fix(ml,backend,frontend): borne la peremption des predictions et isole les erreurs par flux

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

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 | Domaine | Technologie | Emplacement | Statut | Ce qui existe réellement |
 |---|---|---|---|---|
 | 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`, deux services HTTP, graphiques Chart.js, données servies par des fixtures |
+| 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 |
 | Infra | Terraform, k3s single-node | `infra/terraform` | `En cours` | Module d'installation du cluster. Jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |