feat(backend): moteur de règles de recommandations et route de génération

`recommendation` n'avait aucun écrivain : les quatre couches de lecture étaient
livrées, mais rien ne produisait de ligne. Le moteur comble ce trou.

Le catalogue `REGLES` vit dans `app/services/`, pas dans `ml/` : il lit `alert.type`,
`alert.severity`, `alert.value` et `alert.threshold`, sans modèle ni feature, et
s'appuie sur deux repositories existants. L'arbitrage avec l'ADR 0005, qui annonçait
#38 du côté ML, est tranché par l'ADR 0006.

Sept règles, cinq par type d'alerte et deux transverses (sévérité critique,
dépassement d'au moins 20 % du seuil), donc une à trois recommandations par alerte.
L'idempotence est portée par la base : `create_missing()` insère en
`ON CONFLICT DO NOTHING` sur `uq_recommendation_alert_rule`, ce qui supprime la
fenêtre entre un contrôle préalable et l'insertion. `rule_reference` devient de ce
fait une clé fonctionnelle, d'où le suffixe de version sur chaque référence.

Deux déclencheurs : `POST /api/v1/recommendations/generate` réservé `admin`, et
`python -m app.cli generate-recommendations` (cible `make recommendations`).

Limite connue : aucune source n'alimente `alert` aujourd'hui, ni détection interne
(#104) ni ingestion de l'API Mock. La route répond, le rapport reste à zéro, et la
chaîne s'allume sans retoucher le moteur le jour où les alertes existent.

Tests : 80 unitaires et API verts, plus 6 d'intégration dont l'idempotence jouée
contre PostgreSQL.

Closes #38

apps/backend/app/services/recommendation.py

@@ -1,7 +1,15 @@
 from collections.abc import Sequence
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Protocol
 
 from app.models.energy import Recommendation
+from app.repositories.alert import AlertRepository
 from app.repositories.recommendation import RecommendationRepository
+from app.services.recommendation_rules import applique_les_regles
+
+
+class Transaction(Protocol):
+    async def commit(self) -> None: ...
 
 
 class RecommendationError(Exception):
@@ -12,9 +20,24 @@ class RecommendationNotFoundError(RecommendationError):
     pass
 
 
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class RapportGeneration:
+    alertes_examinees: int
+    recommandations_creees: int
+    deja_presentes: int
+
+
 class RecommendationService:
-    def __init__(self, *, recommendations: RecommendationRepository) -> None:
+    def __init__(
+        self,
+        *,
+        recommendations: RecommendationRepository,
+        alerts: AlertRepository,
+        transaction: Transaction,
+    ) -> None:
         self._recommendations = recommendations
+        self._alerts = alerts
+        self._transaction = transaction
 
     async def list_all(self) -> Sequence[Recommendation]:
         return await self._recommendations.list_all()
@@ -24,3 +47,16 @@ class RecommendationService:
         if recommendation is None:
             raise RecommendationNotFoundError(recommendation_id)
         return recommendation
+
+    async def generate(self, *, site_id: str | None = None) -> RapportGeneration:
+        alertes = await self._alerts.list_all(site_id=site_id)
+        nouvelles = [nouvelle for alerte in alertes for nouvelle in applique_les_regles(alerte)]
+
+        creees = await self._recommendations.create_missing(nouvelles)
+        await self._transaction.commit()
+
+        return RapportGeneration(
+            alertes_examinees=len(alertes),
+            recommandations_creees=creees,
+            deja_presentes=len(nouvelles) - creees,
+        )