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
This commit is contained in:
Johan LEROY
2026-09-18 15:49:54 +02:00
parent 619024f547
commit aeb07e14db
21 changed files with 854 additions and 23 deletions
@@ -0,0 +1,117 @@
# Piège : `rule_reference` est la clé d'idempotence en base, portée par la contrainte
# `uq_recommendation_alert_rule`. Renommer une référence déjà livrée ne remplace pas les
# recommandations existantes, il en crée de nouvelles à côté. Une règle qui change de sens
# prend donc une référence suffixée `-v2` - REGLES.
from collections.abc import Callable
from dataclasses import dataclass
from typing import Final
from app.models.energy import Alert
from app.repositories.recommendation import NouvelleRecommandation
from app.schemas.alert import AlertSeverity, AlertType
FACTEUR_DEPASSEMENT_MAJEUR: Final = 1.2
POURCENTAGE_DEPASSEMENT_MAJEUR: Final = round((FACTEUR_DEPASSEMENT_MAJEUR - 1) * 100)
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class Regle:
reference: str
action: str
declencheur: Callable[[Alert], bool]
motif: Callable[[Alert], str]
def _du_type(attendu: AlertType) -> Callable[[Alert], bool]:
return lambda alerte: alerte.type == attendu
def _de_severite(attendue: AlertSeverity) -> Callable[[Alert], bool]:
return lambda alerte: alerte.severity == attendue
# Un seuil nul ou négatif rendrait le rapport `value / threshold` arbitraire : l'alerte ne
# renseigne alors aucun dépassement exploitable, et la règle ne se déclenche pas.
def _depasse_largement_le_seuil(alerte: Alert) -> bool:
if alerte.value is None or alerte.threshold is None or alerte.threshold <= 0:
return False
return alerte.value >= alerte.threshold * FACTEUR_DEPASSEMENT_MAJEUR
REGLES: Final[tuple[Regle, ...]] = (
Regle(
reference="spike-delestage-v1",
action="Délester les équipements non prioritaires sur le créneau du pic",
declencheur=_du_type(AlertType.SPIKE),
motif=lambda alerte: f"Pic de consommation signalé sur le site {alerte.site_id}",
),
Regle(
reference="threshold-reduction-v1",
action="Ramener la puissance appelée sous le seuil contractuel",
declencheur=_du_type(AlertType.THRESHOLD),
motif=lambda alerte: f"Seuil de consommation dépassé sur le site {alerte.site_id}",
),
Regle(
reference="outage-secours-v1",
action="Basculer sur l'alimentation de secours et prévenir l'exploitant",
declencheur=_du_type(AlertType.OUTAGE),
motif=lambda alerte: (
f"Risque de surcharge ou de coupure imminente sur le site {alerte.site_id}"
),
),
Regle(
reference="sensor-maintenance-v1",
action="Planifier une intervention de maintenance sur le capteur",
declencheur=_du_type(AlertType.SENSOR),
motif=lambda alerte: (
f"Capteur défaillant sur le site {alerte.site_id}, les mesures ne sont plus fiables"
),
),
Regle(
reference="anomaly-verification-v1",
action="Confronter la mesure à la prévision et vérifier le paramétrage du site",
declencheur=_du_type(AlertType.ANOMALY),
motif=lambda alerte: (
f"Écart anormal entre la mesure et le comportement attendu du site {alerte.site_id}"
),
),
Regle(
reference="escalade-astreinte-v1",
action="Escalader à l'astreinte sous une heure",
declencheur=_de_severite(AlertSeverity.CRITICAL),
motif=lambda alerte: f"Alerte de sévérité critique sur le site {alerte.site_id}",
),
Regle(
reference="contrat-puissance-v1",
action="Réévaluer la puissance souscrite au contrat",
declencheur=_depasse_largement_le_seuil,
motif=lambda alerte: (
f"Dépassement d'au moins {POURCENTAGE_DEPASSEMENT_MAJEUR} % du seuil "
f"sur le site {alerte.site_id}"
),
),
)
def applique_les_regles(alerte: Alert) -> list[NouvelleRecommandation]:
contexte = _contexte_de_mesure(alerte)
return [
NouvelleRecommandation(
alert_id=alerte.alert_id,
action=regle.action,
explanation=f"{regle.motif(alerte)}{contexte}.",
rule_reference=regle.reference,
)
for regle in REGLES
if regle.declencheur(alerte)
]
def _contexte_de_mesure(alerte: Alert) -> str:
if alerte.value is None:
return ""
grandeur = alerte.metric or "valeur"
if alerte.threshold is None:
return f" ({grandeur} mesurée à {alerte.value})"
return f" ({grandeur} mesurée à {alerte.value}, seuil {alerte.threshold})"