feat(monitoring): supervise l'API, la base et l'hôte avec Prometheus et Grafana

L'API exposait /metrics, mais aucun collecteur ne le lisait : monitoring/ ne contenait que des
.gitkeep.

Sous le profil Compose `monitoring` : prometheus, alertmanager, grafana, postgres-exporter,
node-exporter et cadvisor. Tous ont un mem_limit, pour environ 700 Mo au total sur la VM de 8 Go,
et leurs interfaces n'écoutent que sur 127.0.0.1. Le profil est actif en prod via
COMPOSE_PROFILES, donc à chaque déploiement, et se lance à la demande ailleurs
(make monitoring-up).

- Neuf règles d'alerte (API, base, hôte, cibles). Chacune a un cas dans les tests joués par
  `promtool test rules`, en CI comme par make monitoring-check.
- Alertmanager route les alertes par courriel vers Mailpit ; un critical masque le warning de la
  même cible.
- Grafana est provisionné : sources Prometheus et TimescaleDB, et trois tableaux de bord (API,
  données et dérive du modèle, infrastructure).
- Le rôle PostgreSQL `supervision` est en lecture seule sur les seules tables métier
  (db/roles/supervision.sql), posé par make db-ensure-supervision et par stack-up quand le
  profil est actif.
- Le jeton de /metrics passe à Prometheus en secret Compose (APP_METRICS_TOKEN) ;
  provision-host.sh génère ce secret et les deux autres.

Backend :
- un APP_METRICS_TOKEN vide vaut absent ;
- les sondes de santé ne comptent plus dans les métriques ;
- seaux de latence fins autour de 500 ms ;
- un registre Prometheus par application, sans quoi toute application créée après la première
  (dans les tests) ne mesurait rien.

Réf : #26

.gitignore

@@ -60,8 +60,6 @@ secrets/
 data/raw/*
 !data/raw/.gitkeep
 *.sqlite3
-monitoring/grafana/data/
-monitoring/prometheus/data/
 
 # ML : jeu de donnees, modeles entraines et suivi MLflow local, tous generes/volumineux
 ml/data/