# 🌍 AfricaInvest Intelligence
> Plateforme MLOps de prédiction de la croissance économique africaine.
> Classifie le potentiel de croissance (**low / medium / high**) à partir d'indicateurs macro-économiques, exposé via une **API FastAPI** et un **dashboard Streamlit**.
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## 📋 Table des matières
- Architecture
- Stack technique
- Installation
- Démarrage rapide
- API Reference
- Métriques du modèle
- Déploiement
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## 📁 Architecture
```
africa-economic-ml/
│
├── app/ # Logique applicative (API + modèle)
│ ├── __init__.py
│ ├── api.py # FastAPI — routes & lifespan
│ ├── model.py # Singleton de chargement/inférence
│ └── schemas.py # Pydantic — validation entrées/sorties
│
├── ui/
│ └── streamlit_app.py # Dashboard interactif
│
├── artifacts/
│ ├── model.joblib # Pipeline scikit-learn sérialisé
│ └── metrics.json # Métriques d'entraînement
│
├── scripts/
│ └── train_model.py # Entraînement + sauvegarde de l'artifact
│
├── data/
│ ├── africa_economic_data.csv # Dataset (2 000 observations, 50 pays)
│ └── generate_data.py # Générateur de données synthétiques
│
├── notebooks/
│ └── eda_analysis.ipynb # Analyse exploratoire complète
│
├── requirements.txt
├── .gitignore
└── README.md
```
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## 🛠️ Stack technique
| Couche | Technologies |
|--------|-------------|
| **API** | FastAPI, Uvicorn, Pydantic v2 |
| **ML** | scikit-learn (RandomForest, GradientBoosting, LogReg), joblib |
| **UI** | Streamlit |
| **Data** | pandas, numpy |
| **Viz** | matplotlib, seaborn, plotly |
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## ⚙️ Installation
```bash
# 1. Cloner le dépôt
git clone
github.com /africa-economic-ml.git
cd africa-economic-ml
# 2. Créer un environnement virtuel
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\Activate.ps1 # Windows PowerShell
# 3. Installer les dépendances
pip install -r requ …