`python -m venv ~/.venvs/predictops`
-activer l'environnement :
+- activer l'environnement :
`source ~/.venvs/predictops/bin/activate`
`pip freeze > requirements.txt`
-Planification des tâches
-------------------------
+Configuration de l'apprentissage
+--------------------------------
+
+Tout se passe dans le répertoire features
+
+1. Modifier learn.cfg :
+ - définition de l'ensemble d'apprentissage
+ - famille de features à considérer (météofrance...)
+ - opérations de pré-traitement
+ - ...
+
+2. Détailler le traitement de chaque famille de feature dans le cfg associé
+(feature_ephemeris.cfg, feature_meteo.cfg, etc.), en accord avec les fichiers
+csv associés dans le répertoire features. Dans ces derniers, le type spécifie
+si la variable est numérique (1), qualitative (2), ou si elle peut être consi-
+dérée comme de l'un ou l'autre type (3), comme le jour dans l'année.
+
+
+
+Exécution
+=========
+
+Script principal
+----------------
+
+`make`
+
+ou
+
+`python main.py`
+
+
+Tâches planifiées
+-----------------
- Lancer le scheduling (à compléter)
puis
`python -m test_celery.run_tasks`
-
-
