La pipeline – De l’artisanat à l’industrie

Dans l’épisode précédent, nous avons finalisé notre cockpit de diagnostic interactif. C’est une victoire : nous analysons un essai moteur avec une précision chirurgicale. Mais dans la vraie vie, l’ingénieur ne traite pas un seul essai.

Imaginez le scénario : vous revenez de congé et un collègue vous dépose un dossier contenant 150 fichiers CSV. Il lui faut la synthèse pour demain matin. Allez-vous ouvrir 150 fois votre script, modifier le nom du fichier et copier-coller les résultats dans Excel ?

C’est ici que nous passons de l’artisanat à l’industrie. Aujourd’hui, nous assemblons les briques des jours précédents pour créer un flux continu : la Pipeline. Vous déposez vos fichiers, vous cliquez sur « Exécuter », et vous allez chercher votre café pendant que Python travaille pour vous.

Le concept : La boucle d’industrialisation

Pour automatiser ce traitement de masse (Batch Processing), notre script gagne deux nouveaux super-pouvoirs :

• Le Scanner (pathlib) : Au lieu de viser un fichier unique (essai_01.csv), on donne le chemin d’un dossier. Python liste instantanément tous les fichiers .csv présents.
• La Boucle (for file in list_files) : C’est le cœur du réacteur. Pour chaque fichier trouvé, Python applique automatiquement toute la logique développée depuis le début :
  Import $\rightarrow$ Nettoyage $\rightarrow$ Calcul $\rightarrow$ Graphique.

La structure d’un script « pro » : main.py

Avant d’écrire la première ligne de code, il faut préparer les dossiers. C’est ce qui permet au script de savoir où chercher et où ranger :

• Dossier racine : c’est le dossier de votre projet (ex : MonProjetEssais/)
• Dossier data/ : c’est le « bac d’entrée », là où vous déposez vos fichiers .csv bruts.
• Dossier output/ : c’est le « bac de sortie »? C’est ici que Python va créer automatiquement les rapports et les graphiques pour chaque essai.
• Le fichier main.py : c’est le « chef d’orchestre » qui commande les opérations. Il est placé à la racine.

Le Code du « Chef d’orchestre » (main.py)

Voici le code complet et commenté. Remarquez comment chaque ligne appelle une étape clé des jours précédents :

from pathlib import Path
import pandas as pd

# 1. On définit les chemins
dossier_entree = Path('data/')
dossier_sortie = Path('output/')

# On s'assure que le dossier de sortie existe, sinon on le crée
dossier_sortie.mkdir(exist_ok=True)

# 2. On scanne tous les fichiers CSV
fichiers = list(dossier_entree.glob('*.csv'))
synthese_globale = [] 

for fichier in fichiers:
    # --- ÉTAPE A : Le nom ---
    # .stem permet de récupérer "Essai_01" à partir de "data/Essai_01.csv"
    nom_essai = fichier.stem
   
    # --- ÉTAPE B : Le traitement (Nos Jours précédents) ---
    df = pd.read_csv(fichier)
    # (Ici on place nos fonctions de nettoyage et de calcul...) 
    df = nettoyer_et_calculer(df) # Ta fonction personnalisée
     
   
    # --- ÉTAPE C : L'exportation vers 'output' ---
    # C'est ici qu'on utilise le dossier de sortie !
    chemin_rapport = dossier_sortie / f"Rapport_{nom_essai}.html"
   
    # On appelle notre fonction de visualisation (voir ci-dessous)
    creer_graphique_plotly(df, nom_essai, chemin_rapport)

    # On stocke les stats pour la Killer Feature
    synthese_globale.append({
        'Fichier': nom_essai,
        'P_Max': df['Puissance'].max()
    })
  
    print(f"✅ Analyse terminée pour {nom_essai}")

Notez l’utilisation de .stem pour nettoyer les noms de fichiers et l’envoi vers le dossier output.

Le Rapport Consolidé

Le but ultime n’est pas seulement de générer 150 mini-rapports, mais de créer UN seul fichier de synthèse de toute la campagne d’essais.

A la fin de la boucle une seule ligne suffit:

pd.DataFrame(synthese_globale).to_excel("Synthese_Campagne.xlsx")

Imaginez ce tableau final : chaque ligne représente un essai, avec son Max de puissance et son statut. C’est l’outil de pilotage absolu pour un chef de projet. Vous venez de transformer une après-midi de travail manuel en 10 secondes d’exécution.

Exemple concret

Prenons l’exemple de 3 essais moteurs:

Voici le tableau généré par le script :

Fichier	P_Max	Statut de l’essai
Essai_Moteur_01	28.18	Conforme
Essai_Moteur_02	38.56	Surcharge
Essai_Moteur_03	28,30	Conforme

En moins d’une seconde Python a scanné tous les fichiers du dossier et a pointé du doigt l’unique anomalie. Sans ce script, vous auriez dû ouvrir chaque courbe manuellement pour trouver que le moteur n°2 a failli griller.

Conclusion : Devenir un Architecte de l’Intelligence

Avec le Batch Processing, vous avez cessé d’être un opérateur pour devenir un architecte. Vous dominez désormais le volume : que vous ayez 1 ou 150 fichiers, votre effort reste le même. Vous avez construit le « moteur » de votre automatisation.

Mais un moteur sans carrosserie n’est pas livrable. Pour l’instant, vos résultats sont encore cachés dans des dossiers ou dans un tableau Excel brut. Pour vraiment finaliser votre transformation en « Ingénieur Augmenté », il vous reste une dernière étape : la valorisation.

Comment transformer ces calculs en un document officiel, propre et pro, sans y passer deux heures de mise en page ? Comment sortir définitivement de la « prison » Excel pour générer des synthèses qui impressionnent vos clients et votre hiérarchie ?

Prochaine étape : Le rapport automatique

Pour le dernier article de cette série, nous allons apprendre à générer la « sortie de secours » idéale : un document consolidé et un rapport PDF généré d’un seul clic.

➡️ Lire l’article : De la donnée brute au document officiel