SmartRecruiting/Reunions

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=Réunions de Sprints=

Daily Vendredi 02/02
Présents : Alicia, Antoine, Qianqian, Héloïse en chat vocal


 * Ce qui a été fait
 * SRS : Quasi fini, il reste la structure de l'application à détailler (dépends de l'UML)
 * UML : a revoir et valider
 * Recherches technos : Finies, à approfondir pour le réseau de neurones
 * Difficultés rencontrées
 * Risque au niveau des données (récupération et traitement) car nous n'avons commencé la partie de conception
 * Actions
 * Aujourd'hui 17h Rendu du SRS (Alicia)
 * Aujourd'hui Finir l'IHM abstraite (Alicia)
 * Aujourd'hui Commencer le back-log (Tous)
 * 05/02 Présentation des résultats de recherche (QianQian)
 * 05/02 Finir le back-log (Tous)

Sprint Planning 05/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian
 * Ce qui a été fait
 * SRS
 * UML
 * IHM abstraite
 * Gestion et mise en place du projet
 * Difficultés rencontrées
 * Projet un peu flou
 * Appréhension au niveau de la récupération des données
 * Choix des users stories pour le sprint 1
 * US2 : Définir des formats de données
 * US5 : Etude des modalités de documents et de texte brut
 * US6 : Rechercher des données pertinentes
 * US10 : Rédiger la charte graphique
 * US37 : Concevoir la BDD
 * US38 : Maquette IHM
 * US39 : Trouver des données pour remplir notre BDD
 * US40 : Créer architecture Back-End
 * US41 : Créer architecture Front-End
 * US42 : Présentation des algorithmes de recommandation

Daily 06/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian
 * Ce qui a été fait
 * Recherche d'offre
 * Pour PRI, RICM
 * Piste pour les offre GGC
 * Contact responsable stages UGA
 * Conception BDD
 * Charte graphique
 * Logo à décider
 * Début back-end
 * Mise en place Flask
 * Documentation
 * Difficultés rencontrées
 * RAS
 * Tâches à effectuer
 * RG : Back-end (autoformation), Conception des descripteurs
 * AG : Back-end (autoformation, création répo git)
 * HF : Maquettes IHM, Présentation des logos
 * QF : Présentation des algos, Conception des descripteurs
 * AA : Maquettes IHM, Début front-end si le temps

Daily 07/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian
 * Ce qui a été fait
 * Recherches sur les formats de données à adopter et algorithmes des réseaux neuronaux
 * Réunion de suivi avec DD
 * Maquettes IHM et charte graphique finis
 * Architecture Front-End démarrée
 * Architecture Back-End mis en place avec Flask
 * Tutoriel TensorFlow avec CodinGame : ici


 * Difficultés
 * Problème d’exécution du tutoriel TensorFlow
 * Problèmes d'affichage des images
 * Problème de json pour le back-end
 * Difficultés à comprendre TensorFlow


 * Tâches à effectuer
 * US41 (HF,AA) : Front + routing + images
 * US40 (AG) : Créer BDD
 * US5 (RG,QF) : Continuer les recherches et faire des tutoriels

Daily 08/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian
 * Ce qui a été fait
 * Tutoriel pour le pré-traitement en python (RG)
 * Tutoriel Tensorflow (QF)
 * Squelette du site web (AA,HF)
 * Création de la base de donnée (python --> vers la BDD) (AG)


 * Difficultés
 * Téléchargement des données pour le tutoriel TensorFlow (QF)
 * Problèmes de css pour la navbar (en utilisant des ngIf) (AA)


 * Tâches à effectuer
 * US41 (HF,AA) : Front + routing + navbar
 * US40 (AG) : Continuer de créer BDD
 * US5 (RG,QF) : Continuer les recherches et faire des tutoriels

Daily 09/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian
 * Ce qui a été fait
 * Fin du tutoriel pour transformer des documents en vecteurs (QF)
 * Fin de mise en place de l'archi de la BDD et création des routes pour accéder aux données (AG)
 * Continuer le tutoriel de transformation de docs en vecteurs (RG)
 * Envoi de mail (AA)
 * Continuer le squelette du front-end (AA, HF)


 * Difficultés
 * Lire un caractère dans le terminal en python (RG)


 * Tâches à effectuer
 * Tutoriel pour l'apprentissage (QF)
 * Documentation des routes (AG)
 * Faire une documentation de description des descripteurs (QF, RG)
 * Popup connexion + regler problème bouton + tutoriel Angular + formation (HF)
 * Pages admin (stats, données, formations) (AA)

Sprint Review 09/02

 * Démo de la version 0 de l'application web :
 * Demo v0 du back-end
 * Demo v0 du font-end : Non terminé bug encore présents non connecté avec le back-end.
 * Deep-learning en trois étapes
 * Texte to vectors : réalisé
 * CNN
 * Prédiction avec réseaux hyper-connecté
 * Rétrospective du sprint :
 * User Story non terminée car ajout de sous-taches au cours du sprint.
 * Le chef y rage parce ça marche pas et qu'elle veux écrire du code!!!!
 * Problème d'installation de la clé

Sprint Planning 12/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian
 * Ce qui a été fait
 * US2 : Définir des formats de données
 * US5 : Etude des modalités de documents et de texte brut
 * US6 : Rechercher des données pertinentes
 * US10 : Rédiger la charte graphique
 * US37 : Concevoir la BDD
 * US38 : Maquette IHM
 * US39 : Trouver des données pour remplir notre BDD
 * US40 : Créer architecture Back-End
 * US42 : Présentation des algorithmes de recommandation


 * Choix des users stories pour le sprint 2
 * US41 : Créer architecture Front-End (continuer)
 * US4 : Mettre en place SonarQube
 * US19 : Pré-traiter les offres
 * US21 : Préparer la base d'apprentissage
 * US43 : Choisir l'hébergeur
 * US44 : Comparaison TensorFlow cloud et TensorFlow en local
 * US45 : Définir les méthodes de l'API
 * US46 : Préparer la soutenance mi-parcours
 * US47 : Tests unitaires

Daily 13/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian


 * Ce qui a été fait
 * Installations pour faire tourner le back, mise en forme du Excel de la base d'apprentissage (RG)
 * Continuer le Front-End
 * Lien offre-formation via des services (HF)
 * Page Admin données + logique derrière (AA)
 * Commencer la mise en place de SonarQube (AG)
 * Prétraitement des offres (QF)
 * Mettre en forme les offres (Taille fixe)


 * Difficultés
 * Utilisation de service pour la logique du Front-End (AA)


 * Tâches à effectuer
 * Automatiser les runs SonarQube (AG)
 * Lancer la construction des descripteurs des offres (Word2Vector) (QF)
 * Voir M. Besacier (tous)
 * Compléter l'implémentation des méthodes de l'API (RG)
 * Continuer le Front-End
 * Logique de connexion (HF)
 * Utiliser les services + Page formations de l'admin (AA)

Daily 14/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian


 * Ce qui a été fait
 * Rajouter des méthodes dans le Back-End (RG)
 * Front-End
 * Finir des pages et commencer le service de connexion (HF)
 * Finir les pages admin et modification de la page mes offre (AA)
 * Finit le pré-traitement des offres, débuter le traitement de la base d'apprentissage (QF)
 * Terminer la mise en place de SonarQube automatisée, commencer recherche pour tests-unitaires (AG)


 * Difficultés
 * Définir la manière de donner la même taille à tout les textes (QF)


 * Tâches à effectuer
 * Front-End : Finir le service de connexion (HF)
 * Recherches test-unitaires et mise en place (AG)
 * Back-End: continuer l'implémentation des méthodes (RG)
 * Traitement de la base d'apprentissage (QF)
 * Installer la clé Intel Movidius (AA)
 * Comparaison TensorFlow cloud et en local (AA)

Daily 16/02
Présents : Alicia, Antoine, Héloïse, Romane, Qianqian


 * Ce qui a été fait
 * Review du back-end : changer les noms de la BDD (RG)
 * Finir l'architecture du front (HF)
 * Finir la rédaction du code de pré-traitement des offres (QF)
 * Recherches Tests unitaires et mise en place (AG)
 * Installer le logiciel pour la clef (AA)
 * Tutoriel TensorFlow CNN (AA)
 * Difficultés
 * Changer les noms a tout cassé (RG)


 * Tâches à effectuer
 * Tests unitaires et documentation du code (QF, AG)
 * Sélectionner un hébergeur (HF)
 * Tutoriel/Doc TensorFlow (AA, HF)
 * Installer la clé (AA)
 * Corriger le back-end (RG)

=Autres réunions=

Réunion Skype du 06/02
Présents: Didier Donsez, Alicia, Antoine, Cécile, Héloïse, Romane
 * Points Abordés
 * Avancement du projet et tâches effectuées
 * Discussion sur la récupération des données
 * Mise en garde sur l'ontologie (mots de même sens mais exprimés différemment) pour la constructions de nos descripteurs de fichiers

Soutenance de mi-parcours 14/02
Présents: Didier Donsez, Bernard Tourancheau, Alicia, Antoine, Cécile, Héloïse, Romane


 * [[Media:RICM5_2017_2018_DeepLearning_mi-parcours.pdf|Slides]]


 * Points abordés
 * Notre avancement
 * Notre planning
 * Remarques sur la présentation de notre avancement


 * Remarques
 * Utilisation de Swagger ?

Réunion du 30/01
Présents: Gérard Pollier, Lucas Bisognin, Alicia, Antoine, Cécile, Romane
 * Points Abordés
 * Présentation du projet Disrupt'Campus
 * Conseils sur la gestion de projet
 * Besoins pour le projet
 * Associer une offre à plusieurs profils
 * Apprentissage à partir des descriptions de compétences des formations
 * Facilité d'utilisation de notre application
 * Actions
 * Livrer le SRS : Vendredi 02/02 à 17h
 * Livrer le product back-log : Lundi 05/02 à 14h

Réunion du 14/02
Présents: Gérard Pollier, Lucas Bisognin, Alicia, Antoine, Cécile, Héloïse, Romane


 * Points abordés
 * Collecte des données
 * Ce que nous avons
 * Les actions pour avoir plus de données
 * IAE
 * INP
 * DLST
 * GEM
 * Les types de données nécessaires
 * Avancement du projet
 * Front-End
 * Conception IHM
 * Gestion de projet


 * Actions
 * Contacter les responsables de filières pour les données (Disrupt campus)
 * Envoyer le format de données (AA) Aujourd'hui
 * Penser à relancer les clients/profs
 * Demander les notes des stages (AA)

Réunion du 30/01 pour présentation de TensorFlow vs DeepLearning4j
Présents: Alicia, Antoine, Cécile, Romane
 * Points Abordés
 * Pertinence de TensorFlow, DeepLearning4j et PyTorch pour notre projet
 * QF : Présentation [[Media:Comparatif_Frameworks_DeepLearning.pdf|Slides]]
 * Choix de conserver TensorFlow, plus adapté aux projets d'innovation (plus grande communauté)

Réunion du 06/02 pour présentation des algorithmes de recommandation
Présents: Alicia, Antoine, Cécile, Héloïse, Romane
 * Points Abordés
 * Filtrage collaboratif
 * Comparaison entre les offres et toutes celles de la base pour trouver la plus proche
 * Similarité entre la formation de la plus proches et des autres pour prédire une solution
 * Trop long à lancer pour nos exigences de performance
 * Association Rule-based
 * Calcule des règles logiques à partir de la base d'apprentissage
 * Prédiction plus rapide par la suite
 * QF : Présentation [[Media:Algo_Recomm.pdf|Slides]]
 * Choix d'utiliser la méthode Association Rule-based