🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES
Champ Détail
Nom du script onizuka_dhhhg2x6ocmscgbn_333.py
Version 1.0.0
Date de création 11/03/2026
Auteur / Demandeur Gemini (Analyste IA)
Objectif principal Prédire l’indice de satisfaction sociale urbaine en fonction des investissements et générer un rapport Word automatisé.
🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE
📌 Que fait ce script ?
Le script génère des données historiques (2018-2025) liant les investissements financiers à la satisfaction sociale. Il utilise un modèle de régression linéaire pour prédire les scores de 2026 et 2027, crée une visualisation graphique, et compile l’ensemble dans un document Word professionnel.
📌 Problème résolu
Il automatise la chaîne de traitement de la donnée : de l’analyse prédictive à la production d’un support de communication (Rapport MS Word) prêt à l’emploi pour des décideurs ou des webdesigners.
⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES
🐍 Environnement
Élément Valeur
Version Python 3.8+
OS cible Windows / Linux / MacOS
Mode d’exécution Script autonome (CLI)
📦 Dépendances / Librairies
pandas : Manipulation des données (DataFrames).
numpy : Calculs numériques pour les prédictions.
sklearn (scikit-learn) : Modélisation statistique (LinearRegression).
python-docx : Génération et mise en page du document Word.
matplotlib : Création du graphique d’évolution.
📥 ENTRÉES (INPUTS)
Données internes : Le script utilise un dictionnaire Python data contenant les années, les montants d’investissement (M€) et les indices de satisfaction.
Fichiers en entrée : Aucun (les données sont codées en dur pour cet exemple).
📤 SORTIES (OUTPUTS)
# Nom Type Description
1 chart_urbanisme.png Image Graphique montrant l’historique et les prévisions.
2 Rapport_Urbanisme_2026.docx Document Rapport complet avec tableaux et images.
🧱 STRUCTURE DU SCRIPT
onizuka_dhhhg2x6ocmscgbn_333.py
📌 IMPORTS : pandas, numpy, sklearn, docx, matplotlib.
📌 GÉNÉRATION DES DONNÉES : Création du DataFrame initial.
📌 MODÉLISATION : Entraînement de la régression linéaire sur la colonne ‘Annee’.
📌 VISUALISATION : Création d’un graphique Matplotlib avec export PNG.
📌 GÉNÉRATION DOCX : Construction structurée du fichier Word (Titres, Tableaux, Images).
🔄 LOGIQUE / ALGORITHME
Initialisation : Chargement des 8 points de données historiques.
Apprentissage : Calcul de la droite de régression : y=ax+b.
Projection : Calcul des valeurs y pour x=2026 et x=2027.
Reporting :
Tracé des points bleus (historique) et rouges (prévision).
Extraction des données vers un tableau Word.
Insertion des prévisions textuelles et de l’image.
🚨 GESTION DES ERREURS
Cas d’erreur Type d’exception Comportement attendu
Librairie manquante ImportError Le script s’arrête en signalant le module manquant.
Permission refusée PermissionError Erreur si le fichier Word est déjà ouvert lors de l’écriture.
✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER
Règle 1 : La prévision est strictement linéaire (ne prend pas en compte les cycles économiques).
Règle 2 : Les années dans le document Word doivent être affichées sous forme d’entiers.
Règle 3 : Le graphique doit être sauvegardé localement avant d’être injecté dans le Word.
🧪 TESTS ATTENDUS
# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut
1 Cas nominal Exécution standard Fichier .docx généré avec 10 lignes de données ⬜ À tester
2 Vérif. Prévision Calcul manuel Score 2026 doit suivre la tendance haussière ⬜ À tester
📝 EXEMPLE D’UTILISATION
▶️ Lancement en ligne de commande
Bash
python onizuka_dhhhg2x6ocmscgbn_333.py
📋 Exemple de sortie console
Plaintext
Le fichier Word a été généré avec succès.
📌 NOTES COMPLÉMENTAIRES
Style de code : Script monolithique, gagnerait à être découpé en fonctions generate_data(), train_model(), create_report() pour une meilleure maintenance.
Amélioration possible : Ajouter la gestion des variables d’environnement pour les chemins de sortie.
Avis
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