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BonProjet data · TypeScript, Python, FastAPI et visualisation
Air Quality Analysis : comprendre et simuler la qualité de l’air.
Une application qui transforme les données AirQualityUCI en prédictions lisibles et permet de comparer la situation actuelle avec une variation virtuelle du NO₂.
Application déployée · frontend et API disponibles
Indice actuel42Qualité bonne · Montréal
Tableau de bord
Vue environnementale
Évolution sur 24 heures-8% cette semaine
Les données initiales proviennent du jeu AirQualityUCI, disponible sur Kaggle. L’application publique utilise un frontend déployé sur Render et une API FastAPI séparée. Les routes /config, /predict et /whatif sont documentées dans l’API Swagger ↗. Consulter le dépôt des modèles ↗
Scénario courant
Le modèle analyse les valeurs saisies dans les curseurs. Sa confiance indique à quel point il est sûr de la classe prédite pour cette situation de départ.
Scénario contrefactuel
Le modèle reprend les mêmes données, mais modifie uniquement le NO₂ selon le pourcentage choisi. On observe ainsi ce qui pourrait changer dans une expérience virtuelle.
À propos du CATE : il mesure la variation estimée du score pour une unité supplémentaire de NO₂ dans la situation actuelle. Une valeur de 0 signifie simplement que le modèle garde le même score sur cette petite variation ; une variation plus importante peut franchir un palier et produire un effet.