Pipeline ETL d'extraction de données multimodales pour la détection de fake news

Python, Data Engineering, ETL, Apache Airflow, Web Scraping, Streamlit, NLP, Computer Vision, Data Pipeline

Pipeline d'Extraction de Données Multimodales pour la Détection de Fake News

Présentation

Ce projet met en œuvre la conception et l'industrialisation d'un pipeline de données multimodales (texte + image), depuis l'identification des sources jusqu'au monitoring en production. L'objectif est d'alimenter le moteur d'analyse d'une start-up de lutte contre la désinformation avec des publications d'actualité structurées, associant systématiquement texte et image, extraites de façon automatisée et reproductible.

Le projet applique les bonnes pratiques du Data Engineering afin de garantir la fiabilité, la traçabilité et la scalabilité d'un pipeline ETL destiné à entraîner des modèles d'IA.

Objectifs

• Identifier et qualifier plusieurs sources de données multimodales pertinentes pour la désinformation.
• Développer des scripts d'extraction automatisée, modulaires et exécutables sans intervention manuelle.
• Construire un pipeline de transformation reproductible et journalisé, documenté par un schéma conceptuel.
• Orchestrer l'ensemble du flux via Apache Airflow (ETL automatisé).
• Définir des KPI de qualité et de performance, et un plan de monitoring pour un usage en production.

Compétences démontrées

Sourcing et qualification de données

• Identification de plusieurs sources multimodales (APIs, réseaux sociaux, bases open data, flux RSS) avec évaluation du format, de la langue, de la qualité des labels et des droits d'usage.
• Distinction rigoureuse entre opinion controversée (subjective) et désinformation (objectivement fausse), critique pour la fiabilité des données d'entraînement.
• Priorisation des canaux d'accès officiels (API) avant recours au scraping, avec vérification systématique de la légalité.
• Production d'un rapport d'exploration de sources formalisant les méthodes d'extraction retenues.

Extraction automatisée de données

• Développement de scripts Python modulaires (connexion, parsing, nettoyage, sauvegarde) pour l'extraction de texte et d'images associés.
• Gestion des quotas d'API, des erreurs (try/except) et des paramètres de configuration.
• Validation de l'association correcte entre chaque texte et son image, condition indispensable à l'exploitation multimodale.
• Journalisation (logging) de chaque étape du script pour assurer la traçabilité.

Transformation et modélisation des données

• Construction d'un pipeline de transformation reproductible (lecture, traitement, export) avec fonctions modulaires dédiées (nettoyage de texte, validation d'image).
• Conception d'un schéma conceptuel de données (Mermaid) distinguant modèle conceptuel métier et schéma technique de stockage.
• Documentation des champs, types et rôles des données dans le cas d'usage IA (classification, NLP).

Orchestration ETL avec Apache Airflow

• Conception d'un DAG Airflow structurant l'extraction, la transformation et le chargement en tâches distinctes et modulaires.
• Réutilisation des fonctions développées lors des étapes précédentes au sein d'opérateurs Airflow (PythonOperator).
• Réflexion sur le choix et la sécurisation de la base de données cible (authentification, gestion des rôles, chiffrement des données sensibles).

Monitoring et pilotage par KPI

• Définition d'indicateurs de performance couvrant précision des données, rapidité d'exécution et coût en ressources.
• Construction d'un tableau de bord de suivi (Streamlit) lisible par un public non technique.
• Formalisation d'un plan de monitoring : seuils d'alerte, gestion des erreurs, fréquence des vérifications, cohérence avec les automatisations en place.

Architecture

       Sources multimodales
  (APIs, RSS, open data, réseaux)
                │
                ▼
     Extraction automatisée
   (scripts Python modulaires)
                │
                ▼
        Données brutes
      (texte + image liés)
                │
                ▼
   Transformation & nettoyage
  (pipeline reproductible + logs)
                │
                ▼
    Schéma conceptuel de données
                │
                ▼
       Orchestration Airflow
    (DAG : extract → transform → load)
                │
                ▼
     Base de données sécurisée
        (SQL / NoSQL)
                │
                ▼
   Tableau de bord KPI (Streamlit)
     + Plan de monitoring

Stack technique

Extraction & scraping

• Requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium
• Feedparser (flux RSS)
• APIs (News API, Reddit, NewsData.io)

Transformation & modélisation

• Python (fonctions modulaires, logging)
• Mermaid / draw.io (schéma conceptuel)

Orchestration

• Apache Airflow (DAG, PythonOperator)

Monitoring & restitution

• Streamlit (tableau de bord KPI)

Livrables

• Rapport d'exploration de sources (Markdown/PDF)
• Scripts d'extraction (.py / .ipynb)
• Pipeline de transformation (.py / .ipynb)
• DAG Airflow exécutable avec preuves d'exécution
• Tableau de bord KPI + plan de monitoring

Bonnes pratiques appliquées

• Priorisation des canaux d'accès officiels avant tout scraping
• Vérification systématique des droits d'usage et de la fiabilité des labels
• Séparation claire entre exploration, extraction, transformation et orchestration
• Code structuré en fonctions modulaires, testables indépendamment
• Journalisation systématique des transformations pour la traçabilité
• Sécurisation de la base de données cible (authentification, rôles, chiffrement)
• Restitution des KPI adaptée à un public non technique

Résultats

À l'issue de ce projet, le pipeline permet de :

• extraire automatiquement des publications multimodales (texte + image) depuis plusieurs sources, sans intervention manuelle ;
• transformer et structurer ces données selon un schéma conceptuel documenté ;
• orchestrer l'ensemble du flux ETL via un DAG Airflow reproductible ;
• charger les données dans une base sécurisée, prête à l'entraînement de modèles IA ;
• suivre en continu la qualité et la performance du pipeline via un tableau de bord dédié.

Compétences acquises

• Sourcing et qualification de données multimodales
• Web scraping et intégration d'API (Requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium)
• Conception de pipelines de transformation reproductibles et journalisés
• Modélisation conceptuelle de données (Mermaid)
• Orchestration ETL avec Apache Airflow
• Définition de KPI et construction de tableaux de bord (Streamlit)
• Sécurisation et gouvernance de bases de données