Merge remote-tracking branch 'origin/dev' into feat/deploy-rec-prod

# Conflicts:
#	docs/architecture/00-vue-ensemble.md

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -70,10 +70,11 @@ 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 : trois DAGs tournent, deux pour
+Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : quatre DAGs tournent, deux pour
 l'entraînement et le scoring du modèle ML (issue #115), un pour la détection d'alertes et la
-génération des recommandations (issue #116), 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.
+génération des recommandations (issue #116), et `historical_import` pour l'ingestion du dataset
+historique (issue #119). L'orchestration de l'import API Mock et la réconciliation globale des
+deux sources restent à compléter dans l'issue #15.
 
 Le lien `prom -.-> api` de même : l'API expose bien `/metrics` au format Prometheus, mais aucun
 collecteur ne vient le lire.
@@ -88,7 +89,7 @@ collecteur ne vient le lire.
 | 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` | `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 |
+| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Quatre DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train`, `ml_score`, `alertes` et `historical_import`. Le DAG historique orchestre `app.etl.historical_import` et charge `dataset`, `site` et `reading`. L'orchestration API Mock reste à compléter dans #15 |
 | CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `En cours` | 6 workflows, 18 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 écrit par `deploy.yml`, `dev` en recette et `main` en production après approbation ([ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)), mais jamais exécuté : la machine n'est pas provisionnée et le runner n'y est pas enregistré. Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md) |
 
 ## Flux bout en bout