Documentation IBIS-X (Explainable AI Platform)
Bienvenue dans la documentation de la plateforme IBIS-X, votre solution complète pour développer, déployer et expliquer des modèles d’intelligence artificielle.
🚀 Démarrage Rapide
Nouveau ! Infrastructure Automatisée Azure
Guides d’Installation
📚 Documentation par Rôle
👨💻 Développeurs
👥 Utilisateurs Finaux
🏗️ Administrateurs & DevOps
🎯 Fonctionnalités Principales
Intelligence Artificielle Explicable
IBIS-X transforme vos modèles ML complexes en insights compréhensibles :
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📊 Analyse de Features : Importance et impact des variables
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🔍 Explication Locale : Pourquoi une prédiction spécifique
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📈 Visualisations Intuitives : Graphiques et rapports clairs
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🎛️ Comparaison de Modèles : Évaluation de performance et transparence
Workflow Complet de ML
De la donnée au modèle explicable :
graph LR
A[📥 Import Datasets] --> B[🔧 Preprocessing]
B --> C[🤖 Entraînement ML]
C --> D[🔍 Génération XAI]
D --> E[📊 Rapports Explicables]
E --> F[📤 Export & Partage]Architecture Cloud-Native
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☸️ Kubernetes : Orchestration et scalabilité automatique
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🐳 Containerisation : Déploiement cohérent et isolé
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📊 Monitoring : Métriques et logs en temps réel
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🔒 Sécurité : Authentification, autorisation et chiffrement
🆕 Nouveautés
Version 2.0 - Infrastructure as Code
Améliorations Récentes
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✅ Auto-initialisation des datasets : Plus de configuration manuelle
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✅ Stockage d’objets hybride : MinIO local + Azure Blob en production
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✅ Pipeline CI/CD amélioré : Déploiement continu automatisé
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✅ Interface utilisateur modernisée : Angular avec Material Design
🛠️ Technologies
IBIS-X est construit avec des technologies modernes et éprouvées :
| Frontend | Backend | Infrastructure |
|---|---|---|
Angular 17 + Material TypeScript RxJS |
FastAPI + Python PostgreSQL Async/Await |
Kubernetes (AKS) Docker Terraform |
ML & XAI |
Stockage |
Monitoring |
Scikit-learn SHAP, LIME Pandas, NumPy |
Azure Blob Storage MinIO (local) Parquet optimisé |
Application Insights Log Analytics Prometheus |
🎓 Formation et Support
Ressources d’Apprentissage
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🎥 Tutoriels Vidéo : Guides pas à pas pour chaque fonctionnalité
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📖 Exemples Pratiques : Cas d’usage réels avec datasets
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🧪 Environnement de Test : Sandbox pour expérimenter
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📚 Documentation API : Référence complète des endpoints
Support Communautaire
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💬 Discussions GitHub : Questions et partage d’expérience
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🐛 Reporting de Bugs : Système de tickets intégré
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🚀 Demandes de Fonctionnalités : Roadmap collaborative
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📝 Contributions : Guide pour contribuer au projet
🎯 Cas d’Usage
Secteurs d’Application
Types de Modèles Supportés
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Classification : Binaire et multi-classes
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Régression : Prédiction de valeurs continues
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Clustering : Segmentation et groupement
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Séries Temporelles : Prédiction temporelle explicable