Planifier projet

Planifier projet#

Introduction#

Les aspects de étude menées par des biologiste qu’un·e bio-informaticien·ne (ou ingénieur·e de recherche) doit comprendre sont :

  • les besoins scientifiques des biologistes,

  • les contraintes techniques (stockage, calcul, reproductibilité),

  • le demande de valorisation (rapports, publications, dépôts de code/paquets).

Bien comprendre ces aspects permet de planifier les analyses necessaires à l’étude des biologiste et à la charge de l’ingénieur·e de recherche.

Un·e ingénieur·e CNRS doit penser comme un chef de projet scientifique : cadrage initial, itérations rapides, communication constante, reproductibilité. La clé, c’est de planifier par phases modulaires (WP) avec des livrables concrets à chaque étape (même petits), plutôt que d’attendre 6 mois pour livrer un “gros bloc”.

Cas d’usage typiques en bio-informatique appliquée#

Un·e ingénieur·e de recherche peut rencontrer différents scénarios similaires :

  • Acquisition et stockage de données

    • Téléchargement massif d’images (microscopie, imagerie médicale).

    • Organisation des métadonnées (conditions expérimentales, provenance).

    • Mise en place d’une base structurée (par ex. stockage objet + base relationnelle).

  • Prétraitement et contrôle qualité

    • Vérifier intégrité des fichiers.

    • Normaliser formats (TIFF, PNG, OME-TIFF).

    • Construire pipelines d’annotation ou de labellisation.

  • Analyse & Machine Learning

    • Mise en place de notebooks reproductibles (Jupyter, Snakemake, Nextflow).

    • Préparation des splits entraînement/test.

    • Déploiement de modèles ML/DL (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).

  • Déploiement et distribution

    • Emballer un pipeline ou modèle en package (PyPI, Conda).

    • Conteneurisation (Docker/Singularity).

    • Déploiement sur cluster/HPC.

  • Reporting et valorisation

    • Générer des rapports automatisés (R Markdown, Jupyter Book).

    • Produire figures, tableaux, métriques.

    • Préparer dépôts (Zenodo, GitHub, bioimage archives).

Durées typiques par phase#

(dépend du volume de données, du nombre de chercheurs, et du niveau de maturité de l’équipe)

Phase

Durée typique

Exemple de livrable

Planification et cadrage

1–2 semaines

Cahier des charges, schéma d’architecture

Acquisition & stockage

2–4 semaines

Base de données structurée, scripts d’import

Prétraitement & QC

2–6 semaines

Pipeline Snakemake/Nextflow, jeux de données nettoyés

Analyse ML (prototypage)

1–3 mois

Modèles entraînés, notebooks comparatifs

Déploiement en package/pipeline

1–2 mois

Docker/Conda env., dépôt Git

Rapport et valorisation

continu

Rapports PDF, dépôt Zenodo, figures

Dans un vrai projet CNRS/INSERM/INRAE, il est crucial de prévoir des boucles itératives : la durée n’est jamais strictement linéaire, mais les phases se chevauchent (ex. QC en même temps que prototypage ML).

Meilleures pratiques de planification#

Un·e ingénieur·e de recherche doit combiner gestion de projet agile et traçabilité scientifique. Voici une méthodologie adaptée :

  • a) Découper en work packages (WP)

Chaque WP = objectifs, responsables, livrables, échéances.

- WP1 : Collecte & stockage.
- WP2 : Prétraitement/QC.
- WP3 : ML prototypage.
- WP4 : Déploiement & packaging.
- WP5 : Reporting & valorisation.

  • b) Gestion des versions et traçabilité

    • Git/GitHub/GitLab obligatoire.

    • Gestion des données avec DVC ou DataLad pour relier données ↔ code.

    • Documentation technique continue (Wiki, README clairs).

  • c) Organisation temporelle

Sprint de 2–3 semaines (mode agile).

À chaque sprint :

- 1 objectif clair (ex. “Mettre en place pipeline de QC des images”).

- Réunion courte avec biologistes (15–30 min).

- Démo / livrable (notebook, figures).

  • d) Outils de suivi

    • Trello / Jira / GitHub Projects pour suivi des tâches.

    • Tableaux Kanban avec “To do / In progress / Done”.

    • Roadmap globale pour 6–12 mois.

  • e) Bonnes pratiques scientifiques

    • Reproductibilité : Docker/Singularity, environnements Conda verrouillés.

    • Standardisation des données : OME-TIFF, JSON Schema pour métadonnées.

    • Communication claire : livrables intermédiaires toutes les 2–4 semaines.

  • 4. Exemple de planification concrète (cas image-cellules)

Imaginons une équipe de 3 chercheurs + 1 ingénieur, projet de 6 mois :

- Mois 1 :

    - WP1 Acquisition & stockage → Import des images (2 To).

    - Mise en place du stockage (NAS + indexation).

- Mois 2 :

    - WP2 QC & normalisation (formats homogènes).

    - Premier pipeline Snakemake.

- Mois 3–4 :

    - WP3 Prototypage ML : baseline CNN + notebook reproductible.

    - Premiers résultats partagés avec biologistes.

- Mois 5 :

    - WP4 Déploiement : dockerisation, Conda env., test sur cluster CNRS.

- Mois 6 :

    - WP5 Rapport final + figures pour publication.

    - Dépôt du code (GitHub) + données (Zenodo/bioimage.io).
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