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Johan LEROY 9bf2f27127 feat(backend): surveille la derive du modele de prevision
EC06 attendait une reponse a « comment savez-vous que le modele se degrade ? ». Elle n'existait
nulle part : `docs/architecture/00-vue-ensemble.md` et `docs/ML-START.md` le disaient tous les
deux.

Le calcul vit dans le backend, et `ml/` ne gagne pas une ligne. Trois raisons : `prediction`
n'est pas dans le perimetre de lecture que `ML_DATABASE_URL` vise (ADR 0003 et ML-START le
bornent a `reading` et `site`) ; l'alignement prevu contre realise existe deja une fois ici,
dans `AlertService._detect_anomaly`, et le dupliquer en SQL brut creerait une seconde source de
verite, ce que l'ADR 0006 refuse ; et FastAPI continue de ne jamais faire tourner LightGBM.

Ce qui est mesure : la jointure `prediction` x `reading` sur `(site_id, target_at)`, avec un
`DISTINCT ON` des deux cotes. Les runs de scoring s'empilent volontairement, et
`uq_reading_source` autorise deux lectures au meme instant quand la source differe : sans ce
dedoublonnage, la meme heure pesait plusieurs fois dans la moyenne. La fenetre est fermee a
droite par un delai de grace, sinon la derniere heure, dont le realise n'est pas encore
ingere, ferait chuter la couverture a chaque execution.

Le verdict a trois valeurs, pas deux : avec trois points on ne declare pas une derive, on dit
qu'on ne sait pas. La comparaison se fait entre deux fenetres vives de meme duree, jamais
contre la metrique loguee a l'entrainement : celle-ci mesure un backtest a meteo connue, le
scoring prevoit une heure dont la meteo ne l'est pas.

`drift_report` porte une ligne par site plus une ligne globale, que `site_id` a NULL designe.
L'idempotence passe par un index a `coalesce` et non par une contrainte d'unicite, sans quoi
deux lignes globales ne seraient jamais egales.
2026-09-22 14:22:54 +02:00

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1.5 KiB
Python

from fastapi import APIRouter
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,
sensors,
sites,
stats,
users,
)
api_router = APIRouter(responses=REPONSE_SERVEUR)
api_router.include_router(health.router, prefix="/health", tags=["health"])
api_router.include_router(auth.router, prefix="/auth", tags=["auth"])
api_router.include_router(users.router, prefix="/users", tags=["users"], responses=REPONSES_ADMIN)
api_router.include_router(sites.router, prefix="/sites", tags=["sites"], responses=REPONSES_LECTEUR)
api_router.include_router(
alerts.router, prefix="/alerts", tags=["alerts"], responses=REPONSES_LECTEUR
)
api_router.include_router(
recommendations.router,
prefix="/recommendations",
tags=["recommendations"],
responses=REPONSES_LECTEUR,
)
api_router.include_router(stats.router, prefix="/stats", tags=["stats"], responses=REPONSES_LECTEUR)
api_router.include_router(
readings.router, prefix="/readings", tags=["readings"], responses=REPONSES_LECTEUR
)
api_router.include_router(
sensors.router, prefix="/sensors", tags=["sensors"], responses=REPONSES_ADMIN
)
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
)