fix(infra): donne au runner un nom distinct de son label

--name reprenait runner_labels : un runner et son label portaient le meme eni-g3. Deux machines qui reprendraient cette racine s'enregistreraient sous le meme nom, ce que GitHub refuse. Le nom vaut desormais celui de l'hote, resolu sur la machine, et runner_nom permet de le forcer. Point 2 de la revue de la PR #144. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
ci(infra): épingle setup-terraform sur un SHA de commit
2026-09-22 12:36:38 +02:00 · 2026-09-22 11:29:24 +02:00 · 2026-09-22 11:27:21 +02:00 · 2026-09-22 11:17:02 +02:00 · 2026-09-22 09:13:03 +02:00 · 2026-09-22 09:05:53 +02:00
49 changed files with 1482 additions and 1076 deletions
@@ -29,15 +29,18 @@ APP_MOCK_API_USERNAME=change_me
 APP_MOCK_API_PASSWORD=change_me
 APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS=10
-# Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). Base de métadonnées dédiée `airflow` dans le
+# Airflow (api-server + scheduler + dag-processor, LocalExecutor). Base de métadonnées dédiée `airflow` dans le
 # même conteneur `db` (cf. db/init/120-airflow-database.sql), pas un conteneur de plus.
 AIRFLOW_PORT=8080
 # Chiffre les connexions/variables stockées par Airflow. Générer la vôtre :
 # python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"
 AIRFLOW_FERNET_KEY=change_me
-# Clé Flask du webserver Airflow (signature de session), distincte de la précédente. Générer la
+# Clé de session de l'api-server Airflow, distincte de la précédente. Générer la
 # vôtre : python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
-AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY=change_me
+AIRFLOW_API_SECRET_KEY=change_me
 # Secret des jetons JWT entre scheduler, tâches et api-server (conteneurs distincts, le secret
 # doit être partagé). Même générateur que ci-dessus.
 AIRFLOW_JWT_SECRET=change_me
 AIRFLOW_ADMIN_USERNAME=admin
 # Compte Airflow créé au premier démarrage (service `airflow-init`), sans rapport avec les
 # comptes `app_user` d'EnerVision.
@@ -67,7 +70,7 @@ PUBLIC_ORIGIN=
 PROXY_HTTP_PORT=
 PROXY_HTTPS_PORT=
 # Réglages mémoire de la stack déployée. Sans eux, timescaledb-tune réserve 25 % de la RAM de la
-# machine à chaque base au premier démarrage, et le webserver Airflow lance 4 workers gunicorn.
+# machine à chaque base au premier démarrage. L'api-server Airflow 3 n'a rien à régler ici : son
 # nombre de workers vaut 1 par défaut, contre 4 pour le webserver d'Airflow 2.
 TS_TUNE_MEMORY=2GB
 TS_TUNE_NUM_CPUS=2
 AIRFLOW_WEBSERVER_WORKERS=2
@@ -10,6 +10,15 @@ updates:
      frontend-dependencies:
        patterns:
          - "*"
    ignore:
      # Pourquoi : @angular/build épingle typescript (>=6.0 <6.1) et vitest (^4). Une majeure
      # de l'un ou l'autre casse `npm ci` tant qu'Angular ne suit pas.
      - dependency-name: "typescript"
        update-types: ["version-update:semver-major"]
      - dependency-name: "vitest"
        update-types: ["version-update:semver-major"]
      - dependency-name: "@vitest/coverage-v8"
        update-types: ["version-update:semver-major"]
  # Backend — uv (lit pyproject.toml / uv.lock)
  - package-ecosystem: "uv"
@@ -1,8 +1,9 @@
 name: Airflow
 # Piège : la version de Python vient de etl/airflow/.python-version. C'est 3.12 et non 3.14
-# (contrairement à backend.yml et ml.yml) : apache-airflow 2.10 ne supporte pas 3.14. Le 3.14 de
+# (contrairement à backend.yml et ml.yml) : celui de l'image apache/airflow retenue, et les tests
-# ml/ ne vit que dans l'image Docker, dans son propre environnement (cf. etl/airflow/Dockerfile).
+# doivent tourner sur le même interpréteur qu'elle. Le 3.14 de ml/ ne vit que dans l'image
 # Docker, dans son propre environnement (cf. etl/airflow/Dockerfile).
 #
 # Piège : l'image COPY les fichiers de dépendances et le code de ml/ et de apps/backend/. Une
 # modification de l'un ou de l'autre peut donc casser sa construction, d'où ces chemins dans
@@ -47,10 +48,10 @@ 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 +79,7 @@ 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 .
@@ -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.
@@ -52,6 +52,7 @@ jobs:
          done
          echo "L'API ne répond pas après 3 minutes" >&2
          cd "/srv/enervision/${ENVIRONNEMENT}"
-          docker compose ps
+          compose="docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml"
-          docker compose logs --tail=50 backend proxy
+          $compose ps
          $compose logs --tail=50 backend proxy
          exit 1
@@ -17,10 +17,10 @@ jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - 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/checkout@v7
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - 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/checkout@v7
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - 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
@@ -0,0 +1,52 @@
 name: Infra
 # Pourquoi : le Terraform du dépôt est resté cassé sans que rien ne le dise, faute de job qui le
 # joue. Ce workflow n'applique rien : il vérifie le formatage et la validité de chaque racine.
 # Piège : la boucle parcourt `environments/*`, pour qu'une racine ajoutée soit couverte sans
 # toucher à ce fichier.
 on:
  push:
    paths:
      - "infra/terraform/**"
      - ".github/workflows/infra.yml"
  pull_request:
    paths:
      - "infra/terraform/**"
      - ".github/workflows/infra.yml"
 permissions:
  contents: read
 concurrency:
  group: infra-${{ github.ref }}
  cancel-in-progress: true
 jobs:
  terraform:
    name: Formatage et validation Terraform
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Récupère le dépôt
        uses: actions/checkout@v7
      # Action tierce, donc epinglee sur un SHA de commit et pas sur un tag mobile : un tag se
      # redeplace, et ce workflow tourne avec les droits du depot (regle Sonar githubactions:S7637).
      - name: Installe Terraform
        uses: hashicorp/setup-terraform@dfe3c3f87815947d99a8997f908cb6525fc44e9e # v4.0.1
        with:
          terraform_version: 1.16.3
          terraform_wrapper: false
      - name: Vérifie le formatage
        run: terraform fmt -check -recursive infra/terraform
      - name: Valide chaque racine
        run: |
          for racine in infra/terraform/environments/*/; do
            echo "::group::${racine}"
            terraform -chdir="${racine}" init -backend=false -input=false
            terraform -chdir="${racine}" validate
            echo "::endgroup::"
          done
@@ -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
@@ -24,10 +24,10 @@ jobs:
  build-front:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
-      - uses: actions/checkout@v6
+      - uses: actions/checkout@v7
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - 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/checkout@v7
-      - uses: actions/setup-node@v6
+      - 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
@@ -67,7 +67,7 @@ services-up: ## Démarre les services conteneurisés dont `make dev` dépend (ba
 	docker compose up -d db mailpit
 	@$(MAKE) --no-print-directory db-wait
 	@$(MAKE) --no-print-directory db-ensure-airflow
-	docker compose up -d airflow-init airflow-webserver airflow-scheduler
+	docker compose up -d airflow-init airflow-apiserver airflow-scheduler airflow-dag-processor
 dev-backend: ## Lance l'API seule en rechargement à chaud
 	@echo "backend  -> http://localhost:8000 (docs sur /docs)"
@@ -132,12 +132,12 @@ airflow-test: ## Verifie que les DAGs s'importent sans erreur et ont la structur
 airflow-check: airflow-lint airflow-test ## Chaîne de vérification complète des DAGs Airflow
-airflow-up: db-ensure-airflow ## Démarre Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). db-up requis avant.
+airflow-up: db-ensure-airflow ## Démarre Airflow (api-server + scheduler + dag-processor, LocalExecutor). db-up requis avant.
-	docker compose up -d airflow-init airflow-webserver airflow-scheduler
+	docker compose up -d airflow-init airflow-apiserver airflow-scheduler airflow-dag-processor
 	@echo "airflow  -> http://localhost:$${AIRFLOW_PORT:-8080}"
-airflow-down: ## Arrête le webserver et le scheduler Airflow
+airflow-down: ## Arrête l'api-server, le scheduler et le dag-processor Airflow
-	docker compose stop airflow-webserver airflow-scheduler
+	docker compose stop airflow-apiserver airflow-scheduler airflow-dag-processor
 airflow-logs: ## Suit les journaux du scheduler Airflow (où tournent les tâches, LocalExecutor)
 	docker compose logs -f airflow-scheduler
@@ -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      |
+| J3    | Ingestion & backend                                      |
-| J4    | Valider la robustesse et assurer les livrables           |
+| 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    |
+| Backend    | FastAPI, Python 3.14                | `apps/backend`      | En place    |
-| Frontend   | Angular 22, Node 24 LTS             | `apps/frontend`     | Tableau de bord |
+| Frontend   | Angular 22, Node 26                 | `apps/frontend`     | En place |
-| Base       | PostgreSQL 17 + TimescaleDB         | `db`                | Initialise    |
+| Base       | PostgreSQL 17 + TimescaleDB         | `db`                | En place    |
 | ETL        | Apache Airflow                      | `etl/airflow`       | Quatre 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
@@ -92,8 +94,9 @@ et frontend en rechargement a chaud sur le poste.
 | Mailpit | <http://localhost:8025> |
 Le `.env` doit porter les cles Airflow avant le premier `make dev` : `AIRFLOW_FERNET_KEY`,
-`AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY`, `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` et `AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD`. Sans elles
+`AIRFLOW_API_SECRET_KEY`, `AIRFLOW_JWT_SECRET`, `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` et
-`airflow-init` refuse de demarrer, et `airflow-webserver` comme `airflow-scheduler` avec lui.
+`AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD`. Sans elles `airflow-init` refuse de demarrer, et `airflow-apiserver`,
 `airflow-scheduler` et `airflow-dag-processor` avec lui.
 Les cibles d'origine restent disponibles pour ne demarrer qu'une partie : `make db-up`,
 `make airflow-up`, `make dev-backend`, `make dev-frontend`.
@@ -655,31 +655,31 @@ wheels = [
 [[package]]
 name = "pandas"
-version = "3.0.5"
+version = "3.0.6"
 source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
 dependencies = [
    { name = "numpy" },
    { name = "python-dateutil" },
    { name = "tzdata", marker = "sys_platform == 'emscripten' or sys_platform == 'win32'" },
 ]
-sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/be/4f/5f3422a2afec5ffc46308b79e53291365a93748b498ac2e58bead0197916/pandas-3.0.5.tar.gz", hash = "sha256:dca3734d6ab7c906e6730f0788b0a1dbb9f2467731f9711f77995c8e9d62d712", size = 4658219, upload-time = "2026-07-22T22:19:28.819Z" }
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/e2/17/d7b106e05bfa642e8694451e7d3d759c6a241c5386a5d962e4f66c047e06/pandas-3.0.6.tar.gz", hash = "sha256:66b07ef7315a31bfe1089cd3d71a7de781c9dca986762d0b4fe7c0ef17465d10", size = 4667686, upload-time = "2026-09-17T23:23:18.345Z" }
 wheels = [
-    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/51/2f/cf6aae281264f4463f0875bcbb15fd2bb6d291cc535187dad1732475e4a9/pandas-3.0.5-cp314-cp314-macosx_10_15_x86_64.whl", hash = "sha256:2f264fc46911cc8131a7322a16199bbf8e353d27c10bb211f5bd0c814324dc36", size = 10390034, upload-time = "2026-07-22T22:18:49.818Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/75/55/1a8875395b05ccd572cbca0b9255dcd2db6e6508e632a558c1a6884b39ad/pandas-3.0.6-cp314-cp314-macosx_10_15_x86_64.whl", hash = "sha256:ee913a91669056c1de1a6b733fbfeab711de9e54e3bee2dfa5fe79d9457247d1", size = 10492213, upload-time = "2026-09-17T23:21:40.746Z" },
-    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/06/ec/5189518c7a7659c4bdcc6b1eb32c46c6f3c86b0661ffd84143d1112c7732/pandas-3.0.5-cp314-cp314-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:53730687fcd161883b24e10411c06d6a4c0f2275d2faf3bb2bc25deb4ba8007c", size = 9980065, upload-time = "2026-07-22T22:18:52.249Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/35/61/47ae13476995cc8a40cd609e93e7cf11f273d8692925c2903cb6d38aa0d1/pandas-3.0.6-cp314-cp314-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:ff51a4459ed036e93d1eb1bb5e6e7b28685d3cb6b7c12b91c05b31024e234729", size = 10156618, upload-time = "2026-09-17T23:21:44.142Z" },
-    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/ea/f1/598503ce8d7e3c35601e0747ba288c7864baae66380725bc12f13f884dfe/pandas-3.0.5-cp314-cp314-manylinux_2_24_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl", hash = "sha256:960d3ebcf249f75206899fcd2c6de53f736b7265759ced0d3e559df0b8b709b0", size = 10545532, upload-time = "2026-07-22T22:18:54.813Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/bc/f2/cc5f2adb8d6e86a85d9fb5128f8cf205a61189336f70d1f7faf0d1b53ec9/pandas-3.0.6-cp314-cp314-manylinux_2_24_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl", hash = "sha256:654aae059295dbba6ecd2328ca12712a2cf1676214c8699f1c29213f7ccf9c34", size = 10375479, upload-time = "2026-09-17T23:21:47.159Z" },
-    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/fa/de/ceae2adf7034e07e9910299fe412e1819c4f0dd520700a888bcb03625448/pandas-3.0.5-cp314-cp314-manylinux_2_24_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl", hash = "sha256:9e94c2c5ca43bd3ca32bf64d32308887b65e5f9bfd8023ea52755107a999f93b", size = 10963120, upload-time = "2026-07-22T22:18:57.42Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/ca/ba/ffdcb19be4ff6bfe7d969e7cef2c567c633df5a3a1cc1053394ad053bca8/pandas-3.0.6-cp314-cp314-manylinux_2_24_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl", hash = "sha256:62f51d7f651c8054c5e82a69265c98082e795d1442df7ca6edc3a545d61214b1", size = 10783244, upload-time = "2026-09-17T23:21:50.367Z" },
-    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/66/25/86e0f4451874eb79e688deeebe3c451fec4557f8952005818d800ee8ac7e/pandas-3.0.5-cp314-cp314-musllinux_1_2_aarch64.whl", hash = "sha256:e819dd5f62966b481a8cb649d3299ebd886a1ea91ed5a99bf7ce77c98d18ab94", size = 11563178, upload-time = "2026-07-22T22:18:59.729Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/77/5b/e150075b2c6eb69fae896f2d9239bc6ed07db97735971d53d66de6553460/pandas-3.0.6-cp314-cp314-musllinux_1_2_aarch64.whl", hash = "sha256:22172a92e7ee678ec0140c7af4fc9366b55413834a1cd86af78b3caa0b0574de", size = 11382223, upload-time = "2026-09-17T23:21:53.355Z" },
-    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/f3/45/8643daa3b4147e433adfcccefdd0380d3aad79d86b15d8999730fe1944d5/pandas-3.0.5-cp314-cp314-musllinux_1_2_x86_64.whl", hash = "sha256:3c5ed2e7c06e91d340dfd091d7934f9bc82e4a36b95f647f090b9d1c9ac649da", size = 12028708, upload-time = "2026-07-22T22:19:02.164Z" },
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/d6/8a/b441c587dc7355bf6e1f68a91b4f76a6c29740f0c23be3acc5d4ebbeea6d/pandas-3.0.6-cp314-cp314-musllinux_1_2_x86_64.whl", hash = "sha256:583be68728a31d0d750d5b8d9e00f02b153df0d4655f858bde93cb84cfc4227c", size = 11854881, upload-time = "2026-09-17T23:21:56.342Z" },
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+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/8b/9e/db14c059c21f9baa1907d436f8bf30e0c76c6288225c5e8b79a08ba8b2c5/pandas-3.0.6-cp314-cp314-win_arm64.whl", hash = "sha256:fb625f426b375bcc96e3a04c5d5d266cd7be6ae5d6866e0e703382ab5164068c", size = 9121246, upload-time = "2026-09-17T23:22:02.123Z" },
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 ]
 [[package]]
@@ -3,7 +3,7 @@
 # ==================
 # Image pour frontend
-FROM node:24-alpine3.22 AS builder
+FROM node:26-alpine3.22 AS builder
 WORKDIR /app
@@ -23,7 +23,7 @@ RUN npm run build
 # ==================
-FROM nginx:1.28-alpine AS runner
+FROM nginx:1.31-alpine AS runner
 # Copie de la configuration de nginx
 COPY --chown=root:root --chmod=755 nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf
@@ -8,12 +8,12 @@
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@@ -5529,39 +5467,38 @@
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-        "@asamuzakjp/dom-selector": "^6.8.1",
+        "@asamuzakjp/dom-selector": "^9.1.2",
        "@bramus/specificity": "^2.4.2",
-        "@exodus/bytes": "^1.11.0",
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        "data-urls": "^7.0.0",
        "decimal.js": "^10.6.0",
        "html-encoding-sniffer": "^6.0.0",
        "http-proxy-agent": "^7.0.2",
        "https-proxy-agent": "^7.0.6",
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-        "parse5": "^8.0.0",
+        "lru-cache": "^11.5.2",
        "parse5": "^8.0.1",
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-        "tough-cookie": "^6.0.0",
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@@ -5569,28 +5506,19 @@
        }
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    },
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      }
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+        "@exodus/bytes": "^1.15.1",
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      "engines": {
-        "node": ">= 14"
+        "node": "^22.14.0 || >=24.0.0"
      }
    },
    "node_modules/jsesc": {
@@ -6708,9 +6636,9 @@
      }
    },
    "node_modules/prettier": {
-      "version": "3.9.6",
+      "version": "3.9.8",
-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/prettier/-/prettier-3.9.6.tgz",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/prettier/-/prettier-3.9.8.tgz",
-      "integrity": "sha512-OpN0zzVdiaiAhxpuuj5efpIS4sY9j7bY6uR5mnj5yPzGkdkjNKSJeUThPb60Jw29QuAZgA4o+/iB49kFiaBX6g==",
+      "integrity": "sha512-WRFq3Wn3WId7LLROfMLdH7xaFr2jR62wU8nLO6rQUOLOxNZUviyJQs1M0iIhLexSFy+L+w0ch66wtoO2jRjG0A==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
      "bin": {
@@ -7308,13 +7236,6 @@
        "node": ">=8"
      }
    },
    "node_modules/symbol-tree": {
      "version": "3.2.4",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/symbol-tree/-/symbol-tree-3.2.4.tgz",
      "integrity": "sha512-9QNk5KwDF+Bvz+PyObkmSYjI5ksVUYtjW7AU22r2NKcfLJcXp96hkDWU3+XndOsUb+AQ9QhfzfCT2O+CNWT5Tw==",
      "dev": true,
      "license": "MIT"
    },
    "node_modules/tinybench": {
      "version": "2.9.0",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/tinybench/-/tinybench-2.9.0.tgz",
@@ -7469,13 +7390,13 @@
      }
    },
    "node_modules/undici": {
-      "version": "7.29.1",
+      "version": "8.10.2",
-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/undici/-/undici-7.29.1.tgz",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/undici/-/undici-8.10.2.tgz",
-      "integrity": "sha512-RYONW2MeafgYlkVOKYKkA/Ag7BmXqgIWCa8t1m0JcxrQg9pI9lEqRhAOruOBCbAohOa/gkCF+iPi9hrgvTzu6Q==",
+      "integrity": "sha512-/y4/bH9YNU5hi9NIrpOuvGXFcxrj3CMrV+/AYpowAYTpHn8gX/XPFjNy766FPoYY0miQhdW977JFWKGNhBdwyQ==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
      "engines": {
-        "node": ">=20.18.1"
+        "node": ">=22.19.0"
      }
    },
    "node_modules/unpipe": {
@@ -12,12 +12,12 @@
  "private": true,
  "packageManager": "npm@11.19.0",
  "dependencies": {
-    "@angular/common": "^22.1.0",
+    "@angular/common": "^22.1.7",
-    "@angular/compiler": "^22.1.0",
+    "@angular/compiler": "^22.1.7",
-    "@angular/core": "^22.1.0",
+    "@angular/core": "^22.1.7",
-    "@angular/forms": "^22.1.0",
+    "@angular/forms": "^22.1.7",
-    "@angular/platform-browser": "^22.1.0",
+    "@angular/platform-browser": "^22.1.7",
-    "@angular/router": "^22.1.0",
+    "@angular/router": "^22.1.7",
    "chart.js": "^4.5.1",
    "rxjs": "~7.8.0",
    "tslib": "^2.3.0"
@@ -25,11 +25,11 @@
  "devDependencies": {
    "@angular/build": "^22.1.8",
    "@angular/cli": "^22.1.8",
-    "@angular/compiler-cli": "^22.1.0",
+    "@angular/compiler-cli": "^22.1.7",
    "@vitest/coverage-v8": "^4.1.11",
-    "jsdom": "^28.0.0",
+    "jsdom": "^30.1.0",
-    "prettier": "^3.8.1",
+    "prettier": "^3.9.8",
    "typescript": "~6.0.2",
-    "vitest": "^4.0.8"
+    "vitest": "^4.1.11"
  }
 }
@@ -1,4 +1,4 @@
-- Base de metadonnees Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). Separee de la base
+-- Base de metadonnees Airflow (api-server + scheduler + dag-processor, LocalExecutor). Separee de la base
 -- applicative : les tables internes d'Airflow (dag_run, task_instance, ...) n'ont rien a faire
 -- dans le schema metier. Meme conteneur Postgres que `enervision`/`enervision_test` plutot qu'un
 -- service dedie, pour ne pas ajouter un conteneur de plus (issue #115).
@@ -22,11 +22,9 @@ services:
    ports: !override
      - "127.0.0.1:${MAILPIT_UI_PORT:-8025}:8025"
-  airflow-webserver:
+  airflow-apiserver:
    ports: !override
      - "127.0.0.1:${AIRFLOW_PORT:-8080}:8080"
    environment:
      AIRFLOW__WEBSERVER__WORKERS: ${AIRFLOW_WEBSERVER_WORKERS:-2}
  backend:
    ports: !reset null
@@ -51,7 +49,7 @@ services:
    ports: !reset null
  proxy:
-    image: nginx:1.28-alpine
+    image: nginx:1.31-alpine
    depends_on:
      backend:
        condition: service_healthy
@@ -5,9 +5,9 @@
 name: enervision
-# Piege : LocalExecutor fait tourner les taches comme sous-processus du scheduler, jamais du
+# Piege : LocalExecutor fait tourner les taches comme sous-processus du scheduler, jamais de
-# webserver. `airflow_ml_state` (modele entraine, magasin MLflow) n'a donc besoin d'etre monte
+# l'api-server. `airflow_ml_state` (modele entraine, magasin MLflow) n'a donc besoin d'etre monte
-# que sur `airflow-scheduler` en pratique, mais reste partage avec le webserver pour que ce
+# que sur `airflow-scheduler` en pratique, mais reste partage avec l'api-server pour que ce
 # dernier puisse au besoin l'inspecter sans en devenir dependant.
 x-airflow-common: &airflow-common
  build:
@@ -19,9 +19,16 @@ x-airflow-common: &airflow-common
    # Piege : pas de `:?` sur les secrets Airflow. Compose interpole le fichier entier avant de
    # filtrer les services : une variable requise manquante casserait aussi `make db-up`,
    # `make dev`... pour quiconque n'a pas encore complete son `.env`. Le refus est porte par
-    # `airflow-init` (ci-dessous), dont `webserver` et `scheduler` dependent.
+    # `airflow-init` (ci-dessous), dont `api-server`, `dag-processor` et `scheduler` dependent.
    AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY: ${AIRFLOW_FERNET_KEY:-}
-    AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: ${AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY:-}
+    AIRFLOW__API__SECRET_KEY: ${AIRFLOW_API_SECRET_KEY:-}
    # Signe les jetons entre scheduler, tâches et api-server. Conteneurs distincts : un secret
    # généré au démarrage ne serait pas partagé, il doit venir du .env.
    AIRFLOW__API_AUTH__JWT_SECRET: ${AIRFLOW_JWT_SECRET:-}
    AIRFLOW__CORE__EXECUTION_API_SERVER_URL: http://airflow-apiserver:8080/execution/
    # FabAuthManager plutôt que le SimpleAuthManager par défaut d'Airflow 3 : seul le provider
    # FAB sait créer le compte admin que `airflow-init` pose via `_AIRFLOW_WWW_USER_*`.
    AIRFLOW__CORE__AUTH_MANAGER: airflow.providers.fab.auth_manager.fab_auth_manager.FabAuthManager
    AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://${POSTGRES_USER}:${POSTGRES_PASSWORD}@db:5432/airflow
    # Role `enervision_ml` dedie pas encore provisionne (dette assumee, cf. ADR 0003) :
    # memes identifiants que le backend en attendant.
@@ -111,11 +118,11 @@ services:
  # Conteneur unique, jamais redemarre. La migration et la creation du premier compte sont
  # portees par l'entrypoint de l'image (`_AIRFLOW_DB_MIGRATE`, `_AIRFLOW_WWW_USER_*`), qui porte
  # aussi leur code de sortie : une migration ratee (ex. base `airflow` absente sur un volume
-  # `pgdata` deja peuple) fait echouer ce service, et `webserver`/`scheduler`, qui attendent son
+  # `pgdata` deja peuple) fait echouer ce service, et api-server, dag-processor et scheduler,
-  # succes, ne demarrent pas sur une base non migree. Le mot de passe passe par l'environnement,
+  # qui attendent son succes, ne demarrent pas sur une base non migree. Le mot de passe passe
-  # jamais par `argv` (ni `ps`, ni `docker compose config`).
+  # par l'environnement, jamais par `argv` (ni `ps`, ni `docker compose config`).
  # Sans mot de passe, l'entrypoint refuse lui-meme de creer le compte ; la commande ci-dessous
-  # refuse en plus les deux cles de chiffrement vides.
+  # refuse en plus les cles et secrets vides.
  airflow-init:
    <<: *airflow-common
    restart: "no"
@@ -135,13 +142,14 @@ services:
      - |
        set -euo pipefail
        : "$${AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY:?AIRFLOW_FERNET_KEY manquant dans .env}"
-        : "$${AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY:?AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY manquant dans .env}"
+        : "$${AIRFLOW__API__SECRET_KEY:?AIRFLOW_API_SECRET_KEY manquant dans .env}"
        : "$${AIRFLOW__API_AUTH__JWT_SECRET:?AIRFLOW_JWT_SECRET manquant dans .env}"
        : "$${APP_SECRET_KEY:?AIRFLOW_APP_SECRET_KEY manquant dans .env}"
        exec airflow version
-  airflow-webserver:
+  airflow-apiserver:
    <<: *airflow-common
-    command: webserver
+    command: api-server
    ports:
      - "${AIRFLOW_PORT:-8080}:8080"
    depends_on:
@@ -150,7 +158,7 @@ services:
      airflow-init:
        condition: service_completed_successfully
    healthcheck:
-      test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8080/health"]
+      test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8080/api/v2/monitor/health"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 5
@@ -165,6 +173,16 @@ services:
      airflow-init:
        condition: service_completed_successfully
  # Obligatoire depuis Airflow 3 : le scheduler ne parse plus les fichiers de dags/ lui-même.
  airflow-dag-processor:
    <<: *airflow-common
    command: dag-processor
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy
      airflow-init:
        condition: service_completed_successfully
 volumes:
  pgdata:
  airflow_logs:
@@ -16,3 +16,4 @@
 | [0007](adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md) | Terminaison TLS par un reverse proxy Nginx, en Docker Compose |
 | [0008](adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md) | Airflow exécute le code du backend en sous-processus, dans son propre environnement |
 | [0009](adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md) | Deux environnements sur la VM ENI, un projet Compose chacun, déployés par un runner auto-hébergé |
 | [0010](adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md) | Terraform provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application |
@@ -63,8 +63,9 @@ secret.
 - Deux TimescaleDB sur une machine de 8 Go : sans réglage, chacune se réserverait 25 % de la
  RAM au premier démarrage. L'overlay fixe `TS_TUNE_MEMORY` à 2 Go et `TS_TUNE_NUM_CPUS` à 2 par
-  base, et 2 workers gunicorn par webserver Airflow. La montée à 32 Go prévue par les
+  base. Airflow 3 n'a rien à régler de ce côté : son api-server lance un seul worker par défaut,
-  consignes est à demander.
+  là où le webserver d'Airflow 2 en lançait quatre. La montée à 32 Go prévue par les consignes
  est à demander.
 - Un runner auto-hébergé sur un dépôt public exécute le code qu'on lui envoie. `deploy.yml` ne
  se déclenche jamais sur `pull_request`, le runner tourne sous un utilisateur dédié, et le
  dépôt doit exiger une approbation pour les workflows des PR externes.
@@ -75,6 +76,7 @@ secret.
  à chaque push : plusieurs minutes par déploiement, acceptable pour la cadence du projet.
 - `environments/prod` de Terraform reste vide. Le provisionnement de la machine est porté par
  `scripts/provision-host.sh`, que Terraform pourra appeler par `remote-exec` le jour où une
-  racine visant la VM existera.
+  racine visant la VM existera. Cette racine existe depuis l'[ADR 0010](0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md),
  sous le nom `environments/vm-eni`, et `environments/prod` a disparu avec elle.
 - L'image frontend quitte `dhi.io/nginx`, registre authentifié dont personne n'a l'accès, pour
  `nginx:1.28-alpine`, la même image que le proxy. Elle n'avait jamais été construite.
@@ -0,0 +1,77 @@
 # 0010 - Terraform provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application
 - Statut : accepté
 - Date : 2026-09-22
 ## Contexte
 L'[ADR 0009](0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md) a posé la livraison : deux
 projets Compose sur la VM ENI, alignés sur `dev` et sur `main` par un runner auto-hébergé. Elle
 ne dit pas qui prépare la machine. C'est `scripts/provision-host.sh`, lancé à la main en SSH.
 La grille d'évaluation attend en C22 que l'infrastructure soit « provisionnée via du code
 (Terraform, Ansible…) ». Le seul Terraform du dépôt installe un cluster k3s que rien ne
 consomme, qui n'a jamais été appliqué, et dont la racine ne passait même pas `terraform init`
 depuis que Terraform refuse les provisioners `destroy` dont la connexion lit autre chose que
 `self`. Sa racine s'appelait `environments/dev`, nom qui laissait croire à un environnement
 applicatif alors que les deux environnements réels sont `rec` et `prod`, sur la même machine.
 La branche `feat/deploy` (PR #141) proposait la réponse inverse : Terraform construit les
 images, lance les conteneurs et copie les sources par SSH. La revue a relevé deux racines sur
 trois qui ne passent pas `terraform validate`, le mot de passe SSH écrit en clair dans le state,
 un backend lancé sans base ni variables d'environnement, et trois architectures différentes pour
 trois environnements.
 ## Décision
 **Terraform provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application.** La frontière est
 nette et vérifiable : `infra/terraform/environments/vm-eni` installe Docker et le plugin
 Compose, exécute `scripts/provision-host.sh`, enregistre le runner. Il ne construit aucune
 image, ne lance aucun conteneur, et un `apply` n'interrompt pas la stack qui tourne.
 **Le déploiement continu ne change pas.** `deploy.yml` reste le seul chemin de livraison : push
 sur `dev` ou `main`, alignement du clone, `make stack-up`, sonde `/api/v1/health/ready`.
 **Le Bash reste la mécanique, Terraform devient le point d'entrée.** `provision-host.sh` connaît
 les deux environnements, leurs ports décalés, leurs secrets et leurs certificats. Le réécrire en
 HCL créerait une seconde source de vérité qui divergerait au premier changement de port.
 **Aucun secret dans le state.** Authentification SSH par clé seulement, pas de variable de mot
 de passe. Le jeton d'enregistrement du runner est une variable `sensitive` fournie à l'`apply`,
 jamais un `trigger` : les `triggers` sont la seule partie d'un `null_resource` que Terraform
 persiste.
 **Les racines portent le nom de ce qu'elles provisionnent**, pas d'un environnement applicatif :
 `vm-eni` pour la machine, `k3s-cible` pour le cluster resté en cible. `environments/prod`,
 dossier vide, disparaît.
 ## Alternatives écartées
 - **Ansible à la place du Bash** : plus idiomatique pour de la configuration de machine, et le
  jury le reconnaîtrait immédiatement comme de l'IaC. Mais c'est un outil de plus à installer et
  à faire tourner, pour réécrire un script qui fonctionne, à trois jours du gel technique.
 - **Provisioners applicatifs de `feat/deploy`** : voir la revue sur #141. Terraform y devenait un
  orchestrateur concurrent de Compose, sans base de données ni migrations.
 - **Terraform appelle aussi `make stack-up`** : le premier démarrage serait plus court d'une
  commande, mais Terraform se mettrait à porter la livraison, que le runner rejoue à chaque
  push. Deux chemins pour le même acte, c'est précisément ce que #141 montre qu'il ne faut pas.
 - **k3s tout de suite** : le cluster serait vide, sans manifeste, sans registre et sans stockage
  persistant. Le module reste, documenté comme cible.
 - **State Terraform distant** : un seul opérateur, pas d'exécution concurrente. Le backend local
  suffit, comme pour `k3s-cible`.
 ## Conséquences
 - Le premier `apply` exige un jeton d'enregistrement du runner, valable une heure et pour une
  seule inscription, que seul un administrateur du dépôt peut créer. L'`apply` n'est donc pas
  rejouable sans intervention humaine, ce qui est acceptable : il ne se joue qu'à l'installation.
 - L'utilisateur propriétaire de `/srv/enervision` doit exister sur la machine avant l'`apply`.
  Terraform vérifie et échoue tôt plutôt que de le créer : décider d'un compte système est une
  décision d'administration, pas un effet de bord de déploiement.
 - Terraform ne sait rien de l'état de la stack. `terraform plan` ne dira jamais que la recette
  est tombée ; c'est la sonde de `deploy.yml` qui le dit.
 - Pas de provisioner `destroy` sur le runner : il imposerait de mettre le chemin de la clé SSH
  dans le state, et `svc.sh uninstall` ne désinscrit pas le runner côté GitHub. Le retrait reste
  manuel, depuis les paramètres du dépôt.
 - C22 cesse de reposer sur `docker-compose.prod.yml` seul. C23 reste porté par les scripts, que
  Terraform appelle désormais au lieu de les remplacer.
@@ -87,10 +87,10 @@ collecteur ne vient le lire.
 | Frontend | Angular 22, Node 24 | `apps/frontend` | `En cours` | Tableau de bord sur route `/dashboard`, authentification complète (garde de route, intercepteur de jeton), cinq services HTTP, graphiques Chart.js. `stats`/`alerts` sur fixtures, `predictions` branché sur l'API réelle |
 | Base | PostgreSQL 17 + TimescaleDB | `db` | `Fait` | Bootstrap de l'extension, base de test, chaîne Alembic. Schéma applicatif créé (`site`, `dataset`, `reading` en hypertable, `prediction`, `alert`, `recommendation`) |
 | ML | LightGBM, MLflow | `ml` | `En cours` | Pipeline d'entraînement et de scoring (`enervision_ml.train`/`.score`, features par lags/moyennes glissantes partagées entre les deux, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), exposé en lecture via `GET /predictions`, 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 |
+| 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)). Provisionnement de la VM par Terraform, qui installe Docker, prépare les deux environnements et enregistre le runner, jamais appliqué ([ADR 0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.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 |
-| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `En cours` | 6 workflows, 18 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. Déploiement continu vers la VM ENI écrit par `deploy.yml`, `dev` en recette et `main` en production après approbation ([ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)), mais jamais exécuté : la machine n'est pas provisionnée et le runner n'y est pas enregistré. Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md) |
+| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `En cours` | 7 workflows, 19 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, formatage et validation du Terraform. Déploiement continu vers la VM ENI écrit par `deploy.yml`, `dev` en recette et `main` en production après approbation ([ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)), mais jamais exécuté : la machine n'est pas provisionnée et le runner n'y est pas enregistré. Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md) |
 ## Flux bout en bout
@@ -189,3 +189,4 @@ Elles vivent dans `../adr/`, pas ici.
 | [0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md) | Terminaison TLS par un reverse proxy Nginx, en Docker Compose |
 | [0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md) | Airflow exécute le code du backend en sous-processus, dans son propre environnement |
 | [0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md) | Deux environnements sur la VM ENI, un projet Compose chacun, déployés par un runner auto-hébergé |
 | [0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md) | Terraform provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application |
@@ -1,13 +1,14 @@
 # Infrastructure
-Trois topologies coexistent et ne servent pas la même chose. Ce document dit laquelle vaut dans
+Plusieurs topologies coexistent et ne servent pas la même chose. Ce document dit laquelle vaut
-quel contexte, quelles décisions sont arrêtées, et ce qui manque encore entre elles.
+dans quel contexte, quelles décisions sont arrêtées, et ce qui manque encore entre elles.
 | Topologie | Sert à | Statut |
 |---|---|---|
 | Docker Compose | Développer et recetter sur le poste | `Fait` |
 | Docker Compose plus reverse proxy | Déployer sur la machine on-premise | `Fait` |
 | Deux projets Compose sur la VM ENI, recette et production | Déploiement continu depuis GitHub | `En cours` |
 | Provisionnement Terraform de la VM | Préparer la machine et enregistrer le runner | `En cours` |
 | k3s single-node | Cible à terme | `En cours` |
 ## Poste de développement
@@ -49,20 +50,28 @@ Trois pièges sont documentés en tête du `docker-compose.yml`, ils ne se devin
 - `db/init` est monté **fichier par fichier**. Monter le dossier masquerait les scripts d'init de
  l'image, dont `timescaledb-tune`. Ajouter un fichier dans `db/init/` impose donc une ligne dans
  le compose. Voir [`db/README.md`](../../db/README.md).
- `LocalExecutor` exécute les tâches comme sous-processus du **scheduler**, jamais du webserver :
+- `LocalExecutor` exécute les tâches comme sous-processus du **scheduler**, jamais de l'api-server :
  c'est le scheduler qui a besoin du volume `airflow_ml_state` (modèle, magasin MLflow).
 ### Airflow (issues #115, #116 et #119)
-Trois services, `docker compose profiles` non utilisés (démarrage explicite via `make
+Quatre services (Airflow 3.3), `docker compose profiles` non utilisés (démarrage explicite via `make
 airflow-up`, pas dans `make dev`) :
 | Service | Rôle | Points notables |
 |---|---|---|
-| `airflow-init` | Migre la base de métadonnées, crée le compte admin | Conteneur jetable (`restart: "no"`), ne redémarre jamais. `webserver`/`scheduler` attendent qu'il se termine avec succès |
+| `airflow-init` | Migre la base de métadonnées, crée le compte admin | Conteneur jetable (`restart: "no"`), ne redémarre jamais. `api-server`, `dag-processor` et `scheduler` attendent qu'il se termine avec succès |
-| `airflow-webserver` | UI, port `8080` | `LocalExecutor` : n'exécute aucune tâche lui-même |
+| `airflow-apiserver` | UI et API REST (`/api/v2`), port `8080` | `LocalExecutor` : n'exécute aucune tâche lui-même. Sert aussi l'Execution API que les tâches appellent, d'où le secret JWT partagé |
 | `airflow-dag-processor` | Parse `dags/` et publie les DAGs sérialisés | Composant à part entière depuis Airflow 3 : le scheduler ne lit plus les fichiers de DAG |
 | `airflow-scheduler` | Planifie et **exécute** les tâches (`LocalExecutor`) | Les DAGs y tournent en sous-processus (`uv run --no-sync python -m ...`), c'est lui qui a besoin du volume `airflow_ml_state` |
 Airflow 3 impose deux choses que le compose reflète : les tâches ne touchent plus la base de
 métadonnées et passent par l'Execution API de l'`api-server`, avec un jeton signé par
 `AIRFLOW_JWT_SECRET` (secret partagé entre conteneurs, jamais celui généré au démarrage) ; et
 l'authentification par défaut (`SimpleAuthManager`) ne sait pas créer de compte, d'où le
 `FabAuthManager` qui garde le compte admin posé par `airflow-init`. Pas de `triggerer` : aucun
 opérateur déférable dans les DAGs.
 Construits depuis `etl/airflow/Dockerfile`, contexte `.` (racine du repo, pas `etl/airflow/`) :
 l'image doit pouvoir `COPY` les sources de `ml/` **et** de `apps/backend/` pour se synchroniser
 deux environnements Python **3.14** (`/opt/ml/.venv` et `/opt/backend/.venv`, `uv sync --locked` à
@@ -102,14 +111,14 @@ rend contraignant.
 `airflow-init` s'appuie sur l'entrypoint de l'image (`_AIRFLOW_DB_MIGRATE`,
 `_AIRFLOW_WWW_USER_*`) plutôt que sur un script maison : l'entrypoint porte le code de sortie, une
 migration ratée (typiquement la base `airflow` absente, cf. ci-dessous) fait échouer le service et
-`webserver`/`scheduler` ne démarrent pas sur une base non migrée. Le mot de passe du compte admin
+`api-server`, `dag-processor` et `scheduler` ne démarrent pas sur une base non migrée. Le mot de passe du compte admin
 passe par l'environnement, jamais par `argv` (ni `ps`, ni `docker compose config`).
 Les variables `AIRFLOW_*` ne sont volontairement pas en `${VAR:?}` : Compose interpole le fichier
 entier avant de filtrer les services, une variable requise manquante casserait `make db-up`,
 `make dev`... pour tout poste dont le `.env` est antérieur. Elles valent `${VAR:-}` et c'est
-`airflow-init` qui refuse de démarrer (clé Fernet, clé Flask, mot de passe ou
+`airflow-init` qui refuse de démarrer (clé Fernet, clé de session de l'API, secret JWT, mot de
-`AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` vides).
+passe ou `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` vides).
 Le conteneur reçoit deux variables du backend en plus de `ML_DATABASE_URL` : `DATABASE_URL`, en
 dialecte asyncpg, et `APP_SECRET_KEY`, alimentée par `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY`. Cette dernière est
@@ -201,10 +210,38 @@ Nginx renvoie vers `https://$host` sans port, c'est-à-dire vers la production.
 Le déploiement est décrit dans [50-cicd.md](50-cicd.md) : un runner GitHub Actions installé sur
 la VM aligne le dossier sur la branche poussée et lance `make stack-up`.
 ### Provisionnement de la machine
 Statut : `En cours`. Décision et frontière dans
 l'[ADR 0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md) : **Terraform
 provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application**. La racine
 `infra/terraform/environments/vm-eni/` fait trois choses, et rien d'autre.
 ```mermaid
 sequenceDiagram
  participant TF as terraform apply
  participant VM as VM eadl-2025-nantes-g3
  participant GH as GitHub
  TF->>VM: SSH, get.docker.com puis docker compose version
  TF->>VM: copie et exécute scripts/provision-host.sh
  VM->>VM: deux clones, deux .env, deux certificats
  TF->>VM: installe actions-runner, config.sh, svc.sh
  VM->>GH: le runner s'enregistre avec le label eni-g3
 ```
 Aucune image n'y est construite, aucun conteneur lancé : un `apply` n'interrompt pas la stack qui
 tourne. Le premier démarrage reste manuel, `make stack-up` dans chaque dossier ; les suivants
 sont joués par le runner à chaque push. Terraform ne sait rien de l'état de la stack, c'est la
 sonde de `deploy.yml` qui le dit.
 Le jeton d'enregistrement du runner est valable une heure et ne vaut que pour une inscription :
 l'`apply` n'est pas rejouable sans qu'un administrateur du dépôt en crée un nouveau.
 ## Cible à terme, k3s
-Statut : `En cours`. Le module `infra/terraform/modules/k3s/` installe le cluster. Il n'a jamais
+Statut : `En cours`. Le module `infra/terraform/modules/k3s/` installe le cluster, depuis la
-été appliqué.
+racine `infra/terraform/environments/k3s-cible/`. Il n'a jamais été appliqué.
 ```mermaid
 flowchart LR
@@ -252,11 +289,13 @@ Ces arbitrages sont pris. Ils ne vivaient jusqu'ici que dans des commentaires de
 | `k3s_version` obligatoire, valeur vide refusée | Sans épinglage, `get.k3s.io` installe la dernière version à chaque exécution : le déploiement cesse d'être reproductible | `validation` dans `modules/k3s/variables.tf` |
 | Traefik désactivé | Le choix d'ingress reste ouvert, on ne veut pas en subir un par défaut | `k3s_disable_components`, défaut `["traefik"]` |
 | Kubeconfig laissé en `600/root`, lu par `sudo` | `--write-kubeconfig-mode 644` exposerait `cluster-admin` à tout utilisateur local de la machine | Commentaire et `fetch_kubeconfig` dans `modules/k3s/main.tf` |
-| State Terraform en backend `local` | Un seul opérateur, pas d'exécution concurrente, pas de dépendance à un stockage distant | `environments/dev/versions.tf` |
+| State Terraform en backend `local` | Un seul opérateur, pas d'exécution concurrente, pas de dépendance à un stockage distant | `versions.tf` de chaque racine |
 | `.terraform.lock.hcl` versionné | Fige les versions de provider entre contributeurs et future CI | Commentaire dans `.gitignore` |
 | `*.tfvars` ignoré, `*.tfvars.example` versionné | Les tfvars portent l'adresse du serveur et le chemin de la clé | `.gitignore` |
 | Désinstallation gérée au `destroy` | `k3s-uninstall.sh` en `on_failure = continue` : un serveur injoignable ne bloque pas le `destroy` | `modules/k3s/main.tf` |
-| Deux racines, `dev` et `prod` | Séparation des états et des variables par environnement | `environments/` |
+| Une racine Terraform par machine provisionnée, nommée d'après elle | `environments/dev` laissait croire à un environnement applicatif, alors que `rec` et `prod` vivent sur la même machine et ne sont pas provisionnés par Terraform | `environments/vm-eni`, `environments/k3s-cible` |
 | Terraform provisionne, GitHub Actions déploie | Deux chemins pour le même acte de livraison, c'est ce que la revue de #141 relève sur la VM | [ADR 0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md) |
 | Connexion SSH par clé, jamais par mot de passe | Une variable de mot de passe finit en clair dans le state, ou dans les `triggers` qui y sont persistés | `environments/vm-eni/variables.tf`, `modules/k3s/main.tf` |
 | Terminaison TLS par un reverse proxy Nginx en Compose | L'ingress k3s supposait un registre et des manifestes qui n'existent pas, à quatre jours du rendu | `docker-compose.prod.yml`, [ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md) |
 | Certificat auto-signé par défaut, chemin ACME câblé | Aucun domaine public ne résout vers la machine : le défi HTTP-01 ne peut pas aboutir | `scripts/tls-selfsigned.sh`, `infra/proxy/acme-deploy-hook.sh` |
 | Un projet Compose par environnement, sur la même machine | Une seule VM, et l'isolation par nom de projet ne demande ni cluster ni registre | `.env` de chaque dossier, [ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md) |
@@ -277,7 +316,7 @@ Ces arbitrages sont pris. Ils ne vivaient jusqu'ici que dans des commentaires de
 | Base applicative | `enervision` | Variable `POSTGRES_DB` |
 | Base de test | `enervision_test` | Créée par `db/init/110-test-database.sql`, nom attendu en dur par `apps/backend/tests/conftest.py` |
 | Base de métadonnées Airflow | `airflow` | Créée par `db/init/120-airflow-database.sql`, même conteneur `db` |
-| Webserver Airflow | `8080` | `make airflow-up`. Scheduler et webserver ne publient que ce port ; les tâches (`LocalExecutor`) tournent côté scheduler, sans port propre |
+| API server Airflow | `8080` | `make airflow-up`. Api-server, scheduler et dag-processor ne publient que ce port ; les tâches (`LocalExecutor`) tournent côté scheduler, sans port propre |
 ## Le trou vers k3s
@@ -296,4 +335,3 @@ question à trancher, avant toute ressource Kubernetes.
 - **Quel stockage persistant** côté Kubernetes pour PostgreSQL, et si la base tourne dans le
  cluster ou à côté.
 - **Quelle stratégie de sauvegarde et de restauration** des données de mesure.
 - **Que devient `environments/prod/`**, aujourd'hui réduit à un `.gitkeep`.
@@ -16,6 +16,12 @@ basculer sur `Fait` au premier déploiement vert. Sa limite, nommée ici plutôt
 soutenance : les images sont construites sur la machine à chaque déploiement, aucun artefact
 n'est publié puis promu d'un environnement à l'autre.
 Ce que ce workflow ne fait pas, et ne fera pas : préparer la machine. Installation de Docker,
 clones, `.env`, certificats et enregistrement du runner sont provisionnés par
 `infra/terraform/environments/vm-eni`
 ([ADR 0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md)). Terraform provisionne,
 GitHub Actions déploie ; aucun des deux ne fait le travail de l'autre.
 ## Vue d'ensemble
 ```mermaid
@@ -45,6 +51,10 @@ flowchart TB
    ab["image<br/>construction de l'image"]
  end
  subgraph infw["Infra · infra.yml"]
    it["terraform<br/>fmt -check, init et validate par racine"]
  end
  subgraph sq["SonarQube · sonarqube.yml"]
    sb1["build-front / test-front"]
    sb2["build-back / test-back"]
@@ -57,6 +67,7 @@ flowchart TB
  push --> fd
  push --> mv & ms
  push --> av & ab
  push --> it
  push --> sb1 & sb2 --> sscan
  subgraph cd["Déploiement · deploy.yml"]
@@ -68,11 +79,11 @@ flowchart TB
 ## Déclenchement
-Les cinq workflows se déclenchent sur `push` **et** sur `pull_request`, filtrés par **chemin** :
+Les six workflows hébergés par GitHub se déclenchent sur `push` **et** sur `pull_request`,
-`backend.yml` sur `apps/backend/**`, `frontend.yml` sur `apps/frontend/**`, `ml.yml` sur `ml/**`,
+filtrés par **chemin** : `backend.yml` sur `apps/backend/**`, `frontend.yml` sur
-`airflow.yml` sur `etl/airflow/**` **plus des chemins de `ml/` et de `apps/backend/`**, chacun
+`apps/frontend/**`, `ml.yml` sur `ml/**`, `infra.yml` sur `infra/terraform/**`, `airflow.yml` sur
-incluant son propre fichier de workflow dans le filtre pour qu'une modification du pipeline
+`etl/airflow/**` **plus des chemins de `ml/` et de `apps/backend/`**, chacun incluant son propre
-déclenche le pipeline.
+fichier de workflow dans le filtre pour qu'une modification du pipeline déclenche le pipeline.
 Le filtre d'`airflow.yml` mérite un mot : il inclut `ml/pyproject.toml`, `ml/uv.lock`,
 `ml/enervision_ml/**`, `apps/backend/pyproject.toml`, `apps/backend/uv.lock` et
@@ -90,13 +101,14 @@ rien changer), mais ce serait à borner sur un dépôt à forte fréquence de pu
 `backend.yml`, `ml.yml` et `airflow.yml` déclarent en plus un groupe de concurrence par référence
 git avec `cancel-in-progress`, ce qui annule un run devenu obsolète par un push plus récent.
-**Piège de version** : `etl/airflow` tourne en **Python 3.12** et non 3.14, parce qu'Airflow 2.10
+**Piège de version** : `etl/airflow` tourne en **Python 3.12** et non 3.14 : c'est l'interpréteur
-ne supporte pas encore 3.14. Le 3.14 du module ML ne vit, dans ce contexte, que dans l'image
+de l'image `apache/airflow:3.3.2-python3.12` retenue, et les tests d'intégrité doivent tourner sur
-Docker et son propre environnement.
+le même. Le 3.14 du module ML ne vit, dans ce contexte, que dans l'image Docker et son propre
 environnement.
 ## Déploiement
-`deploy.yml` est le sixième workflow, et le seul qui ne tourne pas chez GitHub : il s'exécute sur
+`deploy.yml` est le septième workflow, et le seul qui ne tourne pas chez GitHub : il s'exécute sur
 un runner auto-hébergé installé sur la VM ENI, label `eni-g3`, parce que les runners hébergés ne
 joignent pas une adresse privée d'école. Le runner se connecte en sortie vers GitHub, aucun port
 entrant n'est ouvert.
@@ -150,6 +162,7 @@ dans [10-infra.md](10-infra.md).
 | Build `npm run build` | frontend | compilation | Bloque |
 | Intégrité des DAGs | airflow | chargement des DAGs sans erreur d'import | Bloque |
 | Construction de l'image Airflow | airflow | `docker build` de `etl/airflow/Dockerfile` | Bloque |
 | Formatage et validité Terraform | infra | `fmt -check -recursive`, puis `init` et `validate` par racine | Bloque |
 Deux seuils portent une décision qu'il faut savoir défendre :
@@ -1,9 +1,9 @@
 # Image Airflow EnerVision : ajoute ml/ et apps/backend/ dans leurs propres environnements Python
-# 3.14, distincts du Python 3.12 qui fait tourner Airflow lui-meme (apache-airflow 2.10 ne supporte
+# 3.14, distincts du Python 3.12 de l'image de base qui fait tourner Airflow lui-meme, pour que
-# pas 3.14), pour que les DAGs puissent lancer `uv run python -m enervision_ml.train`/`.score`,
+# les DAGs puissent lancer `uv run python -m enervision_ml.train`/`.score`,
 # `app.detection.internal_alerts` et `app.cli` en sous-processus. Airflow ne devient jamais un
 # consommateur direct de LightGBM, de MLflow ou du SQLAlchemy du backend. Cf. ADR 0008.
-FROM apache/airflow:2.10.4-python3.12
+FROM apache/airflow:3.3.2-python3.12
 # LightGBM est compile contre libgomp (OpenMP), absent de l'image de base (minimale, sans
 # toolchain de compilation). Sans lui : `OSError: libgomp.so.1: cannot open shared object file`
@@ -21,9 +21,8 @@ RUN apt-get update \
 RUN mkdir -p /opt/ml/state /opt/backend && chown -R airflow:root /opt/ml /opt/backend
 USER airflow
-# L'image de base embarque deja un `uv`, mais trop ancien (0.4.29) pour le format de verrou de
+# L'image de base embarque deja un `uv`, mais pas celui que le depot epingle par ailleurs
-# `ml/uv.lock`. On le remplace par la version deja pinnee ailleurs dans le depot
+# (apps/backend/Dockerfile) : on aligne, pour que le format de verrou lu soit le meme partout.
 # (apps/backend/Dockerfile).
 COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:0.11.26 /uv /home/airflow/.local/bin/uv
 # Piege : pas de `UV_PROJECT_ENVIRONMENT` global. Il vaudrait pour les deux projets, et `uv run`
@@ -15,8 +15,8 @@ from __future__ import annotations
 from datetime import datetime, timedelta
-from airflow.models.dag import DAG
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
-from airflow.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
 # Le backend a son propre environnement uv dans l'image (ADR 0008). `--no-sync` et
 # `env -u VIRTUAL_ENV` : cf. `ml_train.py`, même raisonnement.
@@ -11,8 +11,8 @@ from __future__ import annotations
 from datetime import datetime, timedelta
-from airflow.models.dag import DAG
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
-from airflow.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
 COMMANDE_BACKEND = "cd /opt/backend && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m"
@@ -10,8 +10,8 @@ from __future__ import annotations
 from datetime import datetime, timedelta
-from airflow.models.dag import DAG
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
-from airflow.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
 MODEL_PATH = "/opt/ml/state/models/lightgbm-consumption.txt"
@@ -11,8 +11,8 @@ from __future__ import annotations
 from datetime import datetime, timedelta
-from airflow.models.dag import DAG
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
-from airflow.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
 MODEL_PATH = "/opt/ml/state/models/lightgbm-consumption.txt"
 MLFLOW_TRACKING_URI = "sqlite:////opt/ml/state/mlflow.db"
@@ -4,7 +4,7 @@ version = "0.1.0"
 description = "DAGs d'orchestration EnerVision (Airflow)"
 requires-python = ">=3.12,<3.13"
 dependencies = [
-    "apache-airflow==2.10.4",
+    "apache-airflow==3.3.2",
 ]
 [dependency-groups]
@@ -5,8 +5,8 @@ from datetime import timedelta
 from pathlib import Path
 import pytest
-from airflow.models.baseoperator import BaseOperator
+from airflow.dag_processing.dagbag import DagBag
-from airflow.models.dagbag import DagBag
+from airflow.sdk import BaseOperator
 DAGS_FOLDER = Path(__file__).resolve().parent.parent / "dags"
@@ -22,7 +22,7 @@ TACHES = [
@pytest.fixture(scope="module")
 def dagbag() -> DagBag:
-    return DagBag(dag_folder=str(DAGS_FOLDER), include_examples=False)
+    return DagBag(dag_folder=str(DAGS_FOLDER))
 def test_dags_folder_has_no_import_error(dagbag: DagBag) -> None:
@@ -34,22 +34,22 @@ def test_every_expected_dag_is_discovered(dagbag: DagBag) -> None:
 def test_ml_train_has_no_schedule(dagbag: DagBag) -> None:
-    assert dagbag.dags["ml_train"].timetable.summary == "None"
+    assert dagbag.dags["ml_train"].schedule is None
 def test_ml_score_runs_every_hour(dagbag: DagBag) -> None:
-    # `@hourly` est un alias Airflow pour ce cron, c'est sous cette forme que `.summary` le rend.
+    # `@hourly` est un alias Airflow pour ce cron, c'est sous cette forme que la timetable le rend.
-    assert dagbag.dags["ml_score"].timetable.summary == "0 * * * *"
+    assert dagbag.dags["ml_score"].timetable.expression == "0 * * * *"
 def test_alertes_runs_after_the_hourly_scoring(dagbag: DagBag) -> None:
    # Le decalage n'est pas cosmetique : la regle `anomaly` compare une lecture a la `prediction`
    # du meme instant, que `ml_score` ecrit a l'heure pile.
-    assert dagbag.dags["alertes"].timetable.summary == "15 * * * *"
+    assert dagbag.dags["alertes"].timetable.expression == "15 * * * *"
 def test_historical_import_has_no_schedule(dagbag: DagBag) -> None:
-    assert dagbag.dags["historical_import"].timetable.summary == "None"
+    assert dagbag.dags["historical_import"].schedule is None
 def test_ml_train_task_calls_the_training_module(dagbag: DagBag) -> None:
@@ -1,18 +1,48 @@
 # Infrastructure
-Provisionnement Terraform de la machine on-premise (serveur physique, accessible en SSH).
+Provisionnement Terraform des machines on-premise. Terraform prepare la machine, GitHub Actions
 deploie l'application : voir l'[ADR 0010](../docs/adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md).
 Rien ici ne construit d'image ni ne lance de conteneur.
 - `terraform/modules` : modules reutilisables.
  - `k3s` : installe un cluster k3s single-node sur une machine distante via SSH
    (script officiel `get.k3s.io`) et rapatrie le kubeconfig en local.
- `terraform/environments/<env>` : racines Terraform, une par environnement.
+- `terraform/environments/<racine>` : une racine par machine provisionnee.
-  - `dev` : instancie le module `k3s` sur le serveur de l'ecole.
+  - `vm-eni` : la VM `eadl-2025-nantes-g3`, qui porte les environnements `rec` et `prod`
-  - `prod` : non initialise, voir le ticket dedie.
+    ([ADR 0009](../docs/adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)). Installe Docker,
    execute `scripts/provision-host.sh`, enregistre le runner GitHub Actions.
  - `k3s-cible` : le cluster k3s, cible a terme de `docs/architecture/10-infra.md`. Jamais
    applique.
-## Usage (environments/dev)
+## Usage (environments/vm-eni)
 ```bash
-cd infra/terraform/environments/dev
+cd infra/terraform/environments/vm-eni
 cp terraform.tfvars.example terraform.tfvars
 terraform init
 terraform apply
 ```
 `terraform.tfvars` est ignore par git. Trois valeurs sont a renseigner avant l'apply :
 - `proprietaire` : l'utilisateur qui possede `/srv/enervision` et fait tourner le runner. Il doit
  deja exister sur la machine.
 - `runner_version` : a epingler depuis <https://github.com/actions/runner/releases>.
 - `runner_token` : jeton d'enregistrement, valable une heure et pour une seule inscription.
  Parametres du depot, Actions, Runners, New self-hosted runner. Seul un administrateur du depot
  peut le creer.
 Apres l'apply, la machine porte `/srv/enervision/rec` et `/srv/enervision/prod`, chacun avec son
 `.env` et son certificat. Le premier demarrage reste manuel, `make stack-up` dans chaque dossier ;
 les suivants sont joues par le runner a chaque push sur `dev` et sur `main`.
 Retirer le runner se fait a la main, depuis les parametres du depot : `terraform destroy` ne le
 desinscrit pas.
 ## Usage (environments/k3s-cible)
 ```bash
 cd infra/terraform/environments/k3s-cible
 cp terraform.tfvars.example terraform.tfvars   # renseigner ssh_host / ssh_private_key_path
 terraform init
 terraform apply
@@ -9,7 +9,7 @@ Terminaison TLS et routage de la stack déployée. Seul composant publié sur le
 - `tls/` : les deux fichiers que nginx lit, `fullchain.pem` et `privkey.pem`. Ignorés par git.
 - `acme-deploy-hook.sh` : recopie le résultat de certbot dans `tls/`.
-Pas de `Dockerfile` : l'image officielle `nginx:1.28-alpine` est utilisée telle quelle et la
+Pas de `Dockerfile` : l'image officielle `nginx:1.31-alpine` est utilisée telle quelle et la
 configuration est montée en volume par `docker-compose.prod.yml`.
 L'overlay emploie les marqueurs `!override` et `!reset`, qui demandent **Docker Compose 2.24.4
@@ -88,7 +88,7 @@ docker run --rm \
  -v "$PWD/infra/proxy/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro" \
  -v "$PWD/infra/proxy/conf.d:/etc/nginx/conf.d:ro" \
  -v "$PWD/infra/proxy/tls:/etc/nginx/tls:ro" \
-  nginx:1.28-alpine nginx -t
+  nginx:1.31-alpine nginx -t
 ```
 Monter `infra/proxy/` entier sur `/etc/nginx` échouerait : `mime.types` vient de l'image.
@@ -0,0 +1,23 @@
 # This file is maintained automatically by "terraform init".
 # Manual edits may be lost in future updates.
 provider "registry.terraform.io/hashicorp/null" {
  version     = "3.3.2"
  constraints = "~> 3.2"
  hashes = [
    "h1:IQ1qrkht1sC1nibUR+AJ3ulryyhVDHfCHZhoJi0sg2Y=",
    "zh:10ec43b8b7b18d5639238c7fb9e111f6a4b038523dd66c7a426bf27b25fa4c08",
    "zh:60beb9cc2ad5b871c710860cee75b42850cc6acd43db0d77cb5e00fda7288b55",
    "zh:62538582d0a4a2f10ad8a8d9a6c3cd3f05af6c6d91c6641ffc78d4f0e8e69b27",
    "zh:64a8f9ce7852d9efc5b464c12306c946366d59f5e2757def97969c9fd64bd1d6",
    "zh:78d5eefdd9e494defcb3c68d282b8f96630502cac21d1ea161f53cfe9bb483b3",
    "zh:92a374fb736a52f465283326d0a5bf4f495132eb99be209dfb4c75ec803fe8db",
    "zh:98da9c42785d27a50f0604758bcb61a30f6278b9f2acd92bb3b2046e0e71916c",
    "zh:b0f7896fae554729cdf4a24ac06359a050cff5817e6cd8597cba8a4ae01a7409",
    "zh:bc8179ee35d67c72fb03012e7023b9f9816f033a7ec4109c001dd6d29752e812",
    "zh:d23a598f713bfb6098bc003571d7de90b5a33b78f9be240488252fe5f3c2a60d",
    "zh:d2855b922ea345dbd89ea287e4c6c4757e38bc0aaffeb2b79aa0b8004f9c53ff",
    "zh:d3a60422bc6a2f9244d076c5222c07060c826ef91bdbaf4634cb752b86057473",
    "zh:faa01928c25d2a6ecd9c7eb8b88134cb08de55a6b11ca6c703ac0092845344ba",
  ]
 }
@@ -0,0 +1,23 @@
 # This file is maintained automatically by "terraform init".
 # Manual edits may be lost in future updates.
 provider "registry.terraform.io/hashicorp/null" {
  version     = "3.3.2"
  constraints = "~> 3.2"
  hashes = [
    "h1:IQ1qrkht1sC1nibUR+AJ3ulryyhVDHfCHZhoJi0sg2Y=",
    "zh:10ec43b8b7b18d5639238c7fb9e111f6a4b038523dd66c7a426bf27b25fa4c08",
    "zh:60beb9cc2ad5b871c710860cee75b42850cc6acd43db0d77cb5e00fda7288b55",
    "zh:62538582d0a4a2f10ad8a8d9a6c3cd3f05af6c6d91c6641ffc78d4f0e8e69b27",
    "zh:64a8f9ce7852d9efc5b464c12306c946366d59f5e2757def97969c9fd64bd1d6",
    "zh:78d5eefdd9e494defcb3c68d282b8f96630502cac21d1ea161f53cfe9bb483b3",
    "zh:92a374fb736a52f465283326d0a5bf4f495132eb99be209dfb4c75ec803fe8db",
    "zh:98da9c42785d27a50f0604758bcb61a30f6278b9f2acd92bb3b2046e0e71916c",
    "zh:b0f7896fae554729cdf4a24ac06359a050cff5817e6cd8597cba8a4ae01a7409",
    "zh:bc8179ee35d67c72fb03012e7023b9f9816f033a7ec4109c001dd6d29752e812",
    "zh:d23a598f713bfb6098bc003571d7de90b5a33b78f9be240488252fe5f3c2a60d",
    "zh:d2855b922ea345dbd89ea287e4c6c4757e38bc0aaffeb2b79aa0b8004f9c53ff",
    "zh:d3a60422bc6a2f9244d076c5222c07060c826ef91bdbaf4634cb752b86057473",
    "zh:faa01928c25d2a6ecd9c7eb8b88134cb08de55a6b11ca6c703ac0092845344ba",
  ]
 }
@@ -0,0 +1,137 @@
 # Pourquoi : Terraform provisionne la machine, GitHub Actions la deploie (ADR 0010). Rien ici ne
 # construit d'image ni ne lance de conteneur : la livraison reste portee par `deploy.yml` et
 # `make stack-up`, et un `apply` n'interrompt pas la stack qui tourne.
 # Piege : seul le bloc `triggers` d'un `null_resource` atterrit dans le state. Ni le jeton du
 # runner ni la cle SSH n'y figurent, et ne doivent jamais y etre ajoutes pour forcer un rejeu.
 # Contrainte : pas de provisioner `destroy` sur le runner. Il imposerait une connexion ne lisant
 # que `self`, donc le chemin de la cle SSH dans le state, et `svc.sh uninstall` ne desinscrit pas
 # le runner cote GitHub : le retrait reste manuel, depuis les parametres du depot.
 # Ref : ADR 0009 pour les deux environnements, `scripts/provision-host.sh` pour leur contenu.
 locals {
  sudo           = var.ssh_user == "root" ? "" : "sudo "
  en_tant_que    = "${var.ssh_user == "root" ? "" : "sudo "}runuser -u ${var.proprietaire} --"
  provisionneur  = "${path.root}/../../../../scripts/provision-host.sh"
  runner_archive = "actions-runner-linux-x64-${var.runner_version}.tar.gz"
  # Substitution shell, evaluee par le sh -c distant : un nom de runner doit etre unique dans
  # le depot, le nom d'hote l'est deja et le reste si cette racine sert a une autre machine.
  runner_nom = var.runner_nom != "" ? var.runner_nom : "$(hostname -s)"
 }
 resource "null_resource" "docker_engine" {
  triggers = {
    hote = var.ssh_host
    user = var.proprietaire
  }
  connection {
    type        = "ssh"
    host        = var.ssh_host
    port        = var.ssh_port
    user        = var.ssh_user
    private_key = file(pathexpand(var.ssh_private_key_path))
    timeout     = "5m"
  }
  provisioner "remote-exec" {
    inline = [
      <<-EOT
        set -eu
        id ${var.proprietaire} >/dev/null 2>&1 || {
          echo "l'utilisateur ${var.proprietaire} n'existe pas sur la machine" >&2
          exit 1
        }
        command -v docker >/dev/null || ${local.sudo}sh -c 'curl -fsSL https://get.docker.com | sh'
        ${local.sudo}systemctl enable --now docker
        ${local.sudo}usermod -aG docker ${var.proprietaire}
        ${local.sudo}docker compose version
      EOT
    ]
  }
 }
 # `provision-host.sh` verifie lui-meme docker, compose et la sortie HTTPS, puis prepare un clone
 # par environnement, son `.env` et son certificat. Il est rejouable : un `.env` existant n'est
 # jamais reecrit, un certificat present jamais regenere.
 resource "null_resource" "environnements" {
  depends_on = [null_resource.docker_engine]
  triggers = {
    script = filesha256(local.provisionneur)
    racine = var.racine
    depot  = var.depot_url
  }
  connection {
    type        = "ssh"
    host        = var.ssh_host
    port        = var.ssh_port
    user        = var.ssh_user
    private_key = file(pathexpand(var.ssh_private_key_path))
    timeout     = "5m"
  }
  provisioner "file" {
    source      = local.provisionneur
    destination = "/tmp/provision-host.sh"
  }
  provisioner "remote-exec" {
    inline = [
      <<-EOT
        set -eu
        ${local.sudo}env RACINE='${var.racine}' \
          REPO_URL='${var.depot_url}' \
          PROPRIETAIRE='${var.proprietaire}' \
          PUBLIC_IP='${var.adresse_publique}' \
          bash /tmp/provision-host.sh
        rm -f /tmp/provision-host.sh
      EOT
    ]
  }
 }
 # Piege : le jeton d'enregistrement expire en une heure. Un `apply` rejoue cette ressource des
 # que `runner_version`, `runner_labels` ou `runner_nom` change, et redemande donc un jeton frais.
 resource "null_resource" "runner_github" {
  depends_on = [null_resource.environnements]
  triggers = {
    version = var.runner_version
    labels  = var.runner_labels
    nom     = local.runner_nom
    dossier = var.runner_dossier
  }
  connection {
    type        = "ssh"
    host        = var.ssh_host
    port        = var.ssh_port
    user        = var.ssh_user
    private_key = file(pathexpand(var.ssh_private_key_path))
    timeout     = "5m"
  }
  provisioner "remote-exec" {
    inline = [
      <<-EOT
        set -eu
        ${local.sudo}install -d -o ${var.proprietaire} -g ${var.proprietaire} ${var.runner_dossier}
        if [ ! -x ${var.runner_dossier}/config.sh ]; then
          curl -fsSL -o /tmp/${local.runner_archive} \
            https://github.com/actions/runner/releases/download/v${var.runner_version}/${local.runner_archive}
          ${local.sudo}tar -xzf /tmp/${local.runner_archive} -C ${var.runner_dossier}
          ${local.sudo}chown -R ${var.proprietaire}:${var.proprietaire} ${var.runner_dossier}
          rm -f /tmp/${local.runner_archive}
        fi
        if [ ! -f ${var.runner_dossier}/.runner ]; then
          ${local.en_tant_que} sh -c 'cd ${var.runner_dossier} && ./config.sh --unattended --replace \
            --url ${var.runner_url} --token ${var.runner_token} \
            --labels ${var.runner_labels} --name ${local.runner_nom} --work _work'
          ${local.sudo}${var.runner_dossier}/svc.sh install ${var.proprietaire}
        fi
        ${local.sudo}${var.runner_dossier}/svc.sh start
      EOT
    ]
  }
 }
@@ -0,0 +1,9 @@
 output "machine" {
  description = "Machine provisionnee et racine qui porte un clone par environnement."
  value       = "${var.ssh_user}@${var.ssh_host}:${var.racine}"
 }
 output "runner" {
  description = "Dossier d'installation du runner et libelles supplementaires annonces a GitHub."
  value       = "${var.runner_dossier} (${var.runner_labels})"
 }
@@ -0,0 +1,22 @@
 ssh_host             = "10.101.200.37"
 ssh_port             = 22
 ssh_user             = "root"
 ssh_private_key_path = "~/.ssh/id_ed25519"
 # Utilisateur qui possede la racine et fait tourner le runner. Il doit deja exister sur la
 # machine : git refuse les depots appartenant a un autre utilisateur, et un .env en 600 lui
 # echapperait.
 proprietaire = "enervision"
 # Epingler une version reelle : https://github.com/actions/runner/releases
 runner_version = "2.330.0"
 # Jeton d'enregistrement du runner, valable une heure et pour une seule inscription :
 # Parametres du depot > Actions > Runners > New self-hosted runner. Seul un administrateur du
 # depot peut le creer. terraform.tfvars est ignore par git, mais le jeton ne doit pas y rester
 # apres l'apply.
 runner_token = "A_RENSEIGNER"
 # Nom du runner cote GitHub. Vide par defaut : le nom d'hote de la machine. A renseigner
 # seulement si deux runners doivent tourner sur la meme machine, leurs noms devant differer.
 # runner_nom = "eni-g3-bis"
@@ -0,0 +1,90 @@
 variable "ssh_host" {
  type        = string
  description = "Adresse de la VM ENI qui porte les deux environnements (ADR 0009)."
 }
 variable "ssh_port" {
  type        = number
  description = "Port SSH de la VM."
  default     = 22
 }
 variable "ssh_user" {
  type        = string
  description = "Utilisateur SSH du provisionnement. Different de root, les commandes privilegiees sont prefixees par sudo."
  default     = "root"
 }
 variable "ssh_private_key_path" {
  type        = string
  description = "Chemin local vers la cle privee SSH. L'authentification par mot de passe n'est volontairement pas prise en charge : une variable de mot de passe finit en clair dans le state ou dans les triggers."
  sensitive   = true
 }
 variable "proprietaire" {
  type        = string
  description = "Utilisateur qui possede la racine et fait tourner le runner. Il doit exister sur la machine : git refuse les depots appartenant a un autre utilisateur, et un .env en 600 lui echapperait."
  validation {
    condition     = can(regex("^[a-z_][a-z0-9_-]*$", var.proprietaire))
    error_message = "proprietaire doit etre un nom d'utilisateur Unix valide."
  }
 }
 variable "racine" {
  type        = string
  description = "Dossier qui porte un clone du depot par environnement."
  default     = "/srv/enervision"
 }
 variable "depot_url" {
  type        = string
  description = "URL de clonage du depot, passee a provision-host.sh."
  default     = "https://github.com/ineszang/ProjetPiscine_EnerVision.git"
 }
 variable "adresse_publique" {
  type        = string
  description = "Adresse annoncee dans les certificats auto-signes. Vide : la premiere adresse de la VM."
  default     = ""
 }
 variable "runner_url" {
  type        = string
  description = "Depot GitHub auquel le runner s'enregistre."
  default     = "https://github.com/ineszang/ProjetPiscine_EnerVision"
 }
 variable "runner_version" {
  type        = string
  description = "Version d'actions-runner a installer, sans le v initial (ex: 2.330.0). Voir https://github.com/actions/runner/releases."
  validation {
    condition     = can(regex("^[0-9]+\\.[0-9]+\\.[0-9]+$", var.runner_version))
    error_message = "runner_version doit etre epinglee explicitement (ex: 2.330.0), sinon l'installation cesse d'etre reproductible."
  }
 }
 variable "runner_token" {
  type        = string
  description = "Jeton d'enregistrement du runner. Expire au bout d'une heure et ne vaut que pour une inscription : Parametres du depot > Actions > Runners > New self-hosted runner. Seul un administrateur du depot peut le creer."
  sensitive   = true
 }
 variable "runner_labels" {
  type        = string
  description = "Libelles supplementaires du runner. deploy.yml cible [self-hosted, linux, eni-g3], les deux premiers etant poses par GitHub."
  default     = "eni-g3"
 }
 variable "runner_nom" {
  type        = string
  description = "Nom du runner cote GitHub, unique dans le depot. Vide : le nom d'hote de la machine, qui reste unique si cette racine est reprise pour une seconde VM. A renseigner pour faire tourner deux runners sur la meme machine."
  default     = ""
 }
 variable "runner_dossier" {
  type        = string
  description = "Dossier d'installation du runner sur la machine."
  default     = "/opt/actions-runner"
 }
@@ -0,0 +1,14 @@
 terraform {
  required_version = ">= 1.7"
  required_providers {
    null = {
      source  = "hashicorp/null"
      version = "~> 3.2"
    }
  }
  backend "local" {
    path = "terraform.tfstate"
  }
 }
@@ -5,19 +5,26 @@ locals {
  kubeconfig_cmd = "${local.sudo_prefix}cat /etc/rancher/k3s/k3s.yaml"
 }
 # Piege : un provisioner `destroy` impose que tout le bloc `connection` ne lise que `self`, sinon
 # `terraform init` refuse le module. D'ou la connexion batie sur `triggers`, ou ne figurent que
 # l'adresse, le port, l'utilisateur et le chemin de la cle : jamais la cle ni un mot de passe.
 resource "null_resource" "k3s_install" {
  triggers = {
-    ssh_host            = var.ssh_host
+    ssh_host           = var.ssh_host
-    k3s_version         = var.k3s_version
+    ssh_port           = tostring(var.ssh_port)
-    disable_components  = join(",", var.k3s_disable_components)
+    ssh_user           = var.ssh_user
    ssh_key_path       = var.ssh_private_key_path
    sudo_prefix        = local.sudo_prefix
    k3s_version        = var.k3s_version
    disable_components = join(",", var.k3s_disable_components)
  }
  connection {
    type        = "ssh"
-    host        = var.ssh_host
+    host        = self.triggers.ssh_host
-    port        = var.ssh_port
+    port        = tonumber(self.triggers.ssh_port)
-    user        = var.ssh_user
+    user        = self.triggers.ssh_user
-    private_key = file(var.ssh_private_key_path)
+    private_key = file(pathexpand(self.triggers.ssh_key_path))
  }
  provisioner "remote-exec" {
@@ -33,7 +40,7 @@ resource "null_resource" "k3s_install" {
    when       = destroy
    on_failure = continue
    inline = [
-      "${local.sudo_prefix}sh -c 'test -x /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh && /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh || true'",
+      "${self.triggers.sudo_prefix}sh -c 'test -x /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh && /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh || true'",
    ]
  }
 }
@@ -47,13 +47,15 @@ preparer() {
    fi
    if [[ ! -f "$dossier/.env" ]]; then
        local brouillon="$dossier/.env.brouillon" oubliees
        sed -e "s|^POSTGRES_PASSWORD=.*|POSTGRES_PASSWORD=$(secret)|" \
            -e "s|^POSTGRES_PORT=.*|POSTGRES_PORT=$port_pg|" \
            -e "s|^APP_SECRET_KEY=.*|APP_SECRET_KEY=$(secret)|" \
            -e "s|^MAILPIT_UI_PORT=.*|MAILPIT_UI_PORT=$port_mailpit|" \
            -e "s|^AIRFLOW_PORT=.*|AIRFLOW_PORT=$port_airflow|" \
            -e "s|^AIRFLOW_FERNET_KEY=.*|AIRFLOW_FERNET_KEY=$(fernet)|" \
-            -e "s|^AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY=.*|AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY=$(secret)|" \
+            -e "s|^AIRFLOW_API_SECRET_KEY=.*|AIRFLOW_API_SECRET_KEY=$(secret)|" \
            -e "s|^AIRFLOW_JWT_SECRET=.*|AIRFLOW_JWT_SECRET=$(secret)|" \
            -e "s|^AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD=.*|AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD=$(secret | cut -c1-20)|" \
            -e "s|^AIRFLOW_APP_SECRET_KEY=.*|AIRFLOW_APP_SECRET_KEY=$(secret)|" \
            -e "s|^PUBLIC_HOST=.*|PUBLIC_HOST=$hote|" \
@@ -61,13 +63,21 @@ preparer() {
            -e "s|^COMPOSE_PROJECT_NAME=.*|COMPOSE_PROJECT_NAME=enervision-$env|" \
            -e "s|^PROXY_HTTP_PORT=.*|PROXY_HTTP_PORT=$port_http|" \
            -e "s|^PROXY_HTTPS_PORT=.*|PROXY_HTTPS_PORT=$port_https|" \
-            "$dossier/.env.example" > "$dossier/.env"
+            "$dossier/.env.example" > "$brouillon"
        # Branche antérieure à l'ADR 0009 : ces clés manquent alors dans .env.example.
        for cle in "COMPOSE_PROJECT_NAME=enervision-$env" "PUBLIC_ORIGIN=$origine" \
                   "PROXY_HTTP_PORT=$port_http" "PROXY_HTTPS_PORT=$port_https"; do
-            grep -q "^${cle%%=*}=" "$dossier/.env" || echo "$cle" >> "$dossier/.env"
+            grep -q "^${cle%%=*}=" "$brouillon" || echo "$cle" >> "$brouillon"
        done
-        chmod 600 "$dossier/.env"
+        # Piège : une clé renommée en amont garde sa valeur d'exemple, que le `:?` du compose ne
        # voit pas puisqu'elle n'est pas vide. Cas vécu : AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY, Airflow 3.
        oubliees="$(grep '=change_me$' "$brouillon" | grep -v '^APP_MOCK_API_' | cut -d= -f1 | tr '\n' ' ' || true)"
        if [[ -n "$oubliees" ]]; then
            rm -f "$brouillon"
            erreur "$env : secrets non générés, .env non écrit : $oubliees"
        fi
        chmod 600 "$brouillon"
        mv "$brouillon" "$dossier/.env"
        echo "$env : .env généré. Reste à renseigner APP_MOCK_API_USERNAME et APP_MOCK_API_PASSWORD."
    fi