Dans le cadre d'un projet de recherche en IA confidentiel, des parseurs Python et des scripts d'automatisation Bash ont ete developpes pour aider a extraire et structurer des donnees. Une contribution ciblee sur le parsing et l'automatisation, en amont du travail sur les modeles.
Les modeles d'intelligence artificielle sont aussi bons que les donnees qui les alimentent. Le laboratoire de recherche disposait de corpus volumineux mais heterogenes : formats differents, encodages incoherents, doublons et donnees corrompues. Injecter ces donnees brutes dans les modeles aurait produit des resultats mediocres.
Les parseurs et scripts developpes ont contribue a plusieurs etapes de la preparation des donnees : extraction depuis les sources, nettoyage des anomalies et des doublons, et formatage vers les structures attendues en aval.
L'automatisation de ces taches repetitives, via des scripts Bash, a permis de fiabiliser et de rendre reproductibles des etapes auparavant manuelles. La reproductibilite est importante en recherche : une meme experience doit pouvoir etre relancee sur des donnees preparees de facon identique.
Les outils d'extraction automatisee transforment des donnees brutes en formats exploitables par les modeles d'intelligence artificielle.
Les scripts d'automatisation reduisent le travail manuel repetitif dans la preparation des donnees.
L'automatisation favorise la reproductibilite des traitements, importante pour la rigueur scientifique.
Les scripts s'integrent dans la chaine de traitement existante pour limiter les manipulations manuelles.
Preparation donnees modeles
Workflows repetitifs
Validation donnees
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