fix(backend): decoupe l'insertion des recommandations en lots et remet les docs a jour

`create_missing()` construisait un seul `INSERT ... VALUES` pour la totalite des
propositions. Avec quatre colonnes par ligne et le plafond asyncpg de 32 767
parametres, la route echouait au-dela de 8 191 recommandations par appel, cas
devenu realiste maintenant que la detection interne (#104) alimente `alert` en
continu. L'insertion passe par des lots de `TAILLE_DE_LOT` lignes, sur le patron
de `app/etl/historical_import.py`.

L'ADR 0006, `20-backend.md` et la description de la PR annoncaient qu'aucune
source n'alimentait `alert` et que #104 n'etait pas commencee. #104 est livree
sur `dev` depuis la #113 : les phrases sont corrigees plutot que laissees a
vieillir dans un ADR.

Makefile

@@ -6,7 +6,7 @@ ML := ml
 .PHONY: help install install-backend install-frontend install-ml dev dev-backend dev-frontend \
         lint format typecheck test test-cov test-integration check \
         openapi docker-build db-up db-down db-reset db-logs db-psql migrate bootstrap-admin \
-        ml-lint ml-typecheck ml-test ml-check ml-train ml-score
+        ml-lint ml-typecheck ml-test ml-check ml-train ml-score recommendations
 
 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}'
@@ -77,6 +77,9 @@ 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),)
 
+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),)
+
 docker-build: ## Construit l'image du backend
 	docker build -t enervision-backend:local $(BACKEND)
 

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/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/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/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/repositories/test_alert.py

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

apps/backend/tests/repositories/test_prediction.py

@@ -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/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_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/test_cli.py

@@ -118,3 +118,30 @@ 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()

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/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -165,3 +165,8 @@ 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/` |

docs/architecture/20-backend.md

@@ -146,6 +146,7 @@ Deux fichiers d'environnement, deux usages : `.env` à la racine alimente `docke
 | GET | `/api/v1/alerts` | Liste les alertes, filtrable par `site_id` et `severity`. `lecteur` | 401, 403, 422, 500 |
 | GET | `/api/v1/recommendations` | Liste les recommandations. `lecteur` | 401, 403, 500 |
 | GET | `/api/v1/recommendations/{recommendation_id}` | Décrit une recommandation. `lecteur` | 401, 403, 404, 422, 500 |
+| POST | `/api/v1/recommendations/generate` | Applique le moteur de règles aux alertes, filtrable par `site_id`. `admin` | 401, 403, 422, 500 |
 | GET | `/api/v1/stats/summary` | Résume la consommation instantanée du parc. `lecteur` | 401, 403, 500 |
 | GET | `/api/v1/readings` | Historique des lectures, filtrable par `site_id`, fenêtre `start`/`end` (24h par défaut, 90 jours maximum) et paginé par `limit`/`offset`. `lecteur` | 400, 401, 403, 422, 500 |
 | GET | `/api/v1/sensors/status` | État de santé des capteurs par site, dérivé de la dernière lecture. `admin` | 401, 403, 500 |
@@ -194,6 +195,21 @@ plutôt qu'un statut inventé : le domaine `available`/`insufficient_data`/`erro
 LightGBM elle-même ; elle lit ce que le pipeline de scoring a déjà écrit, cf.
 [ML-START.md](../../ML-START.md) section 3.
 
+`POST /recommendations/generate` est la seule route d'écriture métier du contrat. Elle applique
+le moteur de règles d'`app/services/recommendation_rules.py` aux lignes d'`alert`, sans modèle ni
+feature ML : le catalogue `REGLES` associe à chaque type et à chaque gravité d'alerte une action et
+son explication, et une même alerte peut en déclencher plusieurs, comme le prévoit
+[40-data.md](40-data.md). L'idempotence est portée par la base, pas par le service :
+`RecommendationRepository.create_missing()` insère en `ON CONFLICT DO NOTHING` sur
+`uq_recommendation_alert_rule`, donc rejouer la génération sur les mêmes alertes ne crée rien et
+le rapport rendu distingue `recommendations_created` de `already_present`. Le même traitement est
+disponible hors HTTP par `python -m app.cli generate-recommendations` (cible `make
+recommendations`), sur le patron de `make ml-score`. Le choix de loger le moteur dans le backend
+plutôt que dans `ml/` est justifié par l'[ADR 0006](../adr/0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md).
+Les alertes traitées sont celles qu'écrit la détection interne (#104, section ci-dessous) : la
+génération ne rend donc de recommandations qu'une fois la détection passée. L'insertion est
+découpée en lots de `TAILLE_DE_LOT` lignes, asyncpg plafonnant une requête à 32 767 paramètres.
+
 `GET /readings` reprend le même gabarit mais s'en écarte sur un point : `reading` est l'hypertable,
 donc la seule table métier pouvant porter des années d'historique, ce que `docs/architecture/
 owasp-traceabilite.md` documentait comme un risque ouvert (API4, aucune pagination plafonnée ni
@@ -207,6 +223,46 @@ par exemple `limit` hors bornes). Un datetime sans fuseau dans `start`/`end` est
 l'UTC plutôt que rejeté : le comparer tel quel à `reading.timestamp` (`timestamptz`) échouerait
 côté pilote, en `500` plutôt qu'un refus propre.
 
+### Détection d'alertes internes
+
+`AlertService` n'est plus lecture seule : `AlertService.detect()` compare les `reading` (et, pour
+le type `anomaly`, les `prediction`) des dernières 48h (`LOOKBACK`) à cinq règles et enregistre une
+ligne `alert` par déclenchement, avec `source="enervision"`. `metric`/`value`/`threshold` gardent
+leur sens dans chaque règle plutôt que d'être laissés à `null` par commodité :
+
+| `type` | Règle | `value` / `threshold` |
+|---|---|---|
+| `threshold` | `reading.consumption_kw` dépasse `site.capacity_kw` (site sans capacité déclarée : ignoré) | mesure / capacité du site |
+| `spike` | Variation relative ≥ 50% (`SPIKE_RELATIVE_THRESHOLD`) entre deux lectures consécutives du même site, ou redémarrage direct à une valeur positive depuis zéro (`critical`) | mesure actuelle / mesure précédente |
+| `anomaly` | Écart relatif ≥ 30% (`ANOMALY_RELATIVE_THRESHOLD`) entre `reading.consumption_kwh` et la `prediction` du même site dont `target_at == timestamp` | mesure réelle / valeur prédite |
+| `outage` | Aucune lecture depuis plus de 3h (`OUTAGE_THRESHOLD`, 3x la cadence horaire nominale), ou site jamais lu | `null` / `null` |
+| `sensor` | `reading.data_quality` ∈ `partial`/`degraded`/`critical` | `null` / `null` |
+
+La sévérité de chaque alerte (hors `sensor`, dérivée directement de `data_quality`) suit le même
+barème par ratio observé/seuil : `low` sous 1.2, `medium` sous 1.5, `high` sous 2.0, `critical`
+au-delà. `AlertRepository.create_many()` insère par lot avec `ON CONFLICT DO NOTHING` sur
+`uq_alert_source_reference`, et `source_alert_id` est construit de façon déterministe (règle +
+horodatage) : rejouer la détection sur une fenêtre déjà analysée ne duplique donc jamais une
+alerte.
+
+**Pièges de tri corrigés en revue** : `reading`/`prediction` n'ont pas d'unicité sur leur couple
+métier (`uq_reading_source` autorise deux `source` différentes au même `site_id`+`timestamp`,
+`prediction` n'a aucune contrainte sur `(site_id, target_at)`, chaque run de scoring gardant sa
+propre ligne). `ReadingRepository.list_since()`/`PredictionRepository.list_since()` départagent
+donc les égalités par `reading_id`/`prediction_id` croissant, comme le font déjà
+`latest_by_site()`/`latest_for_site()` sur les mêmes tables ; sans ce départage, l'ordre entre
+lignes à égalité n'est pas garanti d'un appel à l'autre, et `_detect_spike`/`_detect_anomaly`
+auraient pu comparer des lectures/choisir une prévision au hasard. `_detect_spike` ignore en plus
+explicitement les paires de lectures qui partagent le même horodatage (deux `source` pour un seul
+instant réel, pas une variation).
+
+Comme `enervision_ml.score`, la détection est un script lancé à la main, pas encore ordonnancé par
+Airflow : `uv run python -m app.detection.internal_alerts [--site-id ...] [--now ...]`, dans
+`apps/backend` puisque les règles s'appuient sur les repositories ORM de l'API plutôt que sur une
+connexion SQL directe (contrairement à `app/etl/historical_import.py`). Cette issue (#104)
+débloquait #38 (moteur de règles pour recommandations), dont la FK `alert_id` `NOT NULL` n'avait
+jusqu'ici rien à référencer côté `source="enervision"`.
+
 ### `/health/ready`
 
 Cette sonde porte une garde décrite dans l'[ADR 0001](../adr/0001-postgresql-timescaledb.md) : un

docs/architecture/40-data.md

@@ -224,6 +224,12 @@ Les anomalies historiques décrites dans les JSON sont conservées
 dans `dataset.metadata`. Elles servent à l’analyse des données
 et ne sont pas considérées comme des alertes actuelles.
 
+Les lignes de `recommendation` sont écrites par le moteur de règles du backend
+(`app/services/recommendation_rules.py`), déclenché par `POST /api/v1/recommendations/generate`
+ou par `make recommendations`, à partir des alertes déjà en base. Le couple
+`(alert_id, rule_reference)` est unique : rejouer le moteur sur les mêmes alertes n'ajoute aucune
+ligne.
+
 ### Relations entre les tables
 
 - Un site possède plusieurs mesures, prévisions et alertes.

sonar-project.properties

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