M2 SISE - Enedis

Note

Ce travail est un projet scolaire réalisé dans le cadre de notre 2^ème année de Master en SISE.

Présentation

🔗 Live : France Energie

Visualisez la consommation des Français sur une carte et à l'aide de graphiques interactifs, en utilisant les données de l'API de l'ADEME et d'Enedis. Prédiction de la consommation et de l'étiquette DPE d'un logement grâce à un modèle de régression et de classification.

Technologies utilisées

• Backend : Python + Flask
• Frontend : HTML + CSS + JS
• Carte : Leaflet + plugins
• Graphiques : Plotly
• Gestion des données : Pandas
• Création des modèles : scikit-learn
• Déploiement : Docker + Koyeb

Sources de données

Les données utilisées par l'application proviennent des APIs de l'ADEME et d'Enedis. La base de données data.gouv communes de France 2025 est également exploitée.

Exécuter l'app en local

1. Aller dans le dossier web

cd web

2. Installer les dépendances

pip install -r requirements.txt

3. Créer un dossier pour stocker le volume et renseigner son emplacement dans la variable d'environnement MOUNT_PATH

macOS / linux

mkdir volume
export MOUNT_PATH="volume"

Windows

mkdir volume
set MOUNT_PATH="volume"

4. Lancer l'app

python app.py

5. L'application est hébergée sur le port 8000, ouvrir un navigateur et se rendre à l'adresse http://0.0.0.0:8000/

Cahier des charges

Crédits

Au-delà des outils et bibliothèques utilisés, ce projet est rendu possible grâce aux projets open source suivants :

• Leaflet.heat par @jxn-30
• Leaflet.markercluster par @eriknikulski
• dom-to-image par @tsayen