style(etl): applique le formatage Ruff aux tests API Mock

feat(backend): detecte les alertes internes a partir des lectures et …

.env.example

@@ -17,3 +17,9 @@ APP_LOG_LEVEL=INFO
 APP_SECRET_KEY=change_me
 APP_CORS_ORIGINS=http://localhost:4200
 BACKEND_PORT=8000
+
+# API Mock EnerVision
+APP_MOCK_API_BASE_URL=https://api-mock.charlieandre.fr
+APP_MOCK_API_USERNAME=change_me
+APP_MOCK_API_PASSWORD=change_me
+APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS=10

Makefile

@@ -6,7 +6,7 @@ ML := ml
 .PHONY: help install install-backend install-frontend install-ml dev dev-backend dev-frontend \
         lint format typecheck test test-cov test-integration check \
         openapi docker-build db-up db-down db-reset db-logs db-psql migrate bootstrap-admin \
-        ml-lint ml-typecheck ml-test ml-check ml-train
+        ml-lint ml-typecheck ml-test ml-check ml-train ml-score
 
 help: ## Liste les cibles disponibles
 	@grep -E '^[a-zA-Z_-]+:.*?## .*$$' $(MAKEFILE_LIST) | awk 'BEGIN {FS = ":.*?## "}; {printf "  \033[36m%-16s\033[0m %s\n", $$1, $$2}'
@@ -74,6 +74,9 @@ ml-check: ml-lint ml-typecheck ml-test ## Chaîne de vérification complète du
 ml-train: ## Entraine le modele LightGBM. CSV=chemin optionnel, sinon lit ML_DATABASE_URL
 	cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.train $(if $(CSV),--csv $(CSV),)
 
+ml-score: ## Score le prochain pas horaire et l'ecrit dans `prediction`. CSV=chemin optionnel
+	cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.score $(if $(CSV),--csv $(CSV),)
+
 docker-build: ## Construit l'image du backend
 	docker build -t enervision-backend:local $(BACKEND)
 

apps/backend/.env.example

@@ -18,3 +18,7 @@ APP_SMTP_HOST=localhost
 APP_SMTP_PORT=1025
 APP_SMTP_USE_TLS=false
 APP_SMTP_FROM_ADDRESS=no-reply@enervision.fr
+APP_MOCK_API_BASE_URL=https://api-mock.charlieandre.fr
+APP_MOCK_API_USERNAME=change_me
+APP_MOCK_API_PASSWORD=change_me
+APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS=10

apps/backend/app/api/deps.py

@@ -27,6 +27,7 @@ from app.repositories.audit_log import AuditLogRepository
 from app.repositories.login_attempt import LoginAttemptRepository
 from app.repositories.password_reset_attempt import PasswordResetAttemptRepository
 from app.repositories.password_reset_token import PasswordResetTokenRepository
+from app.repositories.prediction import PredictionRepository
 from app.repositories.reading import ReadingRepository
 from app.repositories.recommendation import RecommendationRepository
 from app.repositories.refresh_token import RefreshTokenRepository
@@ -34,6 +35,7 @@ from app.repositories.site import SiteRepository
 from app.repositories.user import UserRepository
 from app.services.alert import AlertService
 from app.services.auth import AuthService, LoginPolicy, PasswordResetPolicy
+from app.services.prediction import PredictionService
 from app.services.reading import ReadingService
 from app.services.recommendation import RecommendationService
 from app.services.sensor import SensorService
@@ -178,7 +180,12 @@ SiteServiceDep = Annotated[SiteService, Depends(get_site_service)]
 
 
 def get_alert_service(session: SessionDep) -> AlertService:
-    return AlertService(alerts=AlertRepository(session))
+    return AlertService(
+        alerts=AlertRepository(session),
+        readings=ReadingRepository(session),
+        predictions=PredictionRepository(session),
+        sites=SiteRepository(session),
+    )
 
 
 AlertServiceDep = Annotated[AlertService, Depends(get_alert_service)]
@@ -212,6 +219,15 @@ def get_sensor_service(session: SessionDep) -> SensorService:
 SensorServiceDep = Annotated[SensorService, Depends(get_sensor_service)]
 
 
+def get_prediction_service(session: SessionDep) -> PredictionService:
+    return PredictionService(
+        sites=SiteRepository(session), predictions=PredictionRepository(session)
+    )
+
+
+PredictionServiceDep = Annotated[PredictionService, Depends(get_prediction_service)]
+
+
 async def get_current_principal(
     credentials: CredentialsDep,
     session: SessionDep,

apps/backend/app/api/openapi.py

@@ -83,6 +83,13 @@ TAGS: Final[list[dict[str, Any]]] = [
         "name": "sensors",
         "description": "État de santé des capteurs par site. Réservé au rôle `admin`.",
     },
+    {
+        "name": "predictions",
+        "description": (
+            "Dernière prévision de consommation par site, calculée hors ligne par le pipeline "
+            "de scoring (`ml/`) et simplement lue ici. Accessible à partir du rôle `lecteur`."
+        ),
+    },
 ]
 
 cookie_de_rafraichissement = APIKeyCookie(

apps/backend/app/api/v1/endpoints/predictions.py

@@ -0,0 +1,18 @@
+from fastapi import APIRouter
+
+from app.api.deps import LecteurDep, PredictionServiceDep
+from app.schemas.prediction import PredictionSummaryResponse
+
+router = APIRouter()
+
+
+@router.get(
+    "",
+    response_model=PredictionSummaryResponse,
+    summary="Dernière prédiction de consommation par site",
+)
+async def get_predictions(
+    _: LecteurDep, service: PredictionServiceDep
+) -> PredictionSummaryResponse:
+    resume = await service.summary()
+    return PredictionSummaryResponse.model_validate(resume)

apps/backend/app/api/v1/router.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from app.api.v1.endpoints import (
     alerts,
     auth,
     health,
+    predictions,
     readings,
     recommendations,
     sensors,
@@ -34,3 +35,6 @@ api_router.include_router(
 api_router.include_router(
     sensors.router, prefix="/sensors", tags=["sensors"], responses=REPONSES_ADMIN
 )
+api_router.include_router(
+    predictions.router, prefix="/predictions", tags=["predictions"], responses=REPONSES_LECTEUR
+)

apps/backend/app/core/config.py

@@ -34,6 +34,11 @@ class Settings(BaseSettings):
     database_pool_size: int = 5
     database_max_overflow: int = 10
 
+    mock_api_base_url: str = "https://api-mock.charlieandre.fr"
+    mock_api_username: str | None = None
+    mock_api_password: SecretStr | None = None
+    mock_api_timeout_seconds: float = Field(default=10.0, gt=0)
+
     jwt_issuer: str = "enervision-api"
     jwt_audience: str = "enervision-web"
     access_token_ttl_seconds: int = Field(default=900, ge=60, le=3600)

apps/backend/app/detection/internal_alerts.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+# Détection d'alertes internes EnerVision (issue #104) : script lancé à la main pour l'instant,
+# comme `enervision_ml.score` côté ML, sans automatisation Airflow pour l'ordonnancer.
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import sys
+from datetime import UTC, datetime
+
+from app.core.config import get_settings
+from app.db.session import get_session_factory
+from app.repositories.alert import AlertRepository
+from app.repositories.prediction import PredictionRepository
+from app.repositories.reading import ReadingRepository
+from app.repositories.site import SiteRepository
+from app.services.alert import AlertService
+
+
+async def run_detection(*, now: datetime | None = None, site_id: str | None = None) -> int:
+    """Exécute les cinq règles de détection et enregistre les nouvelles alertes. Rend le nombre de
+    lignes effectivement insérées (les doublons de `source_alert_id` sont silencieusement
+    ignorés)."""
+    async with get_session_factory()() as session:
+        service = AlertService(
+            alerts=AlertRepository(session),
+            readings=ReadingRepository(session),
+            predictions=PredictionRepository(session),
+            sites=SiteRepository(session),
+        )
+        nouvelles = await service.detect(now=now, site_id=site_id)
+        await session.commit()
+    return len(nouvelles)
+
+
+def _parse_instant(valeur: str) -> datetime:
+    instant = datetime.fromisoformat(valeur)
+    return instant if instant.tzinfo is not None else instant.replace(tzinfo=UTC)
+
+
+def parse_args(argv: list[str] | None = None) -> argparse.Namespace:
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        prog="python -m app.detection.internal_alerts",
+        description="Détection d'alertes internes EnerVision",
+    )
+    parser.add_argument("--site-id", default=None, help="Limite la détection à un seul site.")
+    parser.add_argument(
+        "--now",
+        type=_parse_instant,
+        default=None,
+        help=(
+            "Instant de référence (ISO 8601, UTC si le fuseau est omis). Défaut : l'heure courante."
+        ),
+    )
+    return parser.parse_args(argv)
+
+
+def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
+    args = parse_args(argv)
+    # Échoue tôt si `APP_SECRET_KEY`/`DATABASE_URL` manquent, avant toute requête à la base.
+    get_settings()
+    nombre = asyncio.run(run_detection(now=args.now, site_id=args.site_id))
+    print(f"{nombre} nouvelle(s) alerte(s) enregistrée(s).")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":  # pragma: no cover
+    sys.exit(main())

apps/backend/app/etl/mock_api_import.py

@@ -0,0 +1,315 @@
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import json
+from datetime import datetime
+from typing import Any
+
+import httpx
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncConnection, create_async_engine
+
+from app.core.config import get_settings
+
+SOURCE_HISTORY = "api_history"
+
+
+def create_mock_api_client() -> httpx.AsyncClient:
+    settings = get_settings()
+
+    if settings.mock_api_username is None or settings.mock_api_password is None:
+        raise ValueError("Les identifiants de l'API Mock ne sont pas configurés.")
+
+    return httpx.AsyncClient(
+        base_url=settings.mock_api_base_url.rstrip("/"),
+        auth=(
+            settings.mock_api_username,
+            settings.mock_api_password.get_secret_value(),
+        ),
+        timeout=settings.mock_api_timeout_seconds,
+    )
+
+
+async def fetch_sites(
+    client: httpx.AsyncClient,
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    response = await client.get("/api/v1/sites")
+
+    response.raise_for_status()
+
+    payload = response.json()
+
+    if not isinstance(payload, list):
+        raise ValueError("La réponse /api/v1/sites doit être une liste.")
+
+    return payload
+
+
+async def upsert_sites(
+    connection: AsyncConnection,
+    sites: list[dict[str, Any]],
+) -> None:
+    if not sites:
+        return
+
+    await connection.execute(
+        text(
+            """
+            INSERT INTO site (
+                site_id,
+                site_type,
+                site_name,
+                location,
+                capacity_kw,
+                status
+            )
+            VALUES (
+                :site_id,
+                :site_type,
+                :site_name,
+                :location,
+                :capacity_kw,
+                :status
+            )
+            ON CONFLICT (site_id)
+            DO UPDATE SET
+                site_type = EXCLUDED.site_type,
+                site_name = EXCLUDED.site_name,
+                location = EXCLUDED.location,
+                capacity_kw = EXCLUDED.capacity_kw,
+                status = EXCLUDED.status
+            """
+        ),
+        sites,
+    )
+
+
+async def fetch_readings(
+    client: httpx.AsyncClient,
+    site_id: str,
+    start_time: datetime,
+    end_time: datetime,
+    limit: int = 1000,
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    response = await client.get(
+        "/api/v1/readings",
+        params={
+            "site_id": site_id,
+            "start_time": start_time.isoformat(),
+            "end_time": end_time.isoformat(),
+            "limit": limit,
+        },
+    )
+
+    response.raise_for_status()
+
+    payload = response.json()
+
+    if not isinstance(payload, list):
+        raise ValueError("La réponse /api/v1/readings doit être une liste.")
+
+    return payload
+
+
+def build_reading_row(
+    reading: dict[str, Any],
+) -> dict[str, Any]:
+    timestamp = datetime.fromisoformat(reading["timestamp"].replace("Z", "+00:00"))
+    return {
+        "site_id": reading["site_id"],
+        "timestamp": timestamp,
+        "source": SOURCE_HISTORY,
+        "dataset_id": None,
+        "consumption_kw": reading.get("consumption_kw"),
+        "consumption_kwh": reading.get("consumption_kwh"),
+        "consumption_euros": None,
+        "voltage_v": reading.get("voltage_v"),
+        "current_a": reading.get("current_a"),
+        "power_factor": reading.get("power_factor"),
+        "temperature_celsius": reading.get("temperature_celsius"),
+        "humidity_percent": reading.get("humidity_percent"),
+        "solar_irradiance_wm2": None,
+        "is_working_hours": None,
+        "data_quality": reading.get("data_quality"),
+        "null_reasons": reading.get("null_reasons"),
+        "imputed_values": None,
+        "imputation_method": None,
+        "raw_data": json.dumps(
+            reading,
+            ensure_ascii=False,
+        ),
+    }
+
+
+READING_INSERT = text(
+    """
+    INSERT INTO reading (
+        site_id,
+        timestamp,
+        source,
+        dataset_id,
+        consumption_kw,
+        consumption_kwh,
+        consumption_euros,
+        voltage_v,
+        current_a,
+        power_factor,
+        temperature_celsius,
+        humidity_percent,
+        solar_irradiance_wm2,
+        is_working_hours,
+        data_quality,
+        null_reasons,
+        imputed_values,
+        imputation_method,
+        raw_data
+    )
+    VALUES (
+        :site_id,
+        :timestamp,
+        :source,
+        :dataset_id,
+        :consumption_kw,
+        :consumption_kwh,
+        :consumption_euros,
+        :voltage_v,
+        :current_a,
+        :power_factor,
+        :temperature_celsius,
+        :humidity_percent,
+        :solar_irradiance_wm2,
+        :is_working_hours,
+        :data_quality,
+        :null_reasons,
+        CAST(:imputed_values AS jsonb),
+        :imputation_method,
+        CAST(:raw_data AS jsonb)
+    )
+    ON CONFLICT DO NOTHING
+    """
+)
+
+
+def build_reading_batch(
+    readings: list[dict[str, Any]],
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    return [build_reading_row(reading) for reading in readings]
+
+
+async def import_mock_api_history(
+    start_time: datetime,
+    end_time: datetime,
+    limit: int,
+    dry_run: bool,
+) -> None:
+    settings = get_settings()
+
+    async with create_mock_api_client() as client:
+        sites = await fetch_sites(client)
+
+        print(f"Sites récupérés : {len(sites)}")
+
+        all_readings: list[dict[str, Any]] = []
+
+        for site in sites:
+            site_id = site["site_id"]
+
+            readings = await fetch_readings(
+                client=client,
+                site_id=site_id,
+                start_time=start_time,
+                end_time=end_time,
+                limit=limit,
+            )
+
+            print(f"{site_id}: {len(readings)} lectures")
+
+            all_readings.extend(readings)
+
+    print(f"Lectures récupérées : {len(all_readings)}")
+
+    if dry_run:
+        print("Dry-run terminé : aucune donnée écrite.")
+        return
+
+    engine = create_async_engine(
+        str(settings.database_url),
+        pool_pre_ping=True,
+    )
+
+    try:
+        async with engine.begin() as connection:
+            await upsert_sites(
+                connection,
+                sites,
+            )
+
+            rows = build_reading_batch(all_readings)
+
+            if rows:
+                await connection.execute(
+                    READING_INSERT,
+                    rows,
+                )
+
+    finally:
+        await engine.dispose()
+
+    print("Import API Mock terminé.")
+
+
+def parse_datetime(value: str) -> datetime:
+    return datetime.fromisoformat(value.replace("Z", "+00:00"))
+
+
+def parse_args() -> argparse.Namespace:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=("Import historique depuis l'API Mock EnerVision"))
+
+    parser.add_argument(
+        "--start-time",
+        required=True,
+        type=parse_datetime,
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--end-time",
+        required=True,
+        type=parse_datetime,
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--limit",
+        type=int,
+        default=1000,
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--dry-run",
+        action="store_true",
+    )
+
+    return parser.parse_args()
+
+
+def main() -> None:
+    args = parse_args()
+
+    if args.limit < 1 or args.limit > 1000:
+        raise ValueError("--limit doit être compris entre 1 et 1000.")
+
+    if args.start_time >= args.end_time:
+        raise ValueError("--start-time doit être antérieur à --end-time.")
+
+    asyncio.run(
+        import_mock_api_history(
+            start_time=args.start_time,
+            end_time=args.end_time,
+            limit=args.limit,
+            dry_run=args.dry_run,
+        )
+    )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

apps/backend/app/repositories/alert.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 from collections.abc import Sequence
 
 from sqlalchemy import select
+from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from app.models.energy import Alert
@@ -19,3 +20,36 @@ class AlertRepository:
         if severity is not None:
             requete = requete.where(Alert.severity == severity)
         return (await self._session.scalars(requete)).all()
+
+    async def create_many(self, alerts: Sequence[Alert]) -> Sequence[Alert]:
+        # `ON CONFLICT DO NOTHING` sur `uq_alert_source_reference` : rejouer la détection sur une
+        # fenêtre qui recouvre une exécution précédente ne doit pas dupliquer une alerte déjà
+        # enregistrée. `RETURNING` ne renvoie donc que les lignes effectivement insérées.
+        if not alerts:
+            return []
+        valeurs = [
+            {
+                "source_alert_id": alerte.source_alert_id,
+                "site_id": alerte.site_id,
+                "source": alerte.source,
+                "timestamp": alerte.timestamp,
+                "type": alerte.type,
+                "severity": alerte.severity,
+                "message": alerte.message,
+                "value": alerte.value,
+                "threshold": alerte.threshold,
+                "metric": alerte.metric,
+                "prediction_id": alerte.prediction_id,
+                "raw_data": alerte.raw_data,
+            }
+            for alerte in alerts
+        ]
+        requete = (
+            insert(Alert)
+            .values(valeurs)
+            .on_conflict_do_nothing(constraint="uq_alert_source_reference")
+            .returning(Alert)
+        )
+        resultat = await self._session.execute(requete)
+        await self._session.flush()
+        return resultat.scalars().all()

apps/backend/app/repositories/prediction.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+from collections.abc import Sequence
+from datetime import datetime
+
+from sqlalchemy import select
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+from app.models.energy import Prediction
+
+
+class PredictionRepository:
+    def __init__(self, session: AsyncSession) -> None:
+        self._session = session
+
+    async def list_since(
+        self, *, since: datetime, site_id: str | None = None
+    ) -> Sequence[Prediction]:
+        # Restreint à `available` : une prévision `insufficient_data`/`error` n'a pas de
+        # `predicted_value` à comparer à une lecture réelle (détection d'anomalie).
+        # Piège : `prediction` n'a pas d'unicité sur `(site_id, target_at)` (cf.
+        # `enervision_ml.score`, qui insère toujours une nouvelle ligne plutôt que d'écraser la
+        # précédente). `prediction_id` en dernier départage donc les égalités de `target_at` par
+        # ordre croissant : `_detect_anomaly` construit un dict qui garde le dernier rencontré,
+        # c'est-à-dire le run le plus récent plutôt qu'une ligne choisie au hasard par le plan
+        # d'exécution.
+        requete = (
+            select(Prediction)
+            .where(Prediction.target_at >= since, Prediction.status == "available")
+            .order_by(Prediction.site_id, Prediction.target_at, Prediction.prediction_id)
+        )
+        if site_id is not None:
+            requete = requete.where(Prediction.site_id == site_id)
+        return (await self._session.scalars(requete)).all()
+
+    async def latest_by_site(self) -> Sequence[Prediction]:
+        # `.distinct(site_id)` compile en `DISTINCT ON (site_id)` sous PostgreSQL : une seule
+        # ligne par site, la plus récente grâce à l'ordre composite qui suit. Même mécanisme que
+        # `ReadingRepository.latest_by_site`. Trié sur `target_at` (couvert par
+        # `ix_prediction_site_target`) plutôt que `created_at` : c'est la prévision la plus
+        # récente qui compte pour un tableau de bord, pas forcément le dernier run de scoring.
+        requete = (
+            select(Prediction)
+            .distinct(Prediction.site_id)
+            .order_by(
+                Prediction.site_id,
+                Prediction.target_at.desc(),
+                Prediction.prediction_id.desc(),
+            )
+        )
+        return (await self._session.scalars(requete)).all()

apps/backend/app/repositories/reading.py

@@ -34,6 +34,21 @@ class ReadingRepository:
         lecture: Reading | None = await self._session.scalar(requete)
         return lecture
 
+    async def list_since(self, *, since: datetime, site_id: str | None = None) -> Sequence[Reading]:
+        # Trié par site puis par heure croissante : la détection d'alertes (spike) a besoin de
+        # comparer chaque lecture à celle qui la précède immédiatement pour le même site.
+        # `reading_id` en dernier départage : `uq_reading_source` autorise deux lignes au même
+        # `site_id`+`timestamp` quand la `source` diffère (même piège que `latest_for_site`), sans
+        # quoi l'ordre entre elles ne serait pas garanti d'un appel à l'autre.
+        requete = (
+            select(Reading)
+            .where(Reading.timestamp >= since)
+            .order_by(Reading.site_id, Reading.timestamp, Reading.reading_id)
+        )
+        if site_id is not None:
+            requete = requete.where(Reading.site_id == site_id)
+        return (await self._session.scalars(requete)).all()
+
     async def list_history(
         self,
         *,

apps/backend/app/schemas/prediction.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+from datetime import datetime
+from enum import StrEnum
+
+from pydantic import BaseModel, ConfigDict
+
+
+class PredictionTargetMetric(StrEnum):
+    CONSUMPTION_KWH = "consumption_kwh"
+    CONSUMPTION_KW = "consumption_kw"
+
+
+class PredictionStatus(StrEnum):
+    AVAILABLE = "available"
+    INSUFFICIENT_DATA = "insufficient_data"
+    ERROR = "error"
+
+
+class SitePredictionResponse(BaseModel):
+    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
+
+    target_at: datetime
+    target_metric: PredictionTargetMetric
+    period_minutes: int | None
+    predicted_value: float | None
+    status: PredictionStatus
+    failure_reason: str | None
+    model_reference: str
+    created_at: datetime
+
+
+class SitePredictionSummaryResponse(BaseModel):
+    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
+
+    site_id: str
+    site_name: str
+    prediction: SitePredictionResponse | None
+
+
+class PredictionSummaryResponse(BaseModel):
+    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
+
+    timestamp: datetime
+    sites: list[SitePredictionSummaryResponse]

apps/backend/app/services/alert.py

@@ -1,14 +1,323 @@
 from collections.abc import Sequence
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
 
-from app.models.energy import Alert
+from app.models.energy import Alert, Prediction, Reading, Site
 from app.repositories.alert import AlertRepository
+from app.repositories.prediction import PredictionRepository
+from app.repositories.reading import ReadingRepository
+from app.repositories.site import SiteRepository
+
+# Fenêtre de lectures/prédictions analysée à chaque exécution : assez large pour couvrir une paire
+# de lectures consécutives (spike) et une coupure prolongée (outage), sans réanalyser tout
+# l'historique à chaque lancement manuel du script de détection.
+LOOKBACK = timedelta(hours=48)
+
+# Cadence nominale d'une lecture : le CSV historique comme l'API Mock livrent un pas horaire.
+EXPECTED_INTERVAL = timedelta(hours=1)
+# Au-delà de trois pas manqués, on parle de coupure plutôt que d'un simple retard d'ingestion.
+OUTAGE_THRESHOLD = EXPECTED_INTERVAL * 3
+
+# +/-50% entre deux lectures consécutives du même site.
+SPIKE_RELATIVE_THRESHOLD = 0.5
+# 30% d'écart entre la consommation réelle et la prévision du même site/instant.
+ANOMALY_RELATIVE_THRESHOLD = 0.3
+# Une prévision quasi nulle rend l'écart relatif ininterprétable ; on l'ignore plutôt.
+ANOMALY_MINIMUM_PREDICTED_VALUE = 1e-6
+
+THRESHOLD_METRIC = "consumption_kw"
+ANOMALY_METRIC = "consumption_kwh"
+# `data_quality` -> sévérité du capteur défaillant. `good` est volontairement absent : il ne
+# déclenche jamais d'alerte.
+QUALITE_VERS_SEVERITE: dict[str, str] = {
+    "partial": "low",
+    "degraded": "medium",
+    "critical": "critical",
+}
 
 
 class AlertService:
-    def __init__(self, *, alerts: AlertRepository) -> None:
+    def __init__(
+        self,
+        *,
+        alerts: AlertRepository,
+        readings: ReadingRepository,
+        predictions: PredictionRepository,
+        sites: SiteRepository,
+    ) -> None:
         self._alerts = alerts
+        self._readings = readings
+        self._predictions = predictions
+        self._sites = sites
 
     async def list_all(
         self, *, site_id: str | None = None, severity: str | None = None
     ) -> Sequence[Alert]:
         return await self._alerts.list_all(site_id=site_id, severity=severity)
+
+    async def detect(
+        self, *, now: datetime | None = None, site_id: str | None = None
+    ) -> Sequence[Alert]:
+        """Compare les lectures/prévisions récentes aux cinq règles internes et enregistre les
+        alertes déclenchées (`source='enervision'`). Idempotent grâce à `source_alert_id` :
+        rejouer sur une fenêtre déjà analysée ne recrée pas les mêmes lignes."""
+        instant = now or datetime.now(UTC)
+        depuis = instant - LOOKBACK
+
+        sites = await self._sites.list_all()
+        if site_id is not None:
+            sites = [site for site in sites if site.site_id == site_id]
+        sites_par_id = {site.site_id: site for site in sites}
+        if not sites_par_id:
+            return []
+
+        lectures = [
+            lecture
+            for lecture in await self._readings.list_since(since=depuis, site_id=site_id)
+            if lecture.site_id in sites_par_id
+        ]
+        predictions = [
+            prediction
+            for prediction in await self._predictions.list_since(since=depuis, site_id=site_id)
+            if prediction.site_id in sites_par_id
+        ]
+        dernieres_lectures = {
+            lecture.site_id: lecture
+            for lecture in await self._readings.latest_by_site()
+            if lecture.site_id in sites_par_id
+        }
+
+        candidates = [
+            *_detect_threshold(lectures, sites_par_id),
+            *_detect_spike(lectures),
+            *_detect_anomaly(lectures, predictions),
+            *_detect_outage(sites, dernieres_lectures, instant),
+            *_detect_sensor(lectures),
+        ]
+        if not candidates:
+            return []
+        return await self._alerts.create_many(candidates)
+
+
+def _severity_from_ratio(ratio: float) -> str:
+    if ratio >= 2.0:
+        return "critical"
+    if ratio >= 1.5:
+        return "high"
+    if ratio >= 1.2:
+        return "medium"
+    return "low"
+
+
+def _detect_threshold(lectures: Sequence[Reading], sites_par_id: dict[str, Site]) -> list[Alert]:
+    # Seuil fixe = la capacité déclarée du site : dépasser `capacity_kw` est un dépassement
+    # matériel, pas une simple variation, et évite un seuil arbitraire non fourni par le domaine.
+    alertes = []
+    for lecture in lectures:
+        site = sites_par_id[lecture.site_id]
+        valeur = lecture.consumption_kw
+        if site.capacity_kw is None or site.capacity_kw <= 0 or valeur is None:
+            continue
+        if valeur <= site.capacity_kw:
+            continue
+        alertes.append(
+            Alert(
+                source_alert_id=f"threshold:{THRESHOLD_METRIC}:{lecture.timestamp.isoformat()}",
+                site_id=lecture.site_id,
+                source="enervision",
+                timestamp=lecture.timestamp,
+                type="threshold",
+                severity=_severity_from_ratio(valeur / site.capacity_kw),
+                message=(
+                    f"Puissance appelée {valeur:.1f} kW au-dessus de la capacité du site "
+                    f"({site.capacity_kw:.1f} kW)"
+                ),
+                value=valeur,
+                threshold=site.capacity_kw,
+                metric=THRESHOLD_METRIC,
+                prediction_id=None,
+                raw_data={},
+            )
+        )
+    return alertes
+
+
+def _detect_spike(lectures: Sequence[Reading]) -> list[Alert]:
+    # `lectures` est triée par site, heure puis `reading_id` (cf. `ReadingRepository.list_since`) :
+    # deux lignes consécutives du même site sont donc deux mesures consécutives dans le temps,
+    # sauf lorsqu'elles partagent le même horodatage (deux `source` différentes pour le même
+    # instant, permises par `uq_reading_source`) : ce n'est alors pas une variation réelle, on
+    # l'ignore plutôt que de générer une fausse alerte figée par son `source_alert_id`.
+    alertes = []
+    precedente: Reading | None = None
+    for lecture in lectures:
+        if (
+            precedente is None
+            or precedente.site_id != lecture.site_id
+            or precedente.timestamp == lecture.timestamp
+        ):
+            precedente = lecture
+            continue
+        avant, apres = precedente.consumption_kw, lecture.consumption_kw
+        precedente = lecture
+        if avant is None or apres is None:
+            continue
+        if avant == 0:
+            # Une variation relative n'a pas de sens depuis zéro, mais un redémarrage direct à
+            # une consommation positive reste le signal le plus alarmant du lot : `critical`
+            # plutôt qu'un ratio indéfini.
+            if apres > 0:
+                alertes.append(_spike_alert(lecture, avant, apres, severity="critical"))
+            continue
+        variation = abs(apres - avant) / abs(avant)
+        if variation < SPIKE_RELATIVE_THRESHOLD:
+            continue
+        alertes.append(
+            _spike_alert(
+                lecture,
+                avant,
+                apres,
+                severity=_severity_from_ratio(variation / SPIKE_RELATIVE_THRESHOLD),
+            )
+        )
+    return alertes
+
+
+def _spike_alert(lecture: Reading, avant: float, apres: float, *, severity: str) -> Alert:
+    return Alert(
+        source_alert_id=f"spike:{THRESHOLD_METRIC}:{lecture.timestamp.isoformat()}",
+        site_id=lecture.site_id,
+        source="enervision",
+        timestamp=lecture.timestamp,
+        type="spike",
+        severity=severity,
+        message=(
+            f"Variation brutale entre deux lectures consécutives ({avant:.1f} kW -> {apres:.1f} kW)"
+        ),
+        value=apres,
+        threshold=avant,
+        metric=THRESHOLD_METRIC,
+        prediction_id=None,
+        raw_data={},
+    )
+
+
+def _detect_anomaly(lectures: Sequence[Reading], predictions: Sequence[Prediction]) -> list[Alert]:
+    # Alignement strict (site_id, target_at == timestamp) : `enervision_ml.score` produit une
+    # cible à l'heure pile suivant la dernière lecture, sur la même grille horaire que `reading`.
+    predictions_par_cle = {
+        (prediction.site_id, prediction.target_at): prediction
+        for prediction in predictions
+        if prediction.target_metric == ANOMALY_METRIC
+    }
+    alertes = []
+    for lecture in lectures:
+        prediction = predictions_par_cle.get((lecture.site_id, lecture.timestamp))
+        reel = lecture.consumption_kwh
+        if prediction is None or reel is None or prediction.predicted_value is None:
+            continue
+        predite = prediction.predicted_value
+        if abs(predite) < ANOMALY_MINIMUM_PREDICTED_VALUE:
+            continue
+        ecart = abs(reel - predite) / abs(predite)
+        if ecart < ANOMALY_RELATIVE_THRESHOLD:
+            continue
+        alertes.append(
+            Alert(
+                source_alert_id=f"anomaly:{ANOMALY_METRIC}:{lecture.timestamp.isoformat()}",
+                site_id=lecture.site_id,
+                source="enervision",
+                timestamp=lecture.timestamp,
+                type="anomaly",
+                severity=_severity_from_ratio(ecart / ANOMALY_RELATIVE_THRESHOLD),
+                message=(
+                    f"Écart de {ecart * 100:.0f}% entre la consommation mesurée ({reel:.1f} kWh) "
+                    f"et la prévision ({predite:.1f} kWh)"
+                ),
+                value=reel,
+                threshold=predite,
+                metric=ANOMALY_METRIC,
+                prediction_id=prediction.prediction_id,
+                raw_data={},
+            )
+        )
+    return alertes
+
+
+def _detect_outage(
+    sites: Sequence[Site], dernieres_lectures: dict[str, Reading], now: datetime
+) -> list[Alert]:
+    alertes = []
+    for site in sites:
+        derniere = dernieres_lectures.get(site.site_id)
+        if derniere is None:
+            alertes.append(
+                _outage_alert(
+                    site.site_id,
+                    now,
+                    reference=None,
+                    message="Aucune lecture n'a jamais été reçue pour ce site",
+                    severity="critical",
+                )
+            )
+            continue
+        absence = now - derniere.timestamp
+        if absence < OUTAGE_THRESHOLD:
+            continue
+        alertes.append(
+            _outage_alert(
+                site.site_id,
+                now,
+                reference=derniere.timestamp,
+                message=(
+                    f"Aucune lecture depuis {absence} (dernière lecture : "
+                    f"{derniere.timestamp.isoformat()})"
+                ),
+                severity=_severity_from_ratio(absence / OUTAGE_THRESHOLD),
+            )
+        )
+    return alertes
+
+
+def _outage_alert(
+    site_id: str, now: datetime, *, reference: datetime | None, message: str, severity: str
+) -> Alert:
+    return Alert(
+        source_alert_id=f"outage:{reference.isoformat() if reference is not None else 'jamais'}",
+        site_id=site_id,
+        source="enervision",
+        timestamp=now,
+        type="outage",
+        severity=severity,
+        message=message,
+        value=None,
+        threshold=None,
+        metric=None,
+        prediction_id=None,
+        raw_data={},
+    )
+
+
+def _detect_sensor(lectures: Sequence[Reading]) -> list[Alert]:
+    alertes = []
+    for lecture in lectures:
+        severite = QUALITE_VERS_SEVERITE.get(lecture.data_quality or "")
+        if severite is None:
+            continue
+        raisons = ", ".join(lecture.null_reasons or []) or "raison non précisée"
+        alertes.append(
+            Alert(
+                source_alert_id=f"sensor:{lecture.timestamp.isoformat()}",
+                site_id=lecture.site_id,
+                source="enervision",
+                timestamp=lecture.timestamp,
+                type="sensor",
+                severity=severite,
+                message=f"Qualité de mesure {lecture.data_quality} ({raisons})",
+                value=None,
+                threshold=None,
+                metric=None,
+                prediction_id=None,
+                raw_data={},
+            )
+        )
+    return alertes

apps/backend/app/services/prediction.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import UTC, datetime
+
+from app.models.energy import Prediction, Site
+from app.repositories.prediction import PredictionRepository
+from app.repositories.site import SiteRepository
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class SitePrediction:
+    target_at: datetime
+    target_metric: str
+    period_minutes: int | None
+    predicted_value: float | None
+    status: str
+    failure_reason: str | None
+    model_reference: str
+    created_at: datetime
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class SitePredictionSummary:
+    site_id: str
+    site_name: str
+    prediction: SitePrediction | None
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class PredictionSummary:
+    timestamp: datetime
+    sites: list[SitePredictionSummary]
+
+
+class PredictionService:
+    def __init__(self, sites: SiteRepository, predictions: PredictionRepository) -> None:
+        self._sites = sites
+        self._predictions = predictions
+
+    async def summary(self) -> PredictionSummary:
+        sites = await self._sites.list_all()
+        dernieres = {p.site_id: p for p in await self._predictions.latest_by_site()}
+
+        return PredictionSummary(
+            timestamp=datetime.now(UTC),
+            sites=[_resume_site(site, dernieres.get(site.site_id)) for site in sites],
+        )
+
+
+def _resume_site(site: Site, derniere: Prediction | None) -> SitePredictionSummary:
+    # Piège : l'absence de ligne signifie « jamais scoré », pas une valeur pseudo-statut, qui
+    # n'existe pas dans la contrainte de la table. `prediction` reste `None` plutôt que de
+    # fabriquer un statut absent du domaine `available`/`insufficient_data`/`error`.
+    prediction = None
+    if derniere is not None:
+        prediction = SitePrediction(
+            target_at=derniere.target_at,
+            target_metric=derniere.target_metric,
+            period_minutes=derniere.period_minutes,
+            predicted_value=derniere.predicted_value,
+            status=derniere.status,
+            failure_reason=derniere.failure_reason,
+            model_reference=derniere.model_reference,
+            created_at=derniere.created_at,
+        )
+
+    return SitePredictionSummary(
+        site_id=site.site_id, site_name=site.site_name, prediction=prediction
+    )

apps/backend/openapi.json

@@ -1719,6 +1719,62 @@
           }
         ]
       }
+    },
+    "/api/v1/predictions": {
+      "get": {
+        "tags": [
+          "predictions"
+        ],
+        "summary": "Dernière prédiction de consommation par site",
+        "operationId": "get_predictions_api_v1_predictions_get",
+        "responses": {
+          "200": {
+            "description": "Successful Response",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionSummaryResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "500": {
+            "description": "Erreur interne. `correlation` identifie la trace côté serveur, qui n'est pas renvoyée au client.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/InternalErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "401": {
+            "description": "Jeton absent, illisible, périmé, ou rendu caduc par un changement de rôle ou une désactivation. L'en-tête `WWW-Authenticate` porte la cause dans `error=`.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "403": {
+            "description": "Mot de passe provisoire à changer (`detail` vaut `password_change_required`).",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          }
+        },
+        "security": [
+          {
+            "Jeton d'accès": []
+          }
+        ]
+      }
     }
   },
   "components": {
@@ -1972,6 +2028,45 @@
         ],
         "title": "PasswordChangeRequest"
       },
+      "PredictionStatus": {
+        "type": "string",
+        "enum": [
+          "available",
+          "insufficient_data",
+          "error"
+        ],
+        "title": "PredictionStatus"
+      },
+      "PredictionSummaryResponse": {
+        "properties": {
+          "timestamp": {
+            "type": "string",
+            "format": "date-time",
+            "title": "Timestamp"
+          },
+          "sites": {
+            "items": {
+              "$ref": "#/components/schemas/SitePredictionSummaryResponse"
+            },
+            "type": "array",
+            "title": "Sites"
+          }
+        },
+        "type": "object",
+        "required": [
+          "timestamp",
+          "sites"
+        ],
+        "title": "PredictionSummaryResponse"
+      },
+      "PredictionTargetMetric": {
+        "type": "string",
+        "enum": [
+          "consumption_kwh",
+          "consumption_kw"
+        ],
+        "title": "PredictionTargetMetric"
+      },
       "PrincipalResponse": {
         "properties": {
           "id": {
@@ -2518,6 +2613,104 @@
         ],
         "title": "SiteCurrentResponse"
       },
+      "SitePredictionResponse": {
+        "properties": {
+          "target_at": {
+            "type": "string",
+            "format": "date-time",
+            "title": "Target At"
+          },
+          "target_metric": {
+            "$ref": "#/components/schemas/PredictionTargetMetric"
+          },
+          "period_minutes": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "integer"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Period Minutes"
+          },
+          "predicted_value": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Predicted Value"
+          },
+          "status": {
+            "$ref": "#/components/schemas/PredictionStatus"
+          },
+          "failure_reason": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "string"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Failure Reason"
+          },
+          "model_reference": {
+            "type": "string",
+            "title": "Model Reference"
+          },
+          "created_at": {
+            "type": "string",
+            "format": "date-time",
+            "title": "Created At"
+          }
+        },
+        "type": "object",
+        "required": [
+          "target_at",
+          "target_metric",
+          "period_minutes",
+          "predicted_value",
+          "status",
+          "failure_reason",
+          "model_reference",
+          "created_at"
+        ],
+        "title": "SitePredictionResponse"
+      },
+      "SitePredictionSummaryResponse": {
+        "properties": {
+          "site_id": {
+            "type": "string",
+            "title": "Site Id"
+          },
+          "site_name": {
+            "type": "string",
+            "title": "Site Name"
+          },
+          "prediction": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "$ref": "#/components/schemas/SitePredictionResponse"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ]
+          }
+        },
+        "type": "object",
+        "required": [
+          "site_id",
+          "site_name",
+          "prediction"
+        ],
+        "title": "SitePredictionSummaryResponse"
+      },
       "SiteResponse": {
         "properties": {
           "site_id": {
@@ -2973,6 +3166,10 @@
     {
       "name": "sensors",
       "description": "État de santé des capteurs par site. Réservé au rôle `admin`."
+    },
+    {
+      "name": "predictions",
+      "description": "Dernière prévision de consommation par site, calculée hors ligne par le pipeline de scoring (`ml/`) et simplement lue ici. Accessible à partir du rôle `lecteur`."
     }
   ]
 }

apps/backend/pyproject.toml

@@ -17,6 +17,7 @@ dependencies = [
     "argon2-cffi>=23.1",
     "anyio>=4.0",
     "aiosmtplib>=5.1.3",
+    "httpx>=0.28.1",
     "pandas>=3.0.5",
 ]
 
@@ -27,7 +28,6 @@ dev = [
     "pytest>=9.1.1",
     "pytest-asyncio>=1.4.0",
     "pytest-cov>=7.1.0",
-    "httpx>=0.28.1",
     "pandas-stubs>=3.0.5.260914",
 ]
 

apps/backend/tests/api/acces.py

@@ -53,6 +53,7 @@ ROLE_MINIMUM: Final[dict[Route, Role]] = {
     ("GET", "/api/v1/recommendations/{recommendation_id}"): Role.LECTEUR,
     ("GET", "/api/v1/stats/summary"): Role.LECTEUR,
     ("GET", "/api/v1/readings"): Role.LECTEUR,
+    ("GET", "/api/v1/predictions"): Role.LECTEUR,
     ("GET", "/api/v1/sensors/status"): Role.ADMIN,
     ("GET", "/api/v1/users"): Role.ADMIN,
     ("POST", "/api/v1/users"): Role.ADMIN,

apps/backend/tests/api/test_predictions.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+from collections.abc import Callable, Iterator
+from datetime import UTC, datetime
+from uuid import uuid4
+
+import pytest
+from fastapi import FastAPI
+from httpx import AsyncClient
+
+from app.api.deps import get_current_principal, get_prediction_service
+from app.core.principal import Principal
+from app.core.roles import AccountKind, Role
+from app.services.prediction import PredictionSummary, SitePrediction, SitePredictionSummary
+
+TARGET_AT = datetime(2026, 9, 16, 13, 0, tzinfo=UTC)
+CREATED_AT = datetime(2026, 9, 16, 12, 0, tzinfo=UTC)
+
+
+def lecteur() -> Principal:
+    # Le garde-fou de rôle (`lecteur` minimum) est déjà couvert par l'ensemble `ROUTES_A_ROLE`
+    # de `tests/api/test_openapi.py` : pas besoin ici d'un paramètre de rôle jamais appelé avec
+    # autre chose que sa valeur par défaut.
+    return Principal(
+        id=uuid4(),
+        email="lecteur@enervision.fr",
+        role=Role.LECTEUR,
+        kind=AccountKind.HUMAIN,
+        must_change_password=False,
+    )
+
+
+class FauxService:
+    def __init__(self) -> None:
+        self.resume = PredictionSummary(
+            timestamp=datetime.now(UTC),
+            sites=[
+                SitePredictionSummary(
+                    site_id="SITE001",
+                    site_name="Bureau Paris La Défense",
+                    prediction=SitePrediction(
+                        target_at=TARGET_AT,
+                        target_metric="consumption_kwh",
+                        period_minutes=60,
+                        predicted_value=812.5,
+                        status="available",
+                        failure_reason=None,
+                        model_reference="lightgbm-abc123",
+                        created_at=CREATED_AT,
+                    ),
+                ),
+                SitePredictionSummary(site_id="SITE002", site_name="Usine Lyon", prediction=None),
+            ],
+        )
+
+    async def summary(self) -> PredictionSummary:
+        return self.resume
+
+
+@pytest.fixture
+def servi(app: FastAPI) -> Iterator[Callable[[], FauxService]]:
+    def installe() -> FauxService:
+        service = FauxService()
+        app.dependency_overrides[get_prediction_service] = lambda: service
+        app.dependency_overrides[get_current_principal] = lambda: lecteur()
+        return service
+
+    yield installe
+    app.dependency_overrides.pop(get_prediction_service, None)
+    app.dependency_overrides.pop(get_current_principal, None)
+
+
+async def test_get_predictions_returns_the_service_result(
+    servi: Callable[[], FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    servi()
+
+    response = await client.get("/api/v1/predictions")
+
+    assert response.status_code == 200
+    corps = response.json()
+    premier, second = corps["sites"]
+    assert premier["site_id"] == "SITE001"
+    assert premier["prediction"]["predicted_value"] == 812.5
+    assert premier["prediction"]["status"] == "available"
+    assert second["site_id"] == "SITE002"
+    assert second["prediction"] is None

apps/backend/tests/etl/test_mock_api_import.py

@@ -0,0 +1,622 @@
+import json
+import sys
+from datetime import datetime
+from types import SimpleNamespace
+from typing import Any
+from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock
+
+import httpx
+import pytest
+from httpx import AsyncClient, MockTransport, Request, Response
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+import app.etl.mock_api_import as mock_api_import
+from app.etl.mock_api_import import (
+    READING_INSERT,
+    SOURCE_HISTORY,
+    build_reading_batch,
+    build_reading_row,
+    fetch_readings,
+    fetch_sites,
+    upsert_sites,
+)
+
+
+def make_site() -> dict[str, Any]:
+    return {
+        "site_id": "SITE001",
+        "site_type": "office",
+        "site_name": "Bureau Paris La Défense",
+        "location": "Paris, France",
+        "capacity_kw": 200,
+        "status": "active",
+    }
+
+
+def make_reading() -> dict[str, Any]:
+    return {
+        "timestamp": "2024-06-15T12:00:00Z",
+        "site_id": "SITE001",
+        "site_type": "office",
+        "consumption_kw": 87.34,
+        "consumption_kwh": 87.34,
+        "voltage_v": 401.2,
+        "current_a": 132.5,
+        "power_factor": 0.923,
+        "temperature_celsius": 22.1,
+        "humidity_percent": 58.4,
+        "null_reasons": [],
+        "data_quality": "good",
+    }
+
+
+async def test_fetch_sites_returns_sites() -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        assert request.url.path == "/api/v1/sites"
+
+        return Response(
+            status_code=200,
+            json=[make_site()],
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        sites = await fetch_sites(client)
+
+    assert len(sites) == 1
+    assert sites[0]["site_id"] == "SITE001"
+    assert sites[0]["site_type"] == "office"
+
+
+async def test_fetch_readings_sends_expected_query_parameters() -> None:
+    captured_params: dict[str, str] = {}
+
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        nonlocal captured_params
+
+        captured_params = dict(request.url.params)
+
+        return Response(
+            status_code=200,
+            json=[make_reading()],
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    start_time = datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00")
+    end_time = datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00")
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        readings = await fetch_readings(
+            client=client,
+            site_id="SITE001",
+            start_time=start_time,
+            end_time=end_time,
+            limit=60,
+        )
+
+    assert len(readings) == 1
+    assert captured_params["site_id"] == "SITE001"
+    assert captured_params["start_time"] == "2024-06-15T12:00:00"
+    assert captured_params["end_time"] == "2024-06-15T13:00:00"
+    assert captured_params["limit"] == "60"
+
+
+async def test_fetch_readings_rejects_non_list_response() -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        return Response(
+            status_code=200,
+            json={"unexpected": "payload"},
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        with pytest.raises(
+            ValueError,
+            match="La réponse /api/v1/readings doit être une liste",
+        ):
+            await fetch_readings(
+                client=client,
+                site_id="SITE001",
+                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
+                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+                limit=60,
+            )
+
+
+async def test_fetch_readings_raises_on_http_error() -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        return Response(
+            status_code=404,
+            json={"detail": "Site non trouvé"},
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        with pytest.raises(httpx.HTTPStatusError):
+            await fetch_readings(
+                client=client,
+                site_id="SITE999",
+                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
+                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+                limit=60,
+            )
+
+
+def test_build_reading_row_respects_database_contract() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    assert row["site_id"] == "SITE001"
+    assert row["source"] == SOURCE_HISTORY
+    assert row["source"] == "api_history"
+    assert row["dataset_id"] is None
+
+    assert row["timestamp"] == datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00")
+
+    assert row["consumption_kw"] == 87.34
+    assert row["consumption_kwh"] == 87.34
+    assert row["data_quality"] == "good"
+    assert row["null_reasons"] == []
+
+    assert row["imputed_values"] is None
+    assert row["imputation_method"] is None
+
+
+def test_build_reading_row_keeps_null_values_and_quality() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    reading["consumption_kw"] = None
+    reading["consumption_kwh"] = None
+    reading["voltage_v"] = None
+    reading["current_a"] = None
+    reading["power_factor"] = None
+    reading["data_quality"] = "degraded"
+    reading["null_reasons"] = [
+        "consumption_sensor_failure",
+        "electrical_sensor_failure",
+    ]
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    assert row["consumption_kw"] is None
+    assert row["consumption_kwh"] is None
+    assert row["voltage_v"] is None
+    assert row["current_a"] is None
+    assert row["power_factor"] is None
+
+    assert row["data_quality"] == "degraded"
+    assert row["null_reasons"] == [
+        "consumption_sensor_failure",
+        "electrical_sensor_failure",
+    ]
+
+    assert row["imputed_values"] is None
+    assert row["imputation_method"] is None
+
+
+def test_build_reading_row_keeps_raw_source_data() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    raw_data = json.loads(row["raw_data"])
+
+    assert raw_data == reading
+
+
+def test_build_reading_batch_transforms_all_readings() -> None:
+    first = make_reading()
+
+    second = make_reading()
+    second["timestamp"] = "2024-06-15T12:01:00Z"
+    second["consumption_kw"] = 90.5
+
+    rows = build_reading_batch([first, second])
+
+    assert len(rows) == 2
+
+    assert rows[0]["site_id"] == "SITE001"
+    assert rows[0]["consumption_kw"] == 87.34
+
+    assert rows[1]["site_id"] == "SITE001"
+    assert rows[1]["consumption_kw"] == 90.5
+
+
+def test_create_mock_api_client_requires_credentials(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    settings = SimpleNamespace(
+        mock_api_username=None,
+        mock_api_password=None,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "get_settings",
+        lambda: settings,
+    )
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="Les identifiants de l'API Mock ne sont pas configurés",
+    ):
+        mock_api_import.create_mock_api_client()
+
+
+async def test_create_mock_api_client_uses_configuration(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    password = MagicMock()
+    password.get_secret_value.return_value = "test-password"
+
+    settings = SimpleNamespace(
+        mock_api_base_url="https://mock.test/",
+        mock_api_username="test-user",
+        mock_api_password=password,
+        mock_api_timeout_seconds=10.0,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "get_settings",
+        lambda: settings,
+    )
+
+    client = mock_api_import.create_mock_api_client()
+
+    try:
+        assert str(client.base_url) == "https://mock.test"
+        assert client.timeout.connect == 10.0
+    finally:
+        await client.aclose()
+
+
+async def test_upsert_sites_with_empty_list_does_nothing() -> None:
+    connection = AsyncMock()
+
+    await upsert_sites(
+        connection,
+        [],
+    )
+
+    connection.execute.assert_not_awaited()
+
+
+async def test_import_mock_api_history_dry_run_does_not_write(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        if request.url.path == "/api/v1/sites":
+            return Response(
+                status_code=200,
+                json=[make_site()],
+            )
+
+        if request.url.path == "/api/v1/readings":
+            return Response(
+                status_code=200,
+                json=[make_reading()],
+            )
+
+        return Response(status_code=404)
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    client = AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "create_mock_api_client",
+        lambda: client,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "get_settings",
+        lambda: SimpleNamespace(
+            database_url="postgresql+asyncpg://unused",
+        ),
+    )
+
+    create_engine_mock = MagicMock()
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "create_async_engine",
+        create_engine_mock,
+    )
+
+    await mock_api_import.import_mock_api_history(
+        start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
+        end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+        limit=60,
+        dry_run=True,
+    )
+
+    create_engine_mock.assert_not_called()
+
+
+async def test_import_mock_api_history_loads_data(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        if request.url.path == "/api/v1/sites":
+            return Response(
+                status_code=200,
+                json=[make_site()],
+            )
+
+        if request.url.path == "/api/v1/readings":
+            return Response(
+                status_code=200,
+                json=[make_reading()],
+            )
+
+        return Response(status_code=404)
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    client = AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "create_mock_api_client",
+        lambda: client,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "get_settings",
+        lambda: SimpleNamespace(
+            database_url="postgresql+asyncpg://test:test@localhost/test",
+        ),
+    )
+
+    connection = AsyncMock()
+
+    transaction_context = MagicMock()
+    transaction_context.__aenter__ = AsyncMock(
+        return_value=connection,
+    )
+    transaction_context.__aexit__ = AsyncMock(
+        return_value=None,
+    )
+
+    engine = MagicMock()
+    engine.begin.return_value = transaction_context
+    engine.dispose = AsyncMock()
+
+    create_engine_mock = MagicMock(
+        return_value=engine,
+    )
+
+    upsert_sites_mock = AsyncMock()
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "create_async_engine",
+        create_engine_mock,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "upsert_sites",
+        upsert_sites_mock,
+    )
+
+    await mock_api_import.import_mock_api_history(
+        start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
+        end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+        limit=60,
+        dry_run=False,
+    )
+
+    create_engine_mock.assert_called_once_with(
+        "postgresql+asyncpg://test:test@localhost/test",
+        pool_pre_ping=True,
+    )
+
+    upsert_sites_mock.assert_awaited_once_with(
+        connection,
+        [make_site()],
+    )
+
+    connection.execute.assert_awaited_once()
+    engine.dispose.assert_awaited_once()
+
+
+def test_parse_datetime_accepts_z_suffix() -> None:
+    result = mock_api_import.parse_datetime(
+        "2024-06-15T12:00:00Z",
+    )
+
+    assert result == datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T12:00:00+00:00",
+    )
+
+
+def test_parse_args_reads_cli_parameters(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    monkeypatch.setattr(
+        sys,
+        "argv",
+        [
+            "mock_api_import",
+            "--start-time",
+            "2024-06-15T12:00:00Z",
+            "--end-time",
+            "2024-06-15T13:00:00Z",
+            "--limit",
+            "60",
+            "--dry-run",
+        ],
+    )
+
+    args = mock_api_import.parse_args()
+
+    assert args.start_time == datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T12:00:00+00:00",
+    )
+    assert args.end_time == datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T13:00:00+00:00",
+    )
+    assert args.limit == 60
+    assert args.dry_run is True
+
+
+def test_main_rejects_limit_out_of_bounds(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    monkeypatch.setattr(
+        sys,
+        "argv",
+        [
+            "mock_api_import",
+            "--start-time",
+            "2024-06-15T12:00:00Z",
+            "--end-time",
+            "2024-06-15T13:00:00Z",
+            "--limit",
+            "0",
+        ],
+    )
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="--limit doit être compris entre 1 et 1000",
+    ):
+        mock_api_import.main()
+
+
+def test_main_rejects_invalid_period(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    monkeypatch.setattr(
+        sys,
+        "argv",
+        [
+            "mock_api_import",
+            "--start-time",
+            "2024-06-15T14:00:00Z",
+            "--end-time",
+            "2024-06-15T13:00:00Z",
+            "--limit",
+            "60",
+        ],
+    )
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="--start-time doit être antérieur à --end-time",
+    ):
+        mock_api_import.main()
+
+
+def test_main_runs_import(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    start_time = datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T12:00:00+00:00",
+    )
+    end_time = datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T13:00:00+00:00",
+    )
+
+    import_mock = AsyncMock()
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "parse_args",
+        lambda: SimpleNamespace(
+            start_time=start_time,
+            end_time=end_time,
+            limit=60,
+            dry_run=True,
+        ),
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "import_mock_api_history",
+        import_mock,
+    )
+
+    mock_api_import.main()
+
+    import_mock.assert_awaited_once_with(
+        start_time=start_time,
+        end_time=end_time,
+        limit=60,
+        dry_run=True,
+    )
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_reading_insert_is_idempotent(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    reading = make_reading()
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    connection = await session.connection()
+
+    await upsert_sites(
+        connection,
+        [make_site()],
+    )
+
+    await session.execute(
+        READING_INSERT,
+        [row],
+    )
+
+    await session.execute(
+        READING_INSERT,
+        [row],
+    )
+
+    result = await session.execute(
+        text(
+            """
+            SELECT COUNT(*)
+            FROM reading
+            WHERE site_id = :site_id
+              AND timestamp = :timestamp
+              AND source = :source
+            """
+        ),
+        {
+            "site_id": row["site_id"],
+            "timestamp": row["timestamp"],
+            "source": row["source"],
+        },
+    )
+
+    assert result.scalar_one() == 1
+
+    await session.rollback()

apps/backend/tests/repositories/test_alert.py

@@ -89,3 +89,60 @@ async def test_list_all_returns_an_empty_list_when_there_is_nothing(
     alertes = await depot.list_all(site_id=identifiant_site())
 
     assert list(alertes) == []
+
+
+def _alerte_a_inserer(*, site_id: str, source_alert_id: str) -> Alert:
+    return Alert(
+        source_alert_id=source_alert_id,
+        site_id=site_id,
+        source="enervision",
+        timestamp=datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC),
+        type="threshold",
+        severity="high",
+        message="Dépassement du seuil configuré",
+        value=812.5,
+        threshold=720.0,
+        metric="consumption_kw",
+        prediction_id=None,
+        raw_data={},
+    )
+
+
+async def test_create_many_inserts_every_alert(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = AlertRepository(session)
+
+    creees = await depot.create_many(
+        [
+            _alerte_a_inserer(site_id=site.site_id, source_alert_id="threshold:a"),
+            _alerte_a_inserer(site_id=site.site_id, source_alert_id="threshold:b"),
+        ]
+    )
+    identifiants = [a.alert_id for a in creees]
+    await session.rollback()
+
+    assert len(identifiants) == 2
+    assert all(identifiant is not None for identifiant in identifiants)
+
+
+async def test_create_many_skips_a_duplicate_source_alert_id(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = AlertRepository(session)
+    await depot.create_many(
+        [_alerte_a_inserer(site_id=site.site_id, source_alert_id="threshold:rejouee")]
+    )
+
+    rejouees = await depot.create_many(
+        [_alerte_a_inserer(site_id=site.site_id, source_alert_id="threshold:rejouee")]
+    )
+    await session.rollback()
+
+    assert rejouees == []
+
+
+async def test_create_many_does_nothing_for_an_empty_list(session: AsyncSession) -> None:
+    depot = AlertRepository(session)
+
+    creees = await depot.create_many([])
+
+    assert creees == []

apps/backend/tests/repositories/test_prediction.py

@@ -0,0 +1,171 @@
+from datetime import UTC, datetime
+
+import pytest
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+from app.models.energy import Prediction
+from app.repositories.prediction import PredictionRepository
+from tests.repositories.test_site import creer as creer_site
+from tests.repositories.test_site import identifiant as identifiant_site
+
+pytestmark = pytest.mark.integration
+
+
+async def creer_prediction(
+    session: AsyncSession, *, site_id: str, **overrides: object
+) -> Prediction:
+    prediction = Prediction(
+        site_id=site_id,
+        target_at=overrides.get("target_at", datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)),
+        target_metric=overrides.get("target_metric", "consumption_kwh"),
+        period_minutes=overrides.get("period_minutes", 60),
+        predicted_value=overrides.get("predicted_value", 42.0),
+        model_reference=overrides.get("model_reference", "lightgbm-test"),
+        status=overrides.get("status", "available"),
+        failure_reason=overrides.get("failure_reason"),
+    )
+    session.add(prediction)
+    await session.flush()
+    return prediction
+
+
+async def test_list_since_excludes_predictions_before_the_cutoff(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    dedans = await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)
+    )
+    await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC)
+    )
+
+    resultats = await depot.list_since(
+        since=datetime(2026, 9, 10, tzinfo=UTC), site_id=site.site_id
+    )
+    identifiants = [p.prediction_id for p in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [dedans.prediction_id]
+
+
+async def test_list_since_excludes_predictions_that_are_not_available(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    await creer_prediction(
+        session,
+        site_id=site.site_id,
+        target_at=datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC),
+        status="insufficient_data",
+        predicted_value=None,
+        failure_reason="pas assez d'historique",
+    )
+
+    resultats = await depot.list_since(since=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC), site_id=site.site_id)
+    await session.rollback()
+
+    assert list(resultats) == []
+
+
+async def test_list_since_breaks_a_target_at_tie_by_ascending_prediction_id(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    # `prediction` n'a pas d'unicité sur `(site_id, target_at)` : deux runs de scoring sans
+    # nouvelle lecture entre-temps produisent deux lignes `available` à la même cible. Sans ce
+    # départage, `_detect_anomaly` retiendrait une ligne au hasard plutôt que le run le plus
+    # récent.
+    site = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    cible = datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)
+    premier_run = await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=cible, predicted_value=10.0
+    )
+    second_run = await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=cible, predicted_value=20.0
+    )
+
+    resultats = await depot.list_since(since=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC), site_id=site.site_id)
+    identifiants = [p.prediction_id for p in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [premier_run.prediction_id, second_run.prediction_id]
+
+
+async def test_list_since_filters_by_site_id(session: AsyncSession) -> None:
+    premier = await creer_site(session)
+    second = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    voulue = await creer_prediction(session, site_id=premier.site_id)
+    await creer_prediction(session, site_id=second.site_id)
+
+    resultats = await depot.list_since(
+        since=datetime(2026, 8, 1, tzinfo=UTC), site_id=premier.site_id
+    )
+    identifiants = [p.prediction_id for p in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [voulue.prediction_id]
+
+
+async def test_latest_by_site_keeps_only_the_most_recent_target(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    ancienne = await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC)
+    )
+    recente = await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=datetime(2026, 9, 15, tzinfo=UTC)
+    )
+
+    resultats = await depot.latest_by_site()
+    identifiants = [
+        p.prediction_id
+        for p in resultats
+        if p.prediction_id in (ancienne.prediction_id, recente.prediction_id)
+    ]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [recente.prediction_id]
+
+
+async def test_latest_by_site_returns_one_row_per_site(session: AsyncSession) -> None:
+    premier = await creer_site(session)
+    second = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    voulue_premier = await creer_prediction(session, site_id=premier.site_id)
+    voulue_second = await creer_prediction(session, site_id=second.site_id)
+
+    resultats = await depot.latest_by_site()
+    identifiants = {p.site_id for p in resultats if p.site_id in (premier.site_id, second.site_id)}
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == {voulue_premier.site_id, voulue_second.site_id}
+
+
+async def test_latest_by_site_keeps_an_insufficient_data_prediction(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    voulue = await creer_prediction(
+        session,
+        site_id=site.site_id,
+        status="insufficient_data",
+        predicted_value=None,
+        failure_reason="pas assez d'historique",
+    )
+
+    resultats = await depot.latest_by_site()
+    identifiants = [p.prediction_id for p in resultats if p.site_id == site.site_id]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [voulue.prediction_id]
+
+
+async def test_latest_by_site_returns_an_empty_list_when_there_is_nothing(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    depot = PredictionRepository(session)
+
+    resultats = [p for p in await depot.latest_by_site() if p.site_id == identifiant_site()]
+
+    assert resultats == []

apps/backend/tests/repositories/test_reading.py

@@ -155,6 +155,79 @@ async def test_latest_for_site_ignores_the_readings_of_the_other_sites(
     assert trouvee is None
 
 
+async def test_list_since_orders_by_site_then_by_time_ascending(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = ReadingRepository(session)
+    plus_recente = await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)
+    )
+    plus_ancienne = await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, 15, tzinfo=UTC)
+    )
+
+    resultats = await depot.list_since(since=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC), site_id=site.site_id)
+    identifiants = [r.reading_id for r in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [plus_ancienne.reading_id, plus_recente.reading_id]
+
+
+async def test_list_since_excludes_readings_before_the_cutoff(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = ReadingRepository(session)
+    dedans = await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)
+    )
+    await creer_lecture(session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC))
+
+    resultats = await depot.list_since(
+        since=datetime(2026, 9, 10, tzinfo=UTC), site_id=site.site_id
+    )
+    identifiants = [r.reading_id for r in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [dedans.reading_id]
+
+
+async def test_list_since_breaks_a_timestamp_tie_by_ascending_reading_id(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    # `uq_reading_source` autorise deux lignes au même `site_id`+`timestamp` quand la `source`
+    # diffère (même piège que `latest_for_site`). Sans ce départage, `_detect_spike` traiterait
+    # cette paire comme une variation réelle selon un ordre non garanti par le plan d'exécution.
+    site = await creer_site(session)
+    depot = ReadingRepository(session)
+    horodatage = datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)
+    premiere = await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=horodatage, source="api_history", consumption_kw=10
+    )
+    seconde = await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=horodatage, source="api_current", consumption_kw=42
+    )
+
+    resultats = await depot.list_since(since=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC), site_id=site.site_id)
+    identifiants = [r.reading_id for r in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [premiere.reading_id, seconde.reading_id]
+
+
+async def test_list_since_filters_by_site_id(session: AsyncSession) -> None:
+    premier = await creer_site(session)
+    second = await creer_site(session)
+    depot = ReadingRepository(session)
+    voulue = await creer_lecture(session, site_id=premier.site_id)
+    await creer_lecture(session, site_id=second.site_id)
+
+    resultats = await depot.list_since(
+        since=datetime(2026, 8, 1, tzinfo=UTC), site_id=premier.site_id
+    )
+    identifiants = [r.reading_id for r in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [voulue.reading_id]
+
+
 async def test_list_history_orders_the_readings_by_timestamp_descending(
     session: AsyncSession,
 ) -> None:

apps/backend/tests/services/test_alert.py

@@ -1,7 +1,10 @@
-from datetime import UTC, datetime
+from dataclasses import dataclass, field
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
 
 from app.models.energy import Alert
-from app.services.alert import AlertService
+from app.services.alert import OUTAGE_THRESHOLD, AlertService, _severity_from_ratio
+
+NOW = datetime(2026, 9, 16, 12, 0, tzinfo=UTC)
 
 
 def alert(
@@ -26,10 +29,36 @@ def alert(
     )
 
 
+@dataclass
+class FauxSite:
+    site_id: str
+    capacity_kw: float | None = None
+
+
+@dataclass
+class FauxLecture:
+    site_id: str
+    timestamp: datetime
+    consumption_kw: float | None = None
+    consumption_kwh: float | None = None
+    data_quality: str | None = None
+    null_reasons: list[str] | None = None
+
+
+@dataclass
+class FauxPrediction:
+    site_id: str
+    target_at: datetime
+    predicted_value: float | None
+    target_metric: str = "consumption_kwh"
+    prediction_id: int = 1
+
+
 class FakeRepository:
     def __init__(self, alerts: list[Alert]) -> None:
         self._alerts = alerts
         self.appels: list[tuple[str | None, str | None]] = []
+        self.crees: list[Alert] = []
 
     async def list_all(
         self, *, site_id: str | None = None, severity: str | None = None
@@ -37,19 +66,392 @@ class FakeRepository:
         self.appels.append((site_id, severity))
         return self._alerts
 
+    async def create_many(self, alerts: list[Alert]) -> list[Alert]:
+        self.crees = list(alerts)
+        return self.crees
+
+
+@dataclass
+class FauxDepotLectures:
+    depuis: list[FauxLecture] = field(default_factory=list)
+    dernieres: list[FauxLecture] = field(default_factory=list)
+
+    async def list_since(self, *, since: datetime, site_id: str | None = None) -> list[FauxLecture]:
+        return [lecture for lecture in self.depuis if site_id is None or lecture.site_id == site_id]
+
+    async def latest_by_site(self) -> list[FauxLecture]:
+        return self.dernieres
+
+
+@dataclass
+class FauxDepotPredictions:
+    predictions: list[FauxPrediction] = field(default_factory=list)
+
+    async def list_since(
+        self, *, since: datetime, site_id: str | None = None
+    ) -> list[FauxPrediction]:
+        return [p for p in self.predictions if site_id is None or p.site_id == site_id]
+
+
+@dataclass
+class FauxDepotSites:
+    sites: list[FauxSite]
+
+    async def list_all(self) -> list[FauxSite]:
+        return self.sites
+
+
+def service(
+    *,
+    sites: list[FauxSite],
+    lectures: list[FauxLecture] | None = None,
+    dernieres: list[FauxLecture] | None = None,
+    predictions: list[FauxPrediction] | None = None,
+    alerts: FakeRepository | None = None,
+) -> tuple[AlertService, FakeRepository]:
+    depot_alertes = alerts or FakeRepository([])
+    dernieres_lectures = dernieres if dernieres is not None else (lectures or [])
+    return (
+        AlertService(
+            alerts=depot_alertes,  # type: ignore[arg-type]
+            readings=FauxDepotLectures(depuis=lectures or [], dernieres=dernieres_lectures),  # type: ignore[arg-type]
+            predictions=FauxDepotPredictions(predictions or []),  # type: ignore[arg-type]
+            sites=FauxDepotSites(sites),  # type: ignore[arg-type]
+        ),
+        depot_alertes,
+    )
+
 
 async def test_list_all_returns_the_repository_alerts() -> None:
-    service = AlertService(alerts=FakeRepository([alert(1), alert(2)]))
+    svc, _ = service(sites=[], alerts=FakeRepository([alert(1), alert(2)]))
 
-    alertes = await service.list_all()
+    alertes = await svc.list_all()
 
     assert [a.alert_id for a in alertes] == [1, 2]
 
 
 async def test_list_all_relays_the_filters_to_the_repository() -> None:
     depot = FakeRepository([])
-    service = AlertService(alerts=depot)
+    svc, _ = service(sites=[], alerts=depot)
 
-    await service.list_all(site_id="site-1", severity="critical")
+    await svc.list_all(site_id="site-1", severity="critical")
 
     assert depot.appels == [("site-1", "critical")]
+
+
+async def test_detect_raises_a_threshold_alert_above_site_capacity() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A", capacity_kw=100.0)],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=150.0)],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    (candidate,) = depot.crees
+    assert candidate.type == "threshold"
+    assert candidate.severity == "high"
+    assert candidate.value == 150.0
+    assert candidate.threshold == 100.0
+    assert candidate.metric == "consumption_kw"
+
+
+async def test_detect_ignores_a_reading_within_capacity() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A", capacity_kw=100.0)],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=80.0)],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert depot.crees == []
+
+
+async def test_detect_ignores_threshold_when_the_site_has_no_declared_capacity() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A", capacity_kw=None)],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=9999.0)],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert depot.crees == []
+
+
+async def test_detect_raises_a_spike_alert_on_a_brutal_consecutive_variation() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[
+            FauxLecture("A", NOW - timedelta(hours=1), consumption_kw=100.0),
+            FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=160.0),
+        ],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    (candidate,) = [a for a in depot.crees if a.type == "spike"]
+    assert candidate.value == 160.0
+    assert candidate.threshold == 100.0
+    assert candidate.timestamp == NOW
+
+
+async def test_detect_ignores_a_moderate_consecutive_variation() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[
+            FauxLecture("A", NOW - timedelta(hours=1), consumption_kw=100.0),
+            FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=110.0),
+        ],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "spike"] == []
+
+
+async def test_detect_never_compares_consecutive_readings_across_two_sites() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A"), FauxSite("B")],
+        lectures=[
+            FauxLecture("A", NOW - timedelta(hours=1), consumption_kw=10.0),
+            FauxLecture("B", NOW, consumption_kw=1000.0),
+        ],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "spike"] == []
+
+
+async def test_detect_raises_an_anomaly_alert_far_from_the_matching_prediction() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, consumption_kwh=100.0)],
+        predictions=[FauxPrediction("A", target_at=NOW, predicted_value=70.0)],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    (candidate,) = [a for a in depot.crees if a.type == "anomaly"]
+    assert candidate.value == 100.0
+    assert candidate.threshold == 70.0
+    assert candidate.metric == "consumption_kwh"
+    assert candidate.prediction_id == 1
+
+
+async def test_detect_ignores_a_reading_close_to_its_prediction() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, consumption_kwh=100.0)],
+        predictions=[FauxPrediction("A", target_at=NOW, predicted_value=95.0)],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "anomaly"] == []
+
+
+async def test_detect_ignores_a_prediction_whose_target_at_does_not_match_the_reading() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, consumption_kwh=100.0)],
+        predictions=[FauxPrediction("A", target_at=NOW - timedelta(hours=1), predicted_value=1.0)],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "anomaly"] == []
+
+
+async def test_detect_keeps_the_most_recent_run_when_two_predictions_share_the_same_target() -> (
+    None
+):
+    # `PredictionRepository.list_since` départage les égalités de `target_at` par `prediction_id`
+    # croissant : le repository fait donc déjà passer le run le plus récent en dernier dans la
+    # liste, et c'est ce dernier que le dict de `_detect_anomaly` doit retenir.
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, consumption_kwh=100.0)],
+        predictions=[
+            FauxPrediction("A", target_at=NOW, predicted_value=100.0, prediction_id=1),
+            FauxPrediction("A", target_at=NOW, predicted_value=70.0, prediction_id=2),
+        ],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    (candidate,) = [a for a in depot.crees if a.type == "anomaly"]
+    assert candidate.threshold == 70.0
+    assert candidate.prediction_id == 2
+
+
+async def test_detect_raises_an_outage_alert_past_the_threshold() -> None:
+    derniere = NOW - OUTAGE_THRESHOLD - timedelta(minutes=1)
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[],
+        dernieres=[FauxLecture("A", derniere)],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    (candidate,) = [a for a in depot.crees if a.type == "outage"]
+    assert candidate.severity in {"low", "medium", "high", "critical"}
+
+
+async def test_detect_ignores_a_site_still_within_the_outage_threshold() -> None:
+    derniere = NOW - OUTAGE_THRESHOLD + timedelta(minutes=1)
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[],
+        dernieres=[FauxLecture("A", derniere)],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "outage"] == []
+
+
+async def test_detect_raises_a_critical_outage_alert_for_a_site_never_read() -> None:
+    svc, depot = service(sites=[FauxSite("A")], lectures=[], dernieres=[])
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    (candidate,) = [a for a in depot.crees if a.type == "outage"]
+    assert candidate.severity == "critical"
+    assert candidate.source_alert_id == "outage:jamais"
+
+
+async def test_detect_raises_a_sensor_alert_on_a_degraded_reading() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, data_quality="critical", null_reasons=["missing:x"])],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    (candidate,) = [a for a in depot.crees if a.type == "sensor"]
+    assert candidate.severity == "critical"
+
+
+async def test_detect_ignores_a_good_quality_reading_for_the_sensor_rule() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, data_quality="good")],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "sensor"] == []
+
+
+async def test_detect_scopes_to_a_single_site_when_asked() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A", capacity_kw=100.0), FauxSite("B", capacity_kw=100.0)],
+        lectures=[
+            FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=150.0),
+            FauxLecture("B", NOW, consumption_kw=150.0),
+        ],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW, site_id="A")
+
+    assert {a.site_id for a in depot.crees} == {"A"}
+
+
+async def test_detect_returns_early_when_there_is_no_site() -> None:
+    svc, depot = service(sites=[])
+
+    resultat = await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert resultat == []
+    assert depot.crees == []
+
+
+async def test_detect_ignores_a_spike_pair_with_a_missing_measurement() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[
+            FauxLecture("A", NOW - timedelta(hours=1), consumption_kw=None),
+            FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=160.0),
+        ],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "spike"] == []
+
+
+async def test_detect_ignores_a_reading_still_at_zero_after_a_previous_zero() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[
+            FauxLecture("A", NOW - timedelta(hours=1), consumption_kw=0.0),
+            FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=0.0),
+        ],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "spike"] == []
+
+
+async def test_detect_raises_a_critical_spike_when_a_site_restarts_from_zero() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[
+            FauxLecture("A", NOW - timedelta(hours=1), consumption_kw=0.0),
+            FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=50.0),
+        ],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    (candidate,) = [a for a in depot.crees if a.type == "spike"]
+    assert candidate.severity == "critical"
+    assert candidate.value == 50.0
+    assert candidate.threshold == 0.0
+
+
+async def test_detect_ignores_a_spike_pair_sharing_the_same_timestamp() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[
+            FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=100.0),
+            FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=160.0),
+        ],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "spike"] == []
+
+
+async def test_detect_ignores_an_anomaly_when_the_prediction_is_near_zero() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A")],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, consumption_kwh=5.0)],
+        predictions=[FauxPrediction("A", target_at=NOW, predicted_value=0.0)],
+    )
+
+    await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert [a for a in depot.crees if a.type == "anomaly"] == []
+
+
+def test_severity_from_ratio_covers_every_band() -> None:
+    assert _severity_from_ratio(1.0) == "low"
+    assert _severity_from_ratio(1.2) == "medium"
+    assert _severity_from_ratio(1.5) == "high"
+    assert _severity_from_ratio(2.0) == "critical"
+
+
+async def test_detect_does_not_call_create_many_when_nothing_triggers() -> None:
+    svc, depot = service(
+        sites=[FauxSite("A", capacity_kw=100.0)],
+        lectures=[FauxLecture("A", NOW, consumption_kw=10.0, data_quality="good")],
+    )
+
+    resultat = await svc.detect(now=NOW)
+
+    assert resultat == []
+    assert depot.crees == []

apps/backend/tests/services/test_prediction.py

@@ -0,0 +1,121 @@
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import UTC, datetime
+
+from app.services.prediction import PredictionService
+
+TARGET_AT = datetime(2026, 9, 16, 13, 0, tzinfo=UTC)
+CREATED_AT = datetime(2026, 9, 16, 12, 0, tzinfo=UTC)
+
+
+@dataclass
+class FauxSite:
+    site_id: str
+    site_name: str
+
+
+@dataclass
+class FauxPrediction:
+    site_id: str
+    target_at: datetime
+    target_metric: str
+    period_minutes: int | None
+    predicted_value: float | None
+    status: str
+    failure_reason: str | None
+    model_reference: str
+    created_at: datetime
+
+
+class FauxDepotSites:
+    def __init__(self, sites: list[FauxSite]) -> None:
+        self._sites = sites
+
+    async def list_all(self) -> list[FauxSite]:
+        return self._sites
+
+
+class FauxDepotPredictions:
+    def __init__(self, predictions: list[FauxPrediction]) -> None:
+        self._predictions = predictions
+
+    async def latest_by_site(self) -> list[FauxPrediction]:
+        return self._predictions
+
+
+def prediction_disponible(site_id: str = "A") -> FauxPrediction:
+    return FauxPrediction(
+        site_id=site_id,
+        target_at=TARGET_AT,
+        target_metric="consumption_kwh",
+        period_minutes=60,
+        predicted_value=812.5,
+        status="available",
+        failure_reason=None,
+        model_reference="lightgbm-abc123",
+        created_at=CREATED_AT,
+    )
+
+
+async def test_summary_attaches_the_latest_prediction_to_its_site() -> None:
+    service = PredictionService(
+        sites=FauxDepotSites([FauxSite("A", "Site A")]),  # type: ignore[arg-type]
+        predictions=FauxDepotPredictions([prediction_disponible("A")]),  # type: ignore[arg-type]
+    )
+
+    resume = await service.summary()
+
+    site = resume.sites[0]
+    assert site.site_id == "A"
+    assert site.prediction is not None
+    assert site.prediction.predicted_value == 812.5
+    assert site.prediction.status == "available"
+
+
+async def test_summary_leaves_prediction_none_for_a_site_never_scored() -> None:
+    service = PredictionService(
+        sites=FauxDepotSites([FauxSite("A", "Site A")]),  # type: ignore[arg-type]
+        predictions=FauxDepotPredictions([]),  # type: ignore[arg-type]
+    )
+
+    resume = await service.summary()
+
+    assert resume.sites[0].prediction is None
+
+
+async def test_summary_carries_an_insufficient_data_prediction_without_a_value() -> None:
+    insuffisante = FauxPrediction(
+        site_id="A",
+        target_at=TARGET_AT,
+        target_metric="consumption_kwh",
+        period_minutes=60,
+        predicted_value=None,
+        status="insufficient_data",
+        failure_reason="pas assez d'historique",
+        model_reference="lightgbm-abc123",
+        created_at=CREATED_AT,
+    )
+    service = PredictionService(
+        sites=FauxDepotSites([FauxSite("A", "Site A")]),  # type: ignore[arg-type]
+        predictions=FauxDepotPredictions([insuffisante]),  # type: ignore[arg-type]
+    )
+
+    resume = await service.summary()
+
+    site = resume.sites[0]
+    assert site.prediction is not None
+    assert site.prediction.status == "insufficient_data"
+    assert site.prediction.predicted_value is None
+    assert site.prediction.failure_reason == "pas assez d'historique"
+
+
+async def test_summary_covers_every_site_even_with_a_single_prediction_in_the_repository() -> None:
+    service = PredictionService(
+        sites=FauxDepotSites([FauxSite("A", "Site A"), FauxSite("B", "Site B")]),  # type: ignore[arg-type]
+        predictions=FauxDepotPredictions([prediction_disponible("A")]),  # type: ignore[arg-type]
+    )
+
+    resume = await service.summary()
+
+    par_site = {site.site_id: site for site in resume.sites}
+    assert par_site["A"].prediction is not None
+    assert par_site["B"].prediction is None

apps/backend/tests/test_internal_alerts.py

@@ -0,0 +1,87 @@
+from datetime import UTC, datetime
+
+import pytest
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+from app.db.session import get_session_factory
+from app.detection import internal_alerts
+from app.repositories.alert import AlertRepository
+from tests.repositories.test_reading import creer_lecture
+from tests.repositories.test_site import creer as creer_site
+
+
+def test_parse_args_defaults_to_no_site_and_no_instant() -> None:
+    arguments = internal_alerts.parse_args([])
+
+    assert arguments.site_id is None
+    assert arguments.now is None
+
+
+def test_parse_args_reads_the_site_id() -> None:
+    arguments = internal_alerts.parse_args(["--site-id", "site-1"])
+
+    assert arguments.site_id == "site-1"
+
+
+def test_parse_args_parses_the_instant_option() -> None:
+    arguments = internal_alerts.parse_args(["--now", "2026-09-16T12:00:00+00:00"])
+
+    assert arguments.now == datetime(2026, 9, 16, 12, tzinfo=UTC)
+
+
+def test_parse_instant_treats_a_naive_datetime_as_utc() -> None:
+    assert internal_alerts._parse_instant("2026-09-16T12:00:00") == datetime(
+        2026, 9, 16, 12, tzinfo=UTC
+    )
+
+
+def test_main_prints_how_many_alerts_were_recorded(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch, capsys: pytest.CaptureFixture[str]
+) -> None:
+    async def fausse_execution(*, now: datetime | None, site_id: str | None) -> int:
+        return 3
+
+    monkeypatch.setattr(internal_alerts, "run_detection", fausse_execution)
+
+    code = internal_alerts.main([])
+
+    assert code == 0
+    assert "3 nouvelle" in capsys.readouterr().out
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_run_detection_writes_a_threshold_alert_end_to_end(session: AsyncSession) -> None:
+    # `run_detection` ouvre sa propre session et commite : `session.rollback()` seul ne défait
+    # rien ici (contrairement au reste de la suite), d'où le nettoyage explicite ci-dessous, sur
+    # le modèle de `tests/api/test_matrice_acces.py`.
+    site = await creer_site(session, capacity_kw=100.0)
+    site_id = site.site_id
+    instant = datetime(2026, 9, 16, 12, tzinfo=UTC)
+    await creer_lecture(session, site_id=site_id, timestamp=instant, consumption_kw=150.0)
+    await session.commit()
+
+    try:
+        nombre = await internal_alerts.run_detection(now=instant, site_id=site_id)
+
+        alertes = await AlertRepository(session).list_all(site_id=site_id)
+        types = [a.type for a in alertes]
+        await session.rollback()
+
+        assert nombre == 1
+        assert types == ["threshold"]
+    finally:
+        # `site.site_id` n'est plus sûr après `session.rollback()` : le rollback expire tous les
+        # objets de la session (indépendamment d'`expire_on_commit`), et y accéder ici relance une
+        # requête hors contexte async. D'où `site_id`, capturé avant.
+        async with get_session_factory()() as nettoyage:
+            await nettoyage.execute(
+                text("delete from alert where site_id = :site_id"), {"site_id": site_id}
+            )
+            await nettoyage.execute(
+                text("delete from reading where site_id = :site_id"), {"site_id": site_id}
+            )
+            await nettoyage.execute(
+                text("delete from site where site_id = :site_id"), {"site_id": site_id}
+            )
+            await nettoyage.commit()

apps/backend/uv.lock

@@ -326,6 +326,7 @@ dependencies = [
     { name = "argon2-cffi" },
     { name = "asyncpg" },
     { name = "fastapi" },
+    { name = "httpx" },
     { name = "pandas" },
     { name = "prometheus-fastapi-instrumentator" },
     { name = "pydantic", extra = ["email"] },
@@ -338,7 +339,6 @@ dependencies = [
 
 [package.dev-dependencies]
 dev = [
-    { name = "httpx" },
     { name = "mypy" },
     { name = "pandas-stubs" },
     { name = "pytest" },
@@ -355,6 +355,7 @@ requires-dist = [
     { name = "argon2-cffi", specifier = ">=23.1" },
     { name = "asyncpg", specifier = ">=0.31.0" },
     { name = "fastapi", specifier = ">=0.141.1" },
+    { name = "httpx", specifier = ">=0.28.1" },
     { name = "pandas", specifier = ">=3.0.5" },
     { name = "prometheus-fastapi-instrumentator", specifier = ">=8.1.0" },
     { name = "pydantic", extras = ["email"], specifier = ">=2.13.5" },
@@ -367,7 +368,6 @@ requires-dist = [
 
 [package.metadata.requires-dev]
 dev = [
-    { name = "httpx", specifier = ">=0.28.1" },
     { name = "mypy", specifier = ">=2.3.1" },
     { name = "pandas-stubs", specifier = ">=3.0.5.260914" },
     { name = "pytest", specifier = ">=9.1.1" },

apps/frontend/src/app/core/interceptors/mock-api-interceptor.spec.ts

@@ -64,4 +64,13 @@ describe('mockApiInterceptor', () => {
     httpMock.expectNone(`${environment.apiUrl}/alerts`);
     expect((result as unknown[]).length).toBeGreaterThan(0);
   });
+
+  it('laisse toujours passer /predictions vers le réseau, même avec useMockFixtures activé', () => {
+    environment.useMockFixtures = true;
+
+    http.get(`${environment.apiUrl}/predictions`).subscribe();
+
+    const req = httpMock.expectOne(`${environment.apiUrl}/predictions`);
+    req.flush({ timestamp: '2026-09-18T09:00:00Z', sites: [] });
+  });
 });

apps/frontend/src/app/core/interceptors/mock-api-interceptor.ts

@@ -26,5 +26,7 @@ export const mockApiInterceptor: HttpInterceptorFn = (req, next) => {
   if (req.url.endsWith(`${environment.apiUrl}/alerts`)) {
     return of(new HttpResponse({ status: 200, body: ALERTS_FIXTURE }));
   }
+  // Volontairement jamais mocké, contrairement à `stats`/`alerts` : les prévisions sont servies
+  // par l'API réelle dès maintenant (au même titre que `/auth/*`, déjà toujours réel).
   return next(req);
 };

apps/frontend/src/app/core/services/predictions.service.spec.ts

@@ -0,0 +1,35 @@
+import { TestBed } from '@angular/core/testing';
+import { provideHttpClient } from '@angular/common/http';
+import { provideHttpClientTesting, HttpTestingController } from '@angular/common/http/testing';
+import { PredictionsService } from './predictions.service';
+import { environment } from '../../../environments/environment';
+
+describe('PredictionsService', () => {
+  let service: PredictionsService;
+  let httpMock: HttpTestingController;
+
+  beforeEach(() => {
+    TestBed.configureTestingModule({
+      providers: [provideHttpClient(), provideHttpClientTesting()],
+    });
+    service = TestBed.inject(PredictionsService);
+    httpMock = TestBed.inject(HttpTestingController);
+  });
+
+  afterEach(() => httpMock.verify());
+
+  it('appelle le bon endpoint et retourne un résumé de prévisions', () => {
+    let result: unknown;
+    service.getPredictions().subscribe((r) => (result = r));
+
+    const req = httpMock.expectOne(`${environment.apiUrl}/predictions`);
+    expect(req.request.method).toBe('GET');
+
+    req.flush({
+      timestamp: '2026-09-18T09:00:00Z',
+      sites: [{ site_id: 'SITE001', site_name: 'Test', prediction: null }],
+    });
+
+    expect((result as { sites: unknown[] }).sites.length).toBe(1);
+  });
+});

apps/frontend/src/app/core/services/predictions.service.ts

@@ -0,0 +1,13 @@
+import { Service, inject } from '@angular/core';
+import { HttpClient } from '@angular/common/http';
+import { environment } from '../../../environments/environment';
+import { PredictionSummary } from '../../shared/models/prediction.model';
+
+@Service()
+export class PredictionsService {
+  private http = inject(HttpClient);
+
+  getPredictions() {
+    return this.http.get<PredictionSummary>(`${environment.apiUrl}/predictions`);
+  }
+}

apps/frontend/src/app/features/dashboard/dashboard.html

@@ -21,7 +21,13 @@
     </div>
   </header>
 
-  @if (error(); as message) {
+  @if (statsError(); as message) {
+    <ev-alert severity="danger" class="banner-error">{{ message }}</ev-alert>
+  }
+  @if (alertsError(); as message) {
+    <ev-alert severity="danger" class="banner-error">{{ message }}</ev-alert>
+  }
+  @if (predictionsError(); as message) {
     <ev-alert severity="danger" class="banner-error">{{ message }}</ev-alert>
   }
 
@@ -72,4 +78,33 @@
       </ul>
     </section>
   }
+
+  @if (predictions().length > 0) {
+    <section class="predictions-section">
+      <h2>Prévisions de consommation</h2>
+      <ul class="predictions-list">
+        @for (site of predictions(); track site.site_id) {
+          <li class="prediction-item">
+            <span class="prediction-item__site">{{ site.site_name }}</span>
+            @if (site.prediction; as prediction) {
+              @if (prediction.status === 'available') {
+                <span class="prediction-item__value">
+                  {{ prediction.predicted_value | number: '1.0-1' }} kWh
+                  <span class="prediction-item__target"
+                    >{{ prediction.target_at | date: "dd/MM 'à' HH:mm" }}</span
+                  >
+                </span>
+              } @else {
+                <ev-badge [tone]="badgeToneForPredictionStatus(prediction.status)">{{
+                  prediction.status === 'insufficient_data' ? 'Historique insuffisant' : 'Erreur'
+                }}</ev-badge>
+              }
+            } @else {
+              <ev-badge tone="neutral">Pas encore de prévision</ev-badge>
+            }
+          </li>
+        }
+      </ul>
+    </section>
+  }
 </div>

apps/frontend/src/app/features/dashboard/dashboard.scss

@@ -121,3 +121,40 @@ h2 {
 .alert-item__message {
   font-size: 0.9rem;
 }
+
+.predictions-list {
+  list-style: none;
+  margin: 0;
+  padding: 0;
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: 0.5rem;
+}
+
+.prediction-item {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  justify-content: space-between;
+  gap: 0.75rem;
+  padding: 0.7rem 1rem;
+  border-radius: var(--radius-md);
+  background: var(--color-surface);
+  border: 1px solid var(--color-border-light);
+}
+
+.prediction-item__site {
+  font-size: 0.9rem;
+  font-weight: 600;
+}
+
+.prediction-item__value {
+  font-size: 0.9rem;
+  font-weight: 600;
+}
+
+.prediction-item__target {
+  margin-left: 0.35rem;
+  font-size: 0.8rem;
+  font-weight: 400;
+  color: var(--color-text-muted);
+}

apps/frontend/src/app/features/dashboard/dashboard.spec.ts

@@ -4,6 +4,7 @@ import { of, throwError } from 'rxjs';
 import { Dashboard } from './dashboard';
 import { StatsService } from '../../core/services/stats.service';
 import { AlertsService } from '../../core/services/alerts.service';
+import { PredictionsService } from '../../core/services/predictions.service';
 import {AuthService} from '../../core/services/auth.service';
 import {Router, provideRouter} from '@angular/router';
 
@@ -17,18 +18,24 @@ vi.mock('chart.js', () => {
   return { Chart: ChartMock, registerables: [] };
 });
 
+function predictionsMock(sites: unknown[] = []) {
+  return { getPredictions: vi.fn().mockReturnValue(of({ timestamp: '2026-09-18T09:00:00Z', sites })) };
+}
+
 describe('Dashboard', () => {
   afterEach(() => vi.useRealTimers());
 
-  it('charge les stats et les alertes au démarrage', async () => {
+  it('charge les stats, les alertes et les prévisions au démarrage', async () => {
     const statsMock = { getSummary: vi.fn().mockReturnValue(of({ total_sites: 7, sites: [] })) };
     const alertsMock = { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of([{ alert_id: 'A1' }])) };
+    const predictions = predictionsMock([{ site_id: 'SITE001', site_name: 'Test', prediction: null }]);
 
     TestBed.configureTestingModule({
       imports: [Dashboard],
       providers: [
         { provide: StatsService, useValue: statsMock },
         { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+        { provide: PredictionsService, useValue: predictions },
         provideRouter([]),
       ],
     });
@@ -42,8 +49,12 @@ describe('Dashboard', () => {
 
     expect(statsMock.getSummary).toHaveBeenCalled();
     expect(alertsMock.getAlerts).toHaveBeenCalled();
+    expect(predictions.getPredictions).toHaveBeenCalled();
     expect(fixture.componentInstance.alerts().length).toBe(1);
-    expect(fixture.componentInstance.error()).toBeNull();
+    expect(fixture.componentInstance.predictions().length).toBe(1);
+    expect(fixture.componentInstance.statsError()).toBeNull();
+    expect(fixture.componentInstance.alertsError()).toBeNull();
+    expect(fixture.componentInstance.predictionsError()).toBeNull();
   });
 
   it("signale l'indisponibilité puis repart au rafraîchissement suivant", () => {
@@ -61,6 +72,7 @@ describe('Dashboard', () => {
       providers: [
         { provide: StatsService, useValue: statsMock },
         { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+        { provide: PredictionsService, useValue: predictionsMock() },
         provideRouter([]),
       ],
     });
@@ -70,13 +82,13 @@ describe('Dashboard', () => {
 
     vi.advanceTimersByTime(1);
     expect(statsMock.getSummary).toHaveBeenCalledTimes(1);
-    expect(fixture.componentInstance.error()).not.toBeNull();
+    expect(fixture.componentInstance.statsError()).not.toBeNull();
     expect(fixture.componentInstance.stats()).toBeNull();
 
     vi.advanceTimersByTime(10000);
     expect(statsMock.getSummary).toHaveBeenCalledTimes(2);
     expect(fixture.componentInstance.stats()).not.toBeNull();
-    expect(fixture.componentInstance.error()).toBeNull();
+    expect(fixture.componentInstance.statsError()).toBeNull();
   });
 
   it("n'interrompt pas la page quand le chargement des alertes échoue", () => {
@@ -88,6 +100,7 @@ describe('Dashboard', () => {
       providers: [
         { provide: StatsService, useValue: statsMock },
         { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+        { provide: PredictionsService, useValue: predictionsMock() },
         provideRouter([]),
       ],
     });
@@ -96,6 +109,62 @@ describe('Dashboard', () => {
     fixture.detectChanges();
 
     expect(fixture.componentInstance.alerts().length).toBe(0);
+    expect(fixture.componentInstance.alertsError()).not.toBeNull();
+  });
+
+  it("n'interrompt pas la page quand le chargement des prévisions échoue", () => {
+    const statsMock = { getSummary: vi.fn().mockReturnValue(of({ total_sites: 7, sites: [] })) };
+    const alertsMock = { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of([])) };
+    const predictions = {
+      getPredictions: vi.fn().mockReturnValue(throwError(() => new Error('nope'))),
+    };
+
+    TestBed.configureTestingModule({
+      imports: [Dashboard],
+      providers: [
+        { provide: StatsService, useValue: statsMock },
+        { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+        { provide: PredictionsService, useValue: predictions },
+        provideRouter([]),
+      ],
+    });
+
+    const fixture = TestBed.createComponent(Dashboard);
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(fixture.componentInstance.predictions().length).toBe(0);
+    expect(fixture.componentInstance.predictionsError()).not.toBeNull();
+  });
+
+  it("un rafraîchissement de stats n'efface pas une erreur de prévisions en attente", () => {
+    vi.useFakeTimers();
+    const statsMock = { getSummary: vi.fn().mockReturnValue(of({ total_sites: 7, sites: [] })) };
+    const alertsMock = { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of([])) };
+    const predictions = {
+      getPredictions: vi.fn().mockReturnValue(throwError(() => new Error('nope'))),
+    };
+
+    TestBed.configureTestingModule({
+      imports: [Dashboard],
+      providers: [
+        { provide: StatsService, useValue: statsMock },
+        { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+        { provide: PredictionsService, useValue: predictions },
+        provideRouter([]),
+      ],
+    });
+
+    const fixture = TestBed.createComponent(Dashboard);
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(fixture.componentInstance.predictionsError()).not.toBeNull();
+
+    // Plusieurs cycles de `timer(0, 10_000)` (stats) plus tard, l'erreur des prévisions doit
+    // toujours être visible : rien ne vient la rafraîchir tant que la section n'est pas rechargée.
+    vi.advanceTimersByTime(30000);
+
+    expect(fixture.componentInstance.predictionsError()).not.toBeNull();
+    expect(fixture.componentInstance.statsError()).toBeNull();
   });
 
   it('appelle logout et redirige vers /login au clic sur le bouton de déconnexion', () => {
@@ -108,6 +177,7 @@ describe('Dashboard', () => {
     providers: [
       { provide: StatsService, useValue: statsMock },
       { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+      { provide: PredictionsService, useValue: predictionsMock() },
       { provide: AuthService, useValue: authMock },
       provideRouter([]),
     ],
@@ -137,6 +207,7 @@ describe('Dashboard', () => {
     providers: [
       { provide: StatsService, useValue: statsMock },
       { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+      { provide: PredictionsService, useValue: predictionsMock() },
       { provide: AuthService, useValue: authMock },
       provideRouter([]),
     ],
@@ -164,6 +235,7 @@ describe('Dashboard', () => {
       providers: [
         { provide: StatsService, useValue: statsMock },
         { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+        { provide: PredictionsService, useValue: predictionsMock() },
         provideRouter([]),
       ],
     });
@@ -179,4 +251,26 @@ describe('Dashboard', () => {
       dashboard.badgeToneForSeverity('critical'),
     );
   });
+
+  it('distingue le ton des statuts de prévision', () => {
+    const statsMock = { getSummary: vi.fn().mockReturnValue(of({ total_sites: 7, sites: [] })) };
+    const alertsMock = { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of([])) };
+
+    TestBed.configureTestingModule({
+      imports: [Dashboard],
+      providers: [
+        { provide: StatsService, useValue: statsMock },
+        { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+        { provide: PredictionsService, useValue: predictionsMock() },
+        provideRouter([]),
+      ],
+    });
+
+    const fixture = TestBed.createComponent(Dashboard);
+    const dashboard = fixture.componentInstance;
+
+    expect(dashboard.badgeToneForPredictionStatus('available')).toBe('success');
+    expect(dashboard.badgeToneForPredictionStatus('insufficient_data')).toBe('warning');
+    expect(dashboard.badgeToneForPredictionStatus('error')).toBe('danger');
+  });
 });

apps/frontend/src/app/features/dashboard/dashboard.ts

@@ -1,15 +1,17 @@
-import { Component, OnInit, inject, signal, DestroyRef } from '@angular/core';
+import { Component, OnInit, inject, signal, DestroyRef, WritableSignal } from '@angular/core';
 import { takeUntilDestroyed } from '@angular/core/rxjs-interop';
 import { timer, switchMap, catchError, EMPTY, Observable } from 'rxjs';
-import { DecimalPipe } from '@angular/common';
+import { DecimalPipe, DatePipe } from '@angular/common';
 import { Router, RouterLink } from '@angular/router';
 import { StatsService } from '../../core/services/stats.service';
 import { ConsumptionGauge } from '../../shared/components/consumption-gauge/consumption-gauge';
 import { SiteLoadChart } from '../../shared/components/site-load-chart/site-load-chart';
 import { AlertsService } from '../../core/services/alerts.service';
+import { PredictionsService } from '../../core/services/predictions.service';
 import { AuthService } from '../../core/services/auth.service';
 import { StatsSummary } from '../../shared/models/stats.model';
 import { Alert, AlertSeverity } from '../../shared/models/alert.model';
+import { PredictionStatus, SitePredictionSummary } from '../../shared/models/prediction.model';
 import { Card } from '../../shared/components/ui/card/card';
 import { Alert as EvAlert } from '../../shared/components/ui/alert/alert';
 import { Badge, BadgeTone } from '../../shared/components/ui/badge/badge';
@@ -27,11 +29,21 @@ const TON_PAR_SEVERITE: Record<AlertSeverity, BadgeTone> = {
   critical: 'critical',
 };
 
+// `error` n'a pas de précédent dans les fixtures ou l'API à ce jour, mais figure dans le
+// domaine du schéma backend (`ck_prediction_status`) : mieux vaut une couleur définie que
+// tomber sur `undefined` si ce statut apparaît un jour.
+const TON_PAR_STATUT_PREDICTION: Record<PredictionStatus, BadgeTone> = {
+  available: 'success',
+  insufficient_data: 'warning',
+  error: 'danger',
+};
+
 @Component({
   selector: 'app-dashboard',
   standalone: true,
   imports: [
     DecimalPipe,
+    DatePipe,
     RouterLink,
     ConsumptionGauge,
     SiteLoadChart,
@@ -47,31 +59,52 @@ const TON_PAR_SEVERITE: Record<AlertSeverity, BadgeTone> = {
 export class Dashboard implements OnInit {
   private statsService = inject(StatsService);
   private alertsService = inject(AlertsService);
+  private predictionsService = inject(PredictionsService);
   private auth = inject(AuthService);
   private router = inject(Router);
   private destroyRef = inject(DestroyRef);
 
   stats = signal<StatsSummary | null>(null);
   alerts = signal<Alert[]>([]);
-  error = signal<string | null>(null);
+  predictions = signal<SitePredictionSummary[]>([]);
+
+  // Un signal par flux, pas un seul `error` partagé : sinon le tick suivant de `timer` (stats)
+  // efface silencieusement un message d'échec des prévisions ou des alertes après 10s au plus,
+  // sans retry ni indication pour l'utilisateur que la section correspondante est restée vide.
+  statsError = signal<string | null>(null);
+  alertsError = signal<string | null>(null);
+  predictionsError = signal<string | null>(null);
 
   ngOnInit(): void {
     this.alertsService
       .getAlerts()
-      .pipe(catchError(() => this.reportUnavailable()))
+      .pipe(catchError(() => this.reportUnavailable(this.alertsError)))
-      .subscribe((alerts) => this.alerts.set(alerts));
+      .subscribe((alerts) => {
+        this.alertsError.set(null);
+        this.alerts.set(alerts);
+      });
+
+    // Les prévisions viennent d'un scoring hors ligne, pas d'un calcul à la demande : un seul
+    // chargement au démarrage suffit, pas besoin du rafraîchissement périodique de `stats`.
+    this.predictionsService
+      .getPredictions()
+      .pipe(catchError(() => this.reportUnavailable(this.predictionsError)))
+      .subscribe((summary) => {
+        this.predictionsError.set(null);
+        this.predictions.set(summary.sites);
+      });
 
     // Piège : le catchError porte sur l'observable interne. Sur le flux externe il
     // terminerait le timer, et le rafraîchissement ne repartirait jamais.
     timer(0, REFRESH_INTERVAL_MS)
       .pipe(
         switchMap(() =>
-          this.statsService.getSummary().pipe(catchError(() => this.reportUnavailable())),
+          this.statsService.getSummary().pipe(catchError(() => this.reportUnavailable(this.statsError))),
         ),
         takeUntilDestroyed(this.destroyRef),
       )
       .subscribe((stats) => {
-        this.error.set(null);
+        this.statsError.set(null);
         this.stats.set(stats);
       });
   }
@@ -80,6 +113,10 @@ export class Dashboard implements OnInit {
     return TON_PAR_SEVERITE[severity];
   }
 
+  badgeToneForPredictionStatus(status: PredictionStatus): BadgeTone {
+    return TON_PAR_STATUT_PREDICTION[status];
+  }
+
   onLogout(): void {
     this.auth.logout().subscribe({
       next: () => this.router.navigate(['/login']),
@@ -91,8 +128,8 @@ export class Dashboard implements OnInit {
     });
   }
 
-  private reportUnavailable(): Observable<never> {
+  private reportUnavailable(target: WritableSignal<string | null>): Observable<never> {
-    this.error.set(UNAVAILABLE_MESSAGE);
+    target.set(UNAVAILABLE_MESSAGE);
     return EMPTY;
   }
 }

apps/frontend/src/app/shared/models/prediction.model.ts

@@ -0,0 +1,24 @@
+export type PredictionStatus = 'available' | 'insufficient_data' | 'error';
+export type PredictionTargetMetric = 'consumption_kwh' | 'consumption_kw';
+
+export interface SitePrediction {
+  target_at: string;
+  target_metric: PredictionTargetMetric;
+  period_minutes: number | null;
+  predicted_value: number | null;
+  status: PredictionStatus;
+  failure_reason: string | null;
+  model_reference: string;
+  created_at: string;
+}
+
+export interface SitePredictionSummary {
+  site_id: string;
+  site_name: string;
+  prediction: SitePrediction | null;
+}
+
+export interface PredictionSummary {
+  timestamp: string;
+  sites: SitePredictionSummary[];
+}

docker-compose.yml

@@ -50,6 +50,12 @@ services:
       APP_SECRET_KEY: ${APP_SECRET_KEY:?}
       APP_CORS_ORIGINS: ${APP_CORS_ORIGINS:-http://localhost:4200}
       DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://${POSTGRES_USER}:${POSTGRES_PASSWORD}@db:5432/${POSTGRES_DB}
+
+      APP_MOCK_API_BASE_URL: ${APP_MOCK_API_BASE_URL:-https://api-mock.charlieandre.fr}
+      APP_MOCK_API_USERNAME: ${APP_MOCK_API_USERNAME:-}
+      APP_MOCK_API_PASSWORD: ${APP_MOCK_API_PASSWORD:-}
+      APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS: ${APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS:-10}
+
       APP_FRONTEND_RESET_PASSWORD_URL: ${APP_FRONTEND_RESET_PASSWORD_URL:-http://localhost:4200/reset-password}
       APP_SMTP_HOST: mailpit
       APP_SMTP_PORT: "1025"

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -74,10 +74,10 @@ collecteur ne vient le lire.
 
 | 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` et `readings` en lecture (endpoints → services → repositories → models) |
+| 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 (features par lags/moyennes glissantes, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../../ML-START.md). Scoring, endpoint et surveillance de dérive pas encore construits |
+| 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 |
 | Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager | `monitoring` | `Cible` | Rien, hors le `/metrics` exposé par l'API |
 | ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `Cible` | Rien |

docs/architecture/20-backend.md

@@ -12,10 +12,10 @@ Les quatre couches existent désormais, portées par l'authentification.
 
 ```mermaid
 flowchart TB
-  ep["endpoints<br/>health, auth, users, sites, alerts,<br/>recommendations, stats, sensors"]
+  ep["endpoints<br/>health, auth, users, sites, alerts,<br/>recommendations, stats, readings, sensors, predictions"]
   sc["schemas<br/>Pydantic"]
-  sv["services<br/>AuthService, UserService,<br/>SiteService, AlertService, RecommendationService,<br/>StatsService, SensorService"]
+  sv["services<br/>AuthService, UserService,<br/>SiteService, AlertService, RecommendationService,<br/>StatsService, ReadingService, SensorService, PredictionService"]
-  rp["repositories<br/>user, refresh_token,<br/>login_attempt, audit_log,<br/>site, alert, recommendation, reading"]
+  rp["repositories<br/>user, refresh_token,<br/>login_attempt, audit_log,<br/>site, alert, recommendation, reading, prediction"]
   md["models<br/>10 tables"]
   db[("PostgreSQL")]
 
@@ -149,6 +149,7 @@ Deux fichiers d'environnement, deux usages : `.env` à la racine alimente `docke
 | GET | `/api/v1/stats/summary` | Résume la consommation instantanée du parc. `lecteur` | 401, 403, 500 |
 | GET | `/api/v1/readings` | Historique des lectures, filtrable par `site_id`, fenêtre `start`/`end` (24h par défaut, 90 jours maximum) et paginé par `limit`/`offset`. `lecteur` | 400, 401, 403, 422, 500 |
 | GET | `/api/v1/sensors/status` | État de santé des capteurs par site, dérivé de la dernière lecture. `admin` | 401, 403, 500 |
+| GET | `/api/v1/predictions` | Dernière prévision de consommation par site, calculée hors ligne par le pipeline de scoring (`ml/`). `lecteur` | 401, 403, 500 |
 | GET | `/metrics` | Format Prometheus, hors du schéma. Jeton requis si `APP_METRICS_TOKEN` est posé | |
 | GET | `/docs`, `/redoc`, `/openapi.json` | Hors du schéma. Fermés en `staging` et en `prod` | |
 
@@ -163,7 +164,7 @@ le jeton à usage unique plutôt que dans un `Principal`.
 donc de modifier `ROUTES_PUBLIQUES` dans `tests/api/acces.py`.
 
 `GET /sites` et `GET /sites/{site_id}` sont la première route métier, et le gabarit repris pour
-`GET /alerts` puis pour les suivantes (`dataset`, `prediction`) : les quatre couches
+`GET /alerts` puis pour les suivantes (`dataset`) : les quatre couches
 `endpoints → services → repositories → models` y sont toutes présentes, sur des tables déjà créées
 par la révision Alembic `e6d2026091501`. Elles n'exigent que le rôle `lecteur`, contrairement aux
 routes d'administration qui exigent `admin`. `SiteRepository` lit par `AsyncSession.scalar()` (une
@@ -181,6 +182,18 @@ dernière `Reading` du site : un site connu sans lecture rend `200` avec tous le
 détaillé pour le frontend est dans
 [31-contrat-authentification.md](31-contrat-authentification.md).
 
+`GET /predictions` reprend ce même sous-gabarit « dernière valeur par site » (`SiteRepository` +
+`PredictionRepository`, un `SitePredictionSummaryResponse` par site plutôt qu'une table brute).
+Différence avec `stats`/`sensors` : `prediction` est une vraie table accumulée par un processus
+externe (`enervision_ml.score`, cf. `ml/README.md`), pas une valeur recalculée à la volée depuis
+`reading` à chaque appel. `PredictionRepository.latest_by_site()` isole donc un `DISTINCT ON
+(site_id)` ordonné par `target_at DESC` (couvert par l'index `ix_prediction_site_target`), le même
+mécanisme que `ReadingRepository.latest_by_site()`. Un site jamais scoré rend `prediction: null`
+plutôt qu'un statut inventé : le domaine `available`/`insufficient_data`/`error` de la contrainte
+`ck_prediction_status` n'a pas de valeur pour « pas encore de ligne ». L'API ne lance jamais
+LightGBM elle-même ; elle lit ce que le pipeline de scoring a déjà écrit, cf.
+[ML-START.md](../../ML-START.md) section 3.
+
 `GET /readings` reprend le même gabarit mais s'en écarte sur un point : `reading` est l'hypertable,
 donc la seule table métier pouvant porter des années d'historique, ce que `docs/architecture/
 owasp-traceabilite.md` documentait comme un risque ouvert (API4, aucune pagination plafonnée ni
@@ -194,6 +207,46 @@ par exemple `limit` hors bornes). Un datetime sans fuseau dans `start`/`end` est
 l'UTC plutôt que rejeté : le comparer tel quel à `reading.timestamp` (`timestamptz`) échouerait
 côté pilote, en `500` plutôt qu'un refus propre.
 
+### Détection d'alertes internes
+
+`AlertService` n'est plus lecture seule : `AlertService.detect()` compare les `reading` (et, pour
+le type `anomaly`, les `prediction`) des dernières 48h (`LOOKBACK`) à cinq règles et enregistre une
+ligne `alert` par déclenchement, avec `source="enervision"`. `metric`/`value`/`threshold` gardent
+leur sens dans chaque règle plutôt que d'être laissés à `null` par commodité :
+
+| `type` | Règle | `value` / `threshold` |
+|---|---|---|
+| `threshold` | `reading.consumption_kw` dépasse `site.capacity_kw` (site sans capacité déclarée : ignoré) | mesure / capacité du site |
+| `spike` | Variation relative ≥ 50% (`SPIKE_RELATIVE_THRESHOLD`) entre deux lectures consécutives du même site, ou redémarrage direct à une valeur positive depuis zéro (`critical`) | mesure actuelle / mesure précédente |
+| `anomaly` | Écart relatif ≥ 30% (`ANOMALY_RELATIVE_THRESHOLD`) entre `reading.consumption_kwh` et la `prediction` du même site dont `target_at == timestamp` | mesure réelle / valeur prédite |
+| `outage` | Aucune lecture depuis plus de 3h (`OUTAGE_THRESHOLD`, 3x la cadence horaire nominale), ou site jamais lu | `null` / `null` |
+| `sensor` | `reading.data_quality` ∈ `partial`/`degraded`/`critical` | `null` / `null` |
+
+La sévérité de chaque alerte (hors `sensor`, dérivée directement de `data_quality`) suit le même
+barème par ratio observé/seuil : `low` sous 1.2, `medium` sous 1.5, `high` sous 2.0, `critical`
+au-delà. `AlertRepository.create_many()` insère par lot avec `ON CONFLICT DO NOTHING` sur
+`uq_alert_source_reference`, et `source_alert_id` est construit de façon déterministe (règle +
+horodatage) : rejouer la détection sur une fenêtre déjà analysée ne duplique donc jamais une
+alerte.
+
+**Pièges de tri corrigés en revue** : `reading`/`prediction` n'ont pas d'unicité sur leur couple
+métier (`uq_reading_source` autorise deux `source` différentes au même `site_id`+`timestamp`,
+`prediction` n'a aucune contrainte sur `(site_id, target_at)`, chaque run de scoring gardant sa
+propre ligne). `ReadingRepository.list_since()`/`PredictionRepository.list_since()` départagent
+donc les égalités par `reading_id`/`prediction_id` croissant, comme le font déjà
+`latest_by_site()`/`latest_for_site()` sur les mêmes tables ; sans ce départage, l'ordre entre
+lignes à égalité n'est pas garanti d'un appel à l'autre, et `_detect_spike`/`_detect_anomaly`
+auraient pu comparer des lectures/choisir une prévision au hasard. `_detect_spike` ignore en plus
+explicitement les paires de lectures qui partagent le même horodatage (deux `source` pour un seul
+instant réel, pas une variation).
+
+Comme `enervision_ml.score`, la détection est un script lancé à la main, pas encore ordonnancé par
+Airflow : `uv run python -m app.detection.internal_alerts [--site-id ...] [--now ...]`, dans
+`apps/backend` puisque les règles s'appuient sur les repositories ORM de l'API plutôt que sur une
+connexion SQL directe (contrairement à `app/etl/historical_import.py`). Cette issue (#104)
+débloquait #38 (moteur de règles pour recommandations), dont la FK `alert_id` `NOT NULL` n'avait
+jusqu'ici rien à référencer côté `source="enervision"`.
+
 ### `/health/ready`
 
 Cette sonde porte une garde décrite dans l'[ADR 0001](../adr/0001-postgresql-timescaledb.md) : un
@@ -269,7 +322,7 @@ Les modèles de `app/schemas/errors.py` décrivent ce que les gestionnaires renv
 ### Ajouter une route métier
 
 Checklist pour toute nouvelle route sur le gabarit `sites`/`alerts`/`recommendations`/`stats`/
-`readings`/`sensors` (`dataset`, `prediction`) :
+`readings`/`sensors`/`predictions` (`dataset`) :
 
 1. Composer ses `responses=` depuis `app/api/openapi.py` : `REPONSES_LECTEUR`/`REPONSES_ADMIN`
    au niveau de l'`include_router()` du routeur, `REPONSE_VALIDATION` et les codes locaux

docs/architecture/30-frontend.md

@@ -13,24 +13,29 @@ Ce qui est en place :
 - `app.config.ts` fournit `provideBrowserGlobalErrorListeners()`, `provideRouter(routes)` et
   `provideHttpClient(withInterceptors([mockApiInterceptor]))`.
 - Une route `/dashboard` en composant différé, et une redirection depuis la racine.
-- `core/services` porte `StatsService` et `AlertsService`, `core/interceptors` l'intercepteur de
+- `core/services` porte `StatsService`, `AlertsService`, `PredictionsService`, `SitesService` et
-  fixtures, `features/dashboard` la page, `shared/components` la jauge de consommation et le
+  `AuthService`, `core/interceptors` l'intercepteur de fixtures et l'intercepteur d'authentification
+  (jeton porteur, rafraîchissement sur 401), `core/guards` la garde de route `authGuard`,
+  `features/dashboard` la page principale, `shared/components` la jauge de consommation et le
   graphique de charge par site, tous deux construits sur Chart.js.
+- Une authentification complète côté interface : connexion, mot de passe oublié/réinitialisation,
+  changement de mot de passe, garde de route sur `/dashboard` et `/sites`. Détail :
+  [31-contrat-authentification.md](31-contrat-authentification.md).
 - Un système de design partagé (`shared/components/ui/` : `ev-button`, `ev-card`, `ev-alert`,
   `ev-badge`, `ev-brand`, tokens CSS dans `styles/_tokens.scss`) que toute nouvelle page doit
   réutiliser plutôt que redéfinir ses propres styles. Détail :
   [32-design-systeme-frontend.md](32-design-systeme-frontend.md).
 - L'état vit dans des signaux, sans bibliothèque dédiée.
-- Vitest via le builder `@angular/build:unit-test`, couverture activée, sept fichiers de test.
+- Vitest via le builder `@angular/build:unit-test`, couverture activée.
 - Prettier configuré, parser `angular` pour les gabarits HTML.
 
 Ce qui n'existe pas encore :
 
-- **Aucun endpoint réel derrière l'écran.** `GET /api/v1/stats/summary` et `GET /api/v1/alerts`
+- **`stats`/`alerts` restent sur fixtures.** `GET /api/v1/stats/summary` et `GET /api/v1/alerts`
-  sont servis par l'intercepteur ; l'API expose `/health`, `/auth` et `/users`, rien d'autre.
+  sont servis par l'intercepteur de fixtures ; l'API expose bien ces routes désormais, mais rien
-- Aucune authentification côté interface : ni garde de route, ni intercepteur de jeton, alors que
+  ne bascule `useMockFixtures` à `false` en développement pour les consommer réellement.
-  les routes métier de l'API en exigent un. Voir
+  `GET /api/v1/predictions` fait exception : jamais mocké, branché sur l'API réelle depuis cette
-  [31-contrat-authentification.md](31-contrat-authentification.md).
+  PR (voir plus bas).
 - Aucun état de chargement : tant que la première réponse n'est pas arrivée, la page reste vide.
 - Aucun lint : ESLint n'est pas installé.
 
@@ -84,19 +89,19 @@ sequenceDiagram
 `mockApiInterceptor` n'intercepte que `/stats/summary` et `/alerts`, et seulement si
 `environment.useMockFixtures` est vrai. Le drapeau est à `true` en développement, à `false` en
 production : toute autre requête, et toutes les requêtes en production, suivent le chemin réel.
+`/predictions` est volontairement exclu de cette liste (contrairement à `stats`/`alerts`) : il
+suit toujours le chemin réel, comme `/auth/*` - en développement, ça veut dire qu'un jeton valide
+et un backend joignable sont nécessaires pour que la section prévisions du dashboard s'affiche.
 
 En développement, `proxy.conf.json` redirige tout `/api` vers `http://localhost:8000`. C'est ce
 qui évite le CORS sur le poste, et c'est pourquoi `environment.development.ts` se contente d'un
 `apiUrl` relatif, `/api/v1`.
 
-En production, il n'y a pas de proxy : `environment.ts` porte une URL absolue. Angular substitue
+En production, il n'y a pas de proxy, mais `environment.ts` porte lui aussi un `apiUrl` relatif
-le fichier via `fileReplacements`, et la configuration `production` est celle par défaut.
+(`/api/v1`) plutôt qu'une URL absolue : la dette qui pointait en dur sur
-
+`http://localhost:8000/api/v1` a été corrigée. Un build de production sert donc l'appel `/api/v1/...`
-**Dette connue.** `src/environments/environment.ts`, qui est la configuration de production,
+sur son propre origin, ce qui suppose qu'un ingress ou un reverse proxy route `/api` vers le
-pointe `http://localhost:8000/api/v1` en dur. La valeur est celle du poste de développement :
+backend une fois déployé — question toujours ouverte dans [10-infra.md](10-infra.md).
-telle quelle, un build de production ne joindra jamais l'API. À corriger avant le premier
-déploiement, en même temps que sera tranchée la question de l'ingress dans
-[10-infra.md](10-infra.md).
 
 ## Exécution
 
@@ -124,9 +129,10 @@ avec un service statique, il reste à écrire.
 ## Sécurité
 
 - Le frontend ne détient aucun secret : `environment.ts` ne porte qu'une URL.
-- L'authentification existe côté API mais pas côté interface : aucune garde de route, aucun
+- L'authentification existe des deux côtés désormais : `authGuard` protège `/dashboard` et
-  intercepteur de jeton. `core/guards` reste à créer, `core/interceptors` n'héberge aujourd'hui
+  `/sites`, `authInterceptor` pose le jeton porteur sur les requêtes sortantes et déclenche le
-  que les fixtures.
+  rafraîchissement sur 401. Détail complet dans
+  [31-contrat-authentification.md](31-contrat-authentification.md).
 
 ## Tests
 

docs/architecture/40-data.md

@@ -6,10 +6,14 @@ système qui en découle.
 
 ## Ce que couvre ce document
 
-**Dix tables applicatives existent** : quatre pour l'authentification, six pour les données
+**Douze tables applicatives existent** : six pour l'authentification et six pour les données
-d'énergie, dont l'hypertable `reading`. Les sections marquées `Fait` relèvent le code. Celles
+d'énergie, dont l'hypertable `reading`.
-marquées `Cible` décrivent ce qui n'est pas écrit, au premier rang desquelles la chaîne
+
-d'ingestion, les agrégats continus, la compression et la rétention.
+Les sections marquées `Fait` relèvent du code déjà implémenté. Les sections marquées `Cible`
+décrivent les éléments prévus mais pas encore réalisés.
+
+L'ingestion des deux sources de données du MVP est maintenant implémentée. L'orchestration
+Airflow, les agrégats continus, la compression et la rétention restent des cibles.
 
 ## Trois emplacements, trois rôles
 
@@ -35,8 +39,16 @@ Statut : `Fait`.
 - `db/init/100-extensions.sql` crée l'extension `timescaledb`.
 - `db/init/110-test-database.sql` crée `enervision_test`, dont le nom est attendu en dur par
   `apps/backend/tests/conftest.py`.
-- Cinq révisions Alembic. La première, `5353c0e4f094`, **ne crée aucune table** : elle
+- Six révisions Alembic sont actuellement appliquées.
-  établit `alembic_version` et refuse de s'appliquer si l'extension manque :
+- La première, `5353c0e4f094`, **ne crée aucune table** : elle établit `alembic_version`
+  et refuse de s'appliquer si l'extension TimescaleDB manque.
+- Les révisions suivantes créent les tables liées à l'authentification :
+  `app_user`, `login_attempt`, `audit_log` et `refresh_token`.
+- La révision `e6d2026091501` crée les six tables Data et déclare l'hypertable `reading`.
+- La révision `c0adab96238c` ajoute les tables `password_reset_attempt`
+  et `password_reset_token`.
+
+La garde de la première migration est :
 
 ```sql
 IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM pg_extension WHERE extname = 'timescaledb') THEN
@@ -47,37 +59,58 @@ END IF;
 Cette garde forme paire avec le 503 de `/api/v1/health/ready`. Un bootstrap sauté ne se voit pas
 au démarrage de l'API : ces deux gardes le rendent visible tôt, des deux côtés.
 
-Les trois suivantes créent les tables de l'authentification, décrites plus bas : `app_user`,
-puis `login_attempt` et `audit_log`, puis `refresh_token`. La cinquième, `e6d2026091501`, crée
-les six tables de données décrites en fin de document et déclare l'hypertable `reading`.
-
 ## Cycle de vie d'une mesure
 
-Statut : `Cible`, sauf l'hypertable `reading` qui existe. Ni l'ingestion, ni les agrégats
+Statut : `Partiellement fait`.
-continus, ni la compression, ni la rétention ne sont écrits.
+
+Les mécanismes d'ingestion sont maintenant implémentés pour les deux sources de données du MVP :
+
+- le dataset historique CSV/JSON avec `historical_import.py` ;
+- l'API Mock avec `mock_api_import.py`.
+
+Les traitements sont actuellement exécutables directement depuis le backend.
+
+L'orchestration avec Apache Airflow reste une cible, tout comme les agrégats continus,
+la compression et les politiques de rétention.
 
 ```mermaid
 flowchart LR
-  src["Source de mesures"] -.-> ing["Ingestion Airflow"]
+  csv["CSV + JSON"] --> hist["historical_import.py"]
-  ing -.-> hy[("Hypertable reading")]
+  mock["API Mock"] --> api["mock_api_import.py"]
+
+  hist --> hy[("Hypertable reading")]
+  api --> hy
+
+  airflow["Airflow"] -.-> hist
+  airflow -.-> api
+
   hy -.-> agg[("Agrégat continu")]
   hy -.-> comp["Compression"]
   hy -.-> ret["Rétention"]
-  agg -.-> api["API FastAPI"]
+
+  agg -.-> backend["API FastAPI"]
   agg -.-> graf["Grafana"]
 ```
 
-Les lectures de l'API et de Grafana visent l'agrégat continu, pas la table brute : c'est tout
+Les flèches pleines représentent les traitements actuellement implémentés.
-l'intérêt de TimescaleDB, et cela doit rester vrai quand les volumes augmenteront.
+
+Les flèches pointillées représentent les éléments encore prévus comme cibles.
+
+Les lectures futures de l'API et de Grafana visent l'agrégat continu plutôt que la table brute
+lorsque cette partie TimescaleDB sera mise en place.
 
 ## Tables d'authentification
 
-Statut : `Fait`. Elles ne sont pas des séries temporelles et n'ont donc rien à voir avec les
+Statut : `Fait`.
-hypertables ; elles vivent dans `apps/backend/alembic/`, qui porte le schéma exposé par l'API.
+
+Elles ne sont pas des séries temporelles et n'ont donc rien à voir avec les hypertables ;
+elles vivent dans `apps/backend/alembic/`, qui porte le schéma exposé par l'API.
 
 ```mermaid
 erDiagram
   APP_USER ||--o{ REFRESH_TOKEN : ouvre
+  APP_USER ||--o{ PASSWORD_RESET_TOKEN : recoit
+
   APP_USER {
     uuid id PK
     string email UK
@@ -88,6 +121,7 @@ erDiagram
     bool must_change_password
     timestamptz credentials_changed_at
   }
+
   REFRESH_TOKEN {
     uuid id PK
     uuid family_id
@@ -99,6 +133,7 @@ erDiagram
     text revoked_reason
     uuid replaced_by
   }
+
   LOGIN_ATTEMPT {
     bigint id PK
     timestamptz occurred_at
@@ -106,6 +141,7 @@ erDiagram
     inet client_ip
     text outcome
   }
+
   AUDIT_LOG {
     bigint id PK
     timestamptz occurred_at
@@ -114,31 +150,47 @@ erDiagram
     text action
     jsonb detail
   }
+
+  PASSWORD_RESET_ATTEMPT {
+    bigint id PK
+    timestamptz occurred_at
+    string email_tried
+    inet client_ip
+  }
+
+  PASSWORD_RESET_TOKEN {
+    uuid id PK
+    uuid user_id FK
+    bytea token_hash UK
+    timestamptz issued_at
+    timestamptz expires_at
+    timestamptz consumed_at
+    inet client_ip
+    text user_agent
+  }
 ```
 
-Quatre choix de modélisation portent une intention et se défendent seuls :
+Plusieurs choix de modélisation portent une intention précise :
 
 - **`app_user` et non `user`** : `user` est un mot réservé PostgreSQL, raccourci de
-  `CURRENT_USER`. Le nom rappelle en prime qu'il s'agit d'un compte applicatif, par opposition
+  `CURRENT_USER`. Le nom rappelle aussi qu'il s'agit d'un compte applicatif.
-  au rôle PostgreSQL qui portera le cantonnement de l'ETL.
+- **`credentials_changed_at`, une seule colonne**, couvre notamment le changement de mot de passe,
-- **`credentials_changed_at`, une seule colonne**, couvre le changement de mot de passe, le
+  le changement de rôle et la désactivation.
-  changement de rôle et la désactivation. Un compteur de version ne dirait rien à un humain qui
+- **`refresh_token.expires_at` est absolu et hérité** du prédécesseur à chaque rotation.
-  lit un audit.
+- **`audit_log.actor_id` n'a aucune clé étrangère** afin de conserver les informations d'audit
-- **`refresh_token.expires_at` est absolu et hérité** du prédécesseur à chaque rotation. S'il
+  même si l'entité d'origine évolue.
-  glissait, la promesse de sept jours serait fictive et une session active ne finirait jamais.
+- `password_reset_token` ne stocke que l'empreinte du jeton et jamais sa valeur directement.
-- **`audit_log.actor_id` n'a aucune clé étrangère**, et `actor_email` comme `actor_role` sont
+- `password_reset_attempt` est séparée de `audit_log`, car son volume peut être piloté
-  dénormalisés. Une contrainte `ON DELETE SET NULL` déclencherait un `UPDATE` que le déclencheur
+  par des demandes externes répétées.
-  d'ajout seul refuserait. Voir l'[ADR 0004](../adr/0004-journal-d-audit-en-ajout-seul.md).
 
-`audit_log` porte deux déclencheurs qui refusent `UPDATE`, `DELETE` et `TRUNCATE`. Elle n'est
+`audit_log` porte des déclencheurs qui refusent `UPDATE`, `DELETE` et `TRUNCATE`.
-donc **pas** une hypertable : une politique de rétention émettrait des `DELETE` qu'ils
+Elle n'est donc **pas** une hypertable.
-refuseraient. `login_attempt`, à l'inverse, est faite pour se purger, puisque son volume est
-piloté par l'attaquant.
 
 ## Gabarit de révision créant une hypertable
 
-Conforme à la règle de l'ADR 0001 : table et hypertable dans la même révision. La révision
+Conforme à la règle de l'ADR 0001 : table et hypertable dans la même révision.
-`e6d2026091501` en est l'exemple réel, réduit ici à l'essentiel.
+
+La révision `e6d2026091501` en est l'exemple réel, réduit ici à l'essentiel.
 
 ```python
 def upgrade() -> None:
@@ -182,24 +234,28 @@ colonne de temps : les index déclarés dans la révision le couvrent déjà.
 
 ## Questions ouvertes
 
-Elles relèvent du jalon J2, « valider le périmètre retenu ». Le schéma est livré : ce qui suit
+Elles portent maintenant principalement sur l'exploitation du schéma :
-porte sur son exploitation, plus sur sa forme.
 
-- **Quelle granularité** à l'ingestion : la seconde, la minute, le quart d'heure.
+- **Quelle granularité** conserver à long terme à l'ingestion : seconde, minute ou quart d'heure.
-- **Quels agrégats continus**, et sur quelles fenêtres.
+- **Quels agrégats continus** créer et sur quelles fenêtres.
-- **Quelle profondeur de rétention** en données brutes, et à partir de quand on compresse.
+- **Quelle profondeur de rétention** conserver en données brutes et à partir de quand compresser.
-- **Multi-tenant ou non** : un site appartient-il à un client, et faut-il cloisonner les lectures.
+- **Multi-tenant ou non** : un site appartient-il à un client et faut-il cloisonner les lectures.
 
 ## Modélisation détaillée des données
 
-Cette modélisation prend en compte les fichiers CSV historiques,
+Cette modélisation prend en compte :
-leurs métadonnées JSON et les données de l’API Mock.
+
-Elle comprend six tables, depuis le stockage des mesures
+- les fichiers CSV historiques ;
-jusqu’aux recommandations proposées à l’utilisateur.
+- leurs métadonnées JSON ;
+- les données de l'API Mock.
+
+Elle comprend six tables Data, depuis le stockage des mesures jusqu'aux recommandations proposées
+à l'utilisateur.
 
 ### Schéma de données
 
 Le diagramme ci-dessous présente les tables et leurs relations.
+
 La révision `e6d2026091501` les crée.
 
 ![Schéma de données EnerVision](images/EnerVision-schema-donnees.png)
@@ -208,21 +264,20 @@ La révision `e6d2026091501` les crée.
 
 ### Description des tables
 
-Chaque table remplit un rôle précis dans le traitement et l’exploitation
+Chaque table remplit un rôle précis dans le traitement et l'exploitation des données.
-des données.
 
 | Table | Rôle | Origine des informations |
 |---|---|---|
-| `dataset` | Identifier les jeux historiques, retrouver leurs fichiers et conserver leurs métadonnées | Archive CSV/JSON et informations ajoutées lors de l’import |
+| `dataset` | Identifier les jeux historiques, retrouver leurs fichiers et conserver leurs métadonnées | Archive CSV/JSON et informations ajoutées lors de l'import |
 | `site` | Regrouper les informations des sites : identifiant, nom, type et caractéristiques disponibles | CSV et API Mock `/api/v1/sites` |
 | `reading` | Stocker les mesures, leur provenance, leur qualité et les éventuelles valeurs imputées | CSV et API Mock `/current` et `/readings` |
-| `prediction` | Conserver les prévisions, leur période cible et la référence du modèle utilisé | Traitements ML d’EnerVision |
+| `prediction` | Conserver les prévisions, leur période cible et la référence du modèle utilisé | Traitements ML d'EnerVision |
 | `alert` | Enregistrer les alertes, leur type, leur gravité et leur message | API Mock `/alerts` et détections EnerVision |
-| `recommendation` | Proposer des actions et expliquer la règle qui les motive | Règles métier d’EnerVision |
+| `recommendation` | Proposer des actions et expliquer la règle qui les motive | Règles métier d'EnerVision |
 
-Les anomalies historiques décrites dans les JSON sont conservées
+Les anomalies historiques décrites dans les JSON sont conservées dans `dataset.metadata`.
-dans `dataset.metadata`. Elles servent à l’analyse des données
+
-et ne sont pas considérées comme des alertes actuelles.
+Elles servent à l'analyse des données et ne sont pas considérées comme des alertes actuelles.
 
 ### Relations entre les tables
 
@@ -232,15 +287,21 @@ et ne sont pas considérées comme des alertes actuelles.
 - Une alerte peut être associée à une prévision du même site.
 - Une alerte peut donner lieu à plusieurs recommandations.
 
-## Ingestion des données historiques
+# Ingestion des données historiques
 
-Le MVP EnerVision initialise les données énergétiques à partir du dataset fourni dans le cadre du projet.
+Statut : `Fait`.
 
-Le dataset de référence contient 122 647 mesures issues de 7 sites et couvre la période du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2024.
+Le MVP EnerVision initialise les données énergétiques à partir du dataset fourni dans le cadre
+du projet.
 
-Les fichiers sources CSV et JSON sont nécessaires uniquement pour l'initialisation des données. Ils ne sont pas versionnés dans Git et sont placés localement dans `data/raw/`.
+Le dataset de référence contient 122 647 mesures issues de 7 sites et couvre la période
+du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2024.
 
-### Architecture du flux
+Les fichiers sources CSV et JSON sont nécessaires uniquement pour l'initialisation des données.
+
+Ils ne sont pas versionnés dans Git et sont placés localement dans `data/raw/`.
+
+## Architecture du flux historique
 
 ```text
 Dataset CSV + métadonnées JSON
@@ -271,17 +332,26 @@ Dataset CSV + métadonnées JSON
 
 Le pipeline est développé en Python.
 
-Pandas est utilisé pour l'extraction, la validation et la préparation des données. SQLAlchemy Async assure le chargement transactionnel dans PostgreSQL/TimescaleDB.
+Pandas est utilisé pour l'extraction, la validation et la préparation des données.
+
+SQLAlchemy Async assure le chargement transactionnel dans PostgreSQL/TimescaleDB.
 
 Une empreinte SHA-256 permet d'identifier le dataset utilisé et d'assurer sa traçabilité.
 
-Les valeurs manquantes sont conservées pendant l'ingestion afin de préserver les données sources. Aucune imputation n'est réalisée à cette étape.
+Les valeurs manquantes sont conservées pendant l'ingestion afin de préserver les données sources.
+
+Aucune imputation n'est réalisée à cette étape.
 
 Le chargement des mesures est effectué par batches de 1 000 lignes.
 
-Les données provenant du dataset CSV sont identifiées par `source = "csv"` et associées à leur `dataset_id`.
+Les données provenant du dataset CSV sont identifiées par :
 
-### Résultats validés
+```text
+source = "csv"
+dataset_id = identifiant du dataset
+```
+
+## Résultats validés pour l'historique
 
 Le chargement de référence a permis d'obtenir :
 
@@ -290,14 +360,207 @@ Le chargement de référence a permis d'obtenir :
 - 122 647 mesures ;
 - 0 doublon détecté dans le dataset source.
 
-L'idempotence a également été vérifiée par une deuxième exécution du pipeline : aucune nouvelle mesure n'a été créée et le nombre de `reading` est resté à 122 647.
+L'idempotence a également été vérifiée par une deuxième exécution du pipeline :
+aucune nouvelle mesure n'a été créée et le nombre de `reading` est resté à 122 647.
 
-La procédure détaillée d'installation, d'exécution, de validation et de contrôle du pipeline est disponible dans `etl/README.md`.
+La procédure détaillée d'installation, d'exécution, de validation et de contrôle du pipeline
+est disponible dans `etl/README.md`.
 
-### Évolution prévue
+# Ingestion depuis l'API Mock
 
-L'étape suivante consiste à orchestrer les traitements Data avec Apache Airflow.
+Statut : `Fait`.
 
-L'orchestration réutilisera la logique ETL existante afin de séparer la logique de traitement de la planification, du suivi des exécutions et de la gestion des erreurs.
+La deuxième source du pipeline Data est l'API Mock EnerVision.
 
-Le pipeline servira ensuite de base à la préparation des données nécessaires au modèle de Machine Learning.
+Le traitement est implémenté dans :
+
+```text
+apps/backend/app/etl/mock_api_import.py
+```
+
+## Endpoints utilisés
+
+Le pipeline récupère les informations des sites depuis :
+
+```text
+GET /api/v1/sites
+```
+
+puis les mesures historiques simulées depuis :
+
+```text
+GET /api/v1/readings
+```
+
+Pour `/api/v1/readings`, les informations suivantes sont envoyées :
+
+```text
+site_id
+start_time
+end_time
+limit
+```
+
+Les paramètres de ligne de commande disponibles pour l'import sont :
+
+```text
+--start-time
+--end-time
+--limit
+--dry-run
+```
+
+## Flux d'ingestion API Mock
+
+```text
+        API Mock
+           |
+     +-----+------+
+     |            |
+     v            v
+   /sites      /readings
+     |            |
+     +-----+------+
+           |
+           v
+ mock_api_import.py
+           |
+           v
+ Transformation
+ + qualité data
+           |
+           v
+PostgreSQL / TimescaleDB
+     |          |
+     v          v
+   site       reading
+```
+
+Les informations des sites sont insérées ou mises à jour dans `site`.
+
+Les mesures sont enregistrées dans l'hypertable `reading` avec :
+
+```text
+source = "api_history"
+dataset_id = NULL
+```
+
+Les données provenant de l'API Mock ne sont donc pas associées à un enregistrement de la table
+`dataset`.
+
+La réponse source reçue depuis l'API est conservée dans :
+
+```text
+raw_data
+```
+
+## Qualité des données de l'API Mock
+
+Les valeurs `NULL` ne sont pas remplacées pendant l'ingestion.
+
+Les informations suivantes fournies par l'API sont conservées :
+
+```text
+data_quality
+null_reasons
+```
+
+Cette conservation permet de distinguer une valeur manquante d'une valeur réelle égale à zéro
+et de garder les informations liées aux éventuelles défaillances de capteurs.
+
+Aucune imputation n'est réalisée pendant cette phase :
+
+```text
+imputed_values = NULL
+imputation_method = NULL
+```
+
+## Validation de l'import API Mock
+
+Un scénario de validation a été exécuté pour les 7 sites sur la période :
+
+```text
+15/06/2024 12:00 UTC
+à
+15/06/2024 13:00 UTC
+```
+
+avec :
+
+```text
+limit = 60
+```
+
+Résultat :
+
+```text
+7 sites
+60 lectures par site
+420 lectures récupérées
+```
+
+Les données ont été chargées dans PostgreSQL/TimescaleDB puis contrôlées directement en base.
+
+Les contrôles ont confirmé :
+
+- `source = "api_history"` ;
+- `dataset_id = NULL` ;
+- la conservation des valeurs `NULL` ;
+- la conservation de `data_quality` ;
+- la conservation de `null_reasons` ;
+- la conservation de `raw_data`.
+
+L'idempotence a été vérifiée en rejouant le même import.
+
+Une mesure déjà présente n'est pas ajoutée une seconde fois.
+
+Les tests automatisés couvrent également :
+
+- la récupération des sites ;
+- les paramètres envoyés à `/api/v1/readings` ;
+- les réponses HTTP en erreur ;
+- le format de la réponse ;
+- la transformation des mesures ;
+- les valeurs manquantes ;
+- la qualité des données ;
+- la conservation des données sources ;
+- l'idempotence en base.
+
+# Évolution prévue
+
+La prochaine étape consiste à orchestrer les deux mécanismes d'ingestion avec Apache Airflow.
+
+```text
+CSV / JSON ----------------+
+                           |
+                           v
+                 +------------------+
+                 |     Airflow      |
+                 +------------------+
+                           |
+          +----------------+----------------+
+          |                                 |
+          v                                 v
+historical_import.py               mock_api_import.py
+          |                                 |
+          +----------------+----------------+
+                           |
+                           v
+                PostgreSQL / TimescaleDB
+```
+
+Airflow servira à :
+
+- planifier les traitements ;
+- définir leur ordre d'exécution ;
+- suivre leur état ;
+- gérer et remonter les erreurs ;
+- faciliter les exécutions récurrentes.
+
+Airflow ne remplacera pas la logique ETL déjà implémentée.
+
+Les scripts Python resteront responsables de l'extraction, de la validation, de la transformation
+et du chargement des données.
+
+Le pipeline servira ensuite de base à la préparation des données nécessaires au modèle
+de Machine Learning.

etl/README.md

@@ -2,9 +2,10 @@
 
 ## Objectif
 
-Le pipeline ETL EnerVision permet d'intégrer les données énergétiques historiques dans PostgreSQL/TimescaleDB.
+Le pipeline ETL EnerVision permet d'intégrer les données énergétiques dans PostgreSQL/TimescaleDB à partir de deux sources :
 
-Cette première étape du pipeline Data permet de charger le dataset fourni dans le cadre du projet, contenant les mesures énergétiques de 7 sites sur la période du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2024.
+- le dataset historique CSV/JSON fourni dans le cadre du projet ;
+- l'API Mock EnerVision.
 
 Le pipeline assure :
 
@@ -12,12 +13,15 @@ Le pipeline assure :
 - la validation de leur structure et de leur cohérence ;
 - la normalisation des données nécessaires au stockage ;
 - le suivi de la qualité des données ;
-- la traçabilité du dataset importé ;
+- la traçabilité des données importées ;
 - le chargement des données dans PostgreSQL/TimescaleDB ;
+- la conservation des valeurs manquantes et des informations de qualité ;
 - l'idempotence du chargement afin d'éviter la création de doublons.
 
 ## Données sources
 
+### Dataset historique
+
 Le dataset est fourni par le formateur dans le cadre du projet EnerVision.
 
 Il contient les deux fichiers suivants :
@@ -29,7 +33,7 @@ dataset_metadata.json
 
 Ces fichiers sont nécessaires une seule fois pour initialiser les données historiques de l'environnement.
 
-Ils ne sont pas versionnés dans Git. Chaque membre de l'équipe récupère manuellement une fois les fichiers fournis par le formateur et les place dans :
+Ils ne sont pas versionnés dans Git. Chaque membre de l'équipe récupère manuellement les fichiers fournis par le formateur et les place dans :
 
 ```text
 data/raw/
@@ -47,14 +51,26 @@ data/
 
 Le fichier `.gitkeep` est versionné afin de conserver le répertoire `data/raw/` dans Git. Les fichiers CSV et JSON sont ignorés par Git.
 
+### API Mock
+
+La deuxième source est l'API Mock EnerVision.
+
+Elle permet de récupérer :
+
+- les informations des sites avec `GET /api/v1/sites` ;
+- les mesures simulées avec `GET /api/v1/readings`.
+
+L'API Mock est utilisée pour compléter les données historiques avec des mesures simulées récupérées sur une période donnée.
+
 ## Technologies utilisées
 
 | Technologie | Utilisation |
 |---|---|
 | Python | Développement du pipeline ETL |
-| Pandas | Lecture, validation et transformation des données |
+| Pandas | Lecture, validation et transformation du dataset historique |
-| JSON | Lecture des métadonnées du dataset |
+| JSON | Lecture des métadonnées et conservation des données sources |
-| hashlib / SHA-256 | Identification, intégrité et traçabilité du dataset |
+| HTTPX | Appels HTTP asynchrones vers l'API Mock |
+| hashlib / SHA-256 | Identification, intégrité et traçabilité du dataset historique |
 | SQLAlchemy Async | Connexion et chargement asynchrone en base |
 | PostgreSQL | Stockage relationnel |
 | TimescaleDB | Stockage des séries temporelles énergétiques |
@@ -62,11 +78,14 @@ Le fichier `.gitkeep` est versionné afin de conserver le répertoire `data/raw/
 | Alembic | Gestion des migrations du schéma |
 | uv | Gestion et exécution de l'environnement Python |
 | Ruff | Contrôle de la qualité du code |
+| mypy | Vérification du typage |
 | Pytest | Tests automatisés |
 
-## Fonctionnement du pipeline
+# Import du dataset historique
 
-Le script principal d'import se trouve dans :
+## Fonctionnement du pipeline historique
+
+Le script d'import se trouve dans :
 
 ```text
 apps/backend/app/etl/historical_import.py
@@ -207,7 +226,7 @@ Valeurs manquantes identifiées :
 | `humidity_percent` | 3 423 |
 | `solar_irradiance_wm2` | 3 964 |
 
-## Exécution en dry-run
+## Exécution historique en dry-run
 
 Depuis le dossier :
 
@@ -227,7 +246,7 @@ uv run python -m app.etl.historical_import `
 
 Aucune donnée n'est écrite dans la base pendant cette exécution.
 
-## Chargement réel
+## Chargement historique réel
 
 Depuis `apps/backend/` :
 
@@ -249,7 +268,7 @@ Chargement : 2000/122647
 Chargement : 122647/122647
 ```
 
-## Résultats obtenus
+## Résultats obtenus pour le dataset historique
 
 Après le chargement initial, les contrôles en base ont confirmé :
 
@@ -266,7 +285,7 @@ Le premier import a créé :
 nouvelles lectures : 122647
 ```
 
-## Idempotence
+## Idempotence du dataset historique
 
 Le pipeline a été exécuté une deuxième fois avec exactement le même dataset afin de vérifier son idempotence.
 
@@ -280,7 +299,7 @@ nouvelles lectures : 0
 
 Une nouvelle exécution du même import ne crée donc pas de mesures supplémentaires pour le dataset testé.
 
-## Vérifications SQL
+## Vérifications SQL du dataset historique
 
 Depuis la racine du projet, vérifier le nombre d'enregistrements avec :
 
@@ -302,21 +321,213 @@ Vérifier la source des mesures avec :
 docker compose exec db psql -U enervision -d enervision -c "SELECT source, COUNT(*) FROM reading GROUP BY source ORDER BY source;"
 ```
 
-Résultat attendu :
+Résultat attendu pour le dataset historique :
 
 ```text
 csv | 122647
 ```
 
-## Tests et qualité
+# Import depuis l'API Mock
 
-Les tests automatisés du pipeline sont situés dans :
+## Fonctionnement
+
+Le script d'import de l'API Mock se trouve dans :
+
+```text
+apps/backend/app/etl/mock_api_import.py
+```
+
+Le flux est le suivant :
+
+```text
+        API Mock
+           |
+     +-----+------+
+     |            |
+     v            v
+   /sites      /readings
+     |            |
+     +-----+------+
+           |
+           v
+ mock_api_import.py
+           |
+           v
+ Transformation
+ + qualité data
+           |
+           v
+PostgreSQL / TimescaleDB
+     |          |
+     v          v
+   site       reading
+```
+
+Le pipeline commence par récupérer les sites avec :
+
+```text
+GET /api/v1/sites
+```
+
+Il récupère ensuite les mesures de chaque site avec :
+
+```text
+GET /api/v1/readings
+```
+
+Les paramètres envoyés à `/api/v1/readings` sont :
+
+```text
+site_id
+start_time
+end_time
+limit
+```
+
+Le paramètre `limit` doit être compris entre 1 et 1000.
+
+## Configuration de l'API Mock
+
+La connexion à l'API Mock est configurée avec les variables d'environnement suivantes :
+
+```text
+APP_MOCK_API_BASE_URL
+APP_MOCK_API_USERNAME
+APP_MOCK_API_PASSWORD
+APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS
+```
+
+Les identifiants réels ne sont pas versionnés dans Git.
+
+Les fichiers `.env.example` indiquent uniquement les variables nécessaires à l'exécution.
+
+## Transformation des mesures API
+
+Les mesures provenant de l'API Mock sont enregistrées dans `reading` avec :
+
+```text
+source = "api_history"
+dataset_id = NULL
+```
+
+Les mesures provenant de l'API ne sont donc pas rattachées à un dataset historique.
+
+Le timestamp reçu depuis l'API est converti en `datetime` avec timezone avant le chargement.
+
+La réponse source est conservée dans :
+
+```text
+raw_data
+```
+
+afin de préserver la donnée reçue et faciliter la traçabilité.
+
+## Qualité des données API
+
+Les valeurs `NULL` fournies par l'API sont conservées telles quelles.
+
+Une valeur manquante n'est pas transformée en zéro et la mesure n'est pas supprimée.
+
+Le pipeline conserve également :
+
+```text
+data_quality
+null_reasons
+```
+
+Les niveaux de qualité possibles sont :
+
+```text
+good
+partial
+degraded
+critical
+```
+
+Aucune imputation n'est réalisée pendant l'ingestion :
+
+```text
+imputed_values = NULL
+imputation_method = NULL
+```
+
+Cette stratégie permet de distinguer une véritable valeur nulle ou manquante d'une consommation égale à zéro et de conserver les informations liées aux défaillances de capteurs.
+
+## Dry-run de l'API Mock
+
+Le mode `--dry-run` permet de tester la connexion, la récupération des sites et la récupération des mesures sans écrire dans PostgreSQL.
+
+Depuis `apps/backend/` :
+
+```powershell
+uv run python -m app.etl.mock_api_import `
+  --start-time "2024-06-15T12:00:00" `
+  --end-time "2024-06-15T13:00:00" `
+  --limit 60 `
+  --dry-run
+```
+
+## Chargement réel depuis l'API Mock
+
+Depuis `apps/backend/` :
+
+```powershell
+uv run python -m app.etl.mock_api_import `
+  --start-time "2024-06-15T12:00:00" `
+  --end-time "2024-06-15T13:00:00" `
+  --limit 60
+```
+
+## Résultat validé pour l'API Mock
+
+Le scénario de validation utilisé couvre la période :
+
+```text
+15/06/2024 12:00 UTC
+à
+15/06/2024 13:00 UTC
+```
+
+avec une limite de 60 lectures par site.
+
+Résultat obtenu :
+
+```text
+sites récupérés       : 7
+lectures par site     : 60
+lectures récupérées   : 420
+source                : api_history
+dataset_id            : NULL
+```
+
+Les contrôles effectués directement dans PostgreSQL/TimescaleDB ont confirmé :
+
+- l'enregistrement des mesures dans `reading` ;
+- la présence des 7 sites ;
+- `source = "api_history"` ;
+- `dataset_id = NULL` ;
+- la conservation des valeurs `NULL` ;
+- la conservation de `data_quality` ;
+- la conservation de `null_reasons` ;
+- la conservation de la donnée source dans `raw_data`.
+
+## Idempotence de l'import API Mock
+
+Le même import a été exécuté plusieurs fois afin de vérifier qu'une mesure déjà présente n'est pas créée une seconde fois.
+
+L'idempotence repose sur la contrainte d'unicité de la table `reading` et sur la gestion des conflits lors de l'insertion.
+
+Un test d'intégration automatisé vérifie également ce comportement.
+
+# Tests et qualité
+
+Les tests automatisés des pipelines ETL sont situés dans :
 
 ```text
 apps/backend/tests/etl/
 ```
 
-Ils couvrent notamment :
+Les tests de l'import historique couvrent notamment :
 
 - la validation du dataset ;
 - les colonnes obligatoires ;
@@ -328,22 +539,96 @@ Ils couvrent notamment :
 - la construction des mesures destinées à la BDD ;
 - le respect des contraintes du modèle de données.
 
+Les tests de l'import API Mock couvrent notamment :
+
+- la récupération des sites ;
+- l'appel à `/api/v1/readings` ;
+- les paramètres `site_id`, `start_time`, `end_time` et `limit` ;
+- la gestion des erreurs HTTP ;
+- la validation du format de la réponse ;
+- la transformation des mesures ;
+- la conservation des valeurs `NULL` ;
+- la conservation de `data_quality` et `null_reasons` ;
+- `source = "api_history"` ;
+- `dataset_id = NULL` ;
+- la conservation de `raw_data` ;
+- l'idempotence du chargement.
+
 Exécuter les tests ETL :
 
 ```powershell
 uv run pytest tests\etl -v
 ```
 
+Exécuter les tests unitaires de l'import API Mock :
+
+```powershell
+uv run pytest tests\etl\test_mock_api_import.py -v
+```
+
+Exécuter le test d'intégration de l'import API Mock :
+
+```powershell
+uv run pytest tests\etl\test_mock_api_import.py -m integration -v
+```
+
 Contrôler la qualité du code :
 
 ```powershell
 uv run ruff check app\etl tests\etl
 ```
 
-## Suite du pipeline Data
+Contrôler le typage :
 
-L'import historique constitue la première brique du pipeline Data EnerVision.
+```powershell
+uv run mypy app
+```
 
-La prochaine étape consiste à orchestrer les traitements ETL avec Apache Airflow, puis à préparer les données nécessaires à l'entraînement du modèle de Machine Learning.
+Exécuter la suite complète avec le seuil de couverture :
 
-Airflow sera utilisé comme orchestrateur des traitements existants et ne remplacera pas la logique métier déjà implémentée dans le pipeline ETL.
+```powershell
+uv run pytest --cov-fail-under=85
+```
+
+Lors de la validation de l'import API Mock :
+
+```text
+8 tests unitaires passés
+1 test d'intégration passé
+```
+
+La suite backend complète a également été validée avec une couverture supérieure au seuil de 85 %.
+
+# Suite du pipeline Data
+
+Deux sources de données sont maintenant prises en charge :
+
+```text
+Dataset CSV/JSON
+      |
+      v
+historical_import.py
+      |
+      +-----------------+
+                        |
+                        v
+             PostgreSQL / TimescaleDB
+                        ^
+                        |
+      +-----------------+
+      |
+mock_api_import.py
+      ^
+      |
+   API Mock
+```
+
+La logique d'extraction, de transformation et de chargement est donc disponible pour les deux sources de données du MVP.
+
+La prochaine étape consiste à orchestrer ces traitements avec Apache Airflow.
+
+Airflow permettra de planifier les traitements, gérer leur ordre d'exécution, suivre leur état et remonter les erreurs.
+
+Airflow ne remplacera pas la logique ETL Python existante. Les scripts actuels resteront responsables de l'extraction, de la validation, de la transformation et du chargement.
+
+Le pipeline Data servira ensuite à préparer les données nécessaires au modèle de Machine Learning.

ml/README.md

@@ -57,6 +57,46 @@ validation. La coupure est **chronologique**, jamais un tirage aleatoire de lign
 aleatoire laisserait des lignes de validation "voir" des lignes d'entrainement via leurs
 lags/moyennes glissantes, une fuite qui masquerait un surapprentissage.
 
+## Scoring
+
+```bash
+uv run python -m enervision_ml.score --csv data/all_sites_combined.csv
+# ou, une fois la base peuplee et ML_DATABASE_URL positionnee :
+uv run python -m enervision_ml.score
+```
+
+Calcule, pour chaque site (ou un seul avec `--site-id`), la consommation prevue de l'heure suivant
+sa derniere lecture connue, et ecrit une ligne dans `prediction`. Etapes, cf. `ML-START.md`
+section 2 :
+
+1. Lit une fenetre recente de `reading`+`site` (21 jours par defaut, une marge au-dessus des 168h
+   necessaires au lag hebdomadaire) plutot que tout l'historique -- le meme piege que celui deja
+   corrige sur `GET /readings` (fenetre non plafonnee sur une hypertable).
+2. Ajoute une ligne "future" par site (l'heure suivante) et calcule ses features avec
+   `enervision_ml.features.build_features`, **exactement** la meme fonction qu'a l'entrainement.
+3. Si le lag de 168h est absent (moins d'une semaine d'historique pour ce site) : ecrit
+   `status="insufficient_data"` directement, sans jamais appeler LightGBM.
+4. Sinon : appelle `booster.predict(...)` et ecrit `status="available"` avec la valeur predite.
+
+`--model` pointe vers le fichier entraine (`models/lightgbm-consumption.txt` par defaut).
+`model_reference` en base est le hache SHA-256 (tronque) du fichier modele, pas son nom de
+fichier : `train.py` reecrit toujours le meme chemin a chaque entrainement, donc le nom seul ne
+distinguerait pas deux versions du modele.
+
+En mode `--csv`, rien n'est ecrit en base : c'est un instantane historique fige (l'heure "future"
+calculee a partir de la fin du CSV n'existe dans aucune base reelle), utile pour valider le
+pipeline sans base joignable.
+
+**Limite assumee** : la feature `is_working_hours` de la ligne future est recopiee depuis la
+derniere lecture reelle, pas recalculee -- il n'existe aucune regle horaire ouvrable dans ce
+depot (elle vit dans le generateur du jeu de donnees d'origine). L'approximation n'est fausse
+qu'aux heures de bascule ouverture/fermeture, sur une seule feature parmi une dizaine, pour une
+prevision a un seul pas.
+
+`prediction` n'a pas de contrainte d'unicite sur `(site_id, target_at)` : chaque run de scoring
+insere une nouvelle ligne plutot que d'ecraser la precedente, pour garder une trace de chaque
+prevision (utile plus tard pour comparer prevision et realise, surveillance de derive #44/#45).
+
 ## Commandes
 
 ```bash
@@ -81,8 +121,14 @@ environnement de developpement pour le moment.
 ## Piege a connaitre
 
 `enervision_ml.features.build_features` est **le seul endroit** qui doit construire les features
-du modele, a l'entrainement comme au futur scoring (service #37, pas encore construit). Si les
+du modele, a l'entrainement comme au scoring (`enervision_ml.score`). Si les deux divergent meme
-deux divergent meme legerement (une fenetre de moyenne glissante calculee differemment, par
+legerement (une fenetre de moyenne glissante calculee differemment, par exemple), le modele
-exemple), le modele recoit en production des features qui ne ressemblent plus a ce qu'il a
+recoit en production des features qui ne ressemblent plus a ce qu'il a appris, et ses predictions
-appris, et ses predictions deviennent silencieusement mauvaises sans qu'aucune erreur ne se
+deviennent silencieusement mauvaises sans qu'aucune erreur ne se declenche. Ne jamais reecrire
-declenche. Ne jamais reecrire cette logique ailleurs : importer `enervision_ml.features`.
+cette logique ailleurs : importer `enervision_ml.features`.
+
+## Et cote API ?
+
+`GET /api/v1/predictions` (backend, `apps/backend`) lit ce que `enervision_ml.score` a ecrit dans
+`prediction` -- la derniere prevision par site, jamais un recalcul a la volee. FastAPI ne fait
+jamais tourner LightGBM lui-meme, cf. `ML-START.md` section 3.

ml/enervision_ml/data.py

@@ -16,6 +16,7 @@ Deux chemins, qui doivent produire le meme schema de sortie (colonnes `site_id`,
   colonne est renvoyee a `NaN`, que LightGBM gere nativement comme valeur manquante.
 """
 
+from datetime import datetime
 from pathlib import Path
 
 import pandas as pd
@@ -34,6 +35,14 @@ OUTPUT_COLUMNS = [
     "capacity_kw",
 ]
 
+NUMERIC_COLUMNS = [
+    "consumption_kwh",
+    "temperature_celsius",
+    "humidity_percent",
+    "solar_irradiance_wm2",
+    "capacity_kw",
+]
+
 _READING_QUERY = text(
     """
     SELECT
@@ -53,10 +62,43 @@ _READING_QUERY = text(
 )
 
 
+_RECENT_READING_QUERY = text(
+    """
+    SELECT
+        r.site_id,
+        r.timestamp,
+        r.consumption_kwh,
+        r.temperature_celsius,
+        r.humidity_percent,
+        r.solar_irradiance_wm2,
+        r.is_working_hours,
+        s.site_type,
+        s.capacity_kw
+    FROM reading r
+    JOIN site s ON s.site_id = r.site_id
+    WHERE r.timestamp >= :since
+    ORDER BY r.site_id, r.timestamp
+    """
+)
+
+
 def load_from_database(connection: Connectable) -> pd.DataFrame:
-    """Lit l'historique complet `reading` + `site` depuis PostgreSQL."""
+    """Lit l'historique complet `reading` + `site` depuis PostgreSQL. Entrainement seulement :
+    le scoring n'a besoin que d'une fenetre recente, cf. `load_recent_from_database`.
+    """
     frame = pd.read_sql(_READING_QUERY, connection)
-    return frame[OUTPUT_COLUMNS]
+    return _typer(frame[OUTPUT_COLUMNS])
+
+
+def load_recent_from_database(connection: Connectable, *, since: datetime) -> pd.DataFrame:
+    """Lit `reading` + `site` depuis `since` seulement, pour le scoring.
+
+    Piege evite : un `SELECT` sans borne sur l'hypertable complete juste pour scorer le prochain
+    pas horaire serait la meme erreur que celle corrigee sur `GET /readings` (fenetre non
+    plafonnee sur une table pouvant porter des annees d'historique).
+    """
+    frame = pd.read_sql(_RECENT_READING_QUERY, connection, params={"since": since})
+    return _typer(frame[OUTPUT_COLUMNS])
 
 
 def load_from_csv(csv_path: Path) -> pd.DataFrame:
@@ -65,4 +107,25 @@ def load_from_csv(csv_path: Path) -> pd.DataFrame:
     frame["capacity_kw"] = float("nan")
     frame["is_working_hours"] = frame["is_working_hours"].astype(bool)
 
-    return frame[OUTPUT_COLUMNS]
+    return _typer(frame[OUTPUT_COLUMNS])
+
+
+def _typer(frame: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    """Force le typage numerique attendu par LightGBM.
+
+    Piege reel, pas theorique : `site.capacity_kw` n'est peuple par aucun pipeline d'ingestion
+    aujourd'hui (`historical_import.py` ne pose que `site_type`/`site_name`). Une colonne
+    entierement `NULL` revient de `pd.read_sql` en dtype `object` plutot que `float64`, ce que
+    LightGBM refuse ("pandas dtypes must be int, float or bool"). `pd.to_numeric` corrige aussi
+    n'importe quelle autre colonne mesuree entierement absente sur une fenetre de scoring, pas
+    seulement `capacity_kw`.
+
+    Piege additionnel : `NUMERIC_COLUMNS` inclut `consumption_kwh`, la cible du modele, pas
+    seulement des variables explicatives. Une valeur non numerique y devient donc silencieusement
+    `NaN` aussi bien a l'entrainement (ou `train.py` l'exclura ensuite via son `dropna`) qu'au
+    scoring -- ce n'est pas un effet de bord limite aux colonnes mesurees.
+    """
+    typee = frame.copy()
+    for colonne in NUMERIC_COLUMNS:
+        typee[colonne] = pd.to_numeric(typee[colonne], errors="coerce")
+    return typee

ml/enervision_ml/score.py

@@ -0,0 +1,318 @@
+"""Scoring du modele LightGBM : calcule et enregistre la consommation prevue du prochain pas
+horaire, par site.
+
+CLI autonome, sur le meme gabarit que `enervision_ml.train` et
+`apps/backend/app/etl/historical_import.py`. Cf. `docs/ML-START.md`, section 2.
+
+    uv run python -m enervision_ml.score --csv ../ml/data/all_sites_combined.csv
+    uv run python -m enervision_ml.score  # lit ML_DATABASE_URL, ecrit dans `prediction`
+
+Reutilise `enervision_ml.features.build_features` tel quel (jamais reecrit) : c'est la garantie
+contre le train/serve skew documentee dans ce module.
+"""
+
+import argparse
+import hashlib
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+from pathlib import Path
+from typing import Any, cast
+
+import lightgbm as lgb
+import pandas as pd
+from sqlalchemy import create_engine, text
+from sqlalchemy.engine import Connection
+
+from enervision_ml import config
+from enervision_ml.data import load_from_csv, load_recent_from_database
+from enervision_ml.features import TARGET_COLUMN, WEATHER_COLUMNS, build_features, feature_columns
+
+# Marge au-dessus des 168h necessaires au lag hebdomadaire, pour absorber les trous de mesure.
+LOOKBACK = timedelta(days=21)
+
+# Au-dela de ce seuil, la derniere lecture d'un site est trop vieille pour que "l'heure
+# suivante" ait un sens operationnel : ce n'est plus une prevision a un pas, c'est un site dont
+# l'ingestion s'est probablement arretee. Sans cette borne, `build_scoring_frame` produirait
+# quand meme un `target_at` (derniere lecture + 1h), et rien en aval (ni l'API, ni le dashboard)
+# ne distingue une prevision fraiche d'une prevision vieille de plusieurs jours.
+MAX_STALENESS = timedelta(hours=24)
+
+TARGET_METRIC = "consumption_kwh"
+PERIOD_MINUTES = 60
+LAG_168H_COLUMN = f"{TARGET_COLUMN}_lag_168h"
+INSUFFICIENT_DATA_REASON = (
+    "Historique insuffisant : moins de 168h de consumption_kwh disponibles pour ce site."
+)
+
+
+def _stale_reason(age: pd.Timedelta) -> str:
+    return (
+        f"Dernière lecture vieille de {age.total_seconds() / 3600:.0f}h "
+        f"(seuil {MAX_STALENESS.total_seconds() / 3600:.0f}h) : ingestion probablement "
+        "arrêtée pour ce site."
+    )
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class ScoredSite:
+    site_id: str
+    target_at: datetime
+    status: str
+    predicted_value: float | None
+    failure_reason: str | None
+
+
+def model_reference(model_path: Path) -> str:
+    """Identifiant stable du modele utilise, insensible au fait que `train.py` reecrive
+    toujours le meme nom de fichier a chaque entrainement (pas de versioning par nom, cf.
+    `ml/README.md`)."""
+    empreinte = hashlib.sha256(model_path.read_bytes()).hexdigest()
+    return f"lightgbm-{empreinte[:12]}"
+
+
+def build_scoring_frame(recent: pd.DataFrame, *, site_id: str | None = None) -> pd.DataFrame:
+    """Ajoute une ligne future (l'heure suivant la derniere lecture connue) par site, et calcule
+    ses features par `build_features` -- exactement comme a l'entrainement, seule la cible de
+    cette ligne est inconnue.
+
+    Piege assume : `is_working_hours` de la ligne future est copie de la derniere lecture reelle,
+    pas recalcule. Il n'existe aucune regle horaire ouvrable dans ce depot (elle vit dans le
+    generateur du jeu de donnees d'origine, hors de ce code) ; l'approximation n'est fausse
+    qu'aux heures de bascule (ouverture/fermeture), sur une seule feature parmi une dizaine, pour
+    une prevision a un pas seulement.
+    """
+    travail = recent if site_id is None else recent[recent["site_id"] == site_id]
+    if travail.empty:
+        return build_features(travail)
+
+    dernieres = (
+        travail.sort_values("timestamp").groupby("site_id", as_index=False, sort=False).tail(1)
+    ).copy()
+    dernieres["timestamp"] = dernieres["timestamp"] + pd.Timedelta(hours=1)
+    dernieres[TARGET_COLUMN] = float("nan")
+    # Meteo future inconnue (cf. piege documente dans `enervision_ml.features.build_features`) :
+    # laisser `NaN` ici n'a aucun effet sur les features utilisees, qui ne prennent la meteo que
+    # decalee.
+    for colonne in WEATHER_COLUMNS:
+        dernieres[colonne] = float("nan")
+
+    etendu = pd.concat([travail, dernieres], ignore_index=True)
+    features = build_features(etendu)
+    return features.groupby("site_id", as_index=False, sort=False).tail(1).reset_index(drop=True)
+
+
+def score(
+    booster: lgb.Booster, scoring_frame: pd.DataFrame, *, instant: datetime
+) -> list[ScoredSite]:
+    resultats: list[ScoredSite] = []
+
+    # `timestamp` de la ligne de scoring vaut derniere lecture + 1h (cf. `build_scoring_frame`) :
+    # on en deduit l'age de cette derniere lecture par rapport a `instant`.
+    travail = scoring_frame.copy()
+    travail["_age"] = instant - (travail["timestamp"] - pd.Timedelta(hours=1))
+
+    perimes = travail[travail["_age"] > MAX_STALENESS]
+    for enregistrement in _records(perimes):
+        resultats.append(
+            ScoredSite(
+                site_id=enregistrement["site_id"],
+                target_at=enregistrement["timestamp"].to_pydatetime(),
+                status="insufficient_data",
+                predicted_value=None,
+                failure_reason=_stale_reason(enregistrement["_age"]),
+            )
+        )
+
+    a_jour = travail[travail["_age"] <= MAX_STALENESS]
+
+    insuffisants = a_jour[a_jour[LAG_168H_COLUMN].isna()]
+    for enregistrement in _records(insuffisants):
+        resultats.append(
+            ScoredSite(
+                site_id=enregistrement["site_id"],
+                target_at=enregistrement["timestamp"].to_pydatetime(),
+                status="insufficient_data",
+                predicted_value=None,
+                failure_reason=INSUFFICIENT_DATA_REASON,
+            )
+        )
+
+    suffisants = a_jour[a_jour[LAG_168H_COLUMN].notna()]
+    if not suffisants.empty:
+        typee = suffisants.copy()
+        typee["site_type"] = typee["site_type"].astype("category")
+        predictions = booster.predict(typee[feature_columns()])
+        for enregistrement, valeur in zip(_records(suffisants), predictions, strict=True):
+            resultats.append(
+                ScoredSite(
+                    site_id=enregistrement["site_id"],
+                    target_at=enregistrement["timestamp"].to_pydatetime(),
+                    status="available",
+                    predicted_value=float(valeur),
+                    failure_reason=None,
+                )
+            )
+
+    return resultats
+
+
+def _records(frame: pd.DataFrame) -> list[dict[str, Any]]:
+    return cast(list[dict[str, Any]], frame.to_dict(orient="records"))
+
+
+_INSERT_PREDICTION = text(
+    """
+    INSERT INTO prediction (
+        site_id, target_at, target_metric, period_minutes,
+        predicted_value, model_reference, status, failure_reason
+    ) VALUES (
+        :site_id, :target_at, :target_metric, :period_minutes,
+        :predicted_value, :model_reference, :status, :failure_reason
+    )
+    """
+)
+
+
+def write_predictions(
+    connection: Connection, resultats: list[ScoredSite], *, reference: str
+) -> None:
+    """Ecrit une ligne par site score. Insertion seule, jamais de mise a jour : `prediction`
+    n'a pas de contrainte d'unicite sur `(site_id, target_at)`, chaque run garde sa propre trace
+    plutot que d'ecraser la precedente -- utile plus tard pour comparer prevision et realise
+    (surveillance de derive, #44/#45)."""
+    if not resultats:
+        return
+
+    lignes = [
+        {
+            "site_id": r.site_id,
+            "target_at": r.target_at,
+            "target_metric": TARGET_METRIC,
+            "period_minutes": PERIOD_MINUTES,
+            "predicted_value": r.predicted_value,
+            "model_reference": reference,
+            "status": r.status,
+            "failure_reason": r.failure_reason,
+        }
+        for r in resultats
+    ]
+    connection.execute(_INSERT_PREDICTION, lignes)
+
+
+def _load_recent_from_csv(csv_path: Path, *, now: datetime | None) -> tuple[pd.DataFrame, datetime]:
+    brute = load_from_csv(csv_path)
+    instant = now or (
+        brute["timestamp"].max().to_pydatetime() if not brute.empty else datetime.now(UTC)
+    )
+    return brute[brute["timestamp"] >= instant - LOOKBACK], instant
+
+
+def _score_frame(
+    recent: pd.DataFrame, *, model_path: Path, site_id: str | None, instant: datetime
+) -> list[ScoredSite]:
+    scoring_frame = build_scoring_frame(recent, site_id=site_id)
+    if scoring_frame.empty:
+        return []
+
+    booster = lgb.Booster(model_file=str(model_path))
+    return score(booster, scoring_frame, instant=instant)
+
+
+def run_scoring(
+    *,
+    model_path: Path,
+    csv_path: Path | None = None,
+    site_id: str | None = None,
+    now: datetime | None = None,
+) -> list[ScoredSite]:
+    """Score le prochain pas horaire par site et l'ecrit dans `prediction`.
+
+    En mode `--csv`, rien n'est ecrit : c'est un instantane historique fige (l'heure "future"
+    calculee n'existe dans aucune base reelle), utile pour valider le pipeline sans base
+    joignable, cf. `ml/README.md`. `site_id` n'est filtre qu'une fois, dans
+    `build_scoring_frame` : le filtrer aussi ici serait redondant.
+    """
+    if csv_path is not None:
+        recent, instant = _load_recent_from_csv(csv_path, now=now)
+        return _score_frame(recent, model_path=model_path, site_id=site_id, instant=instant)
+
+    # Un seul engine pour la lecture et l'ecriture de ce run, plutot qu'un par etape.
+    engine = create_engine(config.database_url())
+    try:
+        instant = now or datetime.now(UTC)
+        recent = load_recent_from_database(engine, since=instant - LOOKBACK)
+        resultats = _score_frame(recent, model_path=model_path, site_id=site_id, instant=instant)
+
+        reference = model_reference(model_path)
+        with engine.begin() as connection:
+            write_predictions(connection, resultats, reference=reference)
+
+        return resultats
+    finally:
+        engine.dispose()
+
+
+def parse_args() -> argparse.Namespace:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Scoring du modele LightGBM EnerVision")
+
+    parser.add_argument(
+        "--model",
+        type=Path,
+        default=Path("models/lightgbm-consumption.txt"),
+        help="Chemin du modele entraine. Defaut : models/lightgbm-consumption.txt.",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--csv",
+        type=Path,
+        default=None,
+        help=(
+            "Instantane historique de demarrage/demo, rien n'est ecrit en base. Omis, lit "
+            "ML_DATABASE_URL, se connecte a PostgreSQL et ecrit dans `prediction`."
+        ),
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--site-id",
+        default=None,
+        help="Ne score que ce site. Omis, tous les sites presents dans la fenetre recente.",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--now",
+        type=_parse_instant,
+        default=None,
+        help=(
+            "Instant de reference (ISO 8601), pour tester ou demontrer le scoring cote base sur "
+            "des donnees anciennes (ex. le jeu de donnees historique, qui s'arrete fin 2024). "
+            "Omis, horloge systeme reelle."
+        ),
+    )
+
+    return parser.parse_args()
+
+
+def _parse_instant(valeur: str) -> datetime:
+    instant = datetime.fromisoformat(valeur)
+    return instant if instant.tzinfo is not None else instant.replace(tzinfo=UTC)
+
+
+def main() -> None:
+    args = parse_args()
+    resultats = run_scoring(
+        model_path=args.model, csv_path=args.csv, site_id=args.site_id, now=args.now
+    )
+
+    if not resultats:
+        print("Aucun site a scorer (aucune lecture recente dans la fenetre).")
+        return
+
+    for r in resultats:
+        if r.status == "available":
+            print(f"{r.site_id} @ {r.target_at} : {r.predicted_value:.2f} kWh")
+        else:
+            print(f"{r.site_id} @ {r.target_at} : {r.status} ({r.failure_reason})")
+
+    if args.csv is not None:
+        print("\nMode --csv : instantane historique, rien ecrit en base.")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

ml/pyproject.toml

@@ -47,9 +47,9 @@ select = [
     "S",
     "PT",
 ]
-# N806 : `X`/`y` (donnees/cible) est la convention scikit-learn/LightGBM, pas une variable mal
+# N806/N803 : `X`/`y` (donnees/cible) est la convention scikit-learn/LightGBM, pas une variable
-# nommee.
+# ou un argument mal nomme.
-ignore = ["B008", "N806"]
+ignore = ["B008", "N806", "N803"]
 
 [tool.ruff.lint.per-file-ignores]
 "tests/**/*.py" = ["S101"]

ml/tests/test_data.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+from pathlib import Path
+
+import pandas as pd
+
+from enervision_ml.data import NUMERIC_COLUMNS, load_from_csv
+
+_CSV_HEADER = (
+    "site_id,timestamp,consumption_kwh,temperature_celsius,humidity_percent,"
+    "solar_irradiance_wm2,is_working_hours,site_type"
+)
+
+
+def write_csv(tmp_path: Path, *lignes: str) -> Path:
+    csv_path = tmp_path / "recent.csv"
+    csv_path.write_text("\n".join([_CSV_HEADER, *lignes]) + "\n")
+    return csv_path
+
+
+def test_load_from_csv_types_every_numeric_column_as_float(tmp_path: Path) -> None:
+    csv_path = write_csv(tmp_path, "SITE001,2026-01-01T00:00:00,10.5,15.0,50.0,0.0,True,office")
+
+    frame = load_from_csv(csv_path)
+
+    for colonne in NUMERIC_COLUMNS:
+        assert frame[colonne].dtype == "float64"
+
+
+def test_load_from_csv_coerces_a_corrupted_measurement_to_nan(tmp_path: Path) -> None:
+    # Reproduit une valeur de capteur corrompue plutot que vraiment manquante : `pandas` type
+    # alors la colonne entiere en `object`, pas en `float64` rempli de `NaN` -- le meme genre de
+    # divergence de typage que celle que `pd.read_sql` produit sur une colonne SQL entierement
+    # `NULL` (cf. `site.capacity_kw`, jamais peuplee par aucun pipeline d'ingestion aujourd'hui).
+    csv_path = write_csv(
+        tmp_path,
+        "SITE001,2026-01-01T00:00:00,10.5,15.0,50.0,0.0,True,office",
+        "SITE001,2026-01-01T01:00:00,capteur_hs,15.2,50.5,0.0,True,office",
+    )
+
+    frame = load_from_csv(csv_path)
+
+    assert frame["consumption_kwh"].dtype == "float64"
+    assert frame["consumption_kwh"].iloc[0] == 10.5
+    assert pd.isna(frame["consumption_kwh"].iloc[1])
+
+
+def test_load_from_csv_always_types_capacity_kw_as_float(tmp_path: Path) -> None:
+    # `capacity_kw` n'existe pas dans ce CSV : `load_from_csv` la pose elle-meme a `NaN`. Cette
+    # affectation directe est deja un `float`, contrairement au cas `pd.read_sql` -- ce test
+    # garde le contrat visible malgre tout, au cas ou l'implementation changerait.
+    csv_path = write_csv(tmp_path, "SITE001,2026-01-01T00:00:00,10.5,15.0,50.0,0.0,True,office")
+
+    frame = load_from_csv(csv_path)
+
+    assert frame["capacity_kw"].dtype == "float64"
+    assert pd.isna(frame["capacity_kw"].iloc[0])

ml/tests/test_score.py

@@ -0,0 +1,277 @@
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+
+import pandas as pd
+import pytest
+
+from enervision_ml.features import TARGET_COLUMN
+from enervision_ml.score import (
+    LAG_168H_COLUMN,
+    MAX_STALENESS,
+    ScoredSite,
+    build_scoring_frame,
+    model_reference,
+    run_scoring,
+    score,
+    write_predictions,
+)
+
+
+def make_recent(
+    site_id: str, *, heures: int, depart: datetime, valeur: float = 10.0
+) -> pd.DataFrame:
+    instants = [depart + timedelta(hours=h) for h in range(heures)]
+    return pd.DataFrame(
+        {
+            "site_id": site_id,
+            "timestamp": instants,
+            TARGET_COLUMN: [valeur + h for h in range(heures)],
+            "temperature_celsius": 15.0,
+            "humidity_percent": 50.0,
+            "solar_irradiance_wm2": 0.0,
+            "is_working_hours": True,
+            "site_type": "office",
+            "capacity_kw": 100.0,
+        }
+    )
+
+
+class FakeBooster:
+    def __init__(self, valeur: float = 42.0) -> None:
+        self.valeur = valeur
+        self.appels: list[int] = []
+
+    def predict(self, X: Any) -> list[float]:
+        self.appels.append(len(X))
+        return [self.valeur] * len(X)
+
+
+class FakeConnection:
+    def __init__(self) -> None:
+        self.appels: list[tuple[Any, Any]] = []
+
+    def execute(self, statement: Any, parameters: Any = None) -> None:
+        self.appels.append((statement, parameters))
+
+
+def test_build_scoring_frame_adds_one_row_per_site_one_hour_after_the_last_reading() -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    recent = pd.concat(
+        [
+            make_recent("site-a", heures=200, depart=depart),
+            make_recent("site-b", heures=200, depart=depart),
+        ],
+        ignore_index=True,
+    )
+
+    scoring_frame = build_scoring_frame(recent)
+
+    assert set(scoring_frame["site_id"]) == {"site-a", "site-b"}
+    derniere_lecture = depart + timedelta(hours=199)
+    assert (scoring_frame["timestamp"] == derniere_lecture + timedelta(hours=1)).all()
+
+
+def test_build_scoring_frame_computes_lags_from_real_history() -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    recent = make_recent("site-a", heures=200, depart=depart)
+
+    scoring_frame = build_scoring_frame(recent)
+
+    ligne = scoring_frame.iloc[0]
+    # La cible future n'existe pas : le lag d'1h doit valoir la toute derniere valeur reelle.
+    assert ligne[f"{TARGET_COLUMN}_lag_1h"] == recent[TARGET_COLUMN].iloc[-1]
+
+
+def test_build_scoring_frame_flags_insufficient_history_under_168_hours() -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    recent = make_recent("site-a", heures=100, depart=depart)
+
+    scoring_frame = build_scoring_frame(recent)
+
+    assert pd.isna(scoring_frame.iloc[0][LAG_168H_COLUMN])
+
+
+def test_build_scoring_frame_accepts_a_full_week_of_history() -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    recent = make_recent("site-a", heures=169, depart=depart)
+
+    scoring_frame = build_scoring_frame(recent)
+
+    assert not pd.isna(scoring_frame.iloc[0][LAG_168H_COLUMN])
+
+
+def test_build_scoring_frame_filters_to_a_single_site() -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    recent = pd.concat(
+        [
+            make_recent("site-a", heures=200, depart=depart),
+            make_recent("site-b", heures=200, depart=depart),
+        ],
+        ignore_index=True,
+    )
+
+    scoring_frame = build_scoring_frame(recent, site_id="site-a")
+
+    assert scoring_frame["site_id"].tolist() == ["site-a"]
+
+
+def test_build_scoring_frame_returns_empty_when_there_is_no_recent_reading() -> None:
+    recent = make_recent("site-a", heures=0, depart=datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC))
+
+    scoring_frame = build_scoring_frame(recent)
+
+    assert scoring_frame.empty
+
+
+def target_at_for(depart: datetime, heures: int) -> datetime:
+    """`target_at` que produira `build_scoring_frame` pour ce jeu synthetique (derniere lecture
+    + 1h) : l'utiliser comme `instant` donne un age d'1h, largement sous le seuil de peremption,
+    pour les tests qui ne visent pas ce filtre."""
+    return depart + timedelta(hours=heures)
+
+
+def test_score_marks_insufficient_history_without_calling_the_model() -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    scoring_frame = build_scoring_frame(make_recent("site-a", heures=100, depart=depart))
+    booster = FakeBooster()
+
+    resultats = score(
+        booster,  # type: ignore[arg-type]
+        scoring_frame,
+        instant=target_at_for(depart, 100),
+    )
+
+    assert resultats == [
+        ScoredSite(
+            site_id="site-a",
+            target_at=resultats[0].target_at,
+            status="insufficient_data",
+            predicted_value=None,
+            failure_reason=resultats[0].failure_reason,
+        )
+    ]
+    assert booster.appels == []
+
+
+def test_score_predicts_when_history_is_sufficient() -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    scoring_frame = build_scoring_frame(make_recent("site-a", heures=200, depart=depart))
+    booster = FakeBooster(valeur=99.5)
+
+    resultats = score(
+        booster,  # type: ignore[arg-type]
+        scoring_frame,
+        instant=target_at_for(depart, 200),
+    )
+
+    assert len(resultats) == 1
+    assert resultats[0].status == "available"
+    assert resultats[0].predicted_value == 99.5
+    assert resultats[0].failure_reason is None
+    assert booster.appels == [1]
+
+
+def test_score_marks_a_stale_site_as_insufficient_data_without_calling_the_model() -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    # Historique largement suffisant (168h+), mais l'instant de reference est loin apres la
+    # derniere lecture : la fraicheur doit primer sur la disponibilite de l'historique.
+    scoring_frame = build_scoring_frame(make_recent("site-a", heures=200, depart=depart))
+    instant = target_at_for(depart, 200) + MAX_STALENESS + timedelta(hours=1)
+    booster = FakeBooster()
+
+    resultats = score(booster, scoring_frame, instant=instant)  # type: ignore[arg-type]
+
+    assert len(resultats) == 1
+    assert resultats[0].status == "insufficient_data"
+    assert resultats[0].predicted_value is None
+    assert "vieille" in (resultats[0].failure_reason or "")
+    assert booster.appels == []
+
+
+def test_score_accepts_a_reading_exactly_at_the_staleness_threshold() -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    scoring_frame = build_scoring_frame(make_recent("site-a", heures=200, depart=depart))
+    # `target_at_for(...)` donne deja un age d'1h (cf. sa docstring) : retrancher cette heure
+    # pour retomber exactement sur le seuil, ni en dessous ni au dessus.
+    instant = target_at_for(depart, 200) + MAX_STALENESS - timedelta(hours=1)
+    booster = FakeBooster(valeur=12.0)
+
+    resultats = score(booster, scoring_frame, instant=instant)  # type: ignore[arg-type]
+
+    assert resultats[0].status == "available"
+    assert booster.appels == [1]
+
+
+def test_write_predictions_does_nothing_when_there_is_nothing_to_write() -> None:
+    connection = FakeConnection()
+
+    write_predictions(connection, [], reference="lightgbm-test")  # type: ignore[arg-type]
+
+    assert connection.appels == []
+
+
+def test_write_predictions_sends_one_row_per_result() -> None:
+    connection = FakeConnection()
+    resultats = [
+        ScoredSite("site-a", datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC), "available", 42.0, None),
+        ScoredSite(
+            "site-b",
+            datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC),
+            "insufficient_data",
+            None,
+            "pas assez d'historique",
+        ),
+    ]
+
+    write_predictions(connection, resultats, reference="lightgbm-test")  # type: ignore[arg-type]
+
+    assert len(connection.appels) == 1
+    _, lignes = connection.appels[0]
+    assert len(lignes) == 2
+    assert lignes[0]["model_reference"] == "lightgbm-test"
+    assert lignes[0]["target_metric"] == "consumption_kwh"
+    assert lignes[0]["period_minutes"] == 60
+
+
+def test_model_reference_is_stable_for_the_same_file_content(tmp_path: Path) -> None:
+    model_path = tmp_path / "model.txt"
+    model_path.write_bytes(b"contenu-du-modele")
+
+    assert model_reference(model_path) == model_reference(model_path)
+
+
+def test_model_reference_changes_with_the_file_content(tmp_path: Path) -> None:
+    premier = tmp_path / "model-a.txt"
+    premier.write_bytes(b"version-1")
+    second = tmp_path / "model-b.txt"
+    second.write_bytes(b"version-2")
+
+    assert model_reference(premier) != model_reference(second)
+
+
+def test_run_scoring_in_csv_mode_scores_without_touching_a_database(tmp_path: Path) -> None:
+    depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
+    frame = pd.concat(
+        [
+            make_recent("site-a", heures=400, depart=depart),
+            make_recent("site-b", heures=400, depart=depart),
+        ],
+        ignore_index=True,
+    )
+    csv_path = tmp_path / "recent.csv"
+    frame.to_csv(csv_path, index=False)
+
+    model_path = tmp_path / "model.txt"
+    model_path.write_bytes(b"peu importe le contenu pour ce test")
+
+    with pytest.MonkeyPatch.context() as monkeypatch:
+        monkeypatch.setattr(
+            "enervision_ml.score.lgb.Booster", lambda model_file: FakeBooster(valeur=7.0)
+        )
+
+        resultats = run_scoring(model_path=model_path, csv_path=csv_path)
+
+    assert {r.site_id for r in resultats} == {"site-a", "site-b"}
+    assert all(r.status == "available" for r in resultats)
+    assert all(r.predicted_value == 7.0 for r in resultats)

sonar-project.properties

@@ -9,7 +9,7 @@ sonar.tests=apps/frontend/src,apps/backend/tests
 sonar.test.inclusions=**/*.spec.ts,**/*.test.ts,**/*test_*.py,**/*test.py
 
 #  Liste des fichiers et dossiers à exclure de l'analyse
-sonar.exclusions=.pytest_cache,.venv,alembic,tests,**/*/node_modules/**,**/*/dist/**,**/*/build/**,**/*.spec.ts,**/*.test.ts,**/*test_*.py,**/*test.py
+sonar.exclusions=.pytest_cache,.venv,alembic,tests,**/*/node_modules/**,**/*/dist/**,**/*/build/**,**/*.spec.ts,**/*.test.ts,**/*test_*.py,**/*test.py,**/*.spec.ts
 
 #  Chemin vers le rapport de couverture de code
 #  Fichier généré par Pytest