions:
-    print(f"Version {v.version}: {v.current_stage}")
-
-# Promouvoir en Production
-client.transition_model_version_stage(
-    name=model_name,
-    version=1,
-    stage="Production",
-    archive_existing_versions=True
-)
-
-# Charger depuis le Registry
-model = mlflow.sklearn.load_model(f"models:/{model_name}/Production")
-```
-
----
-
-## 5. Best Practices
-
-### ✅ Stratégie de versioning des modèles
-
-```python
-# Workflow recommandé
-# 1. Entraîner plusieurs modèles → Experiment "Development"
-# 2. Sélectionner le meilleur → Promouvoir en "Staging"
-# 3. Valider en staging → Promouvoir en "Production"
-
-from mlflow.tracking import MlflowClient
-
-client = MlflowClient()
-model_name = "XGBoost_Employee_Turnover"
-
-# Promouvoir version 2 en Production
-client.transition_model_version_stage(
-    name=model_name,
-    version=2,
-    stage="Production"
-)
-```
-
-### 📊 Logging avancé
-
-```python
-# Dans train_model.py, ajouter plus de contexte
-with mlflow.start_run():
-    # Log dataset info
-    mlflow.log_param("n_samples", len(X))
-    mlflow.log_param("n_features", X.shape[1])
-    mlflow.log_param("class_imbalance_ratio", sum(y==0)/sum(y==1))
-    
-    # Log artifacts (graphiques)
-    import matplotlib.pyplot as plt
-    plt.figure()
-    # ... plot code ...
-    plt.savefig("confusion_matrix.png")
-    mlflow.log_artifact("confusion_matrix.png")
-    
-    # Log code version
-    import subprocess
-    git_commit = subprocess.check_output(['git', 'rev-parse', 'HEAD']).strip().decode()
-    mlflow.set_tag("git_commit", git_commit)
-```
-
-### 🔄 Retraining workflow
-
-```python
-# scripts/retrain_model.py
-import mlflow
-
-def retrain_and_compare():
-    """Entraîne un nouveau modèle et le compare à la production."""
-    
-    # 1. Charger le modèle en production
-    prod_model = mlflow.sklearn.load_model("models:/XGBoost_Employee_Turnover/Production")
-    
-    # 2. Entraîner nouveau modèle
-    X, y, _, _ = preprocess_data(data_paths)
-    new_model, params, new_f1 = train_model(X, y)
-    
-    # 3. Comparer les performances
-    from sklearn.model_selection import cross_val_score
-    prod_f1 = cross_val_score(prod_model, X, y, cv=5, scoring='f1').mean()
-    
-    print(f"Production F1: {prod_f1:.4f}")
-    print(f"New model F1: {new_f1:.4f}")
-    
-    # 4. Si meilleur, promouvoir automatiquement
-    if new_f1 > prod_f1:
-        print("✅ Nouveau modèle meilleur ! Promotion en Staging...")
-    else:
-        print("⚠️ Nouveau modèle moins bon, conservation du modèle actuel")
-```
-
----
-
-## 📚 Ressources
-
-- **MLflow Docs**: https://mlflow.org/docs/latest/index.html
-- **Model Registry**: https://mlflow.org/docs/latest/model-registry.html
-- **Python API**: https://mlflow.org/docs/latest/python_api/index.html
-
----
-
-## 🎯 Utilisation du projet
-
-### Entraîner un modèle
-```bash
-python ml_model/train_model.py
-```
-
-### Lancer MLflow UI
-```bash
-mlflow ui --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --port 5000
-```
-
-### Exemples disponibles
-```bash
-# Trouver le meilleur modèle
-python examples/01_find_best_model.py
-
-# Comparer tous les runs
-python examples/02_compare_models.py
-
-# Gérer le Model Registry
-python examples/03_model_registry.py
-```

docs/pipeline.md

@@ -1,38 +0,0 @@
-# Plan du Pipeline CI/CD
-
-## Objectif
-Automatiser tests (qualité code/ML) et déploiement vers Hugging Face Spaces pour un POC scalable. Flux : Push → Tests → Build → Deploy (dev sur branche `dev`, prod sur `main` avec validation manuelle).  
-*Choix : GitHub Actions pour simplicité/intégration gratuite ; HF Spaces pour hébergement ML sans infra (GPU si besoin pour inférence). Temps cible <10min par run (vigilance doc).*
-
-## Triggers
-- Push sur branches : `dev` (auto-deploy dev), `main` (deploy prod après review).
-- Pull Requests vers `main` (tests + validation avant merge).  
-*Choix : Limite à ces branches pour isoler envs ; évite triggers sur features pour perf.*
-
-## Étapes du Pipeline (Séquentiel : Tests d'abord, puis Deploy si OK)
-1. **Checkout Code** : Récupère le repo.  
-   *Outil : `actions/checkout@v4` (standard, rapide).*
-2. **Setup Environnement** : Python 3.10+ (compatible FastAPI/Pytest/SQLAlchemy).  
-   *Choix : Version fixe pour reproductibilité ML ; cache deps pour accélérer runs futurs.*
-3. **Installation Dépendances** : `pip install -r requirements.txt` + outils tests (pytest, black, flake8).  
-   *Choix : Inclut lint pour standards code (reco ML : black pour formatage auto).*
-4. **Linting** : Vérifie style (`black --check`, `flake8`).  
-   *Pourquoi ? Détecte erreurs tôt ; coverage >80% visé pour robustesse.*
-5. **Tests Automatisés** : `pytest --cov=src` (unitaires/fonctionnels API/ML).  
-   *Choix : Couvre cas critiques (erreurs validation Pydantic, prédictions ML) ; rapport XML pour badges GitHub.*
-6. **Build (Optionnel pour POC)** : Package API (e.g., build Docker si HF le requiert).  
-   *Évolutif : Ajoute plus tard pour prod.*
-7. **Déploiement** : Push vers HF Space (dev/prod).  
-   *Choix : Conditionnel par branche ; utilise secrets pour HF_TOKEN (sécurité).*
-
-## Gestion Envs et Secrets
-- **Devs** : Branche `dev` → Space `ASI-Engineer/oc_p5` (tests rapides).
-- **Test/Prod** : PR → `main` → Space `espace-prod` (review requise).
-- **Secrets** : HF_TOKEN (GitHub Secrets) ; jamais en code.  
-*Choix : Sépare envs pour traçabilité (inputs/outputs ML en DB PostgreSQL plus tard).*
-
-## Standards Code/ML
-- Format : Black.
-- Tests : >80% coverage ; reproductibles (seeds pour ML).
-- Monitoring : Badges GitHub pour coverage/status.  
-*Pourquoi ? Assure fiabilité en prod ; aligné sur reco OpenClassrooms (ressource doc).*

docs/standards.md

@@ -1,13 +0,0 @@
-# Standards de Code et d'Expérimentation ML
-
-## Standards de Code
-- Commits : Conventional commits (feat:/fix:/docs: etc.) pour traçabilité.
-- Formatting/Linting : Black pour format, Flake8 pour lint (via CI).
-- Dépendances : Poetry pour lock/reproductibilité.
-- Tests : Pytest avec cov >80%, couvrant cas critiques/erreurs.
-
-## Standards d'Expérimentation ML
-- Datasets : Utiliser P3/P4 pour tests unitaires/fonctionnels.
-- Traçabilité : Log inputs/outputs en DB PostgreSQL.
-- Validation : Pydantic pour inputs API ; tester performances/limites.
-- CI/CD : Tests auto sur push ; environnements dev (local/tests) / prod (HF main).

etapes.txt

@@ -1,260 +0,0 @@
-Mission - Déployez votre modèle de Machine Learning
-
-Dans ce projet, votre mission sera de déployer un modèle de machine learning à l’aide d’outils modernes. Vous avez le choix de déployer soit le modèle du projet 3 (Anticipez les besoins en consommations de bâtiment) ou celui du projet 4 (Classifiez automatiquement des informations).
-
-Vous êtes freelance spécialisé en machine learning et vous venez de recevoir une demande de la part de votre client Futurisys, une entreprise innovante qui souhaite rendre ses modèles de machine learning opérationnels et accessibles via une API performante. Vous êtes chargé de déployer un modèle de machine learning en production.
-
-Le directeur technique de Futurisys, Aurélien, vous formule une demande impliquant de : 
-créer une API avec FastAPI (ou équivalent) pour exposer le modèle ;
-écrire des tests unitaires avec Pytest pour garantir sa fiabilité ; 
-et gérer la version du code avec Git pour une collaboration fluide.
-
-L'objectif ? Rendre le modèle utilisable en production tout en respectant les meilleures pratiques de l'ingénierie logicielle. À la fin du projet, vous aurez un Proof of Concept (POC) fonctionnel dont vous pourrez être fier !
-
-Tout en réfléchissant, vous dressez la liste des livrables que vous aurez à construire et présenter :
-Un dépôt Git structuré contenant :
-L'ensemble du code source.
-Un requirements.txt (ou équivalent).
-Un historique de commits clair, avec des branches dédiées aux fonctionnalités et l’utilisation de tags pour la gestion des versions.
-Un README complet présentant le projet, notamment les instructions d’installation, d’utilisation, de déploiement, d’authentification et de sécurisation.
-Une API fonctionnelle et déployée développée avec FastAPI (ou équivalent) exposant le modèle de machine learning accompagnée d’une documentation intégrée (par exemple via Swagger/OpenAPI) pour décrire les endpoints, les schémas de données et les exemples d’appels.
-Des scripts de tests unitaires et fonctionnels associés à : 
-Un ensemble de tests écrits en Pytest couvrant les cas critiques et les scénarios d’erreur.
-Un rapport de couverture de tests (par exemple via pytest-cov) afin de démontrer la robustesse du code.
-Une base de données PostgreSQL fonctionnelle:
-Un script SQL (.sql) ou Python (create_db.py) pour la création de la base de données et des tables.
-Un modèle de données/de la documentation expliquant la structure des tables (ex: schéma UML).
-Des exemples d’entrées en base (SQL ou CSV contenant des inputs et outputs du modèle de ML).
-Des scripts pour interroger les données et interagir avec le modèle ML.
-Une configuration du pipeline CI/CD capable de gérer les environnements  (dev test, prod) et intégrer la gestion des secrets. 
-Un fichier YAML (par exemple pour GitHub Actions) qui automatise les tests et le déploiement
-Vous planifiez dans votre agenda de présenter l’ensemble de votre projet à Aurélien, à l’aide d’un support de présentation, et vous vous mettez au travail.
-
--------------------------------------------------------------------------
-
-Étapes : 
-
-
-Étape 1 - Mettez en place un système de gestion de version et collaboration :
-
-Cette étape initiale vise à mettre en place un système de gestion de versions robuste qui servira de fondation à tout le projet. L'objectif est de créer un environnement de travail structuré, permettant une collaboration fluide, un suivi précis des modifications et une traçabilité complète du développement.
- 
-Prérequis :
-Connaissances de base de Git.
-Compréhension des workflows de collaboration.
-Notions de gestion de versions.
-Création d'un compte sur une plateforme de versionnage (GitHub, GitLab).
-
-Résultats attendus :
-Un dépôt Git bien structuré :
-Un requirements.txt ou équivalent.
-Un historique de commits clair et significatif.
-Des branches pour les différentes fonctionnalités.
-Une documentation du projet sous forme de README complet présentant le projet, les instructions d’installation.
-
-Recommandations :
-Utiliser des commits descriptifs.
-Créer une structure de projet claire (en ne mettant pas tout à la racine par exemple…).
-Rédiger un README complet.
-Gérer les versions avec des tags.
-Définir les conventions de nommage des branches.
-
-Point de vigilance : 
-Gestion des conflits : utilisez un outil de résolution de conflits intégré à votre environnement de développement.
-
-Outils :
-Git
-GitHub/GitLab
-Éditeur de code avec intégration Git
-
-Ressources :
-Documentation Git officielle (https://git-scm.com/doc)
-Guide de bonnes pratiques de versionnage (https://docs.github.com/fr)
-
-
-Étape 2 - Configurez la CI/CD :
-
-Cette étape se concentre sur la mise en place d'une infrastructure d'intégration continue et de déploiement continu sur la plateforme Hugging Face Spaces. L'objectif est de créer un pipeline automatisé qui garantira la qualité du code, facilitera les tests et permettra un déploiement rapide et fiable du modèle de machine learning.
-
-Cette étape se concentre sur la mise en place d'une infrastructure d'intégration continue et de déploiement continu sur une plateforme cloud (telle que Hugging Face Spaces par exemple). L'objectif est de créer un pipeline automatisé qui garantira la qualité du code, facilitera les tests et permettra un déploiement rapide et fiable du modèle de machine learning. 
-
-Prérequis :
-Compréhension des principes d'intégration continue.
-Compréhension des différents environnements (développement, test, production).
-
-Résultats attendus :
-Un pipeline CI/CD automatisé (autant que possible avec la solution choisie).
-Un fichier yaml configurant au moins une GitHub Action.
-Des tests automatiques à chaque commit ou push vers une branche.
-Une validation avant fusion de branches.
-La gestion des différents environnements.
-
-Recommandations :
-Définir les étapes du pipeline avant de les implémenter sur GitHub.
-Écrire vos standards de code et d’expérimentation ML dans un README dédié.
-
-Points de vigilance :
-Être attentif au temps d'exécution des pipelines (ex : plus de 10 min pourrait vous amener à vous interroger).
-Gérer les secrets.
-
-Outils :
-GitHub Actions (ou équivalent) pour effectuer automatiquement la partie test du pipeline CI/CD.
-Hugging Face Spaces ou équivalent.
-
-Ressources :
-Documentation GitHub Actions (https://docs.github.com/en/actions)
-Démarrer avec Hugging Face Spaces (https://huggingface.co/spaces/launch)
-Mettez en place l'intégration et la livraison continues avec la démarche devops (https://openclassrooms.com/fr/courses/2035736-mettez-en-place-lintegration-et-la-livraison-continues-avec-la-demarche-devops)
-
-
-Étape 3 - Développement de l'API : 
-
-Vous allez créer une API avec FastAPI (ou Gradio) pour exposer le modèle de machine learning, en utilisant Pydantic pour valider les données entrantes et garantir la qualité des prédictions. Vous configurerez les endpoints nécessaires pour retourner les prédictions du modèle et testerez chaque endpoint individuellement pour assurer leur bon fonctionnement.
-
-Vous allez créer une API avec FastAPI (ou équivalent) pour exposer le modèle de machine learning, en utilisant Pydantic pour valider les données entrantes et garantir la qualité des prédictions. Vous configurerez les endpoints nécessaires pour retourner les prédictions du modèle et testerez chaque endpoint individuellement pour vous assurer de leur bon fonctionnement. 
-
-Prérequis :
-Avoir une compréhension claire des modèles de machine learning développés dans les projets précédents de ce parcours.
-Avoir une expérience de base avec Python et les API REST.
-
-Résultats attendus :
-Une API fonctionnelle exposant le modèle de machine learning.
-Des endpoints bien documentés et testés.
-Une validation robuste des données d'entrée.
-
-Recommandations :
-Commencer par définir les endpoints nécessaires pour exposer le modèle.
-Utiliser Pydantic pour valider les données entrantes et garantir la qualité des prédictions.
-Tester chaque endpoint individuellement avant de passer à la suite.
-
-Points de vigilance :
-Valider la bonne conformité des données entrantes avec les attentes du modèle.
-Gérer correctement les erreurs de validation des données.
-
-Outils :
-FastAPI (ou équivalent)
-Pydantic 
-Environnement Python configuré
-
-Ressources :
-Documentation FastAPI https://fastapi.tiangolo.com/
-Documentation Gradio https://www.gradio.app/docs
-Documentation Pydantic https://docs.pydantic.dev/latest/
-Principes et bonnes pratiques de conception d'API https://restfulapi.net/
-
-
-Étape 4 - Insérez le dataset et gérez-le via PostgreSQL : 
-
-Vous commencerez par créer une base de données (BDD) PostgreSQL via un script SQL (ou Python) afin de pouvoir insérer votre dataset complet dans cette DB. 
-Pour des raisons de simplicité, l’interaction avec la DB pourra se faire entièrement et uniquement en local.
-Toutes les interactions avec le modèle de machine learning devront passer par la base de données : les inputs envoyés au modèle et les outputs générés seront enregistrés dans des tables dédiées. 
-Cette approche permet d'assurer une traçabilité complète des échanges et d'offrir une interface robuste entre le modèle et la gestion des données.
-
-Prérequis :
-Connaissance de base de PostgreSQL et des concepts relationnels.
-Familiarité avec un ORM (exemple : SQLAlchemy qui est présenté dans les ressources de cette étape) pour faciliter la gestion des opérations sur la base.
-Compréhension des interactions entre une API et une base de données.
-
-Résultats attendus :
-Un schéma de la BDD (UML par exemple).
-Un script SQL (.sql) ou script Python (create_db.py) pour la création de la base de données PostgreSQL et des tables.
-Un dataset inséré et correctement structuré dans une base de données PostgreSQL.
-L’enregistrement systématique des inputs et outputs du modèle dans des tables dédiées (via connecteur python).
-Une traçabilité complète des échanges entre l’API et la base de données.
-
-Recommandations :
-Utiliser un ORM tel que SQLAlchemy pour simplifier la gestion des données.
-Créer le schéma de la base dans le but de gérer efficacement le volume des données traitées.
-S’assurer que toutes les interactions avec le modèle passent obligatoirement par la base de données.
-Intégrer cette étape dans la documentation du projet pour expliquer les choix techniques et fournir des exemples d'interactions.
-
-Points de vigilance :
-Veiller à la sécurité des données et à la gestion fine des accès à la base.
-Garantir la cohérence entre les données enregistrées et les opérations du modèle.
-
-Outils :
-PostgreSQL
-SQLAlchemy (ou autre ORM adapté)
-
-Ressources :
-Documentation officielle de PostgreSQL https://www.postgresql.org/docs/
-Tutoriels et guides sur SQLAlchemy https://docs.sqlalchemy.org/en/20/tutorial/index.html
-Alternative: Psycopg 3 https://www.psycopg.org/psycopg3/docs/
-
-
-Étape 5 - Développez des tests unitaires et fonctionnels :
-
-Cette étape vise à garantir la fiabilité et la robustesse du modèle de machine learning en développant une suite complète de tests, à la fois unitaires et fonctionnels. 
-Les tests unitaires se concentreront sur la validation des composants individuels.
-Les tests fonctionnels évalueront le modèle dans son intégralité, en le soumettant à des cas d'usage réels et en vérifiant sa capacité à produire les résultats attendus selon les spécifications.
-
-Prérequis :
-Connaissance des principes de tests unitaires.
-Compréhension approfondie du modèle de machine learning.
-Familiarité avec Pytest.
-Disposer de jeux de données représentatifs.
-
-Résultats attendus :
-Scripts de test unitaires et fonctionnels
-Suite de tests unitaires couvrant tous les cas critiques et les scénarios d’erreur.
-Rapport de couverture de tests (via pytest-cov par exemple) afin de démontrer la robustesse du code et de valider de la fiabilité du modèle.
-Identification et correction des points faibles.
-
-Recommandations :
-Utiliser le jeu de données qui vous a été donné dans le P3 ou P4 (selon votre choix) pour réfléchir à la pertinence de vos tests unitaires.
-Créer des jeux de données de test variés.
-Tester chaque fonction et endpoint individuellement.
-Vérifier les performances du modèle.
-Tester les cas limites et les erreurs.
-
-Points de vigilance :
-S’assurer  : 
-de la complétude de la couverture des scénarios de test.
-que les résultats doivent être reproductibles.
-que les rapports de tests sont bien tous présents.
-
-Outils :
-Pytest
-Pytest-cov (couverture de tests)
-Pydantic
-
-Ressources :
-Documentation pytest https://docs.pytest.org/en/stable/
-Documentation sur la couverture de tests https://coverage.readthedocs.io/en/7.6.12/
-
-
-Étape 6 - Documentez le modèle de machine learning :
-
-La dernière étape se concentre sur la création d'une documentation complète et accessible qui permettra aux utilisateurs et aux développeurs de comprendre, utiliser et maintenir le modèle de Machine Learning et son API.
-
-Prérequis :
-Compétences rédactionnelles techniques.
-Compréhension approfondie du projet.
-
-Résultats attendus :
-Une documentation de l'API.
-Une documentation technique du modèle, de ses performances et de sa maintenance.
-Un README informatif sur le repo git et son déploiement. 
-Consultez le template README fourni dans les ressources de cette étape. 
-
-Recommandations :
-Inclure des exemples d'utilisation.
-Documenter l'architecture.
-Justifier les choix techniques.
-Fournir des instructions d'installation et de configuration.
-Identifier un protocole de mise à jour régulière.
-
-Points de vigilance :
-Vérifier la clarté et l’exhaustivité des explications.
-
-Outils :
-Swagger/OpenAPI (intégré dans FastAPI)
-Markdown (Readme)
-MkDocs (documentation)
-Sphinx (documentation Python)
-
-Ressources :
-Template de README de qualité https://github.com/othneildrew/Best-README-Template
-Documentation de MkDocs https://www.mkdocs.org/getting-started/ 
-Documentation de Sphinx https://www.sphinx-doc.org/en/master/
-

examples/01_find_best_model.py

@@ -1,106 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Exemple 1 : Trouver le meilleur modèle dans MLflow
-Usage: python examples/01_find_best_model.py
-"""
-import mlflow
-from mlflow.tracking import MlflowClient
-
-# Configuration
-mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
-client = MlflowClient()
-
-
-def find_best_model(experiment_name="Default", metric="cv_f1"):
-    """Trouve le meilleur modèle basé sur une métrique."""
-
-    print(f"🔍 Recherche du meilleur modèle dans '{experiment_name}'...")
-    print(f"📊 Métrique d'optimisation : {metric}\n")
-
-    # Récupérer l'expérience
-    experiment = client.get_experiment_by_name(experiment_name)
-    if not experiment:
-        print(f"❌ Expérience '{experiment_name}' introuvable")
-        return None
-
-    # Rechercher tous les runs
-    runs = client.search_runs(
-        experiment_ids=[experiment.experiment_id],
-        filter_string="",  # Pas de filtre
-        order_by=[f"metrics.{metric} DESC"],
-        max_results=5,  # Top 5
-    )
-
-    if not runs:
-        print(f"❌ Aucun run trouvé")
-        return None
-
-    print(f"📈 Top 5 des modèles :\n")
-    print(f"{'Rank':<6} {'Run ID':<35} {metric:<12} {'Date':<20}")
-    print("-" * 75)
-
-    for i, run in enumerate(runs, 1):
-        metric_value = run.data.metrics.get(metric, 0.0)
-        timestamp = run.info.start_time
-        from datetime import datetime
-
-        date_str = datetime.fromtimestamp(timestamp / 1000).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
-
-        print(f"{i:<6} {run.info.run_id:<35} {metric_value:<12.4f} {date_str:<20}")
-
-    # Meilleur modèle
-    best_run = runs[0]
-    best_metric = best_run.data.metrics.get(metric, 0.0)
-
-    print(f"\n🏆 Meilleur modèle :")
-    print(f"   Run ID    : {best_run.info.run_id}")
-    print(f"   {metric:<10}: {best_metric:.4f}")
-    print(f"   Status    : {best_run.info.status}")
-
-    # Afficher les hyperparamètres
-    print(f"\n⚙️  Hyperparamètres :")
-    for key, value in best_run.data.params.items():
-        print(f"   {key:<25} : {value}")
-
-    # Afficher toutes les métriques
-    print(f"\n📊 Métriques :")
-    for key, value in best_run.data.metrics.items():
-        print(f"   {key:<25} : {value:.4f}")
-
-    return best_run.info.run_id
-
-
-def load_best_model(run_id):
-    """Charge le modèle à partir d'un run_id."""
-    print(f"\n📦 Chargement du modèle...")
-
-    model_uri = f"runs:/{run_id}/model"
-    try:
-        model = mlflow.sklearn.load_model(model_uri)
-        print(f"✅ Modèle chargé avec succès")
-        print(f"   Type : {type(model).__name__}")
-
-        # Afficher la pipeline si c'est une Pipeline
-        if hasattr(model, "steps"):
-            print(f"   Pipeline steps :")
-            for name, step in model.steps:
-                print(f"      - {name}: {type(step).__name__}")
-
-        return model
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Erreur lors du chargement : {e}")
-        return None
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Trouver le meilleur modèle
-    best_run_id = find_best_model("Default", "cv_f1")
-
-    if best_run_id:
-        # Charger le modèle
-        model = load_best_model(best_run_id)
-
-        if model:
-            print(f"\n💡 Pour utiliser ce modèle dans ton API :")
-            print(f"   model_uri = 'runs:/{best_run_id}/model'")
-            print(f"   model = mlflow.sklearn.load_model(model_uri)")

examples/02_compare_models.py

@@ -1,165 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Exemple 2 : Comparer plusieurs modèles avec différents hyperparamètres
-Usage: python examples/02_compare_models.py
-"""
-import mlflow
-import pandas as pd
-from mlflow.tracking import MlflowClient
-
-# Configuration
-mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
-client = MlflowClient()
-
-
-def compare_all_runs(experiment_name="Default"):
-    """Compare tous les runs d'une expérience."""
-
-    print(f"📊 Comparaison de tous les runs dans '{experiment_name}'\n")
-
-    # Récupérer l'expérience
-    experiment = client.get_experiment_by_name(experiment_name)
-    if not experiment:
-        print(f"❌ Expérience '{experiment_name}' introuvable")
-        return None
-
-    # Récupérer tous les runs
-    runs = client.search_runs(
-        experiment_ids=[experiment.experiment_id], order_by=["start_time DESC"]
-    )
-
-    if not runs:
-        print(f"❌ Aucun run trouvé")
-        return None
-
-    print(f"✅ {len(runs)} run(s) trouvé(s)\n")
-
-    # Créer un DataFrame pour comparaison
-    data = []
-    for run in runs:
-        from datetime import datetime
-
-        row = {
-            "run_id": run.info.run_id[:8],  # 8 premiers caractères
-            "status": run.info.status,
-            "start_time": datetime.fromtimestamp(run.info.start_time / 1000).strftime(
-                "%Y-%m-%d %H:%M"
-            ),
-        }
-
-        # Ajouter les métriques
-        for metric_name in ["cv_f1", "test_precision", "test_recall", "test_f1"]:
-            row[metric_name] = run.data.metrics.get(metric_name, None)
-
-        # Ajouter quelques hyperparamètres importants
-        for param_name in ["clf__n_estimators", "clf__max_depth", "clf__learning_rate"]:
-            param_value = run.data.params.get(param_name, None)
-            if param_value:
-                try:
-                    row[param_name] = (
-                        float(param_value)
-                        if "." in str(param_value)
-                        else int(param_value)
-                    )
-                except:
-                    row[param_name] = param_value
-
-        data.append(row)
-
-    # Créer DataFrame
-    df = pd.DataFrame(data)
-
-    # Afficher le tableau
-    print("📈 Comparaison des modèles :")
-    print("=" * 120)
-    pd.set_option("display.max_columns", None)
-    pd.set_option("display.width", 120)
-    print(df.to_string(index=False))
-    print("=" * 120)
-
-    # Statistiques
-    print(f"\n📊 Statistiques :")
-    if "cv_f1" in df.columns:
-        print(f"   CV F1 moyen     : {df['cv_f1'].mean():.4f}")
-        print(f"   CV F1 max       : {df['cv_f1'].max():.4f}")
-        print(f"   CV F1 min       : {df['cv_f1'].min():.4f}")
-        print(f"   Écart-type      : {df['cv_f1'].std():.4f}")
-
-    # Meilleur run
-    if "cv_f1" in df.columns:
-        best_idx = df["cv_f1"].idxmax()
-        best_run = df.iloc[best_idx]
-        print(f"\n🏆 Meilleur run : {best_run['run_id']}")
-        print(f"   CV F1 : {best_run['cv_f1']:.4f}")
-
-    return df
-
-
-def plot_metrics_comparison(experiment_name="Default"):
-    """Génère un graphique de comparaison (nécessite matplotlib)."""
-    try:
-        import matplotlib.pyplot as plt
-
-        experiment = client.get_experiment_by_name(experiment_name)
-        if not experiment:
-            return
-
-        runs = client.search_runs(
-            experiment_ids=[experiment.experiment_id], order_by=["start_time ASC"]
-        )
-
-        # Extraire les données
-        run_names = [f"Run {i + 1}" for i in range(len(runs))]
-        cv_f1_scores = [run.data.metrics.get("cv_f1", 0) for run in runs]
-        test_f1_scores = [run.data.metrics.get("test_f1", 0) for run in runs]
-
-        # Créer le graphique
-        fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
-
-        x = range(len(runs))
-        width = 0.35
-
-        ax.bar(
-            [i - width / 2 for i in x], cv_f1_scores, width, label="CV F1", alpha=0.8
-        )
-        ax.bar(
-            [i + width / 2 for i in x],
-            test_f1_scores,
-            width,
-            label="Test F1",
-            alpha=0.8,
-        )
-
-        ax.set_xlabel("Runs")
-        ax.set_ylabel("F1 Score")
-        ax.set_title(f"Comparaison des F1 scores - Expérience: {experiment_name}")
-        ax.set_xticks(x)
-        ax.set_xticklabels(run_names, rotation=45)
-        ax.legend()
-        ax.grid(axis="y", alpha=0.3)
-
-        plt.tight_layout()
-        plt.savefig("mlflow_comparison.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
-        print(f"\n📊 Graphique sauvegardé : mlflow_comparison.png")
-
-    except ImportError:
-        print("\n⚠️  matplotlib non installé, graphique non généré")
-        print("   Installation : pip install matplotlib")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Comparer tous les runs
-    df = compare_all_runs("Default")
-
-    if df is not None:
-        # Générer un graphique
-        plot_metrics_comparison("Default")
-
-        print(f"\n💡 Conseils :")
-        print(f"   - Les runs avec CV F1 élevé sont de meilleurs candidats")
-        print(
-            f"   - Vérifier que test_f1 est cohérent avec cv_f1 (pas de surapprentissage)"
-        )
-        print(
-            f"   - Favoriser les modèles avec moins de paramètres si performances similaires"
-        )

examples/03_model_registry.py

@@ -1,205 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Exemple 3 : Gérer le Model Registry (versions, stages, promotion)
-Usage: python examples/03_model_registry.py
-"""
-import mlflow
-from mlflow.tracking import MlflowClient
-
-# Configuration
-mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
-client = MlflowClient()
-
-
-def list_registered_models():
-    """Liste tous les modèles enregistrés dans le Registry."""
-
-    print("📦 Modèles enregistrés dans le Model Registry :\n")
-
-    models = client.search_registered_models()
-
-    if not models:
-        print("❌ Aucun modèle enregistré")
-        return []
-
-    for rm in models:
-        print(f"🔹 {rm.name}")
-        print(f"   Description : {rm.description or 'N/A'}")
-        print(f"   Création    : {rm.creation_timestamp}")
-        print(f"   Versions    : {len(rm.latest_versions)}")
-
-        # Lister les versions
-        versions = client.search_model_versions(f"name='{rm.name}'")
-        for mv in versions:
-            stage = mv.current_stage
-            emoji = (
-                "🚀" if stage == "Production" else "🧪" if stage == "Staging" else "📝"
-            )
-            print(f"      {emoji} Version {mv.version} - {stage}")
-            print(f"         Run ID: {mv.run_id}")
-            print(f"         Source: {mv.source}")
-        print()
-
-    return models
-
-
-def get_model_details(model_name="XGBoost_Employee_Turnover"):
-    """Affiche les détails d'un modèle spécifique."""
-
-    print(f"🔍 Détails du modèle '{model_name}' :\n")
-
-    try:
-        # Récupérer les infos du modèle
-        rm = client.get_registered_model(model_name)
-
-        from datetime import datetime
-
-        print(f"📦 Informations générales :")
-        print(f"   Nom         : {rm.name}")
-        print(f"   Description : {rm.description or 'N/A'}")
-        print(
-            f"   Création    : {datetime.fromtimestamp(rm.creation_timestamp / 1000).strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}"
-        )
-        print(
-            f"   Dernière MAJ: {datetime.fromtimestamp(rm.last_updated_timestamp / 1000).strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}"
-        )
-
-        # Lister toutes les versions
-        versions = client.search_model_versions(f"name='{model_name}'")
-
-        print(f"\n📊 Versions ({len(versions)}) :")
-        print(f"{'Version':<10} {'Stage':<15} {'Run ID':<35} {'Date':<20}")
-        print("-" * 85)
-
-        for mv in sorted(versions, key=lambda v: int(v.version), reverse=True):
-            date_str = datetime.fromtimestamp(mv.creation_timestamp / 1000).strftime(
-                "%Y-%m-%d %H:%M"
-            )
-            print(
-                f"{mv.version:<10} {mv.current_stage:<15} {mv.run_id:<35} {date_str:<20}"
-            )
-
-        # Afficher la version en production
-        prod_versions = [v for v in versions if v.current_stage == "Production"]
-        if prod_versions:
-            print(f"\n🚀 Version en production : {prod_versions[0].version}")
-        else:
-            print(f"\n⚠️  Aucune version en production")
-
-        return rm
-
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Erreur : {e}")
-        return None
-
-
-def promote_model(model_name, version, stage="Staging"):
-    """
-    Promouvoir une version de modèle vers un stage.
-
-    Args:
-        model_name: Nom du modèle
-        version: Numéro de version
-        stage: "Staging", "Production", ou "Archived"
-    """
-
-    print(f"🔄 Promotion du modèle '{model_name}' v{version} → {stage}...")
-
-    try:
-        # Transition vers le nouveau stage
-        client.transition_model_version_stage(
-            name=model_name,
-            version=version,
-            stage=stage,
-            archive_existing_versions=True,  # Archive les anciennes versions du même stage
-        )
-
-        print(f"✅ Modèle promu avec succès !")
-        print(f"   {model_name} v{version} est maintenant en {stage}")
-
-        # Afficher l'état mis à jour
-        mv = client.get_model_version(model_name, version)
-        print(f"   Status : {mv.status}")
-
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Erreur lors de la promotion : {e}")
-
-
-def load_model_from_registry(
-    model_name="XGBoost_Employee_Turnover", stage="Production"
-):
-    """Charge un modèle depuis le Registry."""
-
-    print(f"📦 Chargement du modèle '{model_name}' ({stage})...\n")
-
-    model_uri = f"models:/{model_name}/{stage}"
-
-    try:
-        model = mlflow.sklearn.load_model(model_uri)
-        print(f"✅ Modèle chargé avec succès")
-        print(f"   URI  : {model_uri}")
-        print(f"   Type : {type(model).__name__}")
-
-        return model
-
-    except mlflow.exceptions.MlflowException as e:
-        print(f"⚠️  Aucun modèle en {stage}")
-        print(f"   Essai avec 'latest'...")
-
-        # Fallback sur latest
-        model_uri = f"models:/{model_name}/latest"
-        model = mlflow.sklearn.load_model(model_uri)
-        print(f"✅ Dernière version chargée")
-
-        return model
-
-
-def demo_workflow():
-    """Démo du workflow complet de gestion des modèles."""
-
-    print("=" * 80)
-    print("🎯 DEMO - Workflow Model Registry")
-    print("=" * 80 + "\n")
-
-    # 1. Lister les modèles
-    print("1️⃣  Liste des modèles\n")
-    models = list_registered_models()
-
-    if not models:
-        print("⚠️  Aucun modèle trouvé. Exécute d'abord un training avec MLflow.")
-        return
-
-    # 2. Détails du premier modèle
-    model_name = models[0].name
-    print("\n" + "=" * 80)
-    print(f"2️⃣  Détails du modèle '{model_name}'\n")
-    get_model_details(model_name)
-
-    # 3. Exemple de promotion (commenté pour ne pas modifier l'état)
-    print("\n" + "=" * 80)
-    print("3️⃣  Promotion d'un modèle\n")
-    print("💡 Pour promouvoir la version 1 en Production :")
-    print(f"   promote_model('{model_name}', version=1, stage='Production')")
-    print("   (Décommente dans le code pour exécuter)")
-
-    # Décommente cette ligne pour promouvoir réellement :
-    # promote_model(model_name, version=1, stage="Production")
-
-    # 4. Charger un modèle
-    print("\n" + "=" * 80)
-    print("4️⃣  Chargement d'un modèle\n")
-
-    # Essayer de charger depuis Production
-    try:
-        model = load_model_from_registry(model_name, "Production")
-    except:
-        print("⚠️  Aucun modèle en Production, chargement de 'latest'")
-        model = load_model_from_registry(model_name, "None")
-
-    print("\n" + "=" * 80)
-    print("✅ Demo terminée !")
-    print("=" * 80)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo_workflow()

examples/README.md

@@ -1,111 +0,0 @@
-# 📚 Exemples MLflow
-
-Ce dossier contient des exemples pratiques pour utiliser MLflow dans le projet.
-
-## 🚀 Exemples disponibles
-
-### 1. Trouver le meilleur modèle
-```bash
-python examples/01_find_best_model.py
-```
-**Ce qu'il fait** :
-- Liste les 5 meilleurs runs selon une métrique (cv_f1)
-- Affiche les hyperparamètres et métriques du meilleur
-- Charge le modèle pour vérifier qu'il fonctionne
-
-**Utilisation** : Parfait pour identifier quel modèle utiliser dans ton API
-
----
-
-### 2. Comparer plusieurs modèles
-```bash
-python examples/02_compare_models.py
-```
-**Ce qu'il fait** :
-- Compare tous les runs d'une expérience
-- Affiche un tableau avec métriques et hyperparamètres
-- Génère un graphique de comparaison (si matplotlib installé)
-- Calcule des statistiques (moyenne, max, min, écart-type)
-
-**Utilisation** : Pour analyser tes expériences d'hyperparameter tuning
-
----
-
-### 3. Gérer le Model Registry
-```bash
-python examples/03_model_registry.py
-```
-**Ce qu'il fait** :
-- Liste tous les modèles enregistrés
-- Affiche les versions et leurs stages
-- Démontre comment promouvoir un modèle
-- Charge un modèle depuis le Registry
-
-**Utilisation** : Workflow de versioning pour la production
-
----
-
-## 📖 Guide complet
-
-Consulte `docs/mlflow_guide.md` pour :
-- Architecture MLflow complète
-- Intégration API FastAPI/Flask
-- Best practices
-- Workflow de retraining
-
-## 🎯 Workflow recommandé
-
-```bash
-# 1. Entraîner plusieurs modèles
-MLFLOW_TRACKING_URI=sqlite:///mlflow.db python tests/test_mlflow_quick.py
-
-# 2. Trouver le meilleur
-python examples/01_find_best_model.py
-
-# 3. Comparer tous les runs
-python examples/02_compare_models.py
-
-# 4. Gérer le Registry
-python examples/03_model_registry.py
-
-# 5. Promouvoir en production (dans le code Python)
-from mlflow.tracking import MlflowClient
-client = MlflowClient()
-client.transition_model_version_stage(
-    name="XGBoost_Employee_Turnover",
-    version=1,
-    stage="Production"
-)
-```
-
-## 🔗 Intégration API
-
-Une fois le meilleur modèle identifié :
-
-```python
-import mlflow
-
-# Option A : Charger par run_id
-model = mlflow.sklearn.load_model("runs:/RUN_ID/model")
-
-# Option B : Charger depuis le Registry
-model = mlflow.sklearn.load_model("models:/XGBoost_Employee_Turnover/Production")
-
-# Prédiction
-predictions = model.predict(X_new)
-```
-
-## 💡 Tips
-
-- **Métrique principale** : `cv_f1` (F1-score en cross-validation)
-- **Métriques secondaires** : `test_precision`, `test_recall`, `test_f1`
-- **Vérifier** : Que test_f1 ≈ cv_f1 (pas de surapprentissage)
-- **Favoriser** : Modèles simples si performances similaires
-
-## 🌐 MLflow UI
-
-Pour visualiser graphiquement :
-```bash
-mlflow ui --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --port 5000
-```
-Puis ouvre http://localhost:5000

main.py

@@ -1,176 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Pipeline principal d'entraînement du modèle Employee Turnover.
-
-Ce script enchaîne:
-1. Chargement et préprocessing des données
-2. Entraînement du modèle XGBoost avec RandomizedSearchCV et SMOTE
-3. Logging des résultats dans MLflow (params, metrics, artifacts, model)
-4. Sauvegarde des encoders et scaler pour utilisation future
-
-Usage:
-    python main.py
-
-Le modèle et les artifacts sont enregistrés dans MLflow pour:
-- Suivi des expérimentations
-- Reproductibilité
-    Déploiement via Model Registry
-"""
-from pathlib import Path
-
-import joblib
-import mlflow
-import mlflow.sklearn
-
-from ml_model.preprocess import preprocess_data
-from ml_model.train_model import train_model
-
-
-def main():
-    """Pipeline principal d'entraînement."""
-    print("=" * 80)
-    print("🚀 PIPELINE D'ENTRAÎNEMENT - Employee Turnover Prediction")
-    print("=" * 80)
-    print()
-
-    # Configuration MLflow
-    mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
-    mlflow.set_experiment("Employee_Turnover_Training")
-
-    print("📊 Configuration MLflow:")
-    print(f"   Tracking URI: {mlflow.get_tracking_uri()}")
-    print("   Experiment: Employee_Turnover_Training")
-    print()
-
-    # Chemins des données
-    data_paths = {
-        "sondage_path": "data/extrait_sondage.csv",
-        "eval_path": "data/extrait_eval.csv",
-        "sirh_path": "data/extrait_sirh.csv",
-    }
-
-    # Vérifier que les fichiers existent
-    for name, path in data_paths.items():
-        if not Path(path).exists():
-            raise FileNotFoundError(f"❌ Fichier manquant: {path}")
-
-    print("✅ Fichiers de données trouvés")
-    print()
-
-    # ========================================================================
-    # ÉTAPE 1 : Préprocessing
-    # ========================================================================
-    print("1️⃣  PRÉPROCESSING")
-    print("-" * 80)
-
-    X, y, scaler, onehot_encoder, ordinal_encoder = preprocess_data(data_paths)
-
-    print(f"   Forme X: {X.shape}")
-    print(f"   Forme y: {y.shape}")
-    print(f"   Classes: {y.value_counts().to_dict()}")
-    print(f"   Ratio déséquilibre: {(y == 0).sum() / (y == 1).sum():.2f}:1")
-    print()
-
-    # ========================================================================
-    # ÉTAPE 2 : Entraînement avec MLflow tracking
-    # ========================================================================
-    print("2️⃣  ENTRAÎNEMENT")
-    print("-" * 80)
-
-    # Entraînement (déjà avec MLflow tracking dans train_model.py)
-    model, best_params, cv_f1 = train_model(X, y)
-
-    print("   ✅ Modèle entraîné")
-    print(f"   🏆 Meilleur F1 CV: {cv_f1:.4f}")
-    print()
-
-    # Récupérer le run actif pour sauvegarder les artifacts
-    active_run = mlflow.active_run()
-    if active_run is None:
-        # Si train_model a fermé le run, on en ouvre un nouveau
-        active_run = mlflow.start_run()
-        run_id = active_run.info.run_id
-        should_end_run = True
-    else:
-        run_id = active_run.info.run_id
-        should_end_run = False
-
-    # Log des infos dataset
-    mlflow.log_param("n_samples", len(X))
-    mlflow.log_param("n_features", X.shape[1])
-    mlflow.log_param("class_ratio", f"{(y == 0).sum()}:{(y == 1).sum()}")
-
-    # ========================================================================
-    # ÉTAPE 3 : Sauvegarde des artifacts (encoders, scaler)
-    # ========================================================================
-    print("3️⃣  SAUVEGARDE DES ARTIFACTS")
-    print("-" * 80)
-
-    # Créer dossier temporaire pour artifacts
-    artifacts_dir = Path("artifacts_temp")
-    artifacts_dir.mkdir(exist_ok=True)
-
-    # Sauvegarder scaler
-    scaler_path = artifacts_dir / "scaler.joblib"
-    joblib.dump(scaler, scaler_path)
-    mlflow.log_artifact(str(scaler_path), artifact_path="preprocessing")
-    print("   ✅ Scaler sauvegardé")
-
-    # Sauvegarder encoders (onehot et ordinal)
-    onehot_path = artifacts_dir / "onehot_encoder.joblib"
-    joblib.dump(onehot_encoder, onehot_path)
-    mlflow.log_artifact(str(onehot_path), artifact_path="preprocessing")
-
-    ordinal_path = artifacts_dir / "ordinal_encoder.joblib"
-    joblib.dump(ordinal_encoder, ordinal_path)
-    mlflow.log_artifact(str(ordinal_path), artifact_path="preprocessing")
-    print("   ✅ Encoders sauvegardés (OneHot + Ordinal)")
-
-    # Log git commit si disponible
-    try:
-        import subprocess
-
-        git_commit = (
-            subprocess.check_output(["git", "rev-parse", "HEAD"])
-            .strip()
-            .decode("utf-8")
-        )
-        mlflow.set_tag("git_commit", git_commit[:8])
-        print(f"   ✅ Git commit: {git_commit[:8]}")
-    except Exception:
-        pass
-
-    # Nettoyer artifacts temporaires
-    scaler_path.unlink()
-    onehot_path.unlink()
-    ordinal_path.unlink()
-    artifacts_dir.rmdir()
-
-    print()
-
-    # Fermer le run si on l'a ouvert
-    if should_end_run:
-        mlflow.end_run()
-
-    # ========================================================================
-    # RÉSUMÉ
-    # ========================================================================
-    print("=" * 80)
-    print("✅ ENTRAÎNEMENT TERMINÉ")
-    print("=" * 80)
-    print()
-    print(f"📊 Run ID: {run_id}")
-    print(f"🎯 F1 Score (CV): {cv_f1:.4f}")
-    print("📦 Artifacts sauvegardés dans MLflow")
-    print()
-    print("🌐 Pour visualiser les résultats:")
-    print("   ./scripts/start_mlflow.sh")
-    print("   ou: mlflow ui --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db")
-    print()
-    print("📝 Pour charger le modèle:")
-    print(f"   model = mlflow.sklearn.load_model('runs:/{run_id}/model')")
-    print()
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

ml_model/preprocess.py

@@ -1,125 +0,0 @@
-import numpy as np
-import pandas as pd
-from scipy import stats
-from scipy.stats.mstats import winsorize
-from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, OrdinalEncoder, StandardScaler
-
-
-def load_raw_data(
-    sondage_path="../raw_data/extrait_sondage.csv",
-    eval_path="../raw_data/extrait_eval.csv",
-    sirh_path="../raw_data/extrait_sirh.csv",
-):
-    """Charge et merge raw data (comme exploration.py/preparation.py)."""
-    sondage = pd.read_csv(sondage_path)
-    eval_df = pd.read_csv(eval_path)
-    sirh = pd.read_csv(sirh_path)
-    # Nettoyage initial (comme exploration.py)
-    eval_df["augementation_salaire_precedente"] = eval_df[
-        "augementation_salaire_precedente"
-    ].apply(lambda x: float(str(x).replace(" %", "")) if isinstance(x, str) else x)
-    eval_df["employee_id"] = eval_df["eval_number"].apply(
-        lambda x: int(str(x).replace("E_", "")) if isinstance(x, str) else x
-    )
-    sondage["employee_id"] = sondage["code_sondage"].apply(
-        lambda x: int(x) if isinstance(x, (str, int)) else None
-    )
-    # Merge (assume sur employee_id ; ajuste si clé diff.)
-    central_df = pd.merge(sondage, eval_df, on="employee_id", how="inner")
-    central_df = pd.merge(
-        central_df, sirh, left_on="employee_id", right_on="id_employee", how="inner"
-    )
-    central_df.drop(
-        ["code_sondage", "eval_number", "id_employee", "employee_id"],
-        axis=1,
-        inplace=True,
-        errors="ignore",
-    )
-    return central_df
-
-
-def preprocess_data(raw_data_paths=None):
-    """
-    Pipeline complet : Nettoyage, engineering, encoding, scaling (de preparation/improvement.py).
-    Retourne X (features), y (binaire), scaler (pour inférence API).
-    Choix : Sans PCA pour interprétabilité ; winsorize outliers (1%) ; OneHot cat. non-ordonnées.
-    """
-    if raw_data_paths:
-        central_df = load_raw_data(**raw_data_paths)
-    else:
-        central_df = pd.read_csv("../output/central_df.csv")  # Si pré-fusionné
-
-    # Nettoyage (duplicatas, constantes, outliers)
-    central_df.drop_duplicates(inplace=True)
-    columns_to_drop = (
-        ["ayant_enfants"] if len(central_df["ayant_enfants"].unique()) == 1 else []
-    )  # Constante
-    central_df.drop(columns=columns_to_drop, inplace=True)
-    quantitative_cols = central_df.select_dtypes(include=["int64", "float64"]).columns
-    for col in quantitative_cols:
-        if (
-            central_df[col].std() > 0
-            and np.sum(np.abs(stats.zscore(central_df[col])) > 3) > 0
-        ):
-            central_df[col] = winsorize(central_df[col], limits=[0.01, 0.01])
-
-    # Engineering (comme improvement.py : ratios, moyennes ; +1 évite div0)
-    central_df["revenu_par_anciennete"] = central_df["revenu_mensuel"] / (
-        central_df["annees_dans_l_entreprise"] + 1
-    )
-    central_df["experience_par_anciennete"] = central_df["annee_experience_totale"] / (
-        central_df["annees_dans_l_entreprise"] + 1
-    )
-    central_df["satisfaction_moyenne"] = central_df[
-        [
-            "satisfaction_employee_environnement",
-            "satisfaction_employee_nature_travail",
-            "satisfaction_employee_equipe",
-            "satisfaction_employee_equilibre_pro_perso",
-        ]
-    ].mean(axis=1)
-    # Autres (ajoute si pertinents via SHAP : e.g., 'promo_par_anciennete')
-    central_df["promo_par_anciennete"] = central_df[
-        "annees_depuis_la_derniere_promotion"
-    ] / (central_df["annees_dans_l_entreprise"] + 1)
-
-    # Encoding (catégorielles : OneHot non-ord., Ordinal ord.)
-    cat_non_ord = ["genre", "statut_marital", "departement", "poste", "domaine_etude"]
-    onehot = OneHotEncoder(sparse_output=False, handle_unknown="ignore")
-    encoded_non_ord = pd.DataFrame(
-        onehot.fit_transform(central_df[cat_non_ord]),
-        columns=onehot.get_feature_names_out(cat_non_ord),
-    )
-    cat_ord = ["frequence_deplacement"]  # Ordinal : Aucun=0, Occasionnel=1, Frequent=2
-    ordinal = OrdinalEncoder(categories=[["Aucun", "Occasionnel", "Frequent"]])
-    encoded_ord = pd.DataFrame(
-        ordinal.fit_transform(central_df[cat_ord]), columns=cat_ord
-    )
-
-    # Assemblage
-    engineered_cols = [
-        "revenu_par_anciennete",
-        "experience_par_anciennete",
-        "satisfaction_moyenne",
-        "promo_par_anciennete",
-    ]
-    df_engineered = pd.concat(
-        [
-            central_df[quantitative_cols],
-            central_df[engineered_cols],
-            encoded_non_ord,
-            encoded_ord,
-            central_df["a_quitte_l_entreprise"],
-        ],
-        axis=1,
-    )  # Inclut cible
-
-    # Scaling (quantitatives + ordinal + engineered)
-    cols_to_scale = quantitative_cols.tolist() + engineered_cols + cat_ord
-    scaler = StandardScaler()
-    df_engineered[cols_to_scale] = scaler.fit_transform(df_engineered[cols_to_scale])
-
-    # Séparation X/y
-    y = (df_engineered["a_quitte_l_entreprise"] == "Oui").astype(int)
-    X = df_engineered.drop("a_quitte_l_entreprise", axis=1)
-    return X, y, scaler, onehot, ordinal  # Retourne encoders/scaler pour inférence API

ml_model/train_model.py

@@ -1,85 +0,0 @@
-import mlflow
-import mlflow.sklearn
-from imblearn.over_sampling import SMOTE
-from imblearn.pipeline import Pipeline as ImbPipeline
-from scipy.stats import randint, uniform
-from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
-from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, train_test_split
-from xgboost import XGBClassifier
-
-
-def train_model(X, y):
-    """
-    Train/tune XGBoost avec SMOTE (de optimisation.py/improvement.py).
-    Retourne best_model, best_params, cv_f1.
-    Choix : RandomizedSearch (efficace large grille) ; SMOTE in-pipeline (gère CV) ; F1 scoring (déséquilibre).
-    """
-    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
-        X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
-    )
-    ratio = sum(y == 0) / sum(y == 1)
-
-    pipeline = ImbPipeline(
-        [("sampler", SMOTE(random_state=42)), ("clf", XGBClassifier(random_state=42))]
-    )
-    param_dist = {
-        "clf__max_depth": randint(3, 15),
-        "clf__n_estimators": randint(100, 1000),
-        "clf__learning_rate": uniform(0.001, 0.5),
-        "clf__subsample": uniform(0.4, 0.6),
-        "clf__reg_alpha": uniform(0, 3),
-        "clf__gamma": uniform(0, 10),
-        "clf__colsample_bytree": uniform(0.5, 0.5),
-        "clf__min_child_weight": randint(1, 15),
-        "clf__scale_pos_weight": uniform(1, ratio),
-        "clf__tree_method": ["auto", "hist"],  # CPU
-    }
-
-    random = RandomizedSearchCV(
-        pipeline,
-        param_dist,
-        n_iter=1000,
-        cv=5,
-        scoring="f1",
-        n_jobs=-1,
-        random_state=42,
-    )
-
-    # Ajout MLflow : Encapsule training pour tracking auto (./mlruns)
-    with mlflow.start_run(run_name="XGBoost_Tuning"):
-        random.fit(X_train, y_train)
-
-        best_model = random.best_estimator_  # type: ignore[assignment]
-        best_params = random.best_params_
-        cv_f1 = random.best_score_
-
-        mlflow.log_params(
-            best_params
-        )  # Choix : Log tous hyperparams pour reproductibilité.
-        mlflow.log_metric(
-            "cv_f1", cv_f1
-        )  # Choix : Métrique clé (F1 CV pour déséquilibre).
-
-        y_pred = best_model.predict(X_test)  # type: ignore[attr-defined]
-        report = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True)  # type: ignore[arg-type]
-
-        # Type ignore car classification_report avec output_dict=True retourne dict, pas str
-        mlflow.log_metric("test_precision", float(report["1"]["precision"]))  # type: ignore[index]
-        mlflow.log_metric("test_recall", float(report["1"]["recall"]))  # type: ignore[index]
-        mlflow.log_metric("test_f1", float(report["1"]["f1-score"]))  # type: ignore[index]
-
-        # Log model et récupère URI pour l'enregistrement
-        model_info = mlflow.sklearn.log_model(best_model, "model")  # type: ignore[attr-defined]
-
-        # Enregistre dans Model Registry pour apparaître dans la page "Models"
-        mlflow.register_model(
-            model_uri=model_info.model_uri, name="XGBoost_Employee_Turnover"
-        )
-
-        # Éval test (pédagogique)
-        print("Meilleurs params:", best_params)
-        print("Meilleur CV F1:", cv_f1)
-        print(classification_report(y_test, y_pred))
-        print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
-
-    return best_model, best_params, cv_f1

pyproject.toml

@@ -1,28 +0,0 @@
-[tool.poetry]
-name = "oc-p5"
-version = "0.1.0"
-description = "Projet OpenClassRoom - Modèle ML de prédiction du turnover avec MLflow"
-authors = ["chaton59 <v.trouillez@gmail.com>"]
-readme = "README.md"
-packages = [{include = "ml_model"}]
-
-[tool.poetry.dependencies]
-python = "^3.12"
-mlflow = "^3.8.0"
-scikit-learn = "1.6.1"
-imbalanced-learn = "0.13.0"
-xgboost = "^2.1.0"
-scipy = "^1.14.0"
-numpy = "^2.0.0"
-pandas = "^2.2.0"
-joblib = "^1.4.0"
-
-[tool.poetry.group.dev.dependencies]
-pytest = "^9.0.0"
-pytest-cov = "^7.0.0"
-black = "^25.0.0"
-flake8 = "^7.0.0"
-
-[build-system]
-requires = ["poetry-core>=1.9.0"]
-build-backend = "poetry.core.masonry.api"

scripts/fix_lint.py

@@ -1,68 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Script pour corriger automatiquement les problèmes de lint du projet.
-Usage: python scripts/fix_lint.py
-"""
-import subprocess
-import sys
-from pathlib import Path
-
-
-def run_command(cmd, description):
-    """Exécute une commande et affiche le résultat."""
-    print(f"\n{'=' * 60}")
-    print(f"🔧 {description}")
-    print(f"{'=' * 60}")
-
-    result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True)
-
-    if result.stdout:
-        print(result.stdout)
-    if result.stderr:
-        print(result.stderr, file=sys.stderr)
-
-    return result.returncode
-
-
-def main():
-    """Corrige tous les problèmes de lint."""
-    project_root = Path(__file__).parent.parent
-
-    print(f"📁 Projet : {project_root}")
-
-    # 1. Formater avec Black
-    returncode = run_command(
-        f"cd {project_root} && .venv/bin/black ml_model/ tests/ examples/ --line-length 88",
-        "Formatage avec Black",
-    )
-
-    # 2. Trier les imports avec isort
-    returncode += run_command(
-        f"cd {project_root} && .venv/bin/python -m isort ml_model/ tests/ examples/ --profile black",
-        "Tri des imports avec isort",
-    )
-
-    # 3. Vérifier avec Flake8
-    returncode += run_command(
-        f"cd {project_root} && .venv/bin/python -m flake8 ml_model/ tests/ examples/ --max-line-length=88 --extend-ignore=E203,W503",
-        "Vérification avec Flake8",
-    )
-
-    # 4. Lancer les tests
-    returncode += run_command(
-        f"cd {project_root} && .venv/bin/python -m pytest tests/test_basic.py -v",
-        "Exécution des tests",
-    )
-
-    print(f"\n{'=' * 60}")
-    if returncode == 0:
-        print("✅ Tous les checks passent !")
-    else:
-        print("⚠️  Certains problèmes subsistent. Vérifiez les logs ci-dessus.")
-    print(f"{'=' * 60}\n")
-
-    return returncode
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    sys.exit(main())

scripts/register_model_to_hf.py

@@ -1,185 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Script pour enregistrer le modèle MLflow dans Hugging Face Hub.
-
-Usage:
-    python scripts/register_model_to_hf.py
-
-Prérequis:
-    - HF_TOKEN configuré dans l'environnement ou .env
-    - Modèle entraîné dans MLflow
-"""
-import os
-import shutil
-from pathlib import Path
-
-import mlflow
-import mlflow.sklearn
-from huggingface_hub import HfApi, login
-
-
-def register_model_to_hf(
-    run_id: str,
-    hf_repo_id: str = "ASI-Engineer/employee-turnover-model",
-    model_name: str = "Employee_Turnover_XGBoost",
-):
-    """
-    Enregistre le modèle MLflow dans le Model Registry puis l'exporte vers HF Hub.
-
-    Args:
-        run_id: ID du run MLflow contenant le meilleur modèle
-        hf_repo_id: Repository Hugging Face (format: username/repo-name)
-        model_name: Nom du modèle dans MLflow Model Registry
-    """
-    print("=" * 80)
-    print("🚀 ENREGISTREMENT DU MODÈLE DANS HUGGING FACE HUB")
-    print("=" * 80)
-    print()
-
-    # Configuration MLflow
-    mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
-
-    # 1. Enregistrer dans MLflow Model Registry
-    print("📦 Étape 1: Enregistrement dans MLflow Model Registry...")
-    model_uri = f"runs:/{run_id}/model"
-
-    try:
-        # Créer ou mettre à jour le modèle dans le registry
-        model_version = mlflow.register_model(model_uri, model_name)
-        print(f"   ✅ Modèle enregistré: {model_name} version {model_version.version}")
-        print(f"   📍 Run ID: {run_id}")
-    except Exception as e:
-        print(f"   ℹ️  Modèle déjà enregistré ou erreur: {e}")
-        model_version = None
-
-    print()
-
-    # 2. Charger le modèle
-    print("📥 Étape 2: Chargement du modèle depuis MLflow...")
-    # Essayer depuis le Model Registry d'abord
-    try:
-        model = mlflow.sklearn.load_model(f"models:/{model_name}/latest")
-        print(f"   ✅ Modèle chargé depuis Model Registry: {model_name}")
-    except Exception:
-        # Fallback: charger depuis le run
-        model = mlflow.sklearn.load_model(model_uri)
-        print(f"   ✅ Modèle chargé depuis run: {run_id[:8]}")
-    print(f"   📦 Type: {type(model).__name__}")
-    print()
-
-    # 3. Exporter vers dossier temporaire
-    print("💾 Étape 3: Export du modèle...")
-    export_dir = Path("./model_export")
-    export_dir.mkdir(exist_ok=True)
-
-    # Sauvegarder le modèle au format MLflow
-    mlflow.sklearn.save_model(model, str(export_dir / "model"))
-
-    # Créer un README pour HF
-    readme_content = f"""---
-tags:
-- employee-turnover
-- xgboost
-- mlflow
-- classification
-library_name: scikit-learn
----
-
-# Employee Turnover Prediction Model
-
-Modèle XGBoost pour prédire le turnover des employés.
-
-## Métriques
-- **F1-Score**: Optimisé pour classes déséquilibrées
-- **Algorithme**: XGBoost avec SMOTE
-- **MLflow Run ID**: `{run_id}`
-
-## Utilisation
-
-```python
-import mlflow
-
-# Charger depuis Hugging Face Hub
-model = mlflow.sklearn.load_model("hf://{hf_repo_id}")
-
-# Prédiction
-predictions = model.predict(X)
-```
-
-## Preprocessing
-Les artifacts de preprocessing (scaler, encoders) sont disponibles dans MLflow.
-
-## Repository
-[GitHub - OC_P5](https://github.com/chaton59/OC_P5)
-"""
-
-    with open(export_dir / "README.md", "w", encoding="utf-8") as f:
-        f.write(readme_content)
-
-    print(f"   ✅ Modèle exporté vers: {export_dir}")
-    print()
-
-    # 4. Upload vers Hugging Face Hub
-    print("☁️  Étape 4: Upload vers Hugging Face Hub...")
-
-    # Login HF (utilise HF_TOKEN depuis env)
-    hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
-    if not hf_token:
-        print("   ⚠️  HF_TOKEN non trouvé dans l'environnement")
-        print(
-            "   💡 Conseil: Créez un token sur https://huggingface.co/settings/tokens"
-        )
-        print("   💡 Puis: export HF_TOKEN='your_token_here'")
-        return False
-
-    try:
-        login(token=hf_token, add_to_git_credential=False)
-        print("   ✅ Authentification Hugging Face réussie")
-
-        # Upload
-        api = HfApi()
-        api.create_repo(
-            repo_id=hf_repo_id, repo_type="model", exist_ok=True, private=False
-        )
-
-        api.upload_folder(
-            repo_id=hf_repo_id,
-            folder_path=str(export_dir),
-            repo_type="model",
-        )
-
-        print(f"   ✅ Modèle uploadé vers: https://huggingface.co/{hf_repo_id}")
-        print()
-
-        # Nettoyage
-        shutil.rmtree(export_dir)
-        print("   🧹 Dossier temporaire nettoyé")
-
-        return True
-
-    except Exception as e:
-        print(f"   ❌ Erreur lors de l'upload: {e}")
-        return False
-
-    finally:
-        print()
-        print("=" * 80)
-        print("✅ ENREGISTREMENT TERMINÉ")
-        print("=" * 80)
-        print()
-        print(f"🔗 Modèle disponible sur: https://huggingface.co/{hf_repo_id}")
-        print("📝 Pour utiliser dans app.py:")
-        print(f'   model = mlflow.sklearn.load_model("hf://{hf_repo_id}")')
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Utiliser le meilleur run (le plus récent avec modèle)
-    RUN_ID = "40e43c8e425345bab3d19f27eb8fe5d8"
-
-    success = register_model_to_hf(
-        run_id=RUN_ID, hf_repo_id="ASI-Engineer/employee-turnover-model"
-    )
-
-    if not success:
-        print("\n⚠️  Enregistrement incomplet. Vérifiez HF_TOKEN.")
-        exit(1)

scripts/start_mlflow.sh

@@ -1,62 +0,0 @@
-#!/bin/bash
-# Script pour démarrer MLflow UI et ouvrir le navigateur
-# Usage: ./scripts/start_mlflow.sh
-
-set -e
-
-echo "🔍 Vérification du port 5000..."
-
-# Tuer tous les processus MLflow
-pkill -9 -f "mlflow ui" 2>/dev/null || true
-
-# Tuer le port 5000 si occupé
-if lsof -Pi :5000 -sTCP:LISTEN -t >/dev/null 2>&1; then
-    echo "⚠️  Port 5000 occupé, arrêt des processus..."
-    kill -9 $(lsof -t -i:5000) 2>/dev/null || true
-    sleep 2
-fi
-
-echo "✅ Port 5000 libre"
-echo ""
-echo "🚀 Démarrage de MLflow UI..."
-echo "   Backend: sqlite:///mlflow.db"
-echo "   Port: 5000"
-echo ""
-
-# Démarrer MLflow UI en arrière-plan
-nohup .venv/bin/mlflow ui --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --port 5000 > mlflow_ui.log 2>&1 &
-
-# Attendre que le serveur soit prêt
-echo "⏳ Attente du démarrage du serveur..."
-sleep 3
-
-# Vérifier que le serveur est bien lancé
-if curl -s http://localhost:5000 > /dev/null 2>&1; then
-    echo "✅ MLflow UI démarré avec succès !"
-    echo ""
-    echo "📊 Interface accessible sur: http://localhost:5000"
-    echo "📝 Logs disponibles dans: mlflow_ui.log"
-    echo ""
-    echo "🌐 Ouverture du navigateur..."
-    
-    # Ouvrir le navigateur selon l'OS
-    if command -v xdg-open > /dev/null; then
-        xdg-open http://localhost:5000
-    elif command -v gnome-open > /dev/null; then
-        gnome-open http://localhost:5000
-    elif command -v open > /dev/null; then
-        open http://localhost:5000
-    else
-        echo "⚠️  Impossible d'ouvrir automatiquement le navigateur"
-        echo "   Ouvrez manuellement: http://localhost:5000"
-    fi
-    
-    echo ""
-    echo "💡 Pour arrêter MLflow UI:"
-    echo "   pkill -f 'mlflow ui'"
-    echo "   ou: fuser -k 5000/tcp"
-else
-    echo "❌ Erreur: MLflow UI n'a pas démarré correctement"
-    echo "   Consultez mlflow_ui.log pour plus de détails"
-    exit 1
-fi

tests/conftest.py

@@ -1,8 +0,0 @@
-"""Configuration pytest pour ajouter le dossier racine au PYTHONPATH."""
-
-import sys
-from pathlib import Path
-
-# Ajouter le dossier racine du projet au PYTHONPATH
-project_root = Path(__file__).parent.parent
-sys.path.insert(0, str(project_root))

tests/test_basic.py

@@ -1,31 +0,0 @@
-"""Tests basiques pour le pipeline ML."""
-
-from pathlib import Path
-
-
-def test_pipeline_placeholder():
-    """Test basique pour CI/CD."""
-    assert True
-
-
-def test_data_files_exist():
-    """Vérifie que les fichiers de données existent."""
-    data_dir = Path("data")
-    assert (data_dir / "extrait_sondage.csv").exists()
-    assert (data_dir / "extrait_eval.csv").exists()
-    assert (data_dir / "extrait_sirh.csv").exists()
-
-
-def test_preprocess_imports():
-    """Vérifie que les imports ML fonctionnent."""
-    from ml_model.preprocess import load_raw_data, preprocess_data
-
-    assert preprocess_data is not None
-    assert load_raw_data is not None
-
-
-def test_train_imports():
-    """Vérifie que le module d'entraînement s'importe."""
-    from ml_model.train_model import train_model
-
-    assert train_model is not None

tests/test_mlflow_local.py

@@ -1,54 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Script de test local pour train_model.py avec MLflow.
-Utilise preprocess_data pour charger et préparer les données.
-"""
-import os
-
-import mlflow
-
-from ml_model.preprocess import preprocess_data
-from ml_model.train_model import train_model
-
-# Configure MLflow pour utiliser SQLite (nécessaire pour Model Registry)
-mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("🔄 Chargement et prétraitement des données...")
-    # Chemins des fichiers de données
-    data_paths = {
-        "sondage_path": "data/extrait_sondage.csv",
-        "eval_path": "data/extrait_eval.csv",
-        "sirh_path": "data/extrait_sirh.csv",
-    }
-
-    X, y, scaler, onehot, ordinal = preprocess_data(raw_data_paths=data_paths)
-    print(f"✅ Données prétraitées :")
-    print(f"   X shape: {X.shape}, y shape: {y.shape}")
-    print(f"   Distribution y: {y.value_counts().to_dict()}")
-
-    print("\n🚀 Lancement de l'entraînement avec MLflow tracking...")
-    print("   (Cela peut prendre quelques minutes avec n_iter=1000...)\n")
-
-    best_model, best_params, cv_f1 = train_model(X, y)
-
-    print(f"\n✅ Entraînement terminé !")
-    print(f"   CV F1-score: {cv_f1:.4f}")
-
-    print("\n📁 Vérification des artifacts MLflow dans ./mlruns :")
-    if os.path.exists("./mlruns"):
-        for root, dirs, files in os.walk("./mlruns"):
-            level = root.replace("./mlruns", "").count(os.sep)
-            indent = " " * 2 * level
-            print(f"{indent}{os.path.basename(root)}/")
-            subindent = " " * 2 * (level + 1)
-            for file in files[:5]:  # Limite à 5 fichiers par dossier
-                print(f"{subindent}{file}")
-            if len(files) > 5:
-                print(f"{subindent}... ({len(files) - 5} autres fichiers)")
-    else:
-        print("   ⚠️ Dossier ./mlruns non trouvé")
-
-    print("\n💡 Pour visualiser les runs MLflow, exécutez :")
-    print("   mlflow ui")
-    print("   Puis ouvrez http://localhost:5000 dans votre navigateur")

tests/test_mlflow_quick.py

@@ -1,130 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Test rapide MLflow avec n_iter=10 au lieu de 1000.
-"""
-import os
-
-import mlflow
-from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
-
-from ml_model.preprocess import preprocess_data
-from ml_model.train_model import train_model
-
-# Configure MLflow pour utiliser SQLite (nécessaire pour Model Registry)
-mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
-
-# Patch temporaire pour test rapide
-import ml_model.train_model as train_module
-
-original_train = train_module.train_model
-
-
-def quick_train(X, y):
-    """Version rapide avec n_iter=10"""
-    import mlflow
-    import mlflow.sklearn
-    from imblearn.over_sampling import SMOTE
-    from imblearn.pipeline import Pipeline as ImbPipeline
-    from scipy.stats import randint, uniform
-    from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
-    from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, train_test_split
-    from xgboost import XGBClassifier
-
-    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
-        X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
-    )
-    ratio = sum(y == 0) / sum(y == 1)
-
-    pipeline = ImbPipeline(
-        [("sampler", SMOTE(random_state=42)), ("clf", XGBClassifier(random_state=42))]
-    )
-    param_dist = {
-        "clf__max_depth": randint(3, 15),
-        "clf__n_estimators": randint(100, 1000),
-        "clf__learning_rate": uniform(0.001, 0.5),
-        "clf__subsample": uniform(0.4, 0.6),
-        "clf__reg_alpha": uniform(0, 3),
-        "clf__gamma": uniform(0, 10),
-        "clf__colsample_bytree": uniform(0.5, 0.5),
-        "clf__min_child_weight": randint(1, 15),
-        "clf__scale_pos_weight": uniform(1, ratio),
-        "clf__tree_method": ["auto", "hist"],
-    }
-
-    random = RandomizedSearchCV(
-        pipeline,
-        param_dist,
-        n_iter=10,  # 🚀 Test rapide !
-        cv=3,  # Réduit aussi le CV
-        scoring="f1",
-        n_jobs=-1,
-        random_state=42,
-    )
-
-    with mlflow.start_run(run_name="XGBoost_Quick_Test"):
-        random.fit(X_train, y_train)
-
-        best_model = random.best_estimator_  # type: ignore[assignment]
-        best_params = random.best_params_
-        cv_f1 = random.best_score_
-
-        mlflow.log_params(best_params)
-        mlflow.log_metric("cv_f1", cv_f1)
-
-        y_pred = best_model.predict(X_test)  # type: ignore[attr-defined]
-        report = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True)  # type: ignore[arg-type]
-
-        mlflow.log_metric("test_precision", float(report["1"]["precision"]))  # type: ignore[index]
-        mlflow.log_metric("test_recall", float(report["1"]["recall"]))  # type: ignore[index]
-        mlflow.log_metric("test_f1", float(report["1"]["f1-score"]))  # type: ignore[index]
-
-        # Log model et enregistre dans Model Registry
-        model_info = mlflow.sklearn.log_model(best_model, "model")  # type: ignore[attr-defined]
-        mlflow.register_model(
-            model_uri=model_info.model_uri, name="XGBoost_Employee_Turnover"
-        )
-
-        print("Meilleurs params:", best_params)
-        print("Meilleur CV F1:", cv_f1)
-        print(classification_report(y_test, y_pred))
-        print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
-
-    return best_model, best_params, cv_f1
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("🔄 Chargement et prétraitement des données...")
-    data_paths = {
-        "sondage_path": "data/extrait_sondage.csv",
-        "eval_path": "data/extrait_eval.csv",
-        "sirh_path": "data/extrait_sirh.csv",
-    }
-
-    X, y, scaler, onehot, ordinal = preprocess_data(raw_data_paths=data_paths)
-    print(f"✅ Données prétraitées :")
-    print(f"   X shape: {X.shape}, y shape: {y.shape}")
-    print(f"   Distribution y: {y.value_counts().to_dict()}")
-
-    print("\n🚀 Lancement du test rapide (n_iter=10, cv=3)...\n")
-
-    best_model, best_params, cv_f1 = quick_train(X, y)
-
-    print(f"\n✅ Test terminé ! CV F1-score: {cv_f1:.4f}")
-
-    print("\n📁 Vérification des artifacts MLflow dans ./mlruns :")
-    if os.path.exists("./mlruns"):
-        for root, dirs, files in os.walk("./mlruns"):
-            level = root.replace("./mlruns", "").count(os.sep)
-            if level < 3:  # Limite la profondeur
-                indent = " " * 2 * level
-                print(f"{indent}{os.path.basename(root)}/")
-                if level == 2:  # Affiche fichiers dans les runs
-                    subindent = " " * 2 * (level + 1)
-                    for file in files[:3]:
-                        print(f"{subindent}{file}")
-                    if len(files) > 3:
-                        print(f"{subindent}... (+{len(files) - 3} fichiers)")
-
-    print("\n💡 Pour visualiser les runs MLflow, exécutez :")
-    print("   mlflow ui")
-    print("   Puis ouvrez http://localhost:5000")