fix(etl): demander la mesure de l'heure pile à l'API Mock

Correctif de cbbfaf4, dont le message affirmait à tort une mesure à :00. Avec
--limit 1, l'API Mock renvoie le point de début d'intervalle : le DAG, déclenché
à :45 sur [:45 - 1 h, :45], aurait écrit ses mesures à :45, au pas horaire mais
hors de la grille du dataset historique.

L'intervalle part désormais de l'heure pile du déclenchement : un run à 13:45
demande [13:00, 13:45] et importe la mesure de 13:00, avant ml_score à 14:00.
Vérifié contre l'API Mock en recette et par le rendu du gabarit Jinja.

etl/airflow/dags/mock_api_import.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """DAG d'import périodique des données de l'API Mock EnerVision (issue #15).
 
 Orchestre le pipeline existant `app.etl.mock_api_import` sans dupliquer sa logique ETL.
-Chaque exécution traite l'heure précédant son déclenchement.
+Chaque exécution importe la mesure de l'heure pile qui précède son déclenchement.
 
 Le pipeline backend reste responsable de la validation, de la normalisation, du suivi de la
 qualité, de l'idempotence et du chargement dans PostgreSQL/TimescaleDB.
@@ -18,8 +18,8 @@ from airflow.timetables.trigger import CronTriggerTimetable
 # Le backend possède son propre environnement uv dans l'image Airflow (ADR 0008).
 COMMANDE_BACKEND = "cd /opt/backend && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m"
 
-# Contrainte : l'API Mock génère `limit` points répartis sur l'intervalle. Un seul donne la mesure
-# de :00, au pas horaire du CSV que les features ML supposent (`shift(168)` compte des lignes).
+# Contrainte : l'API Mock génère `limit` points répartis sur l'intervalle, le premier à son début.
+# Un seul, depuis l'heure pile, donne la mesure de :00 au pas du CSV que suppose `shift(168)`.
 LIMITE_LECTURES = 1
 
 # Deux reprises donnent trois tentatives au total. Même dans le pire cas, l'exécution reste
@@ -51,7 +51,7 @@ with DAG(
         task_id="import_mock_api",
         bash_command=(
             f"{COMMANDE_BACKEND} app.etl.mock_api_import "
-            "--start-time \"{{ data_interval_start.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S') }}\" "
+            "--start-time \"{{ data_interval_end.strftime('%Y-%m-%dT%H:00:00') }}\" "
             "--end-time \"{{ data_interval_end.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S') }}\" "
             f"--limit {LIMITE_LECTURES}"
         ),