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Défi 1 Environnement Togo AI Lab - Diagnostic de l'accès à l'eau potable au Togo (Streamlit & Open Data) # Défi 1 Environnement — Accès à l'eau potable au Togo Projet analytique Togo AI Lab construit à partir des données ouvertes TdE, COSO, INSEED et ISRI-TG. Le dépôt contient uniquement les éléments nécessaires à l'exécution et à l'analyse du dashboard. ## Structure du dépôt ```text app.py Lanceur Streamlit Cloud requirements.txt Dépendances uniques du projet dashboard/app.py Application Streamlit dashboard/assets/ Données préparées et favicon dashboard/analyze.py Copie du pipeline pour la plateforme src/analyze.py Pipeline principal d'analyse data/ Données sources et audit de récupération reports/rapport.pptx Rapport final reports/rapport.pdf Version PDF du rapport ``` Les scripts de vérification et les ressources intermédiaires du rapport restent localement disponibles, mais ne sont pas suivis dans le dépôt. ## Installation Pour utiliser uniquement la plateforme : ```bash pip install -r requirements.txt streamlit run app.py ``` Les indicateurs et les GeoJSON sont déjà préparés dans `dashboard/assets/`. Pour régénérer les indicateurs : ```bash python3 src/analyze.py ``` Le pipeline est également copié dans `dashboard/analyze.py` pour accompagner la plateforme. ## Limite méthodologique importante Les données TdE et COSO ne publient pas les états « fonctionnel », « en panne » et « abandonné ». Le projet ne calcule donc pas de taux de fonctionnalité réel. Le score COSO sert uniquement à cibler les premières visites terrain ; il devra être remplacé par des observations répétées pour produire un taux régional fiable.