Garder le rythme
Suggestions dans l’éditeur
Compléter une transformation pandas, une requête SQL ou un test.
Vous guidez chaque modification.
# agréger les transactions
# par client et par mois
Science des données / VS Code
GitHub Copilot
pour les scientifiques de données
Moins de code répétitif.
Plus de place au jugement scientifique.
Compléter le code. Affiner les questions.
Déléguer une tâche ciblée, puis vérifier.
Un guide pratique pour les équipes de Desjardins
un espace / trois habitudes scientifiques
Explorer
Comprendre les données et les hypothèses.
Expérimenter
Comparer des modèles de référence reproductibles.
Valider
Vérifier le code, les métriques et les risques de fuite.
02 / Choisir l’interaction
Trois façons de travailler avec Copilot
Choisir le mode selon le travail à déléguer.
Approfondir l’analyse
Aide conversationnelle
Expliquer un notebook, comparer les métriques ou revoir le découpage.
Des conseils, puis un choix éclairé.
« Cette variable révèle-t-elle des informations futures ? »
Déléguer une tâche
Agent + outils
Modifier les fichiers, lancer les tests et itérer sur une tâche ciblée.
Vérifiez les changements et les actions.
« Créer un pipeline de référence et exécuter ses tests unitaires. »
Plus d’autonomie, autant de responsabilité. Cibler le contexte et choisir les autorisations.
La complétion est une fonction de l’éditeur, pas un mode de conversation. Les libellés varient selon la version et l’environnement. Suggestions dans l’éditeur / Conversation dans VS Code
03 / Les faits avant les modifications
RPI : passer d’une question à un résultat vérifié
HVE Core sur GitHub : rechercher → planifier → implémenter, puis réviser et assurer le suivi.
R
Rechercher
Comprendre avant de modifier
- Examiner les données et le code.
- Vérifier les fuites et les options.
- Distinguer faits et hypothèses.
Livrable : constats et décisions à prendre
/rpi-research
P
Planifier
Définir des critères vérifiables
- Choisir le découpage et les métriques.
- Ordonner des tâches ciblées.
- Définir les tests et critères d’acceptation.
Livrable : plan et regard critique
/rpi-plan
I
Implémenter
Respecter le périmètre approuvé
- Créer le pipeline et les tests.
- Consigner les résultats des contrôles.
- Comparer les changements au plan.
Livrable : changements et validation
/rpi-implement
Réutiliser la rechercheRéviser le planValider les résultatsRevenir à la phase pertinente
HVE est un cadre facultatif, pas une fonction par défaut de VS Code. Installer et configurer RPI Agent ou les compétences de chaque phase. microsoft/hve-core / Cycle RPI et commandes
04 / Raisonner là où cela compte
Adapter le modèle au niveau d’incertitude
Utiliser le routage ou choisir le modèle. Monter en capacité lorsque les résultats le justifient.
Recherche + regard critique
Questionner les hypothèses, comparer les approches, chercher les fuites et les contre-exemples.
Planification
Définir les tâches, les dépendances et les critères d’acceptation mesurables.
Implémentation
Faible pour le courant; moyenne pour le complexe. Monter en capacité si les difficultés persistent.
*Hydrafusion dépend de votre configuration; ce n’est pas une option universelle de Copilot. Ces niveaux sont des repères de capacité, pas des catégories de produits ni des réglages d’effort de raisonnement.
Le « rubber ducking » consiste à expliquer son raisonnement pour le mettre à l’épreuve. Une réponse convaincante doit quand même être vérifiée. Sélection Auto / Modèles disponibles
05 / Une expérience ciblée
À essayer : un modèle de risque de crédit reproductible
Un jeu de données synthétiques. Un objectif clair. Trois requêtes ciblées.
RECHERCHE / ASK
Examiner ces données synthétiques et ce notebook. Repérer les fuites et comparer les découpages de validation. Ne modifier aucun fichier pour le moment.
PLAN / HVE RPI
Planifier un modèle reproductible avec un découpage temporel. Ajuster le prétraitement sur les données d’entraînement seulement. Définir les métriques et les tests avant de coder.
IMPLÉMENTATION / AGENT
Implémenter le plan approuvé et exécuter les tests. Rapporter la PR-AUC, la calibration et les résultats par sous-groupe. Montrer les changements et les limites restantes.
Cadre bancaire : données synthétiques ou dépersonnalisées approuvées seulement; aucun renseignement personnel de client ni secret dans les requêtes.
Notes de présentation et sources
Il s’agit d’un exemple éducatif, pas d’une approbation de modèle de crédit en production. Convenir des seuils avec le métier avant de coder. Tenir compte de l’horizon de prédiction, de l’isolation des clients et des intervalles temporels selon les données. Conserver un jeu de test final intact.
La PR-AUC n’est pas un critère suffisant. La calibration, l’incertitude et les sous-groupes doivent être interprétés dans leur contexte. Une analyse par sous-groupe ne démontre ni l’équité ni la conformité. Une exécution à neuf nécessite des dépendances et des graines aléatoires documentées, ainsi qu’un environnement vierge.
Les politiques du client déterminent les données, les fournisseurs, les autorisations et les durées de conservation acceptables. La dépersonnalisation exige une approbation et ne garantit pas la confidentialité. Les niveaux de capacité proposés sont des conseils d’atelier, pas des exigences HVE. Le comportement et la disponibilité d’Hydrafusion n’ont pas été vérifiés dans la documentation publique de Copilot.
- VS Code : suggestions dans l’éditeur
- VS Code : conversation et contexte
- HVE Core : cycle RPI (recherche au besoin, critique du plan, implémentation, révision facultative et suivi)
- GitHub : sélection Auto
- GitHub : modèles pris en charge
Sources consultées le 20 octobre 2026. Les fonctionnalités, la disponibilité et les libellés peuvent évoluer.