Configurations GradeBook — déplacées sur GDrive

Le dépôt CoursIA est agnostique des écoles. Les configurations de notation par cohorte (notes, emails étudiants, overrides, ajustements manuels) sont des données privées : elles ne vivent plus dans ce dépôt public. Elles sont sur Google Drive, point d’entrée unique de tout le contenu spécifique aux écoles.

Où vivent les configs

G:\Mon Drive\MyIA\Formation\<école>\<année>\grading\

Exemples (2026) :

École / cohorte	Dossier GDrive	Fichiers
EPITA-IS — PrCon	`Formation\Epita\2026\grading\`	`prcon_2026_config.py`, `compile_prcon_2026.py`, `epf_2026_prcon.py` (collégiale, superseded)
EPF — GenAI / MIS / Min1 / Min2	`Formation\EPF\2026\grading\`	`epf_2026_genai.py`, `epf_2026_ml.py`, `epf_2026_min1.py`, `epf_2026_min2.py`
ECE	`Formation\ECE\2026\grading\`	doc pipeline = `…\ECE\2026\grading\ece-grading.md` (GDrive, privé)
ESGF	`Formation\ESGF\2026\grading\`	doc pipeline = `…\ESGF\2026\grading\esgf-grading.md` (GDrive, privé)

Ce qui reste dans le dépôt (moteur agnostique)

gradebook.py — pipeline de notation (collégiale, redressement statistique, multi-épreuve)
run_grading.py — orchestrateur historique
configs/__init__.py — marqueur de package (vide, configs sur GDrive)

Résolution du moteur depuis GDrive — `COURSIA_ROOT`

Chaque config sur GDrive retrouve le moteur du dépôt via la variable d’environnement COURSIA_ROOT (fallback D:\CoursIA) :

if __name__ == '__main__':
    import sys, os
    from pathlib import Path
    # Engine lives in the repo (school-agnostic); resolved via COURSIA_ROOT.
    sys.path.insert(0, str(Path(os.environ.get("COURSIA_ROOT", r"D:\CoursIA")) / "GradeBookApp"))
    from gradebook import run_pipeline
    run_pipeline(CONFIG)

Exécution

# Définir COURSIA_ROOT si le dépôt n'est pas en D:\CoursIA
setx COURSIA_ROOT "D:\CoursIA"          # une fois (Windows)

cd "G:\Mon Drive\MyIA\Formation\EPF\2026\grading"
python epf_2026_ml.py
python epf_2026_genai.py

Créer une nouvelle config

Dans Formation\<école>\<année>\grading\ (pas dans le dépôt), dupliquer une config existante.
Adapter CONFIG (chemins GDrive, mapping colonnes, target_mean/target_std, professor_email).
Conserver le bloc __main__ avec le shim COURSIA_ROOT ci-dessus.
Tester : python <nouvelle_config>.py.

Structure du dictionnaire `CONFIG`

Inchangée (le moteur gradebook.py la consomme telle quelle) :

CONFIG = {
    'nom_classe': str,
    'inscriptions_path': str,      # CSV inscriptions (GDrive)
    'evaluations_path': str,       # CSV évaluations (GDrive)
    'output_path': str,            # XLSX de sortie (GDrive)
    'column_mapping': {"Prénom": "prenom", "Nom de famille": "nom", "Projet": "sujet_projet_1"},
    'target_mean': float,
    'target_std': float,
    'teacher_weight': float,       # 1.0 = 50%/50%
    'professor_email': str,
    'blacklisted_groups': list,    # optionnel
}

Configs multi-épreuves (Min1/Min2) : voir la clé epreuves dans les fichiers sur GDrive.

Voir aussi

gradebook.py — moteur
Formation\ECE\2026\grading\ece-grading.md (GDrive, privé) — même schéma (ECE)
Formation\ESGF\2026\grading\esgf-grading.md (GDrive, privé) — même schéma (ESGF)

Retour au sommet