feat(dx): make dev démarre la base, Mailpit et Airflow puis peuple la base

`make dev` ne lançait que le backend et le frontend : la base, Mailpit et
Airflow restaient à démarrer à la main, et les tables `prediction`, `alert` et
`recommendation` vides laissaient les vues correspondantes sans rien à afficher.

- `services-up` démarre les conteneurs, `db-wait` attend la base.
- `db-ensure-airflow` crée la base de métadonnées Airflow quand le volume
  `pgdata` est antérieur à `db/init/120-airflow-database.sql` : `db/init` ne
  rejoue qu'à la première initialisation, et `airflow-init` bouclait dessus.
- `demo-data` renseigne prédictions, alertes et recommandations si elles
  manquent, en ancrant scoring et détection au 31/12/2024 (`DEMO_NOW`), fin du
  jeu historique, plutôt qu'à l'horloge réelle.
- `ml-score` accepte `NOW=`, les cibles hors conteneur reçoivent
  `ML_DATABASE_URL` dérivé du `.env`.

Makefile

@@ -13,11 +13,28 @@ ifdef ACME_EMAIL
 export ACME_EMAIL
 endif
 
+# Piege : make ne lit pas `.env`, que seul docker compose interpole. Les cibles hors conteneur
+# (ml-*, demo-data, db-wait) joignent la base par le port publie et ont besoin de ces valeurs.
+env-val = $(shell sed -n 's/^$(1)=//p' .env 2>/dev/null | tail -1)
+PG_USER := $(or $(strip $(call env-val,POSTGRES_USER)),enervision)
+PG_PASSWORD := $(or $(strip $(call env-val,POSTGRES_PASSWORD)),change_me)
+PG_DB := $(or $(strip $(call env-val,POSTGRES_DB)),enervision)
+PG_PORT := $(or $(strip $(call env-val,POSTGRES_PORT)),5433)
+AIRFLOW_PORT := $(or $(strip $(call env-val,AIRFLOW_PORT)),8080)
+MAILPIT_UI_PORT := $(or $(strip $(call env-val,MAILPIT_UI_PORT)),8025)
+ML_DATABASE_URL ?= postgresql+psycopg://$(PG_USER):$(PG_PASSWORD)@localhost:$(PG_PORT)/$(PG_DB)
+export ML_DATABASE_URL
+
+# Le jeu historique s'arrete au 31/12/2024 : score et detection ancres a l'horloge reelle ne
+# verraient qu'un parc muet depuis des mois. Cf. `--now` de enervision_ml.score.
+DEMO_NOW ?= 2024-12-31T00:00:00Z
+
 .DEFAULT_GOAL := help
 .PHONY: help install install-backend install-frontend install-ml install-airflow \
         dev dev-backend dev-frontend \
         lint format typecheck test test-cov test-integration check \
-        openapi docker-build db-up db-down db-reset db-logs db-psql migrate bootstrap-admin \
+        openapi docker-build db-up db-down db-reset db-logs db-psql db-wait db-ensure-airflow \
+        migrate bootstrap-admin services-up demo-data demo-data-force \
         ml-lint ml-typecheck ml-test ml-check ml-train ml-score detect-alerts recommendations \
         airflow-lint airflow-test airflow-check airflow-up airflow-down airflow-logs \
         tls-selfsigned tls-acme tls-renew stack-up stack-down stack-logs
@@ -39,12 +56,19 @@ install-ml: ## Installe les dépendances du pipeline ML
 install-airflow: ## Installe les dépendances de lint/test des DAGs Airflow
 	cd $(AIRFLOW) && uv sync --all-groups
 
-dev: ## Lance toute la stack (backend + frontend) en rechargement à chaud
+dev: services-up migrate demo-data ## Lance toute la stack : base, Mailpit, Airflow, puis backend et frontend
+	@echo "airflow  -> http://localhost:$(AIRFLOW_PORT)  mailpit -> http://localhost:$(MAILPIT_UI_PORT)"
 	@trap 'kill 0' EXIT INT TERM; \
 	$(MAKE) --no-print-directory dev-backend & \
 	$(MAKE) --no-print-directory dev-frontend & \
 	wait
 
+services-up: ## Démarre les services conteneurisés dont `make dev` dépend (base, Mailpit, Airflow)
+	docker compose up -d db mailpit
+	@$(MAKE) --no-print-directory db-wait
+	@$(MAKE) --no-print-directory db-ensure-airflow
+	docker compose up -d airflow-init airflow-webserver airflow-scheduler
+
 dev-backend: ## Lance l'API seule en rechargement à chaud
 	@echo "backend  -> http://localhost:8000 (docs sur /docs)"
 	cd $(BACKEND) && uv run uvicorn app.main:create_app --factory --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
@@ -91,8 +115,8 @@ ml-check: ml-lint ml-typecheck ml-test ## Chaîne de vérification complète du
 ml-train: ## Entraine le modele LightGBM. CSV=chemin optionnel, sinon lit ML_DATABASE_URL
 	cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.train $(if $(CSV),--csv $(CSV),)
 
-ml-score: ## Score le prochain pas horaire et l'ecrit dans `prediction`. CSV=chemin optionnel
+ml-score: ## Score le prochain pas horaire et l'ecrit dans `prediction`. CSV= et NOW= optionnels
-	cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.score $(if $(CSV),--csv $(CSV),)
+	cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.score $(if $(CSV),--csv $(CSV),) $(if $(NOW),--now $(NOW),)
 
 detect-alerts: ## Détecte les alertes internes depuis les lectures en base. SITE= et NOW= optionnels
 	cd $(BACKEND) && uv run python -m app.detection.internal_alerts $(if $(SITE),--site-id $(SITE),) $(if $(NOW),--now $(NOW),)
@@ -108,7 +132,7 @@ airflow-test: ## Verifie que les DAGs s'importent sans erreur et ont la structur
 
 airflow-check: airflow-lint airflow-test ## Chaîne de vérification complète des DAGs Airflow
 
-airflow-up: ## Démarre Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). db-up requis avant.
+airflow-up: db-ensure-airflow ## Démarre Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). db-up requis avant.
 	docker compose up -d airflow-init airflow-webserver airflow-scheduler
 	@echo "airflow  -> http://localhost:$${AIRFLOW_PORT:-8080}"
 
@@ -165,8 +189,36 @@ db-logs: ## Suit les journaux de la base
 db-psql: ## Ouvre une session psql sur la base applicative
 	docker compose exec db psql -U $${POSTGRES_USER:-enervision} -d $${POSTGRES_DB:-enervision}
 
+db-wait: ## Attend que la base accepte les connexions
+	@for _ in $$(seq 1 60); do \
+		docker compose exec -T db pg_isready -U $(PG_USER) -d $(PG_DB) >/dev/null 2>&1 && exit 0; \
+		sleep 1; \
+	done; \
+	echo "La base n'accepte toujours pas de connexion apres 60s"; exit 1
+
+# Piege : db/init ne rejoue qu'a la premiere initialisation du volume. Un `pgdata` cree avant
+# db/init/120-airflow-database.sql n'a pas de base `airflow`, et airflow-init boucle dessus.
+db-ensure-airflow: ## Crée la base de métadonnées Airflow si le volume pgdata est antérieur à db/init/120
+	@docker compose exec -T db psql -U $(PG_USER) -d postgres -tAc \
+		"SELECT 1 FROM pg_database WHERE datname = 'airflow'" | grep -q 1 \
+		|| docker compose exec -T db psql -U $(PG_USER) -d postgres -c "CREATE DATABASE airflow"
+
 migrate: ## Applique les migrations Alembic
 	cd $(BACKEND) && uv run alembic upgrade head
 
 bootstrap-admin: ## Crée le premier administrateur, mot de passe saisi au clavier
 	cd $(BACKEND) && uv run python -m app.cli create-admin --email $${EMAIL:?EMAIL=... requis}
+
+demo-data: ## Renseigne prédictions, alertes et recommandations si elles manquent. NOW= optionnel
+	@nombre=$$(docker compose exec -T db psql -U $(PG_USER) -d $(PG_DB) -tAc 'SELECT count(*) FROM alert') \
+		|| { echo "demo-data : base injoignable ou migrations non appliquees"; exit 1; }; \
+	if [ "$$nombre" = 0 ]; then \
+		$(MAKE) --no-print-directory demo-data-force; \
+	else \
+		echo "demo-data : $$nombre alerte(s) deja en base (make demo-data-force pour rejouer)"; \
+	fi
+
+demo-data-force: ## Rejoue le peuplement sans regarder l'existant. Les trois etapes sont idempotentes
+	$(MAKE) --no-print-directory ml-score NOW=$(DEMO_NOW)
+	$(MAKE) --no-print-directory detect-alerts NOW=$(DEMO_NOW)
+	$(MAKE) --no-print-directory recommendations

README.md

@@ -75,25 +75,52 @@ Prerequis : uv, Docker, Node 24 LTS (npm fourni). Le poste doit disposer de Pyth
 cp .env.example .env                               # variables de docker-compose
 cp apps/backend/.env.example apps/backend/.env     # variables du backend hors conteneur
 
-make db-up     # PostgreSQL + TimescaleDB, publie sur le port 5433
+make install   # dependances du backend, du frontend, du ML et des DAGs
-make install   # dependances du backend et du frontend
+make dev       # toute la stack, voir ci-dessous
-make migrate   # applique les migrations Alembic
-make dev       # backend sur http://localhost:8000 (docs sur /docs), frontend sur http://localhost:4200
 make check     # lint + typage + tests
 ```
 
+`make dev` enchaine tout : demarrage des services conteneurises (base sur le port 5433, Mailpit,
+Airflow), migrations Alembic, peuplement de demonstration si les alertes manquent, puis backend
+et frontend en rechargement a chaud sur le poste.
+
+| Service | Adresse |
+|---|---|
+| Backend | <http://localhost:8000> (documentation sur `/docs`) |
+| Frontend | <http://localhost:4200> |
+| Airflow | <http://localhost:8080> (`AIRFLOW_ADMIN_USERNAME` / `AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD` du `.env`) |
+| Mailpit | <http://localhost:8025> |
+
+Le `.env` doit porter les cles Airflow avant le premier `make dev` : `AIRFLOW_FERNET_KEY`,
+`AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY`, `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` et `AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD`. Sans elles
+`airflow-init` refuse de demarrer, et `airflow-webserver` comme `airflow-scheduler` avec lui.
+
+Les cibles d'origine restent disponibles pour ne demarrer qu'une partie : `make db-up`,
+`make airflow-up`, `make dev-backend`, `make dev-frontend`.
+
 `make help` liste les cibles disponibles.
 
 Deux fichiers d'environnement, deux usages : `.env` a la racine alimente `docker-compose.yml`,
 `apps/backend/.env` alimente le backend lance sur le poste. Le port 5433 est publie plutot que
 5432, souvent deja pris par une autre base.
 
-La boucle de developpement est `make db-up` puis `make dev` : seule la base tourne en
+Le backend et le frontend tournent sur le poste, lances ensemble par `make dev` (logs
-conteneur, le backend et le frontend tournent tous les deux sur le poste, lances ensemble par
+entrelaces dans le meme terminal, Ctrl+C arrete les deux) ; la base, Mailpit et Airflow tournent
-`make dev` (logs entrelaces dans le meme terminal, Ctrl+C arrete les deux). `make dev-backend`
+en conteneur. Le service `backend` du `docker-compose.yml` sert la stack complete et la recette,
-et `make dev-frontend` restent disponibles pour lancer un seul des deux. Le service `backend`
+et n'embarque pas le source, donc toute modification y demande un
-du `docker-compose.yml` sert la stack complete et la recette, et n'embarque pas le source, donc
+`docker compose up -d --build backend`.
-toute modification y demande un `docker compose up -d --build backend`.
+
+### Donnees de demonstration
+
+Le jeu historique s'arrete au 31/12/2024. `make demo-data` renseigne les tables que les vues
+alertes, recommandations et previsions lisent, en ancrant le scoring et la detection a cette
+date (`DEMO_NOW`) plutot qu'a l'horloge reelle, qui ne verrait qu'un parc muet depuis des mois.
+La cible ne fait rien si des alertes existent deja ; `make demo-data-force` rejoue les trois
+etapes, toutes idempotentes en base.
+
+Un volume `pgdata` cree avant `db/init/120-airflow-database.sql` n'a pas de base `airflow` :
+`db/init` ne rejoue qu'a la premiere initialisation. `make db-ensure-airflow`, appelee par
+`make dev` et `make airflow-up`, la cree au besoin, sans detruire les donnees applicatives.
 
 Verifier que la base repond et que l'extension est chargee :