feat(infra,ci): deux environnements rec et prod sur la VM ENI, déployés par un runner auto-hébergé

Un projet Compose par environnement sur la même machine : ports du proxy et origine
publique en variables dans docker-compose.prod.yml, réglage mémoire des deux bases
TimescaleDB et du webserver Airflow. Le workflow deploy.yml déploie dev en recette et
main en production depuis un runner installé sur la VM, jamais sur pull_request.
scripts/provision-host.sh prépare les deux dossiers, secrets et certificats compris,
sans rien démarrer.

L'image frontend quitte dhi.io/nginx, registre authentifié dont personne n'a l'accès,
pour nginx:1.28-alpine : elle n'avait jamais été construite.

ADR 0009, vues infra et CI/CD, README et .env.example mis à jour.

Refs #21, #22

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -89,7 +89,7 @@ collecteur ne vient le lire.
 | 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` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Trois DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train` manuel et `ml_score` `@hourly` pour le pipeline ML (issue #115), `alertes` à `15 * * * *` pour la détection et les recommandations (issue #116, [ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md)). L'ingestion (issues #15/#16) n'a pas encore de DAG |
-| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `En cours` | 5 workflows, 16 jobs : lint, typage, tests avec seuil de couverture bloquant, tests d'intégration sur TimescaleDB réel, audit de dépendances, SAST Bandit, quality gate SonarCloud, intégrité des DAGs Airflow. Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md). **Aucun job de déploiement** (#21) |
+| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `Fait` | 6 workflows, 17 jobs : lint, typage, tests avec seuil de couverture bloquant, tests d'intégration sur TimescaleDB réel, audit de dépendances, SAST Bandit, quality gate SonarCloud, intégrité des DAGs Airflow. Déploiement continu vers la VM ENI par `deploy.yml` et un runner auto-hébergé : `dev` en recette, `main` en production après approbation ([ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)). Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md) |
 
 ## Flux bout en bout
 
@@ -186,3 +186,5 @@ Elles vivent dans `../adr/`, pas ici.
 | [0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) | Modèle de prédiction de consommation : LightGBM |
 | [0006](../adr/0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md) | Le moteur de règles de recommandation vit dans le backend, pas dans `ml/` |
 | [0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md) | Terminaison TLS par un reverse proxy Nginx, en Docker Compose |
+| [0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md) | Airflow exécute le code du backend en sous-processus, dans son propre environnement |
+| [0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md) | Deux environnements sur la VM ENI, un projet Compose chacun, déployés par un runner auto-hébergé |