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Author	SHA1	Message	Date
Dorian	b00c39277b	fix(backend,airflow,ml): cloture la reconciliation entre les deux sources de lectures (#15)	2026-09-23 14:45:38 +02:00
Johan LEROY	314e3b72c0	fix(ml,backend): corrige la revue, le typage du drapeau CSV et la portée du biais ... `load_from_csv` gardait un `astype(bool)` sur `is_working_hours`, joué avant `_typer` : une case vide du CSV arrivait en `NaN` et en ressortait `True`, soit une heure ouvrée inventée. Le chemin base était corrigé, pas celui-ci, et rien ne le couvrait. La ligne disparaît, et `_typer` ramène désormais les colonnes de `FLAG_COLUMNS` à `float64` quel que soit le contenu lu : sans cela le dtype dépendait de l'écriture du fichier (`0`/`1` contre `True`/`False`) et de la présence d'un trou, et l'égalité de schéma entre les deux chargeurs que promet ML-START n'était vraie que par accident du jeu de test. `Seuils.seuil_biais` valait `0` et `_verdict` exigeait `> 0` : la règle était inerte partout, CLI et DAG compris, et aucun test ne l'exerçait. Elle reste désactivée par défaut, parce qu'un seuil en kWh ne se transpose pas d'un bureau de 10 kWh à une usine de 1 000 kWh et qu'aucune valeur n'a été calibrée sur la vraie série, mais `--bias-threshold` la rend atteignable et l'ADR 0011 porte l'arbitrage. Trois tests couvrent le chemin : inerte par défaut, dérive au-delà du seuil réglé, et priorité de la MAE sur le biais. Deux lignes de doc devenues fausses au passage : la signature de `load_recent_from_database` dans ML-START, qui omettait `until` devenu obligatoire, et la ligne `bias` de 20-backend, qui laissait croire que la métrique décide du verdict.	2026-09-22 16:25:02 +02:00
Johan LEROY	cb961ec2c5	fix(ml): borne la fenetre de scoring a l'instant demande, pour que --now rejoue l'historique ... `load_recent_from_database` n'avait qu'une borne basse. `build_scoring_frame` repartait donc de la derniere lecture de toute la table quel que soit `--now` : `target_at` valait toujours "fin du jeu + 1h", et `_age = instant - derniere_lecture` devenait negatif, ce qui passait le seuil de peremption sans rien signaler. Consequence concrete : sur le jeu historique, arrete au 31/12/2024, aucune boucle de rattrapage ne pouvait produire une prevision dont le realise existe deja. La surveillance de derive livree par la migration precedente n'aurait donc rien eu a comparer en demonstration. `until` est desormais obligatoire sur ce chargeur, ce qui interdit de l'oublier, et le mode CSV filtre symetriquement. En exploitation rien ne change, aucune lecture n'etant posterieure a l'heure courante.	2026-09-22 14:29:03 +02:00
Johan LEROY	5b5c97532d	fix(ml): type is_working_hours pour que LightGBM accepte une lecture sans valeur ... `reading.is_working_hours` est nullable et fait partie des features. Une seule lecture a NULL dans la fenetre suffisait a rendre la colonne `object` au retour de `pd.read_sql`, et LightGBM refuse alors de construire son Dataset : "pandas dtypes must be int, float or bool". La panne n'arrivait qu'au scoring, sur la vraie base, jamais en test. `_typer` coerce donc aussi cette colonne, comme les colonnes mesurees : NaN vaut valeur manquante, que LightGBM gere nativement. Effet de bord voulu, les deux chargeurs rendent enfin le meme dtype : `load_from_csv` faisait un `astype(bool)` qui ecrasait silencieusement une valeur absente en `False`.	2026-09-22 14:10:35 +02:00
Dorian	eb4291b10a	fix(ml,backend,frontend): borne la peremption des predictions et isole les erreurs par flux	2026-09-18 14:58:39 +02:00
Dorian	e9376a98bf	feat(ml,backend): implemente le service de scoring et GET /predictions (#37)	2026-09-18 11:06:04 +02:00
Dorian	4f69199734	feat(ml): initialise le pipeline d'entrainement LightGBM (ADR 0005)	2026-09-17 14:12:26 +02:00