fix(backend,airflow,ml): applique les corrections de revue sur la PR #162

apps/backend/app/etl/mock_api_import.py

@@ -1,17 +1,19 @@
 # Contrainte : la réponse de l'API Mock est une entrée hostile, pas une source de confiance.
 # Voir OWASP API10 dans docs/architecture/owasp-traceabilite.md. Rien de ce qu'elle renvoie
 # n'atteint la base sans passer par build_site_row() ou build_reading_row() : seuls les champs
-# attendus sont recopiés, les grandeurs physiques sont bornées par PHYSICAL_BOUNDS et la taille
-# des tableaux est plafonnée par MAX_SITES et par --limit. Une valeur hors bornes devient NULL
-# et laisse sa trace dans null_reasons plutôt que de lever : le mock émet des anomalies par
-# construction, et raw_data conserve de toute façon la réponse d'origine intacte.
+# attendus sont recopiés, les grandeurs physiques sont bornées par PHYSICAL_BOUNDS, la taille des
+# tableaux est plafonnée par MAX_SITES et par limit_for_window() (dérivé de la fenêtre, jamais
+# fourni par l'appelant), et les lectures dont le timestamp déborde de la fenêtre demandée sont
+# écartées (fetch_readings). Une valeur hors bornes devient NULL et laisse sa trace dans
+# null_reasons plutôt que de lever : le mock émet des anomalies par construction, et raw_data
+# conserve de toute façon la réponse d'origine intacte.
 
 from __future__ import annotations
 
 import argparse
 import asyncio
 import json
-from datetime import datetime
+from datetime import UTC, datetime
 from typing import Any
 
 import httpx
@@ -182,6 +184,21 @@ async def upsert_sites(
     )
 
 
+def _timestamp_in_window(
+    reading: dict[str, Any], start_time: datetime, end_time: datetime
+) -> bool:
+    valeur = reading.get("timestamp")
+    if not isinstance(valeur, str):
+        return False
+
+    try:
+        instant = parse_datetime(valeur)
+    except ValueError:
+        return False
+
+    return start_time <= instant < end_time
+
+
 async def fetch_readings(
     client: httpx.AsyncClient,
     site_id: str,
@@ -209,7 +226,22 @@ async def fetch_readings(
     if len(payload) > limit:
         raise ValueError(f"La réponse /api/v1/readings dépasse la limite demandée de {limit}.")
 
-    return payload
+    # Le garde-fou `refuse_if_overlaps_historical_dataset` ne vérifie que la fenêtre demandée :
+    # une réponse (bug du mock, ou hostile) dont les `timestamp` débordent de
+    # `[start_time, end_time)` contournerait ce contrôle et écrirait exactement le doublon
+    # inter-source qu'il doit empêcher. Écarter ces lectures ici rend le contrôle par fenêtre
+    # suffisant.
+    dans_la_fenetre = [
+        lecture
+        for lecture in payload
+        if isinstance(lecture, dict) and _timestamp_in_window(lecture, start_time, end_time)
+    ]
+
+    if len(dans_la_fenetre) != len(payload):
+        ecartees = len(payload) - len(dans_la_fenetre)
+        print(f"{site_id}: {ecartees} lecture(s) hors fenêtre écartée(s).")
+
+    return dans_la_fenetre
 
 
 def build_reading_row(
@@ -247,8 +279,9 @@ def build_reading_row(
 
 # `uq_reading_source` autorise deux lignes au même (site_id, timestamp) dès que `source` diffère :
 # sans ce garde-fou, importer une fenêtre déjà couverte par le dataset historique (source='csv')
-# dupliquerait silencieusement chaque point plutôt que de lever une erreur, et rien côté lecture
-# (pipeline ML, GET /readings) ne saurait laquelle des deux lectures retenir.
+# dupliquerait silencieusement chaque point plutôt que de lever une erreur. Ce garde-fou protège
+# l'ingestion ; il ne dit rien de la lecture (`GET /readings` renvoie les deux lignes en cas de
+# doublon malgré tout, cf. la section réconciliation de 40-data.md).
 OVERLAP_CHECK = text(
     "SELECT count(*) FROM reading WHERE source = :source_csv "
     "AND timestamp >= :start_time AND timestamp < :end_time"
@@ -332,13 +365,52 @@ def build_reading_batch(
     return [build_reading_row(reading) for reading in readings]
 
 
+def limit_for_window(start_time: datetime, end_time: datetime) -> int:
+    """Nombre de lectures à demander pour que l'API Mock en rende une par heure, alignée.
+
+    L'API ne renvoie pas un flux à un rythme naturel : elle répartit exactement `limit` lectures,
+    espacées uniformément, sur toute la fenêtre `[start_time, end_time)` demandée (vérifié
+    empiriquement). `limit` = nombre d'heures de la fenêtre est donc le seul réglage cohérent avec
+    le grain horaire du reste du schéma (`period_minutes=60`, historique CSV à une ligne/heure) ;
+    un `limit` plus grand fabriquerait des lectures infra-horaires, incompatibles avec les lags
+    positionnels de `build_features`. La fenêtre doit donc couvrir un nombre entier d'heures.
+    """
+    duree = end_time - start_time
+    heures, reste = divmod(duree.total_seconds(), 3600)
+
+    if reste != 0:
+        raise ValueError(
+            "La fenêtre doit couvrir un nombre entier d'heures pour obtenir une lecture par "
+            f"heure alignée : [{start_time.isoformat()}, {end_time.isoformat()}) n'en couvre pas."
+        )
+
+    if heures > MAX_LIMIT:
+        raise ValueError(
+            f"La fenêtre demandée couvre {int(heures)}h, au-delà du plafond de {MAX_LIMIT} "
+            "lectures accepté par l'API Mock."
+        )
+
+    return int(heures)
+
+
 async def import_mock_api_history(
     start_time: datetime,
     end_time: datetime,
-    limit: int,
     dry_run: bool,
 ) -> None:
     settings = get_settings()
+    limit = limit_for_window(start_time, end_time)
+
+    engine = create_async_engine(
+        str(settings.database_url),
+        pool_pre_ping=True,
+    )
+
+    try:
+        # Garde-fou d'abord, y compris en dry-run : il est en lecture seule, et annoncer un
+        # succès pour une fenêtre que l'import réel refusera serait trompeur.
+        async with engine.connect() as connection:
+            await refuse_if_overlaps_historical_dataset(connection, start_time, end_time)
 
         async with create_mock_api_client() as client:
             sites = await fetch_sites(client)
@@ -368,15 +440,7 @@ async def import_mock_api_history(
             print("Dry-run terminé : aucune donnée écrite.")
             return
 
-    engine = create_async_engine(
-        str(settings.database_url),
-        pool_pre_ping=True,
-    )
-
-    try:
         async with engine.begin() as connection:
-            await refuse_if_overlaps_historical_dataset(connection, start_time, end_time)
-
             await upsert_sites(
                 connection,
                 sites,
@@ -397,7 +461,14 @@ async def import_mock_api_history(
 
 
 def parse_datetime(value: str) -> datetime:
-    return datetime.fromisoformat(value.replace("Z", "+00:00"))
+    # Sans fuseau, l'API le traite comme reçu, telle quelle, mais l'encodeur `timestamptz`
+    # d'asyncpg lirait un datetime naif dans le fuseau *local du processus* (correct dans le
+    # conteneur Airflow en UTC, décalé de 1-2h pour un import manuel lancé depuis un poste en
+    # Europe/Paris). Poser `tzinfo=UTC` explicitement, même pattern que `_vers_utc()` dans
+    # `app/services/reading.py`, garantit que la borne envoyée à l'API et celle comparée en SQL
+    # (refuse_if_overlaps_historical_dataset) désignent le même instant.
+    instant = datetime.fromisoformat(value.replace("Z", "+00:00"))
+    return instant if instant.tzinfo is not None else instant.replace(tzinfo=UTC)
 
 
 def parse_args() -> argparse.Namespace:
@@ -415,12 +486,6 @@ def parse_args() -> argparse.Namespace:
         type=parse_datetime,
     )
 
-    parser.add_argument(
-        "--limit",
-        type=int,
-        default=MAX_LIMIT,
-    )
-
     parser.add_argument(
         "--dry-run",
         action="store_true",
@@ -432,9 +497,6 @@ def parse_args() -> argparse.Namespace:
 def main() -> None:
     args = parse_args()
 
-    if args.limit < 1 or args.limit > MAX_LIMIT:
-        raise ValueError(f"--limit doit être compris entre 1 et {MAX_LIMIT}.")
-
     if args.start_time >= args.end_time:
         raise ValueError("--start-time doit être antérieur à --end-time.")
 
@@ -442,7 +504,6 @@ def main() -> None:
         import_mock_api_history(
             start_time=args.start_time,
             end_time=args.end_time,
-            limit=args.limit,
             dry_run=args.dry_run,
         )
     )

apps/backend/tests/etl/test_mock_api_import.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 import json
 import sys
-from datetime import datetime
+from datetime import UTC, datetime
 from types import SimpleNamespace
 from typing import Any
 from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock
@@ -110,8 +110,8 @@ async def test_fetch_readings_sends_expected_query_parameters() -> None:
 
     transport = MockTransport(handler)
 
-    start_time = datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00")
-    end_time = datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00")
+    start_time = datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00")
+    end_time = datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00+00:00")
 
     async with AsyncClient(
         transport=transport,
@@ -127,11 +127,61 @@ async def test_fetch_readings_sends_expected_query_parameters() -> None:
 
     assert len(readings) == 1
     assert captured_params["site_id"] == "SITE001"
-    assert captured_params["start_time"] == "2024-06-15T12:00:00"
-    assert captured_params["end_time"] == "2024-06-15T13:00:00"
+    assert captured_params["start_time"] == "2024-06-15T12:00:00+00:00"
+    assert captured_params["end_time"] == "2024-06-15T13:00:00+00:00"
     assert captured_params["limit"] == "60"
 
 
+async def test_fetch_readings_discards_a_reading_outside_the_requested_window() -> None:
+    # Le garde-fou `refuse_if_overlaps_historical_dataset` ne vérifie que la fenêtre demandée :
+    # une réponse dont un `timestamp` déborde de `[start_time, end_time)` (bug du mock, ou
+    # hostile) contournerait ce contrôle si elle atteignait la base telle quelle.
+    dans_la_fenetre = make_reading()
+    dans_la_fenetre["timestamp"] = "2024-06-15T12:00:00Z"
+
+    hors_fenetre = make_reading()
+    hors_fenetre["timestamp"] = "2023-01-01T00:00:00Z"
+
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        return Response(status_code=200, json=[dans_la_fenetre, hors_fenetre])
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=MockTransport(handler),
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        readings = await fetch_readings(
+            client=client,
+            site_id="SITE001",
+            start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00"),
+            end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00+00:00"),
+            limit=2,
+        )
+
+    assert readings == [dans_la_fenetre]
+
+
+async def test_fetch_readings_discards_a_reading_with_an_unparseable_timestamp() -> None:
+    invalide = make_reading()
+    invalide["timestamp"] = "pas une date"
+
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        return Response(status_code=200, json=[invalide])
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=MockTransport(handler),
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        readings = await fetch_readings(
+            client=client,
+            site_id="SITE001",
+            start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00"),
+            end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00+00:00"),
+            limit=1,
+        )
+
+    assert readings == []
+
+
 async def test_fetch_readings_rejects_non_list_response() -> None:
     def handler(request: Request) -> Response:
         return Response(
@@ -152,8 +202,8 @@ async def test_fetch_readings_rejects_non_list_response() -> None:
             await fetch_readings(
                 client=client,
                 site_id="SITE001",
-                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
-                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00"),
+                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00+00:00"),
                 limit=60,
             )
 
@@ -175,8 +225,8 @@ async def test_fetch_readings_raises_on_http_error() -> None:
             await fetch_readings(
                 client=client,
                 site_id="SITE999",
-                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
-                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00"),
+                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00+00:00"),
                 limit=60,
             )
 
@@ -363,8 +413,8 @@ async def test_refuse_if_overlaps_historical_dataset_lets_a_clear_window_through
 
     await mock_api_import.refuse_if_overlaps_historical_dataset(
         connection,
-        datetime.fromisoformat("2026-01-01T00:00:00"),
-        datetime.fromisoformat("2026-01-01T01:00:00"),
+        datetime.fromisoformat("2026-01-01T00:00:00+00:00"),
+        datetime.fromisoformat("2026-01-01T01:00:00+00:00"),
     )
 
     connection.execute.assert_awaited_once()
@@ -377,11 +427,57 @@ async def test_refuse_if_overlaps_historical_dataset_rejects_a_window_already_in
     with pytest.raises(ValueError, match="doublon inter-source"):
         await mock_api_import.refuse_if_overlaps_historical_dataset(
             connection,
-            datetime.fromisoformat("2023-06-15T12:00:00"),
-            datetime.fromisoformat("2023-06-15T13:00:00"),
+            datetime.fromisoformat("2023-06-15T12:00:00+00:00"),
+            datetime.fromisoformat("2023-06-15T13:00:00+00:00"),
         )
 
 
+def test_limit_for_window_returns_one_per_hour() -> None:
+    limite = mock_api_import.limit_for_window(
+        datetime.fromisoformat("2026-09-02T12:00:00+00:00"),
+        datetime.fromisoformat("2026-09-23T12:00:00+00:00"),
+    )
+
+    assert limite == 21 * 24
+
+
+def test_limit_for_window_rejects_a_partial_hour() -> None:
+    with pytest.raises(ValueError, match="nombre entier d'heures"):
+        mock_api_import.limit_for_window(
+            datetime.fromisoformat("2026-09-02T12:00:00+00:00"),
+            datetime.fromisoformat("2026-09-02T12:30:00+00:00"),
+        )
+
+
+def test_limit_for_window_rejects_a_window_above_the_api_cap() -> None:
+    with pytest.raises(ValueError, match="au-delà du plafond"):
+        mock_api_import.limit_for_window(
+            datetime.fromisoformat("2020-01-01T00:00:00+00:00"),
+            datetime.fromisoformat("2020-03-01T00:00:00+00:00"),
+        )
+
+
+def _mock_engine(*, overlap_count: int = 0) -> tuple[MagicMock, AsyncMock]:
+    """Engine dont `.connect()` (garde-fou) et `.begin()` (écriture) rendent tous deux la même
+    connexion, dont `scalar_one()` renvoie `overlap_count` : `import_mock_api_history` ouvre
+    désormais le garde-fou via `.connect()`, y compris en dry-run."""
+    connection = AsyncMock()
+    connection.execute.return_value.scalar_one = MagicMock(return_value=overlap_count)
+
+    def _context() -> MagicMock:
+        context = MagicMock()
+        context.__aenter__ = AsyncMock(return_value=connection)
+        context.__aexit__ = AsyncMock(return_value=None)
+        return context
+
+    engine = MagicMock()
+    engine.connect.return_value = _context()
+    engine.begin.return_value = _context()
+    engine.dispose = AsyncMock()
+
+    return engine, connection
+
+
 async def test_import_mock_api_history_dry_run_does_not_write(
     monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
 ) -> None:
@@ -421,22 +517,24 @@ async def test_import_mock_api_history_dry_run_does_not_write(
         ),
     )
 
-    create_engine_mock = MagicMock()
+    engine, connection = _mock_engine(overlap_count=0)
 
     monkeypatch.setattr(
         mock_api_import,
         "create_async_engine",
-        create_engine_mock,
+        MagicMock(return_value=engine),
     )
 
     await mock_api_import.import_mock_api_history(
-        start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
-        end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
-        limit=60,
+        start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00"),
+        end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00+00:00"),
         dry_run=True,
     )
 
-    create_engine_mock.assert_not_called()
+    # Le garde-fou tourne quand même (lecture seule), mais aucune écriture n'a lieu.
+    connection.execute.assert_awaited_once()
+    engine.begin.assert_not_called()
+    engine.dispose.assert_awaited_once()
 
 
 async def test_import_mock_api_history_loads_data(
@@ -478,24 +576,8 @@ async def test_import_mock_api_history_loads_data(
         ),
     )
 
-    connection = AsyncMock()
-    connection.execute.return_value.scalar_one = MagicMock(return_value=0)
-
-    transaction_context = MagicMock()
-    transaction_context.__aenter__ = AsyncMock(
-        return_value=connection,
-    )
-    transaction_context.__aexit__ = AsyncMock(
-        return_value=None,
-    )
-
-    engine = MagicMock()
-    engine.begin.return_value = transaction_context
-    engine.dispose = AsyncMock()
-
-    create_engine_mock = MagicMock(
-        return_value=engine,
-    )
+    engine, connection = _mock_engine(overlap_count=0)
+    create_engine_mock = MagicMock(return_value=engine)
 
     upsert_sites_mock = AsyncMock()
 
@@ -512,9 +594,8 @@ async def test_import_mock_api_history_loads_data(
     )
 
     await mock_api_import.import_mock_api_history(
-        start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
-        end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
-        limit=60,
+        start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00"),
+        end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00+00:00"),
         dry_run=False,
     )
 
@@ -528,6 +609,7 @@ async def test_import_mock_api_history_loads_data(
         [make_site()],
     )
 
+    # Un appel pour le garde-fou (via .connect()), un pour READING_INSERT (via .begin()).
     assert connection.execute.await_count == 2
     dernier_appel = connection.execute.await_args_list[-1]
     assert dernier_appel.args[0] is READING_INSERT
@@ -537,49 +619,29 @@ async def test_import_mock_api_history_loads_data(
 async def test_import_mock_api_history_refuses_when_it_overlaps_the_historical_dataset(
     monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
 ) -> None:
-    def handler(request: Request) -> Response:
-        if request.url.path == "/api/v1/sites":
-            return Response(status_code=200, json=[make_site()])
-
-        if request.url.path == "/api/v1/readings":
-            return Response(status_code=200, json=[make_reading()])
-
-        return Response(status_code=404)
-
-    client = AsyncClient(transport=MockTransport(handler), base_url="https://mock.test")
-
-    monkeypatch.setattr(mock_api_import, "create_mock_api_client", lambda: client)
     monkeypatch.setattr(
         mock_api_import,
         "get_settings",
         lambda: SimpleNamespace(database_url="postgresql+asyncpg://test:test@localhost/test"),
     )
 
-    connection = AsyncMock()
-    connection.execute.return_value.scalar_one = MagicMock(return_value=3)
-
-    transaction_context = MagicMock()
-    transaction_context.__aenter__ = AsyncMock(return_value=connection)
-    transaction_context.__aexit__ = AsyncMock(return_value=None)
-
-    engine = MagicMock()
-    engine.begin.return_value = transaction_context
-    engine.dispose = AsyncMock()
-
+    engine, connection = _mock_engine(overlap_count=3)
     monkeypatch.setattr(mock_api_import, "create_async_engine", MagicMock(return_value=engine))
-    upsert_sites_mock = AsyncMock()
-    monkeypatch.setattr(mock_api_import, "upsert_sites", upsert_sites_mock)
+
+    # Le garde-fou tourne avant tout appel à l'API Mock : create_mock_api_client() ne doit
+    # jamais être invoqué pour une fenêtre refusée.
+    create_client_mock = MagicMock()
+    monkeypatch.setattr(mock_api_import, "create_mock_api_client", create_client_mock)
 
     with pytest.raises(ValueError, match="doublon inter-source"):
         await mock_api_import.import_mock_api_history(
-            start_time=datetime.fromisoformat("2023-06-15T12:00:00"),
-            end_time=datetime.fromisoformat("2023-06-15T13:00:00"),
-            limit=60,
+            start_time=datetime.fromisoformat("2023-06-15T12:00:00+00:00"),
+            end_time=datetime.fromisoformat("2023-06-15T13:00:00+00:00"),
             dry_run=False,
         )
 
     connection.execute.assert_awaited_once()
-    upsert_sites_mock.assert_not_awaited()
+    create_client_mock.assert_not_called()
     engine.dispose.assert_awaited_once()
 
 
@@ -593,6 +655,23 @@ def test_parse_datetime_accepts_z_suffix() -> None:
     )
 
 
+def test_parse_datetime_attaches_utc_to_a_naive_string() -> None:
+    # `--start-time`/`--end-time` du DAG sont formatés sans fuseau (Jinja `strftime`) : sans ce
+    # comportement, l'encodeur `timestamptz` d'asyncpg lirait le datetime naïf dans le fuseau
+    # *local du processus*, pas UTC, et le garde-fou comparerait une autre fenêtre que celle
+    # envoyée à l'API.
+    result = mock_api_import.parse_datetime("2024-06-15T12:00:00")
+
+    assert result == datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00")
+    assert result.tzinfo is UTC
+
+
+def test_parse_datetime_keeps_a_non_utc_offset_as_is() -> None:
+    result = mock_api_import.parse_datetime("2024-06-15T12:00:00+02:00")
+
+    assert result == datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+02:00")
+
+
 def test_parse_args_reads_cli_parameters(
     monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
 ) -> None:
@@ -605,8 +684,6 @@ def test_parse_args_reads_cli_parameters(
             "2024-06-15T12:00:00Z",
             "--end-time",
             "2024-06-15T13:00:00Z",
-            "--limit",
-            "60",
             "--dry-run",
         ],
     )
@@ -619,34 +696,9 @@ def test_parse_args_reads_cli_parameters(
     assert args.end_time == datetime.fromisoformat(
         "2024-06-15T13:00:00+00:00",
     )
-    assert args.limit == 60
     assert args.dry_run is True
 
 
-def test_main_rejects_limit_out_of_bounds(
-    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
-) -> None:
-    monkeypatch.setattr(
-        sys,
-        "argv",
-        [
-            "mock_api_import",
-            "--start-time",
-            "2024-06-15T12:00:00Z",
-            "--end-time",
-            "2024-06-15T13:00:00Z",
-            "--limit",
-            "0",
-        ],
-    )
-
-    with pytest.raises(
-        ValueError,
-        match="--limit doit être compris entre 1 et 1000",
-    ):
-        mock_api_import.main()
-
-
 def test_main_rejects_invalid_period(
     monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
 ) -> None:
@@ -659,8 +711,6 @@ def test_main_rejects_invalid_period(
             "2024-06-15T14:00:00Z",
             "--end-time",
             "2024-06-15T13:00:00Z",
-            "--limit",
-            "60",
         ],
     )
 
@@ -689,7 +739,6 @@ def test_main_runs_import(
         lambda: SimpleNamespace(
             start_time=start_time,
             end_time=end_time,
-            limit=60,
             dry_run=True,
         ),
     )
@@ -705,7 +754,6 @@ def test_main_runs_import(
     import_mock.assert_awaited_once_with(
         start_time=start_time,
         end_time=end_time,
-        limit=60,
         dry_run=True,
     )
 
@@ -750,8 +798,8 @@ async def test_fetch_readings_rejects_a_response_above_the_requested_limit() ->
             await fetch_readings(
                 client=client,
                 site_id="SITE001",
-                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
-                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00"),
+                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00+00:00"),
                 limit=2,
             )
 

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -80,7 +80,7 @@ API Mock est accepté comme définitivement perdu, aucune mesure réelle n'exist
 période. `mock_api_import` refuse toute fenêtre qui recouvrirait des lectures déjà importées du
 CSV plutôt que de laisser les deux sources dupliquer silencieusement un même instant, et le
 pipeline ML déduplique par construction (`DISTINCT ON`, source `csv` préférée) au cas où un
-recouvrement se produirait malgré tout — voir [40-data.md](40-data.md).
+recouvrement se produirait malgré tout, voir [40-data.md](40-data.md).
 
 Les liens de la supervision sont en trait plein depuis le 23/09 (issue #26) : Prometheus scrute
 `/metrics` avec un jeton, Grafana lit Prometheus et, par un rôle en lecture seule, les tables

docs/architecture/40-data.md

@@ -437,19 +437,23 @@ Les paramètres de ligne de commande disponibles pour l'import sont :
 ```text
 --start-time
 --end-time
---limit
 --dry-run
 ```
 
-**Piège sur `--limit`** : l'API ne renvoie pas un flux à un rythme naturel, elle répartit
-exactement `limit` lectures, espacées uniformément, sur toute la fenêtre `[start_time, end_time)`
-demandée. Une fenêtre d'une heure avec `limit=1000` renvoie donc 1000 lectures espacées de 3,6
-secondes à l'intérieur de cette heure, pas une lecture horaire — vérifié empiriquement en
-interrogeant directement l'API. Le seul réglage qui produise une lecture par heure, alignée sur
-l'heure et cohérente avec le grain horaire du reste du schéma (`period_minutes=60`, historique
-CSV à une ligne par heure), est `limit` = nombre d'heures de la fenêtre. Le DAG `mock_api_import`
-interroge toujours une fenêtre d'1h (`interval=timedelta(hours=1)`, voir
-[10-infra.md](10-infra.md)), donc `limit=1`.
+**Piège sur `limit`, corrigé dans le code plutôt que documenté** : l'API ne renvoie pas un flux à
+un rythme naturel, elle répartit exactement `limit` lectures, espacées uniformément, sur toute la
+fenêtre `[start_time, end_time)` demandée (vérifié empiriquement en interrogeant directement
+l'API). Une fenêtre d'une heure avec `limit=1000`, le réglage d'origine, renvoyait donc 1000
+lectures espacées de 3,6 secondes à l'intérieur de cette heure, pas une lecture horaire,
+incompatible avec les lags positionnels de `build_features`. Plutôt que documenter la règle
+« `limit` = nombre d'heures de la fenêtre » et compter sur chaque appelant pour la respecter,
+`limit_for_window()` la porte : `import_mock_api_history()` calcule `limit` depuis la fenêtre
+reçue, refuse une fenêtre qui ne couvre pas un nombre entier d'heures, et refuse un intervalle de
+plus de 1000 heures (le plafond `limit` de l'API). `--limit` n'existe donc plus côté CLI. Le DAG
+`mock_api_import` interroge toujours une fenêtre d'1h (`interval=timedelta(hours=1)`, voir
+[10-infra.md](10-infra.md)) : la fenêtre `[:45, :45)` place chaque lecture à :45, pas à :00 (la
+première lecture atterrit au début de la fenêtre demandée), un décalage constant sans effet sur
+les lags positionnels ni sur les jointures en aval.
 
 ### Flux d'ingestion API Mock
 
@@ -528,22 +532,43 @@ deux dans `reading`. Trois décisions ferment cette réconciliation :
 
 - **Le trou temporel est accepté.** Le dataset historique s'arrête au 31/12/2024, et
   `mock_api_import` n'importe que l'heure précédant chaque déclenchement : rien ne comble
-  automatiquement la période intermédiaire, et rien ne le pourra jamais — aucune mesure réelle
-  n'existe pour ces instants.
+  automatiquement la période intermédiaire, et rien ne le pourra jamais, aucune mesure réelle
+  n'existe pour ces instants. Conséquence pour le ML, pas nouvelle mais que ce trou rend
+  définitive : `build_features()` calcule ses lags par `shift(n)` positionnel, et `train.py`
+  n'écarte que les lignes où `lag_168h` est `NaN`. Pour un site présent dans les deux sources, les
+  168 premières lectures `api_history` qui suivent le trou héritent donc de lags et de moyennes
+  glissantes calculés sur décembre 2024 (et tant que l'ingestion a moins de 7 jours, c'est le cas
+  de toutes les lectures). Même effet, plus ponctuel, pour chaque heure que le DAG manque
+  (`mock_api_import` en échec, Airflow arrêté). Aucun garde-fou ne détecte aujourd'hui un lag
+  calculé sur un écart réel différent de celui attendu ; issue de suivi à ouvrir.
 - **Le recouvrement est refusé à l'ingestion.** `uq_reading_source` autorise deux lignes au même
   `(site_id, timestamp)` dès que `source` diffère : rien dans le schéma n'empêche donc un import
   Mock API manuel avec une fenêtre passée (le script accepte `--start-time`/`--end-time`
   arbitraires) de dupliquer un point déjà couvert par le CSV. `import_mock_api_history()` appelle
-  `refuse_if_overlaps_historical_dataset()` avant toute écriture : si la fenêtre demandée recouvre
-  au moins une lecture `source='csv'`, l'import est refusé (`ValueError`) plutôt que d'écrire un
-  doublon inter-source silencieux.
+  `refuse_if_overlaps_historical_dataset()` avant toute écriture, y compris en `--dry-run` (le
+  contrôle est en lecture seule) et avant le moindre appel à l'API Mock : si la fenêtre demandée
+  recouvre au moins une lecture `source='csv'`, l'import est refusé (`ValueError`) plutôt que
+  d'écrire un doublon inter-source silencieux. Le contrôle ne porte que sur la fenêtre demandée,
+  pas sur les lectures reçues : `fetch_readings()` écarte donc toute lecture dont le `timestamp`
+  déborde de `[start_time, end_time)`, pour qu'une réponse hors fenêtre (bug du mock, ou hostile)
+  ne puisse pas le contourner. Ce contrôle compare des instants, pas des chaînes : `parse_datetime()`
+  pose `tzinfo=UTC` sur une entrée sans fuseau (même pattern que `_vers_utc()` dans
+  `app/services/reading.py`), sans quoi l'encodeur `timestamptz` d'asyncpg lirait un datetime naïf
+  dans le fuseau local du **processus**, correct dans le conteneur Airflow (UTC) mais décalé pour
+  un import manuel lancé depuis un poste en Europe/Paris.
 - **Le pipeline ML déduplique en défense.** Le garde-fou ci-dessus protège l'ingestion, pas
   la lecture : si un recouvrement se produisait malgré tout (import direct en base, contournement
   du script), `ml/enervision_ml/data.py` ne doit pas casser silencieusement l'hypothèse de
   `build_features` (« une ligne par `(site_id, timestamp)` »). `load_from_database()` et
   `load_recent_from_database()` utilisent donc `SELECT DISTINCT ON (site_id, timestamp)`, `source
-  = 'csv'` gagnant sur `'api_history'` en cas d'égalité — l'historique étant une source vérifiée,
-  l'API Mock une entrée hostile (cf. ci-dessus).
+  = 'csv'` gagnant sur `'api_history'` en cas d'égalité, l'historique étant une source vérifiée,
+  l'API Mock une entrée hostile (cf. ci-dessus). **Cette préférence est spécifique au chargeur
+  ML.** `GET /readings` renvoie les deux lignes sans les fusionner, et `DriftRepository` /
+  `ReadingRepository.latest_by_site()` / `.latest_for_site()` départagent par `reading_id` le plus
+  grand (en pratique la ligne insérée en dernier, pas forcément `csv`) : en cas de recouvrement, la
+  dérive comparerait alors une prévision à une valeur différente de celle sur laquelle le modèle a
+  appris. Pas d'incohérence aujourd'hui tant que le recouvrement reste refusé à l'ingestion ; à
+  aligner si ce garde-fou devait un jour être contourné.
 
 ### Qualité des données de l'API Mock
 

etl/airflow/dags/mock_api_import.py

@@ -18,16 +18,6 @@ from airflow.timetables.trigger import CronTriggerTimetable
 # Le backend possède son propre environnement uv dans l'image Airflow (ADR 0008).
 COMMANDE_BACKEND = "cd /opt/backend && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m"
 
-# L'API Mock ne renvoie pas un flux au rythme naturel : elle répartit exactement `limit`
-# lectures, espacées uniformément, sur toute la fenêtre demandée (vérifié empiriquement :
-# une fenêtre d'1h avec `limit=1000` renvoie 1000 lectures espacées de 3,6s à l'intérieur de
-# cette heure, pas une lecture horaire). Comme la fenêtre de ce DAG est toujours 1h
-# (`interval=timedelta(hours=1)` ci-dessous), `limit=1` est ce qui produit une lecture par
-# heure, alignée sur l'heure, cohérente avec le grain horaire du reste du schéma
-# (`period_minutes=60`, historique CSV à 1 ligne/heure). Un `limit` plus grand ici fabriquerait
-# des lectures infra-horaires, incompatibles avec les lags positionnels de `build_features`.
-LIMITE_LECTURES = 1
-
 # Deux reprises donnent trois tentatives au total. Même dans le pire cas, l'exécution reste
 # inférieure au pas horaire du DAG.
 NOMBRE_REPRISES = 2
@@ -36,7 +26,11 @@ PLAFOND_PAR_TENTATIVE = timedelta(minutes=10)
 
 # L'intervalle est déclaré explicitement pour ne pas dépendre de la valeur du paramètre Airflow
 # `create_cron_data_intervals`. Le déclenchement à :45 laisse quinze minutes avant `ml_score`,
-# exécuté à l'heure pile, puis avant `alertes`, exécuté à :15.
+# exécuté à l'heure pile, puis avant `alertes`, exécuté à :15. Conséquence vérifiée empiriquement
+# sur l'API Mock (cf. `limit_for_window()` dans `app.etl.mock_api_import`) : la fenêtre importée
+# est `[:45, :45)`, donc chaque lecture atterrit à :45, pas à :00, un décalage constant sur
+# toute la série, sans effet sur les lags positionnels ni sur les jointures en aval (`ml_score`
+# vise la dernière lecture + 1h, `derive` joint à l'égalité), cf. 40-data.md.
 PLANIFICATION = CronTriggerTimetable(
     "45 * * * *",
     timezone="UTC",
@@ -59,7 +53,10 @@ with DAG(
             f"{COMMANDE_BACKEND} app.etl.mock_api_import "
             "--start-time \"{{ data_interval_start.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S') }}\" "
             "--end-time \"{{ data_interval_end.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S') }}\""
-            f"--limit {LIMITE_LECTURES}"
+            # Pas de --limit : app.etl.mock_api_import.limit_for_window() le dérive de la
+            # fenêtre (une lecture/heure), et refuse une fenêtre qui ne couvre pas un nombre
+            # entier d'heures ou dépasse le plafond de l'API. Porter la règle dans le code,
+            # pas dans ce DAG, évite qu'un appel manuel oublie de la respecter.
         ),
         retries=NOMBRE_REPRISES,
         retry_delay=DELAI_ENTRE_REPRISES,

etl/airflow/tests/test_dags.py

@@ -118,7 +118,8 @@ def test_mock_api_import_uses_the_airflow_data_interval(dagbag: DagBag) -> None:
 
     assert "--start-time \"{{ data_interval_start.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S') }}\"" in commande
     assert "--end-time \"{{ data_interval_end.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S') }}\"" in commande
-    assert "--limit 1" in commande
+    # Pas de --limit : app.etl.mock_api_import.limit_for_window() le dérive de la fenêtre.
+    assert "--limit" not in commande
 
 
 @pytest.mark.parametrize("task_id", ["detection", "recommandations"])

ml/tests/test_data_integration.py

@@ -45,11 +45,13 @@ def test_load_from_database_deduplicates_two_sources_at_the_same_instant(
     # `uq_reading_source` autorise deux lignes au meme (site_id, timestamp) des que `source`
     # differe : le garde-fou vit dans `mock_api_import.py`, pas dans le schema. Le chargeur ML
     # doit donc imposer lui-meme "une ligne par (site_id, timestamp)", pas la supposer.
+    #
+    # `csv` est inseree en premier (reading_id le plus bas) et `api_history` en second (le plus
+    # haut) : un depart par `reading_id DESC` seul choisirait `api_history` a tort. Seule la
+    # preference explicite pour `source='csv'` fait gagner le bon reading_id ici, et le test
+    # cesserait de proteger cette regle si l'ordre d'insertion etait inverse.
     site_id = insere_site(connexion_ml)
     dataset_id = insere_dataset(connexion_ml)
-    insere_lecture(
-        connexion_ml, site_id, instant=ANCRAGE, consumption_kwh=10.0, source="api_history"
-    )
     insere_lecture(
         connexion_ml,
         site_id,
@@ -58,6 +60,9 @@ def test_load_from_database_deduplicates_two_sources_at_the_same_instant(
         source="csv",
         dataset_id=dataset_id,
     )
+    insere_lecture(
+        connexion_ml, site_id, instant=ANCRAGE, consumption_kwh=10.0, source="api_history"
+    )
 
     frame = load_from_database(connexion_ml)
 
@@ -69,11 +74,10 @@ def test_load_from_database_deduplicates_two_sources_at_the_same_instant(
 def test_load_recent_from_database_prefers_csv_when_two_sources_share_an_instant(
     connexion_ml: Connection,
 ) -> None:
+    # Meme ordre d'insertion que ci-dessus, et pour la meme raison : `csv` doit gagner malgre un
+    # `reading_id` plus bas que celui d'`api_history`.
     site_id = insere_site(connexion_ml)
     dataset_id = insere_dataset(connexion_ml)
-    insere_lecture(
-        connexion_ml, site_id, instant=ANCRAGE, consumption_kwh=10.0, source="api_history"
-    )
     insere_lecture(
         connexion_ml,
         site_id,
@@ -82,6 +86,9 @@ def test_load_recent_from_database_prefers_csv_when_two_sources_share_an_instant
         source="csv",
         dataset_id=dataset_id,
     )
+    insere_lecture(
+        connexion_ml, site_id, instant=ANCRAGE, consumption_kwh=10.0, source="api_history"
+    )
 
     frame = load_recent_from_database(
         connexion_ml, since=ANCRAGE, until=ANCRAGE + timedelta(hours=3)