Application de surveillance de la qualité de l'air dans la ville de Yaoundé
# AirBeam Yaoundé — Veille Sanitaire Qualité de l'Air
> **Projet académique** — Université de Yaoundé I · École Nationale Supérieure Polytechnique
> Département Génie Informatique · Année 2025-2026
> Auteur : DONGMO Prince Williams (21P445) · Superviseurs : Dr CHANA Anne Marie, Dr NGOUNOU Guy Merlin
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## Table des matières
1. Présentation du projet
2. Architecture technique
3. Prérequis système
4. Installation et démarrage
5. Structure des fichiers
6. Rôle de chaque fichier
7. Configuration (.env)
8. Machine Learning — Entraînement et cycle de vie
9. Canevas d'utilisation — Guide opérateur
10. API REST — Référence endpoints
11. Mode démo vs mode production
12. Tests unitaires
13. Maintenance et commandes utiles
14. Glossaire
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## 1. Présentation du projet
**AirBeam Yaoundé** est une application web + PWA de surveillance en temps quasi-réel de la qualité de l'air à Yaoundé, Cameroun. Elle collecte automatiquement les données de 3 capteurs AirBeam 3 (particules fines PM1, PM2.5, PM10), les corrige du biais d'humidité par la méthode kappa-Köhler, les classifie par Machine Learning (Random Forest) et les cartographie avec un système d'alertes temps réel.
### Fonctionnalités principales
| Fonctionnalité | Description |
|---|---|
| **Collecte automatique** | Interrogation API AirCasting toutes les 30 s (ou génération de données simulées en mode démo) |
| **Correction Köhler** | Correction hygroscopique des valeurs PM en fonction de l'humidité et de la saison |
| **Cartographie heatmap** | Carte Leaflet interactive avec heatmap colorée des concentrations PM sur Yaoundé |
| **Classification ML** | Random Forest : Normal / Douteux / Dangereux / Critique — inférence **Mode démo** : Par défaut `DEMO_MODE=true` — l'application génère des données simulées réalistes. Aucun capteur physique requis pour tester l'application.
### 4.3 Démarrer avec Docker (recommandé)
```bash
# Premier démarrage (télécharge les images, compile tout)
docker compose up -d --build
# Vé …