Optimisation de la distribution
Nous avons créé un package Python sur PyPI (pico-ml) et une image Docker (elinaff/pico) simplifiant ainsi l’installation de PICO à une seule commande.
# Avec Python
pip install pico-ml
# Avec Docker
docker run elinaff/pico:latest
Compatibilité multiplateforme
En optimisant le code, nous avons significativement augmenté la vitesse d’exécution du pipeline d’analyse, permettant aux utilisateurs d’obtenir des résultats plus rapidement.
Amélioration des performances
En optimisant le code, nous avons significativement augmenté la vitesse d’exécution du pipeline d’analyse, permettant aux utilisateurs d’obtenir des résultats plus rapidement.
Stabilité et maintenance
L’ajout d’un logger a permis de mieux suivre les opérations et d’améliorer le débogage. Nous avons également corrigé plusieurs bogues et mis en œuvre des améliorations pour rendre PICO plus stable et plus fiable.
Amélioration de l’expérience utilisateur
Conscients de l’importance de l’expérience utilisateur, nous l’avons bonifiée avec ces améliorations
- Amélioration de la fluidité lorsque utilisateur se déplace dans les différents onglets de l’application.
- Validation immédiate des paramètres pour avertir l’utilisateur si l’expérimentation demandée est inadéquate, afin d’éviter des erreurs après un traitement prolongé.
- Sauvegarde automatique des paramètres et résultats dans des fichiers uniques horodatés, avec affichage de son emplacement à l’utilisateur.
