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Projet : Prévision de la fréquentation des cantines scolaires nantaises

Présentation du projet

Le projet s'inscrit dans le cadre de ma formation de Développeuse IA avec l'organisme de formation Simplon. C'est un appel à projet de la métropole de Nantes. Le projet est de réduire le gaspillage alimentaire des cantines scolaires nantaises tout en estimant la fréquentation 2 à 3 semaines à l'avance.

Objectifs du Projet

L'objectif du projet est de prédire la fréquentation des cantines pour que les agents de restauration puissent transmettre leurs besoins, en nombre de repas, à la cuisine centrale et que cette dernière puisse l'anticiper correctement. Cette cuisine centrale livre tous les jours à environ 87 cantines scolaires sur la métropole nantaise. Ils ont pour objectif de réduire le gaspillage alimentaire sans faire de prévisions "trop-juste". En effet, il n'est pas acceptable que des élèves n'aient pas à manger le midi. Pour remplir cet objectif, ils ont récolté et constitué un dataset allant de 2011 à 2019 sous format .csv. Ce dataset est disponible sur leur site et contient des informations sur la date et la constitution du repas. alt text

La problématique principale est d'avoir des prévisions journalières en fonction des menus, pour qu'ensuite ils puissent préparer la quantité de repas adaptée à chaque école. En sachant que les élèves sont inscrits le matin pour manger à la cantine le midi ce qui génère de forte variabilité. Et que les cantines sont contraintes d'estimer 3 semaines à l'avance le nombre de personnes afin d'évaluer les quantités à commander aux fournisseurs.

A l'heure actuel, ils ont un gaspillage d'environ 1 250 repas par jour. Ils avaient en moyenne 5% de gâchis alimentaire entre 2011 à 2016, puis en moyenne 8% entre 2017 à 2019.

Installation

Pour installer et exécuter ce projet sur votre machine locale, suivez les étapes suivantes :

  1. Cloner ce dépôt :

    git clone https://github.com/votrenomdutilisateur/votre-nom-repo.git
    cd votre-nom-repo
  2. Créer un environnement virtuel :

     python -m venv venv
     source venv/bin/activate  # Sur Windows utilisez `venv\Scripts\activate`
  3. Installer les dépendances requises :

    pip install -r requirements.txt

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