docs: mise à jour README projet détaillé

README.md

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+# Futurisys – Déploiement d’un modèle de Machine Learning via API
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+## Contexte
+**Futurisys** est une entreprise innovante souhaitant rendre ses modèles de machine learning
+opérationnels et accessibles via une API performante.
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+Ce projet correspond à un **Proof of Concept (POC)** visant à déployer un modèle de machine
+learning en production en appliquant les bonnes pratiques d’ingénierie logicielle :
+versionnage, tests, base de données et automatisation.
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+## Objectifs du projet
+- Déployer un modèle de machine learning via une API REST
+- Rendre le modèle accessible de manière fiable et documentée
+- Mettre en place une architecture maintenable et évolutive
+- Appliquer un workflow Git professionnel
+- Préparer une base solide pour un déploiement en production
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+## Périmètre fonctionnel
+Le projet inclut :
+- Une API développée avec **FastAPI**
+- L’exposition d’un modèle de machine learning via des endpoints REST
+- Une base de données **PostgreSQL** pour stocker les entrées/sorties du modèle
+- Des tests unitaires et fonctionnels avec **Pytest**
+- Un pipeline **CI/CD** pour automatiser les tests et le déploiement
+- Une documentation technique claire
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+## Stack technique
+- **Langage** : Python
+- **API** : FastAPI
+- **Machine Learning** : scikit-learn
+- **Base de données** : PostgreSQL
+- **Tests** : Pytest, pytest-cov
+- **CI/CD** : GitHub Actions
+- **Versionnage** : Git / GitHub
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+
+## Structure du projet
+```text
+futurisys_ml-api/
+├── app/             # Code applicatif principal
+│   ├── main.py      # Point d’entrée de l’API
+|
+├── tests/           # Tests unitaires, fonctionnels
+├── scripts/         # Scripts bd (BD, données)
+├── requirements.txt # Librairies env.
+├── README.md        # Présentation du projet
+└── .gitignore       # Nettoyage du dépôt