docs(frontend): documente la vue recommandations

Route, paramètres ?site= et ?alert=, jointure côté client et sa raison (pas de
site_id sur une recommandation, aucun filtre sur GET /recommendations,
/alerts non paginé), génération réservée aux admins, points d'entrée.

.env.example

@@ -17,3 +17,39 @@ APP_LOG_LEVEL=INFO
 APP_SECRET_KEY=change_me
 APP_CORS_ORIGINS=http://localhost:4200
 BACKEND_PORT=8000
+FRONTEND_PORT=3000
+
+# Mailpit capture les courriels du backend, rien ne sort vers l'extérieur.
+MAILPIT_SMTP_PORT=1025
+MAILPIT_UI_PORT=8025
+
+# API Mock EnerVision
+APP_MOCK_API_BASE_URL=https://api-mock.charlieandre.fr
+APP_MOCK_API_USERNAME=change_me
+APP_MOCK_API_PASSWORD=change_me
+APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS=10
+
+# Airflow (webserver + scheduler, 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
+# vôtre : python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
+AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY=change_me
+AIRFLOW_ADMIN_USERNAME=admin
+# Compte Airflow créé au premier démarrage (service `airflow-init`), sans rapport avec les
+# comptes `app_user` d'EnerVision.
+AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD=change_me
+AIRFLOW_ADMIN_EMAIL=admin@enervision.fr
+# `APP_SECRET_KEY` du backend, que le DAG `alertes` lance en sous-processus. Distincte de
+# celle de l'API : la détection ne signe aucun jeton, et Airflow exécute du code depuis son
+# interface (cf. ADR 0008). Générer la vôtre :
+# python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
+AIRFLOW_APP_SECRET_KEY=change_me
+
+# Stack complète derrière le reverse proxy (docker-compose.prod.yml).
+# PUBLIC_HOST alimente l'origine CORS, le lien de réinitialisation et le certificat.
+PUBLIC_HOST=enervision.local
+ACME_EMAIL=

.github/dependabot.yml

@@ -38,3 +38,9 @@ updates:
     directory: "/apps/frontend"
     schedule:
       interval: "weekly"
+
+  # Images du reverse proxy et du compagnon ACME, épinglées dans les fichiers Compose
+  - package-ecosystem: "docker-compose"
+    directory: "/"
+    schedule:
+      interval: "weekly"

.github/workflows/airflow.yml

@@ -0,0 +1,101 @@
+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
+# 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
+# les déclencheurs, alors même que ce workflow ne teste ni le modèle ni l'API.
+
+on:
+  push:
+    paths:
+      - "etl/airflow/**"
+      - "ml/pyproject.toml"
+      - "ml/uv.lock"
+      - "ml/enervision_ml/**"
+      - "apps/backend/pyproject.toml"
+      - "apps/backend/uv.lock"
+      - "apps/backend/app/**"
+      - ".github/workflows/airflow.yml"
+  pull_request:
+    paths:
+      - "etl/airflow/**"
+      - "ml/pyproject.toml"
+      - "ml/uv.lock"
+      - "ml/enervision_ml/**"
+      - "apps/backend/pyproject.toml"
+      - "apps/backend/uv.lock"
+      - "apps/backend/app/**"
+      - ".github/workflows/airflow.yml"
+
+permissions:
+  contents: read
+
+concurrency:
+  group: airflow-${{ github.ref }}
+  cancel-in-progress: true
+
+jobs:
+  verification:
+    name: Lint et intégrité des DAGs
+    runs-on: ubuntu-latest
+    defaults:
+      run:
+        working-directory: etl/airflow
+
+    steps:
+      - name: Récupère le dépôt
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Installe uv
+        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        with:
+          enable-cache: true
+          cache-dependency-glob: etl/airflow/uv.lock
+
+      - name: Installe l'interpréteur déclaré par .python-version
+        run: uv python install
+
+      - name: Synchronise les dépendances sans dévier du verrou
+        run: uv sync --all-groups --frozen
+
+      - name: Vérifie le formatage
+        run: uv run ruff format --check .
+
+      - name: Analyse statique
+        run: uv run ruff check --output-format=github .
+
+      # Aucun test ne lance de tâche ni de scheduler : DagBag charge les fichiers de dags/ et
+      # vérifie import, planification, plafonds d'exécution et commande de chaque tâche.
+      - name: Tests d'intégrité des DAGs
+        run: uv run pytest
+
+  image:
+    name: Construction de l'image
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+      - name: Récupère le dépôt
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      - 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 .
+
+      # Vérifie ce qui ne casse qu'à l'exécution, pas à la construction : libgomp1 absent
+      # (`OSError: libgomp.so.1` au premier import) ou environnement ml/ non figé.
+      - name: Vérifie que le pipeline ML s'importe sans réseau
+        run: >
+          docker run --rm --network none enervision-airflow:ci
+          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 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"

.github/workflows/backend.yml

@@ -140,3 +140,29 @@ jobs:
         # Piège : sans `shell: bash`, un échec de `uv export` serait masqué par le pipe.
         shell: bash
         run: uv export --frozen --no-dev --no-emit-project --no-hashes | uvx pip-audit --requirement /dev/stdin --no-deps
+
+  sast:
+    name: Analyse statique de sécurité
+    runs-on: ubuntu-latest
+    defaults:
+      run:
+        working-directory: apps/backend
+
+    steps:
+      - name: Récupère le dépôt
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      # 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
+
+      # 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.
+      - name: Analyse le code livré (bloquant à partir de MEDIUM)
+        run: uvx bandit==1.9.4 --recursive app --severity-level medium --confidence-level medium
+
+      # Piège : sans cette seconde passe, un constat LOW disparaîtrait du journal sans trace.
+      - name: Rapport complet, tous niveaux
+        continue-on-error: true
+        run: uvx bandit==1.9.4 --recursive app

.github/workflows/ml.yml

@@ -57,3 +57,26 @@ jobs:
       # synthetiques ou un magasin SQLite local jetable (cf. ml/tests/test_train.py).
       - name: Tests
         run: uv run pytest
+
+  sast:
+    name: Analyse statique de sécurité
+    runs-on: ubuntu-latest
+    defaults:
+      run:
+        working-directory: ml
+
+    steps:
+      - name: Récupère le dépôt
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      # 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
+
+      - 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
+
+      - name: Rapport complet, tous niveaux
+        continue-on-error: true
+        run: uvx bandit==1.9.4 --recursive enervision_ml

.github/workflows/sonarqube.yml

@@ -5,11 +5,15 @@ on:
     paths:
       - "apps/frontend/**"
       - "apps/backend/**"
+      - "ml/**"
+      - "etl/airflow/**"
       - ".github/workflows/sonarqube.yml"
   pull_request:
     paths:
       - "apps/frontend/**"
       - "apps/backend/**"
+      - "ml/**"
+      - "etl/airflow/**"
       - ".github/workflows/sonarqube.yml"
 
 
@@ -108,8 +112,36 @@ jobs:
           name: backend-coverage
           path: apps/backend/coverage.xml
 
+  test-ml:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v6
+      - name: Installe uv
+        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        with:
+          enable-cache: true
+          cache-dependency-glob: ml/uv.lock
+
+      - name: Installe l'interpréteur déclaré par .python-version
+        run: uv python install
+        working-directory: ml
+
+      - name: Synchronise les dépendances sans dévier du verrou
+        run: uv sync --all-groups --frozen
+        working-directory: ml
+
+      - name: Lancement des tests et génération du rapport de couverture (ML)
+        run: uv run pytest --cov-report=xml
+        working-directory: ml
+
+      - name: Upload coverage
+        uses: actions/upload-artifact@v4
+        with:
+          name: ml-coverage
+          path: ml/coverage.xml
+
   sonarqube:
-    needs: [build-front, build-back, test-front, test-back]
+    needs: [build-front, build-back, test-front, test-back, test-ml]
     name: SonarQube
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
@@ -126,6 +158,11 @@ jobs:
         with:
           name: backend-coverage
           path: apps/backend
+      - name: Téléchargement du rapport de couverture (ML)
+        uses: actions/download-artifact@v4
+        with:
+          name: ml-coverage
+          path: ml
       - name: SonarQube Scan
         uses: SonarSource/sonarqube-scan-action@v8
         env:

.gitignore

@@ -66,6 +66,12 @@ ml/mlruns/
 ml/mlartifacts/
 ml/mlflow.db
 
+# Airflow : base sqlite locale generee par les tests d'integrite des DAGs (etl/airflow/tests)
+etl/airflow/tests/.airflow_home/
+
+# TLS : certificats du reverse proxy, générés par script ou par certbot
+infra/proxy/tls/*.pem
+
 # IDE et OS
 .idea/
 .vscode/

Makefile

@@ -1,17 +1,31 @@
 BACKEND := apps/backend
 FRONTEND := apps/frontend
 ML := ml
+AIRFLOW := etl/airflow
+COMPOSE_PROD := docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml
+
+# Piège : sans `export`, une valeur passée en ligne de commande n'atteindrait pas docker compose.
+# PUBLIC_HOST retombe sur le `.env`, que make ne lit pas, puis sur la valeur de `.env.example`.
+PUBLIC_HOST ?= $(shell sed -n 's/^PUBLIC_HOST=//p' .env 2>/dev/null | tail -1)
+PUBLIC_HOST := $(or $(strip $(PUBLIC_HOST)),enervision.local)
+export PUBLIC_HOST
+ifdef ACME_EMAIL
+export ACME_EMAIL
+endif
 
 .DEFAULT_GOAL := help
-.PHONY: help install install-backend install-frontend install-ml dev dev-backend dev-frontend \
+.PHONY: help install install-backend install-frontend install-ml install-airflow \
+        dev dev-backend dev-frontend \
         lint format typecheck test test-cov test-integration check \
         openapi docker-build db-up db-down db-reset db-logs db-psql migrate bootstrap-admin \
-        ml-lint ml-typecheck ml-test ml-check ml-train ml-score
+        ml-lint ml-typecheck ml-test ml-check ml-train ml-score detect-alerts recommendations \
+        airflow-lint airflow-test airflow-check airflow-up airflow-down airflow-logs \
+        tls-selfsigned tls-acme tls-renew stack-up stack-down stack-logs
 
 help: ## Liste les cibles disponibles
 	@grep -E '^[a-zA-Z_-]+:.*?## .*$$' $(MAKEFILE_LIST) | awk 'BEGIN {FS = ":.*?## "}; {printf "  \033[36m%-16s\033[0m %s\n", $$1, $$2}'
 
-install: install-backend install-frontend install-ml ## Installe les dépendances backend, frontend et ML
+install: install-backend install-frontend install-ml install-airflow ## Installe les dépendances backend, frontend, ML et Airflow
 
 install-backend: ## Installe les dépendances du backend
 	cd $(BACKEND) && uv sync --all-groups
@@ -22,6 +36,9 @@ install-frontend: ## Installe les dépendances du frontend
 install-ml: ## Installe les dépendances du pipeline ML
 	cd $(ML) && uv sync --all-groups
 
+install-airflow: ## Installe les dépendances de lint/test des DAGs Airflow
+	cd $(AIRFLOW) && uv sync --all-groups
+
 dev: ## Lance toute la stack (backend + frontend) en rechargement à chaud
 	@trap 'kill 0' EXIT INT TERM; \
 	$(MAKE) --no-print-directory dev-backend & \
@@ -77,9 +94,62 @@ ml-train: ## Entraine le modele LightGBM. CSV=chemin optionnel, sinon lit ML_DAT
 ml-score: ## Score le prochain pas horaire et l'ecrit dans `prediction`. CSV=chemin optionnel
 	cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.score $(if $(CSV),--csv $(CSV),)
 
+detect-alerts: ## Détecte les alertes internes depuis les lectures en base. SITE= et NOW= optionnels
+	cd $(BACKEND) && uv run python -m app.detection.internal_alerts $(if $(SITE),--site-id $(SITE),) $(if $(NOW),--now $(NOW),)
+
+recommendations: ## Genere les recommandations depuis les alertes en base. SITE=identifiant optionnel
+	cd $(BACKEND) && uv run python -m app.cli generate-recommendations $(if $(SITE),--site-id $(SITE),)
+
+airflow-lint: ## Analyse statique des DAGs Airflow
+	cd $(AIRFLOW) && uv run ruff check .
+
+airflow-test: ## Verifie que les DAGs s'importent sans erreur et ont la structure attendue
+	cd $(AIRFLOW) && uv run pytest
+
+airflow-check: airflow-lint airflow-test ## Chaîne de vérification complète des DAGs Airflow
+
+airflow-up: ## Démarre Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). db-up requis avant.
+	docker compose up -d airflow-init airflow-webserver airflow-scheduler
+	@echo "airflow  -> http://localhost:$${AIRFLOW_PORT:-8080}"
+
+airflow-down: ## Arrête le webserver et le scheduler Airflow
+	docker compose stop airflow-webserver airflow-scheduler
+
+airflow-logs: ## Suit les journaux du scheduler Airflow (où tournent les tâches, LocalExecutor)
+	docker compose logs -f airflow-scheduler
+
 docker-build: ## Construit l'image du backend
 	docker build -t enervision-backend:local $(BACKEND)
 
+tls-selfsigned: ## Génère le certificat de démonstration. PUBLIC_HOST=..., FORCE=1 pour écraser
+	./scripts/tls-selfsigned.sh $(if $(FORCE),--force,)
+
+stack-up: ## Démarre la stack complète derrière le reverse proxy (80/443). PUBLIC_HOST=... au besoin
+	@test -f infra/proxy/tls/fullchain.pem \
+		|| { echo "Aucun certificat dans infra/proxy/tls. Lancer d'abord make tls-selfsigned"; exit 1; }
+	@openssl x509 -in infra/proxy/tls/fullchain.pem -noout -checkhost "$(PUBLIC_HOST)" >/dev/null \
+		|| { echo "Le certificat ne couvre pas $(PUBLIC_HOST). Relancer make tls-selfsigned PUBLIC_HOST=$(PUBLIC_HOST) FORCE=1"; exit 1; }
+	$(COMPOSE_PROD) up -d --build
+
+stack-down: ## Arrête la stack complète en conservant les données
+	$(COMPOSE_PROD) stop
+
+stack-logs: ## Suit les journaux du reverse proxy
+	$(COMPOSE_PROD) logs -f proxy
+
+tls-acme: ## Demande un certificat Let's Encrypt. PUBLIC_HOST public et ACME_EMAIL requis
+	@test "$(PUBLIC_HOST)" != enervision.local \
+		|| { echo "PUBLIC_HOST doit être un domaine public résolvable, pas le nom de démonstration"; exit 1; }
+	$(COMPOSE_PROD) --profile acme run --rm certbot certonly --webroot -w /var/www/certbot \
+		-d $(PUBLIC_HOST) \
+		--email $${ACME_EMAIL:?ACME_EMAIL=... requis} \
+		--agree-tos --no-eff-email --deploy-hook /deploy-hook.sh
+	$(COMPOSE_PROD) exec proxy nginx -s reload
+
+tls-renew: ## Renouvelle les certificats Let's Encrypt et recharge le proxy
+	$(COMPOSE_PROD) --profile acme run --rm certbot renew --deploy-hook /deploy-hook.sh
+	$(COMPOSE_PROD) exec proxy nginx -s reload
+
 db-up: ## Démarre la base PostgreSQL TimescaleDB
 	docker compose up -d db
 

README.md

@@ -21,8 +21,9 @@ Ce que la documentation apporte à chacun : [docs/architecture/00-vue-ensemble.m
 | 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`       | A initialiser |
+| 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 |
 | Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager   | `monitoring`        | A initialiser |
 | ML         | LightGBM, MLflow                    | `ml`                | Entrainement initialise |
@@ -47,11 +48,13 @@ 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'ingestion et d'agregation
+│   ├── 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
-├── infra/terraform/
+├── infra/
+│   ├── proxy/          Reverse proxy Nginx : terminaison TLS et routage
+│   └── terraform/
 │       ├── modules/        Modules reutilisables
 │       └── environments/   Racines Terraform, une par environnement
 ├── ml/                 Pipeline d'entrainement LightGBM, suivi MLflow
@@ -98,6 +101,21 @@ Verifier que la base repond et que l'extension est chargee :
 curl -s localhost:8000/api/v1/health/ready
 ```
 
+## Stack complète derrière le reverse proxy
+
+Pour servir l'application comme sur la machine cible, en HTTPS et sous une seule origine.
+L'overlay emploie `!override` et `!reset`, donc **Docker Compose 2.24.4 ou plus récent** :
+
+```bash
+make tls-selfsigned PUBLIC_HOST=enervision.local   # certificat de démonstration
+make stack-up PUBLIC_HOST=enervision.local         # nginx en 80/443, rien d'autre n'est publié
+```
+
+Le navigateur avertit d'un émetteur inconnu : Let's Encrypt reste hors d'atteinte tant qu'aucun
+nom de domaine public ne résout vers la machine. Routage, mode ACME et renouvellement dans
+[`infra/proxy/README.md`](infra/proxy/README.md) ; la décision et ses motifs dans
+[l'ADR 0007](docs/adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md).
+
 ## Conventions
 
 - Branches : `feat/`, `fix/`, `chore/`, `docs/`, `test/` suivi d'un libelle court.

apps/backend/.env.example

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

apps/backend/Dockerfile

@@ -11,13 +11,14 @@ WORKDIR /app
 RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
     --mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \
     --mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \
-    uv sync --locked --no-install-project --no-dev
+    uv sync --locked --no-install-project --no-dev --no-build
 
+# Le projet lui-meme n'est pas installe (pas de second `uv sync`) : il tourne depuis /app, le
+# repertoire de travail, et rien ne lit ses metadonnees. L'installer imposerait de le construire
+# (backend hatchling), donc de retirer `--no-build` de l'etape ci-dessus, qui garantit que
+# l'installation des dependances n'execute aucun script de build (regle Sonar docker:S8541).
 COPY . /app
 
-RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
-    uv sync --locked --no-dev
-
 
 FROM python:3.14-slim AS runtime
 

apps/backend/README.md

@@ -113,6 +113,7 @@ Le sens de dependance est unique : `endpoints` vers `services` vers `repositorie
 | `/api/v1/sites/{site_id}` | Décrit un site | `lecteur` |
 | `/api/v1/recommendations` | Liste les recommandations | `lecteur` |
 | `/api/v1/recommendations/{recommendation_id}` | Décrit une recommandation | `lecteur` |
+| `/api/v1/recommendations/generate` | Génère les recommandations depuis les alertes (POST) | `admin` |
 | `/metrics` | Métriques au format Prometheus | jeton si `APP_METRICS_TOKEN` |
 | `/docs`, `/openapi.json` | Documentation, fermée en `staging` et `prod` | public sinon |
 

apps/backend/app/api/deps.py

@@ -180,14 +180,23 @@ SiteServiceDep = Annotated[SiteService, Depends(get_site_service)]
 
 
 def get_alert_service(session: SessionDep) -> AlertService:
-    return AlertService(alerts=AlertRepository(session))
+    return AlertService(
+        alerts=AlertRepository(session),
+        readings=ReadingRepository(session),
+        predictions=PredictionRepository(session),
+        sites=SiteRepository(session),
+    )
 
 
 AlertServiceDep = Annotated[AlertService, Depends(get_alert_service)]
 
 
 def get_recommendation_service(session: SessionDep) -> RecommendationService:
-    return RecommendationService(recommendations=RecommendationRepository(session))
+    return RecommendationService(
+        recommendations=RecommendationRepository(session),
+        alerts=AlertRepository(session),
+        transaction=session,
+    )
 
 
 RecommendationServiceDep = Annotated[RecommendationService, Depends(get_recommendation_service)]

apps/backend/app/api/openapi.py

@@ -63,7 +63,7 @@ TAGS: Final[list[dict[str, Any]]] = [
         "name": "recommendations",
         "description": (
             "Consultation des recommandations issues des alertes. Accessible à partir du rôle "
-            "`lecteur`."
+            "`lecteur`. Leur génération par le moteur de règles est réservée au rôle `admin`."
         ),
     },
     {

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

@@ -1,13 +1,18 @@
 from fastapi import APIRouter, HTTPException, status
 
-from app.api.deps import LecteurDep, RecommendationServiceDep
-from app.api.openapi import REPONSE_VALIDATION, Reponses
+from app.api.deps import AdminDep, LecteurDep, RecommendationServiceDep
+from app.api.openapi import REPONSE_VALIDATION, REPONSES_ADMIN, Reponses
 from app.schemas.errors import ErrorResponse
-from app.schemas.recommendation import RecommendationResponse
+from app.schemas.recommendation import (
+    RecommendationGenerationResponse,
+    RecommendationResponse,
+)
 from app.services.recommendation import RecommendationNotFoundError
 
 router = APIRouter()
 
+REPONSES_GENERATION: Reponses = {**REPONSES_ADMIN, **REPONSE_VALIDATION}
+
 REPONSES_INTROUVABLE: Reponses = {
     **REPONSE_VALIDATION,
     404: {"model": ErrorResponse, "description": "Aucune recommandation ne porte cet identifiant."},
@@ -38,3 +43,22 @@ async def get_recommendation(
             status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND, detail="Recommandation introuvable"
         ) from erreur
     return RecommendationResponse.model_validate(recommendation)
+
+
+@router.post(
+    "/generate",
+    response_model=RecommendationGenerationResponse,
+    summary="Génère les recommandations à partir des alertes",
+    responses=REPONSES_GENERATION,
+)
+async def generate_recommendations(
+    _: AdminDep,
+    service: RecommendationServiceDep,
+    site_id: str | None = None,
+) -> RecommendationGenerationResponse:
+    rapport = await service.generate(site_id=site_id)
+    return RecommendationGenerationResponse(
+        alerts_examined=rapport.alertes_examinees,
+        recommendations_created=rapport.recommandations_creees,
+        already_present=rapport.deja_presentes,
+    )

apps/backend/app/cli.py

@@ -22,8 +22,11 @@ from app.core.hashing import build_hasher
 from app.core.roles import Role
 from app.db.session import get_session_factory
 from app.main import create_app
+from app.repositories.alert import AlertRepository
+from app.repositories.recommendation import RecommendationRepository
 from app.repositories.user import UserRepository
 from app.schemas.auth import PASSWORD_MIN_LENGTH, SPECIAL_CHARACTERS, valide_complexite
+from app.services.recommendation import RecommendationService
 
 LONGUEUR_MOT_DE_PASSE_GENERE = 24
 CHEMIN_CONTRAT = Path(__file__).resolve().parent.parent / "openapi.json"
@@ -63,6 +66,22 @@ async def create_admin(
     )
 
 
+async def generate_recommendations(*, site_id: str | None) -> str:
+    async with get_session_factory()() as session:
+        service = RecommendationService(
+            recommendations=RecommendationRepository(session),
+            alerts=AlertRepository(session),
+            transaction=session,
+        )
+        rapport = await service.generate(site_id=site_id)
+
+    return (
+        f"{rapport.alertes_examinees} alerte(s) examinée(s), "
+        f"{rapport.recommandations_creees} recommandation(s) créée(s), "
+        f"{rapport.deja_presentes} déjà présente(s)"
+    )
+
+
 # Piège : le schéma ne doit dépendre ni du `.env` du poste ni des variables `APP_*`, sinon le
 # fichier versionné changerait de machine en machine et le test de dérive deviendrait un oracle
 # de configuration locale. Tout ce qui atteint le schéma est donc posé ici, `_env_file` compris.
@@ -109,6 +128,14 @@ def build_parser() -> argparse.ArgumentParser:
         "export-openapi", help="Écrit le contrat OpenAPI sur disque"
     )
     contrat.add_argument("--output", default=str(CHEMIN_CONTRAT))
+
+    recommandations = sous_commandes.add_parser(
+        "generate-recommendations",
+        help="Applique le moteur de règles aux alertes en base",
+    )
+    recommandations.add_argument(
+        "--site-id", default=None, help="Limite le traitement aux alertes d'un site"
+    )
     return parser
 
 
@@ -152,6 +179,10 @@ def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
         print(export_openapi(Path(arguments.output)))
         return 0
 
+    if arguments.commande == "generate-recommendations":
+        print(asyncio.run(generate_recommendations(site_id=arguments.site_id)))
+        return 0
+
     mot_de_passe = read_password(generate=arguments.generate)
 
     succes, message = asyncio.run(

apps/backend/app/core/config.py

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

apps/backend/app/detection/internal_alerts.py

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

apps/backend/app/etl/mock_api_import.py

@@ -0,0 +1,416 @@
+# Contrainte : la réponse de l'API Mock est une entrée hostile, pas une source de confiance.
+# Voir OWASP API10 dans docs/architecture/owasp-traceabilite.md. Rien de ce qu'elle renvoie
+# n'atteint la base sans passer par build_site_row() ou build_reading_row() : seuls les champs
+# attendus sont recopiés, les grandeurs physiques sont bornées par PHYSICAL_BOUNDS et la taille
+# des tableaux est plafonnée par MAX_SITES et par --limit. Une valeur hors bornes devient NULL
+# et laisse sa trace dans null_reasons plutôt que de lever : le mock émet des anomalies par
+# construction, et raw_data conserve de toute façon la réponse d'origine intacte.
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import json
+from datetime import datetime
+from typing import Any
+
+import httpx
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncConnection, create_async_engine
+
+from app.core.config import get_settings
+
+SOURCE_HISTORY = "api_history"
+
+MAX_SITES = 100
+
+MAX_LIMIT = 1000
+
+# Les quatre seules valeurs que la contrainte ck_reading_quality accepte.
+ACCEPTED_QUALITIES = frozenset({"good", "partial", "degraded", "critical"})
+
+PHYSICAL_BOUNDS: dict[str, tuple[float, float]] = {
+    "consumption_kw": (0.0, 100_000.0),
+    "consumption_kwh": (0.0, 100_000.0),
+    "voltage_v": (0.0, 1_000.0),
+    "current_a": (0.0, 10_000.0),
+    "power_factor": (0.0, 1.0),
+    "temperature_celsius": (-90.0, 60.0),
+    "humidity_percent": (0.0, 100.0),
+}
+
+CAPACITY_BOUNDS = (0.0, 100_000.0)
+
+
+def create_mock_api_client() -> httpx.AsyncClient:
+    settings = get_settings()
+
+    if settings.mock_api_username is None or settings.mock_api_password is None:
+        raise ValueError("Les identifiants de l'API Mock ne sont pas configurés.")
+
+    return httpx.AsyncClient(
+        base_url=settings.mock_api_base_url.rstrip("/"),
+        auth=(
+            settings.mock_api_username,
+            settings.mock_api_password.get_secret_value(),
+        ),
+        timeout=settings.mock_api_timeout_seconds,
+    )
+
+
+def read_text(payload: dict[str, Any], key: str) -> str:
+    value = payload.get(key)
+
+    if not isinstance(value, str) or not value:
+        raise ValueError(f"Champ {key} absent ou invalide dans la réponse de l'API Mock.")
+
+    return value
+
+
+def optional_text(value: Any) -> str | None:
+    return value if isinstance(value, str) else None
+
+
+def coerce_measure(
+    value: Any,
+    bounds: tuple[float, float],
+) -> float | None:
+    if isinstance(value, bool) or not isinstance(value, int | float):
+        return None
+
+    lower, upper = bounds
+
+    # Écarte aussi NaN et les infinis, qu'aucune comparaison de bornes ne retient.
+    return float(value) if lower <= value <= upper else None
+
+
+def resolve_quality(
+    value: Any,
+    rejected: list[str],
+) -> str | None:
+    quality = value if isinstance(value, str) and value in ACCEPTED_QUALITIES else None
+
+    if rejected:
+        return "critical" if quality == "critical" else "degraded"
+
+    return quality
+
+
+def resolve_null_reasons(
+    value: Any,
+    rejected: list[str],
+) -> list[str]:
+    reported = [str(reason) for reason in value] if isinstance(value, list) else []
+
+    return reported + rejected
+
+
+async def fetch_sites(
+    client: httpx.AsyncClient,
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    response = await client.get("/api/v1/sites")
+
+    response.raise_for_status()
+
+    payload = response.json()
+
+    if not isinstance(payload, list):
+        raise ValueError("La réponse /api/v1/sites doit être une liste.")
+
+    if len(payload) > MAX_SITES:
+        raise ValueError(f"La réponse /api/v1/sites dépasse le plafond de {MAX_SITES} sites.")
+
+    return payload
+
+
+def build_site_row(
+    site: dict[str, Any],
+) -> dict[str, Any]:
+    return {
+        "site_id": read_text(site, "site_id"),
+        "site_type": read_text(site, "site_type"),
+        "site_name": read_text(site, "site_name"),
+        "location": optional_text(site.get("location")),
+        "capacity_kw": coerce_measure(site.get("capacity_kw"), CAPACITY_BOUNDS),
+        "status": optional_text(site.get("status")),
+    }
+
+
+async def upsert_sites(
+    connection: AsyncConnection,
+    sites: list[dict[str, Any]],
+) -> None:
+    rows = [build_site_row(site) for site in sites]
+
+    if not rows:
+        return
+
+    await connection.execute(
+        text(
+            """
+            INSERT INTO site (
+                site_id,
+                site_type,
+                site_name,
+                location,
+                capacity_kw,
+                status
+            )
+            VALUES (
+                :site_id,
+                :site_type,
+                :site_name,
+                :location,
+                :capacity_kw,
+                :status
+            )
+            ON CONFLICT (site_id)
+            DO UPDATE SET
+                site_type = EXCLUDED.site_type,
+                site_name = EXCLUDED.site_name,
+                location = EXCLUDED.location,
+                capacity_kw = EXCLUDED.capacity_kw,
+                status = EXCLUDED.status
+            """
+        ),
+        rows,
+    )
+
+
+async def fetch_readings(
+    client: httpx.AsyncClient,
+    site_id: str,
+    start_time: datetime,
+    end_time: datetime,
+    limit: int = MAX_LIMIT,
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    response = await client.get(
+        "/api/v1/readings",
+        params={
+            "site_id": site_id,
+            "start_time": start_time.isoformat(),
+            "end_time": end_time.isoformat(),
+            "limit": limit,
+        },
+    )
+
+    response.raise_for_status()
+
+    payload = response.json()
+
+    if not isinstance(payload, list):
+        raise ValueError("La réponse /api/v1/readings doit être une liste.")
+
+    if len(payload) > limit:
+        raise ValueError(f"La réponse /api/v1/readings dépasse la limite demandée de {limit}.")
+
+    return payload
+
+
+def build_reading_row(
+    reading: dict[str, Any],
+) -> dict[str, Any]:
+    measures: dict[str, float | None] = {}
+    rejected: list[str] = []
+
+    for name, bounds in PHYSICAL_BOUNDS.items():
+        received = reading.get(name)
+        measures[name] = coerce_measure(received, bounds)
+
+        if received is not None and measures[name] is None:
+            rejected.append(f"out_of_physical_bounds:{name}")
+
+    return {
+        "site_id": read_text(reading, "site_id"),
+        "timestamp": parse_datetime(read_text(reading, "timestamp")),
+        "source": SOURCE_HISTORY,
+        "dataset_id": None,
+        **measures,
+        "consumption_euros": None,
+        "solar_irradiance_wm2": None,
+        "is_working_hours": None,
+        "data_quality": resolve_quality(reading.get("data_quality"), rejected),
+        "null_reasons": resolve_null_reasons(reading.get("null_reasons"), rejected),
+        "imputed_values": None,
+        "imputation_method": None,
+        "raw_data": json.dumps(
+            reading,
+            ensure_ascii=False,
+        ),
+    }
+
+
+# Le conflit vise l'index unique uq_reading_source plutôt que la table entière : sans cible
+# nommée, DO NOTHING avalerait aussi une violation de clé primaire.
+READING_INSERT = text(
+    """
+    INSERT INTO reading (
+        site_id,
+        timestamp,
+        source,
+        dataset_id,
+        consumption_kw,
+        consumption_kwh,
+        consumption_euros,
+        voltage_v,
+        current_a,
+        power_factor,
+        temperature_celsius,
+        humidity_percent,
+        solar_irradiance_wm2,
+        is_working_hours,
+        data_quality,
+        null_reasons,
+        imputed_values,
+        imputation_method,
+        raw_data
+    )
+    VALUES (
+        :site_id,
+        :timestamp,
+        :source,
+        :dataset_id,
+        :consumption_kw,
+        :consumption_kwh,
+        :consumption_euros,
+        :voltage_v,
+        :current_a,
+        :power_factor,
+        :temperature_celsius,
+        :humidity_percent,
+        :solar_irradiance_wm2,
+        :is_working_hours,
+        :data_quality,
+        :null_reasons,
+        CAST(:imputed_values AS jsonb),
+        :imputation_method,
+        CAST(:raw_data AS jsonb)
+    )
+    ON CONFLICT (site_id, timestamp, source, (coalesce(dataset_id, 0)))
+    DO NOTHING
+    """
+)
+
+
+def build_reading_batch(
+    readings: list[dict[str, Any]],
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    return [build_reading_row(reading) for reading in readings]
+
+
+async def import_mock_api_history(
+    start_time: datetime,
+    end_time: datetime,
+    limit: int,
+    dry_run: bool,
+) -> None:
+    settings = get_settings()
+
+    async with create_mock_api_client() as client:
+        sites = await fetch_sites(client)
+
+        print(f"Sites récupérés : {len(sites)}")
+
+        all_readings: list[dict[str, Any]] = []
+
+        for site in sites:
+            site_id = read_text(site, "site_id")
+
+            readings = await fetch_readings(
+                client=client,
+                site_id=site_id,
+                start_time=start_time,
+                end_time=end_time,
+                limit=limit,
+            )
+
+            print(f"{site_id}: {len(readings)} lectures")
+
+            all_readings.extend(readings)
+
+    print(f"Lectures récupérées : {len(all_readings)}")
+
+    if dry_run:
+        print("Dry-run terminé : aucune donnée écrite.")
+        return
+
+    engine = create_async_engine(
+        str(settings.database_url),
+        pool_pre_ping=True,
+    )
+
+    try:
+        async with engine.begin() as connection:
+            await upsert_sites(
+                connection,
+                sites,
+            )
+
+            rows = build_reading_batch(all_readings)
+
+            if rows:
+                await connection.execute(
+                    READING_INSERT,
+                    rows,
+                )
+
+    finally:
+        await engine.dispose()
+
+    print("Import API Mock terminé.")
+
+
+def parse_datetime(value: str) -> datetime:
+    return datetime.fromisoformat(value.replace("Z", "+00:00"))
+
+
+def parse_args() -> argparse.Namespace:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=("Import historique depuis l'API Mock EnerVision"))
+
+    parser.add_argument(
+        "--start-time",
+        required=True,
+        type=parse_datetime,
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--end-time",
+        required=True,
+        type=parse_datetime,
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--limit",
+        type=int,
+        default=MAX_LIMIT,
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        "--dry-run",
+        action="store_true",
+    )
+
+    return parser.parse_args()
+
+
+def main() -> None:
+    args = parse_args()
+
+    if args.limit < 1 or args.limit > MAX_LIMIT:
+        raise ValueError(f"--limit doit être compris entre 1 et {MAX_LIMIT}.")
+
+    if args.start_time >= args.end_time:
+        raise ValueError("--start-time doit être antérieur à --end-time.")
+
+    asyncio.run(
+        import_mock_api_history(
+            start_time=args.start_time,
+            end_time=args.end_time,
+            limit=args.limit,
+            dry_run=args.dry_run,
+        )
+    )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

apps/backend/app/repositories/alert.py

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

apps/backend/app/repositories/prediction.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 from collections.abc import Sequence
+from datetime import datetime
 
 from sqlalchemy import select
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
@@ -10,6 +11,26 @@ class PredictionRepository:
     def __init__(self, session: AsyncSession) -> None:
         self._session = session
 
+    async def list_since(
+        self, *, since: datetime, site_id: str | None = None
+    ) -> Sequence[Prediction]:
+        # Restreint à `available` : une prévision `insufficient_data`/`error` n'a pas de
+        # `predicted_value` à comparer à une lecture réelle (détection d'anomalie).
+        # Piège : `prediction` n'a pas d'unicité sur `(site_id, target_at)` (cf.
+        # `enervision_ml.score`, qui insère toujours une nouvelle ligne plutôt que d'écraser la
+        # précédente). `prediction_id` en dernier départage donc les égalités de `target_at` par
+        # ordre croissant : `_detect_anomaly` construit un dict qui garde le dernier rencontré,
+        # c'est-à-dire le run le plus récent plutôt qu'une ligne choisie au hasard par le plan
+        # d'exécution.
+        requete = (
+            select(Prediction)
+            .where(Prediction.target_at >= since, Prediction.status == "available")
+            .order_by(Prediction.site_id, Prediction.target_at, Prediction.prediction_id)
+        )
+        if site_id is not None:
+            requete = requete.where(Prediction.site_id == site_id)
+        return (await self._session.scalars(requete)).all()
+
     async def latest_by_site(self) -> Sequence[Prediction]:
         # `.distinct(site_id)` compile en `DISTINCT ON (site_id)` sous PostgreSQL : une seule
         # ligne par site, la plus récente grâce à l'ordre composite qui suit. Même mécanisme que

apps/backend/app/repositories/reading.py

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

apps/backend/app/repositories/recommendation.py

@@ -1,11 +1,24 @@
 from collections.abc import Sequence
+from dataclasses import asdict, dataclass
 
 from sqlalchemy import select
+from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from app.models.energy import Recommendation
 
 
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class NouvelleRecommandation:
+    alert_id: int
+    action: str
+    explanation: str
+    rule_reference: str
+
+
+TAILLE_DE_LOT = 1000
+
+
 class RecommendationRepository:
     def __init__(self, session: AsyncSession) -> None:
         self._session = session
@@ -20,3 +33,19 @@ class RecommendationRepository:
         )
         recommendation: Recommendation | None = await self._session.scalar(requete)
         return recommendation
+
+    # Pourquoi : l'idempotence est déléguée à `uq_recommendation_alert_rule` plutôt qu'à une
+    # lecture préalable, qui laisserait une fenêtre entre le contrôle et l'insertion.
+    async def create_missing(self, nouvelles: Sequence[NouvelleRecommandation]) -> int:
+        creees = 0
+        # Piège : asyncpg plafonne une requête à 32 767 paramètres, soit 8 191 lignes de quatre
+        # colonnes. Au-delà de ce seuil un `INSERT` d'un seul tenant échouerait.
+        for debut in range(0, len(nouvelles), TAILLE_DE_LOT):
+            requete = (
+                insert(Recommendation)
+                .values([asdict(nouvelle) for nouvelle in nouvelles[debut : debut + TAILLE_DE_LOT]])
+                .on_conflict_do_nothing(constraint="uq_recommendation_alert_rule")
+                .returning(Recommendation.recommendation_id)
+            )
+            creees += len((await self._session.scalars(requete)).all())
+        return creees

apps/backend/app/schemas/recommendation.py

@@ -12,3 +12,9 @@ class RecommendationResponse(BaseModel):
     explanation: str
     rule_reference: str
     created_at: datetime
+
+
+class RecommendationGenerationResponse(BaseModel):
+    alerts_examined: int
+    recommendations_created: int
+    already_present: int

apps/backend/app/services/alert.py

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

apps/backend/app/services/recommendation.py

@@ -1,7 +1,15 @@
 from collections.abc import Sequence
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Protocol
 
 from app.models.energy import Recommendation
+from app.repositories.alert import AlertRepository
 from app.repositories.recommendation import RecommendationRepository
+from app.services.recommendation_rules import applique_les_regles
+
+
+class Transaction(Protocol):
+    async def commit(self) -> None: ...
 
 
 class RecommendationError(Exception):
@@ -12,9 +20,24 @@ class RecommendationNotFoundError(RecommendationError):
     pass
 
 
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class RapportGeneration:
+    alertes_examinees: int
+    recommandations_creees: int
+    deja_presentes: int
+
+
 class RecommendationService:
-    def __init__(self, *, recommendations: RecommendationRepository) -> None:
+    def __init__(
+        self,
+        *,
+        recommendations: RecommendationRepository,
+        alerts: AlertRepository,
+        transaction: Transaction,
+    ) -> None:
         self._recommendations = recommendations
+        self._alerts = alerts
+        self._transaction = transaction
 
     async def list_all(self) -> Sequence[Recommendation]:
         return await self._recommendations.list_all()
@@ -24,3 +47,16 @@ class RecommendationService:
         if recommendation is None:
             raise RecommendationNotFoundError(recommendation_id)
         return recommendation
+
+    async def generate(self, *, site_id: str | None = None) -> RapportGeneration:
+        alertes = await self._alerts.list_all(site_id=site_id)
+        nouvelles = [nouvelle for alerte in alertes for nouvelle in applique_les_regles(alerte)]
+
+        creees = await self._recommendations.create_missing(nouvelles)
+        await self._transaction.commit()
+
+        return RapportGeneration(
+            alertes_examinees=len(alertes),
+            recommandations_creees=creees,
+            deja_presentes=len(nouvelles) - creees,
+        )

apps/backend/app/services/recommendation_rules.py

@@ -0,0 +1,117 @@
+# Piège : `rule_reference` est la clé d'idempotence en base, portée par la contrainte
+# `uq_recommendation_alert_rule`. Renommer une référence déjà livrée ne remplace pas les
+# recommandations existantes, il en crée de nouvelles à côté. Une règle qui change de sens
+# prend donc une référence suffixée `-v2` - REGLES.
+
+from collections.abc import Callable
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Final
+
+from app.models.energy import Alert
+from app.repositories.recommendation import NouvelleRecommandation
+from app.schemas.alert import AlertSeverity, AlertType
+
+FACTEUR_DEPASSEMENT_MAJEUR: Final = 1.2
+POURCENTAGE_DEPASSEMENT_MAJEUR: Final = round((FACTEUR_DEPASSEMENT_MAJEUR - 1) * 100)
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class Regle:
+    reference: str
+    action: str
+    declencheur: Callable[[Alert], bool]
+    motif: Callable[[Alert], str]
+
+
+def _du_type(attendu: AlertType) -> Callable[[Alert], bool]:
+    return lambda alerte: alerte.type == attendu
+
+
+def _de_severite(attendue: AlertSeverity) -> Callable[[Alert], bool]:
+    return lambda alerte: alerte.severity == attendue
+
+
+# Un seuil nul ou négatif rendrait le rapport `value / threshold` arbitraire : l'alerte ne
+# renseigne alors aucun dépassement exploitable, et la règle ne se déclenche pas.
+def _depasse_largement_le_seuil(alerte: Alert) -> bool:
+    if alerte.value is None or alerte.threshold is None or alerte.threshold <= 0:
+        return False
+    return alerte.value >= alerte.threshold * FACTEUR_DEPASSEMENT_MAJEUR
+
+
+REGLES: Final[tuple[Regle, ...]] = (
+    Regle(
+        reference="spike-delestage-v1",
+        action="Délester les équipements non prioritaires sur le créneau du pic",
+        declencheur=_du_type(AlertType.SPIKE),
+        motif=lambda alerte: f"Pic de consommation signalé sur le site {alerte.site_id}",
+    ),
+    Regle(
+        reference="threshold-reduction-v1",
+        action="Ramener la puissance appelée sous le seuil contractuel",
+        declencheur=_du_type(AlertType.THRESHOLD),
+        motif=lambda alerte: f"Seuil de consommation dépassé sur le site {alerte.site_id}",
+    ),
+    Regle(
+        reference="outage-secours-v1",
+        action="Basculer sur l'alimentation de secours et prévenir l'exploitant",
+        declencheur=_du_type(AlertType.OUTAGE),
+        motif=lambda alerte: (
+            f"Risque de surcharge ou de coupure imminente sur le site {alerte.site_id}"
+        ),
+    ),
+    Regle(
+        reference="sensor-maintenance-v1",
+        action="Planifier une intervention de maintenance sur le capteur",
+        declencheur=_du_type(AlertType.SENSOR),
+        motif=lambda alerte: (
+            f"Capteur défaillant sur le site {alerte.site_id}, les mesures ne sont plus fiables"
+        ),
+    ),
+    Regle(
+        reference="anomaly-verification-v1",
+        action="Confronter la mesure à la prévision et vérifier le paramétrage du site",
+        declencheur=_du_type(AlertType.ANOMALY),
+        motif=lambda alerte: (
+            f"Écart anormal entre la mesure et le comportement attendu du site {alerte.site_id}"
+        ),
+    ),
+    Regle(
+        reference="escalade-astreinte-v1",
+        action="Escalader à l'astreinte sous une heure",
+        declencheur=_de_severite(AlertSeverity.CRITICAL),
+        motif=lambda alerte: f"Alerte de sévérité critique sur le site {alerte.site_id}",
+    ),
+    Regle(
+        reference="contrat-puissance-v1",
+        action="Réévaluer la puissance souscrite au contrat",
+        declencheur=_depasse_largement_le_seuil,
+        motif=lambda alerte: (
+            f"Dépassement d'au moins {POURCENTAGE_DEPASSEMENT_MAJEUR} % du seuil "
+            f"sur le site {alerte.site_id}"
+        ),
+    ),
+)
+
+
+def applique_les_regles(alerte: Alert) -> list[NouvelleRecommandation]:
+    contexte = _contexte_de_mesure(alerte)
+    return [
+        NouvelleRecommandation(
+            alert_id=alerte.alert_id,
+            action=regle.action,
+            explanation=f"{regle.motif(alerte)}{contexte}.",
+            rule_reference=regle.reference,
+        )
+        for regle in REGLES
+        if regle.declencheur(alerte)
+    ]
+
+
+def _contexte_de_mesure(alerte: Alert) -> str:
+    if alerte.value is None:
+        return ""
+    grandeur = alerte.metric or "valeur"
+    if alerte.threshold is None:
+        return f" ({grandeur} mesurée à {alerte.value})"
+    return f" ({grandeur} mesurée à {alerte.value}, seuil {alerte.threshold})"

apps/backend/openapi.json

@@ -1453,6 +1453,90 @@
         }
       }
     },
+    "/api/v1/recommendations/generate": {
+      "post": {
+        "tags": [
+          "recommendations"
+        ],
+        "summary": "Génère les recommandations à partir des alertes",
+        "operationId": "generate_recommendations_api_v1_recommendations_generate_post",
+        "security": [
+          {
+            "Jeton d'accès": []
+          }
+        ],
+        "parameters": [
+          {
+            "name": "site_id",
+            "in": "query",
+            "required": false,
+            "schema": {
+              "anyOf": [
+                {
+                  "type": "string"
+                },
+                {
+                  "type": "null"
+                }
+              ],
+              "title": "Site Id"
+            }
+          }
+        ],
+        "responses": {
+          "200": {
+            "description": "Successful Response",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/RecommendationGenerationResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "500": {
+            "description": "Erreur interne. `correlation` identifie la trace côté serveur, qui n'est pas renvoyée au client.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/InternalErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "401": {
+            "description": "Jeton absent, illisible, périmé, ou rendu caduc par un changement de rôle ou une désactivation. L'en-tête `WWW-Authenticate` porte la cause dans `error=`.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "403": {
+            "description": "Droits insuffisants, ou mot de passe provisoire à changer quand `detail` vaut `password_change_required`.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "422": {
+            "description": "Corps invalide. Le détail nomme le champ fautif et le type d'erreur, jamais la valeur envoyée.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$ref": "#/components/schemas/ValidationErrorResponse"
+                }
+              }
+            }
+          }
+        }
+      }
+    },
     "/api/v1/stats/summary": {
       "get": {
         "tags": [
@@ -2344,6 +2428,29 @@
         ],
         "title": "ReadingSource"
       },
+      "RecommendationGenerationResponse": {
+        "properties": {
+          "alerts_examined": {
+            "type": "integer",
+            "title": "Alerts Examined"
+          },
+          "recommendations_created": {
+            "type": "integer",
+            "title": "Recommendations Created"
+          },
+          "already_present": {
+            "type": "integer",
+            "title": "Already Present"
+          }
+        },
+        "type": "object",
+        "required": [
+          "alerts_examined",
+          "recommendations_created",
+          "already_present"
+        ],
+        "title": "RecommendationGenerationResponse"
+      },
       "RecommendationResponse": {
         "properties": {
           "recommendation_id": {
@@ -3153,7 +3260,7 @@
     },
     {
       "name": "recommendations",
-      "description": "Consultation des recommandations issues des alertes. Accessible à partir du rôle `lecteur`."
+      "description": "Consultation des recommandations issues des alertes. Accessible à partir du rôle `lecteur`. Leur génération par le moteur de règles est réservée au rôle `admin`."
     },
     {
       "name": "stats",

apps/backend/pyproject.toml

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

apps/backend/tests/api/acces.py

@@ -51,6 +51,7 @@ ROLE_MINIMUM: Final[dict[Route, Role]] = {
     ("GET", "/api/v1/alerts"): Role.LECTEUR,
     ("GET", "/api/v1/recommendations"): Role.LECTEUR,
     ("GET", "/api/v1/recommendations/{recommendation_id}"): Role.LECTEUR,
+    ("POST", "/api/v1/recommendations/generate"): Role.ADMIN,
     ("GET", "/api/v1/stats/summary"): Role.LECTEUR,
     ("GET", "/api/v1/readings"): Role.LECTEUR,
     ("GET", "/api/v1/predictions"): Role.LECTEUR,

apps/backend/tests/api/test_recommendations.py

@@ -10,7 +10,7 @@ from app.api.deps import get_current_principal, get_recommendation_service
 from app.core.principal import Principal
 from app.core.roles import AccountKind, Role
 from app.models.energy import Recommendation
-from app.services.recommendation import RecommendationNotFoundError
+from app.services.recommendation import RapportGeneration, RecommendationNotFoundError
 
 MOMENT = datetime(2024, 1, 1, tzinfo=UTC)
 
@@ -40,6 +40,7 @@ class FauxService:
     def __init__(self, erreur: Exception | None = None) -> None:
         self._erreur = erreur
         self.recommendation = recommendation()
+        self.site_demande: str | None = None
 
     async def list_all(self) -> list[Recommendation]:
         return [self.recommendation]
@@ -49,6 +50,10 @@ class FauxService:
             raise self._erreur
         return self.recommendation
 
+    async def generate(self, *, site_id: str | None = None) -> RapportGeneration:
+        self.site_demande = site_id
+        return RapportGeneration(alertes_examinees=2, recommandations_creees=3, deja_presentes=1)
+
 
 @pytest.fixture
 def lecteur_connecte(app: FastAPI) -> Iterator[None]:
@@ -142,3 +147,56 @@ async def test_get_recommendation_returns_404_when_the_session_finds_nothing(
     response = await client.get("/api/v1/recommendations/404")
 
     assert response.status_code == 404
+
+
+@pytest.fixture
+def admin_connecte(app: FastAPI) -> Iterator[None]:
+    app.dependency_overrides[get_current_principal] = lambda: principal(Role.ADMIN)
+    yield
+    app.dependency_overrides.pop(get_current_principal, None)
+
+
+@pytest.fixture
+def servi_en_admin(app: FastAPI, admin_connecte: None) -> Iterator[Callable[[], FauxService]]:
+    def installe() -> FauxService:
+        service = FauxService()
+        app.dependency_overrides[get_recommendation_service] = lambda: service
+        return service
+
+    yield installe
+    app.dependency_overrides.pop(get_recommendation_service, None)
+
+
+async def test_generate_recommendations_returns_the_generation_report(
+    servi_en_admin: Callable[[], FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    servi_en_admin()
+
+    response = await client.post("/api/v1/recommendations/generate")
+
+    assert response.status_code == 200
+    assert response.json() == {
+        "alerts_examined": 2,
+        "recommendations_created": 3,
+        "already_present": 1,
+    }
+
+
+async def test_generate_recommendations_forwards_the_requested_site(
+    servi_en_admin: Callable[[], FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    service = servi_en_admin()
+
+    await client.post("/api/v1/recommendations/generate", params={"site_id": "SITE002"})
+
+    assert service.site_demande == "SITE002"
+
+
+async def test_generate_recommendations_refuses_a_reader(
+    servi: Callable[..., FauxService], client: AsyncClient
+) -> None:
+    servi()
+
+    response = await client.post("/api/v1/recommendations/generate")
+
+    assert response.status_code == 403

apps/backend/tests/db/test_data_schema.py

@@ -112,8 +112,10 @@ async def test_duplicate_reading_is_rejected_when_key_matches(
     )
     await data_connection.execute(statement)
 
+    savepoint = data_connection.begin_nested()
+
     with pytest.raises(IntegrityError):
-        async with data_connection.begin_nested():
+        async with savepoint:
             await data_connection.execute(statement)
 
 
@@ -147,9 +149,12 @@ async def test_invalid_reading_is_rejected_when_constraints_fail(
     }
     values.update(changes)
 
+    statement = insert(Reading).values(**values)
+    savepoint = data_connection.begin_nested()
+
     with pytest.raises(IntegrityError):
-        async with data_connection.begin_nested():
-            await data_connection.execute(insert(Reading).values(**values))
+        async with savepoint:
+            await data_connection.execute(statement)
 
 
 async def test_prediction_requires_period_when_energy_is_predicted(
@@ -164,8 +169,10 @@ async def test_prediction_requires_period_when_energy_is_predicted(
         model_reference="test-model/1",
     )
 
+    savepoint = data_connection.begin_nested()
+
     with pytest.raises(IntegrityError):
-        async with data_connection.begin_nested():
+        async with savepoint:
             await data_connection.execute(statement)
 
 
@@ -212,10 +219,7 @@ async def test_alert_rejects_prediction_when_site_differs(
         )
     ).scalar_one()
 
-    with pytest.raises(IntegrityError):
-        async with data_connection.begin_nested():
-            await data_connection.execute(
-                insert(Alert).values(
+    statement = insert(Alert).values(
         source_alert_id=str(uuid4()),
         site_id=other_site,
         source="enervision",
@@ -226,7 +230,11 @@ async def test_alert_rejects_prediction_when_site_differs(
         prediction_id=prediction_id,
         raw_data={},
     )
-            )
+    savepoint = data_connection.begin_nested()
+
+    with pytest.raises(IntegrityError):
+        async with savepoint:
+            await data_connection.execute(statement)
 
 
 async def test_recommendation_is_unique_when_alert_and_rule_match(
@@ -256,6 +264,8 @@ async def test_recommendation_is_unique_when_alert_and_rule_match(
     )
     await data_connection.execute(statement)
 
+    savepoint = data_connection.begin_nested()
+
     with pytest.raises(IntegrityError):
-        async with data_connection.begin_nested():
+        async with savepoint:
             await data_connection.execute(statement)

apps/backend/tests/etl/test_historical_import.py

@@ -106,13 +106,15 @@ def test_validate_source_accepts_valid_dataset():
 def test_validate_source_rejects_missing_column():
     frame = make_dataframe().drop(columns=["consumption_kwh"])
 
+    metadata = make_metadata()
+
     with pytest.raises(
         ValueError,
         match="Colonnes obligatoires absentes",
     ):
         validate_source(
             frame,
-            make_metadata(),
+            metadata,
         )
 
 
@@ -124,13 +126,15 @@ def test_validate_source_rejects_duplicates():
         "timestamp",
     ]
 
+    metadata = make_metadata()
+
     with pytest.raises(
         ValueError,
         match="doublons",
     ):
         validate_source(
             frame,
-            make_metadata(),
+            metadata,
         )
 
 
@@ -139,13 +143,15 @@ def test_validate_source_rejects_unknown_site():
 
     frame.loc[1, "site_id"] = "SITE999"
 
+    metadata = make_metadata()
+
     with pytest.raises(
         ValueError,
         match="Sites incohérents",
     ):
         validate_source(
             frame,
-            make_metadata(),
+            metadata,
         )
 
 

apps/backend/tests/etl/test_mock_api_import.py

@@ -0,0 +1,834 @@
+import json
+import sys
+from datetime import datetime
+from types import SimpleNamespace
+from typing import Any
+from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock
+
+import httpx
+import pytest
+from httpx import AsyncClient, MockTransport, Request, Response
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+import app.etl.mock_api_import as mock_api_import
+from app.etl.mock_api_import import (
+    MAX_SITES,
+    READING_INSERT,
+    SOURCE_HISTORY,
+    build_reading_batch,
+    build_reading_row,
+    build_site_row,
+    fetch_readings,
+    fetch_sites,
+    upsert_sites,
+)
+
+
+def make_site() -> dict[str, Any]:
+    return {
+        "site_id": "SITE001",
+        "site_type": "office",
+        "site_name": "Bureau Paris La Défense",
+        "location": "Paris, France",
+        "capacity_kw": 200,
+        "status": "active",
+    }
+
+
+def make_reading() -> dict[str, Any]:
+    return {
+        "timestamp": "2024-06-15T12:00:00Z",
+        "site_id": "SITE001",
+        "site_type": "office",
+        "consumption_kw": 87.34,
+        "consumption_kwh": 87.34,
+        "voltage_v": 401.2,
+        "current_a": 132.5,
+        "power_factor": 0.923,
+        "temperature_celsius": 22.1,
+        "humidity_percent": 58.4,
+        "null_reasons": [],
+        "data_quality": "good",
+    }
+
+
+async def test_fetch_sites_returns_sites() -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        assert request.url.path == "/api/v1/sites"
+
+        return Response(
+            status_code=200,
+            json=[make_site()],
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        sites = await fetch_sites(client)
+
+    assert len(sites) == 1
+    assert sites[0]["site_id"] == "SITE001"
+    assert sites[0]["site_type"] == "office"
+
+
+async def test_fetch_sites_rejects_non_list_response() -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        return Response(
+            status_code=200,
+            json={"unexpected": "payload"},
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        with pytest.raises(
+            ValueError,
+            match="La réponse /api/v1/sites doit être une liste",
+        ):
+            await fetch_sites(client)
+
+
+async def test_fetch_readings_sends_expected_query_parameters() -> None:
+    captured_params: dict[str, str] = {}
+
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        nonlocal captured_params
+
+        captured_params = dict(request.url.params)
+
+        return Response(
+            status_code=200,
+            json=[make_reading()],
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    start_time = datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00")
+    end_time = datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00")
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        readings = await fetch_readings(
+            client=client,
+            site_id="SITE001",
+            start_time=start_time,
+            end_time=end_time,
+            limit=60,
+        )
+
+    assert len(readings) == 1
+    assert captured_params["site_id"] == "SITE001"
+    assert captured_params["start_time"] == "2024-06-15T12:00:00"
+    assert captured_params["end_time"] == "2024-06-15T13:00:00"
+    assert captured_params["limit"] == "60"
+
+
+async def test_fetch_readings_rejects_non_list_response() -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        return Response(
+            status_code=200,
+            json={"unexpected": "payload"},
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        with pytest.raises(
+            ValueError,
+            match="La réponse /api/v1/readings doit être une liste",
+        ):
+            await fetch_readings(
+                client=client,
+                site_id="SITE001",
+                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
+                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+                limit=60,
+            )
+
+
+async def test_fetch_readings_raises_on_http_error() -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        return Response(
+            status_code=404,
+            json={"detail": "Site non trouvé"},
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        with pytest.raises(httpx.HTTPStatusError):
+            await fetch_readings(
+                client=client,
+                site_id="SITE999",
+                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
+                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+                limit=60,
+            )
+
+
+def test_build_reading_row_respects_database_contract() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    assert row["site_id"] == "SITE001"
+    assert row["source"] == SOURCE_HISTORY
+    assert row["source"] == "api_history"
+    assert row["dataset_id"] is None
+
+    assert row["timestamp"] == datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00+00:00")
+
+    assert row["consumption_kw"] == 87.34
+    assert row["consumption_kwh"] == 87.34
+    assert row["data_quality"] == "good"
+    assert row["null_reasons"] == []
+
+    assert row["imputed_values"] is None
+    assert row["imputation_method"] is None
+
+
+def test_build_reading_row_keeps_null_values_and_quality() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    reading["consumption_kw"] = None
+    reading["consumption_kwh"] = None
+    reading["voltage_v"] = None
+    reading["current_a"] = None
+    reading["power_factor"] = None
+    reading["data_quality"] = "degraded"
+    reading["null_reasons"] = [
+        "consumption_sensor_failure",
+        "electrical_sensor_failure",
+    ]
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    assert row["consumption_kw"] is None
+    assert row["consumption_kwh"] is None
+    assert row["voltage_v"] is None
+    assert row["current_a"] is None
+    assert row["power_factor"] is None
+
+    assert row["data_quality"] == "degraded"
+    assert row["null_reasons"] == [
+        "consumption_sensor_failure",
+        "electrical_sensor_failure",
+    ]
+
+    assert row["imputed_values"] is None
+    assert row["imputation_method"] is None
+
+
+def test_build_reading_row_keeps_raw_source_data() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    raw_data = json.loads(row["raw_data"])
+
+    assert raw_data == reading
+
+
+def test_build_reading_batch_transforms_all_readings() -> None:
+    first = make_reading()
+
+    second = make_reading()
+    second["timestamp"] = "2024-06-15T12:01:00Z"
+    second["consumption_kw"] = 90.5
+
+    rows = build_reading_batch([first, second])
+
+    assert len(rows) == 2
+
+    assert rows[0]["site_id"] == "SITE001"
+    assert rows[0]["consumption_kw"] == 87.34
+
+    assert rows[1]["site_id"] == "SITE001"
+    assert rows[1]["consumption_kw"] == 90.5
+
+
+def test_create_mock_api_client_requires_credentials(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    settings = SimpleNamespace(
+        mock_api_username=None,
+        mock_api_password=None,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "get_settings",
+        lambda: settings,
+    )
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="Les identifiants de l'API Mock ne sont pas configurés",
+    ):
+        mock_api_import.create_mock_api_client()
+
+
+async def test_create_mock_api_client_uses_configuration(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    password = MagicMock()
+    password.get_secret_value.return_value = "test-password"
+
+    settings = SimpleNamespace(
+        mock_api_base_url="https://mock.test/",
+        mock_api_username="test-user",
+        mock_api_password=password,
+        mock_api_timeout_seconds=10.0,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "get_settings",
+        lambda: settings,
+    )
+
+    client = mock_api_import.create_mock_api_client()
+
+    try:
+        assert str(client.base_url) == "https://mock.test"
+        assert client.timeout.connect == 10.0
+    finally:
+        await client.aclose()
+
+
+async def test_upsert_sites_with_empty_list_does_nothing() -> None:
+    connection = AsyncMock()
+
+    await upsert_sites(
+        connection,
+        [],
+    )
+
+    connection.execute.assert_not_awaited()
+
+
+async def test_import_mock_api_history_dry_run_does_not_write(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        if request.url.path == "/api/v1/sites":
+            return Response(
+                status_code=200,
+                json=[make_site()],
+            )
+
+        if request.url.path == "/api/v1/readings":
+            return Response(
+                status_code=200,
+                json=[make_reading()],
+            )
+
+        return Response(status_code=404)
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    client = AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "create_mock_api_client",
+        lambda: client,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "get_settings",
+        lambda: SimpleNamespace(
+            database_url="postgresql+asyncpg://unused",
+        ),
+    )
+
+    create_engine_mock = MagicMock()
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "create_async_engine",
+        create_engine_mock,
+    )
+
+    await mock_api_import.import_mock_api_history(
+        start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
+        end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+        limit=60,
+        dry_run=True,
+    )
+
+    create_engine_mock.assert_not_called()
+
+
+async def test_import_mock_api_history_loads_data(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        if request.url.path == "/api/v1/sites":
+            return Response(
+                status_code=200,
+                json=[make_site()],
+            )
+
+        if request.url.path == "/api/v1/readings":
+            return Response(
+                status_code=200,
+                json=[make_reading()],
+            )
+
+        return Response(status_code=404)
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    client = AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "create_mock_api_client",
+        lambda: client,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "get_settings",
+        lambda: SimpleNamespace(
+            database_url="postgresql+asyncpg://test:test@localhost/test",
+        ),
+    )
+
+    connection = AsyncMock()
+
+    transaction_context = MagicMock()
+    transaction_context.__aenter__ = AsyncMock(
+        return_value=connection,
+    )
+    transaction_context.__aexit__ = AsyncMock(
+        return_value=None,
+    )
+
+    engine = MagicMock()
+    engine.begin.return_value = transaction_context
+    engine.dispose = AsyncMock()
+
+    create_engine_mock = MagicMock(
+        return_value=engine,
+    )
+
+    upsert_sites_mock = AsyncMock()
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "create_async_engine",
+        create_engine_mock,
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "upsert_sites",
+        upsert_sites_mock,
+    )
+
+    await mock_api_import.import_mock_api_history(
+        start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
+        end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+        limit=60,
+        dry_run=False,
+    )
+
+    create_engine_mock.assert_called_once_with(
+        "postgresql+asyncpg://test:test@localhost/test",
+        pool_pre_ping=True,
+    )
+
+    upsert_sites_mock.assert_awaited_once_with(
+        connection,
+        [make_site()],
+    )
+
+    connection.execute.assert_awaited_once()
+    engine.dispose.assert_awaited_once()
+
+
+def test_parse_datetime_accepts_z_suffix() -> None:
+    result = mock_api_import.parse_datetime(
+        "2024-06-15T12:00:00Z",
+    )
+
+    assert result == datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T12:00:00+00:00",
+    )
+
+
+def test_parse_args_reads_cli_parameters(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    monkeypatch.setattr(
+        sys,
+        "argv",
+        [
+            "mock_api_import",
+            "--start-time",
+            "2024-06-15T12:00:00Z",
+            "--end-time",
+            "2024-06-15T13:00:00Z",
+            "--limit",
+            "60",
+            "--dry-run",
+        ],
+    )
+
+    args = mock_api_import.parse_args()
+
+    assert args.start_time == datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T12:00:00+00:00",
+    )
+    assert args.end_time == datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T13:00:00+00:00",
+    )
+    assert args.limit == 60
+    assert args.dry_run is True
+
+
+def test_main_rejects_limit_out_of_bounds(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    monkeypatch.setattr(
+        sys,
+        "argv",
+        [
+            "mock_api_import",
+            "--start-time",
+            "2024-06-15T12:00:00Z",
+            "--end-time",
+            "2024-06-15T13:00:00Z",
+            "--limit",
+            "0",
+        ],
+    )
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="--limit doit être compris entre 1 et 1000",
+    ):
+        mock_api_import.main()
+
+
+def test_main_rejects_invalid_period(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    monkeypatch.setattr(
+        sys,
+        "argv",
+        [
+            "mock_api_import",
+            "--start-time",
+            "2024-06-15T14:00:00Z",
+            "--end-time",
+            "2024-06-15T13:00:00Z",
+            "--limit",
+            "60",
+        ],
+    )
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="--start-time doit être antérieur à --end-time",
+    ):
+        mock_api_import.main()
+
+
+def test_main_runs_import(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+) -> None:
+    start_time = datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T12:00:00+00:00",
+    )
+    end_time = datetime.fromisoformat(
+        "2024-06-15T13:00:00+00:00",
+    )
+
+    import_mock = AsyncMock()
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "parse_args",
+        lambda: SimpleNamespace(
+            start_time=start_time,
+            end_time=end_time,
+            limit=60,
+            dry_run=True,
+        ),
+    )
+
+    monkeypatch.setattr(
+        mock_api_import,
+        "import_mock_api_history",
+        import_mock,
+    )
+
+    mock_api_import.main()
+
+    import_mock.assert_awaited_once_with(
+        start_time=start_time,
+        end_time=end_time,
+        limit=60,
+        dry_run=True,
+    )
+
+
+async def test_fetch_sites_rejects_a_response_above_the_cap() -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        return Response(
+            status_code=200,
+            json=[make_site() for _ in range(MAX_SITES + 1)],
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        with pytest.raises(
+            ValueError,
+            match=f"dépasse le plafond de {MAX_SITES} sites",
+        ):
+            await fetch_sites(client)
+
+
+async def test_fetch_readings_rejects_a_response_above_the_requested_limit() -> None:
+    def handler(request: Request) -> Response:
+        return Response(
+            status_code=200,
+            json=[make_reading(), make_reading(), make_reading()],
+        )
+
+    transport = MockTransport(handler)
+
+    async with AsyncClient(
+        transport=transport,
+        base_url="https://mock.test",
+    ) as client:
+        with pytest.raises(
+            ValueError,
+            match="dépasse la limite demandée de 2",
+        ):
+            await fetch_readings(
+                client=client,
+                site_id="SITE001",
+                start_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T12:00:00"),
+                end_time=datetime.fromisoformat("2024-06-15T13:00:00"),
+                limit=2,
+            )
+
+
+def test_build_reading_row_neutralises_values_outside_physical_bounds() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    reading["power_factor"] = 42.0
+    reading["temperature_celsius"] = 1e30
+    reading["humidity_percent"] = -1.0
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    assert row["power_factor"] is None
+    assert row["temperature_celsius"] is None
+    assert row["humidity_percent"] is None
+
+    assert row["null_reasons"] == [
+        "out_of_physical_bounds:power_factor",
+        "out_of_physical_bounds:temperature_celsius",
+        "out_of_physical_bounds:humidity_percent",
+    ]
+
+    assert row["data_quality"] == "degraded"
+
+    assert json.loads(row["raw_data"])["power_factor"] == 42.0
+
+
+def test_build_reading_row_rejects_a_measure_that_is_not_a_number() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    reading["consumption_kw"] = "87.34"
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    assert row["consumption_kw"] is None
+    assert "out_of_physical_bounds:consumption_kw" in row["null_reasons"]
+
+
+def test_build_reading_row_drops_a_quality_the_database_refuses() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    reading["data_quality"] = "unknown"
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    assert row["data_quality"] is None
+
+
+def test_build_reading_row_requires_an_identifier() -> None:
+    reading = make_reading()
+
+    del reading["site_id"]
+
+    with pytest.raises(
+        ValueError,
+        match="Champ site_id absent ou invalide",
+    ):
+        build_reading_row(reading)
+
+
+def test_build_site_row_keeps_only_the_expected_columns() -> None:
+    site = make_site()
+
+    site["unexpected"] = "valeur hostile"
+    site["capacity_kw"] = -5.0
+    site["status"] = 12
+
+    row = build_site_row(site)
+
+    assert set(row) == {
+        "site_id",
+        "site_type",
+        "site_name",
+        "location",
+        "capacity_kw",
+        "status",
+    }
+
+    assert row["capacity_kw"] is None
+    assert row["status"] is None
+
+
+async def test_upsert_sites_sends_only_the_expected_columns() -> None:
+    connection = AsyncMock()
+
+    site = make_site()
+    site["unexpected"] = "valeur hostile"
+
+    await upsert_sites(
+        connection,
+        [site],
+    )
+
+    rows = connection.execute.await_args.args[1]
+
+    assert "unexpected" not in rows[0]
+    assert rows[0]["site_id"] == "SITE001"
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_reading_insert_is_idempotent(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    reading = make_reading()
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    connection = await session.connection()
+
+    await upsert_sites(
+        connection,
+        [make_site()],
+    )
+
+    await session.execute(
+        READING_INSERT,
+        [row],
+    )
+
+    await session.execute(
+        READING_INSERT,
+        [row],
+    )
+
+    result = await session.execute(
+        text(
+            """
+            SELECT COUNT(*)
+            FROM reading
+            WHERE site_id = :site_id
+              AND timestamp = :timestamp
+              AND source = :source
+            """
+        ),
+        {
+            "site_id": row["site_id"],
+            "timestamp": row["timestamp"],
+            "source": row["source"],
+        },
+    )
+
+    assert result.scalar_one() == 1
+
+    await session.rollback()
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_out_of_bounds_reading_is_stored_neutralised(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    reading = make_reading()
+    reading["power_factor"] = 42.0
+
+    row = build_reading_row(reading)
+
+    connection = await session.connection()
+
+    await upsert_sites(
+        connection,
+        [make_site()],
+    )
+
+    await session.execute(
+        READING_INSERT,
+        [row],
+    )
+
+    result = await session.execute(
+        text(
+            """
+            SELECT power_factor, data_quality, null_reasons, raw_data ->> 'power_factor'
+            FROM reading
+            WHERE site_id = :site_id
+              AND timestamp = :timestamp
+              AND source = :source
+            """
+        ),
+        {
+            "site_id": row["site_id"],
+            "timestamp": row["timestamp"],
+            "source": row["source"],
+        },
+    )
+
+    stored = result.one()
+
+    await session.rollback()
+
+    assert stored[0] is None
+    assert stored[1] == "degraded"
+    assert stored[2] == ["out_of_physical_bounds:power_factor"]
+    assert stored[3] == "42.0"

apps/backend/tests/repositories/test_alert.py

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

apps/backend/tests/repositories/test_audit_log.py

@@ -49,8 +49,10 @@ async def test_the_database_refuses_to_mutate_the_audit_log(
 ) -> None:
     await une_ligne(session)
 
+    requete = text(instruction)
+
     with pytest.raises(DBAPIError, match="ajout seul"):
-        await session.execute(text(instruction))
+        await session.execute(requete)
     await session.rollback()
 
 

apps/backend/tests/repositories/test_password_reset_token.py

@@ -131,11 +131,14 @@ async def test_the_database_refuses_two_tokens_sharing_a_fingerprint(
         user_agent=None,
     )
 
+    empreinte = fingerprint_refresh(secret)
+    expiration = datetime.now(UTC) + DUREE
+
     with pytest.raises(IntegrityError):
         await depot.create(
             user_id=compte,
-            token_hash=fingerprint_refresh(secret),
-            expires_at=datetime.now(UTC) + DUREE,
+            token_hash=empreinte,
+            expires_at=expiration,
             client_ip=None,
             user_agent=None,
         )

apps/backend/tests/repositories/test_prediction.py

@@ -29,6 +29,85 @@ async def creer_prediction(
     return prediction
 
 
+async def test_list_since_excludes_predictions_before_the_cutoff(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    dedans = await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)
+    )
+    await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC)
+    )
+
+    resultats = await depot.list_since(
+        since=datetime(2026, 9, 10, tzinfo=UTC), site_id=site.site_id
+    )
+    identifiants = [p.prediction_id for p in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [dedans.prediction_id]
+
+
+async def test_list_since_excludes_predictions_that_are_not_available(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    await creer_prediction(
+        session,
+        site_id=site.site_id,
+        target_at=datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC),
+        status="insufficient_data",
+        predicted_value=None,
+        failure_reason="pas assez d'historique",
+    )
+
+    resultats = await depot.list_since(since=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC), site_id=site.site_id)
+    await session.rollback()
+
+    assert list(resultats) == []
+
+
+async def test_list_since_breaks_a_target_at_tie_by_ascending_prediction_id(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    # `prediction` n'a pas d'unicité sur `(site_id, target_at)` : deux runs de scoring sans
+    # nouvelle lecture entre-temps produisent deux lignes `available` à la même cible. Sans ce
+    # départage, `_detect_anomaly` retiendrait une ligne au hasard plutôt que le run le plus
+    # récent.
+    site = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    cible = datetime(2026, 9, 16, tzinfo=UTC)
+    premier_run = await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=cible, predicted_value=10.0
+    )
+    second_run = await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=cible, predicted_value=20.0
+    )
+
+    resultats = await depot.list_since(since=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC), site_id=site.site_id)
+    identifiants = [p.prediction_id for p in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [premier_run.prediction_id, second_run.prediction_id]
+
+
+async def test_list_since_filters_by_site_id(session: AsyncSession) -> None:
+    premier = await creer_site(session)
+    second = await creer_site(session)
+    depot = PredictionRepository(session)
+    voulue = await creer_prediction(session, site_id=premier.site_id)
+    await creer_prediction(session, site_id=second.site_id)
+
+    resultats = await depot.list_since(
+        since=datetime(2026, 8, 1, tzinfo=UTC), site_id=premier.site_id
+    )
+    identifiants = [p.prediction_id for p in resultats]
+    await session.rollback()
+
+    assert identifiants == [voulue.prediction_id]
+
+
 async def test_latest_by_site_keeps_only_the_most_recent_target(session: AsyncSession) -> None:
     site = await creer_site(session)
     depot = PredictionRepository(session)

apps/backend/tests/repositories/test_reading.py

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

apps/backend/tests/repositories/test_recommendation.py

@@ -5,7 +5,8 @@ import pytest
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from app.models.energy import Alert, Recommendation, Site
-from app.repositories.recommendation import RecommendationRepository
+from app.repositories import recommendation as module_recommendation
+from app.repositories.recommendation import NouvelleRecommandation, RecommendationRepository
 
 pytestmark = pytest.mark.integration
 
@@ -83,3 +84,59 @@ async def test_list_all_returns_the_recommendations_sorted_by_identifier(
     await session.rollback()
 
     assert identifiants == sorted(identifiants)
+
+
+def nouvelle(alert_id: int, reference: str = "spike-delestage-v1") -> NouvelleRecommandation:
+    return NouvelleRecommandation(
+        alert_id=alert_id,
+        action="Délester les équipements non prioritaires",
+        explanation="Pic de consommation signalé.",
+        rule_reference=reference,
+    )
+
+
+async def test_create_missing_inserts_the_proposals(session: AsyncSession) -> None:
+    depot = RecommendationRepository(session)
+    alert_id = await creer_alerte(session)
+
+    creees = await depot.create_missing(
+        [nouvelle(alert_id), nouvelle(alert_id, "escalade-astreinte-v1")]
+    )
+    await session.rollback()
+
+    assert creees == 2
+
+
+async def test_create_missing_ignores_a_rule_already_held_for_the_alert(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    depot = RecommendationRepository(session)
+    alert_id = await creer_alerte(session)
+    await depot.create_missing([nouvelle(alert_id)])
+
+    creees = await depot.create_missing([nouvelle(alert_id)])
+    await session.rollback()
+
+    assert creees == 0
+
+
+async def test_create_missing_returns_zero_without_any_proposal(session: AsyncSession) -> None:
+    creees = await RecommendationRepository(session).create_missing([])
+
+    assert creees == 0
+
+
+async def test_create_missing_inserts_every_proposal_across_several_batches(
+    session: AsyncSession, monkeypatch: pytest.MonkeyPatch
+) -> None:
+    monkeypatch.setattr(module_recommendation, "TAILLE_DE_LOT", 2)
+    depot = RecommendationRepository(session)
+    alert_id = await creer_alerte(session)
+    propositions = [nouvelle(alert_id, f"regle-{index}-v1") for index in range(5)]
+
+    creees = await depot.create_missing(propositions)
+    enregistrees = [r for r in await depot.list_all() if r.alert_id == alert_id]
+    await session.rollback()
+
+    assert creees == 5
+    assert len(enregistrees) == 5

apps/backend/tests/repositories/test_refresh_token.py

@@ -178,12 +178,16 @@ async def test_the_database_refuses_two_tokens_sharing_a_fingerprint(
         user_agent=None,
     )
 
+    famille = uuid.uuid4()
+    empreinte = fingerprint_refresh(secret)
+    expiration = datetime.now(UTC) + DUREE
+
     with pytest.raises(IntegrityError):
         await depot.create(
             user_id=compte,
-            family_id=uuid.uuid4(),
-            token_hash=fingerprint_refresh(secret),
-            expires_at=datetime.now(UTC) + DUREE,
+            family_id=famille,
+            token_hash=empreinte,
+            expires_at=expiration,
             client_ip=None,
             user_agent=None,
         )

apps/backend/tests/repositories/test_user.py

@@ -31,14 +31,12 @@ async def test_the_database_refuses_an_email_written_in_upper_case(
 ) -> None:
     saisie = adresse().upper()
 
-    with pytest.raises(IntegrityError):
-        await session.execute(
-            text(
-                "insert into app_user (email, password_hash, role) "
-                "values (:e, '$argon2id$x', 'lecteur')"
-            ),
-            {"e": saisie},
+    requete = text(
+        "insert into app_user (email, password_hash, role) values (:e, '$argon2id$x', 'lecteur')"
     )
+
+    with pytest.raises(IntegrityError):
+        await session.execute(requete, {"e": saisie})
     await session.rollback()
 
 

apps/backend/tests/services/test_alert.py

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

apps/backend/tests/services/test_reading.py

@@ -116,13 +116,11 @@ async def test_list_history_normalizes_naive_datetimes_to_utc() -> None:
 async def test_list_history_raises_when_start_is_after_end() -> None:
     service = ReadingService(readings=FakeRepository([]))
 
+    debut = datetime(2026, 9, 2, tzinfo=UTC)
+    fin = datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC)
+
     with pytest.raises(FenetreInverseeError):
-        await service.list_history(
-            start=datetime(2026, 9, 2, tzinfo=UTC),
-            end=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC),
-            limit=500,
-            offset=0,
-        )
+        await service.list_history(start=debut, end=fin, limit=500, offset=0)
 
 
 async def test_list_history_raises_when_start_equals_end() -> None:

apps/backend/tests/services/test_recommendation.py

@@ -1,10 +1,14 @@
+from collections.abc import Sequence
 from datetime import UTC, datetime
 
 import pytest
 
-from app.models.energy import Recommendation
+from app.models.energy import Alert, Recommendation
+from app.repositories.recommendation import NouvelleRecommandation
 from app.services.recommendation import RecommendationNotFoundError, RecommendationService
 
+MOMENT = datetime(2024, 1, 1, tzinfo=UTC)
+
 
 def recommendation(recommendation_id: int = 1) -> Recommendation:
     return Recommendation(
@@ -13,13 +17,33 @@ def recommendation(recommendation_id: int = 1) -> Recommendation:
         action="Vérifier la consommation",
         explanation="Pic détecté",
         rule_reference="spike-v1",
-        created_at=datetime(2024, 1, 1, tzinfo=UTC),
+        created_at=MOMENT,
+    )
+
+
+def alerte(alert_id: int = 1, site_id: str = "SITE001", severity: str = "high") -> Alert:
+    return Alert(
+        alert_id=alert_id,
+        source_alert_id=f"ALR-{alert_id}",
+        site_id=site_id,
+        source="api_mock",
+        timestamp=MOMENT,
+        type="spike",
+        severity=severity,
+        message="Pic de consommation",
+        value=None,
+        threshold=None,
+        metric=None,
+        prediction_id=None,
+        raw_data={},
     )
 
 
 class FakeRepository:
-    def __init__(self, recommendations: list[Recommendation]) -> None:
+    def __init__(self, recommendations: list[Recommendation], creees: int | None = None) -> None:
         self._recommendations = recommendations
+        self._creees = creees
+        self.recues: list[NouvelleRecommandation] = []
 
     async def list_all(self) -> list[Recommendation]:
         return self._recommendations
@@ -29,27 +53,111 @@ class FakeRepository:
             (r for r in self._recommendations if r.recommendation_id == recommendation_id), None
         )
 
+    async def create_missing(self, nouvelles: Sequence[NouvelleRecommandation]) -> int:
+        self.recues = list(nouvelles)
+        return len(self.recues) if self._creees is None else self._creees
 
-async def test_list_all_returns_the_repository_recommendations() -> None:
-    service = RecommendationService(
-        recommendations=FakeRepository([recommendation(1), recommendation(2)])
+
+class FakeAlertRepository:
+    def __init__(self, alertes: list[Alert]) -> None:
+        self._alertes = alertes
+        self.site_demande: str | None = None
+
+    async def list_all(
+        self, *, site_id: str | None = None, severity: str | None = None
+    ) -> list[Alert]:
+        self.site_demande = site_id
+        if site_id is None:
+            return self._alertes
+        return [a for a in self._alertes if a.site_id == site_id]
+
+
+class FakeTransaction:
+    def __init__(self) -> None:
+        self.commits = 0
+
+    async def commit(self) -> None:
+        self.commits += 1
+
+
+def service(
+    recommendations: FakeRepository | None = None,
+    alerts: FakeAlertRepository | None = None,
+    transaction: FakeTransaction | None = None,
+) -> RecommendationService:
+    return RecommendationService(
+        recommendations=recommendations or FakeRepository([]),
+        alerts=alerts or FakeAlertRepository([]),
+        transaction=transaction or FakeTransaction(),
     )
 
-    recommendations = await service.list_all()
+
+async def test_list_all_returns_the_repository_recommendations() -> None:
+    depot = FakeRepository([recommendation(1), recommendation(2)])
+
+    recommendations = await service(recommendations=depot).list_all()
 
     assert [r.recommendation_id for r in recommendations] == [1, 2]
 
 
 async def test_get_by_id_returns_the_matching_recommendation() -> None:
-    service = RecommendationService(recommendations=FakeRepository([recommendation(1)]))
-
-    trouve = await service.get_by_id(1)
+    trouve = await service(recommendations=FakeRepository([recommendation(1)])).get_by_id(1)
 
     assert trouve.recommendation_id == 1
 
 
 async def test_get_by_id_raises_when_the_recommendation_is_unknown() -> None:
-    service = RecommendationService(recommendations=FakeRepository([]))
-
     with pytest.raises(RecommendationNotFoundError):
-        await service.get_by_id(404)
+        await service().get_by_id(404)
+
+
+async def test_generate_persists_one_proposal_per_triggered_rule() -> None:
+    depot = FakeRepository([])
+
+    rapport = await service(
+        recommendations=depot, alerts=FakeAlertRepository([alerte(severity="critical")])
+    ).generate()
+
+    assert {n.rule_reference for n in depot.recues} == {
+        "spike-delestage-v1",
+        "escalade-astreinte-v1",
+    }
+    assert rapport.recommandations_creees == 2
+
+
+async def test_generate_commits_once() -> None:
+    transaction = FakeTransaction()
+
+    await service(alerts=FakeAlertRepository([alerte()]), transaction=transaction).generate()
+
+    assert transaction.commits == 1
+
+
+async def test_generate_restricts_the_alerts_to_the_requested_site() -> None:
+    alertes = FakeAlertRepository([alerte(1, site_id="SITE001"), alerte(2, site_id="SITE002")])
+    depot = FakeRepository([])
+
+    rapport = await service(recommendations=depot, alerts=alertes).generate(site_id="SITE002")
+
+    assert alertes.site_demande == "SITE002"
+    assert rapport.alertes_examinees == 1
+    assert {n.alert_id for n in depot.recues} == {2}
+
+
+async def test_generate_reports_nothing_when_no_alert_matches() -> None:
+    rapport = await service().generate()
+
+    assert rapport.alertes_examinees == 0
+    assert rapport.recommandations_creees == 0
+    assert rapport.deja_presentes == 0
+
+
+async def test_generate_counts_the_proposals_the_database_already_held() -> None:
+    depot = FakeRepository([], creees=0)
+
+    rapport = await service(
+        recommendations=depot, alerts=FakeAlertRepository([alerte()])
+    ).generate()
+
+    assert rapport.recommandations_creees == 0
+    assert rapport.deja_presentes == 1

apps/backend/tests/services/test_recommendation_rules.py

@@ -0,0 +1,142 @@
+from datetime import UTC, datetime
+
+import pytest
+
+from app.models.energy import Alert
+from app.services.recommendation_rules import FACTEUR_DEPASSEMENT_MAJEUR, applique_les_regles
+
+MOMENT = datetime(2024, 1, 1, tzinfo=UTC)
+
+
+def alerte(
+    *,
+    alert_id: int = 1,
+    type_alerte: str = "spike",
+    severity: str = "high",
+    value: float | None = None,
+    threshold: float | None = None,
+    metric: str | None = None,
+    site_id: str = "SITE001",
+) -> Alert:
+    return Alert(
+        alert_id=alert_id,
+        source_alert_id=f"ALR-{alert_id}",
+        site_id=site_id,
+        source="api_mock",
+        timestamp=MOMENT,
+        type=type_alerte,
+        severity=severity,
+        message="Alerte de test",
+        value=value,
+        threshold=threshold,
+        metric=metric,
+        prediction_id=None,
+        raw_data={},
+    )
+
+
+@pytest.mark.parametrize(
+    ("type_alerte", "attendue"),
+    [
+        ("spike", "spike-delestage-v1"),
+        ("threshold", "threshold-reduction-v1"),
+        ("outage", "outage-secours-v1"),
+        ("sensor", "sensor-maintenance-v1"),
+        ("anomaly", "anomaly-verification-v1"),
+    ],
+    ids=["pic", "seuil", "coupure", "capteur", "anomalie"],
+)
+def test_each_alert_type_yields_its_own_rule(type_alerte: str, attendue: str) -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte(type_alerte=type_alerte))
+
+    assert [p.rule_reference for p in proposees] == [attendue]
+
+
+def test_a_critical_alert_adds_the_escalation_rule() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte(severity="critical"))
+
+    assert "escalade-astreinte-v1" in {p.rule_reference for p in proposees}
+
+
+@pytest.mark.parametrize("severity", ["low", "medium", "high"], ids=["faible", "moyenne", "haute"])
+def test_a_non_critical_alert_does_not_escalate(severity: str) -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte(severity=severity))
+
+    assert "escalade-astreinte-v1" not in {p.rule_reference for p in proposees}
+
+
+def test_a_large_overshoot_adds_the_contract_rule() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(
+        alerte(value=720.0 * FACTEUR_DEPASSEMENT_MAJEUR, threshold=720.0)
+    )
+
+    assert "contrat-puissance-v1" in {p.rule_reference for p in proposees}
+
+
+def test_an_overshoot_below_the_factor_does_not_add_the_contract_rule() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte(value=800.0, threshold=720.0))
+
+    assert "contrat-puissance-v1" not in {p.rule_reference for p in proposees}
+
+
+@pytest.mark.parametrize(
+    ("value", "threshold"),
+    [(None, 720.0), (900.0, None), (900.0, 0.0), (900.0, -10.0)],
+    ids=["sans mesure", "sans seuil", "seuil nul", "seuil negatif"],
+)
+def test_the_contract_rule_stays_silent_without_an_exploitable_threshold(
+    value: float | None, threshold: float | None
+) -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte(value=value, threshold=threshold))
+
+    assert "contrat-puissance-v1" not in {p.rule_reference for p in proposees}
+
+
+def test_the_explanation_quotes_the_measure_and_the_threshold() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte(value=812.5, threshold=720.0, metric="consumption_kw"))
+
+    assert "(consumption_kw mesurée à 812.5, seuil 720.0)" in proposees[0].explanation
+
+
+def test_the_explanation_quotes_the_measure_alone_when_no_threshold_is_known() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte(value=812.5, metric="consumption_kw"))
+
+    assert "(consumption_kw mesurée à 812.5)" in proposees[0].explanation
+
+
+def test_the_explanation_omits_the_measure_when_the_alert_carries_none() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte())
+
+    assert "(" not in proposees[0].explanation
+
+
+def test_the_explanation_names_the_site() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte(site_id="SITE042"))
+
+    assert "SITE042" in proposees[0].explanation
+
+
+def test_every_proposal_carries_the_alert_identifier() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(alerte(alert_id=77, severity="critical"))
+
+    assert {p.alert_id for p in proposees} == {77}
+
+
+def test_an_alert_never_yields_the_same_rule_twice() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(
+        alerte(severity="critical", value=900.0, threshold=720.0, metric="consumption_kw")
+    )
+
+    assert len(proposees) == len({p.rule_reference for p in proposees})
+
+
+def test_a_critical_alert_over_the_threshold_yields_the_three_rules() -> None:
+    proposees = applique_les_regles(
+        alerte(severity="critical", value=900.0, threshold=720.0, metric="consumption_kw")
+    )
+
+    assert {p.rule_reference for p in proposees} == {
+        "spike-delestage-v1",
+        "escalade-astreinte-v1",
+        "contrat-puissance-v1",
+    }

apps/backend/tests/services/test_user.py

@@ -235,5 +235,7 @@ async def test_every_operation_refuses_an_unknown_account(action: str) -> None:
     if action == "set_active":
         arguments["is_active"] = False
 
+    methode = getattr(attirail.service, action)
+
     with pytest.raises(UserNotFoundError):
-        await getattr(attirail.service, action)(**arguments)
+        await methode(**arguments)

apps/backend/tests/test_cli.py

@@ -19,13 +19,17 @@ def test_build_parser_reads_the_create_admin_arguments() -> None:
 
 
 def test_build_parser_requires_a_subcommand() -> None:
+    parser = cli.build_parser()
+
     with pytest.raises(SystemExit):
-        cli.build_parser().parse_args([])
+        parser.parse_args([])
 
 
 def test_build_parser_requires_an_email() -> None:
+    parser = cli.build_parser()
+
     with pytest.raises(SystemExit):
-        cli.build_parser().parse_args(["create-admin"])
+        parser.parse_args(["create-admin"])
 
 
 def test_read_password_generates_a_long_secret_when_asked(
@@ -118,3 +122,30 @@ def test_main_exports_the_contract_without_asking_for_a_password(
     assert code == 0
     assert destination.exists()
     assert str(destination) in capsys.readouterr().out
+
+
+def test_build_parser_reads_the_generate_recommendations_arguments() -> None:
+    arguments = cli.build_parser().parse_args(["generate-recommendations", "--site-id", "SITE002"])
+
+    assert arguments.commande == "generate-recommendations"
+    assert arguments.site_id == "SITE002"
+
+
+def test_build_parser_defaults_the_generation_to_every_site() -> None:
+    arguments = cli.build_parser().parse_args(["generate-recommendations"])
+
+    assert arguments.site_id is None
+
+
+def test_main_generates_the_recommendations_without_asking_for_a_password(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch, capsys: pytest.CaptureFixture[str]
+) -> None:
+    async def fausse_generation(*, site_id: str | None) -> str:
+        return f"génération lancée pour {site_id}"
+
+    monkeypatch.setattr(cli, "generate_recommendations", fausse_generation)
+
+    code = cli.main(["generate-recommendations", "--site-id", "SITE002"])
+
+    assert code == 0
+    assert "SITE002" in capsys.readouterr().out

apps/backend/tests/test_internal_alerts.py

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

apps/backend/uv.lock

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

apps/frontend/TESTING.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Conventions de tests unitaires — Frontend
+# Conventions de tests unitaires : Frontend
 
 ## Outil
 Vitest (intégré nativement à Angular CLI, pas d'installation à faire).
@@ -83,3 +83,6 @@ describe('MonComposant', () => {
 ## Lancer les tests
 - Développement (mode watch) : `npm test`
 - Rapport de couverture (CI) : `npm run test:ci -- --coverage`, puis ouvrir `coverage/index.html`
+- Un fichier ou un dossier seulement :
+  `npx ng test --watch=false --coverage=false --include=src/app/core/services/alerts.service.spec.ts`
+  (répéter `--include` pour plusieurs cibles ; un dossier joue tous ses specs)

apps/frontend/angular.json

@@ -34,6 +34,11 @@
           },
           "configurations": {
             "production": {
+              "optimization": {
+                "styles": {
+                  "inlineCritical": false
+                }
+              },
               "budgets": [
                 {
                   "type": "initial",

apps/frontend/src/app/app.routes.ts

@@ -3,19 +3,34 @@ import {authGuard} from './core/guards/auth-guard';
 
 export const routes: Routes = [
   { path: '', redirectTo: 'dashboard', pathMatch: 'full' },
-  { path: 'login', loadComponent: () => import('./features/auth/login/login').then(m => m.Login) },
-  { path: 'change-password', loadComponent: () => import('./features/auth/change-password/change-password').then(m => m.ChangePassword) },
-  { path: 'forgot-password', loadComponent: () => import('./features/auth/forgot-password/forgot-password').then(m => m.ForgotPassword) },
-  { path: 'reset-password', loadComponent: () => import('./features/auth/reset-password/reset-password').then(m => m.ResetPassword) },
+  {
+    path: 'login',
+    loadComponent: () => import('./features/auth/login/login').then((m) => m.Login),
+  },
+  {
+    path: 'change-password',
+    loadComponent: () =>
+      import('./features/auth/change-password/change-password').then((m) => m.ChangePassword),
+  },
+  {
+    path: 'forgot-password',
+    loadComponent: () =>
+      import('./features/auth/forgot-password/forgot-password').then((m) => m.ForgotPassword),
+  },
+  {
+    path: 'reset-password',
+    loadComponent: () =>
+      import('./features/auth/reset-password/reset-password').then((m) => m.ResetPassword),
+  },
   {
     path: 'dashboard',
     canActivate: [authGuard],
-    loadComponent: () => import('./features/dashboard/dashboard').then(m => m.Dashboard),
+    loadComponent: () => import('./features/dashboard/dashboard').then((m) => m.Dashboard),
   },
   {
     path: 'sites',
     canActivate: [authGuard],
-    loadComponent: () => import('./features/sites/site-list/site-list').then(m => m.SiteList),
+    loadComponent: () => import('./features/sites/site-list/site-list').then((m) => m.SiteList),
   },
   {
     path: 'sites/:siteId',
@@ -23,4 +38,17 @@ export const routes: Routes = [
     loadComponent: () =>
       import('./features/sites/site-detail/site-detail').then((m) => m.SiteDetail),
   },
+  {
+    path: 'recommendations',
+    canActivate: [authGuard],
+    loadComponent: () =>
+      import('./features/recommendations/recommendations').then((m) => m.RecommendationsView),
+  },
+  {
+    path: 'monitoring/sensors',
+    canActivate: [authGuard],
+    data: { role: 'admin' },
+    loadComponent: () =>
+      import('./features/monitoring/sensor-status/sensor-status').then((m) => m.SensorStatusView),
+  },
 ];

apps/frontend/src/app/core/mocks/alerts.fixture.ts

@@ -2,53 +2,63 @@ import { Alert } from '../../shared/models/alert.model';
 
 export const ALERTS_FIXTURE: Alert[] = [
   {
-    alert_id: 'ALR-SITE002-1718458320',
-    timestamp: '2026-09-15T11:12:00',
+    alert_id: 5,
     site_id: 'SITE002',
+    timestamp: '2026-09-15T11:12:00Z',
+    type: 'threshold',
     severity: 'critical',
-    type: 'outage',
-    message: 'Risque de surcharge sur Usine Lyon Vénissieux',
+    message: 'Puissance appelée 812.5 kW au-dessus de la capacité du site (720.0 kW)',
     value: 812.5,
     threshold: 720.0,
+    metric: 'consumption_kw',
+    prediction_id: null,
   },
   {
-    alert_id: 'ALR-SITE003-1718458321',
-    timestamp: '2026-09-15T11:05:00',
+    alert_id: 4,
     site_id: 'SITE003',
+    timestamp: '2026-09-15T11:05:00Z',
+    type: 'outage',
     severity: 'critical',
-    type: 'sensor',
-    message: 'Perte réseau totale sur Data Center Marseille',
-    value: 0,
-    threshold: 0,
+    message: 'Aucune lecture depuis 5:00:00 (dernière lecture : 2026-09-15T06:05:00+00:00)',
+    value: null,
+    threshold: null,
+    metric: null,
+    prediction_id: null,
   },
   {
-    alert_id: 'ALR-SITE005-1718458322',
-    timestamp: '2026-09-15T10:47:00',
+    alert_id: 3,
     site_id: 'SITE005',
+    timestamp: '2026-09-15T10:47:00Z',
+    type: 'spike',
     severity: 'high',
-    type: 'threshold',
-    message: 'Usine Toulouse approche de son seuil de capacité',
+    message: 'Variation brutale entre deux lectures consécutives (260.0 kW -> 410.0 kW)',
     value: 410.0,
-    threshold: 480.0,
+    threshold: 260.0,
+    metric: 'consumption_kw',
+    prediction_id: null,
   },
   {
-    alert_id: 'ALR-SITE006-1718458323',
-    timestamp: '2026-09-15T10:30:00',
+    alert_id: 2,
     site_id: 'SITE006',
-    severity: 'medium',
+    timestamp: '2026-09-15T10:30:00Z',
     type: 'sensor',
-    message: 'Capteur de température défaillant sur Bureau Lille',
-    value: 0,
-    threshold: 0,
+    severity: 'medium',
+    message: 'Qualité de mesure degraded (capteur hors ligne, valeur nulle)',
+    value: null,
+    threshold: null,
+    metric: null,
+    prediction_id: null,
   },
   {
-    alert_id: 'ALR-SITE004-1718458324',
-    timestamp: '2026-09-15T09:58:00',
+    alert_id: 1,
     site_id: 'SITE004',
-    severity: 'low',
+    timestamp: '2026-09-15T09:58:00Z',
     type: 'anomaly',
-    message: 'Comportement de consommation inhabituel sur Bureau Bordeaux',
+    severity: 'low',
+    message: 'Écart de 13% entre la consommation mesurée (62.0 kWh) et la prévision (55.0 kWh)',
     value: 62.0,
     threshold: 55.0,
+    metric: 'consumption_kwh',
+    prediction_id: 42,
   },
 ];

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

@@ -3,6 +3,20 @@ import { provideHttpClient } from '@angular/common/http';
 import { provideHttpClientTesting, HttpTestingController } from '@angular/common/http/testing';
 import { AlertsService } from './alerts.service';
 import { environment } from '../../../environments/environment';
+import { Alert } from '../../shared/models/alert.model';
+
+const ALERT_API: Alert = {
+  alert_id: 1,
+  site_id: 'site-1',
+  timestamp: '2026-09-16T00:00:00Z',
+  type: 'threshold',
+  severity: 'high',
+  message: 'Dépassement du seuil configuré',
+  value: 812.5,
+  threshold: 720.0,
+  metric: 'consumption_kw',
+  prediction_id: null,
+};
 
 describe('AlertsService', () => {
   let service: AlertsService;
@@ -18,26 +32,35 @@ describe('AlertsService', () => {
 
   afterEach(() => httpMock.verify());
 
-  it("appelle le bon endpoint et retourne un tableau d'alertes", () => {
-    let result: unknown;
+  it("appelle le bon endpoint sans paramètre et retourne un tableau d'alertes", () => {
+    let result: Alert[] = [];
     service.getAlerts().subscribe((r) => (result = r));
 
-    const req = httpMock.expectOne(`${environment.apiUrl}/alerts`);
-    expect(req.request.method).toBe('GET');
+    const req = httpMock.expectOne(
+      (r) => r.url === `${environment.apiUrl}/alerts` && r.method === 'GET',
+    );
+    expect(req.request.params.keys()).toEqual([]);
+    req.flush([ALERT_API]);
 
-    req.flush([
-      {
-        alert_id: 'ALR-TEST-1',
-        timestamp: '2026-09-15T12:00:00',
-        site_id: 'SITE001',
-        severity: 'high',
-        type: 'threshold',
-        message: 'Test',
-        value: 100,
-        threshold: 90,
-      },
-    ]);
+    expect(result.length).toBe(1);
+    expect(result[0].alert_id).toBe(1);
+    expect(result[0].prediction_id).toBeNull();
+  });
 
-    expect((result as unknown[]).length).toBe(1);
+  it('transmet les filtres site_id et severity en paramètres de requête', () => {
+    service.getAlerts({ site_id: 'SITE001', severity: 'high' }).subscribe();
+
+    const req = httpMock.expectOne((r) => r.url === `${environment.apiUrl}/alerts`);
+    expect(req.request.params.get('site_id')).toBe('SITE001');
+    expect(req.request.params.get('severity')).toBe('high');
+    req.flush([]);
+  });
+
+  it('ne pose pas de paramètre pour un filtre omis', () => {
+    service.getAlerts({ site_id: 'SITE001' }).subscribe();
+
+    const req = httpMock.expectOne((r) => r.url === `${environment.apiUrl}/alerts`);
+    expect(req.request.params.has('severity')).toBe(false);
+    req.flush([]);
   });
 });

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

@@ -1,13 +1,25 @@
 import { Service, inject } from '@angular/core';
-import { HttpClient } from '@angular/common/http';
+import { HttpClient, HttpParams } from '@angular/common/http';
 import { environment } from '../../../environments/environment';
-import { Alert } from '../../shared/models/alert.model';
+import { Alert, AlertSeverity } from '../../shared/models/alert.model';
+
+export interface AlertFilters {
+  site_id?: string;
+  severity?: AlertSeverity;
+}
 
 @Service()
 export class AlertsService {
   private http = inject(HttpClient);
 
-  getAlerts() {
-    return this.http.get<Alert[]>(`${environment.apiUrl}/alerts`);
+  getAlerts(filters: AlertFilters = {}) {
+    let params = new HttpParams();
+    if (filters.site_id) {
+      params = params.set('site_id', filters.site_id);
+    }
+    if (filters.severity) {
+      params = params.set('severity', filters.severity);
+    }
+    return this.http.get<Alert[]>(`${environment.apiUrl}/alerts`, { params });
   }
 }

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

@@ -0,0 +1,74 @@
+import { TestBed } from '@angular/core/testing';
+import { provideHttpClient } from '@angular/common/http';
+import { provideHttpClientTesting, HttpTestingController } from '@angular/common/http/testing';
+import { RecommendationsService } from './recommendations.service';
+import { environment } from '../../../environments/environment';
+import { Recommendation } from '../../shared/models/recommendation.model';
+
+const RECOMMANDATION_API: Recommendation = {
+  recommendation_id: 1,
+  alert_id: 1,
+  action: 'Vérifier la consommation',
+  explanation: 'Pic détecté',
+  rule_reference: 'spike-v1',
+  created_at: '2024-01-01T00:00:00Z',
+};
+
+describe('RecommendationsService', () => {
+  let service: RecommendationsService;
+  let httpMock: HttpTestingController;
+
+  beforeEach(() => {
+    TestBed.configureTestingModule({
+      providers: [provideHttpClient(), provideHttpClientTesting()],
+    });
+    service = TestBed.inject(RecommendationsService);
+    httpMock = TestBed.inject(HttpTestingController);
+  });
+
+  afterEach(() => httpMock.verify());
+
+  it('liste les recommandations depuis le bon endpoint', () => {
+    let result: Recommendation[] = [];
+    service.getRecommendations().subscribe((r) => (result = r));
+
+    const req = httpMock.expectOne(`${environment.apiUrl}/recommendations`);
+    expect(req.request.method).toBe('GET');
+    req.flush([RECOMMANDATION_API]);
+
+    expect(result.length).toBe(1);
+    expect(result[0].alert_id).toBe(1);
+  });
+
+  it('décrit une recommandation par son identifiant', () => {
+    service.getRecommendation(42).subscribe();
+
+    const req = httpMock.expectOne(`${environment.apiUrl}/recommendations/42`);
+    expect(req.request.method).toBe('GET');
+    req.flush({ ...RECOMMANDATION_API, recommendation_id: 42 });
+  });
+
+  it('déclenche la génération en POST avec le site en paramètre de requête', () => {
+    let result: unknown;
+    service.generate('SITE001').subscribe((r) => (result = r));
+
+    const req = httpMock.expectOne(
+      (r) => r.url === `${environment.apiUrl}/recommendations/generate` && r.method === 'POST',
+    );
+    expect(req.request.params.get('site_id')).toBe('SITE001');
+    expect(req.request.body).toBeNull();
+    req.flush({ alerts_examined: 2, recommendations_created: 3, already_present: 1 });
+
+    expect(result).toEqual({ alerts_examined: 2, recommendations_created: 3, already_present: 1 });
+  });
+
+  it('génère pour tout le parc quand aucun site n’est donné', () => {
+    service.generate().subscribe();
+
+    const req = httpMock.expectOne(
+      (r) => r.url === `${environment.apiUrl}/recommendations/generate` && r.method === 'POST',
+    );
+    expect(req.request.params.has('site_id')).toBe(false);
+    req.flush({ alerts_examined: 0, recommendations_created: 0, already_present: 0 });
+  });
+});

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

@@ -0,0 +1,34 @@
+import { Service, inject } from '@angular/core';
+import { HttpClient, HttpParams } from '@angular/common/http';
+import { environment } from '../../../environments/environment';
+import {
+  Recommendation,
+  RecommendationGenerationReport,
+} from '../../shared/models/recommendation.model';
+
+@Service()
+export class RecommendationsService {
+  private http = inject(HttpClient);
+
+  getRecommendations() {
+    return this.http.get<Recommendation[]>(`${environment.apiUrl}/recommendations`);
+  }
+
+  getRecommendation(recommendationId: number) {
+    return this.http.get<Recommendation>(
+      `${environment.apiUrl}/recommendations/${recommendationId}`,
+    );
+  }
+
+  generate(siteId?: string) {
+    let params = new HttpParams();
+    if (siteId) {
+      params = params.set('site_id', siteId);
+    }
+    return this.http.post<RecommendationGenerationReport>(
+      `${environment.apiUrl}/recommendations/generate`,
+      null,
+      { params },
+    );
+  }
+}

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

@@ -0,0 +1,48 @@
+import { TestBed } from '@angular/core/testing';
+import { provideHttpClient } from '@angular/common/http';
+import { provideHttpClientTesting, HttpTestingController } from '@angular/common/http/testing';
+import { SensorsService } from './sensors.service';
+import { environment } from '../../../environments/environment';
+
+describe('SensorsService', () => {
+  let service: SensorsService;
+  let httpMock: HttpTestingController;
+
+  beforeEach(() => {
+    TestBed.configureTestingModule({
+      providers: [provideHttpClient(), provideHttpClientTesting()],
+    });
+    service = TestBed.inject(SensorsService);
+    httpMock = TestBed.inject(HttpTestingController);
+  });
+
+  afterEach(() => httpMock.verify());
+
+  it("appelle l'endpoint /sensors/status et retourne la réponse", () => {
+    let result: unknown;
+    service.getStatus().subscribe((r) => (result = r));
+
+    const req = httpMock.expectOne(`${environment.apiUrl}/sensors/status`);
+    expect(req.request.method).toBe('GET');
+
+    req.flush({
+      timestamp: '2026-09-18T08:00:00',
+      sites: [
+        {
+          site_id: 'SITE001',
+          site_name: 'Test',
+          overall: 'ok',
+          sensors: {
+            consumption: { status: 'ok', since: null },
+            electrical: { status: 'ok', since: null },
+            temperature: { status: 'ok', since: null },
+            humidity: { status: 'ok', since: null },
+            network: { status: 'ok', since: null },
+          },
+        },
+      ],
+    });
+
+    expect((result as { sites: unknown[] }).sites.length).toBe(1);
+  });
+});

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

@@ -0,0 +1,13 @@
+import { Service, inject } from '@angular/core';
+import { HttpClient } from '@angular/common/http';
+import { environment } from '../../../environments/environment';
+import {SensorStatusResponse} from '../../shared/models/sensor-status.model';
+
+@Service()
+export class SensorsService {
+  private http = inject(HttpClient);
+
+  getStatus() {
+    return this.http.get<SensorStatusResponse>(`${environment.apiUrl}/sensors/status`);
+  }
+}

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

@@ -10,7 +10,11 @@
       </div>
     </div>
     <div class="dashboard__actions">
+      @if (auth.principal()?.role === 'admin') {
+        <a routerLink="/monitoring/sensors" class="ev-link">Supervision des capteurs</a>
+      }
       <a routerLink="/sites" class="ev-link">Voir les sites</a>
+      <a routerLink="/recommendations" class="ev-link">Recommandations</a>
       <ev-button
         class="logout-button"
         variant="secondary"

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

@@ -68,6 +68,15 @@ h2 {
   text-align: center;
 }
 
+.card--link {
+  cursor: pointer;
+  transition: border-color 0.15s ease;
+
+  &:hover {
+    border-color: var(--color-primary);
+  }
+}
+
 .card__label {
   font-size: 0.8rem;
   color: var(--color-text-muted);

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

@@ -170,8 +170,11 @@ describe('Dashboard', () => {
   it('appelle logout et redirige vers /login au clic sur le bouton de déconnexion', () => {
   const statsMock = { getSummary: vi.fn().mockReturnValue(of({ total_sites: 7, sites: [] })) };
   const alertsMock = { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of([])) };
-  const authMock = { logout: vi.fn().mockReturnValue(of(undefined)), clearSession: vi.fn() };
-
+  const authMock = {
+    logout: vi.fn().mockReturnValue(of(undefined)),
+    clearSession: vi.fn(),
+    principal: vi.fn().mockReturnValue({ role: 'admin' }),
+  };
   TestBed.configureTestingModule({
     imports: [Dashboard],
     providers: [
@@ -201,6 +204,7 @@ describe('Dashboard', () => {
     const authMock = {
     logout: vi.fn().mockReturnValue(throwError(() => new Error('réseau indisponible'))),
     clearSession: vi.fn(),
+    principal: vi.fn().mockReturnValue({ role: 'admin' }),
   };
   TestBed.configureTestingModule({
     imports: [Dashboard],

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

@@ -59,8 +59,8 @@ const TON_PAR_STATUT_PREDICTION: Record<PredictionStatus, BadgeTone> = {
 export class Dashboard implements OnInit {
   private statsService = inject(StatsService);
   private alertsService = inject(AlertsService);
+  public auth = inject(AuthService);
   private predictionsService = inject(PredictionsService);
-  private auth = inject(AuthService);
   private router = inject(Router);
   private destroyRef = inject(DestroyRef);
 

apps/frontend/src/app/features/monitoring/sensor-status/sensor-status.html

@@ -0,0 +1,51 @@
+<div class="sensor-status">
+  <nav class="ev-breadcrumb">
+    <a routerLink="/dashboard">Tableau de bord</a>
+  </nav>
+
+  <header class="sensor-status__header">
+    <a routerLink="/dashboard" class="ev-brand-link">
+      <ev-brand class="sensor-status__logo" />
+    </a>
+    <div>
+      <h1>Supervision des capteurs</h1>
+      <p class="sensor-status__subtitle">État de santé par capteur et par site</p>
+    </div>
+  </header>
+
+  @if (error(); as message) {
+    <ev-alert severity="danger" class="banner-error">{{ message }}</ev-alert>
+  }
+
+  @if (data(); as d) {
+    <div class="sites-grid">
+      @for (site of d.sites; track site.site_id) {
+        <ev-card class="site-card">
+          <div class="site-card__header">
+            <span class="site-card__name">{{ site.site_name }}</span>
+            <ev-badge [tone]="badgeToneForOverall(site.overall)">{{ site.overall }}</ev-badge>
+          </div>
+
+          <ul class="sensor-list">
+            @for (entry of sensorEntries; track entry[0]) {
+              @let diagnostic = sensorOf(site.sensors, entry[0]);
+              <li class="sensor-item">
+                <span class="sensor-dot" [class]="'sensor-dot--' + diagnostic.status"></span>
+                <span class="sensor-item__label">{{ entry[1] }}</span>
+                @if (diagnostic.status === 'failing') {
+                  <span class="sensor-item__since">
+                    @if (diagnostic.since; as since) {
+                      dernière lecture le {{ since | date: 'dd/MM/yyyy HH:mm' }}
+                    } @else {
+                      aucune lecture reçue
+                    }
+                  </span>
+                }
+              </li>
+            }
+          </ul>
+        </ev-card>
+      }
+    </div>
+  }
+</div>

apps/frontend/src/app/features/monitoring/sensor-status/sensor-status.scss

@@ -0,0 +1,90 @@
+:host {
+  display: block;
+  color: var(--color-text);
+  padding: 2.5rem 2rem;
+  max-width: 1100px;
+  margin: 0 auto;
+}
+
+.sensor-status__header {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.85rem;
+  margin-bottom: 2rem;
+
+  h1 {
+    margin: 0;
+    font-size: 1.75rem;
+    font-weight: 700;
+  }
+}
+
+.sensor-status__logo {
+  font-size: 1.3rem;
+}
+
+.sensor-status__subtitle {
+  margin: 0.25rem 0 0;
+  color: var(--color-text-muted);
+}
+
+.banner-error {
+  display: block;
+  margin: 0 0 1.5rem;
+}
+
+.sites-grid {
+  display: grid;
+  grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(260px, 1fr));
+  gap: 1rem;
+}
+
+.site-card__header {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  justify-content: space-between;
+  margin-bottom: 0.75rem;
+}
+
+.site-card__name {
+  font-weight: 600;
+}
+
+.sensor-list {
+  list-style: none;
+  margin: 0;
+  padding: 0;
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: 0.5rem;
+}
+
+.sensor-item {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.5rem;
+  font-size: 0.85rem;
+}
+
+.sensor-dot {
+  width: 8px;
+  height: 8px;
+  border-radius: 50%;
+  flex-shrink: 0;
+
+  &--ok {
+    background: var(--color-success);
+  }
+  &--failing {
+    background: var(--color-danger);
+  }
+}
+
+.sensor-item__label {
+  flex: 1;
+}
+
+.sensor-item__since {
+  color: var(--color-text-muted);
+  font-size: 0.75rem;
+}

apps/frontend/src/app/features/monitoring/sensor-status/sensor-status.spec.ts

@@ -0,0 +1,122 @@
+import { TestBed } from '@angular/core/testing';
+import { of, throwError } from 'rxjs';
+import { vi } from 'vitest';
+import { SensorStatusView } from './sensor-status';
+import { SensorsService } from '../../../core/services/sensors.service';
+import { SiteSensors } from '../../../shared/models/sensor-status.model';
+import {provideRouter} from '@angular/router';
+
+const OK_SENSORS: SiteSensors = {
+  consumption: { status: 'ok', since: null },
+  electrical: { status: 'ok', since: null },
+  temperature: { status: 'ok', since: null },
+  humidity: { status: 'ok', since: null },
+  network: { status: 'ok', since: null },
+};
+
+describe('SensorStatusView', () => {
+  let sensorsMock: { getStatus: ReturnType<typeof vi.fn> };
+
+  beforeEach(() => {
+    sensorsMock = { getStatus: vi.fn() };
+
+    TestBed.configureTestingModule({
+      imports: [SensorStatusView],
+      providers: [
+        { provide: SensorsService, useValue: sensorsMock },
+        provideRouter([]),
+      ],
+    });
+  });
+
+  it('charge et affiche les données au démarrage', () => {
+    sensorsMock.getStatus.mockReturnValue(
+      of({
+        timestamp: '2026-09-18T08:00:00',
+        sites: [
+          { site_id: 'SITE001', site_name: 'Bureau Test', overall: 'ok', sensors: OK_SENSORS },
+        ],
+      })
+    );
+
+    const fixture = TestBed.createComponent(SensorStatusView);
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(fixture.componentInstance.data()?.sites.length).toBe(1);
+    expect(fixture.componentInstance.error()).toBeNull();
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('Bureau Test');
+  });
+
+  it("affiche un message d'erreur si l'appel échoue", () => {
+    sensorsMock.getStatus.mockReturnValue(throwError(() => new Error('boom')));
+
+    const fixture = TestBed.createComponent(SensorStatusView);
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(fixture.componentInstance.error()).toBe(
+      'État des capteurs indisponible, réessayez plus tard.'
+    );
+    expect(fixture.componentInstance.data()).toBeNull();
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('État des capteurs indisponible');
+  });
+
+  it('associe le bon ton de badge à chaque statut global', () => {
+    sensorsMock.getStatus.mockReturnValue(of({ timestamp: '2026-09-18T08:00:00', sites: [] }));
+    const fixture = TestBed.createComponent(SensorStatusView);
+    const component = fixture.componentInstance;
+
+    expect(component.badgeToneForOverall('ok')).toBe('success');
+    expect(component.badgeToneForOverall('degraded')).toBe('warning');
+    expect(component.badgeToneForOverall('critical')).toBe('critical');
+    expect(component.badgeToneForOverall('inconnu')).toBe('neutral');
+  });
+
+  it('retourne le bon diagnostic via sensorOf', () => {
+    sensorsMock.getStatus.mockReturnValue(of({ timestamp: '2026-09-18T08:00:00', sites: [] }));
+    const fixture = TestBed.createComponent(SensorStatusView);
+    const component = fixture.componentInstance;
+
+    expect(component.sensorOf(OK_SENSORS, 'temperature')).toEqual({ status: 'ok', since: null });
+  });
+
+  it('affiche la date de la dernière lecture reçue pour un capteur en panne', () => {
+    const sensors: SiteSensors = {
+      ...OK_SENSORS,
+      temperature: { status: 'failing', since: '2026-09-18T08:00:00' },
+    };
+    sensorsMock.getStatus.mockReturnValue(
+      of({
+        timestamp: '2026-09-18T08:00:00',
+        sites: [{ site_id: 'SITE001', site_name: 'Bureau Test', overall: 'degraded', sensors }],
+      })
+    );
+
+    const fixture = TestBed.createComponent(SensorStatusView);
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('dernière lecture le');
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('18/09/2026 08:00');
+  });
+
+  it("annonce l'absence de lecture quand un site n'en a jamais reçu", () => {
+    const sensors: SiteSensors = {
+      consumption: { status: 'failing', since: null },
+      electrical: { status: 'failing', since: null },
+      temperature: { status: 'failing', since: null },
+      humidity: { status: 'failing', since: null },
+      network: { status: 'failing', since: null },
+    };
+    sensorsMock.getStatus.mockReturnValue(
+      of({
+        timestamp: '2026-09-18T08:00:00',
+        sites: [{ site_id: 'SITE001', site_name: 'Bureau Test', overall: 'critical', sensors }],
+      })
+    );
+
+    const fixture = TestBed.createComponent(SensorStatusView);
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('aucune lecture reçue');
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).not.toContain('dernière lecture le');
+  });
+});

apps/frontend/src/app/features/monitoring/sensor-status/sensor-status.ts

@@ -0,0 +1,65 @@
+import { Component, OnInit, inject, signal } from '@angular/core';
+import { RouterLink } from '@angular/router';
+import { catchError, EMPTY, Observable } from 'rxjs';
+import {Badge, BadgeTone} from '../../../shared/components/ui/badge/badge';
+import {Card} from '../../../shared/components/ui/card/card';
+import {Alert} from '../../../shared/components/ui/alert/alert';
+import {Brand} from '../../../shared/components/ui/brand/brand';
+import {SensorsService} from '../../../core/services/sensors.service';
+import {SensorDiagnostic, SensorStatusResponse} from '../../../shared/models/sensor-status.model';
+import { DatePipe } from '@angular/common';
+
+const UNAVAILABLE_MESSAGE = 'État des capteurs indisponible, réessayez plus tard.';
+
+const SENSOR_LABELS: Record<string, string> = {
+  consumption: 'Consommation',
+  electrical: 'Électrique',
+  temperature: 'Température',
+  humidity: 'Humidité',
+  network: 'Réseau',
+};
+
+const TON_PAR_OVERALL: Record<string, BadgeTone> = {
+  ok: 'success',
+  degraded: 'warning',
+  critical: 'critical',
+};
+
+@Component({
+  selector: 'app-sensor-status',
+  standalone: true,
+  imports: [RouterLink, Card, Alert, Badge, Brand, DatePipe],
+  templateUrl: './sensor-status.html',
+  styleUrl: './sensor-status.scss',
+})
+export class SensorStatusView implements OnInit {
+  private sensorsService = inject(SensorsService);
+
+  data = signal<SensorStatusResponse | null>(null);
+  error = signal<string | null>(null);
+
+  readonly sensorEntries = Object.entries(SENSOR_LABELS);
+
+  ngOnInit(): void {
+    this.sensorsService
+      .getStatus()
+      .pipe(catchError(() => this.reportUnavailable()))
+      .subscribe((response) => {
+        this.error.set(null);
+        this.data.set(response);
+      });
+  }
+
+  sensorOf(sensors: Record<string, SensorDiagnostic>, key: string): SensorDiagnostic {
+    return sensors[key];
+  }
+
+  badgeToneForOverall(overall: string): BadgeTone {
+    return TON_PAR_OVERALL[overall] ?? 'neutral';
+  }
+
+  private reportUnavailable(): Observable<never> {
+    this.error.set(UNAVAILABLE_MESSAGE);
+    return EMPTY;
+  }
+}

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

@@ -0,0 +1,58 @@
+<div class="recommendations">
+  <nav class="ev-breadcrumb">
+    <a routerLink="/dashboard">Tableau de bord</a>
+  </nav>
+
+  <header class="recommendations__header">
+    <a routerLink="/dashboard" class="ev-brand-link">
+      <ev-brand class="recommendations__logo" />
+    </a>
+    <div>
+      <h1>Recommandations</h1>
+      <p class="recommendations__subtitle">
+        Actions proposées par le moteur de règles à partir des alertes
+      </p>
+    </div>
+  </header>
+
+  <div class="recommendations__toolbar">
+    <label class="recommendations__filter">
+      <span class="form-label">Site</span>
+      <select class="form-select" data-testid="site-filter" (change)="onSiteChange($event)">
+        <option value="" [selected]="!siteFilter()">Tous les sites</option>
+        @for (site of sites(); track site.site_id) {
+          <option [value]="site.site_id" [selected]="site.site_id === siteFilter()">
+            {{ site.site_name }}
+          </option>
+        }
+      </select>
+    </label>
+    @if (isAdmin()) {
+      <ev-button
+        variant="secondary"
+        [fullWidth]="false"
+        [disabled]="generating()"
+        data-testid="generate"
+        (click)="onGenerate()"
+      >
+        {{ generating() ? 'Génération en cours…' : 'Générer les recommandations' }}
+      </ev-button>
+    }
+  </div>
+
+  @if (generationReport(); as report) {
+    <ev-alert severity="success" class="recommendations__banner">{{ bilan(report) }}.</ev-alert>
+  }
+  @if (generationError(); as message) {
+    <ev-alert severity="danger" class="recommendations__banner">{{ message }}</ev-alert>
+  }
+
+  @if (alertId(); as id) {
+    <p class="recommendations__focus">
+      Alerte n° {{ id }} ·
+      <a routerLink="/recommendations" class="ev-link">Toutes les recommandations</a>
+    </p>
+  }
+
+  <app-recommendation-list [siteId]="siteFilter()" [alertId]="alertId()" [sites]="sites()" />
+</div>

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

@@ -0,0 +1,59 @@
+:host {
+  display: block;
+  color: var(--color-text);
+  padding: 2.5rem 2rem;
+  max-width: 1100px;
+  margin: 0 auto;
+}
+
+.recommendations__header {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.85rem;
+  margin-bottom: 2rem;
+
+  h1 {
+    margin: 0;
+    font-size: 1.75rem;
+    font-weight: 700;
+  }
+}
+
+.recommendations__logo {
+  font-size: 1.3rem;
+}
+
+.recommendations__subtitle {
+  margin: 0.25rem 0 0;
+  color: var(--color-text-muted);
+}
+
+.recommendations__toolbar {
+  display: flex;
+  flex-wrap: wrap;
+  align-items: flex-end;
+  justify-content: space-between;
+  gap: var(--space-3);
+  margin-bottom: var(--space-4);
+}
+
+.recommendations__filter {
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  min-width: 14rem;
+
+  .form-label {
+    margin-top: 0;
+  }
+}
+
+.recommendations__banner {
+  display: block;
+  margin-bottom: var(--space-3);
+}
+
+.recommendations__focus {
+  margin: 0 0 var(--space-3);
+  font-size: 0.9rem;
+  color: var(--color-text-muted);
+}

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

@@ -0,0 +1,169 @@
+import { TestBed } from '@angular/core/testing';
+import { By } from '@angular/platform-browser';
+import { ActivatedRoute, convertToParamMap, provideRouter } from '@angular/router';
+import { vi } from 'vitest';
+import { BehaviorSubject, of, throwError } from 'rxjs';
+import { RecommendationsView, parseAlertId } from './recommendations';
+import { RecommendationList } from '../../shared/components/recommendation-list/recommendation-list';
+import { SitesService } from '../../core/services/sites.service';
+import { AlertsService } from '../../core/services/alerts.service';
+import { RecommendationsService } from '../../core/services/recommendations.service';
+import { AuthService } from '../../core/services/auth.service';
+
+const SITES = [
+  {
+    site_id: 'SITE001',
+    site_name: 'Usine Nantes',
+    site_type: 'industriel',
+    location: 'Nantes',
+    capacity_kw: 500,
+    status: 'actif',
+  },
+];
+
+const BILAN = { alerts_examined: 2, recommendations_created: 3, already_present: 1 };
+
+function setup(options: { query?: Record<string, string>; role?: string } = {}) {
+  const query = options.query ?? {};
+  const queryParamMap = new BehaviorSubject(convertToParamMap(query));
+  const generate = vi.fn().mockReturnValue(of(BILAN));
+  const getRecommendations = vi.fn().mockReturnValue(of([]));
+  const getAlerts = vi.fn().mockReturnValue(of([]));
+  TestBed.configureTestingModule({
+    imports: [RecommendationsView],
+    providers: [
+      provideRouter([]),
+      {
+        provide: ActivatedRoute,
+        useValue: { queryParamMap, snapshot: { queryParamMap: convertToParamMap(query) } },
+      },
+      { provide: SitesService, useValue: { getSites: vi.fn().mockReturnValue(of(SITES)) } },
+      { provide: AlertsService, useValue: { getAlerts } },
+      { provide: RecommendationsService, useValue: { getRecommendations, generate } },
+      {
+        provide: AuthService,
+        useValue: { principal: vi.fn().mockReturnValue({ role: options.role ?? 'lecteur' }) },
+      },
+    ],
+  });
+  const fixture = TestBed.createComponent(RecommendationsView);
+  fixture.detectChanges();
+  fixture.detectChanges();
+  return { fixture, queryParamMap, generate, getRecommendations, getAlerts };
+}
+
+function listeEnfant(fixture: ReturnType<typeof setup>['fixture']): RecommendationList {
+  return fixture.debugElement.query(By.directive(RecommendationList)).componentInstance;
+}
+
+describe('parseAlertId', () => {
+  it("n'accepte qu'un entier strictement positif", () => {
+    expect(parseAlertId('12')).toBe(12);
+    expect(parseAlertId('0')).toBeNull();
+    expect(parseAlertId('-3')).toBeNull();
+    expect(parseAlertId('abc')).toBeNull();
+    expect(parseAlertId('12abc')).toBeNull();
+    expect(parseAlertId(null)).toBeNull();
+  });
+});
+
+describe('RecommendationsView', () => {
+  it("cible l'alerte donnée par ?alert= et la transmet à la liste", () => {
+    const { fixture } = setup({ query: { alert: '12' } });
+
+    expect(fixture.componentInstance.alertId()).toBe(12);
+    expect(listeEnfant(fixture).alertId()).toBe(12);
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('Alerte n° 12');
+    expect(fixture.nativeElement.querySelector('a[href="/recommendations"]')).not.toBeNull();
+  });
+
+  it('ignore un paramètre alert invalide', () => {
+    const { fixture } = setup({ query: { alert: 'abc' } });
+
+    expect(fixture.componentInstance.alertId()).toBeNull();
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).not.toContain('Alerte n°');
+  });
+
+  it('applique le site donné par ?site= au filtre et à la liste', () => {
+    const { fixture, getAlerts } = setup({ query: { site: 'SITE001' } });
+
+    expect(getAlerts).toHaveBeenCalledWith({ site_id: 'SITE001' });
+    const option = fixture.nativeElement.querySelector(
+      'option[value="SITE001"]',
+    ) as HTMLOptionElement;
+    expect(option.selected).toBe(true);
+  });
+
+  it('relance la liste sur le site choisi dans le filtre', () => {
+    const { fixture, getAlerts } = setup();
+    const select = fixture.nativeElement.querySelector(
+      '[data-testid="site-filter"]',
+    ) as HTMLSelectElement;
+
+    select.value = 'SITE001';
+    select.dispatchEvent(new Event('change'));
+    fixture.detectChanges();
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(getAlerts).toHaveBeenLastCalledWith({ site_id: 'SITE001' });
+    expect(listeEnfant(fixture).siteId()).toBe('SITE001');
+  });
+
+  it('cache le bouton de génération aux lecteurs', () => {
+    const { fixture } = setup({ role: 'lecteur' });
+
+    expect(fixture.nativeElement.querySelector('[data-testid="generate"]')).toBeNull();
+  });
+
+  it('permet à un admin de générer pour le site filtré, affiche le bilan et recharge la liste', () => {
+    const { fixture, generate, getRecommendations } = setup({
+      role: 'admin',
+      query: { site: 'SITE001' },
+    });
+
+    fixture.nativeElement.querySelector('[data-testid="generate"]').click();
+    fixture.detectChanges();
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(generate).toHaveBeenCalledWith('SITE001');
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain(
+      '3 recommandations créées, 1 déjà présente, 2 alertes examinées.',
+    );
+    expect(getRecommendations).toHaveBeenCalledTimes(2);
+    expect(fixture.componentInstance.generating()).toBe(false);
+  });
+
+  it('génère pour tout le parc quand aucun site n’est filtré', () => {
+    const { fixture, generate } = setup({ role: 'admin' });
+
+    fixture.componentInstance.onGenerate();
+
+    expect(generate).toHaveBeenCalledWith(undefined);
+  });
+
+  it("signale l'échec de la génération sans casser la page", () => {
+    const { fixture, generate } = setup({ role: 'admin' });
+    generate.mockReturnValue(throwError(() => new Error('403')));
+
+    fixture.componentInstance.onGenerate();
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(fixture.componentInstance.generationError()).not.toBeNull();
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain(
+      'La génération des recommandations a échoué',
+    );
+    expect(fixture.componentInstance.generating()).toBe(false);
+  });
+
+  it('accorde le bilan au singulier', () => {
+    const { fixture } = setup();
+
+    expect(
+      fixture.componentInstance.bilan({
+        alerts_examined: 1,
+        recommendations_created: 1,
+        already_present: 0,
+      }),
+    ).toBe('1 recommandation créée, 0 déjà présente, 1 alerte examinée');
+  });
+});

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

@@ -0,0 +1,85 @@
+import { Component, computed, inject, signal, viewChild } from '@angular/core';
+import { toSignal } from '@angular/core/rxjs-interop';
+import { ActivatedRoute, RouterLink } from '@angular/router';
+import { catchError, map, of } from 'rxjs';
+import { SitesService } from '../../core/services/sites.service';
+import { RecommendationsService } from '../../core/services/recommendations.service';
+import { AuthService } from '../../core/services/auth.service';
+import { Site } from '../../shared/models/site.model';
+import { RecommendationGenerationReport } from '../../shared/models/recommendation.model';
+import { RecommendationList } from '../../shared/components/recommendation-list/recommendation-list';
+import { Alert as EvAlert } from '../../shared/components/ui/alert/alert';
+import { Brand } from '../../shared/components/ui/brand/brand';
+import { Button } from '../../shared/components/ui/button/button';
+
+const GENERATION_FAILED_MESSAGE =
+  'La génération des recommandations a échoué, réessayez plus tard.';
+
+export function parseAlertId(raw: string | null): number | null {
+  return raw !== null && /^[1-9]\d*$/.test(raw) ? Number(raw) : null;
+}
+
+function pluriel(nombre: number, singulier: string, plurielForme: string): string {
+  return `${nombre} ${nombre > 1 ? plurielForme : singulier}`;
+}
+
+@Component({
+  selector: 'app-recommendations',
+  standalone: true,
+  imports: [RouterLink, RecommendationList, EvAlert, Brand, Button],
+  templateUrl: './recommendations.html',
+  styleUrl: './recommendations.scss',
+})
+export class RecommendationsView {
+  private route = inject(ActivatedRoute);
+  private sitesService = inject(SitesService);
+  private recommendationsService = inject(RecommendationsService);
+  private auth = inject(AuthService);
+
+  alertId = toSignal(
+    this.route.queryParamMap.pipe(map((params) => parseAlertId(params.get('alert')))),
+    { initialValue: null },
+  );
+  siteFilter = signal<string | null>(this.route.snapshot.queryParamMap.get('site'));
+  sites = toSignal(this.sitesService.getSites().pipe(catchError(() => of([] as Site[]))), {
+    initialValue: [] as Site[],
+  });
+
+  list = viewChild.required(RecommendationList);
+
+  isAdmin = computed(() => this.auth.principal()?.role === 'admin');
+  generating = signal(false);
+  generationReport = signal<RecommendationGenerationReport | null>(null);
+  generationError = signal<string | null>(null);
+
+  onSiteChange(event: Event): void {
+    this.siteFilter.set((event.target as HTMLSelectElement).value || null);
+  }
+
+  onGenerate(): void {
+    if (this.generating()) {
+      return;
+    }
+    this.generating.set(true);
+    this.generationError.set(null);
+    this.recommendationsService.generate(this.siteFilter() ?? undefined).subscribe({
+      next: (report) => {
+        this.generating.set(false);
+        this.generationReport.set(report);
+        this.list().reload();
+      },
+      error: () => {
+        this.generating.set(false);
+        this.generationError.set(GENERATION_FAILED_MESSAGE);
+      },
+    });
+  }
+
+  bilan(report: RecommendationGenerationReport): string {
+    return [
+      pluriel(report.recommendations_created, 'recommandation créée', 'recommandations créées'),
+      pluriel(report.already_present, 'déjà présente', 'déjà présentes'),
+      pluriel(report.alerts_examined, 'alerte examinée', 'alertes examinées'),
+    ].join(', ');
+  }
+}

apps/frontend/src/app/features/sites/site-detail/site-detail.html

@@ -81,5 +81,16 @@
     }
   }
 
+  <section class="recommendations-section">
+    <h2>Recommandations</h2>
+    <app-recommendation-list [siteId]="siteId() ?? null" [sites]="siteAsList()" />
+    <a
+      routerLink="/recommendations"
+      [queryParams]="{ site: siteId() }"
+      class="ev-link recommendations-section__link"
+      >Voir dans la vue recommandations</a
+    >
+  </section>
+
   <a routerLink="/sites" class="ev-link">Retour aux sites</a>
 </div>

apps/frontend/src/app/features/sites/site-detail/site-detail.scss

@@ -117,3 +117,12 @@ h2 {
 .chart-section {
   margin-bottom: 2rem;
 }
+
+.recommendations-section {
+  margin: 2.5rem 0 1.5rem;
+}
+
+.recommendations-section__link {
+  display: inline-block;
+  margin-top: 1rem;
+}

apps/frontend/src/app/features/sites/site-detail/site-detail.spec.ts

@@ -5,6 +5,8 @@ import { BehaviorSubject, of, throwError } from 'rxjs';
 import { SiteDetail } from './site-detail';
 import { SitesService } from '../../../core/services/sites.service';
 import { ReadingsService } from '../../../core/services/readings.service';
+import { AlertsService } from '../../../core/services/alerts.service';
+import { RecommendationsService } from '../../../core/services/recommendations.service';
 
 const SITE = {
   site_id: 'SITE001',
@@ -69,6 +71,7 @@ function setup(
   readingsMock: Partial<ReadingsService>,
 ) {
   const paramMap = new BehaviorSubject(convertToParamMap({ siteId }));
+  const getAlerts = vi.fn().mockReturnValue(of([]));
   TestBed.configureTestingModule({
     imports: [SiteDetail],
     providers: [
@@ -76,9 +79,14 @@ function setup(
       { provide: ActivatedRoute, useValue: { paramMap } },
       { provide: SitesService, useValue: sitesMock },
       { provide: ReadingsService, useValue: readingsMock },
+      { provide: AlertsService, useValue: { getAlerts } },
+      {
+        provide: RecommendationsService,
+        useValue: { getRecommendations: vi.fn().mockReturnValue(of([])) },
+      },
     ],
   });
-  return { fixture: TestBed.createComponent(SiteDetail), paramMap };
+  return { fixture: TestBed.createComponent(SiteDetail), paramMap, getAlerts };
 }
 
 describe('SiteDetail', () => {
@@ -261,6 +269,27 @@ describe('SiteDetail', () => {
     );
   });
 
+  it('demande les recommandations du site consulté à travers ses alertes', () => {
+    const { fixture, getAlerts } = setup(
+      'SITE001',
+      {
+        getSite: vi.fn().mockReturnValue(of(SITE)),
+        getCurrent: vi.fn().mockReturnValue(of(CURRENT_COMPLET)),
+      },
+      { getHistory: vi.fn().mockReturnValue(of([])) },
+    );
+
+    fixture.detectChanges();
+    fixture.detectChanges();
+
+    expect(getAlerts).toHaveBeenCalledWith({ site_id: 'SITE001' });
+    expect(fixture.nativeElement.querySelector('app-recommendation-list')).not.toBeNull();
+    expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('Recommandations');
+    expect(
+      fixture.nativeElement.querySelector('a[href="/recommendations?site=SITE001"]'),
+    ).not.toBeNull();
+  });
+
   it("annonce l'absence de mesure sans interroger l'historique quand timestamp est null", () => {
     const getHistory = vi.fn().mockReturnValue(of([]));
     const { fixture } = setup(

apps/frontend/src/app/features/sites/site-detail/site-detail.ts

@@ -13,6 +13,7 @@ import { Badge, BadgeTone } from '../../../shared/components/ui/badge/badge';
 import { Brand } from '../../../shared/components/ui/brand/brand';
 import { ConsumptionGauge } from '../../../shared/components/consumption-gauge/consumption-gauge';
 import { ReadingHistoryChart } from '../../../shared/components/reading-history-chart/reading-history-chart';
+import { RecommendationList } from '../../../shared/components/recommendation-list/recommendation-list';
 
 const UNAVAILABLE_MESSAGE = 'Détail du site indisponible, réessayez plus tard.';
 const NO_MEASUREMENT_MESSAGE = 'Aucune mesure remontée pour ce site.';
@@ -96,7 +97,16 @@ export interface MetricView {
 @Component({
   selector: 'app-site-detail',
   standalone: true,
-  imports: [RouterLink, Card, Alert, Badge, Brand, ConsumptionGauge, ReadingHistoryChart],
+  imports: [
+    RouterLink,
+    Card,
+    Alert,
+    Badge,
+    Brand,
+    ConsumptionGauge,
+    ReadingHistoryChart,
+    RecommendationList,
+  ],
   templateUrl: './site-detail.html',
   styleUrl: './site-detail.scss',
 })
@@ -117,6 +127,11 @@ export class SiteDetail {
 
   hasMeasurement = computed(() => this.current()?.timestamp != null);
 
+  siteAsList = computed<Site[]>(() => {
+    const site = this.site();
+    return site ? [site] : [];
+  });
+
   consumptionKw = computed(() => this.current()?.consumption_kw ?? null);
 
   consumptionLabel = computed(() => {

apps/frontend/src/app/shared/components/recommendation-list/recommendation-list.html

@@ -0,0 +1,48 @@
+@if (error(); as message) {
+  <ev-alert severity="danger" class="reco-list__banner">{{ message }}</ev-alert>
+} @else if (loading() && !hasData()) {
+  <p class="reco-list__state" aria-live="polite">Chargement des recommandations…</p>
+} @else if (visibleGroups().length === 0) {
+  <ev-alert severity="success" class="reco-list__banner">{{ emptyMessage() }}</ev-alert>
+}
+
+<div class="reco-list" [attr.aria-busy]="loading()">
+  @for (group of visibleGroups(); track group.alert.alert_id) {
+    <ev-card
+      class="reco-group"
+      [class.reco-group--focus]="group.alert.alert_id === alertId()"
+      [id]="'alerte-' + group.alert.alert_id"
+    >
+      <header class="reco-group__alert">
+        <div class="reco-group__meta">
+          <ev-badge [tone]="toneFor(group.alert.severity)">{{
+            severityLabel(group.alert.severity)
+          }}</ev-badge>
+          <span class="reco-group__type">{{ typeLabel(group.alert.type) }}</span>
+          @if (!siteId()) {
+            <a [routerLink]="['/sites', group.alert.site_id]" class="ev-link">{{
+              group.siteName
+            }}</a>
+          }
+          <time [attr.datetime]="group.alert.timestamp">{{
+            group.alert.timestamp | date: 'dd/MM/yyyy HH:mm'
+          }}</time>
+        </div>
+        <p class="reco-group__message">{{ group.alert.message }}</p>
+      </header>
+      <ol class="reco-group__items">
+        @for (reco of group.recommendations; track reco.recommendation_id) {
+          <li class="reco">
+            <div class="reco__head">
+              <strong class="reco__action">{{ reco.action }}</strong>
+              <ev-badge [tone]="ruleTone(reco.rule_reference)">{{
+                ruleLabel(reco.rule_reference)
+              }}</ev-badge>
+            </div>
+            <p class="reco__explanation">{{ reco.explanation }}</p>
+          </li>
+        }
+      </ol>
+    </ev-card>
+  }
+</div>

apps/frontend/src/app/shared/components/recommendation-list/recommendation-list.scss

@@ -0,0 +1,94 @@
+:host {
+  display: block;
+}
+
+.reco-list__banner {
+  display: block;
+  margin-bottom: var(--space-3);
+}
+
+.reco-list__state {
+  margin: 0 0 var(--space-3);
+  font-size: 0.9rem;
+  color: var(--color-text-muted);
+}
+
+.reco-list {
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: var(--space-3);
+}
+
+.reco-group {
+  padding: var(--space-4);
+  gap: var(--space-3);
+}
+
+.reco-group--focus {
+  border-color: var(--color-primary);
+  box-shadow: 0 0 0 3px var(--color-primary-light);
+}
+
+.reco-group__alert {
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: var(--space-1);
+  padding-bottom: var(--space-3);
+  border-bottom: 1px solid var(--color-border-light);
+}
+
+.reco-group__meta {
+  display: flex;
+  flex-wrap: wrap;
+  align-items: center;
+  gap: var(--space-2);
+  font-size: 0.8rem;
+  color: var(--color-text-muted);
+}
+
+.reco-group__type {
+  font-weight: 600;
+  color: var(--color-text);
+}
+
+.reco-group__message {
+  margin: 0;
+  font-size: 0.9rem;
+}
+
+.reco-group__items {
+  list-style: none;
+  margin: 0;
+  padding: 0;
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: var(--space-2);
+}
+
+.reco {
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: 0.25rem;
+  padding: var(--space-2) var(--space-3);
+  border-radius: var(--radius-sm);
+  background: var(--color-bg);
+  border-left: 3px solid var(--color-primary);
+}
+
+.reco__head {
+  display: flex;
+  flex-wrap: wrap;
+  align-items: center;
+  justify-content: space-between;
+  gap: var(--space-2);
+}
+
+.reco__action {
+  font-size: 0.95rem;
+}
+
+.reco__explanation {
+  margin: 0;
+  font-size: 0.85rem;
+  color: var(--color-text-muted);
+}

apps/frontend/src/app/shared/components/recommendation-list/recommendation-list.spec.ts

@@ -0,0 +1,244 @@
+import { ComponentFixture, TestBed } from '@angular/core/testing';
+import { provideRouter } from '@angular/router';
+import { vi } from 'vitest';
+import { NEVER, of, throwError } from 'rxjs';
+import { RecommendationList, joinByAlert } from './recommendation-list';
+import { AlertsService } from '../../../core/services/alerts.service';
+import { RecommendationsService } from '../../../core/services/recommendations.service';
+import { Alert } from '../../models/alert.model';
+import { Recommendation } from '../../models/recommendation.model';
+import { Site } from '../../models/site.model';
+
+const SITES: Site[] = [
+  {
+    site_id: 'SITE001',
+    site_name: 'Usine Nantes',
+    site_type: 'industriel',
+    location: 'Nantes',
+    capacity_kw: 500,
+    status: 'actif',
+  },
+  {
+    site_id: 'SITE002',
+    site_name: 'Bureau Lille',
+    site_type: 'bureau',
+    location: 'Lille',
+    capacity_kw: 80,
+    status: 'actif',
+  },
+];
+
+function alerte(surcharges: Partial<Alert>): Alert {
+  return {
+    alert_id: 1,
+    site_id: 'SITE001',
+    timestamp: '2026-09-15T09:00:00Z',
+    type: 'threshold',
+    severity: 'high',
+    message: 'Puissance appelée au-dessus de la capacité du site',
+    value: 812.5,
+    threshold: 720,
+    metric: 'consumption_kw',
+    prediction_id: null,
+    ...surcharges,
+  };
+}
+
+function reco(surcharges: Partial<Recommendation>): Recommendation {
+  return {
+    recommendation_id: 1,
+    alert_id: 1,
+    action: 'Ramener la puissance appelée sous le seuil contractuel',
+    explanation: 'Seuil de consommation dépassé sur le site SITE001.',
+    rule_reference: 'threshold-reduction-v1',
+    created_at: '2026-09-15T09:05:00Z',
+    ...surcharges,
+  };
+}
+
+const ALERTES: Alert[] = [
+  alerte({ alert_id: 1, site_id: 'SITE001', timestamp: '2026-09-15T09:00:00Z' }),
+  alerte({
+    alert_id: 2,
+    site_id: 'SITE002',
+    timestamp: '2026-09-15T11:00:00Z',
+    severity: 'critical',
+    type: 'spike',
+    message: 'Variation brutale entre deux lectures consécutives',
+  }),
+  alerte({ alert_id: 3, site_id: 'SITE001', timestamp: '2026-09-15T10:00:00Z', severity: 'low' }),
+];
+
+const RECOMMANDATIONS: Recommendation[] = [
+  reco({
+    recommendation_id: 3,
+    alert_id: 2,
+    action: "Escalader à l'astreinte sous une heure",
+    rule_reference: 'escalade-astreinte-v1',
+  }),
+  reco({ recommendation_id: 1, alert_id: 1 }),
+  reco({
+    recommendation_id: 2,
+    alert_id: 2,
+    action: 'Délester les équipements non prioritaires sur le créneau du pic',
+    rule_reference: 'spike-delestage-v1',
+  }),
+  reco({ recommendation_id: 4, alert_id: 99, rule_reference: 'orpheline-v1' }),
+];
+
+function setup(
+  alertsMock: { getAlerts: ReturnType<typeof vi.fn> },
+  recosMock: { getRecommendations: ReturnType<typeof vi.fn> },
+  inputs: Record<string, unknown> = {},
+) {
+  TestBed.configureTestingModule({
+    imports: [RecommendationList],
+    providers: [
+      provideRouter([]),
+      { provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
+      { provide: RecommendationsService, useValue: recosMock },
+    ],
+  });
+  const fixture = TestBed.createComponent(RecommendationList);
+  for (const [nom, valeur] of Object.entries(inputs)) {
+    fixture.componentRef.setInput(nom, valeur);
+  }
+  return fixture;
+}
+
+function rendre(fixture: ComponentFixture<RecommendationList>) {
+  fixture.detectChanges();
+  fixture.detectChanges();
+}
+
+function texte(fixture: ComponentFixture<RecommendationList>): string {
+  return (fixture.nativeElement as HTMLElement).textContent ?? '';
+}
+
+const recosOk = () => ({ getRecommendations: vi.fn().mockReturnValue(of(RECOMMANDATIONS)) });
+
+describe('joinByAlert', () => {
+  it('groupe par alerte, du plus récent au plus ancien, recommandations par identifiant', () => {
+    const groupes = joinByAlert(ALERTES, RECOMMANDATIONS, new Map([['SITE001', 'Usine Nantes']]));
+
+    expect(groupes.map((g) => g.alert.alert_id)).toEqual([2, 1]);
+    expect(groupes[0].recommendations.map((r) => r.recommendation_id)).toEqual([2, 3]);
+    expect(groupes[1].siteName).toBe('Usine Nantes');
+    expect(groupes[0].siteName).toBe('SITE002');
+  });
+
+  it('ignore les alertes sans recommandation et les recommandations orphelines', () => {
+    const groupes = joinByAlert(ALERTES, RECOMMANDATIONS, new Map());
+
+    expect(groupes.some((g) => g.alert.alert_id === 3)).toBe(false);
+    expect(groupes.flatMap((g) => g.recommendations).some((r) => r.alert_id === 99)).toBe(false);
+  });
+});
+
+describe('RecommendationList', () => {
+  it('charge alertes et recommandations puis affiche les groupes avec leur contexte', () => {
+    const getAlerts = vi.fn().mockReturnValue(of(ALERTES));
+    const fixture = setup({ getAlerts }, recosOk(), { sites: SITES });
+
+    rendre(fixture);
+
+    expect(getAlerts).toHaveBeenCalledWith({});
+    expect(fixture.nativeElement.querySelectorAll('.reco-group').length).toBe(2);
+    const contenu = texte(fixture);
+    expect(contenu).toContain('Usine Nantes');
+    expect(contenu).toContain('Bureau Lille');
+    expect(contenu).toContain('Critique');
+    expect(contenu).toContain('Pic de consommation');
+    expect(contenu).toContain('Escalade astreinte');
+    expect(contenu).toContain('Délester les équipements');
+    expect(contenu).toContain('15/09/2026');
+    expect(fixture.nativeElement.querySelector('a[href="/sites/SITE002"]')).not.toBeNull();
+    expect(fixture.componentInstance.total()).toBe(3);
+    expect(fixture.componentInstance.error()).toBeNull();
+  });
+
+  it('filtre les alertes du site côté API et masque le lien vers le site', () => {
+    const getAlerts = vi.fn().mockReturnValue(of(ALERTES.filter((a) => a.site_id === 'SITE001')));
+    const fixture = setup({ getAlerts }, recosOk(), { siteId: 'SITE001', sites: SITES });
+
+    rendre(fixture);
+
+    expect(getAlerts).toHaveBeenCalledWith({ site_id: 'SITE001' });
+    expect(fixture.nativeElement.querySelectorAll('.reco-group').length).toBe(1);
+    expect(fixture.nativeElement.querySelector('a[href^="/sites/"]')).toBeNull();
+  });
+
+  it("ne garde que le groupe de l'alerte ciblée et le met en évidence", () => {
+    const fixture = setup({ getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of(ALERTES)) }, recosOk(), {
+      alertId: 2,
+    });
+
+    rendre(fixture);
+
+    const groupes = fixture.nativeElement.querySelectorAll('.reco-group');
+    expect(groupes.length).toBe(1);
+    expect(groupes[0].classList.contains('reco-group--focus')).toBe(true);
+    expect(groupes[0].id).toBe('alerte-2');
+  });
+
+  it("annonce l'absence de recommandation pour une alerte inconnue", () => {
+    const fixture = setup({ getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of(ALERTES)) }, recosOk(), {
+      alertId: 123,
+    });
+
+    rendre(fixture);
+
+    expect(texte(fixture)).toContain('Aucune recommandation pour cette alerte.');
+  });
+
+  it("annonce l'absence de recommandation pour le site consulté", () => {
+    const fixture = setup(
+      { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of([])) },
+      { getRecommendations: vi.fn().mockReturnValue(of([])) },
+      { siteId: 'SITE001' },
+    );
+
+    rendre(fixture);
+
+    expect(texte(fixture)).toContain('Aucune recommandation pour ce site.');
+  });
+
+  it("signale l'indisponibilité et n'affiche aucun groupe si un des deux appels échoue", () => {
+    const fixture = setup(
+      { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of(ALERTES)) },
+      { getRecommendations: vi.fn().mockReturnValue(throwError(() => new Error('nope'))) },
+    );
+
+    rendre(fixture);
+
+    expect(fixture.componentInstance.error()).not.toBeNull();
+    expect(fixture.componentInstance.groups()).toEqual([]);
+    expect(texte(fixture)).toContain('Recommandations indisponibles');
+    expect(fixture.nativeElement.querySelectorAll('.reco-group').length).toBe(0);
+  });
+
+  it('annonce le chargement tant que la réponse ne vient pas', () => {
+    const fixture = setup(
+      { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(NEVER) },
+      { getRecommendations: vi.fn().mockReturnValue(NEVER) },
+    );
+
+    rendre(fixture);
+
+    expect(fixture.componentInstance.loading()).toBe(true);
+    expect(texte(fixture)).toContain('Chargement des recommandations');
+  });
+
+  it('recharge les deux flux à la demande', () => {
+    const getAlerts = vi.fn().mockReturnValue(of(ALERTES));
+    const recos = recosOk();
+    const fixture = setup({ getAlerts }, recos);
+    rendre(fixture);
+
+    fixture.componentInstance.reload();
+    rendre(fixture);
+
+    expect(getAlerts).toHaveBeenCalledTimes(2);
+    expect(recos.getRecommendations).toHaveBeenCalledTimes(2);
+  });
+});

apps/frontend/src/app/shared/components/recommendation-list/recommendation-list.ts

@@ -0,0 +1,163 @@
+import { Component, DestroyRef, computed, inject, input, signal } from '@angular/core';
+import { takeUntilDestroyed, toObservable } from '@angular/core/rxjs-interop';
+import { DatePipe } from '@angular/common';
+import { RouterLink } from '@angular/router';
+import { catchError, EMPTY, forkJoin, Observable, switchMap, tap } from 'rxjs';
+import { AlertsService } from '../../../core/services/alerts.service';
+import { RecommendationsService } from '../../../core/services/recommendations.service';
+import { Alert, AlertSeverity, AlertType } from '../../models/alert.model';
+import { Recommendation } from '../../models/recommendation.model';
+import { Site } from '../../models/site.model';
+import {
+  LIBELLE_PAR_SEVERITE,
+  LIBELLE_PAR_TYPE,
+  TON_PAR_SEVERITE,
+} from '../../models/alert-presentation';
+import { libelleRegle, tonRegle } from '../../models/recommendation-presentation';
+import { Card } from '../ui/card/card';
+import { Badge, BadgeTone } from '../ui/badge/badge';
+import { Alert as EvAlert } from '../ui/alert/alert';
+
+const UNAVAILABLE_MESSAGE = 'Recommandations indisponibles, réessayez plus tard.';
+
+export interface RecommendedAlertView {
+  alert: Alert;
+  siteName: string;
+  recommendations: Recommendation[];
+}
+
+interface Chargement {
+  alerts: Alert[];
+  recommendations: Recommendation[];
+}
+
+// Pourquoi : une recommandation ne porte que alert_id, jamais site_id, et /recommendations n'a
+// aucun filtre ; la jointure se fait ici, en O(alertes), acceptable à la taille du jeu de données.
+export function joinByAlert(
+  alerts: Alert[],
+  recommendations: Recommendation[],
+  siteNames: Map<string, string>,
+): RecommendedAlertView[] {
+  const parAlerte = new Map<number, Recommendation[]>();
+  for (const recommandation of recommendations) {
+    const liste = parAlerte.get(recommandation.alert_id) ?? [];
+    liste.push(recommandation);
+    parAlerte.set(recommandation.alert_id, liste);
+  }
+  return alerts
+    .filter((alert) => parAlerte.has(alert.alert_id))
+    .map((alert) => ({
+      alert,
+      siteName: siteNames.get(alert.site_id) ?? alert.site_id,
+      recommendations: [...(parAlerte.get(alert.alert_id) ?? [])].sort(
+        (a, b) => a.recommendation_id - b.recommendation_id,
+      ),
+    }))
+    .sort((a, b) => Date.parse(b.alert.timestamp) - Date.parse(a.alert.timestamp));
+}
+
+@Component({
+  selector: 'app-recommendation-list',
+  standalone: true,
+  imports: [DatePipe, RouterLink, Card, Badge, EvAlert],
+  templateUrl: './recommendation-list.html',
+  styleUrl: './recommendation-list.scss',
+})
+export class RecommendationList {
+  private alertsService = inject(AlertsService);
+  private recommendationsService = inject(RecommendationsService);
+  private destroyRef = inject(DestroyRef);
+
+  siteId = input<string | null>(null);
+  alertId = input<number | null>(null);
+  sites = input<Site[]>([]);
+
+  private data = signal<Chargement | null>(null);
+  private reloadTick = signal(0);
+  loading = signal(true);
+  error = signal<string | null>(null);
+
+  private trigger = computed(() => ({ siteId: this.siteId(), tick: this.reloadTick() }));
+
+  private siteNameById = computed(
+    () => new Map(this.sites().map((site) => [site.site_id, site.site_name])),
+  );
+
+  hasData = computed(() => this.data() !== null);
+
+  groups = computed<RecommendedAlertView[]>(() => {
+    const data = this.data();
+    return data ? joinByAlert(data.alerts, data.recommendations, this.siteNameById()) : [];
+  });
+
+  visibleGroups = computed(() => {
+    const alertId = this.alertId();
+    const groups = this.groups();
+    return alertId === null ? groups : groups.filter((group) => group.alert.alert_id === alertId);
+  });
+
+  total = computed(() =>
+    this.visibleGroups().reduce((somme, group) => somme + group.recommendations.length, 0),
+  );
+
+  emptyMessage = computed(() => {
+    if (this.alertId() !== null) {
+      return 'Aucune recommandation pour cette alerte.';
+    }
+    return this.siteId()
+      ? 'Aucune recommandation pour ce site.'
+      : 'Aucune recommandation pour le moment.';
+  });
+
+  constructor() {
+    toObservable(this.trigger)
+      .pipe(
+        tap(() => this.loading.set(true)),
+        switchMap(({ siteId }) =>
+          forkJoin({
+            alerts: this.alertsService.getAlerts(siteId ? { site_id: siteId } : {}),
+            recommendations: this.recommendationsService.getRecommendations(),
+          }).pipe(catchError(() => this.reportUnavailable())),
+        ),
+        takeUntilDestroyed(this.destroyRef),
+      )
+      .subscribe((data) => {
+        this.loading.set(false);
+        this.error.set(null);
+        this.data.set(data);
+      });
+  }
+
+  reload(): void {
+    this.reloadTick.update((tick) => tick + 1);
+  }
+
+  toneFor(severity: AlertSeverity): BadgeTone {
+    return TON_PAR_SEVERITE[severity];
+  }
+
+  severityLabel(severity: AlertSeverity): string {
+    return LIBELLE_PAR_SEVERITE[severity];
+  }
+
+  typeLabel(type: AlertType): string {
+    return LIBELLE_PAR_TYPE[type];
+  }
+
+  ruleLabel(reference: string): string {
+    return libelleRegle(reference);
+  }
+
+  ruleTone(reference: string): BadgeTone {
+    return tonRegle(reference);
+  }
+
+  // Piège : vider les données avec l'erreur ; une demi-jointure (alertes sans recommandations,
+  // ou l'inverse) afficherait des groupes faux plutôt que rien.
+  private reportUnavailable(): Observable<never> {
+    this.loading.set(false);
+    this.error.set(UNAVAILABLE_MESSAGE);
+    this.data.set(null);
+    return EMPTY;
+  }
+}

apps/frontend/src/app/shared/models/alert-presentation.spec.ts

@@ -0,0 +1,37 @@
+import {
+  LIBELLE_PAR_SEVERITE,
+  LIBELLE_PAR_TYPE,
+  SEVERITES,
+  TON_PAR_SEVERITE,
+  TYPES_ALERTE,
+  UNITE_PAR_METRIQUE,
+} from './alert-presentation';
+
+describe('alert-presentation', () => {
+  it('distingue le ton des sévérités high et critical', () => {
+    expect(TON_PAR_SEVERITE.high).toBe('danger');
+    expect(TON_PAR_SEVERITE.critical).toBe('critical');
+    expect(TON_PAR_SEVERITE.high).not.toBe(TON_PAR_SEVERITE.critical);
+  });
+
+  it("n'affiche pas une alerte faible avec le ton de succès", () => {
+    expect(TON_PAR_SEVERITE.low).toBe('neutral');
+    expect(TON_PAR_SEVERITE.medium).toBe('warning');
+  });
+
+  it('donne un libellé français à chaque sévérité et à chaque type', () => {
+    for (const severite of SEVERITES) {
+      expect(LIBELLE_PAR_SEVERITE[severite]).toBeTruthy();
+    }
+    for (const type of TYPES_ALERTE) {
+      expect(LIBELLE_PAR_TYPE[type]).toBeTruthy();
+    }
+    expect(SEVERITES.length).toBe(4);
+    expect(TYPES_ALERTE.length).toBe(5);
+  });
+
+  it('associe une unité à chaque métrique du contrat', () => {
+    expect(UNITE_PAR_METRIQUE.consumption_kw).toBe('kW');
+    expect(UNITE_PAR_METRIQUE.consumption_kwh).toBe('kWh');
+  });
+});

apps/frontend/src/app/shared/models/alert-presentation.ts

@@ -0,0 +1,41 @@
+import { BadgeTone } from '../components/ui/badge/badge';
+import { AlertMetric, AlertSeverity, AlertType } from './alert.model';
+
+// Pourquoi : `low` en neutre plutôt qu'en vert, une alerte faible reste une alerte ; le vert se
+// lisait comme « tout va bien » à côté des rouges.
+export const TON_PAR_SEVERITE: Record<AlertSeverity, BadgeTone> = {
+  low: 'neutral',
+  medium: 'warning',
+  high: 'danger',
+  critical: 'critical',
+};
+
+export const LIBELLE_PAR_SEVERITE: Record<AlertSeverity, string> = {
+  low: 'Faible',
+  medium: 'Moyenne',
+  high: 'Élevée',
+  critical: 'Critique',
+};
+
+export const LIBELLE_PAR_TYPE: Record<AlertType, string> = {
+  spike: 'Pic de consommation',
+  threshold: 'Seuil dépassé',
+  anomaly: 'Anomalie',
+  outage: 'Coupure',
+  sensor: 'Capteur',
+};
+
+export const UNITE_PAR_METRIQUE: Record<AlertMetric, string> = {
+  consumption_kw: 'kW',
+  consumption_kwh: 'kWh',
+};
+
+export const SEVERITES: readonly AlertSeverity[] = ['low', 'medium', 'high', 'critical'];
+
+export const TYPES_ALERTE: readonly AlertType[] = [
+  'spike',
+  'threshold',
+  'anomaly',
+  'outage',
+  'sensor',
+];

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

@@ -1,13 +1,16 @@
 export type AlertSeverity = 'low' | 'medium' | 'high' | 'critical';
 export type AlertType = 'spike' | 'threshold' | 'anomaly' | 'outage' | 'sensor';
+export type AlertMetric = 'consumption_kw' | 'consumption_kwh';
 
 export interface Alert {
-  alert_id: string;
-  timestamp: string;
+  alert_id: number;
   site_id: string;
-  severity: AlertSeverity;
+  timestamp: string;
   type: AlertType;
+  severity: AlertSeverity;
   message: string;
-  value: number;
-  threshold: number;
+  value: number | null;
+  threshold: number | null;
+  metric: AlertMetric | null;
+  prediction_id: number | null;
 }

apps/frontend/src/app/shared/models/recommendation-presentation.spec.ts

@@ -0,0 +1,23 @@
+import { libelleRegle, tonRegle } from './recommendation-presentation';
+
+describe('recommendation-presentation', () => {
+  it('traduit les sept règles connues du moteur', () => {
+    expect(libelleRegle('spike-delestage-v1')).toBe('Délestage');
+    expect(libelleRegle('threshold-reduction-v1')).toBe('Réduction de puissance');
+    expect(libelleRegle('outage-secours-v1')).toBe('Alimentation de secours');
+    expect(libelleRegle('sensor-maintenance-v1')).toBe('Maintenance capteur');
+    expect(libelleRegle('anomaly-verification-v1')).toBe('Vérification');
+    expect(libelleRegle('escalade-astreinte-v1')).toBe('Escalade astreinte');
+    expect(libelleRegle('contrat-puissance-v1')).toBe('Contrat de puissance');
+  });
+
+  it('affiche telle quelle une référence de règle inconnue', () => {
+    expect(libelleRegle('spike-delestage-v2')).toBe('spike-delestage-v2');
+  });
+
+  it("réserve le ton critique à l'escalade vers l'astreinte", () => {
+    expect(tonRegle('escalade-astreinte-v1')).toBe('critical');
+    expect(tonRegle('spike-delestage-v1')).toBe('neutral');
+    expect(tonRegle('inconnue-v9')).toBe('neutral');
+  });
+});

apps/frontend/src/app/shared/models/recommendation-presentation.ts

@@ -0,0 +1,23 @@
+import { BadgeTone } from '../components/ui/badge/badge';
+
+// Contrainte : une règle dont le sens change reçoit un suffixe -v2 côté backend (ADR 0006) ;
+// une référence inconnue s'affiche donc telle quelle plutôt que de casser la vue.
+const LIBELLE_PAR_REGLE: Record<string, string> = {
+  'spike-delestage-v1': 'Délestage',
+  'threshold-reduction-v1': 'Réduction de puissance',
+  'outage-secours-v1': 'Alimentation de secours',
+  'sensor-maintenance-v1': 'Maintenance capteur',
+  'anomaly-verification-v1': 'Vérification',
+  'escalade-astreinte-v1': 'Escalade astreinte',
+  'contrat-puissance-v1': 'Contrat de puissance',
+};
+
+const REGLE_ESCALADE = 'escalade-astreinte-v1';
+
+export function libelleRegle(reference: string): string {
+  return LIBELLE_PAR_REGLE[reference] ?? reference;
+}
+
+export function tonRegle(reference: string): BadgeTone {
+  return reference === REGLE_ESCALADE ? 'critical' : 'neutral';
+}

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

@@ -0,0 +1,14 @@
+export interface Recommendation {
+  recommendation_id: number;
+  alert_id: number;
+  action: string;
+  explanation: string;
+  rule_reference: string;
+  created_at: string;
+}
+
+export interface RecommendationGenerationReport {
+  alerts_examined: number;
+  recommendations_created: number;
+  already_present: number;
+}

apps/frontend/src/app/shared/models/sensor-status.model.ts

@@ -0,0 +1,28 @@
+export type SensorStatus = 'ok' | 'failing';
+export type OverallStatus = 'ok' | 'degraded' | 'critical';
+
+export interface SensorDiagnostic {
+  status: SensorStatus;
+  since: string | null;
+}
+
+export interface SiteSensors {
+  consumption: SensorDiagnostic;
+  electrical: SensorDiagnostic;
+  temperature: SensorDiagnostic;
+  humidity: SensorDiagnostic;
+  network: SensorDiagnostic;
+  [key: string]: SensorDiagnostic;
+}
+
+export interface SiteSensorStatus {
+  site_id: string;
+  site_name: string;
+  sensors: SiteSensors;
+  overall: OverallStatus;
+}
+
+export interface SensorStatusResponse {
+  timestamp: string;
+  sites: SiteSensorStatus[];
+}

apps/frontend/src/styles/_forms.scss

@@ -29,3 +29,18 @@
   color: var(--color-disabled);
   margin-top: 0.25rem;
 }
+
+// Piège : le chevron est un SVG en data URI, où aucun token CSS n'est lisible ; sa couleur
+// reprend en dur la valeur de --color-text-muted.
+.form-select {
+  @extend .form-input;
+  padding-right: 2.25rem;
+  color: var(--color-text);
+  background-color: var(--color-surface);
+  background-image: url("data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' viewBox='0 0 20 20' fill='none' stroke='%236b7280' stroke-width='1.5' stroke-linecap='round' stroke-linejoin='round'%3E%3Cpath d='M6 8l4 4 4-4'/%3E%3C/svg%3E");
+  background-repeat: no-repeat;
+  background-position: right 0.6rem center;
+  background-size: 1rem;
+  appearance: none;
+  cursor: pointer;
+}

apps/frontend/tsconfig.json

@@ -3,6 +3,7 @@
 {
   "compileOnSave": false,
   "compilerOptions": {
+    "strict": true,
     "noImplicitOverride": true,
     "noPropertyAccessFromIndexSignature": true,
     "noImplicitReturns": true,

db/init/120-airflow-database.sql

@@ -0,0 +1,5 @@
+-- Base de metadonnees Airflow (webserver + scheduler, 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).
+CREATE DATABASE airflow;

docker-compose.prod.yml

@@ -0,0 +1,74 @@
+# Piège : `APP_ENV` et `APP_DEBUG` sont en dur et non en `${APP_ENV:-prod}` : le `.env` du poste
+# vaut `local` et reprendrait le dessus, ce qui laisserait le cookie sans `__Secure-` et
+# rouvrirait `/docs`. Hors `local`, l'API exige en retour une origine CORS non vide.
+# Piège : les listes de ports se cumulent à la fusion des deux fichiers. `!reset` est le seul
+# moyen de dépublier 8000 et 3000 : sans lui, l'API resterait joignable en clair à côté du proxy.
+# Piège : pas de `:?` sur `PUBLIC_HOST`. Compose interpole tout le fichier, y compris pour
+# `stop` et `logs` : la garde vit dans `make stack-up`, qui la compare au certificat servi.
+
+name: enervision
+
+services:
+  db:
+    ports: !override
+      - "127.0.0.1:${POSTGRES_PORT:-5433}:5432"
+
+  mailpit:
+    ports: !override
+      - "127.0.0.1:${MAILPIT_UI_PORT:-8025}:8025"
+
+  airflow-webserver:
+    ports: !override
+      - "127.0.0.1:${AIRFLOW_PORT:-8080}:8080"
+
+  backend:
+    ports: !reset null
+    command:
+      - uvicorn
+      - app.main:create_app
+      - --factory
+      - --host
+      - 0.0.0.0
+      - --port
+      - "8000"
+      - --proxy-headers
+      - --forwarded-allow-ips=*
+    environment:
+      APP_ENV: prod
+      APP_DEBUG: "false"
+      APP_TRUST_PROXY_HEADERS: "true"
+      APP_CORS_ORIGINS: https://${PUBLIC_HOST:-enervision.local}
+      APP_FRONTEND_RESET_PASSWORD_URL: https://${PUBLIC_HOST:-enervision.local}/reset-password
+
+  frontend:
+    ports: !reset null
+
+  proxy:
+    image: nginx:1.28-alpine
+    depends_on:
+      backend:
+        condition: service_healthy
+      frontend:
+        condition: service_started
+    ports:
+      - "80:80"
+      - "443:443"
+    volumes:
+      - ./infra/proxy/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
+      - ./infra/proxy/conf.d:/etc/nginx/conf.d:ro
+      - ./infra/proxy/tls:/etc/nginx/tls:ro
+      - acme_webroot:/var/www/certbot
+    restart: unless-stopped
+
+  certbot:
+    image: certbot/certbot:v5.8.0
+    profiles: ["acme"]
+    volumes:
+      - letsencrypt:/etc/letsencrypt
+      - acme_webroot:/var/www/certbot
+      - ./infra/proxy/tls:/tls
+      - ./infra/proxy/acme-deploy-hook.sh:/deploy-hook.sh:ro
+
+volumes:
+  acme_webroot:
+  letsencrypt:

docker-compose.yml

@@ -5,6 +5,41 @@
 
 name: enervision
 
+# Piege : LocalExecutor fait tourner les taches comme sous-processus du scheduler, jamais du
+# webserver. `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
+# dernier puisse au besoin l'inspecter sans en devenir dependant.
+x-airflow-common: &airflow-common
+  build:
+    context: .
+    dockerfile: etl/airflow/Dockerfile
+  environment: &airflow-common-env
+    AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: LocalExecutor
+    AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: "false"
+    # 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__CORE__FERNET_KEY: ${AIRFLOW_FERNET_KEY:-}
+    AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: ${AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY:-}
+    AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://${POSTGRES_USER}:${POSTGRES_PASSWORD}@db:5432/airflow
+    # Role `enervision_ml` dedie pas encore provisionne (dette assumee, cf. ADR 0003) :
+    # memes identifiants que le backend en attendant.
+    ML_DATABASE_URL: postgresql+psycopg://${POSTGRES_USER}:${POSTGRES_PASSWORD}@db:5432/${POSTGRES_DB}
+    MLFLOW_TRACKING_URI: sqlite:////opt/ml/state/mlflow.db
+    # Le DAG `alertes` lance le backend en sous-processus : il lit `DATABASE_URL`, en
+    # dialecte asyncpg, là où le pipeline ML lit `ML_DATABASE_URL`.
+    DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://${POSTGRES_USER}:${POSTGRES_PASSWORD}@db:5432/${POSTGRES_DB}
+    # Clé distincte de celle de l'API : la détection ne signe ni ne vérifie aucun jeton, et
+    # Airflow permet d'exécuter du code depuis son interface (cf. ADR 0008).
+    APP_SECRET_KEY: ${AIRFLOW_APP_SECRET_KEY:-}
+  volumes:
+    - ./etl/airflow/dags:/opt/airflow/dags
+    - ./etl/airflow/plugins:/opt/airflow/plugins
+    - airflow_logs:/opt/airflow/logs
+    - airflow_ml_state:/opt/ml/state
+  restart: unless-stopped
+
 services:
   db:
     image: timescale/timescaledb-ha:pg17
@@ -19,6 +54,7 @@ services:
       - pgdata:/home/postgres/pgdata/data
       - ./db/init/100-extensions.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/100-extensions.sql:ro
       - ./db/init/110-test-database.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/110-test-database.sql:ro
+      - ./db/init/120-airflow-database.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/120-airflow-database.sql:ro
     healthcheck:
       test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U $${POSTGRES_USER} -d $${POSTGRES_DB}"]
       interval: 10s
@@ -50,6 +86,12 @@ services:
       APP_SECRET_KEY: ${APP_SECRET_KEY:?}
       APP_CORS_ORIGINS: ${APP_CORS_ORIGINS:-http://localhost:4200}
       DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://${POSTGRES_USER}:${POSTGRES_PASSWORD}@db:5432/${POSTGRES_DB}
+
+      APP_MOCK_API_BASE_URL: ${APP_MOCK_API_BASE_URL:-https://api-mock.charlieandre.fr}
+      APP_MOCK_API_USERNAME: ${APP_MOCK_API_USERNAME:-}
+      APP_MOCK_API_PASSWORD: ${APP_MOCK_API_PASSWORD:-}
+      APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS: ${APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS:-10}
+
       APP_FRONTEND_RESET_PASSWORD_URL: ${APP_FRONTEND_RESET_PASSWORD_URL:-http://localhost:4200/reset-password}
       APP_SMTP_HOST: mailpit
       APP_SMTP_PORT: "1025"
@@ -62,9 +104,67 @@ services:
   frontend:
     build: ./apps/frontend
     ports:
-      - "${FRONTEND_PORT:-3000}:80"
+      - "${FRONTEND_PORT:-3000}:3000"
     restart: unless-stopped
 
+  # 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
+  # succes, ne demarrent pas sur une base non migree. Le mot de passe passe 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.
+  airflow-init:
+    <<: *airflow-common
+    restart: "no"
+    environment:
+      <<: *airflow-common-env
+      _AIRFLOW_DB_MIGRATE: "true"
+      _AIRFLOW_WWW_USER_CREATE: "true"
+      _AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME: ${AIRFLOW_ADMIN_USERNAME:-admin}
+      _AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD: ${AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD:-}
+      _AIRFLOW_WWW_USER_EMAIL: ${AIRFLOW_ADMIN_EMAIL:-admin@enervision.fr}
+    depends_on:
+      db:
+        condition: service_healthy
+    command:
+      - bash
+      - -c
+      - |
+        set -euo pipefail
+        : "$${AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY:?AIRFLOW_FERNET_KEY manquant dans .env}"
+        : "$${AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY:?AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY manquant dans .env}"
+        : "$${APP_SECRET_KEY:?AIRFLOW_APP_SECRET_KEY manquant dans .env}"
+        exec airflow version
+
+  airflow-webserver:
+    <<: *airflow-common
+    command: webserver
+    ports:
+      - "${AIRFLOW_PORT:-8080}:8080"
+    depends_on:
+      db:
+        condition: service_healthy
+      airflow-init:
+        condition: service_completed_successfully
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8080/health"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 5
+      start_period: 60s
+
+  airflow-scheduler:
+    <<: *airflow-common
+    command: scheduler
+    depends_on:
+      db:
+        condition: service_healthy
+      airflow-init:
+        condition: service_completed_successfully
 
 volumes:
   pgdata:
+  airflow_logs:
+  airflow_ml_state:

docs/ML-START.md

@@ -0,0 +1,177 @@
+# ML-START : accès aux données, scoring, frontière API et ML
+
+Document de référence du module `ml/`, cité par le code (`enervision_ml/config.py`, `data.py`,
+`train.py`, `score.py`, `features.py`), par l'[ADR 0005](adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md)
+et par les vues d'architecture. Il répond à trois questions, et à elles seules :
+
+1. **comment le pipeline accède aux données**, et pourquoi pas par l'API ;
+2. **ce que fait un run de scoring**, étape par étape ;
+3. **où passe la frontière entre l'API et le ML**, et pourquoi elle est là.
+
+Le mode d'emploi (installation, commandes, options) est dans [`ml/README.md`](../ml/README.md).
+Le choix du modèle est dans l'ADR 0005. Ce document ne les répète pas.
+
+---
+
+## 1. Mécanisme d'accès aux données
+
+### Deux sources, un seul schéma de sortie
+
+`enervision_ml.data` expose trois chargeurs qui produisent **exactement les mêmes neuf colonnes**
+(`site_id`, `timestamp`, `consumption_kwh`, `temperature_celsius`, `humidity_percent`,
+`solar_irradiance_wm2`, `is_working_hours`, `site_type`, `capacity_kw`) :
+
+| Fonction | Source | Usage |
+|---|---|---|
+| `load_from_csv(path)` | `ml/data/all_sites_combined.csv` | Chemin de démarrage, tant que la base n'est pas peuplée |
+| `load_from_database(connection)` | `reading` joint à `site`, **historique complet** | Entraînement |
+| `load_recent_from_database(connection, since=…)` | `reading` joint à `site`, **borné par `since`** | Scoring |
+
+L'égalité des schémas n'est pas un confort : c'est ce qui permet de valider tout le pipeline sur
+CSV, sans base joignable, et d'obtenir le même comportement une fois la base peuplée. Une
+divergence entre les deux chemins ne se verrait pas au chargement, elle se verrait en production
+sous forme de prédictions silencieusement fausses.
+
+### Connexion directe à PostgreSQL, pas l'API
+
+Le pipeline lit `reading` et `site` **en SQL direct**, jamais par `GET /api/v1/readings`. Trois
+raisons, à défendre telles quelles :
+
+- **Volume.** L'entraînement lit l'historique complet d'une hypertable TimescaleDB. Le faire
+  passer par une API REST paginée, sérialisée en JSON et contrôlée route par route, c'est payer
+  trois fois pour un `SELECT`.
+- **Couplage.** Le pipeline n'est pas un client de l'application, c'est un consommateur du
+  schéma. Passer par l'API le rendrait dépendant du contrat HTTP, de l'authentification et de la
+  disponibilité du service, pour lire des données dont il connaît déjà la forme.
+- **Droits.** Un rôle de lecture sur deux tables est une surface plus petite qu'un compte
+  applicatif porteur d'un rôle métier.
+
+### `ML_DATABASE_URL`, et pourquoi ce n'est pas `DATABASE_URL`
+
+La chaîne de connexion est lue dans **`ML_DATABASE_URL`**, jamais dans `DATABASE_URL`. Ce n'est
+pas une préférence de nommage : `DATABASE_URL` est celle du backend applicatif, **propriétaire du
+schéma**, avec les droits d'écriture complets. Réutiliser cette variable par défaut ferait tourner
+l'entraînement et le scoring avec ces droits, **en silence**. `enervision_ml.config.database_url()`
+lève donc plutôt que de retomber sur une valeur par défaut.
+
+**Dette assumée, à dire à l'oral et non à masquer** : le rôle PostgreSQL dédié `enervision_ml`,
+restreint en lecture sur `reading` et `site`, **n'est pas provisionné**. En développement,
+`ML_DATABASE_URL` pointe sur la même base que le backend. La cible est un rôle séparé, cohérente
+avec le principe de moindre privilège posé par l'[ADR 0003](adr/0003-autorisation-rbac-a-trois-roles.md).
+
+### Le seul endroit qui construit les features
+
+`enervision_ml.features.build_features` est **l'unique** constructeur de features, à
+l'entraînement comme au scoring. Le piège que cela évite : si les deux divergent, même d'une
+fenêtre de moyenne glissante, le modèle reçoit en service des features qui ne ressemblent plus à
+ce qu'il a appris, et ses prédictions se dégradent **sans qu'aucune erreur ne se déclenche**.
+Ne jamais réécrire cette logique ailleurs : importer le module.
+
+Conséquence sur la validation : la coupure entraînement / validation est **chronologique**, jamais
+un tirage aléatoire de lignes. Un tirage aléatoire laisserait des lignes de validation voir des
+lignes d'entraînement à travers leurs lags et leurs moyennes glissantes, une fuite qui masquerait
+un surapprentissage.
+
+---
+
+## 2. Les étapes d'un run de scoring
+
+`python -m enervision_ml.score` calcule, pour chaque site ou pour un seul avec `--site-id`, la
+consommation prévue de **l'heure suivant sa dernière lecture connue**, et écrit une ligne dans
+`prediction`.
+
+| # | Étape | Point de vigilance |
+|---|---|---|
+| 1 | Charger une **fenêtre récente** de `reading` joint à `site` : 21 jours par défaut | Une marge au-dessus des 168 h qu'exige le lag hebdomadaire. Un `SELECT` non borné sur l'hypertable serait la même erreur que celle corrigée sur `GET /readings` |
+| 2 | Ajouter **une ligne future par site**, l'heure suivante, et calculer ses features par `build_features` | La même fonction qu'à l'entraînement, cf. section 1 |
+| 3 | Si le **lag de 168 h est absent** (moins d'une semaine d'historique) : écrire `status = "insufficient_data"` | **LightGBM n'est jamais appelé.** Un modèle interrogé sans son lag principal rendrait un nombre, et ce nombre serait faux sans le dire |
+| 4 | Sinon : `booster.predict(...)`, puis écrire `status = "available"` et la valeur prévue | |
+
+### Ce que le run écrit, et ce qu'il n'écrase pas
+
+La table `prediction` **n'a pas de contrainte d'unicité sur `(site_id, target_at)`** : chaque run
+insère une ligne de plus au lieu d'écraser la précédente. C'est délibéré, et c'est ce qui rendra
+possible la comparaison prévision contre réalisé, donc la surveillance de dérive (#44, #45), qui
+n'existe pas encore.
+
+Trois contraintes de cohérence sont portées par la base et non par le code applicatif :
+`status = 'available'` exige une `predicted_value` et interdit un `failure_reason` ;
+`insufficient_data` et `error` exigent l'inverse ; `target_metric` est bornée à
+`consumption_kwh` ou `consumption_kw`, et la forme énergie impose une `period_minutes`.
+
+### `model_reference` est un hachage, pas un nom de fichier
+
+`train.py` réécrit **toujours le même chemin** (`models/lightgbm-consumption.txt`) à chaque
+entraînement. Le nom de fichier ne distinguerait donc pas deux versions du modèle. `prediction`
+porte pour cela le **SHA-256 tronqué du fichier modèle**. C'est ce qui permet, devant une
+prédiction douteuse, de savoir quel modèle l'a produite.
+
+### Mode CSV : rien n'est écrit en base
+
+En `--csv`, le run ne touche pas la base. L'heure future calculée depuis la fin du CSV n'existe
+dans aucune base réelle : ce serait inscrire une prévision pour un instant déjà passé. Le mode
+sert à valider le pipeline sans base joignable.
+
+### Limite assumée
+
+La feature `is_working_hours` de la ligne future est **recopiée** depuis la dernière lecture
+réelle, pas recalculée : il n'existe aucune règle d'heures ouvrables dans ce dépôt, elle vit dans
+le générateur du jeu de données d'origine. L'approximation n'est fausse qu'aux heures de bascule,
+sur une feature parmi une dizaine, pour une prévision à un seul pas.
+
+---
+
+## 3. La frontière entre l'API et le ML
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    subgraph ml["ml/ · projet Python indépendant"]
+        train["enervision_ml.train<br/>LightGBM + MLflow"]
+        score["enervision_ml.score<br/>prévision à un pas"]
+    end
+    subgraph db["PostgreSQL + TimescaleDB"]
+        reading[("reading, site")]
+        prediction[("prediction")]
+    end
+    subgraph api["apps/backend · FastAPI"]
+        route["GET /api/v1/predictions"]
+    end
+
+    reading -- "SQL direct, ML_DATABASE_URL" --> train
+    reading -- "fenêtre récente" --> score
+    train -- "models/*.txt + run MLflow" --> score
+    score -- "INSERT" --> prediction
+    prediction -- "lecture seule" --> route
+```
+
+**La règle, en une phrase : FastAPI ne fait jamais tourner LightGBM.**
+`GET /api/v1/predictions` lit la dernière prévision par site dans `prediction`, jamais un recalcul
+à la volée. Ce qui en découle, et qui est l'argument à tenir devant le jury :
+
+- **La latence de l'API ne dépend pas du modèle.** Une route de lecture indexée
+  (`ix_prediction_site_target`) répond en temps constant, qu'un run de scoring dure une seconde
+  ou une minute.
+- **Le service de production n'embarque ni LightGBM ni MLflow.** `ml/` est un projet Python
+  séparé, avec son propre `uv.lock`. Le backend n'a aucune raison de porter ces dépendances, ni
+  leur surface de vulnérabilités, pour un script lancé hors du chemin de requête.
+- **Une panne du pipeline dégrade, elle n'interrompt pas.** Si le scoring ne tourne plus, l'API
+  continue de servir la dernière prévision connue, avec son `created_at` et son
+  `model_reference`, au lieu de rendre une erreur.
+- **Le contrat est la table, pas un appel.** Ce qui traverse la frontière, ce sont des lignes de
+  `prediction` et leurs contraintes de cohérence, vérifiables en SQL.
+
+Le corollaire est qu'il n'y a **aucune prévision à la demande** : la fraîcheur d'une prévision est
+celle du dernier run de scoring. Ce run est ordonnancé par Airflow, DAG `ml_score` en `@hourly`
+(issue #115) ; seuls le mode `--csv` et un lancement local restent manuels, tout comme
+l'entraînement, dont le DAG `ml_train` n'a pas de planification. La dette qui subsiste est la
+surveillance de dérive, portée par les issues #44 et #45.
+
+---
+
+## Voir aussi
+
+- [`ml/README.md`](../ml/README.md) : installation, commandes, options, où écrire les tests
+- [ADR 0005](adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) : pourquoi LightGBM, et les 6 candidats écartés
+- [ADR 0006](adr/0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md) : ce qui consomme les prédictions
+- [`architecture/20-backend.md`](architecture/20-backend.md) : le contrat de `GET /predictions`
+- [`architecture/40-data.md`](architecture/40-data.md) : le modèle de données

docs/README.md

@@ -11,3 +11,7 @@
 | [0002](adr/0002-authentification-jwt-et-refresh-opaque.md) | Authentification par JWT d'accès et jeton de rafraîchissement opaque |
 | [0003](adr/0003-autorisation-rbac-a-trois-roles.md) | Autorisation RBAC à trois rôles, relecture du compte à chaque requête |
 | [0004](adr/0004-journal-d-audit-en-ajout-seul.md) | Journal d'audit en ajout seul, garanti par PostgreSQL |
+| [0005](adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) | LightGBM pour la prédiction de consommation, un modèle global |
+| [0006](adr/0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md) | Le moteur de règles de recommandation vit dans le backend, pas dans `ml/` |
+| [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 |

docs/adr/0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+# 0006 - Le moteur de règles de recommandation vit dans le backend
+
+- Statut : accepté
+- Date : 2026-09-18
+
+## Contexte
+
+L'issue #38 demande un « moteur de règles pour recommandations », portée par le label `ml`. Le
+schéma tranche déjà la forme du résultat : `recommendation(alert_id, action, explanation,
+rule_reference)`, avec `alert_id` en clé étrangère `NOT NULL` et une contrainte d'unicité
+`uq_recommendation_alert_rule` sur `(alert_id, rule_reference)`. Une recommandation est donc
+**dérivée d'une alerte**, jamais d'une mesure brute ni d'une prévision.
+
+Deux emplacements se disputaient le code :
+
+1. `ml/enervision_ml/`, sur le patron de `enervision_ml.score` livré par #37 : un script autonome
+   qui se connecte par `ML_DATABASE_URL`, écrit une table, et que l'API se contente de lire.
+   L'[ADR 0005](0005-modele-prediction-lightgbm.md) annonce d'ailleurs #38 de ce côté, en écrivant
+   que le scoring, le moteur de recommandations et les tests de dérive « consommeront le même
+   module `enervision_ml.features` ».
+2. `apps/backend/app/services/`, où `apps/backend/README.md` place les « regles metier ».
+
+## Décision
+
+**Le moteur vit dans `apps/backend/app/services/`**, sous la forme d'un module pur
+`recommendation_rules.py` (le catalogue `REGLES`) et d'une méthode `RecommendationService.generate()`
+qui l'applique, persiste et valide la transaction.
+
+Trois raisons :
+
+- **Il n'utilise rien du ML.** Le catalogue lit `alert.type`, `alert.severity`, `alert.value` et
+  `alert.threshold`. Aucun modèle, aucune feature, aucun `enervision_ml.features` : la phrase de
+  l'ADR 0005 vaut pour le scoring (#37) et les tests de dérive (#44/#45), qui manipulent bien des
+  features, pas pour des règles sur alertes. Le label `ml` de #38 désigne le lot fonctionnel
+  « prédiction et recommandation », pas l'emplacement du code.
+- **Il lit et écrit deux tables déjà couvertes par des repositories.** `AlertRepository` sait déjà
+  filtrer par site. Le placer dans `ml/` obligerait à réécrire ces accès en SQL brut, et à
+  maintenir deux représentations du même domaine.
+- **Le déclencheur HTTP n'a de sens que dans l'API.** `POST /recommendations/generate` doit passer
+  par `require_role(Role.ADMIN)` et par la session injectée : cela suppose d'être dans
+  l'application FastAPI.
+
+Le moteur reste néanmoins **déclenchable hors HTTP**, par `python -m app.cli
+generate-recommendations` (cible `make recommendations`), sur le patron de `make ml-score` : rien
+n'oblige à exposer un port pour régénérer des recommandations.
+
+## Conséquences
+
+- L'API gagne sa première route d'écriture métier. La checklist de `20-backend.md` s'applique :
+  entrée dans `ROLE_MINIMUM` de `tests/api/acces.py`, et `openapi.json` régénéré dans le même
+  commit.
+- `RecommendationService` n'est plus en lecture seule : il reçoit le `Transaction` Protocol déjà
+  utilisé par `AuthService` et `UserService`, et commite lui-même. Les repositories continuent de
+  ne pas commiter.
+- **L'idempotence est déléguée à la base.** `create_missing()` insère en `ON CONFLICT DO NOTHING`
+  sur `uq_recommendation_alert_rule` plutôt que de relire avant d'écrire, ce qui supprime la
+  fenêtre entre le contrôle et l'insertion. Corollaire : `rule_reference` est une clé fonctionnelle.
+  Une règle dont le sens change prend une référence `-v2` ; renommer une référence livrée
+  ferait réapparaître ses recommandations à côté des anciennes.
+- **Le moteur est branché sur la détection interne, et sur elle seule.** `alert` est alimentée
+  par `app/detection/internal_alerts.py` (#104), lancée à la main comme `enervision_ml.score` ;
+  l'ingestion de l'API Mock `/alerts` reste à faire. Le rapport de génération est donc à zéro tant
+  que la détection n'a pas tourné, sans que le moteur soit à retoucher.
+- **L'insertion est découpée en lots.** `create_missing()` écrit par paquets de `TAILLE_DE_LOT`
+  lignes : asyncpg plafonne une requête à 32 767 paramètres, soit 8 191 lignes de quatre colonnes,
+  et la détection interne peut alimenter `alert` au fil de l'eau.
+- Si le projet devait un jour pondérer les recommandations par un score appris, la décision serait
+  à rouvrir : le moteur redeviendrait consommateur du pipeline ML.
+
+## Alternatives écartées
+
+- **Module et CLI dans `ml/enervision_ml/`** : cohérent avec le label `ml` et avec la lettre de
+  l'ADR 0005, mais impose du SQL brut là où deux repositories existent, et laisse la génération
+  hors de portée de l'API. Redeviendrait le bon choix si les règles se mettaient à consommer des
+  features ou un modèle.
+- **Génération à la volée, sans persistance**, calculée à chaque `GET /recommendations` : supprime
+  le besoin d'écriture, mais rend la table `recommendation` et sa contrainte d'unicité inutiles,
+  et interdit toute trace de ce qui a été proposé et quand.
+- **Table de configuration des règles en base**, plutôt qu'un catalogue en Python : plus souple,
+  mais déplace la logique métier hors de la revue de code et hors des tests, pour un besoin que
+  rien n'exprime à ce stade.

docs/adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md

@@ -0,0 +1,120 @@
+# 0007 - Terminaison TLS par un reverse proxy Nginx, en Docker Compose
+
+- Statut : accepté
+- Date : 2026-09-21
+
+## Contexte
+
+Quatre documents désignaient le même trou. `10-infra.md` ouvrait ses questions par « Quel ingress
+remplace Traefik, et qui termine le TLS ». `00-vue-ensemble.md` rangeait « TLS, HSTS et CSP » dans
+« Absent, et assumé ». `owasp-traceabilite.md` laissait la ligne API8 transport ouverte.
+`31-contrat-authentification.md` listait deux corrections « à faire avant la démonstration » :
+servir le SPA et l'API sous la même origine, et servir en HTTPS.
+
+Ce n'est pas un durcissement facultatif, c'est une condition de fonctionnement. Les deux fichiers
+`apps/frontend/src/environments/environment*.ts` portent `apiUrl: '/api/v1'`, en relatif. En
+développement, `proxy.conf.json` route `/api` vers l'API. Une fois en conteneur, plus rien ne le
+fait : l'application déployée ne peut pas appeler son API. Et le cookie de rafraîchissement prend
+le préfixe `__Secure-` dès que `APP_ENV` sort de `local`, donc sans HTTPS il n'est jamais posé et
+l'authentification ne tient pas au rechargement de page.
+
+La contrainte qui cadre tout le reste : **aucun nom de domaine public n'existe**. La cible
+documentée est le serveur on-premise de l'école, `ssh_host = "10.0.0.10"` dans le
+`terraform.tfvars.example`. Sur une adresse privée, le défi HTTP-01 de Let's Encrypt ne peut pas
+aboutir, faute de DNS public et de port 80 entrant.
+
+## Décision
+
+**Un service `proxy` dans Docker Compose**, image officielle `nginx:1.28-alpine`, seul composant à
+publier des ports sur la machine : 80 et 443. Backend et frontend ne sont plus publiés du tout, la
+base et l'interface Mailpit sont ramenées sur la boucle locale. La stack complète est décrite par
+l'overlay `docker-compose.prod.yml`, le `docker-compose.yml` restant la boucle de développement.
+
+**Le SPA et l'API sont servis sous la même origine** : `/` vers le conteneur frontend, `/api/` vers
+l'API en préservant le préfixe `/api/v1`. Le CORS cesse d'être un mécanisme de production et
+redevient ce qu'il est, un filet pour les appels croisés qui ne devraient plus exister.
+
+**nginx lit toujours les deux mêmes fichiers**, `/etc/nginx/tls/fullchain.pem` et `privkey.pem`.
+Seule leur fabrication varie : un script `openssl` pour la démonstration, le `--deploy-hook` de
+certbot quand un domaine existera. La configuration nginx ne connaît pas la différence et n'aura
+pas à changer le jour de la bascule.
+
+**Le proxy pose HSTS et CSP**, que l'application refuse de poser. Ce refus est verrouillé par
+`tests/api/test_hardening.py::test_the_application_never_sets_hsts_itself` : l'application ne peut
+pas savoir si elle est jointe en HTTPS, le terminateur, si.
+
+## Pourquoi Compose et pas l'ingress k3s
+
+Le module `infra/terraform/modules/k3s/` installe un cluster et rien d'autre. Il ne déclare que le
+provider `null`, aucun namespace, aucun déploiement, aucun service, aucun ingress, et il n'a jamais
+été appliqué. Passer par un ingress supposait d'abord de combler tout ce qui manque entre les deux
+topologies : un registre d'images alimenté, des manifestes pour le front, l'API et la base, un
+stockage persistant pour PostgreSQL. C'est le chantier que `10-infra.md` nomme « le trou entre les
+deux topologies », et il ne tient pas dans le jalon.
+
+Compose, lui, fait déjà tourner les quatre services sur un réseau commun. Le proxy y entre comme un
+cinquième service, sans rien déplacer. La décision de désactiver Traefik reste valable : le choix
+d'ingress n'est pas tranché ici, il est repoussé avec le reste de la bascule Kubernetes.
+
+## Ce que le proxy n'expose pas, et pourquoi c'est structurel
+
+`/docs`, `/redoc`, `/openapi.json`, `/static` et `/metrics` sont montés par l'API **à la racine**,
+pas sous le préfixe `/api`. Avec un routage où seul `/api/` part vers l'API, ils tombent dans
+`location /`, donc sur le SPA, donc hors d'atteinte publique. Aucune règle de blocage n'est
+nécessaire, et il n'y en a pas : le jour où quelqu'un routera la racine vers l'API pour « réparer »
+Swagger, il publiera les métriques avec.
+
+## Conséquences
+
+- `APP_ENV`, `APP_DEBUG`, `APP_CORS_ORIGINS`, `APP_TRUST_PROXY_HEADERS` et le TLS changent
+  ensemble, dans le même fichier. Hors `local`, la configuration refuse de démarrer sans origine
+  CORS, et le cookie devient `__Secure-ev_refresh`.
+- `APP_TRUST_PROXY_HEADERS` passe à vrai, et le proxy écrit `X-Forwarded-For` avec
+  `$proxy_add_x_forwarded_for`, qui ajoute l'IP réelle en fin de chaîne. C'est exactement ce que
+  lit `get_client_ip()`. Toute autre forme ferait compter la limitation de débit par IP sur l'IP
+  du proxy, c'est-à-dire globalement.
+- `--forwarded-allow-ips=*` reste sans conséquence : uvicorn s'en sert pour réécrire
+  `request.client` depuis `X-Forwarded-For`, et `get_client_ip()` est le seul lecteur de
+  `request.client` du backend, en dernier recours quand l'en-tête est absent.
+- Une limitation de débit au frontal existe désormais, distincte de celle de l'application : 20
+  requêtes par seconde sur l'API, et 30 par minute sur les seules routes qui vérifient un secret,
+  `login`, `password`, `forgot-password` et `reset-password`. `/auth/me` et `/auth/refresh` en
+  sont exclues : elles partent à chaque chargement de page, et le NAT de l'école donnant une seule
+  adresse à toute la promotion, la zone resserrée les aurait transformées en 429 en démonstration.
+- **La CSP contraint le build du frontend.** `script-src 'self'` interdit les gestionnaires
+  d'événements en ligne, et l'inlining du CSS critique d'Angular produisait exactement cela :
+  `<link rel="stylesheet" media="print" onload="this.media='all'">`. La feuille serait restée en
+  `media="print"`, donc l'application entière sans style. D'où `styles.inlineCritical: false` dans
+  `angular.json`. `style-src` garde `'unsafe-inline'`, dont Angular a besoin pour les styles de
+  composants injectés à l'exécution.
+- **La redirection 80 vers 443 conserve `$host`.** Un client qui forge son en-tête `Host` obtient
+  donc une redirection vers l'hôte de son choix. Risque accepté : un navigateur ne peut pas être
+  amené à envoyer un `Host` étranger, aucun cache ne s'intercale, et figer un nom canonique
+  couperait l'accès par adresse IP, seule voie ouverte sur `10.0.0.10`.
+- **Aucun `:?` dans l'overlay.** Compose interpole tout le fichier avant n'importe quelle
+  sous-commande : une garde y casserait `stop` et `logs` autant que `up`. `PUBLIC_HOST` retombe
+  donc sur `enervision.local`, et `make stack-up` vérifie à la place que le certificat présent
+  couvre l'hôte demandé, ce qui est la condition réelle à tenir.
+- Le proxy attend une API saine et pas seulement démarrée : le `HEALTHCHECK` de l'image du backend
+  sert de condition à `depends_on`, faute de quoi les premiers appels à `/api/` répondent 502.
+- La ligne API8 transport de `owasp-traceabilite.md` se referme.
+- **Let's Encrypt n'est pas prouvé.** Le chemin ACME est livré, monté et documenté ; il n'a pas
+  été exercé faute de domaine. Le certificat de démonstration est auto-signé, le navigateur
+  avertit, et c'est la situation réelle du projet, pas un raccourci.
+- Le proxy résout ses cibles par le résolveur interne de Docker plutôt que par un bloc `upstream`,
+  sans quoi recréer le seul conteneur backend suffirait à produire des 502 jusqu'au rechargement.
+
+## Alternatives écartées
+
+- **Ingress k3s avec cert-manager** : la bonne cible, et elle reste la cible. Elle suppose un
+  registre et des manifestes qui n'existent pas, à quatre jours du rendu.
+- **Étendre le `nginx.conf` du conteneur frontend** avec un `location /api` et l'écoute TLS :
+  moins de pièces, mais les certificats entrent dans l'image du front et tout rebuild du front
+  redéploie le terminateur TLS. La séparation des cycles de vie vaut le conteneur supplémentaire.
+- **Traefik ou Caddy**, qui automatisent ACME : ils déplacent le problème sans le résoudre, le
+  défi HTTP-01 échouant pour la même raison. Et l'issue nomme Nginx.
+- **Let's Encrypt par défi DNS-01** : fonctionne derrière une IP privée, mais exige un domaine
+  possédé et un jeton d'API chez le fournisseur DNS. Rouvrable sans rien changer à la
+  configuration nginx le jour où ces deux éléments existent.
+- **Un `Dockerfile` de proxy** : inutile, la configuration est montée en volume. Cela évite aussi
+  la dépendance à un registre authentifié, piège déjà présent dans `apps/frontend/Dockerfile`.

docs/adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md

@@ -0,0 +1,79 @@
+# 0008 - Airflow exécute le code du backend en sous-processus
+
+- Statut : accepté
+- Date : 2026-09-21
+
+## Contexte
+
+L'issue #116 demande un DAG d'alertes. Ce qu'il a à ordonnancer existe déjà et n'est pas à
+réécrire : `AlertService.detect()` et ses cinq règles (#104), puis le moteur de recommandations
+(#38). Les deux vivent dans `apps/backend/app/`, et
+l'[ADR 0006](0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md) a précisément décidé qu'ils y restent parce
+qu'ils s'appuient sur les repositories ORM de l'API plutôt que sur du SQL brut. Les deux
+sont décrits par la documentation comme « lancés à la main ».
+
+L'image Airflow livrée par #115 ne porte que `ml/`, dans un environnement `uv` distinct
+(`/opt/ml/.venv`, Python 3.14) de celui d'Airflow lui-même (Python 3.12, contraint par
+apache-airflow 2.10). Les DAGs `ml_train` et `ml_score` shellent vers cet environnement. Rien
+d'équivalent n'existe pour `apps/backend` : un `BashOperator` sur
+`python -m app.detection.internal_alerts` échouerait en `ModuleNotFoundError`.
+
+## Décision
+
+**L'image Airflow porte un troisième environnement, `/opt/backend/.venv`**, construit depuis le
+`pyproject.toml`, le `uv.lock` et le paquet `app/` du backend. Le DAG `alertes` shelle vers lui
+exactement comme `ml_score` shelle vers `/opt/ml/.venv`.
+
+Trois raisons :
+
+- **Le patron existe et vient d'être revu.** #115 a posé `BashOperator` + `uv run --no-sync` +
+  `env -u VIRTUAL_ENV`, avec les tests d'intégrité qui le verrouillent. Introduire une seconde
+  forme d'appel dans le même dossier `dags/` coûterait plus cher à lire qu'un second environnement
+  dans le même `Dockerfile`.
+- **Aucune surface réseau n'est ajoutée.** La détection n'a pas de route HTTP, contrairement à la
+  génération de recommandations (`POST /recommendations/generate`, rôle `admin`). En créer une pour
+  qu'Airflow l'appelle donnerait à l'ordonnanceur un compte administrateur de l'API, en plus des
+  identifiants PostgreSQL complets qu'il détient déjà, et ferait dépendre la production d'alertes
+  de la disponibilité du conteneur `backend`.
+- **La logique reste où l'ADR 0006 l'a mise.** Le DAG n'apprend rien du domaine : ni les seuils, ni
+  les cinq règles, ni les clés d'idempotence. Il ne sait que l'heure à laquelle appeler.
+
+## Conséquences
+
+- **Airflow reçoit une `APP_SECRET_KEY` délibérément distincte de celle de l'API.** La
+  configuration du backend refuse de se construire sans elle (`app/core/config.py`), et
+  `internal_alerts.main()` appelle `get_settings()` avant toute requête pour échouer tôt. Mais la
+  détection ne signe ni ne vérifie aucun jeton, et Airflow permet d'exécuter du code arbitraire
+  depuis son interface : un Airflow compromis ne doit pas livrer la clé de signature des JWT. D'où
+  `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY`, avec sa propre garde dans `airflow-init`.
+- **`DATABASE_URL`, en dialecte asyncpg, rejoint `ML_DATABASE_URL`** dans l'environnement du
+  conteneur. Le cantonnement des rôles PostgreSQL reste la dette de
+  l'[ADR 0003](0003-autorisation-rbac-a-trois-roles.md), et cette décision l'alourdit d'un
+  consommateur de plus.
+- **La CI Airflow se déclenche sur les changements du backend.** L'image le `COPY` : sans
+  `apps/backend/app/**`, `pyproject.toml` et `uv.lock` dans les déclencheurs du workflow, une
+  dépendance modifiée casserait la construction sans que rien ne le signale avant le déploiement.
+  En contrepartie, l'image grossit de ce que pèsent SQLAlchemy, asyncpg et pandas.
+- **Aucune variable ne départage les deux environnements, et c'est voulu.** `uv` place par défaut
+  le venv d'un projet dans `<projet>/.venv` : `cd /opt/ml` ou `cd /opt/backend` suffit à choisir le
+  bon. L'image ne pose donc plus de `UV_PROJECT_ENVIRONMENT` global, hérité de #115 : il vaudrait
+  pour les deux projets, et `uv run` dans l'un résoudrait le venv de l'autre. Le symptôme n'est pas
+  une construction ratée mais un `ModuleNotFoundError` à la première tâche, d'où la vérification
+  d'import sans réseau que la CI fait maintenant sur chacun des deux.
+- Airflow lui-même reste étranger au domaine : ni LightGBM, ni SQLAlchemy, ni FastAPI n'entrent
+  dans son interpréteur. C'est la propriété que #115 avait établie, et elle tient toujours.
+
+## Alternatives écartées
+
+- **Route HTTP `POST /alerts/detect` réservée `admin`, appelée par le DAG.** L'image ne bougeait
+  pas, mais Airflow détenait alors un compte administrateur de l'API, la détection devenait
+  tributaire du conteneur `backend`, et l'API gagnait une route d'écriture dont aucun client
+  humain n'a l'usage. À rouvrir si un jour un tiers doit déclencher la détection.
+- **`DockerOperator` lançant l'image du backend.** Demande la socket Docker de l'hôte dans le
+  conteneur Airflow, c'est-à-dire un équivalent root sur la machine, pour un service qui permet
+  déjà d'exécuter du code depuis son interface. Le provider n'est d'ailleurs pas installé.
+- **Réécrire les cinq règles en SQL dans le DAG.** Contredit frontalement l'ADR 0006, duplique le
+  domaine, et fait diverger les deux copies au premier changement de seuil.
+- **Monter `apps/backend` en volume plutôt que le copier.** L'environnement ne serait plus figé à
+  la construction, `uv` resynchroniserait au premier lancement, et la CI ne prouverait plus rien
+  de ce qui tourne réellement.

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -46,6 +46,7 @@ flowchart TB
   navigateur["Navigateur"]
 
   subgraph machine["Machine on-premise"]
+    proxy["Reverse proxy Nginx<br/>:80 et :443"]
     front["Frontend Angular 22<br/>apps/frontend"]
     api["API FastAPI<br/>apps/backend"]
     db[("PostgreSQL 17<br/>TimescaleDB")]
@@ -54,10 +55,12 @@ flowchart TB
     grafana["Grafana"]
   end
 
-  navigateur --> front
+  navigateur --> proxy
+  proxy --> front
+  proxy --> api
   front -.-> api
   api --> db
-  airflow -.-> db
+  airflow --> db
   prom -.-> api
   grafana -.-> db
   grafana -.-> prom
@@ -67,6 +70,11 @@ 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 : 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), 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.
 
@@ -77,15 +85,18 @@ collecteur ne vient le lire.
 | Backend | FastAPI, Python 3.14 | `apps/backend` | `En cours` | Factory, configuration, journalisation, 2 sondes de santé, `/metrics`, contrat OpenAPI versionné, routes `sites`, `alerts`, `recommendations`, `stats/summary`, `readings`, `sensors/status` et `predictions` en lecture (endpoints → services → repositories → models) |
 | Frontend | Angular 22, Node 24 | `apps/frontend` | `En cours` | Tableau de bord sur route `/dashboard`, 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`. Voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../../ML-START.md). Automatisation (Airflow) et surveillance de dérive (EC06, #44/#45) pas encore construites |
-| Infra | Terraform, k3s single-node | `infra/terraform` | `En cours` | Module d'installation du cluster. Jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |
+| 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` | `Cible` | Rien |
-| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `Cible` | Rien |
+| 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
 
-Statut : `Cible`. Aucun maillon de cette chaîne n'existe aujourd'hui, à l'exception de la base.
+Statut : `En cours`. **Le chemin de lecture tourne** : base, API et frontend. **Le chemin
+d'ingestion dessiné ci-dessous n'existe pas** : les trois DAGs livrés (`ml_train`, `ml_score`,
+issue #115 ; `alertes`, issue #116) orchestrent le pipeline ML et la détection d'alertes, pas
+l'ingestion, qui reste lancée à la main par les scripts d'import (issues #15 et #16).
 
 ```mermaid
 sequenceDiagram
@@ -137,6 +148,11 @@ consolidée.
   jeton facultatif, sonde de disponibilité qui ne publie plus la version de TimescaleDB.
 - **CI backend bloquante** : format, lint, typage strict et tests avec seuil de couverture.
 - **Conteneur backend non-root**, déclaré dans `apps/backend/Dockerfile`.
+- **Terminaison TLS au frontal** : un reverse proxy Nginx est le seul service publié, il redirige
+  80 vers 443, sert le SPA et l'API sous la même origine, pose **HSTS** et **CSP** que
+  l'application refuse délibérément de poser, et ajoute une **limitation de débit au frontal**
+  distincte de celle de l'application. Voir
+  [ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md).
 - **Côté infrastructure** : la clé SSH est marquée `sensitive`, le kubeconfig reste en `600/root`
   sur la machine cible et n'est lu que par `sudo`, `*.tfvars` est ignoré par git sauf les
   `.example`.
@@ -150,13 +166,12 @@ consolidée.
   arrêteraient une application compromise. Même raison de report.
 - **Portée par site** dans l'autorisation : les rôles sont globaux, un opérateur du site A peut
   agir sur le site B. C'est la limite connue du modèle.
-- **TLS, HSTS et CSP** : ils appartiennent au terminateur TLS, qui n'existe pas encore.
-- **Limitation de débit au frontal** : celle de l'application protège les identifiants, pas
-  l'infrastructure.
-- **Analyse de dépendances et de conteneurs** dans la CI, qui relève du chantier CI/CD.
-- **Le fichier `environment.ts` de production** pointe encore sur `http://localhost:8000` en HTTP
-  simple : dans cet état, le cookie `Secure` ne sera pas posé. Voir
-  [31-contrat-authentification.md](31-contrat-authentification.md).
+- **Certificat reconnu** : aucun nom de domaine public ne résout vers la machine, donc le défi
+  HTTP-01 de Let's Encrypt ne peut pas aboutir. Le certificat servi est auto-signé, le chemin ACME
+  est livré et documenté mais pas exercé.
+- **Analyse des images de conteneur** dans la CI. Celle des dépendances, elle, est en place
+  (`pip-audit`, `npm audit`, Dependabot sur 5 écosystèmes), de même que le SAST Bandit. Voir
+  [50-cicd.md](50-cicd.md).
 
 ## Décisions structurantes
 
@@ -165,3 +180,9 @@ Elles vivent dans `../adr/`, pas ici.
 | ADR | Objet |
 |---|---|
 | [0001](../adr/0001-postgresql-timescaledb.md) | PostgreSQL 17 avec l'extension TimescaleDB, et la frontière `db/` vs `alembic/` |
+| [0002](../adr/0002-authentification-jwt-et-refresh-opaque.md) | Authentification par JWT d'accès et jeton de rafraîchissement opaque |
+| [0003](../adr/0003-autorisation-rbac-a-trois-roles.md) | Autorisation RBAC à trois rôles, avec relecture du compte à chaque requête |
+| [0004](../adr/0004-journal-d-audit-en-ajout-seul.md) | Journal d'audit en ajout seul, garanti par PostgreSQL |
+| [0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) | Modèle de prédiction de consommation : LightGBM |
+| [0006](../adr/0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md) | Le moteur de règles de recommandation vit dans le backend, pas dans `ml/` |
+| [0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md) | Terminaison TLS par un reverse proxy Nginx, en Docker Compose |

docs/architecture/10-infra.md

@@ -1,12 +1,13 @@
 # Infrastructure
 
-Deux topologies coexistent et ne servent pas la même chose. Ce document dit laquelle vaut dans
-quel contexte, quelles décisions sont arrêtées, et ce qui manque encore entre les deux.
+Trois topologies coexistent et ne servent pas la même chose. Ce document dit laquelle vaut 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` |
-| k3s single-node | Déployer sur le serveur on-premise | `En cours` |
+| Docker Compose plus reverse proxy | Déployer sur la machine on-premise | `Fait` |
+| k3s single-node | Cible à terme | `En cours` |
 
 ## Poste de développement
 
@@ -40,15 +41,135 @@ seule la base tourne en conteneur, l'API et `ng serve` tournent sur le poste ave
 des deux seul). Le service `backend` sert la stack complète et la recette. Les deux occupent le
 port 8000, ils ne se lancent donc pas ensemble.
 
-Deux pièges sont documentés en tête du `docker-compose.yml`, ils ne se devinent pas :
+Trois pièges sont documentés en tête du `docker-compose.yml`, ils ne se devinent pas :
 
 - `PGDATA` vaut `/home/postgres/pgdata/data` pour l'image `-ha`, et non le chemin habituel de
   l'image `postgres`. Monté ailleurs, le volume ne retient rien, sans le moindre message.
 - `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 :
+  c'est le scheduler qui a besoin du volume `airflow_ml_state` (modèle, magasin MLflow).
 
-## Cible de déploiement
+### Airflow (issues #115 et #116)
+
+Trois services, `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-webserver` | UI, port `8080` | `LocalExecutor` : n'exécute aucune tâche lui-même |
+| `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` |
+
+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
+la construction), distincts du Python 3.12 qui fait tourner Airflow lui-même. Les DAGs shellent
+vers ces venvs plutôt que d'importer LightGBM, MLflow ou SQLAlchemy dans le process Airflow.
+Le choix et ses contreparties sont dans
+l'[ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md).
+
+| DAG | Planification | Ce qu'il lance, et où |
+|---|---|---|
+| `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` |
+
+**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
+finir. Aucune dépendance n'est déclarée entre les deux DAGs pour autant, ni `ExternalTaskSensor` ni
+tâche greffée : quatre règles de détection sur cinq ne touchent pas au modèle, et un modèle jamais
+entraîné ne doit pas priver le parc de ses alertes. Le décalage est donc une convention et non une
+garantie : le plafond de `ml_score` est de 30 minutes, et un scoring qui déborde de `:15` prive
+`anomaly` de la `prediction` de l'heure, qu'elle ne retrouvera au passage suivant que si sa fenêtre
+la couvre encore. Les quatre autres règles ne s'en aperçoivent pas.
+
+Ses deux tâches s'enchaînent en revanche (`recommendation.alert_id` est une clé étrangère `NOT
+NULL`), et toutes deux sont rejouables sans risque : l'idempotence est portée par la base,
+`uq_alert_source_reference` et `uq_recommendation_alert_rule`. Chacune a 2 tentatives, 2 minutes
+d'attente entre elles et un plafond de 5 minutes **par tentative** : au pire, reprises comprises,
+l'enchaînement occupe 38 minutes, ce qui le garde sous le pas horaire qu'un `max_active_runs=1`
+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
+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_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
+**délibérément différente** de celle de l'API. La configuration du backend refuse de se construire
+sans clé, mais la détection ne signe ni ne vérifie aucun jeton : un Airflow compromis, qui permet
+déjà d'exécuter du code depuis son interface, ne doit pas livrer par-dessus la clé de signature
+des JWT.
+
+**Pourquoi `ml_train` est manuel.** Réentraîner est coûteux et sa cadence n'est pas une décision
+prise. Surtout, `train.py` écrase le modèle sans comparer ses métriques à celles de l'ancien : un
+cron déploierait silencieusement un modèle dégradé. Tant que ce garde-fou n'existe pas, le
+déclenchement reste humain. `ml_score`, lui, est planifié à l'heure, avec `max_active_runs=1`
+(pas deux scorings simultanés dans `prediction`), 2 tentatives et un plafond de 30 minutes.
+
+CI : `.github/workflows/airflow.yml` (Python 3.12 via `etl/airflow/.python-version`) lance lint et
+tests d'intégrité des DAGs, et construit l'image (elle `COPY` `ml/` et `apps/backend/`, une
+modification de l'un ou de l'autre peut donc la casser, d'où leurs chemins dans les déclencheurs)
+avant de vérifier que les deux environnements s'y importent sans réseau.
+
+Piège à connaître : sur un volume `pgdata` déjà peuplé (poste de dev existant plutôt que premier
+`make db-up`), `db/init/120-airflow-database.sql` ne se rejoue pas (PostgreSQL n'exécute
+`docker-entrypoint-initdb.d/` que sur un volume vide). Créer la base `airflow` à la main une fois :
+`docker compose exec db psql -U $POSTGRES_USER -d $POSTGRES_DB -c "CREATE DATABASE airflow;"`.
+
+`libgomp1` est installé explicitement dans l'image (`apt-get`, en root) : l'image Airflow de base
+est minimale et n'embarque pas la runtime OpenMP dont LightGBM a besoin, sans quoi l'erreur
+(`OSError: libgomp.so.1`) n'apparaît qu'à la première tâche réellement exécutée, pas à la
+construction de l'image.
+
+## Machine cible, exécution Docker
+
+Statut : `Fait`. Défini par l'overlay `docker-compose.prod.yml`, appliqué par-dessus le
+`docker-compose.yml`. Écrit et validé sur le poste, **jamais encore lancé sur le serveur de
+l'école**. Décision et motifs dans l'[ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md).
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  navigateur["Navigateur"]
+
+  subgraph machine["Machine on-premise"]
+    proxy["service proxy<br/>nginx:1.28-alpine<br/>:80 et :443"]
+    front["service frontend<br/>nginx statique :3000"]
+    api["service backend<br/>uvicorn :8000"]
+    db[("service db<br/>:5432")]
+    mail["service mailpit"]
+  end
+
+  navigateur -->|"HTTPS"| proxy
+  proxy -->|"/"| front
+  proxy -->|"/api/"| api
+  api --> db
+  api --> mail
+```
+
+Le proxy est **le seul service à publier des ports** sur le réseau. Backend et frontend ne sont
+plus publiés du tout, la base et l'interface Mailpit sont ramenées sur `127.0.0.1`, donc joignables
+par tunnel SSH et pas autrement. Le détail du routage, les deux modes d'obtention du certificat et
+la commande de validation hors exécution sont dans [`infra/proxy/README.md`](../../infra/proxy/README.md).
+
+Deux conséquences se propagent jusqu'à l'application, et elles ne se devinent pas :
+
+- Servir le SPA et l'API sous la même origine est ce qui rend le cookie `__Secure-ev_refresh`
+  utilisable. Sans cela, `apiUrl: '/api/v1'` ne mène nulle part une fois en conteneur.
+- `APP_TRUST_PROXY_HEADERS` passe à vrai en même temps, sinon la limitation de débit par IP
+  compte sur l'IP du proxy et devient globale.
+
+## Cible à terme, k3s
 
 Statut : `En cours`. Le module `infra/terraform/modules/k3s/` installe le cluster. Il n'a jamais
 été appliqué.
@@ -104,6 +225,8 @@ Ces arbitrages sont pris. Ils ne vivaient jusqu'ici que dans des commentaires de
 | `*.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/` |
+| 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` |
 
 ## Ports et noms
 
@@ -112,12 +235,16 @@ Ces arbitrages sont pris. Ils ne vivaient jusqu'ici que dans des commentaires de
 | PostgreSQL, côté hôte | `5433` | Redirigé vers 5432 dans le conteneur. 5432 est souvent déjà pris |
 | PostgreSQL, côté réseau Compose | `db:5432` | Nom de service, utilisé par `DATABASE_URL` du service `backend` |
 | API | `8000` | Identique en conteneur et hors conteneur |
-| Frontend, `ng serve` | `4200` | Valeur par défaut d'`APP_CORS_ORIGINS`. Le compose n'a aucun service frontend |
+| Frontend, `ng serve` | `4200` | Boucle de développement. Valeur par défaut d'`APP_CORS_ORIGINS` |
+| Frontend en conteneur | `3000` | Ce qu'écoute le nginx de l'image, en conteneur comme côté hôte |
+| Reverse proxy | `80` et `443` | Les seuls ports publiés par `docker-compose.prod.yml`. 80 ne sert que la redirection et le défi ACME |
 | SSH du serveur | `22` par défaut | `ssh_port`, redéfinissable |
 | 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 |
 
-## Le trou entre les deux topologies
+## Le trou vers k3s
 
 Rien ne relie aujourd'hui ce qui est construit par Compose et ce qui tournerait sur k3s. Compose
 construit une image backend localement ; k3s ne saurait pas où la trouver. C'est la première
@@ -125,7 +252,11 @@ question à trancher, avant toute ressource Kubernetes.
 
 ## Questions ouvertes
 
-- **Quel ingress** remplace Traefik, et qui termine le TLS.
+- **Quel ingress** remplace Traefik le jour de la bascule k3s. Qui termine le TLS est tranché par
+  l'[ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md), mais la réponse vaut pour la
+  topologie Compose, pas pour Kubernetes.
+- **Quel nom de domaine public**, sans lequel Let's Encrypt reste hors d'atteinte et le certificat
+  reste auto-signé.
 - **Quel registre d'images**, et comment il est alimenté sans CI.
 - **Quel stockage persistant** côté Kubernetes pour PostgreSQL, et si la base tourne dans le
   cluster ou à côté.