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Description
- De beaux notebooks colab
- Résumé de certains chapitres par notebookLM
- Tests visuels des chapitres et des notebooks par une IA type operator pour détecter les problèmes
- Avoir une meilleure roadmap des inputs pour faire plus de backup des données (cf. Retour agent chatGPT sur le cours #640)
- Un pipeline pour checker que les bases de données sont ok (cf. ci-dessous)
Idée pour le pipeline:
un yaml qui liste les sources
dpe:
- input: un site
- backup: un autre
census-education:
- input: un site
election-data:
- input: un site
- backup: un autreOn checke les inputs. S'il y a erreur, cette branche du pipeline fail. Sinon c'est ok. S'il y a pas erreur et qu'il y a un backup, check que la source est identique (SHA?)
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