fix(backend,ci): repare trois angles morts de la surveillance de derive

Revue de la branche : trois defauts empechaient la surveillance de tenir ce qu'elle annonce.

- `evaluate()` gardait les microsecondes de `now()` dans `window_end`, la cle de
  `uq_drift_report_window`. Deux executions ne collidaient donc jamais et l'index ne
  dedoublonnait rien, contrairement a ce qu'affirmaient l'ADR 0011, 20-backend et le docstring
  du DAG. L'instant de reference est desormais tronque a l'heure.
- Un site qui cessait d'etre score disparaissait du rapport : la liste des sites ne venait que
  de la fenetre recente. La panne que cette surveillance existe pour dire etait exactement
  celle qu'elle taisait. La fenetre de reference entre maintenant dans l'union, et le site
  recoit sa ligne `indetermine` a zero observation.
- Sans fenetre de reference, `_plafond` rendait `None` et le verdict tombait sur `stable`, une
  affirmation que la donnee ne portait pas. C'est `indetermine` desormais.

`ml.yml` ecoute `apps/backend/app/**` et non les seuls modeles : ce workflow est le seul a
jouer `-m chaine`, or la chaine traverse les endpoints, les services et les schemas jusqu'a
`GET /predictions`. Une PR touchant `predictions.py` ne declenchait pas le test qui l'assert.

Hygiene de tests : le nettoyage des fixtures API connait `drift_report` (cle etrangere RESTRICT
vers `site`), le test sans rapport rend ses overrides en teardown, `test_chaine_ml_api` compare
les `created_at` strictement (un `>=` passait aussi quand l'API resservait la premiere ligne),
et `test_data_integration` filtre sur le site seme au lieu de juger tout le contenu d'une
fenetre dans une base partagee.

Docs remises d'aplomb : sept revisions Alembic et non six, `derive.py` dans l'inventaire de
etl/README, et le diagramme de 20-backend gagne DriftService, le depot drift et sa treizieme
table.

.env.example

@@ -29,15 +29,18 @@ APP_MOCK_API_USERNAME=change_me
 APP_MOCK_API_PASSWORD=change_me
 APP_MOCK_API_TIMEOUT_SECONDS=10
 
-# Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). Base de métadonnées dédiée `airflow` dans le
+# Airflow (api-server + scheduler + dag-processor, LocalExecutor). Base de métadonnées dédiée `airflow` dans le
 # même conteneur `db` (cf. db/init/120-airflow-database.sql), pas un conteneur de plus.
 AIRFLOW_PORT=8080
 # Chiffre les connexions/variables stockées par Airflow. Générer la vôtre :
 # python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"
 AIRFLOW_FERNET_KEY=change_me
-# Clé Flask du webserver Airflow (signature de session), distincte de la précédente. Générer la
+# Clé de session de l'api-server Airflow, distincte de la précédente. Générer la
 # vôtre : python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
-AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY=change_me
+AIRFLOW_API_SECRET_KEY=change_me
+# Secret des jetons JWT entre scheduler, tâches et api-server (conteneurs distincts, le secret
+# doit être partagé). Même générateur que ci-dessus.
+AIRFLOW_JWT_SECRET=change_me
 AIRFLOW_ADMIN_USERNAME=admin
 # Compte Airflow créé au premier démarrage (service `airflow-init`), sans rapport avec les
 # comptes `app_user` d'EnerVision.
@@ -53,3 +56,21 @@ AIRFLOW_APP_SECRET_KEY=change_me
 # PUBLIC_HOST alimente l'origine CORS, le lien de réinitialisation et le certificat.
 PUBLIC_HOST=enervision.local
 ACME_EMAIL=
+
+# Deux environnements sur la même machine (ADR 0009) : un dossier, un `.env` et un projet Compose
+# chacun. Le nom de projet préfixe volumes, réseau et conteneurs et l'emporte sur `name:`.
+# Vide sur un poste de développement : le projet reste `enervision`.
+COMPOSE_PROJECT_NAME=
+# Origine publique, avec le port si le proxy HTTPS n'écoute pas 443. Vide : https://PUBLIC_HOST.
+# Recette : PUBLIC_HOST=rec.enervision.local et PUBLIC_ORIGIN=https://rec.enervision.local:8443.
+PUBLIC_ORIGIN=
+# Ports publiés par le proxy. Vides : 80 et 443. Recette : PROXY_HTTPS_PORT=8443 et
+# PROXY_HTTP_PORT=127.0.0.1:8081, la redirection vers 443 n'ayant pas à être joignable de
+# l'extérieur. Décaler aussi POSTGRES_PORT, MAILPIT_UI_PORT et AIRFLOW_PORT (5434, 8026, 8082).
+PROXY_HTTP_PORT=
+PROXY_HTTPS_PORT=
+# Réglages mémoire de la stack déployée. Sans eux, timescaledb-tune réserve 25 % de la RAM de la
+# machine à chaque base au premier démarrage. L'api-server Airflow 3 n'a rien à régler ici : son
+# nombre de workers vaut 1 par défaut, contre 4 pour le webserver d'Airflow 2.
+TS_TUNE_MEMORY=2GB
+TS_TUNE_NUM_CPUS=2

.github/dependabot.yml

@@ -10,6 +10,15 @@ updates:
       frontend-dependencies:
         patterns:
           - "*"
+    ignore:
+      # Pourquoi : @angular/build épingle typescript (>=6.0 <6.1) et vitest (^4). Une majeure
+      # de l'un ou l'autre casse `npm ci` tant qu'Angular ne suit pas.
+      - dependency-name: "typescript"
+        update-types: ["version-update:semver-major"]
+      - dependency-name: "vitest"
+        update-types: ["version-update:semver-major"]
+      - dependency-name: "@vitest/coverage-v8"
+        update-types: ["version-update:semver-major"]
 
   # Backend — uv (lit pyproject.toml / uv.lock)
   - package-ecosystem: "uv"

.github/workflows/airflow.yml

@@ -1,8 +1,9 @@
 name: Airflow
 
 # Piège : la version de Python vient de etl/airflow/.python-version. C'est 3.12 et non 3.14
-# (contrairement à backend.yml et ml.yml) : apache-airflow 2.10 ne supporte pas 3.14. Le 3.14 de
+# (contrairement à backend.yml et ml.yml) : celui de l'image apache/airflow retenue, et les tests
-# ml/ ne vit que dans l'image Docker, dans son propre environnement (cf. etl/airflow/Dockerfile).
+# doivent tourner sur le même interpréteur qu'elle. Le 3.14 de ml/ ne vit que dans l'image
+# Docker, dans son propre environnement (cf. etl/airflow/Dockerfile).
 #
 # Piège : l'image COPY les fichiers de dépendances et le code de ml/ et de apps/backend/. Une
 # modification de l'un ou de l'autre peut donc casser sa construction, d'où ces chemins dans
@@ -47,10 +48,10 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: etl/airflow/uv.lock
@@ -78,7 +79,7 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       - name: Construit l'image (contexte à la racine, elle COPY ml/ et apps/backend/)
         run: docker build -f etl/airflow/Dockerfile -t enervision-airflow:ci .
@@ -91,11 +92,12 @@ jobs:
           bash -c "cd /opt/ml && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m enervision_ml.train --help"
 
       # `--help` sort par argparse avant `get_settings()` : ni base ni secret requis, et
-      # l'import du module prouve que l'environnement /opt/backend est complet. Les deux
+      # l'import des modules prouve que l'environnement /opt/backend est complet.
-      # commandes du DAG `alertes` sont couvertes, `app.cli` tirant tout FastAPI derrière lui.
+      # Les deux commandes du DAG `alertes` et la commande du DAG historique sont couvertes.
-      - name: Vérifie que les deux commandes du DAG alertes s'importent sans réseau
+      - name: Vérifie que les trois commandes backend s'importent sans réseau
         run: >
           docker run --rm --network none enervision-airflow:ci
           bash -c "cd /opt/backend
           && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.detection.internal_alerts --help
-          && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.cli generate-recommendations --help"
+          && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.cli generate-recommendations --help
+          && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m app.etl.historical_import --help"

.github/workflows/backend.yml

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

.github/workflows/deploy.yml

@@ -0,0 +1,58 @@
+# Pourquoi : le runner tourne sur la VM ENI, adresse privée que les runners hébergés par GitHub
+# ne joignent pas, et travaille dans un dossier stable par environnement plutôt que dans son
+# espace de travail : `.env`, certificats et volumes y survivent d'un déploiement à l'autre.
+# Piège : jamais de déclencheur `pull_request` ici. Sur un dépôt public, une PR de fork
+# exécuterait son code sur la machine de production (ADR 0009) - job deploy.
+
+name: Déploiement
+
+on:
+  push:
+    branches: [dev, main]
+  workflow_dispatch:
+
+permissions:
+  contents: read
+
+concurrency:
+  group: deploy-${{ github.ref_name }}
+  cancel-in-progress: false
+
+jobs:
+  deploy:
+    runs-on: [self-hosted, linux, eni-g3]
+    timeout-minutes: 30
+    environment:
+      name: ${{ github.ref_name == 'main' && 'prod' || 'rec' }}
+      url: ${{ github.ref_name == 'main' && 'https://enervision.local' || 'https://rec.enervision.local:8443' }}
+    env:
+      ENVIRONNEMENT: ${{ github.ref_name == 'main' && 'prod' || 'rec' }}
+      PORT_HTTPS: ${{ github.ref_name == 'main' && '443' || '8443' }}
+    steps:
+      - name: Aligner le dossier de l'environnement sur la branche poussée
+        run: |
+          cd "/srv/enervision/${ENVIRONNEMENT}"
+          git fetch --quiet origin "${GITHUB_REF_NAME}"
+          git checkout --quiet "${GITHUB_REF_NAME}"
+          git reset --quiet --hard "origin/${GITHUB_REF_NAME}"
+          git log -1 --format='%h %s'
+
+      - name: Reconstruire et redémarrer la stack
+        run: |
+          cd "/srv/enervision/${ENVIRONNEMENT}"
+          make stack-up
+
+      - name: Attendre que l'API réponde derrière le proxy
+        run: |
+          for tentative in $(seq 1 36); do
+            if curl --fail --silent --insecure "https://localhost:${PORT_HTTPS}/api/v1/health/ready"; then
+              exit 0
+            fi
+            sleep 5
+          done
+          echo "L'API ne répond pas après 3 minutes" >&2
+          cd "/srv/enervision/${ENVIRONNEMENT}"
+          compose="docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml"
+          $compose ps
+          $compose logs --tail=50 backend proxy
+          exit 1

.github/workflows/frontend.yml

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

.github/workflows/infra.yml

@@ -0,0 +1,52 @@
+name: Infra
+
+# Pourquoi : le Terraform du dépôt est resté cassé sans que rien ne le dise, faute de job qui le
+# joue. Ce workflow n'applique rien : il vérifie le formatage et la validité de chaque racine.
+# Piège : la boucle parcourt `environments/*`, pour qu'une racine ajoutée soit couverte sans
+# toucher à ce fichier.
+
+on:
+  push:
+    paths:
+      - "infra/terraform/**"
+      - ".github/workflows/infra.yml"
+  pull_request:
+    paths:
+      - "infra/terraform/**"
+      - ".github/workflows/infra.yml"
+
+permissions:
+  contents: read
+
+concurrency:
+  group: infra-${{ github.ref }}
+  cancel-in-progress: true
+
+jobs:
+  terraform:
+    name: Formatage et validation Terraform
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+      - name: Récupère le dépôt
+        uses: actions/checkout@v7
+
+      # Action tierce, donc epinglee sur un SHA de commit et pas sur un tag mobile : un tag se
+      # redeplace, et ce workflow tourne avec les droits du depot (regle Sonar githubactions:S7637).
+      - name: Installe Terraform
+        uses: hashicorp/setup-terraform@dfe3c3f87815947d99a8997f908cb6525fc44e9e # v4.0.1
+        with:
+          terraform_version: 1.16.3
+          terraform_wrapper: false
+
+      - name: Vérifie le formatage
+        run: terraform fmt -check -recursive infra/terraform
+
+      - name: Valide chaque racine
+        run: |
+          for racine in infra/terraform/environments/*/; do
+            echo "::group::${racine}"
+            terraform -chdir="${racine}" init -backend=false -input=false
+            terraform -chdir="${racine}" validate
+            echo "::endgroup::"
+          done

.github/workflows/ml.yml

@@ -8,10 +8,28 @@ on:
     paths:
       - "ml/**"
       - ".github/workflows/ml.yml"
+      # Piege : `backend.yml` ne joue jamais `-m chaine`, ce job est le seul. Le test de chaine
+      # traverse tout `apps/backend/app` jusqu'a GET /predictions : restreindre le filtre aux
+      # migrations et aux modeles le laisserait muet sur la PR meme qui le casse. Meme raisonnement
+      # que le filtre d'airflow.yml, qui inclut deja des chemins de ml/ et de apps/backend/.
+      - "apps/backend/alembic/**"
+      - "apps/backend/app/**"
+      - "apps/backend/tests/test_chaine_ml_api.py"
+      - "apps/backend/pyproject.toml"
+      - "apps/backend/uv.lock"
   pull_request:
     paths:
       - "ml/**"
       - ".github/workflows/ml.yml"
+      # Piege : `backend.yml` ne joue jamais `-m chaine`, ce job est le seul. Le test de chaine
+      # traverse tout `apps/backend/app` jusqu'a GET /predictions : restreindre le filtre aux
+      # migrations et aux modeles le laisserait muet sur la PR meme qui le casse. Meme raisonnement
+      # que le filtre d'airflow.yml, qui inclut deja des chemins de ml/ et de apps/backend/.
+      - "apps/backend/alembic/**"
+      - "apps/backend/app/**"
+      - "apps/backend/tests/test_chaine_ml_api.py"
+      - "apps/backend/pyproject.toml"
+      - "apps/backend/uv.lock"
 
 permissions:
   contents: read
@@ -30,10 +48,10 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
         with:
           enable-cache: true
           cache-dependency-glob: ml/uv.lock
@@ -53,11 +71,91 @@ jobs:
       - name: Typage
         run: uv run mypy enervision_ml tests
 
-      # Aucun test ne touche PostgreSQL ni MLflow distant : tout tourne sur donnees
+      # Les tests exigeant une base portent le marqueur `integration`, ecarte par defaut et
-      # synthetiques ou un magasin SQLite local jetable (cf. ml/tests/test_train.py).
+      # joue par le job `integration` ci-dessous.
       - name: Tests
         run: uv run pytest
 
+  # Le seul job du depot qui dispose a la fois des deux environnements uv et d'une base. Piege :
+  # le schema de la base ML est celui du backend (apps/backend/alembic, proprietaire du schema).
+  # Le reconstruire ici a la main rendrait ce job vert sur une base qui n'est pas la notre.
+  integration:
+    name: ML - DB et chaîne ML - DB - API
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    services:
+      db:
+        image: timescale/timescaledb-ha:pg17
+        env:
+          POSTGRES_USER: enervision
+          POSTGRES_PASSWORD: change_me
+          POSTGRES_DB: enervision_test
+        ports:
+          - "5433:5432"
+        options: >-
+          --health-cmd "pg_isready -U enervision -d enervision_test"
+          --health-interval 10s
+          --health-timeout 5s
+          --health-retries 12
+          --health-start-period 40s
+
+    env:
+      # Deux variables, deux dialectes : Alembic et l'API parlent asyncpg, le pipeline ML parle
+      # psycopg en synchrone. Cf. docs/ML-START.md, section 1.
+      DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://enervision:change_me@localhost:5433/enervision_test
+      ML_DATABASE_URL: postgresql+psycopg://enervision:change_me@localhost:5433/enervision_test
+      APP_SECRET_KEY: secret-de-test-assez-long-pour-le-validateur
+      PGPASSWORD: change_me
+
+    steps:
+      - name: Récupère le dépôt
+        uses: actions/checkout@v7
+
+      - name: Installe uv
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
+        with:
+          enable-cache: true
+          cache-dependency-glob: |
+            ml/uv.lock
+            apps/backend/uv.lock
+
+      - name: Installe l'interpréteur déclaré par .python-version
+        working-directory: ml
+        run: uv python install
+
+      - name: Synchronise le pipeline ML sans dévier du verrou
+        working-directory: ml
+        run: uv sync --all-groups --frozen
+
+      # Le backend est installé ici parce qu'il porte les migrations, seule source du schéma, et
+      # le test de chaîne, qui interroge l'API.
+      - name: Synchronise le backend sans dévier du verrou
+        working-directory: apps/backend
+        run: uv sync --all-groups --frozen
+
+      # db/init/110-test-database.sql n'est pas monté ici, et sans l'extension la première
+      # révision Alembic refuse de s'appliquer.
+      - name: Active TimescaleDB sur la base de test
+        run: psql -h localhost -p 5433 -U enervision -d enervision_test -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb"
+
+      - name: Applique les migrations du backend, propriétaire du schéma
+        working-directory: apps/backend
+        run: uv run alembic upgrade head
+
+      # `-m` en ligne de commande écrase celui d'addopts. Couverture désactivée : ce job ne joue
+      # qu'une partie de la suite, son taux n'aurait pas de sens (même raison que backend.yml).
+      - name: Tests ML exigeant une base
+        working-directory: ml
+        run: uv run pytest -m integration --no-cov
+
+      # Lance les vrais binaires enervision_ml.train et .score en sous-processus, comme les DAGs
+      # ml_train et ml_score, puis relit le résultat par GET /api/v1/predictions.
+      - name: Chaîne complète ML vers DB vers API
+        working-directory: apps/backend
+        env:
+          ML_PYTHON: ${{ github.workspace }}/ml/.venv/bin/python
+        run: uv run pytest -m chaine --no-cov
+
   sast:
     name: Analyse statique de sécurité
     runs-on: ubuntu-latest
@@ -67,12 +165,12 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Récupère le dépôt
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v7
 
       # Pourquoi : pas de cache ici. uvx n'installe pas le projet, le verrou n'alimente donc
       # aucune clé de cache ; la seule roue téléchargée est celle de Bandit.
       - name: Installe uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v5
+        uses: astral-sh/setup-uv@v7
 
       - name: Analyse le code livré (bloquant à partir de MEDIUM)
         run: uvx bandit==1.9.4 --recursive enervision_ml --severity-level medium --confidence-level medium

.github/workflows/sonarqube.yml

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

.gitignore

@@ -40,7 +40,6 @@ kubeconfig
 # Airflow
 etl/airflow/logs/
 airflow.db
-airflow-webserver.pid
 standalone_admin_password.txt
 
 # Environnement et secrets

Makefile

@@ -13,11 +13,36 @@ ifdef ACME_EMAIL
 export ACME_EMAIL
 endif
 
+# Piege : make ne lit pas `.env`, que seul docker compose interpole. Les cibles hors conteneur
+# (ml-*, demo-data, db-wait) joignent la base par le port publie et ont besoin de ces valeurs.
+env-val = $(shell sed -n 's/^$(1)=//p' .env 2>/dev/null | tail -1)
+PG_USER := $(or $(strip $(call env-val,POSTGRES_USER)),enervision)
+PG_PASSWORD := $(or $(strip $(call env-val,POSTGRES_PASSWORD)),change_me)
+PG_DB := $(or $(strip $(call env-val,POSTGRES_DB)),enervision)
+PG_PORT := $(or $(strip $(call env-val,POSTGRES_PORT)),5433)
+AIRFLOW_PORT := $(or $(strip $(call env-val,AIRFLOW_PORT)),8080)
+MAILPIT_UI_PORT := $(or $(strip $(call env-val,MAILPIT_UI_PORT)),8025)
+ML_DATABASE_URL ?= postgresql+psycopg://$(PG_USER):$(PG_PASSWORD)@localhost:$(PG_PORT)/$(PG_DB)
+export ML_DATABASE_URL
+
+# Piege : la base des tests d'integration n'est pas la base de developpement. Ces tests ecrivent
+# et suppriment des lignes, et leurs fixtures refusent de demarrer ailleurs que sur
+# `enervision_test` (garde sur le nom, cf. ml/tests/conftest.py).
+PG_TEST_DB ?= enervision_test
+TEST_DATABASE_URL ?= postgresql+asyncpg://$(PG_USER):$(PG_PASSWORD)@localhost:$(PG_PORT)/$(PG_TEST_DB)
+ML_TEST_DATABASE_URL ?= postgresql+psycopg://$(PG_USER):$(PG_PASSWORD)@localhost:$(PG_PORT)/$(PG_TEST_DB)
+
+# Le jeu historique s'arrete au 31/12/2024 : score et detection ancres a l'horloge reelle ne
+# verraient qu'un parc muet depuis des mois. Cf. `--now` de enervision_ml.score.
+DEMO_NOW ?= 2024-12-31T00:00:00Z
+
 .DEFAULT_GOAL := help
 .PHONY: help install install-backend install-frontend install-ml install-airflow \
         dev dev-backend dev-frontend \
-        lint format typecheck test test-cov test-integration check \
+        lint format typecheck test test-cov test-integration ml-test-integration \
-        openapi docker-build db-up db-down db-reset db-logs db-psql migrate bootstrap-admin \
+        test-chaine check \
+        openapi docker-build db-up db-down db-reset db-logs db-psql db-wait db-ensure-airflow \
+        migrate migrate-test bootstrap-admin services-up demo-data demo-data-force \
         ml-lint ml-typecheck ml-test ml-check ml-train ml-score detect-alerts recommendations \
         airflow-lint airflow-test airflow-check airflow-up airflow-down airflow-logs \
         tls-selfsigned tls-acme tls-renew stack-up stack-down stack-logs
@@ -39,12 +64,19 @@ install-ml: ## Installe les dépendances du pipeline ML
 install-airflow: ## Installe les dépendances de lint/test des DAGs Airflow
 	cd $(AIRFLOW) && uv sync --all-groups
 
-dev: ## Lance toute la stack (backend + frontend) en rechargement à chaud
+dev: services-up migrate demo-data ## Lance toute la stack : base, Mailpit, Airflow, puis backend et frontend
+	@echo "airflow  -> http://localhost:$(AIRFLOW_PORT)  mailpit -> http://localhost:$(MAILPIT_UI_PORT)"
 	@trap 'kill 0' EXIT INT TERM; \
 	$(MAKE) --no-print-directory dev-backend & \
 	$(MAKE) --no-print-directory dev-frontend & \
 	wait
 
+services-up: ## Démarre les services conteneurisés dont `make dev` dépend (base, Mailpit, Airflow)
+	docker compose up -d db mailpit
+	@$(MAKE) --no-print-directory db-wait
+	@$(MAKE) --no-print-directory db-ensure-airflow
+	docker compose up -d airflow-init airflow-apiserver airflow-scheduler airflow-dag-processor
+
 dev-backend: ## Lance l'API seule en rechargement à chaud
 	@echo "backend  -> http://localhost:8000 (docs sur /docs)"
 	cd $(BACKEND) && uv run uvicorn app.main:create_app --factory --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
@@ -88,11 +120,21 @@ ml-test: ## Exécute les tests du pipeline ML (donnees synthetiques, sans base n
 
 ml-check: ml-lint ml-typecheck ml-test ## Chaîne de vérification complète du pipeline ML
 
+# La cible surcharge ML_DATABASE_URL, que ce Makefile exporte vers la base de développement : la
+# garde du conftest ferait échouer la cible sans cette surcharge.
+ml-test-integration: ML_DATABASE_URL := $(ML_TEST_DATABASE_URL)
+ml-test-integration: ## Tests ML exigeant une base migrée. Faire `make db-up migrate-test` avant
+	cd $(ML) && uv run pytest -m integration --no-cov
+
+test-chaine: ## Chaîne ML -> DB -> API, vrais binaires. Exige les deux environnements uv
+	cd $(BACKEND) && DATABASE_URL=$(TEST_DATABASE_URL) ML_PYTHON=$(CURDIR)/$(ML)/.venv/bin/python \
+		uv run pytest -m chaine --no-cov
+
 ml-train: ## Entraine le modele LightGBM. CSV=chemin optionnel, sinon lit ML_DATABASE_URL
 	cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.train $(if $(CSV),--csv $(CSV),)
 
-ml-score: ## Score le prochain pas horaire et l'ecrit dans `prediction`. CSV=chemin optionnel
+ml-score: ## Score le prochain pas horaire et l'ecrit dans `prediction`. CSV= et NOW= optionnels
-	cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.score $(if $(CSV),--csv $(CSV),)
+	cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.score $(if $(CSV),--csv $(CSV),) $(if $(NOW),--now $(NOW),)
 
 detect-alerts: ## Détecte les alertes internes depuis les lectures en base. SITE= et NOW= optionnels
 	cd $(BACKEND) && uv run python -m app.detection.internal_alerts $(if $(SITE),--site-id $(SITE),) $(if $(NOW),--now $(NOW),)
@@ -108,12 +150,12 @@ airflow-test: ## Verifie que les DAGs s'importent sans erreur et ont la structur
 
 airflow-check: airflow-lint airflow-test ## Chaîne de vérification complète des DAGs Airflow
 
-airflow-up: ## Démarre Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). db-up requis avant.
+airflow-up: db-ensure-airflow ## Démarre Airflow (api-server + scheduler + dag-processor, LocalExecutor). db-up requis avant.
-	docker compose up -d airflow-init airflow-webserver airflow-scheduler
+	docker compose up -d airflow-init airflow-apiserver airflow-scheduler airflow-dag-processor
 	@echo "airflow  -> http://localhost:$${AIRFLOW_PORT:-8080}"
 
-airflow-down: ## Arrête le webserver et le scheduler Airflow
+airflow-down: ## Arrête l'api-server, le scheduler et le dag-processor Airflow
-	docker compose stop airflow-webserver airflow-scheduler
+	docker compose stop airflow-apiserver airflow-scheduler airflow-dag-processor
 
 airflow-logs: ## Suit les journaux du scheduler Airflow (où tournent les tâches, LocalExecutor)
 	docker compose logs -f airflow-scheduler
@@ -124,12 +166,15 @@ docker-build: ## Construit l'image du backend
 tls-selfsigned: ## Génère le certificat de démonstration. PUBLIC_HOST=..., FORCE=1 pour écraser
 	./scripts/tls-selfsigned.sh $(if $(FORCE),--force,)
 
-stack-up: ## Démarre la stack complète derrière le reverse proxy (80/443). PUBLIC_HOST=... au besoin
+# Piège : l'image backend ne migre pas au démarrage, et `/health/ready` ne teste que la connexion
+# et l'extension. Sans `alembic upgrade head`, la stack démarre verte sur une base sans schéma.
+stack-up: ## Démarre la stack derrière le reverse proxy, puis migre la base. PUBLIC_HOST=... au besoin
 	@test -f infra/proxy/tls/fullchain.pem \
 		|| { echo "Aucun certificat dans infra/proxy/tls. Lancer d'abord make tls-selfsigned"; exit 1; }
 	@openssl x509 -in infra/proxy/tls/fullchain.pem -noout -checkhost "$(PUBLIC_HOST)" >/dev/null \
 		|| { echo "Le certificat ne couvre pas $(PUBLIC_HOST). Relancer make tls-selfsigned PUBLIC_HOST=$(PUBLIC_HOST) FORCE=1"; exit 1; }
 	$(COMPOSE_PROD) up -d --build
+	$(COMPOSE_PROD) exec -T backend alembic upgrade head
 
 stack-down: ## Arrête la stack complète en conservant les données
 	$(COMPOSE_PROD) stop
@@ -165,8 +210,39 @@ db-logs: ## Suit les journaux de la base
 db-psql: ## Ouvre une session psql sur la base applicative
 	docker compose exec db psql -U $${POSTGRES_USER:-enervision} -d $${POSTGRES_DB:-enervision}
 
+db-wait: ## Attend que la base accepte les connexions
+	@for _ in $$(seq 1 60); do \
+		docker compose exec -T db pg_isready -U $(PG_USER) -d $(PG_DB) >/dev/null 2>&1 && exit 0; \
+		sleep 1; \
+	done; \
+	echo "La base n'accepte toujours pas de connexion apres 60s"; exit 1
+
+# Piege : db/init ne rejoue qu'a la premiere initialisation du volume. Un `pgdata` cree avant
+# db/init/120-airflow-database.sql n'a pas de base `airflow`, et airflow-init boucle dessus.
+db-ensure-airflow: ## Crée la base de métadonnées Airflow si le volume pgdata est antérieur à db/init/120
+	@docker compose exec -T db psql -U $(PG_USER) -d postgres -tAc \
+		"SELECT 1 FROM pg_database WHERE datname = 'airflow'" | grep -q 1 \
+		|| docker compose exec -T db psql -U $(PG_USER) -d postgres -c "CREATE DATABASE airflow"
+
 migrate: ## Applique les migrations Alembic
 	cd $(BACKEND) && uv run alembic upgrade head
 
+migrate-test: ## Applique les migrations sur enervision_test, la base des tests d'intégration
+	cd $(BACKEND) && DATABASE_URL=$(TEST_DATABASE_URL) uv run alembic upgrade head
+
 bootstrap-admin: ## Crée le premier administrateur, mot de passe saisi au clavier
 	cd $(BACKEND) && uv run python -m app.cli create-admin --email $${EMAIL:?EMAIL=... requis}
+
+demo-data: ## Renseigne prédictions, alertes et recommandations si elles manquent. NOW= optionnel
+	@nombre=$$(docker compose exec -T db psql -U $(PG_USER) -d $(PG_DB) -tAc 'SELECT count(*) FROM alert') \
+		|| { echo "demo-data : base injoignable ou migrations non appliquees"; exit 1; }; \
+	if [ "$$nombre" = 0 ]; then \
+		$(MAKE) --no-print-directory demo-data-force; \
+	else \
+		echo "demo-data : $$nombre alerte(s) deja en base (make demo-data-force pour rejouer)"; \
+	fi
+
+demo-data-force: ## Rejoue le peuplement sans regarder l'existant. Les trois etapes sont idempotentes
+	$(MAKE) --no-print-directory ml-score NOW=$(DEMO_NOW)
+	$(MAKE) --no-print-directory detect-alerts NOW=$(DEMO_NOW)
+	$(MAKE) --no-print-directory recommendations

README.md

@@ -9,8 +9,10 @@ series temporelles energetiques, deployee sur une machine on-premise.
 |-------|----------------------------------------------------------|
 | J1    | Valider la préparation de l'environnement et du repo     |
 | J2    | Valider le périmètre retenu et les choix technologiques  |
-| J3    | Valider l'architecture et la gestion de la sécurité      |
+| J3    | Ingestion & backend                                      |
-| J4    | Valider la robustesse et assurer les livrables           |
+| J4    | Architecture, sécurité & frontend                        |
+| J5    | Valider la robustesse et assurer les livrables           |
+| J6    | Amélioration possible                                    |
 
 Ce que la documentation apporte à chacun : [docs/architecture/00-vue-ensemble.md](docs/architecture/00-vue-ensemble.md).
 
@@ -18,15 +20,15 @@ Ce que la documentation apporte à chacun : [docs/architecture/00-vue-ensemble.m
 
 | Domaine    | Technologie                         | Emplacement         | Etat          |
 |------------|-------------------------------------|---------------------|---------------|
-| Backend    | FastAPI, Python 3.14                | `apps/backend`      | Initialise    |
+| Backend    | FastAPI, Python 3.14                | `apps/backend`      | En place    |
-| Frontend   | Angular 22, Node 24 LTS             | `apps/frontend`     | Tableau de bord |
+| Frontend   | Angular 22, Node 26                 | `apps/frontend`     | En place |
-| Base       | PostgreSQL 17 + TimescaleDB         | `db`                | Initialise    |
+| Base       | PostgreSQL 17 + TimescaleDB         | `db`                | En place    |
-| ETL        | Apache Airflow                      | `etl/airflow`       | Trois DAGs    |
+| ETL        | Apache Airflow                      | `etl/airflow`       | Cinq DAGs     |
 | Infra      | Terraform (k3s single-node)         | `infra/terraform`   | Initialise    |
 | Reverse proxy | Nginx, TLS                       | `infra/proxy`       | En place      |
-| CI/CD      | GitHub Actions                      | `.github/workflows` | Backend en place |
+| CI/CD      | GitHub Actions                      | `.github/workflows` | En place |
 | Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager   | `monitoring`        | A initialiser |
-| ML         | LightGBM, MLflow                    | `ml`                | Entrainement initialise |
+| ML         | LightGBM, MLflow                    | `ml`                | En place |
 
 Le backend, la base et l'infrastructure (Terraform/k3s) sont initialises a ce stade. Le frontend
 sert un tableau de bord sur `/dashboard`, dont les données proviennent de fixtures : les endpoints
@@ -48,7 +50,7 @@ L'etat detaille de chaque brique et les vues d'architecture sont dans
 │   ├── migrations/     Migrations SQL versionnees
 │   └── seeds/          Jeux de donnees de reference
 ├── etl/airflow/
-│   ├── dags/           DAGs d'orchestration (pipeline ML, alertes)
+│   ├── dags/           DAGs d'orchestration (pipeline ML, alertes, import, dérive)
 │   ├── plugins/        Operateurs et hooks maison
 │   ├── include/        Requetes SQL et ressources des DAGs
 │   └── tests/          Tests d'integrite des DAGs
@@ -75,25 +77,53 @@ Prerequis : uv, Docker, Node 24 LTS (npm fourni). Le poste doit disposer de Pyth
 cp .env.example .env                               # variables de docker-compose
 cp apps/backend/.env.example apps/backend/.env     # variables du backend hors conteneur
 
-make db-up     # PostgreSQL + TimescaleDB, publie sur le port 5433
+make install   # dependances du backend, du frontend, du ML et des DAGs
-make install   # dependances du backend et du frontend
+make dev       # toute la stack, voir ci-dessous
-make migrate   # applique les migrations Alembic
-make dev       # backend sur http://localhost:8000 (docs sur /docs), frontend sur http://localhost:4200
 make check     # lint + typage + tests
 ```
 
+`make dev` enchaine tout : demarrage des services conteneurises (base sur le port 5433, Mailpit,
+Airflow), migrations Alembic, peuplement de demonstration si les alertes manquent, puis backend
+et frontend en rechargement a chaud sur le poste.
+
+| Service | Adresse |
+|---|---|
+| Backend | <http://localhost:8000> (documentation sur `/docs`) |
+| Frontend | <http://localhost:4200> |
+| Airflow | <http://localhost:8080> (`AIRFLOW_ADMIN_USERNAME` / `AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD` du `.env`) |
+| Mailpit | <http://localhost:8025> |
+
+Le `.env` doit porter les cles Airflow avant le premier `make dev` : `AIRFLOW_FERNET_KEY`,
+`AIRFLOW_API_SECRET_KEY`, `AIRFLOW_JWT_SECRET`, `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` et
+`AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD`. Sans elles `airflow-init` refuse de demarrer, et `airflow-apiserver`,
+`airflow-scheduler` et `airflow-dag-processor` avec lui.
+
+Les cibles d'origine restent disponibles pour ne demarrer qu'une partie : `make db-up`,
+`make airflow-up`, `make dev-backend`, `make dev-frontend`.
+
 `make help` liste les cibles disponibles.
 
 Deux fichiers d'environnement, deux usages : `.env` a la racine alimente `docker-compose.yml`,
 `apps/backend/.env` alimente le backend lance sur le poste. Le port 5433 est publie plutot que
 5432, souvent deja pris par une autre base.
 
-La boucle de developpement est `make db-up` puis `make dev` : seule la base tourne en
+Le backend et le frontend tournent sur le poste, lances ensemble par `make dev` (logs
-conteneur, le backend et le frontend tournent tous les deux sur le poste, lances ensemble par
+entrelaces dans le meme terminal, Ctrl+C arrete les deux) ; la base, Mailpit et Airflow tournent
-`make dev` (logs entrelaces dans le meme terminal, Ctrl+C arrete les deux). `make dev-backend`
+en conteneur. Le service `backend` du `docker-compose.yml` sert la stack complete et la recette,
-et `make dev-frontend` restent disponibles pour lancer un seul des deux. Le service `backend`
+et n'embarque pas le source, donc toute modification y demande un
-du `docker-compose.yml` sert la stack complete et la recette, et n'embarque pas le source, donc
+`docker compose up -d --build backend`.
-toute modification y demande un `docker compose up -d --build backend`.
+
+### Donnees de demonstration
+
+Le jeu historique s'arrete au 31/12/2024. `make demo-data` renseigne les tables que les vues
+alertes, recommandations et previsions lisent, en ancrant le scoring et la detection a cette
+date (`DEMO_NOW`) plutot qu'a l'horloge reelle, qui ne verrait qu'un parc muet depuis des mois.
+La cible ne fait rien si des alertes existent deja ; `make demo-data-force` rejoue les trois
+etapes, toutes idempotentes en base.
+
+Un volume `pgdata` cree avant `db/init/120-airflow-database.sql` n'a pas de base `airflow` :
+`db/init` ne rejoue qu'a la premiere initialisation. `make db-ensure-airflow`, appelee par
+`make dev` et `make airflow-up`, la cree au besoin, sans detruire les donnees applicatives.
 
 Verifier que la base repond et que l'extension est chargee :
 
@@ -116,6 +146,12 @@ nom de domaine public ne résout vers la machine. Routage, mode ACME et renouvel
 [`infra/proxy/README.md`](infra/proxy/README.md) ; la décision et ses motifs dans
 [l'ADR 0007](docs/adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md).
 
+Sur la VM ENI, deux environnements cohabitent, recette sur `dev` et production sur `main`,
+chacun dans son dossier et son projet Compose : `scripts/provision-host.sh` les prépare, le
+workflow `deploy.yml` les redéploie à chaque push par un runner auto-hébergé. Ports, noms
+d'hôte et garde-fous dans [`docs/architecture/10-infra.md`](docs/architecture/10-infra.md) et
+[l'ADR 0009](docs/adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md).
+
 ## Conventions
 
 - Branches : `feat/`, `fix/`, `chore/`, `docs/`, `test/` suivi d'un libelle court.

apps/backend/alembic/versions/d3f1a2b7c904_rapports_de_derive.py

@@ -0,0 +1,81 @@
+"""rapports de derive du modele de prevision
+
+Revision ID: d3f1a2b7c904
+Revises: c0adab96238c
+Create Date: 2026-09-22 14:40:00.000000
+
+`site_id` est nullable, et c'est le coeur du schema : une ligne par site, plus une ligne
+globale tous sites confondus, que `NULL` designe. Un seul site qui derive est invisible dans
+une moyenne d'ensemble, et une derive d'ensemble sans rupture par site signale un changement
+de modele ou de saison, pas une panne.
+
+L'unicite passe par un index a `coalesce` et non par une `UniqueConstraint` : deux lignes
+globales successives ont toutes deux `site_id` a NULL, et NULL n'est egal a aucune valeur, pas
+meme a lui-meme. Meme forme que `uq_reading_source`.
+
+Les trois `CHECK` sont portees par la base, comme `ck_prediction_status` : un verdict sans
+motif, ou un statut inconnu, ne doit pas dependre de la vigilance de l'appelant.
+"""
+
+from collections.abc import Sequence
+
+import sqlalchemy as sa
+from alembic import op
+from sqlalchemy.dialects import postgresql
+
+revision: str = "d3f1a2b7c904"
+down_revision: str | Sequence[str] | None = "c0adab96238c"
+branch_labels: str | Sequence[str] | None = None
+depends_on: str | Sequence[str] | None = None
+
+
+def upgrade() -> None:
+    op.create_table(
+        "drift_report",
+        sa.Column("drift_report_id", sa.BigInteger(), autoincrement=True, nullable=False),
+        sa.Column(
+            "computed_at",
+            sa.DateTime(timezone=True),
+            server_default=sa.text("now()"),
+            nullable=False,
+        ),
+        sa.Column("site_id", sa.Text(), nullable=True),
+        sa.Column("window_start", sa.DateTime(timezone=True), nullable=False),
+        sa.Column("window_end", sa.DateTime(timezone=True), nullable=False),
+        sa.Column("reference_start", sa.DateTime(timezone=True), nullable=True),
+        sa.Column("reference_end", sa.DateTime(timezone=True), nullable=True),
+        sa.Column("n_observations", sa.Integer(), nullable=False),
+        sa.Column("mae", sa.Double(), nullable=True),
+        sa.Column("mape", sa.Double(), nullable=True),
+        sa.Column("bias", sa.Double(), nullable=True),
+        sa.Column("reference_mae", sa.Double(), nullable=True),
+        sa.Column("coverage_ratio", sa.Double(), nullable=True),
+        sa.Column("insufficient_data_ratio", sa.Double(), nullable=True),
+        sa.Column("model_references", postgresql.ARRAY(sa.Text()), nullable=False),
+        sa.Column("status", sa.Text(), nullable=False),
+        sa.Column("reason", sa.Text(), nullable=True),
+        sa.CheckConstraint(
+            "status IN ('stable', 'derive', 'indetermine')", name="ck_drift_report_status"
+        ),
+        sa.CheckConstraint(
+            "status = 'stable' OR reason IS NOT NULL", name="ck_drift_report_reason"
+        ),
+        sa.CheckConstraint("n_observations >= 0", name="ck_drift_report_observations"),
+        sa.ForeignKeyConstraint(
+            ["site_id"], ["site.site_id"], name="fk_drift_report_site", ondelete="RESTRICT"
+        ),
+        sa.PrimaryKeyConstraint("drift_report_id"),
+    )
+    op.create_index(
+        "ix_drift_report_site_computed", "drift_report", ["site_id", "computed_at"], unique=False
+    )
+    op.create_index(
+        "uq_drift_report_window",
+        "drift_report",
+        ["window_end", sa.literal_column("coalesce(site_id, '')")],
+        unique=True,
+    )
+
+
+def downgrade() -> None:
+    op.drop_table("drift_report")

apps/backend/app/api/deps.py

@@ -24,6 +24,7 @@ from app.core.security import decode_access_token as decode_token
 from app.db.session import get_session
 from app.repositories.alert import AlertRepository
 from app.repositories.audit_log import AuditLogRepository
+from app.repositories.drift import DriftRepository
 from app.repositories.login_attempt import LoginAttemptRepository
 from app.repositories.password_reset_attempt import PasswordResetAttemptRepository
 from app.repositories.password_reset_token import PasswordResetTokenRepository
@@ -35,6 +36,7 @@ from app.repositories.site import SiteRepository
 from app.repositories.user import UserRepository
 from app.services.alert import AlertService
 from app.services.auth import AuthService, LoginPolicy, PasswordResetPolicy
+from app.services.drift import DriftService
 from app.services.prediction import PredictionService
 from app.services.reading import ReadingService
 from app.services.recommendation import RecommendationService
@@ -232,6 +234,13 @@ def get_prediction_service(session: SessionDep) -> PredictionService:
 PredictionServiceDep = Annotated[PredictionService, Depends(get_prediction_service)]
 
 
+def get_drift_service(session: SessionDep) -> DriftService:
+    return DriftService(DriftRepository(session))
+
+
+DriftServiceDep = Annotated[DriftService, Depends(get_drift_service)]
+
+
 async def get_current_principal(
     credentials: CredentialsDep,
     session: SessionDep,

apps/backend/app/api/openapi.py

@@ -90,6 +90,14 @@ TAGS: Final[list[dict[str, Any]]] = [
             "de scoring (`ml/`) et simplement lue ici. Accessible à partir du rôle `lecteur`."
         ),
     },
+    {
+        "name": "monitoring",
+        "description": (
+            "Surveillance de la dérive du modèle : écart entre les prévisions déjà écrites et "
+            "les lectures réellement arrivées, par site et tous sites confondus. Réservé à "
+            "partir du rôle `operateur`, qui agit sur un pipeline dégradé."
+        ),
+    },
 ]
 
 cookie_de_rafraichissement = APIKeyCookie(
@@ -153,6 +161,17 @@ REPONSES_ADMIN: Final[Reponses] = {
     },
 }
 
+REPONSES_OPERATEUR: Final[Reponses] = {
+    **REPONSES_AUTHENTIFIEES,
+    403: {
+        "model": ErrorResponse,
+        "description": (
+            "Droits insuffisants, ou mot de passe provisoire à changer quand `detail` vaut "
+            "`password_change_required`."
+        ),
+    },
+}
+
 # `lecteur` est le rôle minimum : `require_role` n'y refuse jamais un 403 pour droits
 # insuffisants, seulement pour le mot de passe provisoire.
 REPONSES_LECTEUR: Final[Reponses] = {

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

@@ -0,0 +1,20 @@
+from fastapi import APIRouter
+
+from app.api.deps import DriftServiceDep, OperateurDep
+from app.api.openapi import REPONSE_VALIDATION
+from app.schemas.drift import DriftReportResponse
+
+router = APIRouter()
+
+
+@router.get(
+    "/drift",
+    response_model=list[DriftReportResponse],
+    summary="Dernier rapport de dérive par site, plus la ligne globale",
+    responses=REPONSE_VALIDATION,
+)
+async def get_drift(
+    _: OperateurDep, service: DriftServiceDep, site_id: str | None = None
+) -> list[DriftReportResponse]:
+    rapports = await service.derniers(site_id=site_id)
+    return [DriftReportResponse.model_validate(rapport) for rapport in rapports]

apps/backend/app/api/v1/router.py

@@ -1,10 +1,16 @@
 from fastapi import APIRouter
 
-from app.api.openapi import REPONSE_SERVEUR, REPONSES_ADMIN, REPONSES_LECTEUR
+from app.api.openapi import (
+    REPONSE_SERVEUR,
+    REPONSES_ADMIN,
+    REPONSES_LECTEUR,
+    REPONSES_OPERATEUR,
+)
 from app.api.v1.endpoints import (
     alerts,
     auth,
     health,
+    monitoring,
     predictions,
     readings,
     recommendations,
@@ -38,3 +44,6 @@ api_router.include_router(
 api_router.include_router(
     predictions.router, prefix="/predictions", tags=["predictions"], responses=REPONSES_LECTEUR
 )
+api_router.include_router(
+    monitoring.router, prefix="/monitoring", tags=["monitoring"], responses=REPONSES_OPERATEUR
+)

apps/backend/app/models/__init__.py

@@ -2,7 +2,15 @@
 # --autogenerate`, qui générerait alors un drop de sa table.
 
 from app.models.audit_log import AuditLog
-from app.models.energy import Alert, Dataset, Prediction, Reading, Recommendation, Site
+from app.models.energy import (
+    Alert,
+    Dataset,
+    DriftReport,
+    Prediction,
+    Reading,
+    Recommendation,
+    Site,
+)
 from app.models.login_attempt import LoginAttempt
 from app.models.password_reset_attempt import PasswordResetAttempt
 from app.models.password_reset_token import PasswordResetToken
@@ -14,6 +22,7 @@ __all__ = [
     "AppUser",
     "AuditLog",
     "Dataset",
+    "DriftReport",
     "LoginAttempt",
     "PasswordResetAttempt",
     "PasswordResetToken",

apps/backend/app/models/energy.py

@@ -208,3 +208,49 @@ class Recommendation(Base):
     explanation: Mapped[str] = mapped_column(Text)
     rule_reference: Mapped[str] = mapped_column(Text)
     created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())
+
+
+class DriftReport(Base):
+    __tablename__ = "drift_report"
+    __table_args__ = (
+        CheckConstraint(
+            "status IN ('stable', 'derive', 'indetermine')", name="ck_drift_report_status"
+        ),
+        CheckConstraint("status = 'stable' OR reason IS NOT NULL", name="ck_drift_report_reason"),
+        CheckConstraint("n_observations >= 0", name="ck_drift_report_observations"),
+        Index("ix_drift_report_site_computed", "site_id", "computed_at"),
+    )
+
+    drift_report_id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    computed_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
+        DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
+    )
+    # `NULL` porte la ligne globale, tous sites confondus : une derive d'ensemble et la derive
+    # d'un seul site ne se lisent pas dans le meme chiffre.
+    site_id: Mapped[str | None] = mapped_column(
+        Text, ForeignKey("site.site_id", name="fk_drift_report_site", ondelete="RESTRICT")
+    )
+    window_start: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
+    window_end: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
+    reference_start: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
+    reference_end: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
+    n_observations: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
+    mae: Mapped[float | None] = mapped_column(Double)
+    mape: Mapped[float | None] = mapped_column(Double)
+    bias: Mapped[float | None] = mapped_column(Double)
+    reference_mae: Mapped[float | None] = mapped_column(Double)
+    coverage_ratio: Mapped[float | None] = mapped_column(Double)
+    insufficient_data_ratio: Mapped[float | None] = mapped_column(Double)
+    model_references: Mapped[list[str]] = mapped_column(ARRAY(Text))
+    status: Mapped[str] = mapped_column(Text)
+    reason: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
+
+
+# Piège : une `UniqueConstraint` ne dédoublonnerait pas les lignes globales, dont `site_id` est
+# NULL et qu'aucune n'est égale à une autre. Même forme que `uq_reading_source`.
+Index(
+    "uq_drift_report_window",
+    DriftReport.window_end,
+    func.coalesce(DriftReport.site_id, text("''")),
+    unique=True,
+)

apps/backend/app/monitoring/drift.py

@@ -0,0 +1,105 @@
+# Surveillance de dérive du modèle de prévision (EC06, issue #45) : même gabarit que
+# `app.detection.internal_alerts`, ordonnancé par le DAG `derive`.
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import sys
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+
+from app.core.config import get_settings
+from app.db.session import get_session_factory
+from app.repositories.drift import DriftRepository, NouveauRapportDerive
+from app.services.drift import STATUT_DERIVE, DriftService, Seuils
+
+
+async def run_drift(
+    *, now: datetime | None = None, site_id: str | None = None, seuils: Seuils | None = None
+) -> list[NouveauRapportDerive]:
+    """Calcule les rapports de la fenêtre et les enregistre. Rend ce qui a été calculé, que la
+    ligne ait été écrite ou ignorée par l'index d'idempotence."""
+    async with get_session_factory()() as session:
+        depot = DriftRepository(session)
+        rapports = await DriftService(depot, seuils=seuils).evaluate(now=now, site_id=site_id)
+        await depot.enregistre(rapports)
+        await session.commit()
+    return rapports
+
+
+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:
+    defauts = Seuils()
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        prog="python -m app.monitoring.drift",
+        description="Surveillance de dérive du modèle de prévision EnerVision",
+    )
+    parser.add_argument("--site-id", default=None, help="Limite le calcul 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."
+        ),
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--window-hours",
+        type=int,
+        default=int(defauts.fenetre.total_seconds() // 3600),
+        help="Durée de la fenêtre récente, et de la fenêtre de référence qui la précède.",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--grace-hours",
+        type=int,
+        default=int(defauts.grace.total_seconds() // 3600),
+        help="Délai laissé à l'ingestion avant qu'une prévision soit jugée vérifiable.",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--min-observations",
+        type=int,
+        default=defauts.min_observations,
+        help="En deçà, le verdict est `indetermine` plutôt qu'un chiffre trompeur.",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--fail-on-drift",
+        action="store_true",
+        help="Sort en code non nul si une dérive est constatée, pour que la tâche rougisse.",
+    )
+    return parser.parse_args(argv)
+
+
+def seuils_depuis(args: argparse.Namespace) -> Seuils:
+    return Seuils(
+        fenetre=timedelta(hours=args.window_hours),
+        grace=timedelta(hours=args.grace_hours),
+        min_observations=args.min_observations,
+    )
+
+
+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()
+    rapports = asyncio.run(
+        run_drift(now=args.now, site_id=args.site_id, seuils=seuils_depuis(args))
+    )
+
+    for rapport in rapports:
+        cible = rapport.site_id or "TOUS SITES"
+        mae = f"{rapport.mae:.2f}" if rapport.mae is not None else "-"
+        print(
+            f"{cible} : {rapport.status}, MAE {mae} kWh sur {rapport.n_observations} prévision(s)"
+            f"{' : ' + rapport.reason if rapport.reason else ''}"
+        )
+
+    derive = any(rapport.status == STATUT_DERIVE for rapport in rapports)
+    return 1 if derive and args.fail_on_drift else 0
+
+
+if __name__ == "__main__":  # pragma: no cover
+    sys.exit(main())

apps/backend/app/repositories/alert.py

@@ -6,6 +6,10 @@ from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from app.models.energy import Alert
 
+# Douze colonnes par alerte, contre quatre pour une recommandation : le plafond asyncpg de
+# 32 767 parametres tombe a 2 730 lignes, d'ou un lot plus petit que `recommendation.py`.
+TAILLE_DE_LOT = 1000
+
 
 class AlertRepository:
     def __init__(self, session: AsyncSession) -> None:
@@ -44,12 +48,17 @@ class AlertRepository:
             }
             for alerte in alerts
         ]
+        creees: list[Alert] = []
+        # Piège : asyncpg plafonne une requête à 32 767 paramètres. Une détection sur une fenêtre
+        # chargée dépasse ce seuil, et l'`INSERT` d'un seul tenant échouerait.
+        for debut in range(0, len(valeurs), TAILLE_DE_LOT):
             requete = (
                 insert(Alert)
-            .values(valeurs)
+                .values(valeurs[debut : debut + TAILLE_DE_LOT])
                 .on_conflict_do_nothing(constraint="uq_alert_source_reference")
                 .returning(Alert)
             )
             resultat = await self._session.execute(requete)
+            creees.extend(resultat.scalars().all())
         await self._session.flush()
-        return resultat.scalars().all()
+        return creees

apps/backend/app/repositories/drift.py

@@ -0,0 +1,188 @@
+"""Piège : deux dédoublonnages, pas un - DriftRepository.paires()
+
+`prediction` n'a pas d'unicité sur `(site_id, target_at)` : chaque run de scoring empile une
+ligne de plus. `uq_reading_source` autorise de son côté deux lectures au même instant quand la
+`source` diffère. Joindre les deux tables sans `DISTINCT ON` des deux côtés compterait donc la
+même heure plusieurs fois, et la moyenne d'erreur pèserait ces sites en double.
+
+On retient la prédiction du run le plus récent, celle que sert `GET /api/v1/predictions`, avec
+`prediction_id` en départage : `created_at` vaut l'heure de début de transaction et ne
+distingue pas deux lignes du même run.
+
+Côté lectures, le départage est `reading_id` décroissant, la règle même de
+`GET /api/v1/sites/{site_id}/current`. La dérive se mesure donc contre le réalisé que l'API
+affiche, et non contre une source élue ici et nulle part ailleurs.
+"""
+
+from collections.abc import Sequence
+from dataclasses import asdict, dataclass
+from datetime import datetime
+
+from sqlalchemy import Subquery, func, select
+from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+from app.models.energy import DriftReport, Prediction, Reading
+
+TARGET_METRIC = "consumption_kwh"
+STATUT_DISPONIBLE = "available"
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class PaireDerive:
+    site_id: str
+    target_at: datetime
+    predicted_value: float
+    actual_value: float
+    model_reference: str
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class NouveauRapportDerive:
+    site_id: str | None
+    window_start: datetime
+    window_end: datetime
+    reference_start: datetime | None
+    reference_end: datetime | None
+    n_observations: int
+    mae: float | None
+    mape: float | None
+    bias: float | None
+    reference_mae: float | None
+    coverage_ratio: float | None
+    insufficient_data_ratio: float | None
+    model_references: list[str]
+    status: str
+    reason: str | None
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class ComptageStatut:
+    site_id: str
+    status: str
+    nombre: int
+
+
+def _predictions_retenues(*, debut: datetime, fin: datetime, site_id: str | None) -> Subquery:
+    requete = (
+        select(
+            Prediction.site_id,
+            Prediction.target_at,
+            Prediction.predicted_value,
+            Prediction.model_reference,
+            Prediction.status,
+        )
+        .distinct(Prediction.site_id, Prediction.target_at)
+        .where(
+            Prediction.target_metric == TARGET_METRIC,
+            Prediction.target_at >= debut,
+            Prediction.target_at < fin,
+        )
+        .order_by(Prediction.site_id, Prediction.target_at, Prediction.prediction_id.desc())
+    )
+    if site_id is not None:
+        requete = requete.where(Prediction.site_id == site_id)
+    return requete.subquery()
+
+
+def _lectures_retenues(*, debut: datetime, fin: datetime, site_id: str | None) -> Subquery:
+    requete = (
+        select(Reading.site_id, Reading.timestamp, Reading.consumption_kwh)
+        .distinct(Reading.site_id, Reading.timestamp)
+        .where(
+            Reading.timestamp >= debut,
+            Reading.timestamp < fin,
+            Reading.consumption_kwh.is_not(None),
+        )
+        .order_by(Reading.site_id, Reading.timestamp, Reading.reading_id.desc())
+    )
+    if site_id is not None:
+        requete = requete.where(Reading.site_id == site_id)
+    return requete.subquery()
+
+
+class DriftRepository:
+    def __init__(self, session: AsyncSession) -> None:
+        self._session = session
+
+    async def paires(
+        self, *, debut: datetime, fin: datetime, site_id: str | None = None
+    ) -> Sequence[PaireDerive]:
+        predictions = _predictions_retenues(debut=debut, fin=fin, site_id=site_id)
+        lectures = _lectures_retenues(debut=debut, fin=fin, site_id=site_id)
+        requete = (
+            select(
+                predictions.c.site_id,
+                predictions.c.target_at,
+                predictions.c.predicted_value,
+                lectures.c.consumption_kwh,
+                predictions.c.model_reference,
+            )
+            .select_from(predictions)
+            .join(
+                lectures,
+                (lectures.c.site_id == predictions.c.site_id)
+                & (lectures.c.timestamp == predictions.c.target_at),
+            )
+            .where(predictions.c.status == STATUT_DISPONIBLE)
+            .order_by(predictions.c.site_id, predictions.c.target_at)
+        )
+
+        lignes = await self._session.execute(requete)
+        return [
+            PaireDerive(
+                site_id=ligne[0],
+                target_at=ligne[1],
+                predicted_value=ligne[2],
+                actual_value=ligne[3],
+                model_reference=ligne[4],
+            )
+            for ligne in lignes
+        ]
+
+    async def comptages(
+        self, *, debut: datetime, fin: datetime, site_id: str | None = None
+    ) -> Sequence[ComptageStatut]:
+        predictions = _predictions_retenues(debut=debut, fin=fin, site_id=site_id)
+        requete = (
+            select(predictions.c.site_id, predictions.c.status, func.count())
+            .select_from(predictions)
+            .group_by(predictions.c.site_id, predictions.c.status)
+        )
+
+        lignes = await self._session.execute(requete)
+        return [
+            ComptageStatut(site_id=ligne[0], status=ligne[1], nombre=ligne[2]) for ligne in lignes
+        ]
+
+    # Pourquoi : l'idempotence est déléguée à `uq_drift_report_window` plutôt qu'à une lecture
+    # préalable, comme pour les recommandations. Rejouer la commande sur la même fenêtre ne
+    # duplique donc rien.
+    async def enregistre(self, rapports: Sequence[NouveauRapportDerive]) -> int:
+        if not rapports:
+            return 0
+
+        valeurs = [asdict(rapport) for rapport in rapports]
+        requete = (
+            insert(DriftReport)
+            .values(valeurs)
+            .on_conflict_do_nothing(
+                index_elements=[DriftReport.window_end, func.coalesce(DriftReport.site_id, "")]
+            )
+            .returning(DriftReport.drift_report_id)
+        )
+        return len((await self._session.scalars(requete)).all())
+
+    async def derniers(self, *, site_id: str | None = None) -> Sequence[DriftReport]:
+        requete = (
+            select(DriftReport)
+            .distinct(DriftReport.site_id)
+            .order_by(
+                DriftReport.site_id,
+                DriftReport.computed_at.desc(),
+                DriftReport.drift_report_id.desc(),
+            )
+        )
+        if site_id is not None:
+            requete = requete.where(DriftReport.site_id == site_id)
+        return (await self._session.scalars(requete)).all()

apps/backend/app/schemas/drift.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+from datetime import datetime
+from enum import StrEnum
+
+from pydantic import BaseModel, ConfigDict
+
+
+class DriftStatus(StrEnum):
+    STABLE = "stable"
+    DERIVE = "derive"
+    INDETERMINE = "indetermine"
+
+
+class DriftReportResponse(BaseModel):
+    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
+
+    site_id: str | None
+    computed_at: datetime
+    window_start: datetime
+    window_end: datetime
+    reference_start: datetime | None
+    reference_end: datetime | None
+    n_observations: int
+    mae: float | None
+    mape: float | None
+    bias: float | None
+    reference_mae: float | None
+    coverage_ratio: float | None
+    insufficient_data_ratio: float | None
+    model_references: list[str]
+    status: DriftStatus
+    reason: str | None

apps/backend/app/services/drift.py

@@ -0,0 +1,245 @@
+"""Contrainte : la dérive se mesure sur ce qui a déjà eu lieu - DriftService.evaluate()
+
+Une prévision ne devient vérifiable que quand la lecture de son instant cible est ingérée. La
+fenêtre est donc fermée à droite par un délai de grâce : sans lui, la dernière heure ferait
+chuter le taux de couverture à chaque exécution, et le verdict dirait « dérive » alors que
+seule l'ingestion n'avait pas fini son tour.
+
+La comparaison se fait entre deux fenêtres vives de même durée, pas contre la métrique de
+référence du modèle journalisée à l'entraînement. Ce ne sont pas les mêmes grandeurs :
+l'entraînement mesure un backtest où la météo de l'heure cible est connue, le scoring prévoit
+une heure future dont la météo ne l'est pas. Les comparer classerait le modèle « en dérive »
+dès le premier jour, ce qui ne prouverait rien.
+"""
+
+from collections.abc import Sequence
+from dataclasses import dataclass, replace
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+
+from app.models.energy import DriftReport
+from app.repositories.drift import (
+    ComptageStatut,
+    DriftRepository,
+    NouveauRapportDerive,
+    PaireDerive,
+)
+
+STATUT_STABLE = "stable"
+STATUT_DERIVE = "derive"
+STATUT_INDETERMINE = "indetermine"
+
+STATUT_INSUFFISANT = "insufficient_data"
+STATUT_DISPONIBLE = "available"
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class Seuils:
+    # 168 h, la saisonnalité hebdomadaire que le modèle apprend par son lag principal : une
+    # fenêtre plus courte comparerait un week-end à une semaine ouvrée.
+    fenetre: timedelta = timedelta(hours=168)
+    grace: timedelta = timedelta(hours=2)
+    min_observations: int = 24
+    ratio_derive: float = 1.25
+    mae_plancher: float = 0.0
+    seuil_biais: float = 0.0
+    seuil_couverture: float = 0.8
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class Metriques:
+    n_observations: int
+    mae: float | None
+    mape: float | None
+    bias: float | None
+    model_references: list[str]
+
+
+def mesure(paires: Sequence[PaireDerive]) -> Metriques:
+    if not paires:
+        return Metriques(n_observations=0, mae=None, mape=None, bias=None, model_references=[])
+
+    ecarts = [paire.predicted_value - paire.actual_value for paire in paires]
+    # Le MAPE diverge sur une consommation nulle : les sites à l'arrêt sortent de ce seul
+    # rapport, jamais des autres métriques.
+    ratios = [
+        abs(ecart / paire.actual_value)
+        for ecart, paire in zip(ecarts, paires, strict=True)
+        if paire.actual_value != 0
+    ]
+
+    return Metriques(
+        n_observations=len(paires),
+        mae=sum(abs(ecart) for ecart in ecarts) / len(ecarts),
+        mape=(sum(ratios) / len(ratios) * 100) if ratios else None,
+        bias=sum(ecarts) / len(ecarts),
+        model_references=sorted({paire.model_reference for paire in paires}),
+    )
+
+
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class Verdict:
+    status: str
+    reason: str | None
+
+
+class DriftService:
+    def __init__(self, depot: DriftRepository, *, seuils: Seuils | None = None) -> None:
+        self._depot = depot
+        self._seuils = seuils or Seuils()
+
+    async def derniers(self, *, site_id: str | None = None) -> Sequence[DriftReport]:
+        """Ce que sert l'API : le dernier rapport de chaque site, plus la ligne globale."""
+        return await self._depot.derniers(site_id=site_id)
+
+    async def evaluate(
+        self, *, now: datetime | None = None, site_id: str | None = None
+    ) -> list[NouveauRapportDerive]:
+        """Une ligne par site, plus une ligne globale dont le `site_id` est nul."""
+        # Piège : `window_end` est la clé d'idempotence de `uq_drift_report_window`. Sans
+        # troncature à l'heure, deux exécutions ne collident jamais, aux microsecondes près.
+        instant = (now or datetime.now(UTC)).replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
+        fin = instant - self._seuils.grace
+        debut = fin - self._seuils.fenetre
+        reference_fin = debut
+        reference_debut = reference_fin - self._seuils.fenetre
+
+        recentes = await self._depot.paires(debut=debut, fin=fin, site_id=site_id)
+        anciennes = await self._depot.paires(
+            debut=reference_debut, fin=reference_fin, site_id=site_id
+        )
+        comptages = await self._depot.comptages(debut=debut, fin=fin, site_id=site_id)
+
+        gabarit = NouveauRapportDerive(
+            site_id=None,
+            window_start=debut,
+            window_end=fin,
+            reference_start=reference_debut,
+            reference_end=reference_fin,
+            n_observations=0,
+            mae=None,
+            mape=None,
+            bias=None,
+            reference_mae=None,
+            coverage_ratio=None,
+            insufficient_data_ratio=None,
+            model_references=[],
+            status=STATUT_INDETERMINE,
+            reason=None,
+        )
+
+        rapports = [
+            self._rapport(
+                gabarit,
+                site=site,
+                recentes=[p for p in recentes if p.site_id == site],
+                anciennes=[p for p in anciennes if p.site_id == site],
+                comptages=[c for c in comptages if c.site_id == site],
+            )
+            # Piège : un site présent dans la référence et absent de la fenêtre récente a cessé
+            # d'être scoré. C'est la panne à crier, pas une ligne à omettre.
+            for site in sorted(
+                {paire.site_id for paire in recentes}
+                | {paire.site_id for paire in anciennes}
+                | {c.site_id for c in comptages}
+            )
+        ]
+        rapports.append(
+            self._rapport(
+                gabarit, site=None, recentes=recentes, anciennes=anciennes, comptages=comptages
+            )
+        )
+        return rapports
+
+    def _rapport(
+        self,
+        gabarit: NouveauRapportDerive,
+        *,
+        site: str | None,
+        recentes: Sequence[PaireDerive],
+        anciennes: Sequence[PaireDerive],
+        comptages: Sequence[ComptageStatut],
+    ) -> NouveauRapportDerive:
+        metriques = mesure(recentes)
+        reference = mesure(anciennes)
+        couverture = _couverture(len(recentes), comptages)
+        verdict = self._verdict(metriques, reference_mae=reference.mae, couverture=couverture)
+
+        return replace(
+            gabarit,
+            site_id=site,
+            n_observations=metriques.n_observations,
+            mae=metriques.mae,
+            mape=metriques.mape,
+            bias=metriques.bias,
+            reference_mae=reference.mae,
+            coverage_ratio=couverture,
+            insufficient_data_ratio=_part_insuffisante(comptages),
+            model_references=metriques.model_references,
+            status=verdict.status,
+            reason=verdict.reason,
+        )
+
+    def _verdict(
+        self, metriques: Metriques, *, reference_mae: float | None, couverture: float | None
+    ) -> Verdict:
+        seuils = self._seuils
+        if metriques.n_observations < seuils.min_observations:
+            return Verdict(
+                STATUT_INDETERMINE,
+                f"{metriques.n_observations} prévision(s) vérifiée(s) sur la fenêtre, "
+                f"minimum {seuils.min_observations}.",
+            )
+
+        if couverture is not None and couverture < seuils.seuil_couverture:
+            return Verdict(
+                STATUT_DERIVE,
+                f"Couverture de {couverture:.0%}, sous le seuil de {seuils.seuil_couverture:.0%} : "
+                "le pipeline, pas le modèle.",
+            )
+
+        plafond = _plafond(reference_mae, ratio=seuils.ratio_derive, plancher=seuils.mae_plancher)
+        if plafond is None:
+            return Verdict(
+                STATUT_INDETERMINE,
+                "Fenêtre de référence sans paire vérifiée, et aucun plancher de MAE : "
+                "rien à quoi comparer cette fenêtre.",
+            )
+
+        if metriques.mae is not None and metriques.mae > plafond:
+            return Verdict(
+                STATUT_DERIVE,
+                f"MAE de {metriques.mae:.2f} kWh au-delà de {plafond:.2f} kWh, "
+                "seuil dérivé de la fenêtre de référence.",
+            )
+
+        if (
+            seuils.seuil_biais > 0
+            and metriques.bias is not None
+            and abs(metriques.bias) > seuils.seuil_biais
+        ):
+            return Verdict(
+                STATUT_DERIVE,
+                f"Biais de {metriques.bias:+.2f} kWh : le modèle se trompe toujours du même côté.",
+            )
+
+        return Verdict(STATUT_STABLE, None)
+
+
+def _plafond(reference_mae: float | None, *, ratio: float, plancher: float) -> float | None:
+    if reference_mae is None:
+        return plancher or None
+    return max(plancher, reference_mae * ratio)
+
+
+def _couverture(apparie: int, comptages: Sequence[ComptageStatut]) -> float | None:
+    """Part des prévisions disponibles qui ont trouvé leur réalisé. Mesure l'ingestion et
+    l'ordonnancement, pas la qualité du modèle."""
+    disponibles = sum(c.nombre for c in comptages if c.status == STATUT_DISPONIBLE)
+    return apparie / disponibles if disponibles else None
+
+
+def _part_insuffisante(comptages: Sequence[ComptageStatut]) -> float | None:
+    total = sum(c.nombre for c in comptages)
+    if not total:
+        return None
+    return sum(c.nombre for c in comptages if c.status == STATUT_INSUFFISANT) / total

apps/backend/openapi.json

@@ -1859,6 +1859,94 @@
           }
         ]
       }
+    },
+    "/api/v1/monitoring/drift": {
+      "get": {
+        "tags": [
+          "monitoring"
+        ],
+        "summary": "Dernier rapport de dérive par site, plus la ligne globale",
+        "operationId": "get_drift_api_v1_monitoring_drift_get",
+        "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": {
+                  "type": "array",
+                  "items": {
+                    "$ref": "#/components/schemas/DriftReportResponse"
+                  },
+                  "title": "Response Get Drift Api V1 Monitoring Drift Get"
+                }
+              }
+            }
+          },
+          "500": {
+            "description": "Erreur interne. `correlation` identifie la trace côté serveur, qui n'est pas renvoyée au client.",
+            "content": {
+              "application/json": {
+                "schema": {
+                  "$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"
+                }
+              }
+            }
+          }
+        }
+      }
     }
   },
   "components": {
@@ -1977,6 +2065,180 @@
         ],
         "title": "AlertType"
       },
+      "DriftReportResponse": {
+        "properties": {
+          "site_id": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "string"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Site Id"
+          },
+          "computed_at": {
+            "type": "string",
+            "format": "date-time",
+            "title": "Computed At"
+          },
+          "window_start": {
+            "type": "string",
+            "format": "date-time",
+            "title": "Window Start"
+          },
+          "window_end": {
+            "type": "string",
+            "format": "date-time",
+            "title": "Window End"
+          },
+          "reference_start": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "string",
+                "format": "date-time"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Reference Start"
+          },
+          "reference_end": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "string",
+                "format": "date-time"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Reference End"
+          },
+          "n_observations": {
+            "type": "integer",
+            "title": "N Observations"
+          },
+          "mae": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Mae"
+          },
+          "mape": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Mape"
+          },
+          "bias": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Bias"
+          },
+          "reference_mae": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Reference Mae"
+          },
+          "coverage_ratio": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Coverage Ratio"
+          },
+          "insufficient_data_ratio": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "number"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Insufficient Data Ratio"
+          },
+          "model_references": {
+            "items": {
+              "type": "string"
+            },
+            "type": "array",
+            "title": "Model References"
+          },
+          "status": {
+            "$ref": "#/components/schemas/DriftStatus"
+          },
+          "reason": {
+            "anyOf": [
+              {
+                "type": "string"
+              },
+              {
+                "type": "null"
+              }
+            ],
+            "title": "Reason"
+          }
+        },
+        "type": "object",
+        "required": [
+          "site_id",
+          "computed_at",
+          "window_start",
+          "window_end",
+          "reference_start",
+          "reference_end",
+          "n_observations",
+          "mae",
+          "mape",
+          "bias",
+          "reference_mae",
+          "coverage_ratio",
+          "insufficient_data_ratio",
+          "model_references",
+          "status",
+          "reason"
+        ],
+        "title": "DriftReportResponse"
+      },
+      "DriftStatus": {
+        "type": "string",
+        "enum": [
+          "stable",
+          "derive",
+          "indetermine"
+        ],
+        "title": "DriftStatus"
+      },
       "ErrorResponse": {
         "properties": {
           "detail": {
@@ -3277,6 +3539,10 @@
     {
       "name": "predictions",
       "description": "Dernière prévision de consommation par site, calculée hors ligne par le pipeline de scoring (`ml/`) et simplement lue ici. Accessible à partir du rôle `lecteur`."
+    },
+    {
+      "name": "monitoring",
+      "description": "Surveillance de la dérive du modèle : écart entre les prévisions déjà écrites et les lectures réellement arrivées, par site et tous sites confondus. Réservé à partir du rôle `operateur`, qui agit sur un pipeline dégradé."
     }
   ]
 }

apps/backend/pyproject.toml

@@ -87,8 +87,11 @@ disallow_untyped_defs = false
 testpaths = ["tests"]
 asyncio_mode = "auto"
 asyncio_default_fixture_loop_scope = "function"
-addopts = "-q --strict-markers -m 'not integration' --cov=app --cov-report=term-missing"
+addopts = "-q --strict-markers -m 'not integration and not chaine' --cov=app --cov-report=term-missing"
-markers = ["integration: requiert une base PostgreSQL joignable, hors `make test`"]
+markers = [
+    "integration: requiert une base PostgreSQL joignable, hors `make test`",
+    "chaine: requiert en plus l'environnement uv de ml/, hors `make test` et hors `-m integration`",
+]
 
 [tool.coverage.run]
 source = ["app"]

apps/backend/tests/api/acces.py

@@ -56,6 +56,7 @@ ROLE_MINIMUM: Final[dict[Route, Role]] = {
     ("GET", "/api/v1/readings"): Role.LECTEUR,
     ("GET", "/api/v1/predictions"): Role.LECTEUR,
     ("GET", "/api/v1/sensors/status"): Role.ADMIN,
+    ("GET", "/api/v1/monitoring/drift"): Role.OPERATEUR,
     ("GET", "/api/v1/users"): Role.ADMIN,
     ("POST", "/api/v1/users"): Role.ADMIN,
     ("PATCH", "/api/v1/users/{user_id}"): Role.ADMIN,

apps/backend/tests/api/conftest.py

@@ -0,0 +1,132 @@
+"""Piège : ces fixtures valident leurs écritures, contrairement à celles de tests/repositories.
+
+Un endpoint ouvre sa propre session par `get_session` : il ne verrait pas une ligne semée dans
+une transaction en cours. Lui passer la session de la fixture par `dependency_overrides`
+supprimerait justement ce que ces tests prouvent, et `RecommendationService.generate` valide de
+toute façon lui-même. L'isolation vient donc de la marque portée par chaque `site_id`, et le
+nettoyage est explicite, dans l'ordre imposé par les clés étrangères `RESTRICT`.
+
+Contrainte : toutes ces fixtures sont à portée fonction. `engine_per_test` vide le cache du
+moteur après chaque test ; une fixture de module verrait un moteur déjà fermé à son démontage,
+et ses lignes resteraient en base.
+"""
+
+from collections.abc import AsyncIterator, Callable, Iterator
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+from uuid import uuid4
+
+import pytest
+from fastapi import FastAPI
+from sqlalchemy import delete, select
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+
+from app.api.deps import get_current_principal
+from app.core.principal import Principal
+from app.core.roles import AccountKind, Role
+from app.db.session import get_session_factory
+from app.models.energy import Alert, DriftReport, Prediction, Reading, Recommendation, Site
+from tests.repositories.test_alert import creer_alerte
+from tests.repositories.test_prediction import creer_prediction
+from tests.repositories.test_reading import creer_lecture
+from tests.repositories.test_site import creer as creer_site
+
+INSTANT = datetime(2026, 9, 16, 12, 0, tzinfo=UTC)
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class JeuMetier:
+    """Identifiants seuls, jamais d'instance ORM : un attribut relu sur une session fermée
+    déclenche un `MissingGreenlet`."""
+
+    site_id: str
+    site_voisin: str
+    alert_id: int
+    prediction_id: int
+    instant: datetime
+
+
+async def _supprime(session: AsyncSession, sites: list[str]) -> None:
+    # La suppression des recommandations est inconditionnelle : `POST /generate` en cree hors du
+    # controle de la fixture, et `alert` les retient par une cle etrangere `RESTRICT`.
+    alertes = select(Alert.alert_id).where(Alert.site_id.in_(sites))
+    await session.execute(delete(Recommendation).where(Recommendation.alert_id.in_(alertes)))
+    await session.execute(delete(Alert).where(Alert.site_id.in_(sites)))
+    await session.execute(delete(DriftReport).where(DriftReport.site_id.in_(sites)))
+    await session.execute(delete(Prediction).where(Prediction.site_id.in_(sites)))
+    await session.execute(delete(Reading).where(Reading.site_id.in_(sites)))
+    await session.execute(delete(Site).where(Site.site_id.in_(sites)))
+    await session.commit()
+
+
+@pytest.fixture
+def marque() -> str:
+    return uuid4().hex[:12]
+
+
+@pytest.fixture
+async def jeu_metier(marque: str) -> AsyncIterator[JeuMetier]:
+    """Un site instrumenté, un site voisin, trois lectures horaires, une prédiction, une alerte.
+
+    Le voisin existe pour que les tests de filtre prouvent qu'ils écartent quelque chose.
+    """
+    site_id = f"SITE-{marque}"
+    voisin = f"SITE-{marque}-VOISIN"
+
+    async with get_session_factory()() as session:
+        await creer_site(session, site_id=site_id, capacity_kw=100.0)
+        await creer_site(session, site_id=voisin, capacity_kw=100.0)
+        for decalage in range(3):
+            await creer_lecture(
+                session,
+                site_id=site_id,
+                timestamp=INSTANT - timedelta(hours=decalage),
+                consumption_kw=10.0 + decalage,
+            )
+        prediction = await creer_prediction(session, site_id=site_id, target_at=INSTANT)
+        alerte = await creer_alerte(session, site_id=site_id, timestamp=INSTANT)
+        jeu = JeuMetier(
+            site_id=site_id,
+            site_voisin=voisin,
+            alert_id=alerte.alert_id,
+            prediction_id=prediction.prediction_id,
+            instant=INSTANT,
+        )
+        await session.commit()
+
+    try:
+        yield jeu
+    finally:
+        async with get_session_factory()() as session:
+            await _supprime(session, [site_id, voisin])
+
+
+@pytest.fixture
+async def site_nu(marque: str) -> AsyncIterator[str]:
+    """Un site sans lecture ni prédiction : le cas que seul un vrai `LEFT JOIN` distingue."""
+    site_id = f"SITE-{marque}-NU"
+
+    async with get_session_factory()() as session:
+        await creer_site(session, site_id=site_id, capacity_kw=100.0)
+        await session.commit()
+
+    try:
+        yield site_id
+    finally:
+        async with get_session_factory()() as session:
+            await _supprime(session, [site_id])
+
+
+@pytest.fixture
+def principal_injecte(app: FastAPI) -> Iterator[Callable[[Role], None]]:
+    def installe(role: Role = Role.LECTEUR) -> None:
+        app.dependency_overrides[get_current_principal] = lambda: Principal(
+            id=uuid4(),
+            email="parcours@enervision.fr",
+            role=role,
+            kind=AccountKind.HUMAIN,
+            must_change_password=False,
+        )
+
+    yield installe
+    app.dependency_overrides.pop(get_current_principal, None)

apps/backend/tests/api/test_monitoring.py

@@ -0,0 +1,105 @@
+from collections.abc import Iterator, Sequence
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+from uuid import uuid4
+
+import pytest
+from fastapi import FastAPI
+from httpx import AsyncClient
+
+from app.api.deps import get_current_principal, get_drift_service
+from app.core.principal import Principal
+from app.core.roles import AccountKind, Role
+from app.models.energy import DriftReport
+
+INSTANT = datetime(2026, 9, 22, 12, tzinfo=UTC)
+
+
+def operateur() -> Principal:
+    return Principal(
+        id=uuid4(),
+        email="operateur@enervision.fr",
+        role=Role.OPERATEUR,
+        kind=AccountKind.HUMAIN,
+        must_change_password=False,
+    )
+
+
+def rapport(*, site_id: str | None) -> DriftReport:
+    return DriftReport(
+        drift_report_id=1,
+        computed_at=INSTANT,
+        site_id=site_id,
+        window_start=INSTANT - timedelta(hours=168),
+        window_end=INSTANT,
+        reference_start=None,
+        reference_end=None,
+        n_observations=48,
+        mae=1.5,
+        mape=12.0,
+        bias=0.3,
+        reference_mae=1.2,
+        coverage_ratio=0.95,
+        insufficient_data_ratio=0.0,
+        model_references=["lightgbm-aaa"],
+        status="stable",
+        reason=None,
+    )
+
+
+class FauxService:
+    def __init__(self, rapports: Sequence[DriftReport]) -> None:
+        self.rapports = list(rapports)
+        self.site_demande: str | None = None
+
+    async def derniers(self, *, site_id: str | None = None) -> Sequence[DriftReport]:
+        self.site_demande = site_id
+        return self.rapports
+
+
+@pytest.fixture
+def servi(app: FastAPI) -> Iterator[list[DriftReport]]:
+    rapports = [rapport(site_id="SITE001"), rapport(site_id=None)]
+    service = FauxService(rapports)
+    app.dependency_overrides[get_current_principal] = operateur
+    app.dependency_overrides[get_drift_service] = lambda: service
+    yield rapports
+    app.dependency_overrides.pop(get_current_principal, None)
+    app.dependency_overrides.pop(get_drift_service, None)
+
+
+async def test_drift_returns_the_latest_report_of_every_site(
+    servi: list[DriftReport], client: AsyncClient
+) -> None:
+    reponse = await client.get("/api/v1/monitoring/drift")
+
+    assert reponse.status_code == 200
+    assert [ligne["site_id"] for ligne in reponse.json()] == ["SITE001", None]
+
+
+async def test_drift_exposes_the_metrics_of_the_stored_report(
+    servi: list[DriftReport], client: AsyncClient
+) -> None:
+    reponse = await client.get("/api/v1/monitoring/drift")
+
+    premier = reponse.json()[0]
+    assert premier["status"] == "stable"
+    assert premier["mae"] == 1.5
+    assert premier["model_references"] == ["lightgbm-aaa"]
+
+
+@pytest.fixture
+def sans_rapport(app: FastAPI) -> Iterator[None]:
+    app.dependency_overrides[get_current_principal] = operateur
+    app.dependency_overrides[get_drift_service] = lambda: FauxService([])
+    yield
+    app.dependency_overrides.pop(get_current_principal, None)
+    app.dependency_overrides.pop(get_drift_service, None)
+
+
+async def test_drift_returns_an_empty_list_when_no_report_exists(
+    sans_rapport: None, client: AsyncClient
+) -> None:
+    reponse = await client.get("/api/v1/monitoring/drift")
+
+    assert reponse.status_code == 200
+    assert reponse.json() == []

apps/backend/tests/api/test_parcours_recommandations.py

@@ -0,0 +1,92 @@
+from collections.abc import Callable
+
+import pytest
+from httpx import AsyncClient
+
+from app.core.roles import Role
+from tests.api.conftest import JeuMetier
+
+pytestmark = pytest.mark.integration
+
+
+async def genere(client: AsyncClient, site_id: str) -> dict[str, int]:
+    # Toujours borne a un site : sans `site_id`, le service examine toutes les alertes de la
+    # base, y compris celles d'un autre test, et le rapport cesse d'etre deterministe.
+    reponse = await client.post(f"/api/v1/recommendations/generate?site_id={site_id}")
+
+    assert reponse.status_code == 200
+    return dict(reponse.json())
+
+
+async def test_generate_creates_a_recommendation_for_the_alert_of_the_requested_site(
+    jeu_metier: JeuMetier, principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.ADMIN)
+
+    rapport = await genere(client, jeu_metier.site_id)
+
+    assert rapport["alerts_examined"] == 1
+    assert rapport["recommendations_created"] >= 1
+    assert rapport["already_present"] == 0
+
+
+async def test_generate_creates_nothing_more_when_it_runs_twice_on_the_same_alerts(
+    jeu_metier: JeuMetier, principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.ADMIN)
+    premier = await genere(client, jeu_metier.site_id)
+
+    second = await genere(client, jeu_metier.site_id)
+
+    assert second["recommendations_created"] == 0
+    assert second["already_present"] == premier["recommendations_created"]
+
+
+async def test_generate_examines_no_alert_when_the_requested_site_has_none(
+    jeu_metier: JeuMetier, principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.ADMIN)
+
+    rapport = await genere(client, jeu_metier.site_voisin)
+
+    assert rapport["alerts_examined"] == 0
+    assert rapport["recommendations_created"] == 0
+
+
+async def test_list_recommendations_returns_what_generate_persisted_in_another_session(
+    jeu_metier: JeuMetier, principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.ADMIN)
+    await genere(client, jeu_metier.site_id)
+
+    reponse = await client.get("/api/v1/recommendations")
+
+    assert reponse.status_code == 200
+    miennes = [r for r in reponse.json() if r["alert_id"] == jeu_metier.alert_id]
+    assert miennes != []
+    assert all(r["rule_reference"] for r in miennes)
+
+
+async def test_get_recommendation_returns_the_row_created_by_generate(
+    jeu_metier: JeuMetier, principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.ADMIN)
+    await genere(client, jeu_metier.site_id)
+    liste = await client.get("/api/v1/recommendations")
+    creee = next(r for r in liste.json() if r["alert_id"] == jeu_metier.alert_id)
+
+    reponse = await client.get(f"/api/v1/recommendations/{creee['recommendation_id']}")
+
+    assert reponse.status_code == 200
+    assert reponse.json() == creee
+
+
+async def test_get_recommendation_returns_404_when_the_identifier_is_unknown(
+    principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.LECTEUR)
+
+    reponse = await client.get("/api/v1/recommendations/9999999")
+
+    assert reponse.status_code == 404
+    assert reponse.json()["detail"] == "Recommandation introuvable"

apps/backend/tests/api/test_parcours_sites.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+from collections.abc import Callable
+
+import pytest
+from httpx import AsyncClient
+
+from app.core.roles import Role
+from app.db.session import get_session_factory
+from tests.api.conftest import JeuMetier
+from tests.repositories.test_reading import creer_lecture
+
+pytestmark = pytest.mark.integration
+
+
+async def test_list_sites_returns_the_seeded_site_with_its_stored_attributes(
+    jeu_metier: JeuMetier, principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.LECTEUR)
+
+    reponse = await client.get("/api/v1/sites")
+
+    assert reponse.status_code == 200
+    mien = next(site for site in reponse.json() if site["site_id"] == jeu_metier.site_id)
+    assert mien["capacity_kw"] == 100.0
+    assert mien["site_name"] == "Site de test"
+
+
+async def test_get_site_returns_404_when_the_identifier_is_absent_from_the_database(
+    principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.LECTEUR)
+
+    reponse = await client.get("/api/v1/sites/SITE-JAMAIS-INSERE")
+
+    assert reponse.status_code == 404
+    assert reponse.json()["detail"] == "Site introuvable"
+
+
+async def test_get_current_returns_the_most_recent_reading_when_several_hours_are_stored(
+    jeu_metier: JeuMetier, principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.LECTEUR)
+
+    reponse = await client.get(f"/api/v1/sites/{jeu_metier.site_id}/current")
+
+    assert reponse.status_code == 200
+    corps = reponse.json()
+    assert corps["consumption_kw"] == 10.0
+    assert corps["timestamp"].startswith("2026-09-16T12:00")
+
+
+async def test_get_current_keeps_the_highest_reading_id_when_two_sources_share_the_timestamp(
+    jeu_metier: JeuMetier, principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.LECTEUR)
+    async with get_session_factory()() as session:
+        await creer_lecture(
+            session,
+            site_id=jeu_metier.site_id,
+            timestamp=jeu_metier.instant,
+            source="api_history",
+            consumption_kw=999.0,
+        )
+        await session.commit()
+
+    reponse = await client.get(f"/api/v1/sites/{jeu_metier.site_id}/current")
+
+    assert reponse.json()["consumption_kw"] == 999.0
+
+
+async def test_get_current_reports_a_critical_quality_when_the_site_has_no_reading(
+    site_nu: str, principal_injecte: Callable[[Role], None], client: AsyncClient
+) -> None:
+    principal_injecte(Role.LECTEUR)
+
+    reponse = await client.get(f"/api/v1/sites/{site_nu}/current")
+
+    assert reponse.status_code == 200
+    corps = reponse.json()
+    assert corps["timestamp"] is None
+    assert corps["data_quality"] == "critical"

apps/backend/tests/db/test_data_schema.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 from collections.abc import AsyncIterator
-from datetime import UTC, datetime
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
 from uuid import uuid4
 
 import pytest
@@ -9,7 +9,15 @@ from sqlalchemy.exc import IntegrityError
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncConnection, create_async_engine
 
 from app.core.config import get_settings
-from app.models.energy import Alert, Dataset, Prediction, Reading, Recommendation, Site
+from app.models.energy import (
+    Alert,
+    Dataset,
+    DriftReport,
+    Prediction,
+    Reading,
+    Recommendation,
+    Site,
+)
 
 pytestmark = pytest.mark.integration
 MOMENT = datetime(2024, 1, 1, tzinfo=UTC)
@@ -269,3 +277,62 @@ async def test_recommendation_is_unique_when_alert_and_rule_match(
     with pytest.raises(IntegrityError):
         async with savepoint:
             await data_connection.execute(statement)
+
+
+def _rapport(**remplacements: object) -> dict[str, object]:
+    defauts: dict[str, object] = {
+        "site_id": None,
+        "window_start": MOMENT,
+        "window_end": MOMENT,
+        "n_observations": 12,
+        "model_references": ["lightgbm-aaa"],
+        "status": "stable",
+        "reason": None,
+    }
+    return {**defauts, **remplacements}
+
+
+async def test_drift_report_rejects_an_unknown_status(data_connection: AsyncConnection) -> None:
+    statement = insert(DriftReport).values(**_rapport(status="douteux", reason="x"))
+    savepoint = data_connection.begin_nested()
+
+    with pytest.raises(IntegrityError):
+        async with savepoint:
+            await data_connection.execute(statement)
+
+
+async def test_drift_report_rejects_a_drift_without_a_reason(
+    data_connection: AsyncConnection,
+) -> None:
+    statement = insert(DriftReport).values(**_rapport(status="derive"))
+    savepoint = data_connection.begin_nested()
+
+    with pytest.raises(IntegrityError):
+        async with savepoint:
+            await data_connection.execute(statement)
+
+
+async def test_drift_report_accepts_one_global_row_without_a_site(
+    data_connection: AsyncConnection,
+) -> None:
+    identifiant = (
+        await data_connection.execute(
+            insert(DriftReport).values(**_rapport()).returning(DriftReport.drift_report_id)
+        )
+    ).scalar_one()
+
+    assert identifiant is not None
+
+
+async def test_drift_report_is_unique_when_window_and_site_match(
+    data_connection: AsyncConnection,
+) -> None:
+    fenetre = MOMENT + timedelta(days=1)
+    statement = insert(DriftReport).values(**_rapport(window_end=fenetre))
+    await data_connection.execute(statement)
+
+    savepoint = data_connection.begin_nested()
+
+    with pytest.raises(IntegrityError):
+        async with savepoint:
+            await data_connection.execute(statement)

apps/backend/tests/repositories/test_alert.py

@@ -5,6 +5,7 @@ import pytest
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from app.models.energy import Alert
+from app.repositories import alert as module_alert
 from app.repositories.alert import AlertRepository
 from app.schemas.alert import AlertSeverity
 from tests.repositories.test_site import creer as creer_site
@@ -146,3 +147,20 @@ async def test_create_many_does_nothing_for_an_empty_list(session: AsyncSession)
     creees = await depot.create_many([])
 
     assert creees == []
+
+
+async def test_create_many_inserts_every_alert_across_several_batches(
+    session: AsyncSession, monkeypatch: pytest.MonkeyPatch
+) -> None:
+    monkeypatch.setattr(module_alert, "TAILLE_DE_LOT", 2)
+    site = await creer_site(session)
+    depot = AlertRepository(session)
+    a_inserer = [
+        _alerte_a_inserer(site_id=site.site_id, source_alert_id=f"threshold:lot-{index}")
+        for index in range(5)
+    ]
+
+    creees = await depot.create_many(a_inserer)
+    await session.rollback()
+
+    assert len(creees) == 5

apps/backend/tests/repositories/test_drift.py

@@ -0,0 +1,187 @@
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+
+import pytest
+from sqlalchemy.dialects import postgresql
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+from sqlalchemy.sql import ClauseElement
+
+from app.repositories.drift import (
+    DriftRepository,
+    NouveauRapportDerive,
+    _lectures_retenues,
+    _predictions_retenues,
+)
+from tests.repositories.test_prediction import creer_prediction
+from tests.repositories.test_reading import creer_lecture
+from tests.repositories.test_site import creer as creer_site
+
+DEBUT = datetime(2026, 9, 15, tzinfo=UTC)
+FIN = datetime(2026, 9, 22, tzinfo=UTC)
+CIBLE = datetime(2026, 9, 16, 12, tzinfo=UTC)
+
+
+def sql(requete: ClauseElement) -> str:
+    return str(requete.compile(dialect=postgresql.dialect()))  # type: ignore[no-untyped-call]
+
+
+def rapport(**remplacements: object) -> NouveauRapportDerive:
+    defauts: dict[str, object] = {
+        "site_id": None,
+        "window_start": DEBUT,
+        "window_end": FIN,
+        "reference_start": None,
+        "reference_end": None,
+        "n_observations": 10,
+        "mae": 1.0,
+        "mape": 5.0,
+        "bias": 0.1,
+        "reference_mae": None,
+        "coverage_ratio": 1.0,
+        "insufficient_data_ratio": 0.0,
+        "model_references": ["lightgbm-aaa"],
+        "status": "stable",
+        "reason": None,
+    }
+    return NouveauRapportDerive(**{**defauts, **remplacements})  # type: ignore[arg-type]
+
+
+def test_predictions_keep_one_row_per_site_and_target_in_sql() -> None:
+    requete = sql(_predictions_retenues(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id=None).element)
+
+    assert "DISTINCT ON (prediction.site_id, prediction.target_at)" in requete
+    assert "prediction.prediction_id DESC" in requete
+
+
+def test_readings_keep_one_row_per_site_and_instant_in_sql() -> None:
+    requete = sql(_lectures_retenues(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id=None).element)
+
+    assert "DISTINCT ON (reading.site_id, reading.timestamp)" in requete
+    assert "reading.reading_id DESC" in requete
+
+
+def test_predictions_restrict_themselves_to_the_requested_site_in_sql() -> None:
+    requete = sql(_predictions_retenues(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id="SITE001").element)
+
+    assert requete.count("prediction.site_id = ") == 1
+
+
+def test_readings_ignore_a_missing_consumption_in_sql() -> None:
+    requete = sql(_lectures_retenues(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id=None).element)
+
+    assert "reading.consumption_kwh IS NOT NULL" in requete
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_repository_pairs_a_prediction_with_the_reading_of_the_same_instant(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    await creer_prediction(session, site_id=site.site_id, target_at=CIBLE, predicted_value=12.0)
+    await creer_lecture(session, site_id=site.site_id, timestamp=CIBLE, consumption_kwh=10.0)
+
+    paires = await DriftRepository(session).paires(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id=site.site_id)
+    await session.rollback()
+
+    assert [(p.predicted_value, p.actual_value) for p in paires] == [(12.0, 10.0)]
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_repository_keeps_the_latest_run_when_several_predictions_share_a_target(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    await creer_prediction(session, site_id=site.site_id, target_at=CIBLE, predicted_value=12.0)
+    await creer_prediction(session, site_id=site.site_id, target_at=CIBLE, predicted_value=99.0)
+    await creer_lecture(session, site_id=site.site_id, timestamp=CIBLE, consumption_kwh=10.0)
+
+    paires = await DriftRepository(session).paires(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id=site.site_id)
+    await session.rollback()
+
+    assert [p.predicted_value for p in paires] == [99.0]
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_repository_keeps_one_reading_per_instant_when_two_sources_wrote_the_same_hour(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    await creer_prediction(session, site_id=site.site_id, target_at=CIBLE, predicted_value=12.0)
+    await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=CIBLE, source="api_current", consumption_kwh=10.0
+    )
+    await creer_lecture(
+        session, site_id=site.site_id, timestamp=CIBLE, source="api_history", consumption_kwh=20.0
+    )
+
+    paires = await DriftRepository(session).paires(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id=site.site_id)
+    await session.rollback()
+
+    assert [p.actual_value for p in paires] == [20.0]
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_repository_excludes_an_insufficient_data_prediction_from_the_pairs(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    await creer_prediction(
+        session,
+        site_id=site.site_id,
+        target_at=CIBLE,
+        predicted_value=None,
+        status="insufficient_data",
+        failure_reason="historique trop court",
+    )
+    await creer_lecture(session, site_id=site.site_id, timestamp=CIBLE, consumption_kwh=10.0)
+
+    depot = DriftRepository(session)
+    paires = await depot.paires(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id=site.site_id)
+    comptages = await depot.comptages(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id=site.site_id)
+    await session.rollback()
+
+    assert paires == []
+    assert [(c.status, c.nombre) for c in comptages] == [("insufficient_data", 1)]
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_repository_excludes_a_target_outside_the_window(session: AsyncSession) -> None:
+    site = await creer_site(session)
+    hors_fenetre = FIN + timedelta(hours=1)
+    await creer_prediction(
+        session, site_id=site.site_id, target_at=hors_fenetre, predicted_value=12.0
+    )
+    await creer_lecture(session, site_id=site.site_id, timestamp=hors_fenetre, consumption_kwh=10.0)
+
+    paires = await DriftRepository(session).paires(debut=DEBUT, fin=FIN, site_id=site.site_id)
+    await session.rollback()
+
+    assert paires == []
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_repository_reads_back_the_global_report_it_wrote(session: AsyncSession) -> None:
+    depot = DriftRepository(session)
+    fenetre = datetime(2035, 3, 1, tzinfo=UTC)
+
+    ecrites = await depot.enregistre([rapport(window_end=fenetre)])
+    derniers = await depot.derniers()
+    globaux = [r for r in derniers if r.site_id is None and r.window_end == fenetre]
+    await session.rollback()
+
+    assert ecrites == 1
+    assert len(globaux) == 1
+
+
+@pytest.mark.integration
+async def test_repository_ignores_a_second_report_for_the_same_window_and_site(
+    session: AsyncSession,
+) -> None:
+    depot = DriftRepository(session)
+    fenetre = datetime(2035, 4, 1, tzinfo=UTC)
+
+    premiere = await depot.enregistre([rapport(window_end=fenetre)])
+    seconde = await depot.enregistre([rapport(window_end=fenetre, status="derive", reason="x")])
+    await session.rollback()
+
+    assert premiere == 1
+    assert seconde == 0

apps/backend/tests/services/test_drift.py

@@ -0,0 +1,260 @@
+from collections.abc import Sequence
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+
+import pytest
+
+from app.repositories.drift import ComptageStatut, PaireDerive
+from app.services.drift import (
+    STATUT_DERIVE,
+    STATUT_INDETERMINE,
+    STATUT_STABLE,
+    DriftService,
+    Seuils,
+    mesure,
+)
+
+INSTANT = datetime(2026, 9, 22, 12, 0, tzinfo=UTC)
+
+
+def paire(
+    *, site_id: str = "SITE001", prevu: float, reel: float, reference: str = "lightgbm-aaa"
+) -> PaireDerive:
+    return PaireDerive(
+        site_id=site_id,
+        target_at=INSTANT,
+        predicted_value=prevu,
+        actual_value=reel,
+        model_reference=reference,
+    )
+
+
+def paires(
+    *, site_id: str = "SITE001", nombre: int, prevu: float, reel: float
+) -> list[PaireDerive]:
+    return [paire(site_id=site_id, prevu=prevu, reel=reel) for _ in range(nombre)]
+
+
+class FauxDepot:
+    def __init__(
+        self,
+        *,
+        recentes: Sequence[PaireDerive] = (),
+        anciennes: Sequence[PaireDerive] = (),
+        comptages: Sequence[ComptageStatut] = (),
+    ) -> None:
+        self.recentes = list(recentes)
+        self.anciennes = list(anciennes)
+        self._comptages = list(comptages)
+        self.fenetres: list[tuple[datetime, datetime]] = []
+
+    async def paires(
+        self, *, debut: datetime, fin: datetime, site_id: str | None = None
+    ) -> Sequence[PaireDerive]:
+        self.fenetres.append((debut, fin))
+        return self.recentes if len(self.fenetres) == 1 else self.anciennes
+
+    async def comptages(
+        self, *, debut: datetime, fin: datetime, site_id: str | None = None
+    ) -> Sequence[ComptageStatut]:
+        return self._comptages
+
+
+def service(depot: FauxDepot, **surcharges: object) -> DriftService:
+    return DriftService(depot, seuils=Seuils(**surcharges))  # type: ignore[arg-type]
+
+
+def test_drift_averages_the_absolute_gap_between_forecast_and_actual() -> None:
+    metriques = mesure([paire(prevu=12.0, reel=10.0), paire(prevu=8.0, reel=10.0)])
+
+    assert metriques.mae == 2.0
+    assert metriques.n_observations == 2
+
+
+def test_drift_computes_a_signed_bias_when_the_model_overforecasts() -> None:
+    metriques = mesure([paire(prevu=12.0, reel=10.0), paire(prevu=14.0, reel=10.0)])
+
+    assert metriques.bias == 3.0
+
+
+def test_drift_computes_a_negative_bias_when_the_model_underforecasts() -> None:
+    metriques = mesure([paire(prevu=8.0, reel=10.0), paire(prevu=6.0, reel=10.0)])
+
+    assert metriques.bias == -3.0
+
+
+def test_drift_excludes_a_zero_actual_from_the_mape_only() -> None:
+    metriques = mesure([paire(prevu=11.0, reel=10.0), paire(prevu=5.0, reel=0.0)])
+
+    assert metriques.mape == 10.0
+    assert metriques.n_observations == 2
+    assert metriques.mae == 3.0
+
+
+def test_drift_reports_no_mape_when_every_actual_is_zero() -> None:
+    metriques = mesure([paire(prevu=1.0, reel=0.0)])
+
+    assert metriques.mape is None
+
+
+def test_drift_lists_every_model_reference_seen_in_the_window() -> None:
+    metriques = mesure(
+        [paire(prevu=10.0, reel=10.0, reference="lightgbm-bbb"), paire(prevu=10.0, reel=10.0)]
+    )
+
+    assert metriques.model_references == ["lightgbm-aaa", "lightgbm-bbb"]
+
+
+async def test_drift_reports_indetermine_when_the_window_holds_too_few_observations() -> None:
+    depot = FauxDepot(recentes=paires(nombre=3, prevu=10.0, reel=10.0))
+
+    rapports = await service(depot, min_observations=24).evaluate(now=INSTANT)
+
+    assert {rapport.status for rapport in rapports} == {STATUT_INDETERMINE}
+    assert all(rapport.reason for rapport in rapports)
+
+
+async def test_drift_reports_derive_when_the_recent_mae_exceeds_the_reference_ratio() -> None:
+    depot = FauxDepot(
+        recentes=paires(nombre=30, prevu=14.0, reel=10.0),
+        anciennes=paires(nombre=30, prevu=11.0, reel=10.0),
+        comptages=[ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=30)],
+    )
+
+    rapports = await service(depot, min_observations=10).evaluate(now=INSTANT)
+
+    global_ = next(rapport for rapport in rapports if rapport.site_id is None)
+    assert global_.status == STATUT_DERIVE
+    assert global_.mae == 4.0
+    assert global_.reference_mae == 1.0
+
+
+async def test_drift_reports_stable_when_the_recent_mae_stays_close_to_the_reference() -> None:
+    depot = FauxDepot(
+        recentes=paires(nombre=30, prevu=11.0, reel=10.0),
+        anciennes=paires(nombre=30, prevu=11.0, reel=10.0),
+        comptages=[ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=30)],
+    )
+
+    rapports = await service(depot, min_observations=10).evaluate(now=INSTANT)
+
+    global_ = next(rapport for rapport in rapports if rapport.site_id is None)
+    assert global_.status == STATUT_STABLE
+    assert global_.reason is None
+
+
+async def test_drift_reports_indetermine_when_the_reference_window_is_empty() -> None:
+    depot = FauxDepot(
+        recentes=paires(nombre=30, prevu=14.0, reel=10.0),
+        comptages=[ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=30)],
+    )
+
+    rapports = await service(depot, min_observations=10).evaluate(now=INSTANT)
+
+    global_ = next(rapport for rapport in rapports if rapport.site_id is None)
+    assert global_.status == STATUT_INDETERMINE
+    assert global_.reference_mae is None
+
+
+async def test_drift_reports_derive_when_the_coverage_ratio_falls_under_the_threshold() -> None:
+    depot = FauxDepot(
+        recentes=paires(nombre=30, prevu=10.0, reel=10.0),
+        anciennes=paires(nombre=30, prevu=10.0, reel=10.0),
+        comptages=[ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=100)],
+    )
+
+    rapports = await service(depot, min_observations=10).evaluate(now=INSTANT)
+
+    global_ = next(rapport for rapport in rapports if rapport.site_id is None)
+    assert global_.status == STATUT_DERIVE
+    assert global_.coverage_ratio == 0.3
+
+
+async def test_drift_reports_one_line_per_site_and_one_global_line() -> None:
+    depot = FauxDepot(
+        recentes=[
+            *paires(site_id="SITE001", nombre=12, prevu=10.0, reel=10.0),
+            *paires(site_id="SITE002", nombre=12, prevu=10.0, reel=10.0),
+        ],
+        comptages=[
+            ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=12),
+            ComptageStatut(site_id="SITE002", status="available", nombre=12),
+        ],
+    )
+
+    rapports = await service(depot, min_observations=10).evaluate(now=INSTANT)
+
+    assert [rapport.site_id for rapport in rapports] == ["SITE001", "SITE002", None]
+    assert next(r for r in rapports if r.site_id is None).n_observations == 24
+
+
+async def test_drift_still_reports_a_site_that_stopped_being_scored() -> None:
+    depot = FauxDepot(
+        recentes=paires(site_id="SITE001", nombre=30, prevu=10.0, reel=10.0),
+        anciennes=[
+            *paires(site_id="SITE001", nombre=30, prevu=10.0, reel=10.0),
+            *paires(site_id="SITE002", nombre=30, prevu=10.0, reel=10.0),
+        ],
+        comptages=[ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=30)],
+    )
+
+    rapports = await service(depot, min_observations=10).evaluate(now=INSTANT)
+
+    disparu = next(rapport for rapport in rapports if rapport.site_id == "SITE002")
+    assert disparu.status == STATUT_INDETERMINE
+    assert disparu.n_observations == 0
+
+
+async def test_drift_measures_the_share_of_sites_left_without_enough_history() -> None:
+    depot = FauxDepot(
+        recentes=paires(nombre=30, prevu=10.0, reel=10.0),
+        comptages=[
+            ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=30),
+            ComptageStatut(site_id="SITE001", status="insufficient_data", nombre=10),
+        ],
+    )
+
+    rapports = await service(depot, min_observations=10).evaluate(now=INSTANT)
+
+    assert next(r for r in rapports if r.site_id is None).insufficient_data_ratio == 0.25
+
+
+async def test_drift_closes_the_window_before_the_grace_delay() -> None:
+    depot = FauxDepot()
+
+    await service(depot, grace=timedelta(hours=2), fenetre=timedelta(hours=168)).evaluate(
+        now=INSTANT
+    )
+
+    recente, reference = depot.fenetres
+    assert recente[1] == INSTANT - timedelta(hours=2)
+    assert recente[0] == INSTANT - timedelta(hours=170)
+    assert reference[1] == recente[0]
+
+
+async def test_drift_truncates_the_reference_instant_to_the_hour() -> None:
+    premier = FauxDepot()
+    second = FauxDepot()
+
+    await service(premier).evaluate(now=INSTANT + timedelta(minutes=17, microseconds=3))
+    await service(second).evaluate(now=INSTANT + timedelta(minutes=48))
+
+    assert premier.fenetres[0] == second.fenetres[0]
+
+
+@pytest.mark.parametrize(
+    ("prevu", "attendu"),
+    [(10.0, STATUT_STABLE), (30.0, STATUT_DERIVE)],
+    ids=["mae_stable", "mae_triplee"],
+)
+async def test_drift_compares_the_recent_window_to_the_reference_one(
+    prevu: float, attendu: str
+) -> None:
+    depot = FauxDepot(
+        recentes=paires(nombre=30, prevu=prevu, reel=10.0),
+        anciennes=paires(nombre=30, prevu=10.0, reel=10.0),
+        comptages=[ComptageStatut(site_id="SITE001", status="available", nombre=30)],
+    )
+
+    rapports = await service(depot, min_observations=10, mae_plancher=1.0).evaluate(now=INSTANT)
+
+    assert next(r for r in rapports if r.site_id is None).status == attendu

apps/backend/tests/test_chaine_ml_api.py

@@ -0,0 +1,223 @@
+"""Piege : ce fichier porte le marqueur `chaine`, pas `integration` - test_the_ml_binaries...()
+
+Il lance les vrais binaires `enervision_ml.train` et `enervision_ml.score` dans l'environnement
+uv de `ml/`, que le job `integration` de `backend.yml` n'installe pas. Un marqueur distinct evite
+que ce job, et `make test`, ne le selectionnent et n'echouent faute de `ml/.venv`.
+"""
+
+import math
+import os
+import subprocess
+from collections.abc import AsyncIterator, Iterator
+from dataclasses import dataclass, field
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+from functools import partial
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+from uuid import uuid4
+
+import anyio
+import pytest
+from fastapi import FastAPI
+from httpx import AsyncClient
+from sqlalchemy import delete, insert, make_url
+
+from app.api.deps import get_current_principal
+from app.core.config import get_settings
+from app.core.principal import Principal
+from app.core.roles import AccountKind, Role
+from app.db.session import get_session_factory
+from app.models.energy import Prediction, Reading, Site
+
+pytestmark = pytest.mark.chaine
+
+RACINE = Path(__file__).resolve().parents[3]
+ML = RACINE / "ml"
+PYTHON_ML = Path(os.environ.get("ML_PYTHON", ML / ".venv" / "bin" / "python"))
+
+HEURES_COMPLETES = 400
+HEURES_INSUFFISANTES = 100
+
+
+def lecteur() -> Principal:
+    return Principal(
+        id=uuid4(),
+        email="lecteur@enervision.fr",
+        role=Role.LECTEUR,
+        kind=AccountKind.HUMAIN,
+        must_change_password=False,
+    )
+
+
+def url_ml() -> str:
+    """Derive la chaine du pipeline de celle du backend plutot que de la recopier : les deux
+    cotes visent ainsi la meme base, dans leur dialecte respectif."""
+    return (
+        make_url(get_settings().database_url)
+        .set(drivername="postgresql+psycopg")
+        .render_as_string(hide_password=False)
+    )
+
+
+def lance_ml(module: str, *arguments: str, journal: Path) -> subprocess.CompletedProcess[str]:
+    if not PYTHON_ML.exists():
+        pytest.fail(
+            f"Environnement ml/ absent ({PYTHON_ML}). Lancer `cd ml && uv sync --all-groups`."
+        )
+
+    return subprocess.run(  # noqa: S603 -- argv en liste, sans shell, binaire resolu dans le depot
+        [str(PYTHON_ML), "-m", module, *arguments],
+        cwd=ML,
+        text=True,
+        capture_output=True,
+        timeout=600,
+        check=False,
+        env={
+            **os.environ,
+            "ML_DATABASE_URL": url_ml(),
+            "MLFLOW_TRACKING_URI": f"sqlite:///{journal}/mlflow.db",
+        },
+    )
+
+
+async def executer(module: str, *arguments: str, journal: Path) -> subprocess.CompletedProcess[str]:
+    resultat = await anyio.to_thread.run_sync(
+        partial(lance_ml, module, *arguments, journal=journal)
+    )
+    assert resultat.returncode == 0, resultat.stderr
+    return resultat
+
+
+@dataclass
+class Parc:
+    sites: list[str] = field(default_factory=list)
+
+
+def lignes_horaires(site_id: str, *, heures: int, fin: datetime) -> list[dict[str, Any]]:
+    return [
+        {
+            "site_id": site_id,
+            "timestamp": fin - timedelta(hours=decalage),
+            "source": "api_history",
+            "consumption_kwh": 50.0 + math.sin(decalage / 12.0) * 10.0,
+            "temperature_celsius": 15.0,
+            "humidity_percent": 50.0,
+            "solar_irradiance_wm2": 0.0,
+            "is_working_hours": True,
+            "raw_data": {},
+        }
+        for decalage in reversed(range(heures))
+    ]
+
+
+@pytest.fixture
+async def parc() -> AsyncIterator[Parc]:
+    """Deux sites dotes d'un historique complet, un troisieme qui n'atteint pas le lag de 168 h.
+
+    Les ecritures sont validees : les binaires ML ouvrent leur propre connexion et ne verraient
+    pas une transaction en cours.
+    """
+    fin = datetime.now(UTC).replace(minute=0, second=0, microsecond=0) - timedelta(hours=1)
+    marque = uuid4().hex[:12]
+    complets = [f"TEST-{marque}-A", f"TEST-{marque}-B"]
+    partiel = f"TEST-{marque}-C"
+    parc = Parc(sites=[*complets, partiel])
+
+    async with get_session_factory()() as session:
+        await session.execute(
+            insert(Site),
+            [
+                {
+                    "site_id": site_id,
+                    "site_name": f"Site {site_id}",
+                    "site_type": "office",
+                    "capacity_kw": 100.0,
+                }
+                for site_id in parc.sites
+            ],
+        )
+        for site_id in complets:
+            await session.execute(
+                insert(Reading), lignes_horaires(site_id, heures=HEURES_COMPLETES, fin=fin)
+            )
+        await session.execute(
+            insert(Reading), lignes_horaires(partiel, heures=HEURES_INSUFFISANTES, fin=fin)
+        )
+        await session.commit()
+
+    try:
+        yield parc
+    finally:
+        async with get_session_factory()() as session:
+            await session.execute(delete(Prediction).where(Prediction.site_id.in_(parc.sites)))
+            await session.execute(delete(Reading).where(Reading.site_id.in_(parc.sites)))
+            await session.execute(delete(Site).where(Site.site_id.in_(parc.sites)))
+            await session.commit()
+
+
+@pytest.fixture
+def principal_lecteur(app: FastAPI) -> Iterator[None]:
+    app.dependency_overrides[get_current_principal] = lecteur
+    yield
+    app.dependency_overrides.pop(get_current_principal, None)
+
+
+async def resume_du_site(client: AsyncClient, site_id: str) -> dict[str, Any]:
+    reponse = await client.get("/api/v1/predictions")
+
+    assert reponse.status_code == 200
+    sites = reponse.json()["sites"]
+    return next(site for site in sites if site["site_id"] == site_id)
+
+
+async def entraine_et_score(parc: Parc, tmp_path: Path, *arguments: str) -> Path:
+    modele = tmp_path / "lightgbm-consumption.txt"
+
+    await executer(
+        "enervision_ml.train",
+        "--model-output",
+        str(modele),
+        "--mlflow-tracking-uri",
+        f"sqlite:///{tmp_path}/mlflow.db",
+        journal=tmp_path,
+    )
+    await executer("enervision_ml.score", "--model", str(modele), *arguments, journal=tmp_path)
+
+    return modele
+
+
+async def test_the_ml_binaries_produce_a_prediction_that_the_api_serves(
+    parc: Parc, tmp_path: Path, client: AsyncClient, principal_lecteur: None
+) -> None:
+    await entraine_et_score(parc, tmp_path)
+
+    servi = await resume_du_site(client, parc.sites[0])
+
+    assert servi["prediction"]["status"] == "available"
+    assert servi["prediction"]["predicted_value"] is not None
+    assert servi["prediction"]["target_metric"] == "consumption_kwh"
+
+
+async def test_the_api_exposes_the_failure_reason_of_a_site_without_enough_history(
+    parc: Parc, tmp_path: Path, client: AsyncClient, principal_lecteur: None
+) -> None:
+    await entraine_et_score(parc, tmp_path)
+
+    servi = await resume_du_site(client, parc.sites[-1])
+
+    assert servi["prediction"]["status"] == "insufficient_data"
+    assert servi["prediction"]["predicted_value"] is None
+    assert servi["prediction"]["failure_reason"] is not None
+
+
+async def test_the_api_serves_the_latest_run_when_the_score_cli_runs_twice(
+    parc: Parc, tmp_path: Path, client: AsyncClient, principal_lecteur: None
+) -> None:
+    modele = await entraine_et_score(parc, tmp_path)
+    premier = await resume_du_site(client, parc.sites[0])
+
+    await executer("enervision_ml.score", "--model", str(modele), journal=tmp_path)
+
+    second = await resume_du_site(client, parc.sites[0])
+    assert second["prediction"]["created_at"] > premier["prediction"]["created_at"]
+    assert second["prediction"]["model_reference"] == premier["prediction"]["model_reference"]

apps/backend/tests/test_drift_cli.py

@@ -0,0 +1,108 @@
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+
+import pytest
+
+from app.monitoring import drift as cli
+from app.repositories.drift import NouveauRapportDerive
+from app.services.drift import STATUT_DERIVE, STATUT_STABLE, Seuils
+
+INSTANT = datetime(2026, 9, 22, 12, tzinfo=UTC)
+
+
+def rapport(*, site_id: str | None, status: str, reason: str | None = None) -> NouveauRapportDerive:
+    return NouveauRapportDerive(
+        site_id=site_id,
+        window_start=INSTANT - timedelta(hours=168),
+        window_end=INSTANT,
+        reference_start=None,
+        reference_end=None,
+        n_observations=48,
+        mae=1.5,
+        mape=12.0,
+        bias=0.3,
+        reference_mae=1.2,
+        coverage_ratio=1.0,
+        insufficient_data_ratio=0.0,
+        model_references=["lightgbm-aaa"],
+        status=status,
+        reason=reason,
+    )
+
+
+def installe(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch, rapports: list[NouveauRapportDerive]) -> None:
+    async def fausse_execution(
+        *, now: datetime | None, site_id: str | None, seuils: Seuils | None
+    ) -> list[NouveauRapportDerive]:
+        return rapports
+
+    monkeypatch.setattr(cli, "run_drift", fausse_execution)
+
+
+def test_parse_args_defaults_to_the_standard_window() -> None:
+    arguments = cli.parse_args([])
+
+    assert arguments.window_hours == 168
+    assert arguments.grace_hours == 2
+    assert arguments.fail_on_drift is False
+
+
+def test_parse_args_reads_the_site_id() -> None:
+    assert cli.parse_args(["--site-id", "SITE001"]).site_id == "SITE001"
+
+
+def test_parse_args_parses_the_instant_option() -> None:
+    arguments = cli.parse_args(["--now", "2026-09-22T12:00:00+00:00"])
+
+    assert arguments.now == INSTANT
+
+
+def test_parse_instant_treats_a_naive_datetime_as_utc() -> None:
+    assert cli._parse_instant("2026-09-22T12:00:00") == INSTANT
+
+
+def test_seuils_depuis_translates_the_hour_options_into_durations() -> None:
+    seuils = cli.seuils_depuis(cli.parse_args(["--window-hours", "24", "--grace-hours", "1"]))
+
+    assert seuils.fenetre == timedelta(hours=24)
+    assert seuils.grace == timedelta(hours=1)
+
+
+def test_main_prints_the_verdict_of_every_line(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch, capsys: pytest.CaptureFixture[str]
+) -> None:
+    installe(
+        monkeypatch,
+        [
+            rapport(site_id="SITE001", status=STATUT_STABLE),
+            rapport(site_id=None, status=STATUT_STABLE),
+        ],
+    )
+
+    code = cli.main([])
+
+    sortie = capsys.readouterr().out
+    assert code == 0
+    assert "SITE001" in sortie
+    assert "TOUS SITES" in sortie
+
+
+def test_main_exits_non_zero_when_drift_is_detected_and_the_flag_is_set(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch, capsys: pytest.CaptureFixture[str]
+) -> None:
+    installe(monkeypatch, [rapport(site_id=None, status=STATUT_DERIVE, reason="MAE doublée")])
+
+    code = cli.main(["--fail-on-drift"])
+
+    assert code == 1
+    assert "MAE doublée" in capsys.readouterr().out
+
+
+def test_main_exits_zero_when_drift_is_detected_without_the_flag(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch, capsys: pytest.CaptureFixture[str]
+) -> None:
+    installe(monkeypatch, [rapport(site_id=None, status=STATUT_DERIVE, reason="MAE doublée")])
+
+    code = cli.main([])
+
+    assert code == 0
+    assert capsys.readouterr().out != ""

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-    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/8b/4b/51327018d056f0dad2c2238f26d1fb0f53707a9d91b75dea6d1b3039f136/ruff-0.16.7-py3-none-win_arm64.whl", hash = "sha256:aab7f39e2c9df6c596216070f98eef1207b94f8516cca20c808826974971855b", size = 10412401, upload-time = "2026-09-10T18:04:04.098Z" },
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 ]
 
 [[package]]

apps/frontend/Dockerfile

@@ -3,7 +3,7 @@
 # ==================
 
 # Image pour frontend
-FROM node:24-alpine3.22 AS builder
+FROM node:26-alpine3.22 AS builder
 
 WORKDIR /app
 
@@ -23,7 +23,7 @@ RUN npm run build
 # ==================
 
 
-FROM dhi.io/nginx:1.28.0-alpine3.21-dev AS runner
+FROM nginx:1.31-alpine AS runner
 
 # Copie de la configuration de nginx
 COPY --chown=root:root --chmod=755 nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf

apps/frontend/package-lock.json

@@ -8,12 +8,12 @@
       "name": "frontend",
       "version": "0.0.0",
       "dependencies": {
-        "@angular/common": "^22.1.0",
+        "@angular/common": "^22.1.7",
-        "@angular/compiler": "^22.1.0",
+        "@angular/compiler": "^22.1.7",
-        "@angular/core": "^22.1.0",
+        "@angular/core": "^22.1.7",
-        "@angular/forms": "^22.1.0",
+        "@angular/forms": "^22.1.7",
-        "@angular/platform-browser": "^22.1.0",
+        "@angular/platform-browser": "^22.1.7",
-        "@angular/router": "^22.1.0",
+        "@angular/router": "^22.1.7",
         "chart.js": "^4.5.1",
         "rxjs": "~7.8.0",
         "tslib": "^2.3.0"
@@ -21,21 +21,14 @@
       "devDependencies": {
         "@angular/build": "^22.1.8",
         "@angular/cli": "^22.1.8",
-        "@angular/compiler-cli": "^22.1.0",
+        "@angular/compiler-cli": "^22.1.7",
         "@vitest/coverage-v8": "^4.1.11",
-        "jsdom": "^28.0.0",
+        "jsdom": "^30.1.0",
-        "prettier": "^3.8.1",
+        "prettier": "^3.9.8",
         "typescript": "~6.0.2",
-        "vitest": "^4.0.8"
+        "vitest": "^4.1.11"
       }
     },
-    "node_modules/@acemir/cssom": {
-      "version": "0.9.31",
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-    },
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@@ -255,9 +248,9 @@
       }
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     "node_modules/@angular/common": {
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+      "version": "22.1.7",
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+      "integrity": "sha512-SLW4AdH2Y8G9SM/iFRNpCQtkmvq55RcIQWsADT9ypZ7FxxcnJRsr4Q/WnbUBbuCslsCkrgzU1i9WDiW0m7gcnw==",
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@@ -266,14 +259,14 @@
         "node": "^22.22.3 || ^24.15.0 || >=26.0.0"
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-        "@angular/core": "22.1.6",
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+      "integrity": "sha512-qhoHAByh805nT4Xy4Wd2kE5FvkTc7wcg8Qps+EH6+z4KRfwGiL5cwdgooGWjTAldFCeqTgJ0BO/0dB6GHZjdkQ==",
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         "tslib": "^2.3.0"
@@ -283,9 +276,9 @@
       }
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+      "version": "22.1.7",
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+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@angular/compiler-cli/-/compiler-cli-22.1.7.tgz",
-      "integrity": "sha512-C1fQuaSLnibhfbb7Im/vurdBEcfQk+/GqPkY4+dgEKd4EPleO0xWlD+k5DwyNFX8a9w7HebWfo0Zl66HuaEwOQ==",
+      "integrity": "sha512-VGg8Kyt0YymQfnUUFk79vFaM+x5xmIMHy+BZh3P2Lh/uxqCXTWhJJH8kOHKtIGGH5/wKhBEmSy2CezdcIuM9xg==",
       "dev": true,
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@@ -306,7 +299,7 @@
         "node": "^22.22.3 || ^24.15.0 || >=26.0.0"
       },
       "peerDependencies": {
-        "@angular/compiler": "22.1.6",
+        "@angular/compiler": "22.1.7",
         "typescript": ">=6.0 <6.1"
       },
       "peerDependenciesMeta": {
@@ -316,9 +309,9 @@
       }
     },
     "node_modules/@angular/core": {
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+      "version": "22.1.7",
-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@angular/core/-/core-22.1.6.tgz",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@angular/core/-/core-22.1.7.tgz",
-      "integrity": "sha512-3Ln9YYOhsaU2vPufnpcu6C4dlmX4e/nJTlggVcKMT7bGZH5KlEtw3h0uh9YfANv8YhQCEk1AcuRI7KpBnh5ing==",
+      "integrity": "sha512-T9bt1PIgoN7n+TxGHTUgu0EsomlGMQ84YMXbMB+N6HhD8C1qZxn0uCbnAtCUjcecg1am8ioKxNTO0eII9ouioQ==",
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@@ -327,7 +320,7 @@
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       },
@@ -341,9 +334,9 @@
       }
     },
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+      "version": "22.1.7",
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@@ -354,16 +347,16 @@
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@@ -372,9 +365,9 @@
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@@ -383,9 +376,9 @@
       }
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@@ -854,9 +832,9 @@
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@@ -5569,28 +5506,19 @@
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-        "node": ">= 14"
+        "node": "^22.14.0 || >=24.0.0"
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@@ -6708,9 +6636,9 @@
       }
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-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/prettier/-/prettier-3.9.6.tgz",
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@@ -7308,13 +7236,6 @@
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     "node_modules/tinybench": {
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       "resolved": "https://registry.npmjs.org/tinybench/-/tinybench-2.9.0.tgz",
@@ -7469,13 +7390,13 @@
       }
     },
     "node_modules/undici": {
-      "version": "7.29.1",
+      "version": "8.10.2",
-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/undici/-/undici-7.29.1.tgz",
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-      "integrity": "sha512-RYONW2MeafgYlkVOKYKkA/Ag7BmXqgIWCa8t1m0JcxrQg9pI9lEqRhAOruOBCbAohOa/gkCF+iPi9hrgvTzu6Q==",
+      "integrity": "sha512-/y4/bH9YNU5hi9NIrpOuvGXFcxrj3CMrV+/AYpowAYTpHn8gX/XPFjNy766FPoYY0miQhdW977JFWKGNhBdwyQ==",
       "dev": true,
       "license": "MIT",
       "engines": {
-        "node": ">=20.18.1"
+        "node": ">=22.19.0"
       }
     },
     "node_modules/unpipe": {

apps/frontend/package.json

@@ -12,12 +12,12 @@
   "private": true,
   "packageManager": "npm@11.19.0",
   "dependencies": {
-    "@angular/common": "^22.1.0",
+    "@angular/common": "^22.1.7",
-    "@angular/compiler": "^22.1.0",
+    "@angular/compiler": "^22.1.7",
-    "@angular/core": "^22.1.0",
+    "@angular/core": "^22.1.7",
-    "@angular/forms": "^22.1.0",
+    "@angular/forms": "^22.1.7",
-    "@angular/platform-browser": "^22.1.0",
+    "@angular/platform-browser": "^22.1.7",
-    "@angular/router": "^22.1.0",
+    "@angular/router": "^22.1.7",
     "chart.js": "^4.5.1",
     "rxjs": "~7.8.0",
     "tslib": "^2.3.0"
@@ -25,11 +25,11 @@
   "devDependencies": {
     "@angular/build": "^22.1.8",
     "@angular/cli": "^22.1.8",
-    "@angular/compiler-cli": "^22.1.0",
+    "@angular/compiler-cli": "^22.1.7",
     "@vitest/coverage-v8": "^4.1.11",
-    "jsdom": "^28.0.0",
+    "jsdom": "^30.1.0",
-    "prettier": "^3.8.1",
+    "prettier": "^3.9.8",
     "typescript": "~6.0.2",
-    "vitest": "^4.0.8"
+    "vitest": "^4.1.11"
   }
 }

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

@@ -1,21 +1,36 @@
 import { Routes } from '@angular/router';
-import {authGuard} from './core/guards/auth-guard';
+import { authGuard } from './core/guards/auth-guard';
 
 export const routes: Routes = [
   { path: '', redirectTo: 'dashboard', pathMatch: 'full' },
-  { path: 'login', loadComponent: () => import('./features/auth/login/login').then(m => m.Login) },
+  {
-  { path: 'change-password', loadComponent: () => import('./features/auth/change-password/change-password').then(m => m.ChangePassword) },
+    path: 'login',
-  { path: 'forgot-password', loadComponent: () => import('./features/auth/forgot-password/forgot-password').then(m => m.ForgotPassword) },
+    loadComponent: () => import('./features/auth/login/login').then((m) => m.Login),
-  { path: 'reset-password', loadComponent: () => import('./features/auth/reset-password/reset-password').then(m => m.ResetPassword) },
+  },
+  {
+    path: 'change-password',
+    loadComponent: () =>
+      import('./features/auth/change-password/change-password').then((m) => m.ChangePassword),
+  },
+  {
+    path: 'forgot-password',
+    loadComponent: () =>
+      import('./features/auth/forgot-password/forgot-password').then((m) => m.ForgotPassword),
+  },
+  {
+    path: 'reset-password',
+    loadComponent: () =>
+      import('./features/auth/reset-password/reset-password').then((m) => m.ResetPassword),
+  },
   {
     path: 'dashboard',
     canActivate: [authGuard],
-    loadComponent: () => import('./features/dashboard/dashboard').then(m => m.Dashboard),
+    loadComponent: () => import('./features/dashboard/dashboard').then((m) => m.Dashboard),
   },
   {
     path: 'sites',
     canActivate: [authGuard],
-    loadComponent: () => import('./features/sites/site-list/site-list').then(m => m.SiteList),
+    loadComponent: () => import('./features/sites/site-list/site-list').then((m) => m.SiteList),
   },
   {
     path: 'sites/:siteId',
@@ -23,6 +38,12 @@ export const routes: Routes = [
     loadComponent: () =>
       import('./features/sites/site-detail/site-detail').then((m) => m.SiteDetail),
   },
+  {
+    path: 'recommendations',
+    canActivate: [authGuard],
+    loadComponent: () =>
+      import('./features/recommendations/recommendations').then((m) => m.RecommendationsView),
+  },
   {
     path: 'monitoring/sensors',
     canActivate: [authGuard],

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

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

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

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

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

@@ -14,6 +14,7 @@
         <a routerLink="/monitoring/sensors" class="ev-link">Supervision des capteurs</a>
       }
       <a routerLink="/sites" class="ev-link">Voir les sites</a>
+      <a routerLink="/recommendations" class="ev-link">Recommandations</a>
       <ev-button
         class="logout-button"
         variant="secondary"

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

db/init/120-airflow-database.sql

@@ -1,4 +1,4 @@
--- Base de metadonnees Airflow (webserver + scheduler, LocalExecutor). Separee de la base
+-- Base de metadonnees Airflow (api-server + scheduler + dag-processor, LocalExecutor). Separee de la base
 -- applicative : les tables internes d'Airflow (dag_run, task_instance, ...) n'ont rien a faire
 -- dans le schema metier. Meme conteneur Postgres que `enervision`/`enervision_test` plutot qu'un
 -- service dedie, pour ne pas ajouter un conteneur de plus (issue #115).

docker-compose.prod.yml

@@ -5,6 +5,8 @@
 # moyen de dépublier 8000 et 3000 : sans lui, l'API resterait joignable en clair à côté du proxy.
 # Piège : pas de `:?` sur `PUBLIC_HOST`. Compose interpole tout le fichier, y compris pour
 # `stop` et `logs` : la garde vit dans `make stack-up`, qui la compare au certificat servi.
+# Pourquoi : ports du proxy et origine publique en variables, pour que deux environnements
+# cohabitent sur la même machine, chacun dans son projet Compose (ADR 0009).
 
 name: enervision
 
@@ -12,12 +14,15 @@ services:
   db:
     ports: !override
       - "127.0.0.1:${POSTGRES_PORT:-5433}:5432"
+    environment:
+      TS_TUNE_MEMORY: ${TS_TUNE_MEMORY:-2GB}
+      TS_TUNE_NUM_CPUS: ${TS_TUNE_NUM_CPUS:-2}
 
   mailpit:
     ports: !override
       - "127.0.0.1:${MAILPIT_UI_PORT:-8025}:8025"
 
-  airflow-webserver:
+  airflow-apiserver:
     ports: !override
       - "127.0.0.1:${AIRFLOW_PORT:-8080}:8080"
 
@@ -37,22 +42,22 @@ services:
       APP_ENV: prod
       APP_DEBUG: "false"
       APP_TRUST_PROXY_HEADERS: "true"
-      APP_CORS_ORIGINS: https://${PUBLIC_HOST:-enervision.local}
+      APP_CORS_ORIGINS: ${PUBLIC_ORIGIN:-https://${PUBLIC_HOST:-enervision.local}}
-      APP_FRONTEND_RESET_PASSWORD_URL: https://${PUBLIC_HOST:-enervision.local}/reset-password
+      APP_FRONTEND_RESET_PASSWORD_URL: ${PUBLIC_ORIGIN:-https://${PUBLIC_HOST:-enervision.local}}/reset-password
 
   frontend:
     ports: !reset null
 
   proxy:
-    image: nginx:1.28-alpine
+    image: nginx:1.31-alpine
     depends_on:
       backend:
         condition: service_healthy
       frontend:
         condition: service_started
     ports:
-      - "80:80"
+      - "${PROXY_HTTP_PORT:-80}:80"
-      - "443:443"
+      - "${PROXY_HTTPS_PORT:-443}:443"
     volumes:
       - ./infra/proxy/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
       - ./infra/proxy/conf.d:/etc/nginx/conf.d:ro

docker-compose.yml

@@ -5,9 +5,9 @@
 
 name: enervision
 
-# Piege : LocalExecutor fait tourner les taches comme sous-processus du scheduler, jamais du
+# Piege : LocalExecutor fait tourner les taches comme sous-processus du scheduler, jamais de
-# webserver. `airflow_ml_state` (modele entraine, magasin MLflow) n'a donc besoin d'etre monte
+# l'api-server. `airflow_ml_state` (modele entraine, magasin MLflow) n'a donc besoin d'etre monte
-# que sur `airflow-scheduler` en pratique, mais reste partage avec le webserver pour que ce
+# que sur `airflow-scheduler` en pratique, mais reste partage avec l'api-server pour que ce
 # dernier puisse au besoin l'inspecter sans en devenir dependant.
 x-airflow-common: &airflow-common
   build:
@@ -19,9 +19,16 @@ x-airflow-common: &airflow-common
     # Piege : pas de `:?` sur les secrets Airflow. Compose interpole le fichier entier avant de
     # filtrer les services : une variable requise manquante casserait aussi `make db-up`,
     # `make dev`... pour quiconque n'a pas encore complete son `.env`. Le refus est porte par
-    # `airflow-init` (ci-dessous), dont `webserver` et `scheduler` dependent.
+    # `airflow-init` (ci-dessous), dont `api-server`, `dag-processor` et `scheduler` dependent.
     AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY: ${AIRFLOW_FERNET_KEY:-}
-    AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: ${AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY:-}
+    AIRFLOW__API__SECRET_KEY: ${AIRFLOW_API_SECRET_KEY:-}
+    # Signe les jetons entre scheduler, tâches et api-server. Conteneurs distincts : un secret
+    # généré au démarrage ne serait pas partagé, il doit venir du .env.
+    AIRFLOW__API_AUTH__JWT_SECRET: ${AIRFLOW_JWT_SECRET:-}
+    AIRFLOW__CORE__EXECUTION_API_SERVER_URL: http://airflow-apiserver:8080/execution/
+    # FabAuthManager plutôt que le SimpleAuthManager par défaut d'Airflow 3 : seul le provider
+    # FAB sait créer le compte admin que `airflow-init` pose via `_AIRFLOW_WWW_USER_*`.
+    AIRFLOW__CORE__AUTH_MANAGER: airflow.providers.fab.auth_manager.fab_auth_manager.FabAuthManager
     AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://${POSTGRES_USER}:${POSTGRES_PASSWORD}@db:5432/airflow
     # Role `enervision_ml` dedie pas encore provisionne (dette assumee, cf. ADR 0003) :
     # memes identifiants que le backend en attendant.
@@ -36,6 +43,7 @@ x-airflow-common: &airflow-common
   volumes:
     - ./etl/airflow/dags:/opt/airflow/dags
     - ./etl/airflow/plugins:/opt/airflow/plugins
+    - ./data/raw:/opt/data/raw:ro
     - airflow_logs:/opt/airflow/logs
     - airflow_ml_state:/opt/ml/state
   restart: unless-stopped
@@ -110,11 +118,11 @@ services:
   # Conteneur unique, jamais redemarre. La migration et la creation du premier compte sont
   # portees par l'entrypoint de l'image (`_AIRFLOW_DB_MIGRATE`, `_AIRFLOW_WWW_USER_*`), qui porte
   # aussi leur code de sortie : une migration ratee (ex. base `airflow` absente sur un volume
-  # `pgdata` deja peuple) fait echouer ce service, et `webserver`/`scheduler`, qui attendent son
+  # `pgdata` deja peuple) fait echouer ce service, et api-server, dag-processor et scheduler,
-  # succes, ne demarrent pas sur une base non migree. Le mot de passe passe par l'environnement,
+  # qui attendent son succes, ne demarrent pas sur une base non migree. Le mot de passe passe
-  # jamais par `argv` (ni `ps`, ni `docker compose config`).
+  # par l'environnement, jamais par `argv` (ni `ps`, ni `docker compose config`).
   # Sans mot de passe, l'entrypoint refuse lui-meme de creer le compte ; la commande ci-dessous
-  # refuse en plus les deux cles de chiffrement vides.
+  # refuse en plus les cles et secrets vides.
   airflow-init:
     <<: *airflow-common
     restart: "no"
@@ -134,13 +142,14 @@ services:
       - |
         set -euo pipefail
         : "$${AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY:?AIRFLOW_FERNET_KEY manquant dans .env}"
-        : "$${AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY:?AIRFLOW_WEBSERVER_SECRET_KEY manquant dans .env}"
+        : "$${AIRFLOW__API__SECRET_KEY:?AIRFLOW_API_SECRET_KEY manquant dans .env}"
+        : "$${AIRFLOW__API_AUTH__JWT_SECRET:?AIRFLOW_JWT_SECRET manquant dans .env}"
         : "$${APP_SECRET_KEY:?AIRFLOW_APP_SECRET_KEY manquant dans .env}"
         exec airflow version
 
-  airflow-webserver:
+  airflow-apiserver:
     <<: *airflow-common
-    command: webserver
+    command: api-server
     ports:
       - "${AIRFLOW_PORT:-8080}:8080"
     depends_on:
@@ -149,7 +158,7 @@ services:
       airflow-init:
         condition: service_completed_successfully
     healthcheck:
-      test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8080/health"]
+      test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8080/api/v2/monitor/health"]
       interval: 30s
       timeout: 10s
       retries: 5
@@ -164,6 +173,16 @@ services:
       airflow-init:
         condition: service_completed_successfully
 
+  # Obligatoire depuis Airflow 3 : le scheduler ne parse plus les fichiers de dags/ lui-même.
+  airflow-dag-processor:
+    <<: *airflow-common
+    command: dag-processor
+    depends_on:
+      db:
+        condition: service_healthy
+      airflow-init:
+        condition: service_completed_successfully
+
 volumes:
   pgdata:
   airflow_logs:

docs/ML-START.md

@@ -90,14 +90,25 @@ consommation prévue de **l'heure suivant sa dernière lecture connue**, et écr
 ### Ce que le run écrit, et ce qu'il n'écrase pas
 
 La table `prediction` **n'a pas de contrainte d'unicité sur `(site_id, target_at)`** : chaque run
-insère une ligne de plus au lieu d'écraser la précédente. C'est délibéré, et c'est ce qui rendra
+insère une ligne de plus au lieu d'écraser la précédente. C'est délibéré, et c'est ce qui rend
-possible la comparaison prévision contre réalisé, donc la surveillance de dérive (#44, #45), qui
+possible la comparaison prévision contre réalisé. La surveillance de dérive s'en sert : elle
-n'existe pas encore.
+retient, pour chaque `(site_id, target_at)`, la ligne du run le plus récent, celle-là même que
+sert `GET /api/v1/predictions`. Voir l'[ADR 0011](adr/0011-surveillance-de-derive-dans-le-backend.md).
 
 Trois contraintes de cohérence sont portées par la base et non par le code applicatif :
 `status = 'available'` exige une `predicted_value` et interdit un `failure_reason` ;
 `insufficient_data` et `error` exigent l'inverse ; `target_metric` est bornée à
-`consumption_kwh` ou `consumption_kw`, et la forme énergie impose une `period_minutes`.
+`consumption_kwh` ou `consumption_kw`, et la forme énergie impose une `period_minutes`. Elles
+sont vérifiées depuis le code qui écrit par `ml/tests/test_score_integration.py`, sur une vraie
+base : un double ne prouverait rien d'une contrainte SQL.
+
+**`--now` borne la fenêtre des deux côtés.** `load_recent_from_database` exige un `until` autant
+qu'un `since`, et le scoring lui passe l'instant de référence. Sans cette borne haute,
+`build_scoring_frame` repartait de la dernière lecture de toute la table quelle que soit la valeur
+demandée : `target_at` valait toujours « fin du jeu + 1 h », et l'âge de la dernière lecture
+devenait négatif sans franchir le seuil de péremption. Rejouer le scoring sur des instants passés
+produit désormais des prévisions dont le réalisé existe déjà, ce dont la surveillance de dérive a
+besoin pour se démontrer sur un jeu figé.
 
 ### `model_reference` est un hachage, pas un nom de fichier
 
@@ -142,6 +153,10 @@ flowchart LR
     train -- "models/*.txt + run MLflow" --> score
     score -- "INSERT" --> prediction
     prediction -- "lecture seule" --> route
+    prediction -- "prévu" --> derive["app.monitoring.drift<br/>écart prévu / réalisé"]
+    reading -- "réalisé" --> derive
+    derive -- "INSERT" --> rapport[("drift_report")]
+    rapport -- "lecture seule" --> monitoring["GET /api/v1/monitoring/drift"]
 ```
 
 **La règle, en une phrase : FastAPI ne fait jamais tourner LightGBM.**
@@ -163,8 +178,12 @@ flowchart LR
 Le corollaire est qu'il n'y a **aucune prévision à la demande** : la fraîcheur d'une prévision est
 celle du dernier run de scoring. Ce run est ordonnancé par Airflow, DAG `ml_score` en `@hourly`
 (issue #115) ; seuls le mode `--csv` et un lancement local restent manuels, tout comme
-l'entraînement, dont le DAG `ml_train` n'a pas de planification. La dette qui subsiste est la
+l'entraînement, dont le DAG `ml_train` n'a pas de planification.
-surveillance de dérive, portée par les issues #44 et #45.
+
+La surveillance de dérive traverse cette frontière **dans le sens de la table vers le backend**,
+sans la percer : elle relit `prediction` et `reading` en SQL, ne charge aucun modèle, et n'appelle
+pas MLflow. Son calcul, son seuil et son refus de comparer à la métrique d'entraînement sont dans
+l'[ADR 0011](adr/0011-surveillance-de-derive-dans-le-backend.md).
 
 ---
 
@@ -175,3 +194,4 @@ surveillance de dérive, portée par les issues #44 et #45.
 - [ADR 0006](adr/0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md) : ce qui consomme les prédictions
 - [`architecture/20-backend.md`](architecture/20-backend.md) : le contrat de `GET /predictions`
 - [`architecture/40-data.md`](architecture/40-data.md) : le modèle de données
+- [ADR 0011](adr/0011-surveillance-de-derive-dans-le-backend.md) : la surveillance de dérive

docs/README.md

@@ -15,3 +15,6 @@
 | [0006](adr/0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md) | Le moteur de règles de recommandation vit dans le backend, pas dans `ml/` |
 | [0007](adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md) | Terminaison TLS par un reverse proxy Nginx, en Docker Compose |
 | [0008](adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md) | Airflow exécute le code du backend en sous-processus, dans son propre environnement |
+| [0009](adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md) | Deux environnements sur la VM ENI, un projet Compose chacun, déployés par un runner auto-hébergé |
+| [0010](adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md) | Terraform provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application |
+| [0011](adr/0011-surveillance-de-derive-dans-le-backend.md) | La surveillance de dérive vit dans le backend et écrit sa propre table |

docs/adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md

@@ -0,0 +1,82 @@
+# 0009 - Deux environnements sur la VM ENI, un projet Compose chacun, déployés par un runner auto-hébergé
+
+- Statut : accepté
+- Date : 2026-09-21
+
+## Contexte
+
+La grille note EC03 à EC06 sur ce qui est déployé et fonctionnel au J10. Au 21/09, rien ne
+l'est : la CI s'arrête au merge (issue #21), la topologie Compose avec reverse proxy
+([ADR 0007](0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md)) n'a jamais quitté le poste, et le
+module Terraform k3s n'a jamais été appliqué. L'école met à disposition une seule VM,
+`eadl-2025-nantes-g3`, sur une adresse privée que les runners hébergés par GitHub ne joignent
+pas, sans DNS public.
+
+Il faut deux environnements, recette et production, parce que la stratégie de branches en a
+déjà deux, `dev` et `main`, et qu'un déploiement direct en production à chaque merge sur `dev`
+n'est pas défendable.
+
+La branche `feat/deploy` tentait de déployer par provisioners Terraform : nginx système et copie
+du build Angular. La revue postée sur #21 relève huit points bloquants, dont des racines `rec`
+et `prod` qui ne passent pas `terraform validate`.
+
+## Décision
+
+**Un projet Docker Compose par environnement, sur la même machine.** Deux clones du dépôt,
+`/srv/enervision/rec` sur `dev` et `/srv/enervision/prod` sur `main`, chacun avec son `.env` et
+son `COMPOSE_PROJECT_NAME`. Le nom de projet préfixe volumes, réseau et conteneurs : les deux
+stacks ne partagent rien.
+
+**Les ports du proxy et l'origine publique deviennent des variables** de
+`docker-compose.prod.yml`. La production garde 80 et 443. La recette publie 8443 et ramène sa
+redirection HTTP sur la boucle locale, faute de quoi elle renverrait vers la production. Base,
+Mailpit et Airflow restent sur `127.0.0.1`, décalés d'un port.
+
+**Deux noms d'hôte**, `enervision.local` et `rec.enervision.local`, sur la même IP. Le cookie de
+rafraîchissement est posé par hôte, pas par port : un seul nom ferait se déconnecter la
+production à chaque connexion en recette.
+
+**Un runner GitHub Actions auto-hébergé sur la VM** exécute `deploy.yml` : un `push` sur `dev`
+déploie la recette, un `push` sur `main` déploie la production après approbation dans
+l'environnement GitHub `prod`. Le job aligne le clone sur la branche puis lance `make stack-up`.
+Les images sont construites sur la machine.
+
+**Les secrets vivent dans le `.env` de chaque dossier**, générés sur la machine par
+`scripts/provision-host.sh`, jamais dans git ni dans GitHub. Le runner n'a besoin d'aucun
+secret.
+
+## Alternatives écartées
+
+- **k3s avec un namespace par environnement** : le cluster serait vide, sans manifeste, sans
+  registre, sans stockage persistant. C'est la cible de `10-infra.md`, pas celle de la semaine.
+- **Provisioners Terraform de `feat/deploy`** : voir la revue sur #21. Terraform reste l'outil
+  de provisionnement de la machine, pas de livraison applicative.
+- **Deux machines**, VM Proxmox et VM Azure ENI : une deuxième infrastructure à justifier devant
+  le jury et à provisionner, pour un bénéfice nul sur la grille.
+- **Un seul proxy frontal routant par nom d'hôte vers les deux stacks** : des URL sans port,
+  mais le proxy devrait joindre deux réseaux Compose où les services portent les mêmes noms.
+  La complexité dépasse le gain.
+- **Images publiées sur GHCR et déployées par digest** : la bonne pratique, remise à plus tard.
+  Un registre à authentifier sur la machine, alors que le runner y construit déjà.
+
+## Conséquences
+
+- Deux TimescaleDB sur une machine de 8 Go : sans réglage, chacune se réserverait 25 % de la
+  RAM au premier démarrage. L'overlay fixe `TS_TUNE_MEMORY` à 2 Go et `TS_TUNE_NUM_CPUS` à 2 par
+  base. Airflow 3 n'a rien à régler de ce côté : son api-server lance un seul worker par défaut,
+  là où le webserver d'Airflow 2 en lançait quatre. La montée à 32 Go prévue par les consignes
+  est à demander.
+- Un runner auto-hébergé sur un dépôt public exécute le code qu'on lui envoie. `deploy.yml` ne
+  se déclenche jamais sur `pull_request`, le runner tourne sous un utilisateur dédié, et le
+  dépôt doit exiger une approbation pour les workflows des PR externes.
+- Les deux environnements construisent leurs images séparément à partir du même commit : ce qui
+  tourne en production a été construit deux fois, pas promu. Le passage à GHCR lèvera cette
+  limite.
+- Le `make stack-up` du runner reconstruit l'image Airflow, qui copie `ml/` et `apps/backend/`,
+  à chaque push : plusieurs minutes par déploiement, acceptable pour la cadence du projet.
+- `environments/prod` de Terraform reste vide. Le provisionnement de la machine est porté par
+  `scripts/provision-host.sh`, que Terraform pourra appeler par `remote-exec` le jour où une
+  racine visant la VM existera. Cette racine existe depuis l'[ADR 0010](0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md),
+  sous le nom `environments/vm-eni`, et `environments/prod` a disparu avec elle.
+- L'image frontend quitte `dhi.io/nginx`, registre authentifié dont personne n'a l'accès, pour
+  `nginx:1.28-alpine`, la même image que le proxy. Elle n'avait jamais été construite.

docs/adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md

@@ -0,0 +1,77 @@
+# 0010 - Terraform provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application
+
+- Statut : accepté
+- Date : 2026-09-22
+
+## Contexte
+
+L'[ADR 0009](0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md) a posé la livraison : deux
+projets Compose sur la VM ENI, alignés sur `dev` et sur `main` par un runner auto-hébergé. Elle
+ne dit pas qui prépare la machine. C'est `scripts/provision-host.sh`, lancé à la main en SSH.
+
+La grille d'évaluation attend en C22 que l'infrastructure soit « provisionnée via du code
+(Terraform, Ansible…) ». Le seul Terraform du dépôt installe un cluster k3s que rien ne
+consomme, qui n'a jamais été appliqué, et dont la racine ne passait même pas `terraform init`
+depuis que Terraform refuse les provisioners `destroy` dont la connexion lit autre chose que
+`self`. Sa racine s'appelait `environments/dev`, nom qui laissait croire à un environnement
+applicatif alors que les deux environnements réels sont `rec` et `prod`, sur la même machine.
+
+La branche `feat/deploy` (PR #141) proposait la réponse inverse : Terraform construit les
+images, lance les conteneurs et copie les sources par SSH. La revue a relevé deux racines sur
+trois qui ne passent pas `terraform validate`, le mot de passe SSH écrit en clair dans le state,
+un backend lancé sans base ni variables d'environnement, et trois architectures différentes pour
+trois environnements.
+
+## Décision
+
+**Terraform provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application.** La frontière est
+nette et vérifiable : `infra/terraform/environments/vm-eni` installe Docker et le plugin
+Compose, exécute `scripts/provision-host.sh`, enregistre le runner. Il ne construit aucune
+image, ne lance aucun conteneur, et un `apply` n'interrompt pas la stack qui tourne.
+
+**Le déploiement continu ne change pas.** `deploy.yml` reste le seul chemin de livraison : push
+sur `dev` ou `main`, alignement du clone, `make stack-up`, sonde `/api/v1/health/ready`.
+
+**Le Bash reste la mécanique, Terraform devient le point d'entrée.** `provision-host.sh` connaît
+les deux environnements, leurs ports décalés, leurs secrets et leurs certificats. Le réécrire en
+HCL créerait une seconde source de vérité qui divergerait au premier changement de port.
+
+**Aucun secret dans le state.** Authentification SSH par clé seulement, pas de variable de mot
+de passe. Le jeton d'enregistrement du runner est une variable `sensitive` fournie à l'`apply`,
+jamais un `trigger` : les `triggers` sont la seule partie d'un `null_resource` que Terraform
+persiste.
+
+**Les racines portent le nom de ce qu'elles provisionnent**, pas d'un environnement applicatif :
+`vm-eni` pour la machine, `k3s-cible` pour le cluster resté en cible. `environments/prod`,
+dossier vide, disparaît.
+
+## Alternatives écartées
+
+- **Ansible à la place du Bash** : plus idiomatique pour de la configuration de machine, et le
+  jury le reconnaîtrait immédiatement comme de l'IaC. Mais c'est un outil de plus à installer et
+  à faire tourner, pour réécrire un script qui fonctionne, à trois jours du gel technique.
+- **Provisioners applicatifs de `feat/deploy`** : voir la revue sur #141. Terraform y devenait un
+  orchestrateur concurrent de Compose, sans base de données ni migrations.
+- **Terraform appelle aussi `make stack-up`** : le premier démarrage serait plus court d'une
+  commande, mais Terraform se mettrait à porter la livraison, que le runner rejoue à chaque
+  push. Deux chemins pour le même acte, c'est précisément ce que #141 montre qu'il ne faut pas.
+- **k3s tout de suite** : le cluster serait vide, sans manifeste, sans registre et sans stockage
+  persistant. Le module reste, documenté comme cible.
+- **State Terraform distant** : un seul opérateur, pas d'exécution concurrente. Le backend local
+  suffit, comme pour `k3s-cible`.
+
+## Conséquences
+
+- Le premier `apply` exige un jeton d'enregistrement du runner, valable une heure et pour une
+  seule inscription, que seul un administrateur du dépôt peut créer. L'`apply` n'est donc pas
+  rejouable sans intervention humaine, ce qui est acceptable : il ne se joue qu'à l'installation.
+- L'utilisateur propriétaire de `/srv/enervision` doit exister sur la machine avant l'`apply`.
+  Terraform vérifie et échoue tôt plutôt que de le créer : décider d'un compte système est une
+  décision d'administration, pas un effet de bord de déploiement.
+- Terraform ne sait rien de l'état de la stack. `terraform plan` ne dira jamais que la recette
+  est tombée ; c'est la sonde de `deploy.yml` qui le dit.
+- Pas de provisioner `destroy` sur le runner : il imposerait de mettre le chemin de la clé SSH
+  dans le state, et `svc.sh uninstall` ne désinscrit pas le runner côté GitHub. Le retrait reste
+  manuel, depuis les paramètres du dépôt.
+- C22 cesse de reposer sur `docker-compose.prod.yml` seul. C23 reste porté par les scripts, que
+  Terraform appelle désormais au lieu de les remplacer.

docs/adr/0011-surveillance-de-derive-dans-le-backend.md

@@ -0,0 +1,120 @@
+# 0011 - La surveillance de dérive vit dans le backend et écrit sa propre table
+
+- Statut : accepté
+- Date : 2026-09-22
+
+## Contexte
+
+L'issue #45 demande des tests d'intégration API ↔ DB ↔ ML. Trois documents du dépôt annoncent
+par ailleurs, depuis le jalon J3, une surveillance de dérive qui n'existe nulle part :
+`docs/architecture/00-vue-ensemble.md` (« Surveillance de dérive (EC06, #44/#45) pas encore
+construite »), `docs/ML-START.md` (« la dette qui subsiste est la surveillance de dérive »), et
+le docstring de `write_predictions()` dans `ml/enervision_ml/score.py`, qui justifie l'absence
+d'unicité sur `(site_id, target_at)` par la comparaison future entre prévu et réalisé.
+
+La matière première est en base : `prediction` porte ce que le modèle a annoncé, `reading` ce
+qui est réellement arrivé. Restaient trois questions : où vit le calcul, à quoi on compare, et
+où atterrit le résultat.
+
+## Décision
+
+**Le calcul vit dans `apps/backend`** : `repositories/drift.py` pour le SQL, `services/drift.py`
+pour la logique, `monitoring/drift.py` pour la CLI, `api/v1/endpoints/monitoring.py` pour la
+lecture. Le dossier `ml/` ne gagne pas une ligne.
+
+**Le résultat est persisté** dans une table `drift_report`, une ligne par site plus une ligne
+globale que `site_id` à NULL désigne.
+
+**La comparaison oppose deux fenêtres vives de 168 h**, la récente et celle qui la précède, et
+le verdict a trois valeurs : `stable`, `derive`, `indetermine`.
+
+### Pourquoi le backend, alors que le sujet est le modèle
+
+- **`prediction` n'est pas dans le périmètre de `ML_DATABASE_URL`.** `enervision_ml/config.py`,
+  `docs/ML-START.md` et l'[ADR 0003](0003-autorisation-rbac-a-trois-roles.md) désignent pour
+  cette variable un rôle PostgreSQL restreint **en lecture sur `reading` et `site`**. Mettre la
+  dérive dans `ml/` obligerait à élargir ce rôle à `prediction`, et à l'écriture : ce serait
+  contredire par le code la dette de moindre privilège que ces trois documents ont posée par
+  écrit.
+- **L'alignement prévu contre réalisé existe déjà ici, une fois.** `AlertService._detect_anomaly`
+  croise `reading` et `prediction` sur le même instant, et `PredictionRepository.list_since`
+  porte déjà le piège des runs empilés. Le réécrire en SQL brut dans `ml/` créerait une seconde
+  source de vérité sur « quelle prédiction correspond à quelle lecture », ce que
+  l'[ADR 0006](0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md) a déjà refusé pour les règles.
+- **La frontière de `docs/ML-START.md` tient.** FastAPI ne fait toujours pas tourner LightGBM :
+  la dérive lit deux tables et compare des nombres, elle n'évalue aucun modèle.
+
+**Conséquence assumée** : `enervision_ml.metrics.regression_metrics` n'est pas réutilisable, le
+backend n'important pas `enervision_ml`. MAE, MAPE et biais sont donc réécrits, une quinzaine de
+lignes. Cette duplication n'est pas celle que `build_features` interdit : une divergence de
+features est silencieuse et ruine les prévisions sans erreur, une divergence sur une moyenne
+d'écarts absolus est attrapée par le premier test à valeurs connues.
+
+### Ce qu'on mesure, et les deux dédoublonnages obligatoires
+
+La paire est `prediction ⋈ reading` sur `(site_id, target_at = timestamp)`, restreinte aux
+prédictions `available`. Elle exige un `DISTINCT ON` **des deux côtés** :
+
+- `prediction` n'a pas d'unicité sur `(site_id, target_at)`, chaque run de scoring empile une
+  ligne. On retient la plus récente, celle que sert `GET /api/v1/predictions`, départagée par
+  `prediction_id` : `created_at` vaut l'heure de début de transaction et ne distingue pas deux
+  lignes du même run.
+- `uq_reading_source` autorise deux lectures au même instant quand la `source` diffère. Sans
+  dédoublonnage, la jointure compterait cette heure deux fois et pondérerait doublement le site.
+
+La fenêtre est **fermée à droite par un délai de grâce de 2 h** : le réalisé de la dernière
+heure n'est pas encore ingéré, et l'inclure ferait chuter le taux de couverture à chaque
+exécution, pour une raison qui n'a rien à voir avec le modèle.
+
+Métriques retenues : `mae` (la métrique même qu'optimise LightGBM), **`bias` signé** (une MAE qui
+monte dit « moins bon », un biais qui s'éloigne de zéro dit « le modèle se trompe toujours du
+même côté », signature d'un décalage de distribution), `mape`, `n_observations`,
+`coverage_ratio` et `insufficient_data_ratio` (qui mesurent le pipeline, pas le modèle), et la
+liste des `model_references` vus dans la fenêtre : une MAE qui saute à l'instant exact où le
+modèle change n'est pas une dérive, c'est une régression de réentraînement.
+
+## Alternatives écartées
+
+| Écartée | Raison |
+|---|---|
+| Comparer à la métrique MLflow de l'entraînement | Ce ne sont pas les mêmes grandeurs : `train.py` mesure un backtest où la météo de l'heure cible est connue, le scoring prévoit une heure future dont la météo est `NaN` et dont `is_working_hours` est recopié. Le verdict serait « dérive » dès le premier jour. Et le backend devrait importer `mlflow`, ce que la frontière de ML-START interdit. |
+| Écrire le résultat dans `alert` | `ck_alert_source` et `ck_alert_type` bornent les valeurs autorisées, `alert.site_id` est `NOT NULL` et n'accueillerait donc pas la ligne globale, et toute alerte est ensuite relue par le moteur de recommandations, qui devrait apprendre une règle qui ne le concerne pas (ADR 0006). |
+| Une jauge Prometheus | `monitoring/` ne contient que des `.gitkeep` et aucun collecteur ne lit `/metrics` : une jauge que personne ne scrute n'est pas une preuve. Le calcul est de surcroît un traitement par lot, pas le processus qui sert l'API : la jauge disparaîtrait avec lui. |
+| Ne rien persister, journaliser seulement | La question posée à un jury est « comment savez-vous que le modèle se dégrade ? ». La réponse est une série dans le temps, pas une ligne de journal perdue avec le conteneur. Sans ligne écrite, l'endpoint n'a rien à lire et le test d'intégration rien à vérifier. |
+| Une tâche de plus dans le DAG `alertes` | La fenêtre fait 168 h : la recalculer chaque heure écrirait vingt-quatre lignes par jour pour un verdict qui ne bouge pas à cette cadence. Surtout, un échec de dérive ferait rougir `alertes` et laisserait croire que la détection a échoué. |
+
+## Conséquences
+
+- Une migration ajoute `drift_report`. Son idempotence passe par un **index unique à
+  `coalesce(site_id, '')`** et non par une `UniqueConstraint` : deux lignes globales ont toutes
+  deux `site_id` à NULL, et NULL n'est égal à rien, pas même à lui-même. Même forme que
+  `uq_reading_source`. Cet index n'a de sens que parce que `evaluate()` **tronque son instant de
+  référence à l'heure** : avec les microsecondes de `now()`, deux exécutions ne porteraient jamais
+  la même clé et l'index ne dédoublonnerait rien.
+- **Sans fenêtre de référence, le verdict est `indetermine`, pas `stable`.** Au premier
+  lancement, et après tout trou d'ingestion de plus de 168 h, il n'y a rien à quoi comparer :
+  annoncer `stable` serait affirmer ce que la donnée ne dit pas.
+- **Un site présent dans la fenêtre de référence et absent de la récente reçoit sa ligne**, à
+  zéro observation. Un site qui cesse d'être scoré est exactement la panne que cette surveillance
+  existe pour dire : le taire en ne produisant aucune ligne serait l'inverse du besoin.
+- `GET /api/v1/monitoring/drift` est réservé à partir du rôle `operateur` : c'est l'opérateur
+  qui agit sur un pipeline dégradé, pas l'administrateur de comptes. La route est classée dans
+  `tests/api/acces.py`, donc couverte gratuitement par la matrice de rôles rejouée avec de vrais
+  jetons.
+- Un DAG `derive` quotidien l'ordonnance, sans reprise : rejouer une dérive la redéclarerait à
+  l'identique.
+- La CLI sort en code non nul sous `--fail-on-drift` seulement. Par défaut, constater une dérive
+  n'est pas un échec d'exécution.
+
+## Effet de bord assumé sur le pipeline
+
+La dérive n'a de matière que si des paires prévu/réalisé existent. Or `enervision_ml.score --now`
+ne rejouait pas l'historique : `load_recent_from_database` n'avait pas de borne haute et
+`build_scoring_frame` repartait de la dernière lecture connue, si bien que `target_at` valait
+toujours « fin du jeu + 1 h » et que l'âge de la dernière lecture devenait négatif sans franchir
+le seuil de péremption. Sur le jeu historique, figé au 31/12/2024, aucune boucle de rattrapage
+n'aurait donc rien produit de vérifiable.
+
+`until` est devenu obligatoire sur ce chargeur, et le scoring lui passe son instant de référence.
+Le comportement en exploitation ne change pas, aucune lecture n'étant postérieure à l'heure
+courante ; seul le rattrapage sur données passées devient possible.

docs/architecture/00-vue-ensemble.md

@@ -70,10 +70,11 @@ Le lien `front -.-> api` reste en pointillé : le frontend appelle bien une API,
 intercepteur répond à sa place tant que les endpoints n'existent pas. Voir
 [30-frontend.md](30-frontend.md).
 
-Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : trois DAGs tournent, deux pour
+Le lien `airflow --> db` est maintenant en trait plein : cinq DAGs tournent, deux pour
 l'entraînement et le scoring du modèle ML (issue #115), un pour la détection d'alertes et la
-génération des recommandations (issue #116), cf. plus bas et [20-backend.md](20-backend.md). Le
+génération des recommandations (issue #116), et `historical_import` pour l'ingestion du dataset
-reste du périmètre Airflow envisagé (ingestion, issues #15/#16) reste en pointillé, non construit.
+historique (issue #119). L'orchestration de l'import API Mock et la réconciliation globale des
+deux sources restent à compléter dans l'issue #15.
 
 Le lien `prom -.-> api` de même : l'API expose bien `/metrics` au format Prometheus, mais aucun
 collecteur ne vient le lire.
@@ -85,16 +86,16 @@ collecteur ne vient le lire.
 | Backend | FastAPI, Python 3.14 | `apps/backend` | `En cours` | Factory, configuration, journalisation, 2 sondes de santé, `/metrics`, contrat OpenAPI versionné, routes `sites`, `alerts`, `recommendations`, `stats/summary`, `readings`, `sensors/status` et `predictions` en lecture (endpoints → services → repositories → models) |
 | Frontend | Angular 22, Node 24 | `apps/frontend` | `En cours` | Tableau de bord sur route `/dashboard`, authentification complète (garde de route, intercepteur de jeton), cinq services HTTP, graphiques Chart.js. `stats`/`alerts` sur fixtures, `predictions` branché sur l'API réelle |
 | Base | PostgreSQL 17 + TimescaleDB | `db` | `Fait` | Bootstrap de l'extension, base de test, chaîne Alembic. Schéma applicatif créé (`site`, `dataset`, `reading` en hypertable, `prediction`, `alert`, `recommendation`) |
-| ML | LightGBM, MLflow | `ml` | `En cours` | Pipeline d'entraînement et de scoring (`enervision_ml.train`/`.score`, features par lags/moyennes glissantes partagées entre les deux, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), exposé en lecture via `GET /predictions`, orchestré par Airflow (`ml_train`/`ml_score`). Voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../ML-START.md). Surveillance de dérive (EC06, #44/#45) pas encore construite |
+| ML | LightGBM, MLflow | `ml` | `En cours` | Pipeline d'entraînement et de scoring (`enervision_ml.train`/`.score`, features par lags/moyennes glissantes partagées entre les deux, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), exposé en lecture via `GET /predictions`, orchestré par Airflow (`ml_train`/`ml_score`). Voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../ML-START.md). Surveillance de dérive livrée côté backend (`app.monitoring.drift`, table `drift_report`, `GET /monitoring/drift`, DAG `derive`), voir [ADR 0011](../adr/0011-surveillance-de-derive-dans-le-backend.md) |
-| Infra | Docker Compose, Nginx, Terraform, k3s single-node | `infra`, `docker-compose.prod.yml` | `En cours` | Reverse proxy et overlay de déploiement écrits et validés, jamais lancés sur le serveur ([ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md)). Module d'installation k3s jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |
+| Infra | Docker Compose, Nginx, Terraform, k3s single-node | `infra`, `docker-compose.prod.yml` | `En cours` | Reverse proxy et overlay de déploiement écrits et validés, jamais lancés sur le serveur ([ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md)). Provisionnement de la VM par Terraform, qui installe Docker, prépare les deux environnements et enregistre le runner, jamais appliqué ([ADR 0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md)). Module d'installation k3s jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |
 | Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager | `monitoring` | `Cible` | Rien, hors le `/metrics` exposé par l'API |
-| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Trois DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train` manuel et `ml_score` `@hourly` pour le pipeline ML (issue #115), `alertes` à `15 * * * *` pour la détection et les recommandations (issue #116, [ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md)). L'ingestion (issues #15/#16) n'a pas encore de DAG |
+| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `En cours` | Webserver + scheduler (LocalExecutor) tournent via docker-compose, base de métadonnées Postgres dédiée. Cinq DAGs en sous-processus `uv run` : `ml_train`, `ml_score`, `alertes`, `historical_import` et `derive` (quotidien, surveillance de dérive). Le DAG historique orchestre `app.etl.historical_import` et charge `dataset`, `site` et `reading`. L'orchestration API Mock reste à compléter dans #15 |
-| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `En cours` | 5 workflows, 16 jobs : lint, typage, tests avec seuil de couverture bloquant, tests d'intégration sur TimescaleDB réel, audit de dépendances, SAST Bandit, quality gate SonarCloud, intégrité des DAGs Airflow. Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md). **Aucun job de déploiement** (#21) |
+| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | `En cours` | 7 workflows, 19 jobs : lint, typage, tests avec seuil de couverture bloquant, tests d'intégration sur TimescaleDB réel, audit de dépendances, SAST Bandit, quality gate SonarCloud, intégrité des DAGs Airflow, formatage et validation du Terraform. Déploiement continu vers la VM ENI écrit par `deploy.yml`, `dev` en recette et `main` en production après approbation ([ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)), mais jamais exécuté : la machine n'est pas provisionnée et le runner n'y est pas enregistré. Détail dans [50-cicd.md](50-cicd.md) |
 
 ## Flux bout en bout
 
 Statut : `En cours`. **Le chemin de lecture tourne** : base, API et frontend. **Le chemin
-d'ingestion dessiné ci-dessous n'existe pas** : les trois DAGs livrés (`ml_train`, `ml_score`,
+d'ingestion dessiné ci-dessous n'existe pas** : les DAGs livrés (`ml_train`, `ml_score`,
 issue #115 ; `alertes`, issue #116) orchestrent le pipeline ML et la détection d'alertes, pas
 l'ingestion, qui reste lancée à la main par les scripts d'import (issues #15 et #16).
 
@@ -186,3 +187,6 @@ Elles vivent dans `../adr/`, pas ici.
 | [0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) | Modèle de prédiction de consommation : LightGBM |
 | [0006](../adr/0006-moteur-de-regles-dans-le-backend.md) | Le moteur de règles de recommandation vit dans le backend, pas dans `ml/` |
 | [0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md) | Terminaison TLS par un reverse proxy Nginx, en Docker Compose |
+| [0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md) | Airflow exécute le code du backend en sous-processus, dans son propre environnement |
+| [0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md) | Deux environnements sur la VM ENI, un projet Compose chacun, déployés par un runner auto-hébergé |
+| [0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md) | Terraform provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application |

docs/architecture/10-infra.md

@@ -1,12 +1,14 @@
 # Infrastructure
 
-Trois topologies coexistent et ne servent pas la même chose. Ce document dit laquelle vaut dans
+Plusieurs topologies coexistent et ne servent pas la même chose. Ce document dit laquelle vaut
-quel contexte, quelles décisions sont arrêtées, et ce qui manque encore entre elles.
+dans quel contexte, quelles décisions sont arrêtées, et ce qui manque encore entre elles.
 
 | Topologie | Sert à | Statut |
 |---|---|---|
 | Docker Compose | Développer et recetter sur le poste | `Fait` |
 | Docker Compose plus reverse proxy | Déployer sur la machine on-premise | `Fait` |
+| Deux projets Compose sur la VM ENI, recette et production | Déploiement continu depuis GitHub | `En cours` |
+| Provisionnement Terraform de la VM | Préparer la machine et enregistrer le runner | `En cours` |
 | k3s single-node | Cible à terme | `En cours` |
 
 ## Poste de développement
@@ -48,20 +50,28 @@ Trois pièges sont documentés en tête du `docker-compose.yml`, ils ne se devin
 - `db/init` est monté **fichier par fichier**. Monter le dossier masquerait les scripts d'init de
   l'image, dont `timescaledb-tune`. Ajouter un fichier dans `db/init/` impose donc une ligne dans
   le compose. Voir [`db/README.md`](../../db/README.md).
-- `LocalExecutor` exécute les tâches comme sous-processus du **scheduler**, jamais du webserver :
+- `LocalExecutor` exécute les tâches comme sous-processus du **scheduler**, jamais de l'api-server :
   c'est le scheduler qui a besoin du volume `airflow_ml_state` (modèle, magasin MLflow).
 
-### Airflow (issues #115 et #116)
+### Airflow (issues #115, #116 et #119)
 
-Trois services, `docker compose profiles` non utilisés (démarrage explicite via `make
+Quatre services (Airflow 3.3), `docker compose profiles` non utilisés (démarrage explicite via `make
 airflow-up`, pas dans `make dev`) :
 
 | Service | Rôle | Points notables |
 |---|---|---|
-| `airflow-init` | Migre la base de métadonnées, crée le compte admin | Conteneur jetable (`restart: "no"`), ne redémarre jamais. `webserver`/`scheduler` attendent qu'il se termine avec succès |
+| `airflow-init` | Migre la base de métadonnées, crée le compte admin | Conteneur jetable (`restart: "no"`), ne redémarre jamais. `api-server`, `dag-processor` et `scheduler` attendent qu'il se termine avec succès |
-| `airflow-webserver` | UI, port `8080` | `LocalExecutor` : n'exécute aucune tâche lui-même |
+| `airflow-apiserver` | UI et API REST (`/api/v2`), port `8080` | `LocalExecutor` : n'exécute aucune tâche lui-même. Sert aussi l'Execution API que les tâches appellent, d'où le secret JWT partagé |
+| `airflow-dag-processor` | Parse `dags/` et publie les DAGs sérialisés | Composant à part entière depuis Airflow 3 : le scheduler ne lit plus les fichiers de DAG |
 | `airflow-scheduler` | Planifie et **exécute** les tâches (`LocalExecutor`) | Les DAGs y tournent en sous-processus (`uv run --no-sync python -m ...`), c'est lui qui a besoin du volume `airflow_ml_state` |
 
+Airflow 3 impose deux choses que le compose reflète : les tâches ne touchent plus la base de
+métadonnées et passent par l'Execution API de l'`api-server`, avec un jeton signé par
+`AIRFLOW_JWT_SECRET` (secret partagé entre conteneurs, jamais celui généré au démarrage) ; et
+l'authentification par défaut (`SimpleAuthManager`) ne sait pas créer de compte, d'où le
+`FabAuthManager` qui garde le compte admin posé par `airflow-init`. Pas de `triggerer` : aucun
+opérateur déférable dans les DAGs.
+
 Construits depuis `etl/airflow/Dockerfile`, contexte `.` (racine du repo, pas `etl/airflow/`) :
 l'image doit pouvoir `COPY` les sources de `ml/` **et** de `apps/backend/` pour se synchroniser
 deux environnements Python **3.14** (`/opt/ml/.venv` et `/opt/backend/.venv`, `uv sync --locked` à
@@ -75,6 +85,13 @@ l'[ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md).
 | `ml_train` | manuelle | `enervision_ml.train`, dans `/opt/ml/.venv` |
 | `ml_score` | `0 * * * *` | `enervision_ml.score`, dans `/opt/ml/.venv` |
 | `alertes` | `15 * * * *` | `app.detection.internal_alerts` puis `app.cli generate-recommendations`, dans `/opt/backend/.venv` |
+| `historical_import` | manuelle | `app.etl.historical_import`, dans `/opt/backend/.venv` ; les fichiers de `data/raw` sont montés en lecture seule dans `/opt/data/raw` |
+| `derive` | `30 5 * * *` | `app.monitoring.drift`, dans `/opt/backend/.venv` ; quotidien parce que sa fenêtre couvre 168 h, et sans reprise parce qu'une dérive n'est pas une panne passagère |
+
+Le DAG `historical_import` réutilise le pipeline historique existant sans dupliquer sa logique.
+Il reste manuel, car le dataset sert à initialiser l'environnement. Le montage
+`./data/raw:/opt/data/raw:ro` permet au scheduler de lire les fichiers CSV/JSON sans pouvoir les
+modifier.
 
 **Pourquoi `alertes` tourne à la quinzième minute.** Sa règle `anomaly` compare une lecture à la
 `prediction` du même instant, que `ml_score` écrit à l'heure pile. Le décalage laisse le scoring
@@ -95,14 +112,14 @@ rend contraignant.
 `airflow-init` s'appuie sur l'entrypoint de l'image (`_AIRFLOW_DB_MIGRATE`,
 `_AIRFLOW_WWW_USER_*`) plutôt que sur un script maison : l'entrypoint porte le code de sortie, une
 migration ratée (typiquement la base `airflow` absente, cf. ci-dessous) fait échouer le service et
-`webserver`/`scheduler` ne démarrent pas sur une base non migrée. Le mot de passe du compte admin
+`api-server`, `dag-processor` et `scheduler` ne démarrent pas sur une base non migrée. Le mot de passe du compte admin
 passe par l'environnement, jamais par `argv` (ni `ps`, ni `docker compose config`).
 
 Les variables `AIRFLOW_*` ne sont volontairement pas en `${VAR:?}` : Compose interpole le fichier
 entier avant de filtrer les services, une variable requise manquante casserait `make db-up`,
 `make dev`... pour tout poste dont le `.env` est antérieur. Elles valent `${VAR:-}` et c'est
-`airflow-init` qui refuse de démarrer (clé Fernet, clé Flask, mot de passe ou
+`airflow-init` qui refuse de démarrer (clé Fernet, clé de session de l'API, secret JWT, mot de
-`AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` vides).
+passe ou `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY` vides).
 
 Le conteneur reçoit deux variables du backend en plus de `ML_DATABASE_URL` : `DATABASE_URL`, en
 dialecte asyncpg, et `APP_SECRET_KEY`, alimentée par `AIRFLOW_APP_SECRET_KEY`. Cette dernière est
@@ -169,10 +186,63 @@ Deux conséquences se propagent jusqu'à l'application, et elles ne se devinent
 - `APP_TRUST_PROXY_HEADERS` passe à vrai en même temps, sinon la limitation de débit par IP
   compte sur l'IP du proxy et devient globale.
 
+### Deux environnements sur la même machine
+
+Statut : `En cours`, la machine n'étant pas encore provisionnée. Décision et motifs dans
+l'[ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md).
+La VM `eadl-2025-nantes-g3` portera la recette et la production, chacune dans son clone du dépôt,
+son `.env` et son projet Compose. Le nom de projet préfixe volumes, réseau et conteneurs : rien
+n'est partagé. `scripts/provision-host.sh` prépare les deux dossiers, génère les secrets et les
+certificats, et ne démarre rien.
+
+| | Recette | Production |
+|---|---|---|
+| Branche, environnement GitHub | `dev`, `rec` | `main`, `prod` |
+| Dossier, projet Compose | `/srv/enervision/rec`, `enervision-rec` | `/srv/enervision/prod`, `enervision-prod` |
+| URL | `https://rec.enervision.local:8443` | `https://enervision.local` |
+| Proxy HTTP, HTTPS | `127.0.0.1:8081`, `8443` | `80`, `443` |
+| PostgreSQL, Mailpit, Airflow, sur `127.0.0.1` | `5434`, `8026`, `8082` | `5433`, `8025`, `8080` |
+
+Les deux noms d'hôte visent la même IP, à déclarer dans le `/etc/hosts` des postes. Deux noms
+distincts sont nécessaires : le cookie `__Secure-ev_refresh` est posé par hôte, pas par port.
+La redirection HTTP de la recette est ramenée sur la boucle locale parce que la configuration
+Nginx renvoie vers `https://$host` sans port, c'est-à-dire vers la production.
+
+Le déploiement est décrit dans [50-cicd.md](50-cicd.md) : un runner GitHub Actions installé sur
+la VM aligne le dossier sur la branche poussée et lance `make stack-up`.
+
+### Provisionnement de la machine
+
+Statut : `En cours`. Décision et frontière dans
+l'[ADR 0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md) : **Terraform
+provisionne la machine, GitHub Actions déploie l'application**. La racine
+`infra/terraform/environments/vm-eni/` fait trois choses, et rien d'autre.
+
+```mermaid
+sequenceDiagram
+  participant TF as terraform apply
+  participant VM as VM eadl-2025-nantes-g3
+  participant GH as GitHub
+
+  TF->>VM: SSH, get.docker.com puis docker compose version
+  TF->>VM: copie et exécute scripts/provision-host.sh
+  VM->>VM: deux clones, deux .env, deux certificats
+  TF->>VM: installe actions-runner, config.sh, svc.sh
+  VM->>GH: le runner s'enregistre avec le label eni-g3
+```
+
+Aucune image n'y est construite, aucun conteneur lancé : un `apply` n'interrompt pas la stack qui
+tourne. Le premier démarrage reste manuel, `make stack-up` dans chaque dossier ; les suivants
+sont joués par le runner à chaque push. Terraform ne sait rien de l'état de la stack, c'est la
+sonde de `deploy.yml` qui le dit.
+
+Le jeton d'enregistrement du runner est valable une heure et ne vaut que pour une inscription :
+l'`apply` n'est pas rejouable sans qu'un administrateur du dépôt en crée un nouveau.
+
 ## Cible à terme, k3s
 
-Statut : `En cours`. Le module `infra/terraform/modules/k3s/` installe le cluster. Il n'a jamais
+Statut : `En cours`. Le module `infra/terraform/modules/k3s/` installe le cluster, depuis la
-été appliqué.
+racine `infra/terraform/environments/k3s-cible/`. Il n'a jamais été appliqué.
 
 ```mermaid
 flowchart LR
@@ -220,13 +290,18 @@ Ces arbitrages sont pris. Ils ne vivaient jusqu'ici que dans des commentaires de
 | `k3s_version` obligatoire, valeur vide refusée | Sans épinglage, `get.k3s.io` installe la dernière version à chaque exécution : le déploiement cesse d'être reproductible | `validation` dans `modules/k3s/variables.tf` |
 | Traefik désactivé | Le choix d'ingress reste ouvert, on ne veut pas en subir un par défaut | `k3s_disable_components`, défaut `["traefik"]` |
 | Kubeconfig laissé en `600/root`, lu par `sudo` | `--write-kubeconfig-mode 644` exposerait `cluster-admin` à tout utilisateur local de la machine | Commentaire et `fetch_kubeconfig` dans `modules/k3s/main.tf` |
-| State Terraform en backend `local` | Un seul opérateur, pas d'exécution concurrente, pas de dépendance à un stockage distant | `environments/dev/versions.tf` |
+| State Terraform en backend `local` | Un seul opérateur, pas d'exécution concurrente, pas de dépendance à un stockage distant | `versions.tf` de chaque racine |
 | `.terraform.lock.hcl` versionné | Fige les versions de provider entre contributeurs et future CI | Commentaire dans `.gitignore` |
 | `*.tfvars` ignoré, `*.tfvars.example` versionné | Les tfvars portent l'adresse du serveur et le chemin de la clé | `.gitignore` |
 | Désinstallation gérée au `destroy` | `k3s-uninstall.sh` en `on_failure = continue` : un serveur injoignable ne bloque pas le `destroy` | `modules/k3s/main.tf` |
-| Deux racines, `dev` et `prod` | Séparation des états et des variables par environnement | `environments/` |
+| Une racine Terraform par machine provisionnée, nommée d'après elle | `environments/dev` laissait croire à un environnement applicatif, alors que `rec` et `prod` vivent sur la même machine et ne sont pas provisionnés par Terraform | `environments/vm-eni`, `environments/k3s-cible` |
+| Terraform provisionne, GitHub Actions déploie | Deux chemins pour le même acte de livraison, c'est ce que la revue de #141 relève sur la VM | [ADR 0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md) |
+| Connexion SSH par clé, jamais par mot de passe | Une variable de mot de passe finit en clair dans le state, ou dans les `triggers` qui y sont persistés | `environments/vm-eni/variables.tf`, `modules/k3s/main.tf` |
 | Terminaison TLS par un reverse proxy Nginx en Compose | L'ingress k3s supposait un registre et des manifestes qui n'existent pas, à quatre jours du rendu | `docker-compose.prod.yml`, [ADR 0007](../adr/0007-terminaison-tls-et-reverse-proxy-nginx.md) |
 | Certificat auto-signé par défaut, chemin ACME câblé | Aucun domaine public ne résout vers la machine : le défi HTTP-01 ne peut pas aboutir | `scripts/tls-selfsigned.sh`, `infra/proxy/acme-deploy-hook.sh` |
+| Un projet Compose par environnement, sur la même machine | Une seule VM, et l'isolation par nom de projet ne demande ni cluster ni registre | `.env` de chaque dossier, [ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md) |
+| Runner GitHub Actions auto-hébergé sur la VM | Les runners hébergés par GitHub ne joignent pas une adresse privée d'école | `.github/workflows/deploy.yml` |
+| Secrets dans le `.env` de chaque environnement, sur la machine | Ni dans git, ni dans GitHub : le runner n'a rien à recevoir | `scripts/provision-host.sh` |
 
 ## Ports et noms
 
@@ -237,12 +312,12 @@ Ces arbitrages sont pris. Ils ne vivaient jusqu'ici que dans des commentaires de
 | API | `8000` | Identique en conteneur et hors conteneur |
 | Frontend, `ng serve` | `4200` | Boucle de développement. Valeur par défaut d'`APP_CORS_ORIGINS` |
 | Frontend en conteneur | `3000` | Ce qu'écoute le nginx de l'image, en conteneur comme côté hôte |
-| Reverse proxy | `80` et `443` | Les seuls ports publiés par `docker-compose.prod.yml`. 80 ne sert que la redirection et le défi ACME |
+| Reverse proxy | `80` et `443` | Les seuls ports publiés par `docker-compose.prod.yml`, via `PROXY_HTTP_PORT` et `PROXY_HTTPS_PORT`. 80 ne sert que la redirection et le défi ACME. La recette publie `8443` et `127.0.0.1:8081` |
 | SSH du serveur | `22` par défaut | `ssh_port`, redéfinissable |
 | Base applicative | `enervision` | Variable `POSTGRES_DB` |
 | Base de test | `enervision_test` | Créée par `db/init/110-test-database.sql`, nom attendu en dur par `apps/backend/tests/conftest.py` |
 | Base de métadonnées Airflow | `airflow` | Créée par `db/init/120-airflow-database.sql`, même conteneur `db` |
-| Webserver Airflow | `8080` | `make airflow-up`. Scheduler et webserver ne publient que ce port ; les tâches (`LocalExecutor`) tournent côté scheduler, sans port propre |
+| API server Airflow | `8080` | `make airflow-up`. Api-server, scheduler et dag-processor ne publient que ce port ; les tâches (`LocalExecutor`) tournent côté scheduler, sans port propre |
 
 ## Le trou vers k3s
 
@@ -261,4 +336,3 @@ question à trancher, avant toute ressource Kubernetes.
 - **Quel stockage persistant** côté Kubernetes pour PostgreSQL, et si la base tourne dans le
   cluster ou à côté.
 - **Quelle stratégie de sauvegarde et de restauration** des données de mesure.
-- **Que devient `environments/prod/`**, aujourd'hui réduit à un `.gitkeep`.

docs/architecture/20-backend.md

@@ -12,11 +12,11 @@ Les quatre couches existent désormais, portées par l'authentification.
 
 ```mermaid
 flowchart TB
-  ep["endpoints<br/>health, auth, users, sites, alerts,<br/>recommendations, stats, readings, sensors, predictions"]
+  ep["endpoints<br/>health, auth, users, sites, alerts,<br/>recommendations, stats, readings, sensors,<br/>predictions, monitoring"]
   sc["schemas<br/>Pydantic"]
-  sv["services<br/>AuthService, UserService,<br/>SiteService, AlertService, RecommendationService,<br/>StatsService, ReadingService, SensorService, PredictionService"]
+  sv["services<br/>AuthService, UserService,<br/>SiteService, AlertService, RecommendationService,<br/>StatsService, ReadingService, SensorService,<br/>PredictionService, DriftService"]
-  rp["repositories<br/>user, refresh_token,<br/>login_attempt, audit_log,<br/>site, alert, recommendation, reading, prediction"]
+  rp["repositories<br/>user, refresh_token,<br/>login_attempt, audit_log,<br/>site, alert, recommendation, reading,<br/>prediction, drift"]
-  md["models<br/>10 tables"]
+  md["models<br/>13 tables"]
   db[("PostgreSQL")]
 
   ep --> sc
@@ -151,6 +151,7 @@ Deux fichiers d'environnement, deux usages : `.env` à la racine alimente `docke
 | 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 |
 | GET | `/api/v1/predictions` | Dernière prévision de consommation par site, calculée hors ligne par le pipeline de scoring (`ml/`). `lecteur` | 401, 403, 500 |
+| GET | `/api/v1/monitoring/drift` | Dernier rapport de dérive par site, plus la ligne globale. `operateur` | 401, 403, 422, 500 |
 | GET | `/metrics` | Format Prometheus, hors du schéma. Jeton requis si `APP_METRICS_TOKEN` est posé | |
 | GET | `/docs`, `/redoc`, `/openapi.json` | Hors du schéma. Fermés en `staging` et en `prod` | |
 
@@ -223,6 +224,34 @@ 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.
 
+### Surveillance de dérive
+
+`DriftService.evaluate()` joint `prediction` et `reading` sur `(site_id, target_at = timestamp)`
+et compare deux fenêtres vives de 168 h, la récente et celle qui la précède. Il rend une ligne par
+site plus une ligne globale, que `DriftRepository.enregistre()` écrit dans `drift_report` avec
+`ON CONFLICT DO NOTHING` sur `uq_drift_report_window`. L'instant de référence est tronqué à
+l'heure, ce qui est la condition pour que cet index serve : rejouer la commande dans la même
+heure n'ajoute rien.
+
+| Métrique | Ce qu'elle dit |
+|---|---|
+| `mae` | Erreur moyenne en kWh, la métrique même qu'optimise LightGBM |
+| `bias` | Erreur moyenne **signée** : c'est elle qui distingue un modèle plus bruyant d'un modèle qui se trompe systématiquement du même côté |
+| `mape` | Comparable entre sites de tailles différentes, hors réalisés nuls |
+| `coverage_ratio` | Part des prévisions disponibles qui ont trouvé leur réalisé : mesure le pipeline, pas le modèle |
+| `insufficient_data_ratio` | Part des sites privés d'historique suffisant |
+| `model_references` | Les modèles vus dans la fenêtre : une MAE qui saute à l'instant où le modèle change est une régression de réentraînement, pas une dérive |
+
+Le verdict a trois valeurs, `stable`, `derive` et `indetermine` : sous un nombre minimal
+d'observations, ou faute de fenêtre de référence à laquelle comparer, le service dit qu'il ne
+sait pas plutôt que de rendre un chiffre trompeur. Un site qui figure dans la fenêtre de
+référence mais plus dans la récente reçoit sa ligne à zéro observation : cesser d'être scoré est
+la panne que cette surveillance existe pour dire. La
+fenêtre est fermée à droite par un délai de grâce de 2 h, le temps que l'ingestion livre le
+réalisé de la dernière heure. `python -m app.monitoring.drift` l'exécute, le DAG `derive`
+l'ordonnance, et `GET /api/v1/monitoring/drift` sert le dernier rapport de chaque site. Les
+arbitrages sont dans l'[ADR 0011](../adr/0011-surveillance-de-derive-dans-le-backend.md).
+
 ### Détection d'alertes internes
 
 `AlertService` n'est plus lecture seule : `AlertService.detect()` compare les `reading` (et, pour

docs/architecture/30-frontend.md

@@ -154,6 +154,29 @@ Compose.
 
 Conventions et gabarits : [`apps/frontend/TESTING.md`](../../apps/frontend/TESTING.md).
 
+## Recommandations
+
+Statut : `Fait`. La vue `/recommendations` (`features/recommendations`, derrière `authGuard`, tous
+rôles) présente les recommandations du moteur de règles groupées par alerte, du plus récent au plus
+ancien, avec le contexte de l'alerte (sévérité, type, site, horodatage, message) puis chaque action,
+son explication et la règle qui l'a produite.
+
+- **Jointure côté client.** Une recommandation ne porte que `alert_id`, jamais `site_id`, et
+  `GET /recommendations` n'a aucun filtre. `app-recommendation-list` (`shared/components/`) charge
+  donc en parallèle `GET /alerts` (filtré par `site_id` quand un site est fixé) et
+  `GET /recommendations`, puis les joint par `alert_id` (`joinByAlert`, fonction pure testée à
+  part). Les recommandations dont l'alerte n'est pas dans le jeu chargé sont ignorées : c'est ainsi
+  que le filtre site s'applique. `/alerts` n'étant pas paginé, un seul appel suffit.
+- **Paramètres d'URL.** `?site=<site_id>` présélectionne le filtre site ; `?alert=<alert_id>`
+  réduit la vue à une alerte et la met en évidence (entier strictement positif, sinon ignoré).
+- **Génération.** Le bouton « Générer les recommandations » n'apparaît que pour le rôle `admin`
+  (`POST /recommendations/generate?site_id=`, réservé admin côté API) et affiche le bilan renvoyé
+  (créées, déjà présentes, alertes examinées) avant de recharger la liste. La voie normale reste le
+  DAG Airflow `alertes` ([ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md)).
+- **Entrées.** Lien « Recommandations » dans l'en-tête du tableau de bord ; section
+  « Recommandations » sur la vue détail d'un site (liste restreinte au site, lien vers la vue
+  complète préfiltrée).
+
 ## Questions ouvertes
 
 - **Gestion d'état** : les signaux suffisent aujourd'hui, la question se reposera quand plusieurs

docs/architecture/40-data.md

@@ -48,7 +48,8 @@ Statut : `Fait`.
   et refuse de s'appliquer si l'extension TimescaleDB manque.
 - Les révisions suivantes créent les tables liées à l'authentification :
   `app_user`, `login_attempt`, `audit_log` et `refresh_token`.
-- La révision `e6d2026091501` crée les six tables Data et déclare l'hypertable `reading`.
+- La révision `e6d2026091501` crée six des sept tables Data et déclare l'hypertable `reading`.
+- La révision `d3f1a2b7c904` ajoute `drift_report`, la septième.
 - La révision `c0adab96238c` ajoute les tables `password_reset_attempt`
   et `password_reset_token`.
 
@@ -261,8 +262,8 @@ Cette modélisation prend en compte :
 - leurs métadonnées JSON ;
 - les données de l'API Mock.
 
-Elle comprend six tables Data, depuis le stockage des mesures jusqu'aux recommandations proposées
+Elle comprend sept tables Data, depuis le stockage des mesures jusqu'aux recommandations
-à l'utilisateur.
+proposées à l'utilisateur, et jusqu'au suivi de la dérive du modèle.
 
 ### Schéma de données
 
@@ -286,11 +287,18 @@ Chaque table remplit un rôle précis dans le traitement et l'exploitation des d
 | `prediction` | Conserver les prévisions, leur période cible et la référence du modèle utilisé | Traitements ML d'EnerVision |
 | `alert` | Enregistrer les alertes, leur type, leur gravité et leur message | API Mock `/alerts` et détections EnerVision |
 | `recommendation` | Proposer des actions et expliquer la règle qui les motive | Règles métier d'EnerVision |
+| `drift_report` | Suivre l'écart entre prévisions et réalisé, par site et tous sites confondus | Surveillance de dérive d'EnerVision |
 
 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 `drift_report` sont écrites par `app.monitoring.drift`, ordonnancé par le DAG
+`derive`. Une ligne dont le `site_id` est `NULL` porte le résultat global, tous sites confondus :
+c'est pourquoi l'unicité passe par un index sur `coalesce(site_id, '')` et non par une contrainte,
+qui ne dédoublonnerait jamais deux lignes globales. Le calcul, ses seuils et ce qu'il refuse de
+comparer sont dans l'[ADR 0011](../adr/0011-surveillance-de-derive-dans-le-backend.md).
+
 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`,
 par `make recommendations`, ou par la seconde tâche du DAG `alertes`, à partir des alertes déjà en
@@ -304,6 +312,7 @@ n'ajoute aucune ligne.
 - Les mesures API ne sont pas rattachées à un dataset historique.
 - Une alerte peut être associée à une prévision du même site.
 - Une alerte peut donner lieu à plusieurs recommandations.
+- Un site possède plusieurs rapports de dérive ; un rapport global n'est rattaché à aucun site.
 
 ## Ingestion des données historiques
 

docs/architecture/50-cicd.md

@@ -6,11 +6,21 @@ vérifié, ce qui bloque, et ce qui ne l'est pas.
 | Étage | Sert à | Statut |
 |---|---|---|
 | Intégration continue | Interdire le merge d'un code qui casse la qualité, les tests ou la sécurité | `Fait` |
-| Livraison continue | Porter un artefact vérifié jusqu'à la machine de déploiement | `Cible` |
+| Livraison continue | Déployer chaque branche d'intégration sur son environnement de la VM ENI | `En cours` |
 
-Le **D** de CI/CD n'existe pas encore : aucun job de déploiement, aucune construction d'image
+Le **D** de CI/CD est écrit depuis le 21/09 : `deploy.yml` déploie `dev` en recette et `main` en
-publiée, aucun environnement GitHub. L'issue #21 le porte. C'est la limite principale de cet
+production sur la VM de l'école, par un runner auto-hébergé (issue #21,
-étage, et elle est nommée ici plutôt que découverte en soutenance.
+[ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)). Il n'a encore rien
+déployé : la machine n'est pas provisionnée et le runner n'y est pas enregistré. Statut à
+basculer sur `Fait` au premier déploiement vert. Sa limite, nommée ici plutôt que découverte en
+soutenance : les images sont construites sur la machine à chaque déploiement, aucun artefact
+n'est publié puis promu d'un environnement à l'autre.
+
+Ce que ce workflow ne fait pas, et ne fera pas : préparer la machine. Installation de Docker,
+clones, `.env`, certificats et enregistrement du runner sont provisionnés par
+`infra/terraform/environments/vm-eni`
+([ADR 0010](../adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md)). Terraform provisionne,
+GitHub Actions déploie ; aucun des deux ne fait le travail de l'autre.
 
 ## Vue d'ensemble
 
@@ -41,6 +51,10 @@ flowchart TB
     ab["image<br/>construction de l'image"]
   end
 
+  subgraph infw["Infra · infra.yml"]
+    it["terraform<br/>fmt -check, init et validate par racine"]
+  end
+
   subgraph sq["SonarQube · sonarqube.yml"]
     sb1["build-front / test-front"]
     sb2["build-back / test-back"]
@@ -53,17 +67,23 @@ flowchart TB
   push --> fd
   push --> mv & ms
   push --> av & ab
+  push --> it
   push --> sb1 & sb2 --> sscan
-  sscan -.-> cd["deploy<br/>issue #21"]
+
+  subgraph cd["Déploiement · deploy.yml"]
+    dep["deploy<br/>runner eni-g3, environnement rec ou prod"]
+  end
+
+  push -->|"push sur dev ou main"| dep
 ```
 
 ## Déclenchement
 
-Les cinq workflows se déclenchent sur `push` **et** sur `pull_request`, filtrés par **chemin** :
+Les six workflows hébergés par GitHub se déclenchent sur `push` **et** sur `pull_request`,
-`backend.yml` sur `apps/backend/**`, `frontend.yml` sur `apps/frontend/**`, `ml.yml` sur `ml/**`,
+filtrés par **chemin** : `backend.yml` sur `apps/backend/**`, `frontend.yml` sur
-`airflow.yml` sur `etl/airflow/**` **plus des chemins de `ml/` et de `apps/backend/`**, chacun
+`apps/frontend/**`, `ml.yml` sur `ml/**`, `infra.yml` sur `infra/terraform/**`, `airflow.yml` sur
-incluant son propre fichier de workflow dans le filtre pour qu'une modification du pipeline
+`etl/airflow/**` **plus des chemins de `ml/` et de `apps/backend/`**, chacun incluant son propre
-déclenche le pipeline.
+fichier de workflow dans le filtre pour qu'une modification du pipeline déclenche le pipeline.
 
 Le filtre d'`airflow.yml` mérite un mot : il inclut `ml/pyproject.toml`, `ml/uv.lock`,
 `ml/enervision_ml/**`, `apps/backend/pyproject.toml`, `apps/backend/uv.lock` et
@@ -81,9 +101,50 @@ rien changer), mais ce serait à borner sur un dépôt à forte fréquence de pu
 `backend.yml`, `ml.yml` et `airflow.yml` déclarent en plus un groupe de concurrence par référence
 git avec `cancel-in-progress`, ce qui annule un run devenu obsolète par un push plus récent.
 
-**Piège de version** : `etl/airflow` tourne en **Python 3.12** et non 3.14, parce qu'Airflow 2.10
+**Piège de version** : `etl/airflow` tourne en **Python 3.12** et non 3.14 : c'est l'interpréteur
-ne supporte pas encore 3.14. Le 3.14 du module ML ne vit, dans ce contexte, que dans l'image
+de l'image `apache/airflow:3.3.2-python3.12` retenue, et les tests d'intégrité doivent tourner sur
-Docker et son propre environnement.
+le même. Le 3.14 du module ML ne vit, dans ce contexte, que dans l'image Docker et son propre
+environnement.
+
+## Déploiement
+
+`deploy.yml` est le septième workflow, et le seul qui ne tourne pas chez GitHub : il s'exécute sur
+un runner auto-hébergé installé sur la VM ENI, label `eni-g3`, parce que les runners hébergés ne
+joignent pas une adresse privée d'école. Le runner se connecte en sortie vers GitHub, aucun port
+entrant n'est ouvert.
+
+| Événement | Environnement GitHub | Dossier sur la VM | Garde |
+|---|---|---|---|
+| `push` sur `dev` | `rec` | `/srv/enervision/rec` | aucune : la recette suit `dev` |
+| `push` sur `main` | `prod` | `/srv/enervision/prod` | approbation d'un relecteur dans l'environnement `prod`, branche `main` seule autorisée |
+
+Le job aligne le clone sur la branche (`fetch`, `checkout`, `reset --hard`), lance
+`make stack-up`, qui reconstruit les images, redémarre les conteneurs puis applique les
+migrations Alembic dans le conteneur backend, et attend jusqu'à trois minutes que
+`/api/v1/health/ready` réponde derrière le proxy. Cette sonde ne vérifie que la connexion à la
+base et la présence de TimescaleDB : sans la migration, le déploiement serait vert sur une base
+sans schéma, et c'est pourquoi `make stack-up` la porte. Un groupe de concurrence par branche,
+sans annulation, empêche deux déploiements simultanés du même environnement.
+
+Le job ne fait pas de `actions/checkout` dans son espace de travail, et c'est voulu : le dossier
+de l'environnement est stable, hors du runner, parce que `.env`, certificats et volumes doivent
+survivre d'un déploiement à l'autre.
+
+**Piège à connaître.** Un runner auto-hébergé sur un dépôt public exécute ce qu'un workflow lui
+envoie, et une PR de fork peut réécrire un workflow. Trois parades, et les trois sont
+nécessaires : `deploy.yml` ne se déclenche jamais sur `pull_request` ; le runner tourne sous un
+utilisateur dédié membre du groupe `docker`, jamais root ; le dépôt doit exiger une approbation
+pour les workflows des PR externes (Settings, Actions, « Require approval for all outside
+collaborators »), ce qui reste à activer. Les workflows de CI restent sur `ubuntu-latest`.
+
+Cet utilisateur dédié doit posséder `/srv/enervision` : sinon git refuse les deux clones pour
+propriété douteuse et le `.env` en `600` lui échappe. `PROPRIETAIRE=<utilisateur du runner>`
+passé à `scripts/provision-host.sh` fixe ce propriétaire.
+
+La machine se prépare avec `scripts/provision-host.sh`, qui vérifie Docker et Compose 2.24.4 ou
+plus, clone les deux branches, génère les secrets de chaque `.env` et les certificats
+auto-signés, et ne démarre rien. Le détail des deux environnements, ports et noms d'hôte, est
+dans [10-infra.md](10-infra.md).
 
 ## Ce qui bloque un merge
 
@@ -94,6 +155,8 @@ Docker et son propre environnement.
 | Typage `mypy` | backend (`app`), ml (strict) | zéro erreur | Bloque |
 | Tests unitaires `pytest` | backend, ml | **`--cov-fail-under=85`** côté backend | Bloque |
 | Tests d'intégration | backend | marqueur `integration`, base réelle | Bloque |
+| Tests d'intégration ML ↔ DB | ml | marqueur `integration`, base réelle migrée par Alembic | Bloque |
+| Chaîne ML → DB → API | ml | marqueur `chaine`, vrais binaires en sous-processus | Bloque |
 | Audit de dépendances `pip-audit` | backend | sur le **verrou figé** | Bloque |
 | Audit de dépendances `npm audit` | frontend | `--audit-level=high` | Bloque |
 | **SAST `bandit`** | backend (`app`), ml (`enervision_ml`) | **MEDIUM et au-dessus** | Bloque |
@@ -101,6 +164,7 @@ Docker et son propre environnement.
 | Build `npm run build` | frontend | compilation | Bloque |
 | Intégrité des DAGs | airflow | chargement des DAGs sans erreur d'import | Bloque |
 | Construction de l'image Airflow | airflow | `docker build` de `etl/airflow/Dockerfile` | Bloque |
+| Formatage et validité Terraform | infra | `fmt -check -recursive`, puis `init` et `validate` par racine | Bloque |
 
 Deux seuils portent une décision qu'il faut savoir défendre :
 
@@ -180,18 +244,47 @@ les tests ne se merge pas.
 
 ## Secrets
 
-Un seul secret est consommé par la CI : **`SONAR_TOKEN`**, porté par les dépôts GitHub Actions.
+Un seul secret est consommé côté GitHub : **`SONAR_TOKEN`**, porté par les secrets du dépôt.
 Les identifiants de la base du job d'intégration sont des valeurs de test en clair dans le
 workflow, ce qui est volontaire : elles ne protègent rien, la base est créée et détruite avec le
-run. Aucune clé de déploiement n'existe encore, puisqu'il n'y a pas de déploiement : le job de
+run.
-déploiement est porté par l'issue #21, les secrets qu'il consommera et leur injection par
+
-l'issue #22.
+Le déploiement ne consomme **aucun secret GitHub** (issue #22). Les secrets de chaque
+environnement, mots de passe PostgreSQL et Airflow, clés de signature, clé Fernet, vivent dans le
+`.env` de son dossier sur la VM, en `600`, générés sur la machine par `scripts/provision-host.sh`.
+Ils ne transitent ni par git ni par GitHub, et le runner, qui travaille dans ce dossier, n'a rien
+à recevoir. Le revers : ils ne sont sauvegardés nulle part ailleurs. Un `.env` perdu se
+régénère, ce qui invalide les sessions et les connexions chiffrées par Airflow.
+
+### Pourquoi le job d'intégration ML installe aussi le backend
+
+Le schéma de la base n'a qu'une source, les sept révisions Alembic de `apps/backend/alembic` : le
+backend est propriétaire du schéma, `ml/` n'en est que consommateur. Reconstruire ce schéma à la
+main dans le job ML donnerait un job vert sur une base qui n'est pas la nôtre, exactement l'erreur
+qu'évite déjà le choix de l'image `timescaledb-ha` plutôt qu'un `postgres` nu. Le job installe
+donc les deux environnements uv, applique `alembic upgrade head`, puis joue `-m integration` côté
+`ml/` et `-m chaine` côté backend.
+
+Conséquence sur le déclenchement : les `paths` de `ml.yml` incluent `apps/backend/alembic/**` et
+`apps/backend/app/**`. Sans eux, une migration qui renomme une colonne de `reading` ne
+déclencherait pas ce job, le SQL brut du pipeline dériverait du schéma, et **rien ne casserait
+avant la production**. `app/**` en entier, et non les seuls modèles : ce job est le seul à jouer
+`-m chaine`, or la chaîne traverse les endpoints, les services et les schémas jusqu'à
+`GET /predictions`. Un filtre plus étroit laisserait le test muet sur la PR même qui le casse. Le
+prix est qu'une PR backend lance aussi le lint et le typage de `ml/` : environ deux minutes de
+runner, en parallèle. Même arbitrage que le filtre d'`airflow.yml`, qui écoute déjà `ml/**` et
+`apps/backend/app/**` parce que son image réunit les deux.
+
+Le marqueur `chaine` est distinct d'`integration` pour une raison mécanique : le job `integration`
+de `backend.yml` n'installe pas `ml/.venv`, et sélectionnerait sinon un test qui lance les
+binaires du pipeline. Il est aussi exclu d'`addopts`, sans quoi `make test` échouerait sur tout
+poste où `ml/` n'est pas installé.
 
 ## Ce qui manque, et pourquoi
 
 | Manque | Issue | Conséquence assumée |
 |---|---|---|
-| Job de déploiement (CD) | #21 | La chaîne s'arrête au merge. Rien ne part vers une machine |
+| Images publiées et promues par digest (GHCR) | aucune | Chaque environnement reconstruit ses images : la production n'exécute pas l'artefact validé en recette, mais un second build du même commit |
 | DAST (OWASP ZAP) | #41 | Aucune vérification sur l'application en fonctionnement, seulement sur le code et les dépendances |
 | Tests end to end | #46 | Les parcours utilisateur ne sont pas vérifiés en CI |
 | Tests de charge | #47 | Aucun garde-fou de performance |
@@ -200,8 +293,17 @@ l'issue #22.
 ## Reproduire la CI en local
 
 `make check` enchaîne formatage, analyse statique, typage et tests du backend, c'est à dire le job
-`verification`. `make ml-check` fait la même chose pour le module ML. Les tests d'intégration
+`verification`. `make ml-check` fait la même chose pour le module ML.
-demandent une base : `make db-up` puis `uv run pytest -m integration`.
+
+Les tests d'intégration demandent une base **migrée**, et `db/init` ne crée `enervision_test` que
+vide :
+
+```bash
+make db-up migrate-test     # la base de test reçoit les sept révisions Alembic
+make test-integration       # backend, marqueur `integration`
+make ml-test-integration    # pipeline ML, marqueur `integration`
+make test-chaine            # vrais binaires ML puis relecture par l'API, marqueur `chaine`
+```
 
 Le SAST se rejoue à l'identique : `uvx bandit==1.9.4 --recursive app --severity-level medium
 --confidence-level medium` depuis `apps/backend`, et la même commande sur `enervision_ml` depuis

etl/README.md

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

etl/airflow/Dockerfile

@@ -1,9 +1,9 @@
 # Image Airflow EnerVision : ajoute ml/ et apps/backend/ dans leurs propres environnements Python
-# 3.14, distincts du Python 3.12 qui fait tourner Airflow lui-meme (apache-airflow 2.10 ne supporte
+# 3.14, distincts du Python 3.12 de l'image de base qui fait tourner Airflow lui-meme, pour que
-# pas 3.14), pour que les DAGs puissent lancer `uv run python -m enervision_ml.train`/`.score`,
+# les DAGs puissent lancer `uv run python -m enervision_ml.train`/`.score`,
 # `app.detection.internal_alerts` et `app.cli` en sous-processus. Airflow ne devient jamais un
 # consommateur direct de LightGBM, de MLflow ou du SQLAlchemy du backend. Cf. ADR 0008.
-FROM apache/airflow:2.10.4-python3.12
+FROM apache/airflow:3.3.2-python3.12
 
 # LightGBM est compile contre libgomp (OpenMP), absent de l'image de base (minimale, sans
 # toolchain de compilation). Sans lui : `OSError: libgomp.so.1: cannot open shared object file`
@@ -21,9 +21,8 @@ RUN apt-get update \
 RUN mkdir -p /opt/ml/state /opt/backend && chown -R airflow:root /opt/ml /opt/backend
 USER airflow
 
-# L'image de base embarque deja un `uv`, mais trop ancien (0.4.29) pour le format de verrou de
+# L'image de base embarque deja un `uv`, mais pas celui que le depot epingle par ailleurs
-# `ml/uv.lock`. On le remplace par la version deja pinnee ailleurs dans le depot
+# (apps/backend/Dockerfile) : on aligne, pour que le format de verrou lu soit le meme partout.
-# (apps/backend/Dockerfile).
 COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:0.11.26 /uv /home/airflow/.local/bin/uv
 
 # Piege : pas de `UV_PROJECT_ENVIRONMENT` global. Il vaudrait pour les deux projets, et `uv run`

etl/airflow/dags/alertes.py

@@ -15,8 +15,8 @@ from __future__ import annotations
 
 from datetime import datetime, timedelta
 
-from airflow.models.dag import DAG
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
-from airflow.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
 
 # Le backend a son propre environnement uv dans l'image (ADR 0008). `--no-sync` et
 # `env -u VIRTUAL_ENV` : cf. `ml_train.py`, même raisonnement.

etl/airflow/dags/derive.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+"""DAG de surveillance de la dérive du modèle de prévision (issue #45).
+
+Quotidien, pas horaire : la fenêtre mesurée couvre 168 h, la recalculer chaque heure écrirait
+vingt-quatre lignes par jour pour un verdict qui ne bouge pas à cette cadence. Planifié après
+les scorings de la nuit, et décalé de `ml_score` (à l'heure pile) comme de `alertes` (à la
+quinzième minute).
+
+Sans `--now` : le service tronque son instant de référence à l'heure, donc deux exécutions de
+la même heure portent la même clé `uq_drift_report_window` et la seconde n'écrit rien.
+
+Tâche distincte du DAG `alertes` plutôt qu'ajoutée à lui : un échec de dérive y ferait croire
+que la détection d'alertes a échoué, et ce DAG porte un budget temporel déjà argumenté face à
+son pas horaire.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import datetime, timedelta
+
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
+
+# Le backend a son propre environnement uv dans l'image (ADR 0008). `--no-sync` et
+# `env -u VIRTUAL_ENV` : cf. `ml_train.py`, même raisonnement.
+COMMANDE_BACKEND = "cd /opt/backend && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m"
+
+# Piège : aucune reprise. Une dérive n'est pas un échec transitoire, la rejouer la redéclarerait
+# à l'identique ; et la cadence quotidienne pardonne une connexion perdue.
+TENTATIVES = 0
+PLAFOND = timedelta(minutes=10)
+
+with DAG(
+    dag_id="derive",
+    description=(
+        "Compare les prévisions déjà écrites aux lectures réellement arrivées "
+        "(app.monitoring.drift)."
+    ),
+    schedule="30 5 * * *",
+    start_date=datetime(2026, 1, 1),
+    catchup=False,
+    max_active_runs=1,
+    tags=["ml", "monitoring"],
+) as dag:
+    BashOperator(
+        task_id="derive",
+        bash_command=f"{COMMANDE_BACKEND} app.monitoring.drift",
+        retries=TENTATIVES,
+        execution_timeout=PLAFOND,
+    )

etl/airflow/dags/historical_import.py

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

etl/airflow/dags/ml_score.py

@@ -10,8 +10,8 @@ from __future__ import annotations
 
 from datetime import datetime, timedelta
 
-from airflow.models.dag import DAG
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
-from airflow.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
 
 MODEL_PATH = "/opt/ml/state/models/lightgbm-consumption.txt"
 

etl/airflow/dags/ml_train.py

@@ -11,8 +11,8 @@ from __future__ import annotations
 
 from datetime import datetime, timedelta
 
-from airflow.models.dag import DAG
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
-from airflow.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
 
 MODEL_PATH = "/opt/ml/state/models/lightgbm-consumption.txt"
 MLFLOW_TRACKING_URI = "sqlite:////opt/ml/state/mlflow.db"

etl/airflow/pyproject.toml

@@ -4,7 +4,7 @@ version = "0.1.0"
 description = "DAGs d'orchestration EnerVision (Airflow)"
 requires-python = ">=3.12,<3.13"
 dependencies = [
-    "apache-airflow==2.10.4",
+    "apache-airflow==3.3.2",
 ]
 
 [dependency-groups]

etl/airflow/tests/test_dags.py

@@ -5,23 +5,25 @@ from datetime import timedelta
 from pathlib import Path
 
 import pytest
-from airflow.models.baseoperator import BaseOperator
+from airflow.dag_processing.dagbag import DagBag
-from airflow.models.dagbag import DagBag
+from airflow.sdk import BaseOperator
 
 DAGS_FOLDER = Path(__file__).resolve().parent.parent / "dags"
 
-DAG_IDS = ["ml_train", "ml_score", "alertes"]
+DAG_IDS = ["ml_train", "ml_score", "alertes", "historical_import", "derive"]
 TACHES = [
     ("ml_train", "train"),
     ("ml_score", "score"),
     ("alertes", "detection"),
     ("alertes", "recommandations"),
+    ("historical_import", "import_historical"),
+    ("derive", "derive"),
 ]
 
 
 @pytest.fixture(scope="module")
 def dagbag() -> DagBag:
-    return DagBag(dag_folder=str(DAGS_FOLDER), include_examples=False)
+    return DagBag(dag_folder=str(DAGS_FOLDER))
 
 
 def test_dags_folder_has_no_import_error(dagbag: DagBag) -> None:
@@ -33,18 +35,22 @@ def test_every_expected_dag_is_discovered(dagbag: DagBag) -> None:
 
 
 def test_ml_train_has_no_schedule(dagbag: DagBag) -> None:
-    assert dagbag.dags["ml_train"].timetable.summary == "None"
+    assert dagbag.dags["ml_train"].schedule is None
 
 
 def test_ml_score_runs_every_hour(dagbag: DagBag) -> None:
-    # `@hourly` est un alias Airflow pour ce cron, c'est sous cette forme que `.summary` le rend.
+    # `@hourly` est un alias Airflow pour ce cron, c'est sous cette forme que la timetable le rend.
-    assert dagbag.dags["ml_score"].timetable.summary == "0 * * * *"
+    assert dagbag.dags["ml_score"].timetable.expression == "0 * * * *"
 
 
 def test_alertes_runs_after_the_hourly_scoring(dagbag: DagBag) -> None:
     # Le decalage n'est pas cosmetique : la regle `anomaly` compare une lecture a la `prediction`
     # du meme instant, que `ml_score` ecrit a l'heure pile.
-    assert dagbag.dags["alertes"].timetable.summary == "15 * * * *"
+    assert dagbag.dags["alertes"].timetable.expression == "15 * * * *"
+
+
+def test_historical_import_has_no_schedule(dagbag: DagBag) -> None:
+    assert dagbag.dags["historical_import"].schedule is None
 
 
 def test_ml_train_task_calls_the_training_module(dagbag: DagBag) -> None:
@@ -67,12 +73,29 @@ def test_alertes_recommendation_task_calls_the_backend_cli(dagbag: DagBag) -> No
     assert "app.cli generate-recommendations" in tache.bash_command
 
 
+def test_historical_import_calls_the_existing_backend_module(dagbag: DagBag) -> None:
+    tache = dagbag.dags["historical_import"].get_task("import_historical")
+    assert "app.etl.historical_import" in tache.bash_command
+
+
+def test_historical_import_uses_the_expected_source_files(dagbag: DagBag) -> None:
+    commande = dagbag.dags["historical_import"].get_task("import_historical").bash_command
+
+    assert "--csv /opt/data/raw/all_sites_combined.csv" in commande
+    assert "--metadata /opt/data/raw/dataset_metadata.json" in commande
+
+
 @pytest.mark.parametrize("task_id", ["detection", "recommandations"])
 def test_alertes_tasks_run_in_the_backend_environment(dagbag: DagBag, task_id: str) -> None:
     # Le backend a son propre venv dans l'image, distinct de celui de ml/ (ADR 0008).
     assert "/opt/backend" in dagbag.dags["alertes"].get_task(task_id).bash_command
 
 
+def test_historical_import_runs_in_the_backend_environment(dagbag: DagBag) -> None:
+    commande = dagbag.dags["historical_import"].get_task("import_historical").bash_command
+    assert "/opt/backend" in commande
+
+
 def test_alertes_generates_recommendations_after_detecting(dagbag: DagBag) -> None:
     # `recommendation.alert_id` est une cle etrangere `NOT NULL` : la generation n'a rien a lire
     # tant que la detection n'a pas ecrit.
@@ -133,6 +156,23 @@ def test_alertes_retries_after_a_transient_failure(dagbag: DagBag, task_id: str)
     assert dagbag.dags["alertes"].get_task(task_id).retries >= 1
 
 
+def test_historical_import_retries_after_a_transient_failure(dagbag: DagBag) -> None:
+    assert dagbag.dags["historical_import"].get_task("import_historical").retries >= 1
+
+
+def test_derive_runs_once_a_day(dagbag: DagBag) -> None:
+    assert dagbag.dags["derive"].timetable.expression == "30 5 * * *"
+
+
+def test_derive_calls_the_backend_drift_module(dagbag: DagBag) -> None:
+    assert "app.monitoring.drift" in dagbag.dags["derive"].get_task("derive").bash_command
+
+
+def test_derive_never_retries_a_detected_drift(dagbag: DagBag) -> None:
+    # Une derive n'est pas une panne passagere : la rejouer la redeclarerait a l'identique.
+    assert dagbag.dags["derive"].get_task("derive").retries == 0
+
+
 @pytest.mark.parametrize(("dag_id", "task_id"), TACHES)
 def test_tasks_never_resync_the_baked_environment(
     dagbag: DagBag, dag_id: str, task_id: str

infra/README.md

@@ -1,18 +1,48 @@
 # Infrastructure
 
-Provisionnement Terraform de la machine on-premise (serveur physique, accessible en SSH).
+Provisionnement Terraform des machines on-premise. Terraform prepare la machine, GitHub Actions
+deploie l'application : voir l'[ADR 0010](../docs/adr/0010-terraform-provisionne-github-actions-deploie.md).
+Rien ici ne construit d'image ni ne lance de conteneur.
 
 - `terraform/modules` : modules reutilisables.
   - `k3s` : installe un cluster k3s single-node sur une machine distante via SSH
     (script officiel `get.k3s.io`) et rapatrie le kubeconfig en local.
-- `terraform/environments/<env>` : racines Terraform, une par environnement.
+- `terraform/environments/<racine>` : une racine par machine provisionnee.
-  - `dev` : instancie le module `k3s` sur le serveur de l'ecole.
+  - `vm-eni` : la VM `eadl-2025-nantes-g3`, qui porte les environnements `rec` et `prod`
-  - `prod` : non initialise, voir le ticket dedie.
+    ([ADR 0009](../docs/adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)). Installe Docker,
+    execute `scripts/provision-host.sh`, enregistre le runner GitHub Actions.
+  - `k3s-cible` : le cluster k3s, cible a terme de `docs/architecture/10-infra.md`. Jamais
+    applique.
 
-## Usage (environments/dev)
+## Usage (environments/vm-eni)
 
 ```bash
-cd infra/terraform/environments/dev
+cd infra/terraform/environments/vm-eni
+cp terraform.tfvars.example terraform.tfvars
+terraform init
+terraform apply
+```
+
+`terraform.tfvars` est ignore par git. Trois valeurs sont a renseigner avant l'apply :
+
+- `proprietaire` : l'utilisateur qui possede `/srv/enervision` et fait tourner le runner. Il doit
+  deja exister sur la machine.
+- `runner_version` : a epingler depuis <https://github.com/actions/runner/releases>.
+- `runner_token` : jeton d'enregistrement, valable une heure et pour une seule inscription.
+  Parametres du depot, Actions, Runners, New self-hosted runner. Seul un administrateur du depot
+  peut le creer.
+
+Apres l'apply, la machine porte `/srv/enervision/rec` et `/srv/enervision/prod`, chacun avec son
+`.env` et son certificat. Le premier demarrage reste manuel, `make stack-up` dans chaque dossier ;
+les suivants sont joues par le runner a chaque push sur `dev` et sur `main`.
+
+Retirer le runner se fait a la main, depuis les parametres du depot : `terraform destroy` ne le
+desinscrit pas.
+
+## Usage (environments/k3s-cible)
+
+```bash
+cd infra/terraform/environments/k3s-cible
 cp terraform.tfvars.example terraform.tfvars   # renseigner ssh_host / ssh_private_key_path
 terraform init
 terraform apply

infra/proxy/README.md

@@ -9,12 +9,18 @@ Terminaison TLS et routage de la stack déployée. Seul composant publié sur le
 - `tls/` : les deux fichiers que nginx lit, `fullchain.pem` et `privkey.pem`. Ignorés par git.
 - `acme-deploy-hook.sh` : recopie le résultat de certbot dans `tls/`.
 
-Pas de `Dockerfile` : l'image officielle `nginx:1.28-alpine` est utilisée telle quelle et la
+Pas de `Dockerfile` : l'image officielle `nginx:1.31-alpine` est utilisée telle quelle et la
 configuration est montée en volume par `docker-compose.prod.yml`.
 
 L'overlay emploie les marqueurs `!override` et `!reset`, qui demandent **Docker Compose 2.24.4
 ou plus récent**. Sur une version antérieure, la fusion échoue au lieu de dépublier les ports.
 
+Les ports publiés sont `PROXY_HTTP_PORT` et `PROXY_HTTPS_PORT`, 80 et 443 par défaut. Quand deux
+environnements partagent la machine ([ADR 0009](../../docs/adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)),
+la recette publie `8443` et ramène son port 80 sur `127.0.0.1:8081` : la redirection ci-dessous
+renvoie vers `https://$host` sans port, donc vers la production. `PUBLIC_ORIGIN` porte alors
+l'origine avec son port pour le CORS et le lien de réinitialisation.
+
 ## Routage
 
 | Chemin | Destination | Remarque |
@@ -82,7 +88,7 @@ docker run --rm \
   -v "$PWD/infra/proxy/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro" \
   -v "$PWD/infra/proxy/conf.d:/etc/nginx/conf.d:ro" \
   -v "$PWD/infra/proxy/tls:/etc/nginx/tls:ro" \
-  nginx:1.28-alpine nginx -t
+  nginx:1.31-alpine nginx -t
 ```
 
 Monter `infra/proxy/` entier sur `/etc/nginx` échouerait : `mime.types` vient de l'image.

infra/terraform/environments/k3s-cible/.terraform.lock.hcl

@@ -0,0 +1,23 @@
+# This file is maintained automatically by "terraform init".
+# Manual edits may be lost in future updates.
+
+provider "registry.terraform.io/hashicorp/null" {
+  version     = "3.3.2"
+  constraints = "~> 3.2"
+  hashes = [
+    "h1:IQ1qrkht1sC1nibUR+AJ3ulryyhVDHfCHZhoJi0sg2Y=",
+    "zh:10ec43b8b7b18d5639238c7fb9e111f6a4b038523dd66c7a426bf27b25fa4c08",
+    "zh:60beb9cc2ad5b871c710860cee75b42850cc6acd43db0d77cb5e00fda7288b55",
+    "zh:62538582d0a4a2f10ad8a8d9a6c3cd3f05af6c6d91c6641ffc78d4f0e8e69b27",
+    "zh:64a8f9ce7852d9efc5b464c12306c946366d59f5e2757def97969c9fd64bd1d6",
+    "zh:78d5eefdd9e494defcb3c68d282b8f96630502cac21d1ea161f53cfe9bb483b3",
+    "zh:92a374fb736a52f465283326d0a5bf4f495132eb99be209dfb4c75ec803fe8db",
+    "zh:98da9c42785d27a50f0604758bcb61a30f6278b9f2acd92bb3b2046e0e71916c",
+    "zh:b0f7896fae554729cdf4a24ac06359a050cff5817e6cd8597cba8a4ae01a7409",
+    "zh:bc8179ee35d67c72fb03012e7023b9f9816f033a7ec4109c001dd6d29752e812",
+    "zh:d23a598f713bfb6098bc003571d7de90b5a33b78f9be240488252fe5f3c2a60d",
+    "zh:d2855b922ea345dbd89ea287e4c6c4757e38bc0aaffeb2b79aa0b8004f9c53ff",
+    "zh:d3a60422bc6a2f9244d076c5222c07060c826ef91bdbaf4634cb752b86057473",
+    "zh:faa01928c25d2a6ecd9c7eb8b88134cb08de55a6b11ca6c703ac0092845344ba",
+  ]
+}

infra/terraform/environments/vm-eni/.terraform.lock.hcl

@@ -0,0 +1,23 @@
+# This file is maintained automatically by "terraform init".
+# Manual edits may be lost in future updates.
+
+provider "registry.terraform.io/hashicorp/null" {
+  version     = "3.3.2"
+  constraints = "~> 3.2"
+  hashes = [
+    "h1:IQ1qrkht1sC1nibUR+AJ3ulryyhVDHfCHZhoJi0sg2Y=",
+    "zh:10ec43b8b7b18d5639238c7fb9e111f6a4b038523dd66c7a426bf27b25fa4c08",
+    "zh:60beb9cc2ad5b871c710860cee75b42850cc6acd43db0d77cb5e00fda7288b55",
+    "zh:62538582d0a4a2f10ad8a8d9a6c3cd3f05af6c6d91c6641ffc78d4f0e8e69b27",
+    "zh:64a8f9ce7852d9efc5b464c12306c946366d59f5e2757def97969c9fd64bd1d6",
+    "zh:78d5eefdd9e494defcb3c68d282b8f96630502cac21d1ea161f53cfe9bb483b3",
+    "zh:92a374fb736a52f465283326d0a5bf4f495132eb99be209dfb4c75ec803fe8db",
+    "zh:98da9c42785d27a50f0604758bcb61a30f6278b9f2acd92bb3b2046e0e71916c",
+    "zh:b0f7896fae554729cdf4a24ac06359a050cff5817e6cd8597cba8a4ae01a7409",
+    "zh:bc8179ee35d67c72fb03012e7023b9f9816f033a7ec4109c001dd6d29752e812",
+    "zh:d23a598f713bfb6098bc003571d7de90b5a33b78f9be240488252fe5f3c2a60d",
+    "zh:d2855b922ea345dbd89ea287e4c6c4757e38bc0aaffeb2b79aa0b8004f9c53ff",
+    "zh:d3a60422bc6a2f9244d076c5222c07060c826ef91bdbaf4634cb752b86057473",
+    "zh:faa01928c25d2a6ecd9c7eb8b88134cb08de55a6b11ca6c703ac0092845344ba",
+  ]
+}

infra/terraform/environments/vm-eni/main.tf

@@ -0,0 +1,137 @@
+# Pourquoi : Terraform provisionne la machine, GitHub Actions la deploie (ADR 0010). Rien ici ne
+# construit d'image ni ne lance de conteneur : la livraison reste portee par `deploy.yml` et
+# `make stack-up`, et un `apply` n'interrompt pas la stack qui tourne.
+# Piege : seul le bloc `triggers` d'un `null_resource` atterrit dans le state. Ni le jeton du
+# runner ni la cle SSH n'y figurent, et ne doivent jamais y etre ajoutes pour forcer un rejeu.
+# Contrainte : pas de provisioner `destroy` sur le runner. Il imposerait une connexion ne lisant
+# que `self`, donc le chemin de la cle SSH dans le state, et `svc.sh uninstall` ne desinscrit pas
+# le runner cote GitHub : le retrait reste manuel, depuis les parametres du depot.
+# Ref : ADR 0009 pour les deux environnements, `scripts/provision-host.sh` pour leur contenu.
+
+locals {
+  sudo           = var.ssh_user == "root" ? "" : "sudo "
+  en_tant_que    = "${var.ssh_user == "root" ? "" : "sudo "}runuser -u ${var.proprietaire} --"
+  provisionneur  = "${path.root}/../../../../scripts/provision-host.sh"
+  runner_archive = "actions-runner-linux-x64-${var.runner_version}.tar.gz"
+  # Substitution shell, evaluee par le sh -c distant : un nom de runner doit etre unique dans
+  # le depot, le nom d'hote l'est deja et le reste si cette racine sert a une autre machine.
+  runner_nom = var.runner_nom != "" ? var.runner_nom : "$(hostname -s)"
+}
+
+resource "null_resource" "docker_engine" {
+  triggers = {
+    hote = var.ssh_host
+    user = var.proprietaire
+  }
+
+  connection {
+    type        = "ssh"
+    host        = var.ssh_host
+    port        = var.ssh_port
+    user        = var.ssh_user
+    private_key = file(pathexpand(var.ssh_private_key_path))
+    timeout     = "5m"
+  }
+
+  provisioner "remote-exec" {
+    inline = [
+      <<-EOT
+        set -eu
+        id ${var.proprietaire} >/dev/null 2>&1 || {
+          echo "l'utilisateur ${var.proprietaire} n'existe pas sur la machine" >&2
+          exit 1
+        }
+        command -v docker >/dev/null || ${local.sudo}sh -c 'curl -fsSL https://get.docker.com | sh'
+        ${local.sudo}systemctl enable --now docker
+        ${local.sudo}usermod -aG docker ${var.proprietaire}
+        ${local.sudo}docker compose version
+      EOT
+    ]
+  }
+}
+
+# `provision-host.sh` verifie lui-meme docker, compose et la sortie HTTPS, puis prepare un clone
+# par environnement, son `.env` et son certificat. Il est rejouable : un `.env` existant n'est
+# jamais reecrit, un certificat present jamais regenere.
+resource "null_resource" "environnements" {
+  depends_on = [null_resource.docker_engine]
+
+  triggers = {
+    script = filesha256(local.provisionneur)
+    racine = var.racine
+    depot  = var.depot_url
+  }
+
+  connection {
+    type        = "ssh"
+    host        = var.ssh_host
+    port        = var.ssh_port
+    user        = var.ssh_user
+    private_key = file(pathexpand(var.ssh_private_key_path))
+    timeout     = "5m"
+  }
+
+  provisioner "file" {
+    source      = local.provisionneur
+    destination = "/tmp/provision-host.sh"
+  }
+
+  provisioner "remote-exec" {
+    inline = [
+      <<-EOT
+        set -eu
+        ${local.sudo}env RACINE='${var.racine}' \
+          REPO_URL='${var.depot_url}' \
+          PROPRIETAIRE='${var.proprietaire}' \
+          PUBLIC_IP='${var.adresse_publique}' \
+          bash /tmp/provision-host.sh
+        rm -f /tmp/provision-host.sh
+      EOT
+    ]
+  }
+}
+
+# Piege : le jeton d'enregistrement expire en une heure. Un `apply` rejoue cette ressource des
+# que `runner_version`, `runner_labels` ou `runner_nom` change, et redemande donc un jeton frais.
+resource "null_resource" "runner_github" {
+  depends_on = [null_resource.environnements]
+
+  triggers = {
+    version = var.runner_version
+    labels  = var.runner_labels
+    nom     = local.runner_nom
+    dossier = var.runner_dossier
+  }
+
+  connection {
+    type        = "ssh"
+    host        = var.ssh_host
+    port        = var.ssh_port
+    user        = var.ssh_user
+    private_key = file(pathexpand(var.ssh_private_key_path))
+    timeout     = "5m"
+  }
+
+  provisioner "remote-exec" {
+    inline = [
+      <<-EOT
+        set -eu
+        ${local.sudo}install -d -o ${var.proprietaire} -g ${var.proprietaire} ${var.runner_dossier}
+        if [ ! -x ${var.runner_dossier}/config.sh ]; then
+          curl -fsSL -o /tmp/${local.runner_archive} \
+            https://github.com/actions/runner/releases/download/v${var.runner_version}/${local.runner_archive}
+          ${local.sudo}tar -xzf /tmp/${local.runner_archive} -C ${var.runner_dossier}
+          ${local.sudo}chown -R ${var.proprietaire}:${var.proprietaire} ${var.runner_dossier}
+          rm -f /tmp/${local.runner_archive}
+        fi
+        if [ ! -f ${var.runner_dossier}/.runner ]; then
+          ${local.en_tant_que} sh -c 'cd ${var.runner_dossier} && ./config.sh --unattended --replace \
+            --url ${var.runner_url} --token ${var.runner_token} \
+            --labels ${var.runner_labels} --name ${local.runner_nom} --work _work'
+          ${local.sudo}${var.runner_dossier}/svc.sh install ${var.proprietaire}
+        fi
+        ${local.sudo}${var.runner_dossier}/svc.sh start
+      EOT
+    ]
+  }
+}

infra/terraform/environments/vm-eni/outputs.tf

@@ -0,0 +1,9 @@
+output "machine" {
+  description = "Machine provisionnee et racine qui porte un clone par environnement."
+  value       = "${var.ssh_user}@${var.ssh_host}:${var.racine}"
+}
+
+output "runner" {
+  description = "Dossier d'installation du runner et libelles supplementaires annonces a GitHub."
+  value       = "${var.runner_dossier} (${var.runner_labels})"
+}

infra/terraform/environments/vm-eni/terraform.tfvars.example

@@ -0,0 +1,22 @@
+ssh_host             = "10.101.200.37"
+ssh_port             = 22
+ssh_user             = "root"
+ssh_private_key_path = "~/.ssh/id_ed25519"
+
+# Utilisateur qui possede la racine et fait tourner le runner. Il doit deja exister sur la
+# machine : git refuse les depots appartenant a un autre utilisateur, et un .env en 600 lui
+# echapperait.
+proprietaire = "enervision"
+
+# Epingler une version reelle : https://github.com/actions/runner/releases
+runner_version = "2.330.0"
+
+# Jeton d'enregistrement du runner, valable une heure et pour une seule inscription :
+# Parametres du depot > Actions > Runners > New self-hosted runner. Seul un administrateur du
+# depot peut le creer. terraform.tfvars est ignore par git, mais le jeton ne doit pas y rester
+# apres l'apply.
+runner_token = "A_RENSEIGNER"
+
+# Nom du runner cote GitHub. Vide par defaut : le nom d'hote de la machine. A renseigner
+# seulement si deux runners doivent tourner sur la meme machine, leurs noms devant differer.
+# runner_nom = "eni-g3-bis"

infra/terraform/environments/vm-eni/variables.tf

@@ -0,0 +1,90 @@
+variable "ssh_host" {
+  type        = string
+  description = "Adresse de la VM ENI qui porte les deux environnements (ADR 0009)."
+}
+
+variable "ssh_port" {
+  type        = number
+  description = "Port SSH de la VM."
+  default     = 22
+}
+
+variable "ssh_user" {
+  type        = string
+  description = "Utilisateur SSH du provisionnement. Different de root, les commandes privilegiees sont prefixees par sudo."
+  default     = "root"
+}
+
+variable "ssh_private_key_path" {
+  type        = string
+  description = "Chemin local vers la cle privee SSH. L'authentification par mot de passe n'est volontairement pas prise en charge : une variable de mot de passe finit en clair dans le state ou dans les triggers."
+  sensitive   = true
+}
+
+variable "proprietaire" {
+  type        = string
+  description = "Utilisateur qui possede la racine et fait tourner le runner. Il doit exister sur la machine : git refuse les depots appartenant a un autre utilisateur, et un .env en 600 lui echapperait."
+
+  validation {
+    condition     = can(regex("^[a-z_][a-z0-9_-]*$", var.proprietaire))
+    error_message = "proprietaire doit etre un nom d'utilisateur Unix valide."
+  }
+}
+
+variable "racine" {
+  type        = string
+  description = "Dossier qui porte un clone du depot par environnement."
+  default     = "/srv/enervision"
+}
+
+variable "depot_url" {
+  type        = string
+  description = "URL de clonage du depot, passee a provision-host.sh."
+  default     = "https://github.com/ineszang/ProjetPiscine_EnerVision.git"
+}
+
+variable "adresse_publique" {
+  type        = string
+  description = "Adresse annoncee dans les certificats auto-signes. Vide : la premiere adresse de la VM."
+  default     = ""
+}
+
+variable "runner_url" {
+  type        = string
+  description = "Depot GitHub auquel le runner s'enregistre."
+  default     = "https://github.com/ineszang/ProjetPiscine_EnerVision"
+}
+
+variable "runner_version" {
+  type        = string
+  description = "Version d'actions-runner a installer, sans le v initial (ex: 2.330.0). Voir https://github.com/actions/runner/releases."
+
+  validation {
+    condition     = can(regex("^[0-9]+\\.[0-9]+\\.[0-9]+$", var.runner_version))
+    error_message = "runner_version doit etre epinglee explicitement (ex: 2.330.0), sinon l'installation cesse d'etre reproductible."
+  }
+}
+
+variable "runner_token" {
+  type        = string
+  description = "Jeton d'enregistrement du runner. Expire au bout d'une heure et ne vaut que pour une inscription : Parametres du depot > Actions > Runners > New self-hosted runner. Seul un administrateur du depot peut le creer."
+  sensitive   = true
+}
+
+variable "runner_labels" {
+  type        = string
+  description = "Libelles supplementaires du runner. deploy.yml cible [self-hosted, linux, eni-g3], les deux premiers etant poses par GitHub."
+  default     = "eni-g3"
+}
+
+variable "runner_nom" {
+  type        = string
+  description = "Nom du runner cote GitHub, unique dans le depot. Vide : le nom d'hote de la machine, qui reste unique si cette racine est reprise pour une seconde VM. A renseigner pour faire tourner deux runners sur la meme machine."
+  default     = ""
+}
+
+variable "runner_dossier" {
+  type        = string
+  description = "Dossier d'installation du runner sur la machine."
+  default     = "/opt/actions-runner"
+}

infra/terraform/environments/vm-eni/versions.tf

@@ -0,0 +1,14 @@
+terraform {
+  required_version = ">= 1.7"
+
+  required_providers {
+    null = {
+      source  = "hashicorp/null"
+      version = "~> 3.2"
+    }
+  }
+
+  backend "local" {
+    path = "terraform.tfstate"
+  }
+}

infra/terraform/modules/k3s/main.tf

@@ -5,19 +5,26 @@ locals {
   kubeconfig_cmd = "${local.sudo_prefix}cat /etc/rancher/k3s/k3s.yaml"
 }
 
+# Piege : un provisioner `destroy` impose que tout le bloc `connection` ne lise que `self`, sinon
+# `terraform init` refuse le module. D'ou la connexion batie sur `triggers`, ou ne figurent que
+# l'adresse, le port, l'utilisateur et le chemin de la cle : jamais la cle ni un mot de passe.
 resource "null_resource" "k3s_install" {
   triggers = {
     ssh_host           = var.ssh_host
+    ssh_port           = tostring(var.ssh_port)
+    ssh_user           = var.ssh_user
+    ssh_key_path       = var.ssh_private_key_path
+    sudo_prefix        = local.sudo_prefix
     k3s_version        = var.k3s_version
     disable_components = join(",", var.k3s_disable_components)
   }
 
   connection {
     type        = "ssh"
-    host        = var.ssh_host
+    host        = self.triggers.ssh_host
-    port        = var.ssh_port
+    port        = tonumber(self.triggers.ssh_port)
-    user        = var.ssh_user
+    user        = self.triggers.ssh_user
-    private_key = file(var.ssh_private_key_path)
+    private_key = file(pathexpand(self.triggers.ssh_key_path))
   }
 
   provisioner "remote-exec" {
@@ -33,7 +40,7 @@ resource "null_resource" "k3s_install" {
     when       = destroy
     on_failure = continue
     inline = [
-      "${local.sudo_prefix}sh -c 'test -x /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh && /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh || true'",
+      "${self.triggers.sudo_prefix}sh -c 'test -x /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh && /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh || true'",
     ]
   }
 }