fix(ml): applique les corrections de la review MLflow (securite, documentation, robustesse)

docs/architecture/40-data.md

@@ -287,6 +287,10 @@ Chaque table remplit un rôle précis dans le traitement et l'exploitation des d
 | `alert` | Enregistrer les alertes, leur type, leur gravité et leur message | API Mock `/alerts` et détections EnerVision |
 | `recommendation` | Proposer des actions et expliquer la règle qui les motive | Règles métier d'EnerVision |
 
+Le scoring (`ml_score`) charge le modèle depuis un fichier local (`models/lightgbm-consumption.txt`)
+et trace son empreinte SHA-256 dans `prediction.model_reference`. Il ne lit aucune version depuis
+le Model Registry MLflow (`ml/`) : ce registre sert aujourd'hui à la traçabilité des
+entraînements, pas au déploiement du modèle de scoring.
 Les anomalies historiques décrites dans les JSON sont conservées dans `dataset.metadata`.
 
 Elles servent à l'analyse des données et ne sont pas considérées comme des alertes actuelles.