Merge remote-tracking branch 'origin/dev' into feat/reverse-proxy-nginx-tls

Rapatrie la #118 (DAGs Airflow). Quatre conflits, tous additifs sauf un :

- `.env.example` et `.gitignore` : les blocs Airflow et proxy cohabitent.
- `Makefile` : `AIRFLOW` rejoint les variables de dossier, les cibles Airflow
  et TLS cohabitent dans `.PHONY`.
- `00-vue-ensemble.md` : la ligne ML de `dev` est retenue, la ligne Infra de
  cette branche aussi, chacune portant sa propre mise à jour.

L'interface Airflow rejoint la base et Mailpit sur `127.0.0.1` dans l'overlay :
elle n'a pas d'authentification à publier derrière le proxy.

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -60,7 +60,7 @@ flowchart TB
   proxy --> api
   front -.-> api
   api --> db
-  airflow -.-> db
+  airflow --> db
   prom -.-> api
   grafana -.-> db
   grafana -.-> prom
@@ -70,6 +70,10 @@ Le lien `front -.-> api` reste en pointillé : le frontend appelle bien une API,
 intercepteur répond à sa place tant que les endpoints n'existent pas. Voir
 [30-frontend.md](30-frontend.md).
 
+Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : deux DAGs orchestrent l'entraînement et
+le scoring du modèle ML (issue #115), cf. plus bas et [20-backend.md](20-backend.md). Le reste du
+périmètre Airflow envisagé (ingestion, issues #15/#16) reste en pointillé, non construit.
+
 Le lien `prom -.-> api` de même : l'API expose bien `/metrics` au format Prometheus, mais aucun
 collecteur ne vient le lire.
 
@@ -80,15 +84,17 @@ collecteur ne vient le lire.
 | 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`, `readings`, `sensors/status` et `predictions` en lecture (endpoints → services → repositories → models) |
 | Frontend | Angular 22, Node 24 | `apps/frontend` | `En cours` | Tableau de bord sur route `/dashboard`, authentification complète (garde de route, intercepteur de jeton), cinq services HTTP, graphiques Chart.js. `stats`/`alerts` sur fixtures, `predictions` branché sur l'API réelle |
 | 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`) |
-| ML | LightGBM, MLflow | `ml` | `En cours` | Pipeline d'entraînement et de scoring (`enervision_ml.train`/`.score`, features par lags/moyennes glissantes partagées entre les deux, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), exposé en lecture via `GET /predictions`. Voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../../ML-START.md). Automatisation (Airflow) et surveillance de dérive (EC06, #44/#45) pas encore construites |
+| ML | LightGBM, MLflow | `ml` | `En cours` | Pipeline d'entraînement et de scoring (`enervision_ml.train`/`.score`, features par lags/moyennes glissantes partagées entre les deux, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), exposé en lecture via `GET /predictions`, orchestré par Airflow (`ml_train`/`ml_score`). Voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../../ML-START.md). Surveillance de dérive (EC06, #44/#45) pas encore construite |
 | Infra | Docker Compose, Nginx, Terraform, k3s single-node | `infra`, `docker-compose.prod.yml` | `En cours` | Reverse proxy et overlay de déploiement écrits et validés, jamais lancés sur le serveur ([ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md)). Module d'installation k3s jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |
 | Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager | `monitoring` | `Cible` | Rien, hors le `/metrics` exposé par l'API |
-| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `Cible` | Rien |
+| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Deux DAGs (`ml_train` manuel, `ml_score` `@hourly`) orchestrent le pipeline ML existant en sous-processus `uv run` (issue #115). L'ingestion (issues #15/#16) n'a pas encore de DAG |
 | CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `Cible` | Rien |
 
 ## Flux bout en bout
 
-Statut : `Cible`. Aucun maillon de cette chaîne n'existe aujourd'hui, à l'exception de la base.
+Statut : `Cible`. Ce flux d'ingestion (Source → Airflow → hypertable) n'existe pas encore : les
+deux DAGs livrés à ce jour (`ml_train`/`ml_score`, issue #115) orchestrent le pipeline ML, pas
+l'ingestion. Seule la base tourne réellement parmi les maillons ci-dessous.
 
 ```mermaid
 sequenceDiagram