Augur
Framework de prévision de séries temporelles (retail / demand forecasting), orchestration distribuée Python + Rust.
Contexte
Projet personnel né de mon stage chez Need4Viz, où j’ai appris le forecasting. J’y ai constaté que le code de forecasting est quasiment le même d’un dataset à l’autre : plutôt que de le recoder à chaque nouveau dataset, j’ai construit un framework réutilisable.
Ce qui a été construit
Un écosystème entier interconnecté autour de la prévision : framework, base de données, dashboard, orchestration et monitoring. Le pipeline couvre toutes les étapes de bout en bout — ingestion, entraînement, orchestration, monitoring.
Le cœur de prévision en Python s’appuie sur Darts, XGBoost et un Temporal Fusion Transformer (PyTorch), avec Polars pour le traitement de données. L’ensemble est conteneurisé via Docker multi-stage avec un pipeline CI/CD sur GitHub Actions.