docs(docs): ajoute schema de donnees et sa description

2026-09-15 14:52:14 +02:00
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 - **Quelle profondeur de rétention** en données brutes, et à partir de quand on compresse.
 - **Quelles unités** sont manipulées, et si une même table les mélange.
 - **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,
 leurs métadonnées JSON et les données de l’API Mock.
 Elle comprend six tables, 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.
 Il décrit une structure de conception ; les migrations correspondantes
 restent à implémenter.
 ![Schéma de données EnerVision](images/EnerVision-schema-donnees.png)
 *Figure — Modélisation des données EnerVision.*
 ### Description des tables
 Chaque table remplit un rôle précis dans le traitement et l’exploitation
 des données.
 | Table | Rôle | Origine des informations |
 |---|---|---|
 | `datasets` | Identifier les jeux historiques, retrouver leurs fichiers et conserver leurs métadonnées | Archive CSV/JSON et informations ajoutées lors de l’import |
 | `sites` | Regrouper les informations des sites : identifiant, nom, type et caractéristiques disponibles | CSV et API Mock `/api/v1/sites` |
 | `readings` | Stocker les mesures, leur provenance, leur qualité et les éventuelles valeurs imputées | CSV et API Mock `/current` et `/readings` |
 | `predictions` | Conserver les prévisions, leur période cible et la référence du modèle utilisé | Traitements ML d’EnerVision |
 | `alerts` | Enregistrer les alertes, leur type, leur gravité et leur message | API Mock `/alerts` et détections EnerVision |
 | `recommendations` | Proposer des actions et expliquer la règle qui les motive | Règles métier d’EnerVision |
 Les anomalies historiques décrites dans les JSON sont conservées
 dans `datasets.metadata`. Elles servent à l’analyse des données
 et ne sont pas considérées comme des alertes actuelles.
 ### Relations entre les tables
 - Un site possède plusieurs mesures, prévisions et alertes.
 - Un jeu de données historique contient plusieurs mesures CSV.
 - Les mesures API ne sont pas rattachées à un dataset historique.
 - Une alerte peut être associée à une prévision du même site.
 - Une alerte peut donner lieu à plusieurs recommandations.