fix(ci,docs): lève les points de revue du SAST et de la vue CI/CD
Backend / Tests exigeant une base (push) Failing after 34s
Backend / Lint, typage et tests (push) Successful in 1m43s
Backend / Analyse statique de sécurité (push) Successful in 7s
Backend / Audit des dépendances (push) Successful in 57s
ML / Analyse statique de sécurité (push) Successful in 7s
ML / Lint, typage et tests (push) Successful in 3m0s

ML-START.md affirmait que l'orchestration Airflow n'existait pas : `ml_score`
tourne en `@hourly` depuis l'issue #115, seuls le mode `--csv` et un lancement
local restent manuels.

50-cicd.md : Dependabot compte six entrées sur cinq écosystèmes et non cinq
entrées, le filtre d'`airflow.yml` couvre aussi `apps/backend/` depuis le DAG
`alertes`, et les issues #21 (job de déploiement) et #22 (secrets) sont
distinguées au lieu d'être citées l'une pour l'autre. Le `continue-on-error` du
second passage Bandit est nommé pour ce qu'il est : le job reste vert même avec
un constat LOW.

Bandit est épinglé à 1.9.4 dans les deux jobs `sast` : sans épingle, une
nouvelle version passe la CI au rouge sans qu'une ligne du dépôt ait changé, et
le rejeu à l'identique documenté n'existe pas. Le `cache-dependency-glob` part :
`uvx` n'installe pas le projet, le verrou n'alimentait aucune clé de cache.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Johan LEROY
2026-09-21 13:41:17 +02:00
co-authored by Claude Opus 5
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+4 -3
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@@ -161,9 +161,10 @@ flowchart LR
`prediction` et leurs contraintes de cohérence, vérifiables en SQL.
Le corollaire est qu'il n'y a **aucune prévision à la demande** : la fraîcheur d'une prévision est
celle du dernier run de scoring. Tant que l'orchestration Airflow n'existe pas (`etl/airflow/` est
vide), ce run est lancé à la main. C'est la dette la plus visible du module, et elle est portée
par les issues #44 et #45.
celle du dernier run de scoring. Ce run est ordonnancé par Airflow, DAG `ml_score` en `@hourly`
(issue #115) ; seuls le mode `--csv` et un lancement local restent manuels, tout comme
l'entraînement, dont le DAG `ml_train` n'a pas de planification. La dette qui subsiste est la
surveillance de dérive, portée par les issues #44 et #45.
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