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# ⚡ Mali Energy Anomaly Detector > **Proof of Concept (PoC) développé pour la Semaine du Numérique au Mali** > *Plateforme d'Intelligence Artificielle pour la Détection des Pertes Non-Techniques et Fraudes de Consommation Électrique.* --- ## 📌 Présentation du Projet En Afrique de l'Ouest et particulièrement au Mali, la détection des **pertes non-techniques** (dérivation illégale, compteurs détériorés, fraudes ou surcharges de ligne) représente un défi majeur pour les compagnies d'électricité et les gestionnaires de réseaux micro-grid. **Mali Energy Anomaly Detector** est un PoC combinant l'algorithme d'apprentissage non supervisé **Isolation Forest** de *Scikit-Learn* avec un tableau de bord web interactif propulsé par *Streamlit* et *Plotly*. ### ✨ Fonctionnalités Clés - 📊 **Génération & Analyse de données IoT/Compteurs Intelligents** : Analyse en temps réel des séries temporelles (Tension, Consommation kWh, Courant A, Facteur de Puissance). - 🧠 **Détection Automatique par Machine Learning** : Algorithme Isolation Forest capable d'isoler les comportements anormaux et de calculer un score de suspicion (0 à 1). - 💰 **Évaluation de l'Impact Financier** : Estimation dynamique des pertes d'énergie et du risque financier évalué en **FCFA**. - 📈 **Visualisation Graphique Dynamic** : Courbes de consommation interactives avec mise en valeur instantanée des points critiques en rouge. - 📥 **Exportation des Rapports** : Téléchargement direct des journaux d'anomalies filtrés au format CSV. --- ## 🛠️ Stack Technique - **Langage** : Python 3.10+ - **Machine Learning** : Scikit-Learn (`IsolationForest`, `StandardScaler`) - **Data & Traitement** : Pandas, NumPy - **Interface Web & Visualisation** : Streamlit, Plotly Express & Graph Objects - **Environnement & OS** : Linux Ubuntu, VS Code, Git --- ## 📂 Arborescence du Projet ```text mali-energy-anomaly-detector/ ├── app.py # Application web Streamlit principale ├── requirements.txt # Dépen …