Ce projet est responsable de la préparation des données pour tous les tableurs dans le cadre du programme Richelieu. Il s'occupe du nettoyage et de la normalisation des jeux de données, de la récupération de données supplémentaires via des API et de l'explicitation des liens entre fichiers image et entrées de tableurs.

Ce projet implémente une solution pour classer les magasins de détail en fonction de leurs ventes annuelles en utilisant un jeu de données réel. Il comprend des algorithmes de nettoyage et de préparation de données pour gérer les caractéristiques catégorielles sales, ainsi qu'une méthode de classification des produits en utilisant une hiérarchie de produits locale. Les résultats sont validés en comparant avec des jeux de données étiquetés manuellement.

Ce tableau de bord Streamlit présente une analyse exploratoire du discours médiatique français sur l'intelligence artificielle entre 2011 et 2021. Il inclut le nettoyage et la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques, et la visualisation des distributions.