On a tous déjà entendu (ou dit !) la fameuse phrase : "pourtant, ça marche sur ma machine !". En Data Science, c'est un vrai problème. C'est là que j'ai découvert l'importance de la reproductibilité : la capacité de pouvoir relancer une analyse et d'obtenir exactement les mêmes résultats. Ce n'est pas juste pour faire "propre", c'est ce qui rend notre travail fiable et facile à partager. Voyons comment des outils comme Git et Docker peuvent nous aider.
Git : Le gardien de votre historique
Git est un système de contrôle de version. J'ai vite compris qu'il agissait comme une machine à remonter le temps pour mon code. Chaque modification, chaque test, chaque nouvelle idée peut être sauvegardée dans un "commit". Cela permet non seulement de revenir en arrière en cas de problème, mais aussi de comprendre l'évolution d'un projet et de collaborer à plusieurs sans écraser le travail des autres.
Un workflow de base ressemble à ceci :
# 1. Ajouter les fichiers modifiés à la "zone de transit"
git add script_analyse.py
# 2. Créer un "commit" avec un message descriptif
git commit -m "Feat: Ajout de la normalisation des données avant le modèle"
# 3. Envoyer les changements sur un dépôt distant (ex: GitHub)
git push origin mainPrendre l'habitude d'utiliser Git, c'est s'assurer que chaque version de son analyse est documentée et accessible.
Docker : Votre environnement sous cloche
Le code ne vit pas seul. Il dépend de versions spécifiques de librairies (Pandas, Scikit-learn...), de Python lui-même, et parfois même du système d'exploitation. Docker permet de "figer" cet environnement dans une image, une sorte de mini-ordinateur virtuel. En partageant cette image, on garantit que le code s'exécutera de la même manière partout : sur notre machine, celle d'un collègue, ou sur un serveur.
Un fichier Dockerfile simple pour un projet de Data Science pourrait être :
# Utiliser une image Python officielle
FROM python:3.9-slim
# Définir le répertoire de travail dans le conteneur
WORKDIR /app
# Copier le fichier des dépendances
COPY requirements.txt .
# Installer les librairies
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Copier le reste du code du projet
COPY . .
# Commande à exécuter au lancement du conteneur
CMD ["python", "votre_script.py"]Au-delà : Les bonnes pratiques complémentaires
Git et Docker sont les deux piliers, mais la reproductibilité va plus loin :
- Gestion des dépendances : Toujours lister les librairies et leurs versions exactes dans un fichier
requirements.txt. - Graines aléatoires (Random Seeds) : Pour les algorithmes contenant une part d'aléatoire (comme la séparation train/test ou certains modèles), on peut fixer une graine (ex:
np.random.seed(42)) pour garantir que les résultats seront identiques à chaque exécution. - Versionnement des données : Pour les projets très avancés, des outils comme DVC (Data Version Control) permettent de suivre les évolutions des jeux de données, tout comme Git le fait pour le code.
En combinant ces pratiques, j'ai réalisé qu'on ne se contente pas d'écrire du code qui fonctionne : on construit des analyses plus fiables, plus transparentes et plus faciles à partager. C'est une compétence qui fait vraiment la différence.