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# Conflicts:
#	docs/architecture/00-vue-ensemble.md
#	docs/architecture/README.md

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -70,9 +70,10 @@ Le lien `front -.-> api` reste en pointillé : le frontend appelle bien une API,
 intercepteur répond à sa place tant que les endpoints n'existent pas. Voir
 [30-frontend.md](30-frontend.md).
 
-Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : deux DAGs orchestrent l'entraînement et
-le scoring du modèle ML (issue #115), cf. plus bas et [20-backend.md](20-backend.md). Le reste du
-périmètre Airflow envisagé (ingestion, issues #15/#16) reste en pointillé, non construit.
+Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : trois DAGs tournent, deux pour
+l'entraînement et le scoring du modèle ML (issue #115), un pour la détection d'alertes et la
+génération des recommandations (issue #116), cf. plus bas et [20-backend.md](20-backend.md). Le
+reste du périmètre Airflow envisagé (ingestion, issues #15/#16) reste en pointillé, non construit.
 
 Le lien `prom -.-> api` de même : l'API expose bien `/metrics` au format Prometheus, mais aucun
 collecteur ne vient le lire.
@@ -87,15 +88,15 @@ collecteur ne vient le lire.
 | ML | LightGBM, MLflow | `ml` | `En cours` | Pipeline d'entraînement et de scoring (`enervision_ml.train`/`.score`, features par lags/moyennes glissantes partagées entre les deux, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), exposé en lecture via `GET /predictions`, orchestré par Airflow (`ml_train`/`ml_score`). Voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../ML-START.md). Surveillance de dérive (EC06, #44/#45) pas encore construite |
 | Infra | Docker Compose, Nginx, Terraform, k3s single-node | `infra`, `docker-compose.prod.yml` | `En cours` | Reverse proxy et overlay de déploiement écrits et validés, jamais lancés sur le serveur ([ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md)). Module d'installation k3s jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |
 | Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager | `monitoring` | `Cible` | Rien, hors le `/metrics` exposé par l'API |
-| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Deux DAGs (`ml_train` manuel, `ml_score` `@hourly`) orchestrent le pipeline ML existant en sous-processus `uv run` (issue #115). L'ingestion (issues #15/#16) n'a pas encore de DAG |
+| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Trois DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train` manuel et `ml_score` `@hourly` pour le pipeline ML (issue #115), `alertes` à `15 * * * *` pour la détection et les recommandations (issue #116, [ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md)). L'ingestion (issues #15/#16) n'a pas encore de DAG |
 | CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `En cours` | 5 workflows, 16 jobs : lint, typage, tests avec seuil de couverture bloquant, tests d'intégration sur TimescaleDB réel, audit de dépendances, SAST Bandit, quality gate SonarCloud, intégrité des DAGs Airflow. Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md). **Aucun job de déploiement** (#21) |
 
 ## Flux bout en bout
 
 Statut : `En cours`. **Le chemin de lecture tourne** : base, API et frontend. **Le chemin
-d'ingestion dessiné ci-dessous n'existe pas** : les deux DAGs livrés (`ml_train`, `ml_score`,
-issue #115) orchestrent le pipeline ML, pas l'ingestion, qui reste lancée à la main par les
-scripts d'import (issues #15 et #16).
+d'ingestion dessiné ci-dessous n'existe pas** : les trois DAGs livrés (`ml_train`, `ml_score`,
+issue #115 ; `alertes`, issue #116) orchestrent le pipeline ML et la détection d'alertes, pas
+l'ingestion, qui reste lancée à la main par les scripts d'import (issues #15 et #16).
 
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