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· 1 min de lecture

Eden Cinema

Algorithme de recommandation pour re-digitaliser un cinéma rural français et attirer un nouveau public.

  • Python
  • Machine Learning
  • Streamlit
  • Web Scraping
  • GitHub Actions

Pourquoi ce projet

Un petit cinéma indépendant de La Creuse peinait à remplir sa salle — pas faute de films, mais faute d'information : les spectateurs ne savaient pas ce qui passait, ni pourquoi ça pouvait les intéresser. L'idée de départ était simple : construire un moteur de recommandation qui comprenne le goût local, récupère la programmation en temps réel, et pousse le bon film vers la bonne personne. Une couche numérique posée sur un lieu très analogique.

Ce que j'ai appris

  • Un système de recommandation n'a pas besoin de tourner à grande échelle pour être utile. Sur un catalogue de cette taille, un filtrage collaboratif bien calibré a largement devancé les approches basées contenu.
  • Récupérer la programmation des cinémas français, c'est un patchwork d'APIs inconstantes et de HTML fragiles — le pipeline ETL a fini par représenter 60 % du temps de dev.
  • Streamlit est précieux pour prototyper rapidement avec des interlocuteurs non-techniques. Le gérant du cinéma a pu manipuler l'outil dès le premier jour.
  • GitHub Actions comme orchestrateur léger pour du scraping périodique reste sous-estimé. Pas besoin d'Airflow quand cron et Actions font déjà le boulot.