Séance 5 : Projet personnel intégré

Apprendre R avec les LLMs

Elias Bouacida

14 octobre 2025

Plan de la séance

  • Présentation du projet (15min) : Cadrage et attentes
  • Choix et préparation (30min) : Sélection du dataset et définition des questions
  • Travail autonome supervisé (120min) : Analyse libre avec consultations individuelles
  • Présentations courtes (45min) : Partage des résultats (5min/étudiant)

Production attendue : Analyse complète avec code, graphiques et interprétation

Objectifs de la séance

Mener une analyse complète en autonomie

  • Choisir et cadrer un sujet d’analyse personnel
  • Appliquer toutes les compétences acquises
  • Travailler en autonomie avec le LLM comme assistant
  • Communiquer ses résultats de manière claire
  • Recevoir et donner du feedback constructif

Présentation du projet

Qu’est-ce qu’un projet intégré ?

C’est une analyse complète qui combine TOUT ce que vous avez appris :

  • ✅ Import et nettoyage de données
  • ✅ Statistiques descriptives
  • ✅ Fonctions personnalisées
  • ✅ Conditions et boucles si nécessaire
  • ✅ Visualisations avec ggplot2
  • ✅ Interprétation des résultats
  • ✅ Utilisation efficace des LLMs

Structure attendue

Votre projet doit contenir :

  1. Introduction : Quel sujet ? Quelles questions ?
  2. Données : Source, description, nettoyage
  3. Analyse : Statistiques, visualisations
  4. Fonctions : Au moins 2 fonctions personnalisées
  5. Résultats : Interprétation claire
  6. Code : Commenté et organisé

Critères d’évaluation

Excellence technique (40%) :

  • Code fonctionnel et robuste
  • Nettoyage approprié des données
  • Utilisation correcte des fonctions
  • Visualisations claires

Analyse (30%) :

  • Questions pertinentes
  • Statistiques appropriées
  • Interprétation correcte

Communication (20%) :

  • Code commenté
  • Présentation structurée
  • Graphiques lisibles

Utilisation des LLMs (10%) :

  • Prompts efficaces
  • Validation critique des réponses

Choix et cadrage

Étape 1 : Choisir un dataset

Sources de données possibles

  • Données personnelles : vos propres observations, sondages
  • Données publiques : INSEE, data.gouv.fr, Kaggle
  • Données du cours : datasets fournis sur Moodle
  • Données de votre domaine : économie, psychologie, sport, santé

Critères de choix

  • Pas trop volumineux (< 10 000 lignes)
  • Au moins 3-4 variables
  • Vous intéresse vraiment !

Exercice 1 : Exploration initiale

Une fois votre dataset choisi :

  1. Importez-le dans R
  2. Explorez-le :
# Premières lignes
head(mes_donnees)

# Structure
str(mes_donnees)

# Résumé
summary(mes_donnees)

# Dimensions
dim(mes_donnees)
  1. Identifiez les problèmes potentiels (NA, types, incohérences)

Étape 2 : Définir ses questions

Avant d’analyser, définissez 2-3 questions claires.

Exemples de bonnes questions :

  • “Quelle est l’évolution des ventes au fil du temps ?”
  • “Y a-t-il une différence de salaire entre les groupes ?”
  • “Quels facteurs influencent le plus la note finale ?”

Mauvaises questions (trop vagues) :

  • “Qu’est-ce qu’il y a dans ces données ?”
  • “Fais une analyse”

Exercice 2 : Cadrage du projet

Remplissez ce cadre (écrivez-le !) :

PROJET : [Titre court]

DONNÉES :
- Source :
- Nombre de lignes :
- Variables principales :

QUESTIONS :
1.
2.
3.

ANALYSES PRÉVUES :
- Statistiques :
- Graphiques :
- Fonctions à créer :

Montrez votre cadre à l’enseignant avant de commencer !

Travail autonome

Phase de travail (2h)

Vous êtes maintenant autonome !

Utilisez tout ce que vous avez appris :

  • Les LLMs pour vous aider
  • La documentation R
  • Votre journal de bord
  • Vos camarades
  • L’enseignant (consultations individuelles)

Attention !

  • Testez votre code régulièrement
  • Commentez au fur et à mesure
  • Sauvegardez souvent
  • Documentez vos prompts LLM

Checklist de progression

Pendant votre travail, vérifiez que vous avez :

☐ Importé et vérifié les données ☐ Nettoyé les données (NA, types, casse) ☐ Calculé des statistiques descriptives ☐ Créé au moins 3 graphiques ggplot2 ☐ Écrit au moins 2 fonctions personnalisées ☐ Commenté votre code ☐ Répondu à vos questions initiales ☐ Testé que tout fonctionne

Stratégies pour avancer

Si vous êtes bloqué :

  1. Décomposez le problème en étapes plus petites
  2. Demandez au LLM une étape à la fois
  3. Testez chaque étape avant de passer à la suivante
  4. Consultez votre journal des séances précédentes
  5. Demandez de l’aide à un camarade ou l’enseignant

Si vous avancez vite :

  • Créez des visualisations plus sophistiquées
  • Ajoutez des fonctions bonus
  • Explorez des analyses supplémentaires
  • Aidez vos camarades

Consultations individuelles

L’enseignant circule

Vous pouvez demander :

  • Validation de votre approche
  • Aide sur un bug précis
  • Conseils sur les visualisations
  • Vérification de votre code

Préparez votre question

Avant d’appeler l’enseignant, préparez :

  • Ce que vous essayez de faire
  • Ce que vous avez déjà essayé
  • Le message d’erreur exact (si erreur)

Exemples de projets réussis

Pour vous inspirer :

Analyse de données sportives :

  • Évolution des performances d’une équipe
  • Comparaison entre joueurs
  • Fonction : calculer et visualiser les statistiques d’un joueur

Analyse économique :

  • Évolution du PIB par pays
  • Comparaison de secteurs économiques
  • Fonction : calculer la croissance sur différentes périodes

Données de santé :

  • Relation entre facteurs et résultats de santé
  • Distribution des variables
  • Fonction : classifier les risques selon des critères

Analyse de sondage :

  • Pourcentages par catégorie
  • Comparaisons entre groupes
  • Fonction : créer des graphiques standardisés

Présentations

Format de présentation

5 minutes par personne :

  1. Sujet et questions (30 sec) : Quoi et pourquoi ?
  2. Données (30 sec) : Source, nettoyage
  3. Résultats (3 min) : Montrez 2-3 graphiques clés
  4. Fonctions créées (1 min) : Vos outils personnalisés
  5. Questions (30 sec) : Discussions avec les pairs

Contrainte

Montrez votre code R en LIVE (pas de PowerPoint) !

Exercice 3 : Préparer sa présentation

Dans les 10 dernières minutes de travail :

  1. Sélectionnez vos 2-3 graphiques les plus importants
  2. Préparez votre script pour montrer :
    • L’import des données
    • Un exemple de nettoyage
    • Les graphiques principaux
    • Une fonction en action
  3. Testez que tout s’exécute sans erreur
  4. Notez les points clés à mentionner

Astuce : Créez un script de présentation séparé avec juste l’essentiel

Grille d’écoute

Pendant les présentations des autres, notez :

  • Une approche intéressante que vous pourriez réutiliser
  • Une visualisation particulièrement réussie
  • Une question ou suggestion constructive
  • Un problème similaire à ce que vous avez rencontré

Feedback constructif

Donnez des retours bienveillants et constructifs. Vous êtes tous en apprentissage !

Célébration des réussites

Vous avez réussi votre premier projet complet !

Réfléchissez :

  • Qu’est-ce qui a été le plus difficile ?
  • Qu’est-ce qui vous a le plus surpris ?
  • Qu’est-ce qui vous a le plus appris ?
  • Qu’est-ce qui vous a le plus plu ?

Retour réflexif

Exercice réflexif : Journal de bord

Documentez en détail dans votre journal :

  1. Votre projet :
    • Sujet choisi et pourquoi
    • Questions posées
    • Résultats principaux
  2. Défis techniques :
    • Problèmes rencontrés
    • Solutions trouvées
    • Rôle du LLM dans la résolution
  3. Apprentissages :
    • Ce que vous maîtrisez maintenant
    • Ce qui reste difficile
    • Progression depuis la séance 1
  4. Prompts LLM :
    • Vos prompts les plus efficaces
    • Erreurs du LLM et comment vous les avez corrigées

Auto-évaluation

Évaluez votre propre projet :

Critère 🔴 Faible 🟡 Moyen 🟢 Bon 🟢🟢 Excellent
Code fonctionnel
Nettoyage données
Qualité graphiques
Interprétation
Commentaires
Utilisation LLM

Identifiez vos axes d’amélioration pour la suite du cours.

Ressources et prochaines étapes

Ce que vous avez accompli

✅ Choisi et cadré un projet d’analyse personnalisé ✅ Mené une analyse complète en autonomie ✅ Créé des fonctions personnalisées et réutilisables ✅ Produit des visualisations professionnelles ✅ Communiqué vos résultats à vos pairs ✅ Utilisé les LLMs comme partenaires d’analyse ✅ Développé votre autonomie en programmation

🎉 Félicitations ! Vous êtes maintenant capables d’analyser des données en autonomie !

Compétences à ce stade

Vous savez maintenant :

  • Analyser des données de A à Z
  • Choisir les bonnes analyses et visualisations
  • Créer des fonctions adaptées à vos besoins
  • Nettoyer et préparer des données réelles
  • Interpréter et communiquer des résultats
  • Utiliser les LLMs efficacement
  • Débugger de manière autonome

Préparation prochaine séance

Devoirs

  1. Finalisez votre projet si besoin
  2. Mettez à jour votre journal avec tous les détails
  3. Améliorez un aspect de votre projet suite aux feedbacks
  4. Réfléchissez : quelles parties de votre code pourraient être mieux organisées ?

Prochaine séance : Organisation et modularité - structurer son code comme un professionnel !

Questions ?

Points clés à retenir

  • Vous êtes capables d’analyser des données en autonomie
  • Le cadrage initial est crucial pour la réussite
  • Les LLMs sont des assistants, mais c’est vous qui dirigez
  • Tester et commenter au fur et à mesure est essentiel
  • Le feedback des pairs enrichit votre apprentissage

Bravo pour ce projet ! 🚀