ci(frontend): teste sur Node 26, comme l'image

L'image frontend passe sur node:26-alpine3.22 ; la CI restait sur Node 24
et ne validait donc plus l'interpréteur qui construit le SPA. Angular 22.1.8
accepte >=26.0.0 ; Node 26 devient LTS le 28 octobre 2026, Node 24 passe en
maintenance le 20.

.github/workflows/airflow.yml

@@ -47,10 +47,10 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: etl/airflow/uv.lock
@@ -78,7 +78,7 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       - name: Construit l'image (contexte à la racine, elle COPY ml/ et apps/backend/)
         run: docker build -f etl/airflow/Dockerfile -t enervision-airflow:ci .
@@ -91,12 +91,11 @@ jobs:
           bash -c "cd /opt/ml && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m enervision_ml.train --help"
 
       # `--help` sort par argparse avant `get_settings()` : ni base ni secret requis, et
-      # l'import des modules prouve que l'environnement /opt/backend est complet.
-      # Les deux commandes du DAG `alertes` et la commande du DAG historique sont couvertes.
-      - name: Vérifie que les trois commandes backend s'importent sans réseau
+      # l'import du module prouve que l'environnement /opt/backend est complet. Les deux
+      # commandes du DAG `alertes` sont couvertes, `app.cli` tirant tout FastAPI derrière lui.
+      - name: Vérifie que les deux commandes du DAG alertes s'importent sans réseau
         run: >
           docker run --rm --network none enervision-airflow:ci
           bash -c "cd /opt/backend
           && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.detection.internal_alerts --help
-          && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.cli generate-recommendations --help
-          && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.etl.historical_import --help"
+          && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.cli generate-recommendations --help"

.github/workflows/backend.yml

@@ -30,10 +30,10 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: apps/backend/uv.lock
@@ -90,10 +90,10 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: apps/backend/uv.lock
@@ -126,10 +126,10 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: apps/backend/uv.lock
@@ -150,12 +150,12 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       # Pourquoi : pas de cache ici. uvx n'installe pas le projet, le verrou n'alimente donc
       # aucune clé de cache ; la seule roue téléchargée est celle de Bandit.
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
 
       # Pourquoi : le périmètre est `app`, le code livré. Les tests emploient légitimement des
       # secrets factices et des `assert` que Bandit signalerait sans qu'aucun n'atteigne la prod.

.github/workflows/frontend.yml

@@ -17,10 +17,10 @@ jobs:
   build:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
+      - uses: actions/setup-node@v7
         with:
-          node-version: 24
+          node-version: 26
           cache: npm
           cache-dependency-path: apps/frontend/package-lock.json
 
@@ -33,10 +33,10 @@ jobs:
     name: Audit des dépendances
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
+      - uses: actions/setup-node@v7
         with:
-          node-version: 24
+          node-version: 26
       # Seuil high : une vulnérabilité moderate de devDependency ne doit pas bloquer une livraison.
       - run: npm audit --audit-level=high --package-lock-only
         working-directory: apps/frontend
@@ -45,10 +45,10 @@ jobs:
     needs: build
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
+      - uses: actions/setup-node@v7
         with:
-          node-version: 24
+          node-version: 26
           cache: npm
           cache-dependency-path: apps/frontend/package-lock.json
       - name : Installation des dépendances (Front)
@@ -58,7 +58,7 @@ jobs:
         run: npm test --watch=false --code-coverage --coverageReporters=lcov
         working-directory: apps/frontend
       - name: Upload coverage
-        uses: actions/upload-artifact@v4
+        uses: actions/upload-artifact@v7
         with:
           name: frontend-coverage
           path: apps/frontend/coverage/frontend/lcov.info

.github/workflows/ml.yml

@@ -30,10 +30,10 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: ml/uv.lock
@@ -67,12 +67,12 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       # Pourquoi : pas de cache ici. uvx n'installe pas le projet, le verrou n'alimente donc
       # aucune clé de cache ; la seule roue téléchargée est celle de Bandit.
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
 
       - name: Analyse le code livré (bloquant à partir de MEDIUM)
         run: uvx bandit==1.9.4 --recursive enervision_ml --severity-level medium --confidence-level medium

.github/workflows/sonarqube.yml

@@ -24,10 +24,10 @@ jobs:
   build-front:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
+      - uses: actions/setup-node@v7
         with:
-          node-version: 24
+          node-version: 26
           cache: npm
           cache-dependency-path: apps/frontend/package-lock.json
       
@@ -40,10 +40,10 @@ jobs:
     needs: build-front
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
+      - uses: actions/setup-node@v7
         with:
-          node-version: 24
+          node-version: 26
           cache: npm
           cache-dependency-path: apps/frontend/package-lock.json
 
@@ -56,7 +56,7 @@ jobs:
         working-directory: apps/frontend
 
       - name: Upload coverage
-        uses: actions/upload-artifact@v4
+        uses: actions/upload-artifact@v7
         with:
           name: frontend-coverage
           path: apps/frontend/coverage/frontend/lcov.info
@@ -64,9 +64,9 @@ jobs:
   build-back:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: apps/backend/uv.lock
@@ -95,9 +95,9 @@ jobs:
     needs: build-back
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: apps/backend/uv.lock
@@ -107,7 +107,7 @@ jobs:
         working-directory: apps/backend
 
       - name: Upload coverage
-        uses: actions/upload-artifact@v4
+        uses: actions/upload-artifact@v7
         with:
           name: backend-coverage
           path: apps/backend/coverage.xml
@@ -115,9 +115,9 @@ jobs:
   test-ml:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: ml/uv.lock
@@ -135,7 +135,7 @@ jobs:
         working-directory: ml
 
       - name: Upload coverage
-        uses: actions/upload-artifact@v4
+        uses: actions/upload-artifact@v7
         with:
           name: ml-coverage
           path: ml/coverage.xml
@@ -143,23 +143,26 @@ jobs:
   sonarqube:
     needs: [build-front, build-back, test-front, test-back, test-ml]
     name: SonarQube
+    # Pourquoi : GitHub ne fournit pas les secrets aux workflows lancés par dependabot[bot].
+    # Sans SONAR_TOKEN le scan échoue sans rien analyser ; build et tests restent joués.
+    if: github.actor != 'dependabot[bot]'
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
         with:
           fetch-depth: 0
       - name: Téléchargement du rapport de couverture (Front)
-        uses: actions/download-artifact@v4
+        uses: actions/download-artifact@v8
         with:
           name: frontend-coverage
           path: apps/frontend/coverage/frontend
       - name: Téléchargement du rapport de couverture (Back)
-        uses: actions/download-artifact@v4
+        uses: actions/download-artifact@v8
         with:
           name: backend-coverage
           path: apps/backend
       - name: Téléchargement du rapport de couverture (ML)
-        uses: actions/download-artifact@v4
+        uses: actions/download-artifact@v8
         with:
           name: ml-coverage
           path: ml

README.md

@@ -9,8 +9,10 @@ series temporelles energetiques, deployee sur une machine on-premise.
 |-------|----------------------------------------------------------|
 | J1    | Valider la préparation de l'environnement et du repo     |
 | J2    | Valider le périmètre retenu et les choix technologiques  |
-| J3    | Valider l'architecture et la gestion de la sécurité      |
-| J4    | Valider la robustesse et assurer les livrables           |
+| J3    | Ingestion & backend                                      |
+| J4    | Architecture, sécurité & frontend                        |
+| J5    | Valider la robustesse et assurer les livrables           |
+| J6    | Amélioration possible                                    |
 
 Ce que la documentation apporte à chacun : [docs/architecture/00-vue-ensemble.md](docs/architecture/00-vue-ensemble.md).
 
@@ -18,15 +20,15 @@ Ce que la documentation apporte à chacun : [docs/architecture/00-vue-ensemble.m
 
 | Domaine    | Technologie                         | Emplacement         | Etat          |
 |------------|-------------------------------------|---------------------|---------------|
-| Backend    | FastAPI, Python 3.14                | `apps/backend`      | Initialise    |
-| Frontend   | Angular 22, Node 24 LTS             | `apps/frontend`     | Tableau de bord |
-| Base       | PostgreSQL 17 + TimescaleDB         | `db`                | Initialise    |
-| ETL        | Apache Airflow                      | `etl/airflow`       | Quatre DAGs   |
+| Backend    | FastAPI, Python 3.14                | `apps/backend`      | En place    |
+| Frontend   | Angular 22, Node 24 LTS             | `apps/frontend`     | En place |
+| Base       | PostgreSQL 17 + TimescaleDB         | `db`                | En place    |
+| ETL        | Apache Airflow                      | `etl/airflow`       | Trois DAGs    |
 | Infra      | Terraform (k3s single-node)         | `infra/terraform`   | Initialise    |
 | Reverse proxy | Nginx, TLS                       | `infra/proxy`       | En place      |
-| CI/CD      | GitHub Actions                      | `.github/workflows` | Backend en place |
+| CI/CD      | GitHub Actions                      | `.github/workflows` | En place |
 | Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager   | `monitoring`        | A initialiser |
-| ML         | LightGBM, MLflow                    | `ml`                | Entrainement initialise |
+| ML         | LightGBM, MLflow                    | `ml`                | En place |
 
 Le backend, la base et l'infrastructure (Terraform/k3s) sont initialises a ce stade. Le frontend
 sert un tableau de bord sur `/dashboard`, dont les données proviennent de fixtures : les endpoints
@@ -48,7 +50,7 @@ L'etat detaille de chaque brique et les vues d'architecture sont dans
 │   ├── migrations/     Migrations SQL versionnees
 │   └── seeds/          Jeux de donnees de reference
 ├── etl/airflow/
-│   ├── dags/           DAGs d'orchestration (pipeline ML, alertes, import historique)
+│   ├── dags/           DAGs d'orchestration (pipeline ML, alertes)
 │   ├── plugins/        Operateurs et hooks maison
 │   ├── include/        Requetes SQL et ressources des DAGs
 │   └── tests/          Tests d'integrite des DAGs

apps/frontend/Dockerfile

@@ -3,7 +3,7 @@
 # ==================
 
 # Image pour frontend
-FROM node:24-alpine3.22 AS builder
+FROM node:26-alpine3.22 AS builder
 
 WORKDIR /app
 

docker-compose.yml

@@ -36,7 +36,6 @@ x-airflow-common: &airflow-common
   volumes:
     - ./etl/airflow/dags:/opt/airflow/dags
     - ./etl/airflow/plugins:/opt/airflow/plugins
-    - ./data/raw:/opt/data/raw:ro
     - airflow_logs:/opt/airflow/logs
     - airflow_ml_state:/opt/ml/state
   restart: unless-stopped

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -70,11 +70,10 @@ Le lien `front -.-> api` reste en pointillé : le frontend appelle bien une API,
 intercepteur répond à sa place tant que les endpoints n'existent pas. Voir
 [30-frontend.md](30-frontend.md).
 
-Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : quatre DAGs tournent, deux pour
+Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : trois DAGs tournent, deux pour
 l'entraînement et le scoring du modèle ML (issue #115), un pour la détection d'alertes et la
-génération des recommandations (issue #116), et `historical_import` pour l'ingestion du dataset
-historique (issue #119). L'orchestration de l'import API Mock et la réconciliation globale des
-deux sources restent à compléter dans l'issue #15.
+génération des recommandations (issue #116), cf. plus bas et [20-backend.md](20-backend.md). Le
+reste du périmètre Airflow envisagé (ingestion, issues #15/#16) reste en pointillé, non construit.
 
 Le lien `prom -.-> api` de même : l'API expose bien `/metrics` au format Prometheus, mais aucun
 collecteur ne vient le lire.
@@ -89,7 +88,7 @@ collecteur ne vient le lire.
 | 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`, orchestré par Airflow (`ml_train`/`ml_score`). Voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../ML-START.md). Surveillance de dérive (EC06, #44/#45) pas encore construite |
 | Infra | Docker Compose, Nginx, Terraform, k3s single-node | `infra`, `docker-compose.prod.yml` | `En cours` | Reverse proxy et overlay de déploiement écrits et validés, jamais lancés sur le serveur ([ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md)). Module d'installation k3s 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` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Quatre DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train`, `ml_score`, `alertes` et `historical_import`. Le DAG historique orchestre `app.etl.historical_import` et charge `dataset`, `site` et `reading`. L'orchestration API Mock reste à compléter dans #15 |
+| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Trois DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train` manuel et `ml_score` `@hourly` pour le pipeline ML (issue #115), `alertes` à `15 * * * *` pour la détection et les recommandations (issue #116, [ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md)). L'ingestion (issues #15/#16) n'a pas encore de DAG |
 | CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `En cours` | 5 workflows, 16 jobs : lint, typage, tests avec seuil de couverture bloquant, tests d'intégration sur TimescaleDB réel, audit de dépendances, SAST Bandit, quality gate SonarCloud, intégrité des DAGs Airflow. Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md). **Aucun job de déploiement** (#21) |
 
 ## Flux bout en bout

docs/architecture/10-infra.md

@@ -51,7 +51,7 @@ Trois pièges sont documentés en tête du `docker-compose.yml`, ils ne se devin
 - `LocalExecutor` exécute les tâches comme sous-processus du **scheduler**, jamais du webserver :
   c'est le scheduler qui a besoin du volume `airflow_ml_state` (modèle, magasin MLflow).
 
-### Airflow (issues #115, #116 et #119)
+### Airflow (issues #115 et #116)
 
 Trois services, `docker compose profiles` non utilisés (démarrage explicite via `make
 airflow-up`, pas dans `make dev`) :
@@ -75,12 +75,6 @@ l'[ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md).
 | `ml_train` | manuelle | `enervision_ml.train`, dans `/opt/ml/.venv` |
 | `ml_score` | `0 * * * *` | `enervision_ml.score`, dans `/opt/ml/.venv` |
 | `alertes` | `15 * * * *` | `app.detection.internal_alerts` puis `app.cli generate-recommendations`, dans `/opt/backend/.venv` |
-| `historical_import` | manuelle | `app.etl.historical_import`, dans `/opt/backend/.venv` ; les fichiers de `data/raw` sont montés en lecture seule dans `/opt/data/raw` |
-
-Le DAG `historical_import` réutilise le pipeline historique existant sans dupliquer sa logique.
-Il reste manuel, car le dataset sert à initialiser l'environnement. Le montage
-`./data/raw:/opt/data/raw:ro` permet au scheduler de lire les fichiers CSV/JSON sans pouvoir les
-modifier.
 
 **Pourquoi `alertes` tourne à la quinzième minute.** Sa règle `anomaly` compare une lecture à la
 `prediction` du même instant, que `ml_score` écrit à l'heure pile. Le décalage laisse le scoring

etl/README.md

@@ -663,16 +663,8 @@ mock_api_import.py
 
 La logique d'extraction, de transformation et de chargement est donc disponible pour les deux sources de données du MVP.
 
-Airflow tourne désormais réellement (`etl/airflow/`, `make airflow-up`) et orchestre le pipeline
-ML (`ml_train`/`ml_score`, issue #115), la détection d'alertes et la génération des
-recommandations (`alertes`, issue #116), ainsi que l'import historique
-(`historical_import`, issue #119).
+Airflow tourne désormais réellement (`etl/airflow/`, `make airflow-up`) et orchestre le pipeline ML (`ml_train`/`ml_score`, issue #115) ainsi que la détection d'alertes et la génération des recommandations (`alertes`, issue #116). Il n'orchestre pas encore ces deux imports : `historical_import.py` et `mock_api_import.py` (normalisation et chargement micro-batch, issues #15/#16) restent à faire.
 
-Le DAG `historical_import` est déclenché manuellement. Il exécute
-`app.etl.historical_import` avec les fichiers montés en lecture seule depuis `data/raw` vers
-`/opt/data/raw`. L'orchestration de l'import API Mock et la réconciliation globale des deux
-sources restent couvertes par l'issue #15.
-
-Airflow permet de planifier les traitements, gérer leur ordre d'exécution, suivre leur état et remonter les erreurs. Il ne remplace pas la logique ETL Python existante : les scripts actuels restent responsables de l'extraction, de la validation, de la transformation et du chargement. `etl/airflow/dags/ml_train.py`, `ml_score.py` et `alertes.py` et `historical_import.py` montrent le patron retenu (des `BashOperator` qui invoquent le script tel quel, dans l'environnement `uv` que l'image embarque pour lui).
+Airflow permet de planifier les traitements, gérer leur ordre d'exécution, suivre leur état et remonter les erreurs. Il ne remplace pas la logique ETL Python existante : les scripts actuels restent responsables de l'extraction, de la validation, de la transformation et du chargement. `etl/airflow/dags/ml_train.py`, `ml_score.py` et `alertes.py` montrent le patron retenu (des `BashOperator` qui invoquent le script tel quel, dans l'environnement `uv` que l'image embarque pour lui).
 
 Le pipeline Data servira ensuite à préparer les données nécessaires au modèle de Machine Learning.

etl/airflow/dags/historical_import.py

@@ -1,45 +0,0 @@
-"""DAG d'import du dataset historique EnerVision (issue #119).
-
-Orchestre le pipeline existant `app.etl.historical_import` sans dupliquer sa logique ETL.
-Le dataset historique sert à initialiser l'environnement : le DAG reste donc manuel.
-
-Le backend est exécuté dans l'environnement `/opt/backend` embarqué dans l'image Airflow,
-sur le même patron que le DAG `alertes` (ADR 0008).
-"""
-
-from __future__ import annotations
-
-from datetime import datetime, timedelta
-
-from airflow.models.dag import DAG
-from airflow.operators.bash import BashOperator
-
-COMMANDE_BACKEND = "cd /opt/backend && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m"
-
-CSV_PATH = "/opt/data/raw/all_sites_combined.csv"
-METADATA_PATH = "/opt/data/raw/dataset_metadata.json"
-SOURCE_TIMEZONE = "UTC"
-BATCH_SIZE = 1000
-
-with DAG(
-    dag_id="historical_import",
-    description="Importe le dataset historique CSV/JSON dans dataset, site et reading.",
-    schedule=None,
-    start_date=datetime(2026, 1, 1),
-    catchup=False,
-    max_active_runs=1,
-    tags=["etl", "historical"],
-) as dag:
-    BashOperator(
-        task_id="import_historical",
-        bash_command=(
-            f"{COMMANDE_BACKEND} app.etl.historical_import "
-            f"--csv {CSV_PATH} "
-            f"--metadata {METADATA_PATH} "
-            "--source-timezone UTC "
-            "--batch-size 1000"
-        ),
-        retries=1,
-        retry_delay=timedelta(minutes=2),
-        execution_timeout=timedelta(minutes=30),
-    )

etl/airflow/tests/test_dags.py

@@ -10,13 +10,12 @@ from airflow.models.dagbag import DagBag
 
 DAGS_FOLDER = Path(__file__).resolve().parent.parent / "dags"
 
-DAG_IDS = ["ml_train", "ml_score", "alertes", "historical_import"]
+DAG_IDS = ["ml_train", "ml_score", "alertes"]
 TACHES = [
     ("ml_train", "train"),
     ("ml_score", "score"),
     ("alertes", "detection"),
     ("alertes", "recommandations"),
-    ("historical_import", "import_historical"),
 ]
 
 
@@ -48,10 +47,6 @@ def test_alertes_runs_after_the_hourly_scoring(dagbag: DagBag) -> None:
     assert dagbag.dags["alertes"].timetable.summary == "15 * * * *"
 
 
-def test_historical_import_has_no_schedule(dagbag: DagBag) -> None:
-    assert dagbag.dags["historical_import"].timetable.summary == "None"
-
-
 def test_ml_train_task_calls_the_training_module(dagbag: DagBag) -> None:
     tache = dagbag.dags["ml_train"].get_task("train")
     assert "enervision_ml.train" in tache.bash_command
@@ -72,29 +67,12 @@ def test_alertes_recommendation_task_calls_the_backend_cli(dagbag: DagBag) -> No
     assert "app.cli generate-recommendations" in tache.bash_command
 
 
-def test_historical_import_calls_the_existing_backend_module(dagbag: DagBag) -> None:
-    tache = dagbag.dags["historical_import"].get_task("import_historical")
-    assert "app.etl.historical_import" in tache.bash_command
-
-
-def test_historical_import_uses_the_expected_source_files(dagbag: DagBag) -> None:
-    commande = dagbag.dags["historical_import"].get_task("import_historical").bash_command
-
-    assert "--csv /opt/data/raw/all_sites_combined.csv" in commande
-    assert "--metadata /opt/data/raw/dataset_metadata.json" in commande
-
-
 @pytest.mark.parametrize("task_id", ["detection", "recommandations"])
 def test_alertes_tasks_run_in_the_backend_environment(dagbag: DagBag, task_id: str) -> None:
     # Le backend a son propre venv dans l'image, distinct de celui de ml/ (ADR 0008).
     assert "/opt/backend" in dagbag.dags["alertes"].get_task(task_id).bash_command
 
 
-def test_historical_import_runs_in_the_backend_environment(dagbag: DagBag) -> None:
-    commande = dagbag.dags["historical_import"].get_task("import_historical").bash_command
-    assert "/opt/backend" in commande
-
-
 def test_alertes_generates_recommendations_after_detecting(dagbag: DagBag) -> None:
     # `recommendation.alert_id` est une cle etrangere `NOT NULL` : la generation n'a rien a lire
     # tant que la detection n'a pas ecrit.
@@ -155,10 +133,6 @@ def test_alertes_retries_after_a_transient_failure(dagbag: DagBag, task_id: str)
     assert dagbag.dags["alertes"].get_task(task_id).retries >= 1
 
 
-def test_historical_import_retries_after_a_transient_failure(dagbag: DagBag) -> None:
-    assert dagbag.dags["historical_import"].get_task("import_historical").retries >= 1
-
-
 @pytest.mark.parametrize(("dag_id", "task_id"), TACHES)
 def test_tasks_never_resync_the_baked_environment(
     dagbag: DagBag, dag_id: str, task_id: str