Lorsque vous travaillez sur une analyse de données en R, la première action consiste quasi systématiquement à charger un jeu de données stocké sur votre ordinateur (par exemple un fichier clients.csv ou ventes.xlsx).

Pour que R puisse retrouver ce fichier sans erreur, vous devez comprendre la notion de répertoire de travail (working directory) et la différence fondamentale entre un chemin absolu et un chemin relatif.

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1. Connaître son répertoire de travail courant

Le répertoire de travail est le dossier de votre système de fichiers dans lequel R cherche par défaut les fichiers que vous lui demandez d'ouvrir, et où il enregistre vos résultats.

Pour afficher le chemin complet de votre répertoire de travail actuel, utilisez la fonction getwd() (Get Working Directory) :

# Afficher le répertoire de travail courant
getwd()

Sortie typique dans la console R :

[1] "C:/Users/Joseph/Documents/Projets_R"

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2. Chemin absolu vs Chemin relatif

                     Système de Fichiers
                     C:/
                      └── Projets_R/             ◄── Répertoire courant (getwd())
                           ├── script.R
                           └── data/
                                └── ventes.csv   ◄── Fichier à importer

Le chemin absolu

Il décrit l'emplacement d'un fichier depuis la racine même du disque dur. * Exemple Windows : "C:/Users/Joseph/Documents/Projets_R/data/ventes.csv" * Exemple macOS / Linux : "/Users/joseph/projets_r/data/ventes.csv"

[!WARNING] Le piège des antislashs sous Windows :
Sous Windows, les chemins utilisent historiquement des barres obliques inversées (\). En R, l'antislash est un caractère d'échappement (comme \n pour un saut de ligne).
Vous devez impérativement utiliser des slashes simples / ou doubler les antislashs \\ :

# ERREUR : R va planter
setwd("C:\Users\Joseph\Projets")

# CORRECT (Recommandé)
setwd("C:/Users/Joseph/Projets")

# CORRECT
setwd("C:\\Users\\Joseph\\Projets")

Le chemin relatif (Bonne pratique)

Il décrit l'emplacement d'un fichier par rapport au répertoire courant : * ./data/ventes.csv (ou simplement data/ventes.csv) : cherche le dossier data situé dans le dossier de travail actuel. * ../autre_dossier/fichier.csv : les deux points .. permettent de remonter d'un cran dans le dossier parent.

Utiliser des chemins relatifs est la clé pour que vos scripts soient reproductibles et puissent être partagés avec des collègues sans casser les chemins d'accès codés en dur.

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3. Modifier le répertoire de travail : setwd()

Pour changer manuellement de répertoire de travail au cours d'une session, utilisez setwd() (Set Working Directory) :

# Définir un nouveau dossier de travail
setwd("C:/Users/Joseph/Projets_R/analyse_ventes")

# Vérifier la prise en compte
getwd()

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4. Fonctions utiles pour inspecter ses fichiers

R met à votre disposition plusieurs fonctions système pratiques pour explorer vos dossiers sans quitter la console :

# Lister tous les fichiers et dossiers du répertoire courant
list.files()

# Lister uniquement les fichiers CSV d'un sous-dossier
list.files(path = "data", pattern = "\\.csv$")

# Vérifier si un fichier existe avant de tenter de l'ouvrir
file.exists("data/ventes.csv") # Renvoie TRUE ou FALSE

# Créer un nouveau sous-dossier s'il n'existe pas encore
if (!dir.exists("outputs")) {
  dir.create("outputs")
}

[!TIP] La recommandation professionnelle : Les Projets RStudio (.Rproj)
Plutôt que d'écrire des commandes setwd() au début de chacun de vos scripts, créez un Projet RStudio (File > New Project). RStudio positionnera automatiquement le répertoire de travail à la racine de votre projet dès son ouverture, rendant vos analyses 100 % portables !

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Mise en pratique

1. Ouvrez RStudio et exécutez getwd() dans la console pour repérer votre emplacement actuel.
2. Créez un dossier nommé cours_r sur votre bureau, puis définissez-le comme répertoire de travail avec setwd().
3. Créez un sous-dossier donnees à l'aide de la commande dir.create("donnees").
4. Vérifiez la présence de ce sous-dossier en exécutant list.files().

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