Merge remote-tracking branch 'origin/dev' into feat/password-policy-forgot-password

# Conflicts:
#	apps/backend/app/api/deps.py
#	apps/backend/pyproject.toml

.gitignore

@@ -52,7 +52,8 @@ standalone_admin_password.txt
 secrets/
 
 # Donnees locales
-data/
+data/raw/*
+!data/raw/.gitkeep
 *.sqlite3
 monitoring/grafana/data/
 monitoring/prometheus/data/

apps/backend/app/api/deps.py

@@ -34,6 +34,7 @@ from app.repositories.site import SiteRepository
 from app.repositories.user import UserRepository
 from app.services.alert import AlertService
 from app.services.auth import AuthService, LoginPolicy, PasswordResetPolicy
+from app.services.reading import ReadingService
 from app.services.recommendation import RecommendationService
 from app.services.sensor import SensorService
 from app.services.site import SiteService
@@ -197,6 +198,13 @@ def get_stats_service(session: SessionDep) -> StatsService:
 StatsServiceDep = Annotated[StatsService, Depends(get_stats_service)]
 
 
+def get_reading_service(session: SessionDep) -> ReadingService:
+    return ReadingService(readings=ReadingRepository(session))
+
+
+ReadingServiceDep = Annotated[ReadingService, Depends(get_reading_service)]
+
+
 def get_sensor_service(session: SessionDep) -> SensorService:
     return SensorService(sites=SiteRepository(session), readings=ReadingRepository(session))
 

apps/backend/app/api/openapi.py

@@ -71,6 +71,14 @@ TAGS: Final[list[dict[str, Any]]] = [
         "description": "Statistiques agrégées de consommation. Accessible à partir du rôle "
         "`lecteur`.",
     },
+    {
+        "name": "readings",
+        "description": (
+            "Historique des lectures de consommation. Fenêtre temporelle plafonnée à 90 jours, "
+            "24 dernières heures par défaut si `start`/`end` sont omis. Accessible à partir du "
+            "rôle `lecteur`."
+        ),
+    },
     {
         "name": "sensors",
         "description": "État de santé des capteurs par site. Réservé au rôle `admin`.",

apps/backend/app/api/v1/endpoints/readings.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+from datetime import datetime
+
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, Query, status
+
+from app.api.deps import LecteurDep, ReadingServiceDep
+from app.api.openapi import REPONSE_VALIDATION, Reponses
+from app.schemas.errors import ErrorResponse
+from app.schemas.reading import ReadingResponse
+from app.services.reading import FenetreInverseeError, FenetreTropLargeError
+
+router = APIRouter()
+
+REPONSES_FENETRE: Reponses = {
+    **REPONSE_VALIDATION,
+    400: {
+        "model": ErrorResponse,
+        "description": (
+            "Fenêtre temporelle invalide : `start` postérieur ou égal à `end`, ou écart entre "
+            "les deux supérieur à 90 jours."
+        ),
+    },
+}
+
+
+@router.get(
+    "",
+    response_model=list[ReadingResponse],
+    summary="Liste l'historique des lectures",
+    responses=REPONSES_FENETRE,
+)
+async def list_readings(
+    _: LecteurDep,
+    service: ReadingServiceDep,
+    site_id: str | None = None,
+    start: datetime | None = None,
+    end: datetime | None = None,
+    limit: int = Query(500, ge=1, le=2000),
+    offset: int = Query(0, ge=0),
+) -> list[ReadingResponse]:
+    try:
+        lectures = await service.list_history(
+            site_id=site_id, start=start, end=end, limit=limit, offset=offset
+        )
+    except FenetreInverseeError as erreur:
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+            detail="`start` doit être strictement antérieur à `end`",
+        ) from erreur
+    except FenetreTropLargeError as erreur:
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+            detail="L'écart entre `start` et `end` ne peut pas dépasser 90 jours",
+        ) from erreur
+    return [ReadingResponse.model_validate(lecture) for lecture in lectures]

apps/backend/app/api/v1/router.py

@@ -1,7 +1,17 @@
 from fastapi import APIRouter
 
 from app.api.openapi import REPONSE_SERVEUR, REPONSES_ADMIN, REPONSES_LECTEUR
-from app.api.v1.endpoints import alerts, auth, health, recommendations, sensors, sites, stats, users
+from app.api.v1.endpoints import (
+    alerts,
+    auth,
+    health,
+    readings,
+    recommendations,
+    sensors,
+    sites,
+    stats,
+    users,
+)
 
 api_router = APIRouter(responses=REPONSE_SERVEUR)
 api_router.include_router(health.router, prefix="/health", tags=["health"])
@@ -18,6 +28,9 @@ api_router.include_router(
     responses=REPONSES_LECTEUR,
 )
 api_router.include_router(stats.router, prefix="/stats", tags=["stats"], responses=REPONSES_LECTEUR)
+api_router.include_router(
+    readings.router, prefix="/readings", tags=["readings"], responses=REPONSES_LECTEUR
+)
 api_router.include_router(
     sensors.router, prefix="/sensors", tags=["sensors"], responses=REPONSES_ADMIN
 )

apps/backend/app/etl/historical_import.py

@@ -0,0 +1,621 @@
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import hashlib
+import json
+from pathlib import Path
+from typing import Any, cast
+
+import pandas as pd
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncConnection, create_async_engine
+
+from app.core.config import get_settings
+
+REQUIRED_COLUMNS = {
+    "timestamp",
+    "site_id",
+    "site_type",
+    "site_name",
+    "consumption_kwh",
+    "consumption_euros",
+    "temperature_celsius",
+    "humidity_percent",
+    "solar_irradiance_wm2",
+    "hour",
+    "day_of_week",
+    "day_name",
+    "month",
+    "is_weekend",
+    "is_working_hours",
+}
+
+MEASURE_COLUMNS = [
+    "consumption_kwh",
+    "consumption_euros",
+    "temperature_celsius",
+    "humidity_percent",
+    "solar_irradiance_wm2",
+]
+
+SOURCE_NAME = "csv"
+
+
+def compute_sha256(path: Path) -> str:
+    """Calcule l'empreinte SHA-256 du fichier source."""
+    sha256 = hashlib.sha256()
+
+    with path.open("rb") as source:
+        for block in iter(lambda: source.read(1024 * 1024), b""):
+            sha256.update(block)
+
+    return sha256.hexdigest()
+
+
+def load_metadata(path: Path) -> dict[str, Any]:
+    """Charge les métadonnées fournies avec le dataset."""
+    with path.open("r", encoding="utf-8") as source:
+        metadata = json.load(source)
+
+    if not isinstance(metadata, dict):
+        raise ValueError("Le fichier de métadonnées doit contenir un objet JSON.")
+
+    return cast(dict[str, Any], metadata)
+
+
+def classify_quality(
+    row: dict[str, Any],
+) -> tuple[str, list[str]]:
+    """
+    Déduit une qualité technique à partir des champs manquants.
+
+    Les valeurs NULL sont conservées. On ne cherche pas ici à
+    déterminer la cause physique exacte de leur absence.
+    """
+    missing = [column for column in MEASURE_COLUMNS if pd.isna(row.get(column))]
+
+    if not missing:
+        quality = "good"
+    elif len(missing) == len(MEASURE_COLUMNS):
+        quality = "critical"
+    elif "consumption_kwh" in missing:
+        quality = "degraded"
+    else:
+        quality = "partial"
+
+    reasons = [f"missing:{column}" for column in missing]
+
+    return quality, reasons
+
+
+def validate_source(
+    frame: pd.DataFrame,
+    metadata: dict[str, Any],
+) -> None:
+    """Valide le dataset avant tout chargement en base."""
+    missing_columns = REQUIRED_COLUMNS.difference(frame.columns)
+
+    if missing_columns:
+        raise ValueError(f"Colonnes obligatoires absentes : {sorted(missing_columns)}")
+
+    expected_records = int(metadata["total_records"])
+
+    if len(frame) != expected_records:
+        raise ValueError(f"Nombre de lignes inattendu : {len(frame)} au lieu de {expected_records}")
+
+    expected_sites = set(metadata["sites"].keys())
+    actual_sites = set(frame["site_id"].unique())
+
+    if actual_sites != expected_sites:
+        raise ValueError(
+            f"Sites incohérents. Attendus={sorted(expected_sites)}, trouvés={sorted(actual_sites)}"
+        )
+
+    duplicated = frame.duplicated(subset=["site_id", "timestamp"]).sum()
+
+    if duplicated:
+        raise ValueError(f"{duplicated} doublons (site_id, timestamp) détectés")
+
+    static_variants = frame.groupby("site_id")[["site_type", "site_name"]].nunique()
+
+    if (static_variants > 1).any().any():
+        raise ValueError("Un site possède plusieurs valeurs de site_type ou site_name.")
+
+    # Vérifie également que tous les timestamps
+    # peuvent être interprétés correctement.
+    pd.to_datetime(
+        frame["timestamp"],
+        errors="raise",
+    )
+
+
+def normalize_timestamps(
+    frame: pd.DataFrame,
+    source_timezone: str,
+) -> pd.DataFrame:
+    """
+    Normalise les timestamps et leur associe une timezone.
+
+    Les timestamps originaux sont conservés dans une colonne
+    temporaire afin de pouvoir les stocker dans raw_data.
+    """
+    normalized = frame.copy()
+
+    normalized["_source_timestamp"] = normalized["timestamp"]
+
+    timestamps = pd.to_datetime(
+        normalized["timestamp"],
+        errors="raise",
+    )
+
+    if timestamps.dt.tz is None:
+        timestamps = timestamps.dt.tz_localize(source_timezone)
+    else:
+        timestamps = timestamps.dt.tz_convert(source_timezone)
+
+    normalized["timestamp"] = timestamps
+
+    return normalized
+
+
+def to_json_value(value: Any) -> Any:
+    """
+    Convertit une valeur Pandas/Numpy en valeur
+    compatible JSON.
+    """
+    if value is None:
+        return None
+
+    try:
+        if pd.isna(value):
+            return None
+    except TypeError, ValueError:
+        pass
+
+    if isinstance(value, pd.Timestamp):
+        return value.isoformat()
+
+    if hasattr(value, "item"):
+        return value.item()
+
+    return value
+
+
+async def ensure_dataset(
+    connection: AsyncConnection,
+    metadata: dict[str, Any],
+    sha256: str,
+    source_timezone: str,
+    storage_uri: str,
+) -> int:
+    """
+    Crée l'entrée dataset si elle n'existe pas.
+
+    Le SHA-256 permet de reconnaître un fichier déjà importé
+    et participe à l'idempotence et à la traçabilité.
+    """
+    result = await connection.execute(
+        text(
+            """
+            SELECT dataset_id
+            FROM dataset
+            WHERE archive_sha256 = :sha256
+            LIMIT 1
+            """
+        ),
+        {
+            "sha256": sha256,
+        },
+    )
+
+    existing = result.scalar_one_or_none()
+
+    if existing is not None:
+        return int(existing)
+
+    metadata_summary = {
+        "generator_version": metadata.get("generator_version"),
+        "total_sites": metadata.get("total_sites"),
+        "total_records": metadata.get("total_records"),
+        "date_range": metadata.get("date_range"),
+        "frequency": metadata.get("frequency"),
+        "null_injection_enabled": metadata.get("null_injection_enabled"),
+        "null_strategies": metadata.get("null_strategies"),
+        "importer": "historical_import_v1",
+    }
+
+    result = await connection.execute(
+        text(
+            """
+            INSERT INTO dataset (
+                dataset_name,
+                archive_sha256,
+                storage_uri,
+                source_timezone,
+                "metadata"
+            )
+            VALUES (
+                :dataset_name,
+                :archive_sha256,
+                :storage_uri,
+                :source_timezone,
+                CAST(:metadata AS jsonb)
+            )
+            RETURNING dataset_id
+            """
+        ),
+        {
+            "dataset_name": ("EnerVision historical dataset 2023-2024"),
+            "archive_sha256": sha256,
+            "storage_uri": storage_uri,
+            "source_timezone": source_timezone,
+            "metadata": json.dumps(
+                metadata_summary,
+                ensure_ascii=False,
+            ),
+        },
+    )
+
+    return int(result.scalar_one())
+
+
+async def upsert_sites(
+    connection: AsyncConnection,
+    frame: pd.DataFrame,
+) -> None:
+    """Insère ou met à jour les sites du dataset."""
+    sites = cast(
+        list[dict[str, Any]],
+        frame[
+            [
+                "site_id",
+                "site_type",
+                "site_name",
+            ]
+        ]
+        .drop_duplicates(subset=["site_id"])
+        .to_dict(orient="records"),
+    )
+
+    await connection.execute(
+        text(
+            """
+            INSERT INTO site (
+                site_id,
+                site_type,
+                site_name
+            )
+            VALUES (
+                :site_id,
+                :site_type,
+                :site_name
+            )
+            ON CONFLICT (site_id)
+            DO UPDATE SET
+                site_type = EXCLUDED.site_type,
+                site_name = EXCLUDED.site_name
+            """
+        ),
+        sites,
+    )
+
+
+def build_reading_batch(
+    chunk: pd.DataFrame,
+    dataset_id: int,
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    """
+    Transforme un chunk Pandas en lignes prêtes
+    à être chargées dans la table reading.
+    """
+    rows: list[dict[str, Any]] = []
+
+    records = cast(
+        list[dict[str, Any]],
+        chunk.to_dict(orient="records"),
+    )
+
+    for record in records:
+        quality, reasons = classify_quality(record)
+
+        raw_data = {
+            column: to_json_value(value)
+            for column, value in record.items()
+            if column != "_source_timestamp"
+        }
+
+        # Dans raw_data, on conserve le timestamp
+        # exactement tel qu'il était dans le CSV.
+        raw_data["timestamp"] = to_json_value(record["_source_timestamp"])
+
+        rows.append(
+            {
+                "site_id": record["site_id"],
+                "timestamp": record["timestamp"],
+                "source": SOURCE_NAME,
+                "dataset_id": dataset_id,
+                # Non fourni par le dataset historique.
+                "consumption_kw": None,
+                "consumption_kwh": to_json_value(record["consumption_kwh"]),
+                "consumption_euros": to_json_value(record["consumption_euros"]),
+                # Non fournis par le CSV historique.
+                "voltage_v": None,
+                "current_a": None,
+                "power_factor": None,
+                "temperature_celsius": (to_json_value(record["temperature_celsius"])),
+                "humidity_percent": (to_json_value(record["humidity_percent"])),
+                "solar_irradiance_wm2": (to_json_value(record["solar_irradiance_wm2"])),
+                "is_working_hours": bool(record["is_working_hours"]),
+                "data_quality": quality,
+                "null_reasons": reasons,
+                # Aucune imputation pendant l'ingestion RAW.
+                # Les valeurs manquantes sont conservées telles quelles
+                # afin de préserver la donnée source.
+                "imputed_values": None,
+                "imputation_method": None,
+                # Conservation de la donnée source
+                # pour la traçabilité.
+                "raw_data": json.dumps(
+                    raw_data,
+                    ensure_ascii=False,
+                ),
+            }
+        )
+
+    return rows
+
+
+READING_INSERT = text(
+    """
+    INSERT INTO reading (
+        site_id,
+        timestamp,
+        source,
+        dataset_id,
+        consumption_kw,
+        consumption_kwh,
+        consumption_euros,
+        voltage_v,
+        current_a,
+        power_factor,
+        temperature_celsius,
+        humidity_percent,
+        solar_irradiance_wm2,
+        is_working_hours,
+        data_quality,
+        null_reasons,
+        imputed_values,
+        imputation_method,
+        raw_data
+    )
+    VALUES (
+        :site_id,
+        :timestamp,
+        :source,
+        :dataset_id,
+        :consumption_kw,
+        :consumption_kwh,
+        :consumption_euros,
+        :voltage_v,
+        :current_a,
+        :power_factor,
+        :temperature_celsius,
+        :humidity_percent,
+        :solar_irradiance_wm2,
+        :is_working_hours,
+        :data_quality,
+        :null_reasons,
+        CAST(:imputed_values AS jsonb),
+        :imputation_method,
+        CAST(:raw_data AS jsonb)
+    )
+    ON CONFLICT DO NOTHING
+    """
+)
+
+
+async def import_historical(
+    csv_path: Path,
+    metadata_path: Path,
+    source_timezone: str,
+    batch_size: int,
+    dry_run: bool,
+    storage_uri: str,
+) -> None:
+    """
+    Exécute le pipeline ETL historique EnerVision.
+
+    Étapes :
+    1. Extract
+    2. Validate
+    3. Transform
+    4. Load
+    """
+    metadata = load_metadata(metadata_path)
+
+    frame = pd.read_csv(csv_path)
+
+    validate_source(
+        frame,
+        metadata,
+    )
+
+    print(f"Lignes             : {len(frame)}")
+    print(f"Sites              : {frame['site_id'].nunique()}")
+    print(f"Période            : {frame['timestamp'].min()} -> {frame['timestamp'].max()}")
+    print(f"Doublons           : {frame.duplicated(['site_id', 'timestamp']).sum()}")
+
+    print("\nValeurs NULL :")
+    print(frame[MEASURE_COLUMNS].isna().sum())
+
+    sha256 = compute_sha256(csv_path)
+
+    print(f"\nSHA-256            : {sha256}")
+
+    if dry_run:
+        print("\nDry-run terminé : aucune donnée écrite.")
+        return
+
+    normalized = normalize_timestamps(
+        frame,
+        source_timezone,
+    )
+
+    settings = get_settings()
+
+    engine = create_async_engine(
+        str(settings.database_url),
+        pool_pre_ping=True,
+    )
+
+    try:
+        async with engine.begin() as connection:
+            dataset_id = await ensure_dataset(
+                connection=connection,
+                metadata=metadata,
+                sha256=sha256,
+                source_timezone=source_timezone,
+                storage_uri=storage_uri,
+            )
+
+            await upsert_sites(
+                connection,
+                normalized,
+            )
+
+            result = await connection.execute(
+                text(
+                    """
+                    SELECT COUNT(*)
+                    FROM reading
+                    WHERE dataset_id = :dataset_id
+                      AND source = :source
+                    """
+                ),
+                {
+                    "dataset_id": dataset_id,
+                    "source": SOURCE_NAME,
+                },
+            )
+
+            before = int(result.scalar_one())
+
+            for start in range(
+                0,
+                len(normalized),
+                batch_size,
+            ):
+                chunk = normalized.iloc[start : start + batch_size]
+
+                rows = build_reading_batch(
+                    chunk,
+                    dataset_id,
+                )
+
+                await connection.execute(
+                    READING_INSERT,
+                    rows,
+                )
+
+                loaded = min(
+                    start + batch_size,
+                    len(normalized),
+                )
+
+                print(f"Chargement : {loaded}/{len(normalized)}")
+
+            result = await connection.execute(
+                text(
+                    """
+                    SELECT COUNT(*)
+                    FROM reading
+                    WHERE dataset_id = :dataset_id
+                      AND source = :source
+                    """
+                ),
+                {
+                    "dataset_id": dataset_id,
+                    "source": SOURCE_NAME,
+                },
+            )
+
+            after = int(result.scalar_one())
+
+            print("\nImport terminé.")
+            print(f"dataset_id         : {dataset_id}")
+            print(f"lectures avant     : {before}")
+            print(f"lectures après     : {after}")
+            print(f"nouvelles lectures : {after - before}")
+
+    finally:
+        await engine.dispose()
+
+
+def parse_args() -> argparse.Namespace:
+    """Définit les arguments CLI de l'import."""
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=("Import historique EnerVision"))
+
+    parser.add_argument(
+        "--csv",
+        type=Path,
+        required=True,
+        help="Chemin vers le CSV historique.",
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--metadata",
+        type=Path,
+        required=True,
+        help=("Chemin vers le fichier dataset_metadata.json."),
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--source-timezone",
+        default="UTC",
+        help=("Timezone associée aux timestamps du dataset. Défaut : UTC."),
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--batch-size",
+        type=int,
+        default=1000,
+        help=("Nombre de lignes insérées par batch. Défaut : 1000."),
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--dry-run",
+        action="store_true",
+        help=("Valide les données sans écrire en base."),
+    )
+
+    return parser.parse_args()
+
+
+def main() -> None:
+    """Point d'entrée CLI du pipeline."""
+    args = parse_args()
+
+    if args.batch_size <= 0:
+        raise ValueError("--batch-size doit être strictement supérieur à 0.")
+
+    # resolve() est volontairement exécuté ici,
+    # dans la partie synchrone du programme.
+    # Cela évite une opération filesystem bloquante
+    # à l'intérieur d'une fonction async.
+    storage_uri = args.csv.resolve().as_uri()
+
+    asyncio.run(
+        import_historical(
+            csv_path=args.csv,
+            metadata_path=args.metadata,
+            source_timezone=(args.source_timezone),
+            batch_size=args.batch_size,
+            dry_run=args.dry_run,
+            storage_uri=storage_uri,
+        )
+    )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

apps/backend/app/repositories/reading.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 from collections.abc import Sequence
+from datetime import datetime
 
 from sqlalchemy import select
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
@@ -19,3 +20,23 @@ class ReadingRepository:
             .order_by(Reading.site_id, Reading.timestamp.desc())
         )
         return (await self._session.execute(requete)).scalars().all()
+
+    async def list_history(
+        self,
+        *,
+        start: datetime,
+        end: datetime,
+        site_id: str | None = None,
+        limit: int,
+        offset: int,
+    ) -> Sequence[Reading]:
+        requete = (
+            select(Reading)
+            .where(Reading.timestamp >= start, Reading.timestamp < end)
+            .order_by(Reading.timestamp.desc(), Reading.reading_id.desc())
+            .limit(limit)
+            .offset(offset)
+        )
+        if site_id is not None:
+            requete = requete.where(Reading.site_id == site_id)
+        return (await self._session.scalars(requete)).all()

apps/backend/app/schemas/reading.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+from datetime import datetime
+from decimal import Decimal
+from enum import StrEnum
+from typing import Any
+
+from pydantic import BaseModel, ConfigDict
+
+
+class ReadingSource(StrEnum):
+    CSV = "csv"
+    API_CURRENT = "api_current"
+    API_HISTORY = "api_history"
+
+
+class ReadingDataQuality(StrEnum):
+    GOOD = "good"
+    PARTIAL = "partial"
+    DEGRADED = "degraded"
+    CRITICAL = "critical"
+
+
+class ReadingResponse(BaseModel):
+    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
+
+    reading_id: int
+    site_id: str
+    timestamp: datetime
+    source: ReadingSource
+    consumption_kw: float | None
+    consumption_kwh: float | None
+    # Piège : `Decimal` (miroir de `Numeric(14, 2)` en base, pour ne pas arrondir un montant)
+    # sérialise en chaîne dans le JSON, pas en nombre — un consommateur qui ferait un `parseFloat`
+    # naïf perdrait la précision que ce choix visait à garder.
+    consumption_euros: Decimal | None
+    voltage_v: float | None
+    current_a: float | None
+    power_factor: float | None
+    temperature_celsius: float | None
+    humidity_percent: float | None
+    solar_irradiance_wm2: float | None
+    is_working_hours: bool | None
+    data_quality: ReadingDataQuality | None
+    null_reasons: list[str] | None
+    imputed_values: dict[str, Any] | None
+    imputation_method: str | None

apps/backend/app/services/reading.py

@@ -0,0 +1,59 @@
+from collections.abc import Sequence
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+
+from app.models.energy import Reading
+from app.repositories.reading import ReadingRepository
+
+FENETRE_PAR_DEFAUT = timedelta(hours=24)
+FENETRE_MAXIMALE = timedelta(days=90)
+
+
+class FenetreInverseeError(Exception):
+    """`start` est postérieur ou égal à `end`."""
+
+
+class FenetreTropLargeError(Exception):
+    """L'écart entre `start` et `end` dépasse `FENETRE_MAXIMALE`."""
+
+
+class ReadingService:
+    def __init__(self, *, readings: ReadingRepository) -> None:
+        self._readings = readings
+
+    async def list_history(
+        self,
+        *,
+        site_id: str | None = None,
+        start: datetime | None = None,
+        end: datetime | None = None,
+        limit: int,
+        offset: int,
+    ) -> Sequence[Reading]:
+        debut, fin = self._resoudre_fenetre(start, end)
+        return await self._readings.list_history(
+            site_id=site_id, start=debut, end=fin, limit=limit, offset=offset
+        )
+
+    @staticmethod
+    def _resoudre_fenetre(
+        start: datetime | None, end: datetime | None
+    ) -> tuple[datetime, datetime]:
+        # Piège : un datetime naïf (sans fuseau dans la chaîne ISO reçue) fait échouer la
+        # comparaison à `reading.timestamp` (`timestamptz`) au niveau du pilote, en 500 plutôt
+        # qu'un refus propre. On le traite comme de l'UTC plutôt que de le rejeter.
+        debut = _vers_utc(start)
+        fin = _vers_utc(end) or datetime.now(UTC)
+        if debut is None:
+            debut = fin - FENETRE_PAR_DEFAUT
+
+        if debut >= fin:
+            raise FenetreInverseeError
+        if fin - debut > FENETRE_MAXIMALE:
+            raise FenetreTropLargeError
+        return debut, fin
+
+
+def _vers_utc(instant: datetime | None) -> datetime | None:
+    if instant is None:
+        return None
+    return instant if instant.tzinfo is not None else instant.replace(tzinfo=UTC)

apps/backend/openapi.json

@@ -1366,6 +1366,161 @@
         ]
       }
     },
+    "/api/v1/readings": {
+      "get": {
+        "tags": [
+          "readings"
+        ],
+        "summary": "Liste l'historique des lectures",
+        "operationId": "list_readings_api_v1_readings_get",
+        "security": [
+          {
+            "Jeton d'accès": []
+          }
+        ],
+        "parameters": [
+          {
+            "name": "site_id",
+            "in": "query",
+            "required": false,
+            "schema": {
+              "anyOf": [
+                {
+                  "type": "string"
+                },
+                {
+                  "type": "null"
+                }
+              ],
+              "title": "Site Id"
+            }
+          },
+          {
+            "name": "start",
+            "in": "query",
+            "required": false,
+            "schema": {
+              "anyOf": [
+                {
+                  "type": "string",
+                  "format": "date-time"
+                },
+                {
+                  "type": "null"
+                }
+              ],
+              "title": "Start"
+            }
+          },
+          {
+            "name": "end",
+            "in": "query",
+            "required": false,
+            "schema": {
+              "anyOf": [
+                {
+                  "type": "string",
+                  "format": "date-time"
+                },
+                {
+                  "type": "null"
+                }
+              ],
+              "title": "End"
+            }
+          },
+          {
+            "name": "limit",
+            "in": "query",
+            "required": false,
+            "schema": {
+              "type": "integer",
+              "maximum": 2000,
+              "minimum": 1,
+              "default": 500,
+              "title": "Limit"
+            }
+          },
+          {
+            "name": "offset",
+            "in": "query",
+            "required": false,
+            "schema": {
+              "type": "integer",
+              "minimum": 0,
+              "default": 0,
+              "title": "Offset"
+            }
+          }
+        ],
+        "responses": {
+          "200": {
+            "description": "Successful Response",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "type": "array",
+                  "items": {
+                    "$ref": "#/components/schemas/ReadingResponse"
+                  },
+                  "title": "Response List Readings Api V1 Readings Get"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "500": {
+            "description": "Erreur interne. `correlation` identifie la trace côté serveur, qui n'est pas renvoyée au client.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/InternalErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "401": {
+            "description": "Jeton absent, illisible, périmé, ou rendu caduc par un changement de rôle ou une désactivation. L'en-tête `WWW-Authenticate` porte la cause dans `error=`.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "403": {
+            "description": "Mot de passe provisoire à changer (`detail` vaut `password_change_required`).",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "422": {
+            "description": "Corps invalide. Le détail nomme le champ fautif et le type d'erreur, jamais la valeur envoyée.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/ValidationErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "400": {
+            "description": "Fenêtre temporelle invalide : `start` postérieur ou égal à `end`, ou écart entre les deux supérieur à 90 jours.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          }
+        }
+      }
+    },
     "/api/v1/sensors/status": {
       "get": {
         "tags": [
@@ -1732,6 +1887,225 @@
         ],
         "title": "ReadinessStatus"
       },
+      "ReadingDataQuality": {
+        "type": "string",
+        "enum": [
+          "good",
+          "partial",
+          "degraded",
+          "critical"
+        ],
+        "title": "ReadingDataQuality"
+      },
+      "ReadingResponse": {
+        "properties": {
+          "reading_id": {
+            "type": "integer",
+            "title": "Reading Id"
+          },
+          "site_id": {
+            "type": "string",
+            "title": "Site Id"
+          },
+          "timestamp": {
+            "type": "string",
+            "format": "date-time",
+            "title": "Timestamp"
+          },
+          "source": {
+            "$ref": "#/components/schemas/ReadingSource"
+          },
+          "consumption_kw": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Consumption Kw"
+          },
+          "consumption_kwh": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Consumption Kwh"
+          },
+          "consumption_euros": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "string",
+                "pattern": "^(?!^[-+.]*$)[+-]?0*\\d*\\.?\\d*$"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Consumption Euros"
+          },
+          "voltage_v": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Voltage V"
+          },
+          "current_a": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Current A"
+          },
+          "power_factor": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Power Factor"
+          },
+          "temperature_celsius": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Temperature Celsius"
+          },
+          "humidity_percent": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Humidity Percent"
+          },
+          "solar_irradiance_wm2": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Solar Irradiance Wm2"
+          },
+          "is_working_hours": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "boolean"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Is Working Hours"
+          },
+          "data_quality": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "$ref": "#/components/schemas/ReadingDataQuality"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ]
+          },
+          "null_reasons": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "items": {
+                  "type": "string"
+                },
+                "type": "array"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Null Reasons"
+          },
+          "imputed_values": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "additionalProperties": true,
+                "type": "object"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Imputed Values"
+          },
+          "imputation_method": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "string"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Imputation Method"
+          }
+        },
+        "type": "object",
+        "required": [
+          "reading_id",
+          "site_id",
+          "timestamp",
+          "source",
+          "consumption_kw",
+          "consumption_kwh",
+          "consumption_euros",
+          "voltage_v",
+          "current_a",
+          "power_factor",
+          "temperature_celsius",
+          "humidity_percent",
+          "solar_irradiance_wm2",
+          "is_working_hours",
+          "data_quality",
+          "null_reasons",
+          "imputed_values",
+          "imputation_method"
+        ],
+        "title": "ReadingResponse"
+      },
+      "ReadingSource": {
+        "type": "string",
+        "enum": [
+          "csv",
+          "api_current",
+          "api_history"
+        ],
+        "title": "ReadingSource"
+      },
       "RecommendationResponse": {
         "properties": {
           "recommendation_id": {
@@ -2302,6 +2676,10 @@
       "name": "stats",
       "description": "Statistiques agrégées de consommation. Accessible à partir du rôle `lecteur`."
     },
+    {
+      "name": "readings",
+      "description": "Historique des lectures de consommation. Fenêtre temporelle plafonnée à 90 jours, 24 dernières heures par défaut si `start`/`end` sont omis. Accessible à partir du rôle `lecteur`."
+    },
     {
       "name": "sensors",
       "description": "État de santé des capteurs par site. Réservé au rôle `admin`."

apps/backend/pyproject.toml

@@ -17,6 +17,7 @@ dependencies = [
     "argon2-cffi>=23.1",
     "anyio>=4.0",
     "aiosmtplib>=5.1.3",
+    "pandas>=3.0.5",
 ]
 
 [dependency-groups]
@@ -27,6 +28,7 @@ dev = [
     "pytest-asyncio>=1.4.0",
     "pytest-cov>=7.1.0",
     "httpx>=0.28.1",
+    "pandas-stubs>=3.0.5.260914",
 ]
 
 [build-system]

apps/backend/tests/api/test_openapi.py

@@ -35,6 +35,7 @@ ROUTES_A_ROLE = {
     ("GET", "/api/v1/recommendations"),
     ("GET", "/api/v1/recommendations/{recommendation_id}"),
     ("GET", "/api/v1/stats/summary"),
+    ("GET", "/api/v1/readings"),
     ("GET", "/api/v1/sensors/status"),
 }
 

apps/backend/tests/api/test_readings.py

@@ -0,0 +1,198 @@
+from collections.abc import Callable, Iterator
+from datetime import UTC, datetime
+from uuid import uuid4
+
+import pytest
+from fastapi import FastAPI
+from httpx import AsyncClient
+
+from app.api.deps import get_current_principal, get_reading_service
+from app.core.principal import Principal
+from app.core.roles import AccountKind, Role
+from app.models.energy import Reading
+from app.services.reading import FenetreInverseeError, FenetreTropLargeError
+
+
+def principal(role: Role = Role.LECTEUR) -> Principal:
+    return Principal(
+        id=uuid4(),
+        email=f"{role.value}@enervision.fr",
+        role=role,
+        kind=AccountKind.HUMAIN,
+        must_change_password=False,
+    )
+
+
+def reading(reading_id: int = 1, site_id: str = "site-1") -> Reading:
+    return Reading(
+        reading_id=reading_id,
+        site_id=site_id,
+        timestamp=datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC),
+        source="api_current",
+        consumption_kw=42.5,
+        consumption_kwh=None,
+        consumption_euros=None,
+        voltage_v=230.0,
+        current_a=None,
+        power_factor=None,
+        temperature_celsius=None,
+        humidity_percent=None,
+        solar_irradiance_wm2=None,
+        is_working_hours=True,
+        data_quality="good",
+        null_reasons=None,
+        imputed_values=None,
+        imputation_method=None,
+        raw_data={},
+    )
+
+
+class FauxService:
+    def __init__(self, leve: Exception | None = None) -> None:
+        self.reading = reading()
+        self.leve = leve
+        self.appels: list[tuple[str | None, str | None, str | None, int, int]] = []
+
+    async def list_history(
+        self,
+        *,
+        site_id: str | None = None,
+        start: datetime | None = None,
+        end: datetime | None = None,
+        limit: int,
+        offset: int,
+    ) -> list[Reading]:
+        self.appels.append((site_id, start, end, limit, offset))
+        if self.leve is not None:
+            raise self.leve
+        return [self.reading]
+
+
+@pytest.fixture
+def lecteur_connecte(app: FastAPI) -> Iterator[None]:
+    app.dependency_overrides[get_current_principal] = lambda: principal()
+    yield
+    app.dependency_overrides.pop(get_current_principal, None)
+
+
+@pytest.fixture
+def servi(app: FastAPI, lecteur_connecte: None) -> Iterator[Callable[..., FauxService]]:
+    def installe(*, leve: Exception | None = None) -> FauxService:
+        service = FauxService(leve=leve)
+        app.dependency_overrides[get_reading_service] = lambda: service
+        return service
+
+    yield installe
+    app.dependency_overrides.pop(get_reading_service, None)
+
+
+async def test_list_readings_returns_the_readings(
+    servi: Callable[..., FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    servi()
+
+    response = await client.get("/api/v1/readings")
+
+    assert response.status_code == 200
+    corps = response.json()
+    assert corps == [
+        {
+            "reading_id": 1,
+            "site_id": "site-1",
+            "timestamp": "2026-09-16T00:00:00Z",
+            "source": "api_current",
+            "consumption_kw": 42.5,
+            "consumption_kwh": None,
+            "consumption_euros": None,
+            "voltage_v": 230.0,
+            "current_a": None,
+            "power_factor": None,
+            "temperature_celsius": None,
+            "humidity_percent": None,
+            "solar_irradiance_wm2": None,
+            "is_working_hours": True,
+            "data_quality": "good",
+            "null_reasons": None,
+            "imputed_values": None,
+            "imputation_method": None,
+        }
+    ]
+
+
+async def test_list_readings_transmits_the_filters_and_pagination(
+    servi: Callable[..., FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    service = servi()
+
+    response = await client.get(
+        "/api/v1/readings",
+        params={
+            "site_id": "site-1",
+            "start": "2026-09-01T00:00:00Z",
+            "end": "2026-09-02T00:00:00Z",
+            "limit": 50,
+            "offset": 10,
+        },
+    )
+
+    assert response.status_code == 200
+    assert service.appels == [
+        (
+            "site-1",
+            datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC),
+            datetime(2026, 9, 2, tzinfo=UTC),
+            50,
+            10,
+        )
+    ]
+
+
+async def test_list_readings_returns_400_when_the_window_is_inverted(
+    servi: Callable[..., FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    servi(leve=FenetreInverseeError())
+
+    response = await client.get("/api/v1/readings")
+
+    assert response.status_code == 400
+
+
+async def test_list_readings_returns_400_when_the_window_is_too_large(
+    servi: Callable[..., FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    servi(leve=FenetreTropLargeError())
+
+    response = await client.get("/api/v1/readings")
+
+    assert response.status_code == 400
+
+
+async def test_list_readings_returns_422_for_a_limit_above_the_maximum(
+    servi: Callable[..., FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    servi()
+
+    response = await client.get("/api/v1/readings", params={"limit": 5000})
+
+    assert response.status_code == 422
+
+
+async def test_list_readings_returns_422_for_a_negative_offset(
+    servi: Callable[..., FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    servi()
+
+    response = await client.get("/api/v1/readings", params={"offset": -1})
+
+    assert response.status_code == 422
+
+
+async def test_list_readings_returns_an_empty_list_when_there_is_nothing(
+    lecteur_connecte: None, fake_session: Callable[..., None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    fake_session(result=[])
+
+    response = await client.get("/api/v1/readings")
+
+    assert response.status_code == 200
+    assert response.json() == []

apps/backend/tests/etl/test_historical_import.py

@@ -0,0 +1,239 @@
+import hashlib
+import json
+
+import pandas as pd
+import pytest
+
+from app.etl.historical_import import (
+    SOURCE_NAME,
+    build_reading_batch,
+    classify_quality,
+    compute_sha256,
+    load_metadata,
+    normalize_timestamps,
+    validate_source,
+)
+
+
+def make_metadata() -> dict:
+    return {
+        "total_records": 2,
+        "sites": {
+            "SITE001": {},
+        },
+    }
+
+
+def make_dataframe() -> pd.DataFrame:
+    return pd.DataFrame(
+        [
+            {
+                "timestamp": "2023-01-01 00:00:00",
+                "site_id": "SITE001",
+                "site_type": "office",
+                "site_name": "Site 1",
+                "consumption_kwh": 10.5,
+                "consumption_euros": 2.5,
+                "temperature_celsius": 20.0,
+                "humidity_percent": 50.0,
+                "solar_irradiance_wm2": 0.0,
+                "hour": 0,
+                "day_of_week": 6,
+                "day_name": "Sunday",
+                "month": 1,
+                "is_weekend": True,
+                "is_working_hours": False,
+            },
+            {
+                "timestamp": "2023-01-01 01:00:00",
+                "site_id": "SITE001",
+                "site_type": "office",
+                "site_name": "Site 1",
+                "consumption_kwh": 11.0,
+                "consumption_euros": 2.7,
+                "temperature_celsius": 19.5,
+                "humidity_percent": 52.0,
+                "solar_irradiance_wm2": 0.0,
+                "hour": 1,
+                "day_of_week": 6,
+                "day_name": "Sunday",
+                "month": 1,
+                "is_weekend": True,
+                "is_working_hours": False,
+            },
+        ]
+    )
+
+
+def test_compute_sha256(tmp_path):
+    file_path = tmp_path / "dataset.csv"
+    content = b"hello-enervision"
+
+    file_path.write_bytes(content)
+
+    expected = hashlib.sha256(content).hexdigest()
+
+    assert compute_sha256(file_path) == expected
+
+
+def test_load_metadata(tmp_path):
+    metadata_path = tmp_path / "metadata.json"
+
+    metadata = {
+        "total_records": 2,
+        "sites": {
+            "SITE001": {},
+        },
+    }
+
+    metadata_path.write_text(
+        json.dumps(metadata),
+        encoding="utf-8",
+    )
+
+    assert load_metadata(metadata_path) == metadata
+
+
+def test_validate_source_accepts_valid_dataset():
+    frame = make_dataframe()
+
+    validate_source(
+        frame,
+        make_metadata(),
+    )
+
+
+def test_validate_source_rejects_missing_column():
+    frame = make_dataframe().drop(columns=["consumption_kwh"])
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="Colonnes obligatoires absentes",
+    ):
+        validate_source(
+            frame,
+            make_metadata(),
+        )
+
+
+def test_validate_source_rejects_duplicates():
+    frame = make_dataframe()
+
+    frame.loc[1, "timestamp"] = frame.loc[
+        0,
+        "timestamp",
+    ]
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="doublons",
+    ):
+        validate_source(
+            frame,
+            make_metadata(),
+        )
+
+
+def test_validate_source_rejects_unknown_site():
+    frame = make_dataframe()
+
+    frame.loc[1, "site_id"] = "SITE999"
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="Sites incohérents",
+    ):
+        validate_source(
+            frame,
+            make_metadata(),
+        )
+
+
+def test_normalize_timestamps_adds_timezone():
+    frame = make_dataframe()
+
+    normalized = normalize_timestamps(
+        frame,
+        "UTC",
+    )
+
+    assert normalized["timestamp"].dt.tz is not None
+
+    assert "_source_timestamp" in normalized.columns
+
+
+def test_classify_quality_good():
+    row = make_dataframe().iloc[0].to_dict()
+
+    quality, reasons = classify_quality(row)
+
+    assert quality == "good"
+    assert reasons == []
+
+
+def test_classify_quality_degraded_when_consumption_missing():
+    row = make_dataframe().iloc[0].to_dict()
+    row["consumption_kwh"] = None
+
+    quality, reasons = classify_quality(row)
+
+    assert quality == "degraded"
+
+    assert "missing:consumption_kwh" in reasons
+
+
+def test_build_reading_batch_respects_database_contract():
+    frame = normalize_timestamps(
+        make_dataframe(),
+        "UTC",
+    )
+
+    rows = build_reading_batch(
+        frame.iloc[:1],
+        dataset_id=3,
+    )
+
+    assert len(rows) == 1
+
+    row = rows[0]
+
+    assert row["dataset_id"] == 3
+
+    # Important :
+    # contrainte ck_reading_dataset_source.
+    assert row["source"] == "csv"
+    assert SOURCE_NAME == "csv"
+
+    # Important :
+    # contrainte ck_reading_imputation.
+    assert row["imputed_values"] is None
+    assert row["imputation_method"] is None
+
+    assert row["data_quality"] == "good"
+    assert row["null_reasons"] == []
+
+
+def test_build_reading_batch_keeps_missing_values():
+    frame = make_dataframe()
+
+    frame.loc[0, "temperature_celsius"] = None
+
+    frame = normalize_timestamps(
+        frame,
+        "UTC",
+    )
+
+    rows = build_reading_batch(
+        frame.iloc[:1],
+        dataset_id=3,
+    )
+
+    row = rows[0]
+
+    assert row["temperature_celsius"] is None
+
+    assert "missing:temperature_celsius" in row["null_reasons"]
+
+    # RAW ingestion : aucune imputation.
+    assert row["imputed_values"] is None
+    assert row["imputation_method"] is None

apps/backend/tests/repositories/test_reading.py

@@ -6,6 +6,8 @@ from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from app.models.energy import Reading, Site
 from app.repositories.reading import ReadingRepository
+from tests.repositories.test_site import creer as creer_site
+from tests.repositories.test_site import identifiant as identifiant_site
 
 pytestmark = pytest.mark.integration
 
@@ -25,6 +27,20 @@ def lecture(site_id: str, *, timestamp: datetime, consumption_kw: float) -> Read
     )
 
 
+async def creer_lecture(session: AsyncSession, *, site_id: str, **overrides: object) -> Reading:
+    reading = Reading(
+        site_id=site_id,
+        timestamp=overrides.get("timestamp", datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)),
+        source=overrides.get("source", "api_current"),
+        consumption_kw=overrides.get("consumption_kw", 10.0),
+        data_quality=overrides.get("data_quality", "good"),
+        raw_data=overrides.get("raw_data", {}),
+    )
+    session.add(reading)
+    await session.flush()
+    return reading
+
+
 async def test_latest_by_site_keeps_only_the_most_recent_reading(session: AsyncSession) -> None:
     site_id = identifiant()
     maintenant = datetime.now(UTC)
@@ -70,3 +86,110 @@ async def test_latest_by_site_returns_one_row_per_site(session: AsyncSession) ->
     await session.rollback()
 
     assert identifiants == {premier, second}
+
+
+async def test_list_history_orders_the_readings_by_timestamp_descending(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = ReadingRepository(session)
+    ancienne = await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC)
+    )
+    recente = await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, 15, tzinfo=UTC)
+    )
+
+    resultats = await depot.list_history(
+        start=datetime(2026, 8, 1, tzinfo=UTC),
+        end=datetime(2026, 10, 1, tzinfo=UTC),
+        limit=100,
+        offset=0,
+    )
+    identifiants = [
+        r.reading_id for r in resultats if r.reading_id in (ancienne.reading_id, recente.reading_id)
+    ]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [recente.reading_id, ancienne.reading_id]
+
+
+async def test_list_history_filters_by_site_id(session: AsyncSession) -> None:
+    premier = await creer_site(session)
+    second = await creer_site(session)
+    depot = ReadingRepository(session)
+    voulue = await creer_lecture(session, site_id=premier.site_id)
+    await creer_lecture(session, site_id=second.site_id)
+
+    resultats = await depot.list_history(
+        site_id=premier.site_id,
+        start=datetime(2026, 8, 1, tzinfo=UTC),
+        end=datetime(2026, 10, 1, tzinfo=UTC),
+        limit=100,
+        offset=0,
+    )
+    identifiants = [r.reading_id for r in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [voulue.reading_id]
+
+
+async def test_list_history_excludes_readings_outside_the_window(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = ReadingRepository(session)
+    dedans = await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, 10, tzinfo=UTC)
+    )
+    await creer_lecture(session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 8, 1, tzinfo=UTC))
+    await creer_lecture(session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 10, 1, tzinfo=UTC))
+
+    resultats = await depot.list_history(
+        site_id=site.site_id,
+        start=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC),
+        end=datetime(2026, 9, 30, tzinfo=UTC),
+        limit=100,
+        offset=0,
+    )
+    identifiants = [r.reading_id for r in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [dedans.reading_id]
+
+
+async def test_list_history_respects_limit_and_offset(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = ReadingRepository(session)
+    lectures = [
+        await creer_lecture(
+            session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, jour, tzinfo=UTC)
+        )
+        for jour in (1, 2, 3)
+    ]
+
+    resultats = await depot.list_history(
+        site_id=site.site_id,
+        start=datetime(2026, 8, 1, tzinfo=UTC),
+        end=datetime(2026, 10, 1, tzinfo=UTC),
+        limit=1,
+        offset=1,
+    )
+    identifiants = [r.reading_id for r in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [lectures[1].reading_id]
+
+
+async def test_list_history_returns_an_empty_list_when_there_is_nothing(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    depot = ReadingRepository(session)
+
+    resultats = await depot.list_history(
+        site_id=identifiant_site(),
+        start=datetime(2026, 8, 1, tzinfo=UTC),
+        end=datetime(2026, 10, 1, tzinfo=UTC),
+        limit=100,
+        offset=0,
+    )
+
+    assert list(resultats) == []

apps/backend/tests/services/test_reading.py

@@ -0,0 +1,153 @@
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+
+import pytest
+
+from app.models.energy import Reading
+from app.services.reading import (
+    FENETRE_MAXIMALE,
+    FENETRE_PAR_DEFAUT,
+    FenetreInverseeError,
+    FenetreTropLargeError,
+    ReadingService,
+)
+
+
+def reading(reading_id: int = 1, site_id: str = "site-1") -> Reading:
+    return Reading(
+        reading_id=reading_id,
+        site_id=site_id,
+        timestamp=datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC),
+        source="api_current",
+        consumption_kw=10.0,
+        data_quality="good",
+        raw_data={},
+    )
+
+
+class FakeRepository:
+    def __init__(self, readings: list[Reading]) -> None:
+        self._readings = readings
+        self.appels: list[tuple[str | None, datetime, datetime, int, int]] = []
+
+    async def list_history(
+        self,
+        *,
+        start: datetime,
+        end: datetime,
+        site_id: str | None = None,
+        limit: int,
+        offset: int,
+    ) -> list[Reading]:
+        self.appels.append((site_id, start, end, limit, offset))
+        return self._readings
+
+
+async def test_list_history_returns_the_repository_readings() -> None:
+    service = ReadingService(readings=FakeRepository([reading(1), reading(2)]))
+
+    lectures = await service.list_history(limit=500, offset=0)
+
+    assert [r.reading_id for r in lectures] == [1, 2]
+
+
+async def test_list_history_relays_the_site_id_limit_and_offset() -> None:
+    depot = FakeRepository([])
+    service = ReadingService(readings=depot)
+    debut = datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC)
+    fin = datetime(2026, 9, 2, tzinfo=UTC)
+
+    await service.list_history(site_id="site-1", start=debut, end=fin, limit=50, offset=10)
+
+    assert depot.appels == [("site-1", debut, fin, 50, 10)]
+
+
+async def test_list_history_defaults_to_the_last_24_hours_when_no_window_is_given() -> None:
+    depot = FakeRepository([])
+    service = ReadingService(readings=depot)
+    avant = datetime.now(UTC)
+
+    await service.list_history(limit=500, offset=0)
+
+    apres = datetime.now(UTC)
+    _, debut, fin, _, _ = depot.appels[0]
+    assert avant <= fin <= apres
+    assert fin - debut == FENETRE_PAR_DEFAUT
+
+
+async def test_list_history_defaults_end_to_now_when_only_start_is_given() -> None:
+    depot = FakeRepository([])
+    service = ReadingService(readings=depot)
+    debut = datetime.now(UTC) - timedelta(hours=1)
+    avant = datetime.now(UTC)
+
+    await service.list_history(start=debut, limit=500, offset=0)
+
+    apres = datetime.now(UTC)
+    _, debut_transmis, fin, _, _ = depot.appels[0]
+    assert debut_transmis == debut
+    assert avant <= fin <= apres
+
+
+async def test_list_history_defaults_start_to_24_hours_before_end_when_only_end_is_given() -> None:
+    depot = FakeRepository([])
+    service = ReadingService(readings=depot)
+    fin = datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)
+
+    await service.list_history(end=fin, limit=500, offset=0)
+
+    _, debut, fin_transmise, _, _ = depot.appels[0]
+    assert fin_transmise == fin
+    assert debut == fin - FENETRE_PAR_DEFAUT
+
+
+async def test_list_history_normalizes_naive_datetimes_to_utc() -> None:
+    depot = FakeRepository([])
+    service = ReadingService(readings=depot)
+
+    await service.list_history(
+        start=datetime(2026, 9, 1), end=datetime(2026, 9, 2), limit=500, offset=0
+    )
+
+    _, debut, fin, _, _ = depot.appels[0]
+    assert debut == datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC)
+    assert fin == datetime(2026, 9, 2, tzinfo=UTC)
+
+
+async def test_list_history_raises_when_start_is_after_end() -> None:
+    service = ReadingService(readings=FakeRepository([]))
+
+    with pytest.raises(FenetreInverseeError):
+        await service.list_history(
+            start=datetime(2026, 9, 2, tzinfo=UTC),
+            end=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC),
+            limit=500,
+            offset=0,
+        )
+
+
+async def test_list_history_raises_when_start_equals_end() -> None:
+    service = ReadingService(readings=FakeRepository([]))
+    instant = datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC)
+
+    with pytest.raises(FenetreInverseeError):
+        await service.list_history(start=instant, end=instant, limit=500, offset=0)
+
+
+async def test_list_history_raises_when_the_window_exceeds_the_maximum_span() -> None:
+    service = ReadingService(readings=FakeRepository([]))
+    debut = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    fin = debut + FENETRE_MAXIMALE + timedelta(seconds=1)
+
+    with pytest.raises(FenetreTropLargeError):
+        await service.list_history(start=debut, end=fin, limit=500, offset=0)
+
+
+async def test_list_history_accepts_a_window_exactly_at_the_maximum_span() -> None:
+    depot = FakeRepository([])
+    service = ReadingService(readings=depot)
+    debut = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    fin = debut + FENETRE_MAXIMALE
+
+    await service.list_history(start=debut, end=fin, limit=500, offset=0)
+
+    assert depot.appels == [(None, debut, fin, 500, 0)]

apps/backend/uv.lock

@@ -1,6 +1,11 @@
 version = 1
 revision = 3
 requires-python = "==3.14.*"
+resolution-markers = [
+    "sys_platform == 'win32'",
+    "sys_platform == 'emscripten'",
+    "sys_platform != 'emscripten' and sys_platform != 'win32'",
+]
 
 [[package]]
 name = "aiosmtplib"
@@ -321,6 +326,7 @@ dependencies = [
     { name = "argon2-cffi" },
     { name = "asyncpg" },
     { name = "fastapi" },
+    { name = "pandas" },
     { name = "prometheus-fastapi-instrumentator" },
     { name = "pydantic", extra = ["email"] },
     { name = "pydantic-settings" },
@@ -334,6 +340,7 @@ dependencies = [
 dev = [
     { name = "httpx" },
     { name = "mypy" },
+    { name = "pandas-stubs" },
     { name = "pytest" },
     { name = "pytest-asyncio" },
     { name = "pytest-cov" },
@@ -348,6 +355,7 @@ requires-dist = [
     { name = "argon2-cffi", specifier = ">=23.1" },
     { name = "asyncpg", specifier = ">=0.31.0" },
     { name = "fastapi", specifier = ">=0.141.1" },
+    { name = "pandas", specifier = ">=3.0.5" },
     { name = "prometheus-fastapi-instrumentator", specifier = ">=8.1.0" },
     { name = "pydantic", extras = ["email"], specifier = ">=2.13.5" },
     { name = "pydantic-settings", specifier = ">=2.15.0" },
@@ -361,6 +369,7 @@ requires-dist = [
 dev = [
     { name = "httpx", specifier = ">=0.28.1" },
     { name = "mypy", specifier = ">=2.3.1" },
+    { name = "pandas-stubs", specifier = ">=3.0.5.260914" },
     { name = "pytest", specifier = ">=9.1.1" },
     { name = "pytest-asyncio", specifier = ">=1.4.0" },
     { name = "pytest-cov", specifier = ">=7.1.0" },
@@ -606,6 +615,35 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/79/7b/2c79738432f5c924bef5071f933bcc9efd0473bac3b4aa584a6f7c1c8df8/mypy_extensions-1.1.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:1be4cccdb0f2482337c4743e60421de3a356cd97508abadd57d47403e94f5505", size = 4963, upload-time = "2025-04-22T14:54:22.983Z" },
 ]
 
+[[package]]
+name = "numpy"
+version = "2.5.3"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
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+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/f1/da/889f00c0a6f5aa1545add70abbf01502dff87ab577adb855bd631c54d2f2/pandas-3.0.5-cp314-cp314t-manylinux_2_24_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl", hash = "sha256:ef01af4d8dc6cd2c8d6c7736f149574ef93fe043811eeb5e445f2647154b5040", size = 10862726, upload-time = "2026-07-22T22:19:16.351Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/bc/98/f1e934fb3c98fce859c6147c6785816c7b5b9ab7821115c5d8c4de9842b9/pandas-3.0.5-cp314-cp314t-musllinux_1_2_aarch64.whl", hash = "sha256:e2759e890db96dfcffdbd9b86c3c2cb6afaf58def482820317e06163ec1066cd", size = 11414864, upload-time = "2026-07-22T22:19:18.981Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/fe/be/d448af7d657d82e1888dd8551f79c6d6fb161080b5b9752d84d910ec2319/pandas-3.0.5-cp314-cp314t-musllinux_1_2_x86_64.whl", hash = "sha256:b58b1b39d46a5862e3fb18f50d1a201398619d16a0f9f73f57eea5583cf0e63c", size = 11925105, upload-time = "2026-07-22T22:19:21.515Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/29/c1/ccb4238212c8c4f496c584f3044d94e0c030ed8e1d68999db46c91c2242f/pandas-3.0.5-cp314-cp314t-win_amd64.whl", hash = "sha256:1c10461f6eeb35d8f05b6184c65c8b9991663b66c46b1d559b682cb34ae7c6ea", size = 10387612, upload-time = "2026-07-22T22:19:24.257Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/d2/cf/6a51b2c38980e04c279fd2fa908a1b0982064e860444acfca4ec2e2c8359/pandas-3.0.5-cp314-cp314t-win_arm64.whl", hash = "sha256:3c5015fd1730fbf883647e88068176c839c102cea883ba1769a6f4593bfc1f8c", size = 9509776, upload-time = "2026-07-22T22:19:26.694Z" },
+]
+
+[[package]]
+name = "pandas-stubs"
+version = "3.0.5.260914"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
+dependencies = [
+    { name = "numpy" },
+]
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/c1/93/8948ae6c1e1e3d6833596fd266f7be2d27c1451b8be094975ad42c5e842e/pandas_stubs-3.0.5.260914.tar.gz", hash = "sha256:3f6fc1f147f68fd89c007105e7c94a948acb4ecd7eb20dc1c02e153c4ed5c250", size = 117622, upload-time = "2026-09-14T16:42:35.065Z" }
+wheels = [
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/9a/cb/5ad79e02a556cc23fed5816de0109fa8af660c66cfa5f4af74c3e8d4cd26/pandas_stubs-3.0.5.260914-py3-none-any.whl", hash = "sha256:39a1300c5c5c55fdf609e3476805decce5d5015539a4dcb683449f8feaeee2fb", size = 177344, upload-time = "2026-09-14T16:42:33.771Z" },
+]
+
 [[package]]
 name = "pathspec"
 version = "1.1.1"
@@ -799,6 +878,18 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/9d/7a/d968e294073affff457b041c2be9868a40c1c71f4a35fcc1e45e5493067b/pytest_cov-7.1.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:a0461110b7865f9a271aa1b51e516c9a95de9d696734a2f71e3e78f46e1d4678", size = 22876, upload-time = "2026-03-21T20:11:14.438Z" },
 ]
 
+[[package]]
+name = "python-dateutil"
+version = "2.9.0.post0"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
+dependencies = [
+    { name = "six" },
+]
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/66/c0/0c8b6ad9f17a802ee498c46e004a0eb49bc148f2fd230864601a86dcf6db/python-dateutil-2.9.0.post0.tar.gz", hash = "sha256:37dd54208da7e1cd875388217d5e00ebd4179249f90fb72437e91a35459a0ad3", size = 342432, upload-time = "2024-03-01T18:36:20.211Z" }
+wheels = [
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/ec/57/56b9bcc3c9c6a792fcbaf139543cee77261f3651ca9da0c93f5c1221264b/python_dateutil-2.9.0.post0-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:a8b2bc7bffae282281c8140a97d3aa9c14da0b136dfe83f850eea9a5f7470427", size = 229892, upload-time = "2024-03-01T18:36:18.57Z" },
+]
+
 [[package]]
 name = "python-dotenv"
 version = "1.2.3"
@@ -868,6 +959,15 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/8b/4b/51327018d056f0dad2c2238f26d1fb0f53707a9d91b75dea6d1b3039f136/ruff-0.16.7-py3-none-win_arm64.whl", hash = "sha256:aab7f39e2c9df6c596216070f98eef1207b94f8516cca20c808826974971855b", size = 10412401, upload-time = "2026-09-10T18:04:04.098Z" },
 ]
 
+[[package]]
+name = "six"
+version = "1.17.0"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/94/e7/b2c673351809dca68a0e064b6af791aa332cf192da575fd474ed7d6f16a2/six-1.17.0.tar.gz", hash = "sha256:ff70335d468e7eb6ec65b95b99d3a2836546063f63acc5171de367e834932a81", size = 34031, upload-time = "2024-12-04T17:35:28.174Z" }
+wheels = [
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/b7/ce/149a00dd41f10bc29e5921b496af8b574d8413afcd5e30dfa0ed46c2cc5e/six-1.17.0-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:4721f391ed90541fddacab5acf947aa0d3dc7d27b2e1e8eda2be8970586c3274", size = 11050, upload-time = "2024-12-04T17:35:26.475Z" },
+]
+
 [[package]]
 name = "sqlalchemy"
 version = "2.0.52"
@@ -927,6 +1027,15 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/67/81/4add07e5172b7ac40d8ed5ff580409a7801a4fe26d529bdd915401dabfbe/typing_inspection-0.4.4-py3-none-any.whl", hash = "sha256:65b8397ba37ccbce054456aaccddfc91e6e3083c92824df348d96ca832f3f147", size = 14750, upload-time = "2026-08-12T12:37:24.648Z" },
 ]
 
+[[package]]
+name = "tzdata"
+version = "2026.4"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/e4/31/3d74fa778a63b98b7374323befcc0be5ab3bd94afd4096a0124e7379152c/tzdata-2026.4.tar.gz", hash = "sha256:f1b8bd365d8d210c55353f4d7f8d6d8561c0ba50d704b700d195a9424bba0d79", size = 199350, upload-time = "2026-09-12T12:56:03.251Z" }
+wheels = [
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/f9/bc/8737e8d54cf51106118039b83f485a4783112fab49ea9d044b234978a46e/tzdata-2026.4-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:c2169a8b0a7a5e9674da5a135ccdfb2b3e671b333ed9fed17b41f73c34476e81", size = 347494, upload-time = "2026-09-12T12:56:01.67Z" },
+]
+
 [[package]]
 name = "uvicorn"
 version = "0.53.0"

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -74,7 +74,7 @@ collecteur ne vient le lire.
 
 | Domaine | Technologie | Emplacement | Statut | Ce qui existe réellement |
 |---|---|---|---|---|
-| Backend | FastAPI, Python 3.14 | `apps/backend` | `En cours` | Factory, configuration, journalisation, 2 sondes de santé, `/metrics`, contrat OpenAPI versionné, routes `sites` et `recommendations` en lecture (endpoints → services → repositories → models) |
+| Backend | FastAPI, Python 3.14 | `apps/backend` | `En cours` | Factory, configuration, journalisation, 2 sondes de santé, `/metrics`, contrat OpenAPI versionné, routes `sites`, `alerts`, `recommendations`, `stats/summary` et `readings` en lecture (endpoints → services → repositories → models) |
 | Frontend | Angular 22, Node 24 | `apps/frontend` | `En cours` | Tableau de bord sur route `/dashboard`, deux services HTTP, graphiques Chart.js, données servies par des fixtures |
 | Base | PostgreSQL 17 + TimescaleDB | `db` | `Fait` | Bootstrap de l'extension, base de test, chaîne Alembic. Schéma applicatif créé (`site`, `dataset`, `reading` en hypertable, `prediction`, `alert`, `recommendation`) |
 | Infra | Terraform, k3s single-node | `infra/terraform` | `En cours` | Module d'installation du cluster. Jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |

docs/architecture/20-backend.md

@@ -146,6 +146,7 @@ Deux fichiers d'environnement, deux usages : `.env` à la racine alimente `docke
 | GET | `/api/v1/recommendations` | Liste les recommandations. `lecteur` | 401, 403, 500 |
 | GET | `/api/v1/recommendations/{recommendation_id}` | Décrit une recommandation. `lecteur` | 401, 403, 404, 422, 500 |
 | GET | `/api/v1/stats/summary` | Résume la consommation instantanée du parc. `lecteur` | 401, 403, 500 |
+| GET | `/api/v1/readings` | Historique des lectures, filtrable par `site_id`, fenêtre `start`/`end` (24h par défaut, 90 jours maximum) et paginé par `limit`/`offset`. `lecteur` | 400, 401, 403, 422, 500 |
 | GET | `/api/v1/sensors/status` | État de santé des capteurs par site, dérivé de la dernière lecture. `admin` | 401, 403, 500 |
 | GET | `/metrics` | Format Prometheus, hors du schéma. Jeton requis si `APP_METRICS_TOKEN` est posé | |
 | GET | `/docs`, `/redoc`, `/openapi.json` | Hors du schéma. Fermés en `staging` et en `prod` | |
@@ -159,21 +160,33 @@ Les codes de la dernière colonne sont ceux que le schéma **déclare**, et le f
 donc de modifier la liste dans ce fichier de test.
 
 `GET /sites` et `GET /sites/{site_id}` sont la première route métier, et le gabarit repris pour
-`GET /alerts` puis pour les suivantes (`reading`, `dataset`, `prediction`, `recommendation`) : les
+`GET /alerts` puis pour les suivantes (`dataset`, `prediction`) : les quatre couches
-quatre couches `endpoints → services → repositories → models` y sont toutes présentes, sur des
+`endpoints → services → repositories → models` y sont toutes présentes, sur des tables déjà créées
-tables déjà créées par la révision Alembic `e6d2026091501`. Elles n'exigent que le rôle `lecteur`,
+par la révision Alembic `e6d2026091501`. Elles n'exigent que le rôle `lecteur`, contrairement aux
-contrairement aux routes d'administration qui exigent `admin`. `SiteRepository` lit par
+routes d'administration qui exigent `admin`. `SiteRepository` lit par `AsyncSession.scalar()` (une
-`AsyncSession.scalar()` (une ligne) et `AsyncSession.scalars()` (plusieurs lignes) plutôt que par
+ligne) et `AsyncSession.scalars()` (plusieurs lignes) plutôt que par `execute()`, ce qui la rend
-`execute()`, ce qui la rend testable par la fixture `fake_session` au niveau endpoint sans base
+testable par la fixture `fake_session` au niveau endpoint sans base réelle. `GET /recommendations`
-réelle. `GET /recommendations` et `GET /recommendations/{recommendation_id}` reprennent le même
+et `GET /recommendations/{recommendation_id}` reprennent le même gabarit à la lettre,
-gabarit à la lettre, `recommendation_id` étant un entier plutôt qu'un texte. Une recommandation ne
+`recommendation_id` étant un entier plutôt qu'un texte. Une recommandation ne porte pas `site_id` :
-porte pas `site_id` : elle remonte à un site par sa seule `alert_id`, `alert` n'étant pas encore
+elle remonte à un site par sa seule `alert_id`, `alert` n'étant pas encore exposée. `GET
-exposée. `GET /stats/summary` et `GET /sensors/status` agrègent chacune deux repositories
+/stats/summary` et `GET /sensors/status` agrègent chacune deux repositories (`SiteRepository`,
-(`SiteRepository`, `ReadingRepository`) dans un service dédié plutôt que d'exposer une table :
+`ReadingRepository`) dans un service dédié plutôt que d'exposer une table : elles n'entrent donc
-elles n'entrent donc pas dans ce gabarit route-par-table. Le contrat détaillé pour le frontend est
+pas dans ce gabarit route-par-table. Le contrat détaillé pour le frontend est dans
-dans
 [31-contrat-authentification.md](31-contrat-authentification.md).
 
+`GET /readings` reprend le même gabarit mais s'en écarte sur un point : `reading` est l'hypertable,
+donc la seule table métier pouvant porter des années d'historique, ce que `docs/architecture/
+owasp-traceabilite.md` documentait comme un risque ouvert (API4, aucune pagination plafonnée ni
+fenêtre temporelle maximale). `ReadingService` porte donc une couche de validation absente des
+autres routes de lecture : `start`/`end` sont optionnels (24 dernières heures par défaut si les
+deux sont omis, l'un défaut par rapport à l'autre sinon), l'écart entre les deux est plafonné à 90
+jours (`FENETRE_MAXIMALE`), et `limit`/`offset` (défaut 500, plafond 2000) empêchent qu'une fenêtre
+large mais peu dense reste malgré tout coûteuse. Un dépassement de plafond répond `400` (règle
+métier, portée par le service) plutôt que `422` (réservé à la validation structurelle de FastAPI,
+par exemple `limit` hors bornes). Un datetime sans fuseau dans `start`/`end` est traité comme de
+l'UTC plutôt que rejeté : le comparer tel quel à `reading.timestamp` (`timestamptz`) échouerait
+côté pilote, en `500` plutôt qu'un refus propre.
+
 ### `/health/ready`
 
 Cette sonde porte une garde décrite dans l'[ADR 0001](../adr/0001-postgresql-timescaledb.md) : un
@@ -249,7 +262,7 @@ Les modèles de `app/schemas/errors.py` décrivent ce que les gestionnaires renv
 ### Ajouter une route métier
 
 Checklist pour toute nouvelle route sur le gabarit `sites`/`alerts`/`recommendations`/`stats`/
-`sensors` (`reading`, `dataset`, `prediction`) :
+`readings`/`sensors` (`dataset`, `prediction`) :
 
 1. Composer ses `responses=` depuis `app/api/openapi.py` : `REPONSES_LECTEUR`/`REPONSES_ADMIN`
    au niveau de l'`include_router()` du routeur, `REPONSE_VALIDATION` et les codes locaux
@@ -326,7 +339,9 @@ Trois fichiers méritent d'être connus avant de toucher à l'authentification :
   agir sur le site B. C'est la limite connue du modèle, et le risque BOLA du top 10 API.
 - **Rôles PostgreSQL cantonnés** pour l'ETL et le travail d'apprentissage, plus le `REVOKE` sur
   `audit_log`. Dette assumée, décrite dans les ADR 0003 et 0004.
-- **Pagination et fenêtrage** des lectures de séries temporelles, qui conditionnent la forme des
+- **Pagination et fenêtrage** : posés sur `GET /readings` (fenêtre plafonnée à 90 jours,
-  endpoints métier. Sans plafond dur, une requête sur dix ans d'historique suffit à faire tomber
+  `limit`/`offset` plafonné à 2000), mais toujours en `limit`/`offset` simple — pas de curseur ni
-  l'API.
+  de plan de secours si un `offset` élevé sur une fenêtre dense devient lent en pratique.
+  `statement_timeout` reste absent au niveau de la connexion, donc rien n'empêche une requête
+  individuelle de tourner longtemps si les plafonds au-dessus d'elle s'avéraient insuffisants.
 - **Politique de versionnement de l'API** au-delà du préfixe `/api/v1`.

docs/architecture/40-data.md

@@ -231,3 +231,73 @@ et ne sont pas considérées comme des alertes actuelles.
 - Les mesures API ne sont pas rattachées à un dataset historique.
 - Une alerte peut être associée à une prévision du même site.
 - Une alerte peut donner lieu à plusieurs recommandations.
+
+## Ingestion des données historiques
+
+Le MVP EnerVision initialise les données énergétiques à partir du dataset fourni dans le cadre du projet.
+
+Le dataset de référence contient 122 647 mesures issues de 7 sites et couvre la période du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2024.
+
+Les fichiers sources CSV et JSON sont nécessaires uniquement pour l'initialisation des données. Ils ne sont pas versionnés dans Git et sont placés localement dans `data/raw/`.
+
+### Architecture du flux
+
+```text
+Dataset CSV + métadonnées JSON
+              |
+              v
+     historical_import.py
+              |
+       +------+------+
+       |             |
+       v             v
+   Validation     SHA-256
+       |          Traçabilité
+       +------+------+
+              |
+              v
+      Normalisation
+      + qualité data
+              |
+              v
+    Chargement par batches
+              |
+              v
+ PostgreSQL / TimescaleDB
+       |      |       |
+       v      v       v
+    dataset  site   reading
+```
+
+Le pipeline est développé en Python.
+
+Pandas est utilisé pour l'extraction, la validation et la préparation des données. SQLAlchemy Async assure le chargement transactionnel dans PostgreSQL/TimescaleDB.
+
+Une empreinte SHA-256 permet d'identifier le dataset utilisé et d'assurer sa traçabilité.
+
+Les valeurs manquantes sont conservées pendant l'ingestion afin de préserver les données sources. Aucune imputation n'est réalisée à cette étape.
+
+Le chargement des mesures est effectué par batches de 1 000 lignes.
+
+Les données provenant du dataset CSV sont identifiées par `source = "csv"` et associées à leur `dataset_id`.
+
+### Résultats validés
+
+Le chargement de référence a permis d'obtenir :
+
+- 1 dataset ;
+- 7 sites ;
+- 122 647 mesures ;
+- 0 doublon détecté dans le dataset source.
+
+L'idempotence a également été vérifiée par une deuxième exécution du pipeline : aucune nouvelle mesure n'a été créée et le nombre de `reading` est resté à 122 647.
+
+La procédure détaillée d'installation, d'exécution, de validation et de contrôle du pipeline est disponible dans `etl/README.md`.
+
+### Évolution prévue
+
+L'étape suivante consiste à orchestrer les traitements Data avec Apache Airflow.
+
+L'orchestration réutilisera la logique ETL existante afin de séparer la logique de traitement de la planification, du suivi des exécutions et de la gestion des erreurs.
+
+Le pipeline servira ensuite de base à la préparation des données nécessaires au modèle de Machine Learning.

docs/architecture/owasp-traceabilite.md

@@ -22,6 +22,7 @@ lecture seule ; plusieurs lignes resteront à compléter une fois les endpoints
 | Argon2id m=19456 t=2 p=1, re-hachage passif quand les paramètres changent | `app/core/hashing.py` | A02 Cryptographic Failures, A07 Identification and Authentication Failures |
 | Message et temps de réponse identiques quelle que soit la cause de l'échec, haché leurre sur adresse inconnue | `app/services/auth.py` | A07, API2 |
 | Limitation de débit à fenêtre glissante sur trois clés, évaluée avant le hachage | `app/services/auth.py`, `app/repositories/login_attempt.py` | A07, API4 Unrestricted Resource Consumption |
+| `GET /readings` : fenêtre temporelle plafonnée à 90 jours (24h par défaut), `limit`/`offset` plafonné à 2000, refus `400` si la fenêtre est inversée ou trop large | `app/services/reading.py` | API4 |
 | Absence de verrouillage de compte, qui serait un déni de service | ADR 0002 | API4 |
 | Jeton de rafraîchissement opaque, haché en base, rotation avec détection de réutilisation | `app/services/auth.py`, `app/repositories/refresh_token.py` | A07, API2 |
 | Séparation structurelle accès / rafraîchissement, impossible à confondre | ADR 0002 | API2 |
@@ -50,7 +51,7 @@ règles Bandit. Ajouter Bandit à la CI serait redondant, contrairement à ce qu
 | Item | État | Raison |
 |---|---|---|
 | **API1 Broken Object Level Authorization** | **ouvert** | Les rôles sont globaux, il n'y a pas de portée par site : `GET /sites/{site_id}` et `GET /recommendations/{recommendation_id}` répondent à tout compte `lecteur` pour n'importe quel site ou recommandation, sans vérifier une affectation compte-site qui n'existe pas encore. Un opérateur du site A pourra agir sur le site B dès que les endpoints d'écriture métier existeront. Correctif prévu : table d'affectation compte-site, contrôle d'appartenance dans la même dépendance que le contrôle de rôle. |
-| **API4, lectures de séries temporelles** | **ouvert** | Pas encore d'endpoint métier, donc ni pagination plafonnée, ni fenêtre temporelle maximale, ni `statement_timeout`. C'est la façon la plus probable dont la démonstration tombera : une requête sur dix ans d'historique suffit. |
+| **API4, lectures de séries temporelles** | **partiel** | `GET /readings` plafonne la fenêtre temporelle (90 jours) et la pagination (`limit` ≤ 2000), voir plus haut. Reste ouvert : pagination en `limit`/`offset` simple plutôt qu'en curseur (un `offset` élevé sur une fenêtre dense reste coûteux), et aucun `statement_timeout` au niveau de la connexion pour borner une requête individuelle si les plafonds au-dessus s'avéraient insuffisants. |
 | **API8 Security Misconfiguration, transport** | **ouvert** | Pas de TLS, donc ni HSTS, ni cookie `Secure` réellement posé en production. Ils appartiennent au terminateur TLS, qui n'existe pas. |
 | **API10 Unsafe Consumption of APIs** | **ouvert, et spécifique à ce projet** | L'API Mock de l'école n'a aucune authentification, tourne en HTTP clair sur le réseau de l'école, et expose un endpoint mutatif à quiconque. Sa réponse doit être traitée comme une entrée hostile : bornes physiques, taille de tableau plafonnée, timeout, et frontière d'anti-corruption. La conséquence la plus sérieuse n'est pas la fausse alerte, c'est l'empoisonnement du jeu d'entraînement du modèle de prédiction. |
 | **A08 Software and Data Integrity Failures** | **partiel** | La CI vérifie le code mais n'analyse ni les dépendances ni les images. `.terraform.lock.hcl` reste ignoré par git, ce qui contredit une chaîne d'approvisionnement maîtrisée. |

etl/README.md

@@ -1,9 +1,349 @@
-# ETL
+# Pipeline ETL — EnerVision
 
-Orchestration Apache Airflow : ingestion des mesures, agregations continues,
+## Objectif
-controles de qualite. Non initialise, voir le ticket dedie.
 
-- `airflow/dags` : DAGs.
+Le pipeline ETL EnerVision permet d'intégrer les données énergétiques historiques dans PostgreSQL/TimescaleDB.
-- `airflow/plugins` : operateurs et hooks maison.
+
-- `airflow/include` : requetes SQL et ressources referencees par les DAGs.
+Cette première étape du pipeline Data permet de charger le dataset fourni dans le cadre du projet, contenant les mesures énergétiques de 7 sites sur la période du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2024.
-- `airflow/tests` : tests d'integrite des DAGs.
+
+Le pipeline assure :
+
+- l'extraction des données sources ;
+- la validation de leur structure et de leur cohérence ;
+- la normalisation des données nécessaires au stockage ;
+- le suivi de la qualité des données ;
+- la traçabilité du dataset importé ;
+- le chargement des données dans PostgreSQL/TimescaleDB ;
+- l'idempotence du chargement afin d'éviter la création de doublons.
+
+## Données sources
+
+Le dataset est fourni par le formateur dans le cadre du projet EnerVision.
+
+Il contient les deux fichiers suivants :
+
+```text
+all_sites_combined.csv
+dataset_metadata.json
+```
+
+Ces fichiers sont nécessaires une seule fois pour initialiser les données historiques de l'environnement.
+
+Ils ne sont pas versionnés dans Git. Chaque membre de l'équipe récupère manuellement une fois les fichiers fournis par le formateur et les place dans :
+
+```text
+data/raw/
+```
+
+Structure locale attendue :
+
+```text
+data/
+└── raw/
+    ├── .gitkeep
+    ├── all_sites_combined.csv
+    └── dataset_metadata.json
+```
+
+Le fichier `.gitkeep` est versionné afin de conserver le répertoire `data/raw/` dans Git. Les fichiers CSV et JSON sont ignorés par Git.
+
+## Technologies utilisées
+
+| Technologie | Utilisation |
+|---|---|
+| Python | Développement du pipeline ETL |
+| Pandas | Lecture, validation et transformation des données |
+| JSON | Lecture des métadonnées du dataset |
+| hashlib / SHA-256 | Identification, intégrité et traçabilité du dataset |
+| SQLAlchemy Async | Connexion et chargement asynchrone en base |
+| PostgreSQL | Stockage relationnel |
+| TimescaleDB | Stockage des séries temporelles énergétiques |
+| Docker Compose | Exécution de l'environnement local |
+| Alembic | Gestion des migrations du schéma |
+| uv | Gestion et exécution de l'environnement Python |
+| Ruff | Contrôle de la qualité du code |
+| Pytest | Tests automatisés |
+
+## Fonctionnement du pipeline
+
+Le script principal d'import se trouve dans :
+
+```text
+apps/backend/app/etl/historical_import.py
+```
+
+Le flux d'import est le suivant :
+
+```text
+CSV + métadonnées JSON
+          |
+          v
+      Extraction
+          |
+          v
+      Validation
+          |
+          v
+   Traçabilité SHA-256
+          |
+          v
+     Transformation
+          |
+          v
+ Chargement par batches
+          |
+          v
+PostgreSQL / TimescaleDB
+```
+
+### 1. Extraction
+
+Le pipeline charge :
+
+- `all_sites_combined.csv` avec Pandas ;
+- `dataset_metadata.json` avec le module JSON de Python.
+
+### 2. Validation
+
+Avant toute écriture en base, le pipeline contrôle notamment :
+
+- la présence des colonnes obligatoires ;
+- le nombre de lignes ;
+- la cohérence des identifiants des sites ;
+- la cohérence des informations associées aux sites ;
+- les doublons sur le couple `(site_id, timestamp)` ;
+- les timestamps ;
+- les valeurs manquantes.
+
+Une incohérence détectée pendant cette étape interrompt l'import avant le chargement.
+
+### 3. Dry-run
+
+Un mode `--dry-run` permet d'exécuter les contrôles sans écrire de données dans PostgreSQL.
+
+Il permet notamment de vérifier :
+
+- le nombre de lignes ;
+- le nombre de sites ;
+- la période couverte ;
+- les doublons ;
+- les valeurs NULL ;
+- l'empreinte SHA-256.
+
+### 4. Traçabilité
+
+Une empreinte SHA-256 est calculée à partir du fichier CSV afin d'identifier le dataset utilisé.
+
+Empreinte SHA-256 du dataset validé :
+
+```text
+6E3777A97A5660B11855750B9028F70BE72138A11F26795F3A35D9CE74CE0C8D
+```
+
+Cette empreinte participe à la traçabilité du dataset chargé.
+
+### 5. Transformation
+
+Les timestamps sont normalisés avec la timezone :
+
+```text
+UTC
+```
+
+Le pipeline détermine également la qualité des mesures à partir des données disponibles.
+
+Les valeurs manquantes sont conservées pendant cette phase afin de préserver la donnée source.
+
+Aucune imputation n'est réalisée pendant l'ingestion :
+
+```text
+imputed_values = NULL
+imputation_method = NULL
+```
+
+### 6. Chargement
+
+Le chargement est réalisé avec SQLAlchemy Async dans PostgreSQL/TimescaleDB.
+
+Les données sont enregistrées dans les tables :
+
+```text
+dataset
+site
+reading
+```
+
+Les mesures sont chargées par batches de :
+
+```text
+1000 lignes
+```
+
+Les mesures provenant du dataset CSV utilisent :
+
+```text
+source = "csv"
+dataset_id = identifiant du dataset
+```
+
+Cette représentation respecte les contraintes définies dans le schéma de la base.
+
+## Dataset validé
+
+Le dataset traité contient :
+
+- 122 647 mesures ;
+- 7 sites ;
+- une période du 01/01/2023 au 31/12/2024 ;
+- 0 doublon détecté dans les données sources.
+
+Valeurs manquantes identifiées :
+
+| Variable | Nombre de valeurs NULL |
+|---|---:|
+| `consumption_kwh` | 2 840 |
+| `consumption_euros` | 2 487 |
+| `temperature_celsius` | 3 416 |
+| `humidity_percent` | 3 423 |
+| `solar_irradiance_wm2` | 3 964 |
+
+## Exécution en dry-run
+
+Depuis le dossier :
+
+```text
+apps/backend/
+```
+
+exécuter :
+
+```powershell
+uv run python -m app.etl.historical_import `
+  --csv ..\..\data\raw\all_sites_combined.csv `
+  --metadata ..\..\data\raw\dataset_metadata.json `
+  --source-timezone UTC `
+  --dry-run
+```
+
+Aucune donnée n'est écrite dans la base pendant cette exécution.
+
+## Chargement réel
+
+Depuis `apps/backend/` :
+
+```powershell
+uv run python -m app.etl.historical_import `
+  --csv ..\..\data\raw\all_sites_combined.csv `
+  --metadata ..\..\data\raw\dataset_metadata.json `
+  --source-timezone UTC
+```
+
+Le chargement est effectué progressivement par batches.
+
+Exemple :
+
+```text
+Chargement : 1000/122647
+Chargement : 2000/122647
+...
+Chargement : 122647/122647
+```
+
+## Résultats obtenus
+
+Après le chargement initial, les contrôles en base ont confirmé :
+
+```text
+datasets = 1
+sites    = 7
+readings = 122647
+source   = csv
+```
+
+Le premier import a créé :
+
+```text
+nouvelles lectures : 122647
+```
+
+## Idempotence
+
+Le pipeline a été exécuté une deuxième fois avec exactement le même dataset afin de vérifier son idempotence.
+
+Résultat :
+
+```text
+lectures avant     : 122647
+lectures après     : 122647
+nouvelles lectures : 0
+```
+
+Une nouvelle exécution du même import ne crée donc pas de mesures supplémentaires pour le dataset testé.
+
+## Vérifications SQL
+
+Depuis la racine du projet, vérifier le nombre d'enregistrements avec :
+
+```powershell
+docker compose exec db psql -U enervision -d enervision -c "SELECT COUNT(*) AS datasets FROM dataset; SELECT COUNT(*) AS sites FROM site; SELECT COUNT(*) AS readings FROM reading;"
+```
+
+Résultat attendu après l'import initial :
+
+```text
+datasets = 1
+sites    = 7
+readings = 122647
+```
+
+Vérifier la source des mesures avec :
+
+```powershell
+docker compose exec db psql -U enervision -d enervision -c "SELECT source, COUNT(*) FROM reading GROUP BY source ORDER BY source;"
+```
+
+Résultat attendu :
+
+```text
+csv | 122647
+```
+
+## Tests et qualité
+
+Les tests automatisés du pipeline sont situés dans :
+
+```text
+apps/backend/tests/etl/
+```
+
+Ils couvrent notamment :
+
+- la validation du dataset ;
+- les colonnes obligatoires ;
+- la détection des doublons ;
+- la cohérence des sites ;
+- la normalisation des timestamps ;
+- la gestion des valeurs manquantes ;
+- la classification de la qualité des données ;
+- la construction des mesures destinées à la BDD ;
+- le respect des contraintes du modèle de données.
+
+Exécuter les tests ETL :
+
+```powershell
+uv run pytest tests\etl -v
+```
+
+Contrôler la qualité du code :
+
+```powershell
+uv run ruff check app\etl tests\etl
+```
+
+## Suite du pipeline Data
+
+L'import historique constitue la première brique du pipeline Data EnerVision.
+
+La prochaine étape consiste à orchestrer les traitements ETL avec Apache Airflow, puis à préparer les données nécessaires à l'entraînement du modèle de Machine Learning.
+
+Airflow sera utilisé comme orchestrateur des traitements existants et ne remplacera pas la logique métier déjà implémentée dans le pipeline ETL.