fix(ml,backend): corrige la revue, le typage du drapeau CSV et la portée du biais
`load_from_csv` gardait un `astype(bool)` sur `is_working_hours`, joué avant `_typer` : une case vide du CSV arrivait en `NaN` et en ressortait `True`, soit une heure ouvrée inventée. Le chemin base était corrigé, pas celui-ci, et rien ne le couvrait. La ligne disparaît, et `_typer` ramène désormais les colonnes de `FLAG_COLUMNS` à `float64` quel que soit le contenu lu : sans cela le dtype dépendait de l'écriture du fichier (`0`/`1` contre `True`/`False`) et de la présence d'un trou, et l'égalité de schéma entre les deux chargeurs que promet ML-START n'était vraie que par accident du jeu de test. `Seuils.seuil_biais` valait `0` et `_verdict` exigeait `> 0` : la règle était inerte partout, CLI et DAG compris, et aucun test ne l'exerçait. Elle reste désactivée par défaut, parce qu'un seuil en kWh ne se transpose pas d'un bureau de 10 kWh à une usine de 1 000 kWh et qu'aucune valeur n'a été calibrée sur la vraie série, mais `--bias-threshold` la rend atteignable et l'ADR 0011 porte l'arbitrage. Trois tests couvrent le chemin : inerte par défaut, dérive au-delà du seuil réglé, et priorité de la MAE sur le biais. Deux lignes de doc devenues fausses au passage : la signature de `load_recent_from_database` dans ML-START, qui omettait `until` devenu obligatoire, et la ligne `bias` de 20-backend, qui laissait croire que la métrique décide du verdict. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Claude Opus 5
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f21a843fc2
commit
81c8a67af3
@@ -218,3 +218,54 @@ async def test_drift_compares_the_recent_window_to_the_reference_one(
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rapports = await service(depot, min_observations=10, mae_plancher=1.0).evaluate(now=INSTANT)
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assert next(r for r in rapports if r.site_id is None).status == attendu
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async def test_drift_leaves_the_bias_out_of_the_verdict_by_default() -> None:
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# Le modèle surestime de 3 kWh à chaque heure, et le verdict reste `stable` : le biais est
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# mesuré et servi, il ne juge pas tant que `--bias-threshold` n'a pas été réglé (ADR 0011).
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depot = FauxDepot(
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recentes=paires(nombre=30, prevu=13.0, reel=10.0),
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anciennes=paires(nombre=30, prevu=13.0, reel=10.0),
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comptages=[ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=30)],
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)
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rapports = await service(depot, min_observations=10).evaluate(now=INSTANT)
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global_ = next(rapport for rapport in rapports if rapport.site_id is None)
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assert global_.status == STATUT_STABLE
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assert global_.bias == 3.0
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@pytest.mark.parametrize(
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("prevu", "attendu"),
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[(13.0, STATUT_DERIVE), (11.0, STATUT_STABLE)],
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ids=["biais_au_dela", "biais_sous_le_seuil"],
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)
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async def test_drift_reports_derive_on_the_bias_once_a_threshold_is_set(
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prevu: float, attendu: str
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) -> None:
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# MAE récente et MAE de référence sont égales : seul le biais peut faire basculer le verdict.
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depot = FauxDepot(
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recentes=paires(nombre=30, prevu=prevu, reel=10.0),
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||||
anciennes=paires(nombre=30, prevu=prevu, reel=10.0),
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||||
comptages=[ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=30)],
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)
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rapports = await service(depot, min_observations=10, seuil_biais=2.0).evaluate(now=INSTANT)
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global_ = next(rapport for rapport in rapports if rapport.site_id is None)
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assert global_.status == attendu
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async def test_drift_prefers_the_mae_reason_when_both_the_mae_and_the_bias_exceed() -> None:
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depot = FauxDepot(
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recentes=paires(nombre=30, prevu=20.0, reel=10.0),
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anciennes=paires(nombre=30, prevu=11.0, reel=10.0),
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||||
comptages=[ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=30)],
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)
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rapports = await service(depot, min_observations=10, seuil_biais=2.0).evaluate(now=INSTANT)
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global_ = next(rapport for rapport in rapports if rapport.site_id is None)
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assert global_.status == STATUT_DERIVE
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assert "MAE" in (global_.reason or "")
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@@ -106,3 +106,11 @@ def test_main_exits_zero_when_drift_is_detected_without_the_flag(
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assert code == 0
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assert capsys.readouterr().out != ""
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def test_parse_args_leaves_the_bias_threshold_disabled_by_default() -> None:
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assert cli.parse_args([]).bias_threshold == 0.0
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def test_seuils_depuis_carries_the_bias_threshold() -> None:
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assert cli.seuils_depuis(cli.parse_args(["--bias-threshold", "2.5"])).seuil_biais == 2.5
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