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Intégration et livraison continues

Ce document décrit la chaîne qui s'exécute entre un git push et un merge autorisé : ce qui est 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

Le D de CI/CD n'existe pas encore : aucun job de déploiement, aucune construction d'image publiée, aucun environnement GitHub. L'issue #21 le porte. C'est la limite principale de cet étage, et elle est nommée ici plutôt que découverte en soutenance.

Vue d'ensemble

flowchart TB
  push["push ou pull_request"]

  subgraph back["Backend · .github/workflows/backend.yml"]
    bv["verification<br/>ruff, mypy, pytest --cov-fail-under=85"]
    bi["integration<br/>TimescaleDB réel + alembic upgrade head"]
    bd["security-audit<br/>uv export | pip-audit"]
    bs["sast<br/>bandit"]
  end

  subgraph front["Frontend · frontend.yml"]
    fb["build<br/>npm ci, npm run build"]
    ft["test<br/>couverture lcov"]
    fd["security-audit<br/>npm audit --audit-level=high"]
  end

  subgraph mlw["ML · ml.yml"]
    mv["verification<br/>ruff, mypy, pytest"]
    ms["sast<br/>bandit"]
  end

  subgraph afw["Airflow · airflow.yml"]
    av["verification<br/>ruff, intégrité des DAGs"]
    ab["image<br/>construction de l'image"]
  end

  subgraph sq["SonarQube · sonarqube.yml"]
    sb1["build-front / test-front"]
    sb2["build-back / test-back"]
    sb3["test-ml"]
    sscan["sonarqube<br/>quality gate SonarCloud"]
  end

  push --> bv & bi & bd & bs
  push --> fb --> ft
  push --> fd
  push --> mv & ms
  push --> av & ab
  push --> sb1 & sb2 --> sscan
  sscan -.-> cd["deploy<br/>issue #21"]

Déclenchement

Les workflows de qualité se déclenchent sur push et sur pull_request, filtrés par chemin : backend.yml sur apps/backend/**, frontend.yml sur apps/frontend/**, ml.yml sur ml/**, airflow.yml sur etl/airflow/** plus des chemins de ml/ et de apps/backend/, chacun incluant son propre 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 apps/backend/app/** parce que l'image Airflow copie le code et les dépendances des deux modules : celles du ML pour ml_train/ml_score, celles du backend depuis que le DAG alertes y exécute les commandes de détection (ADR 0008). Une modification de l'un ou l'autre peut donc casser la construction de cette image, et le filtre le voit.

Piège à connaître : il n'y a aucun filtre de branche. Une branche de travail déclenche la CI complète à chaque push, et un merge vers n'importe quelle branche la déclenche aussi. C'est délibéré pendant le projet (retour au plus tôt, et la CI tournera sur main dès la remontée sans rien changer), mais ce serait à borner sur un dépôt à forte fréquence de push.

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 ne supporte pas encore 3.14. Le 3.14 du module ML ne vit, dans ce contexte, que dans l'image Docker et son propre environnement.

Ce qui bloque un merge

Gate	Où	Seuil	Effet d'un échec
Formatage ruff format --check	backend, ml	zéro écart	Bloque
Analyse statique ruff check	backend, ml	zéro constat	Bloque
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
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
Quality gate SonarCloud	tout le dépôt	gate par défaut, couverture du code neuf	Bloque
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

Deux seuils portent une décision qu'il faut savoir défendre :

• npm audit --audit-level=high et non moderate : une vulnérabilité modérée dans une dépendance de développement ne doit pas immobiliser une livraison. Le corollaire est que les moderate sont invisibles en CI, et qu'elles se regardent à la main.
• Bandit bloque à partir de MEDIUM, et une seconde passe sans seuil publie les constats LOW sans bloquer. Sans cette seconde passe, un constat LOW disparaîtrait du journal sans trace. Le revers à connaître : cette seconde étape porte continue-on-error, donc le job reste vert même quand elle relève quelque chose ; un LOW ne se voit qu'en ouvrant le journal. Au 21/09/2026, les deux modules sont à zéro constat, tous niveaux confondus, sur 5 904 lignes analysées.
• La version de Bandit est épinglée (uvx bandit==1.9.4) dans les deux jobs. Sans épingle, une nouvelle version passerait la CI au rouge sans qu'une seule ligne du dépôt ait changé, et le rejeu à l'identique promis plus bas n'existerait pas.

Le job d'intégration, et pourquoi il ne suffisait pas d'un postgres

backend.yml monte un service timescale/timescaledb-ha:pg17, la même image que docker-compose.yml, et non une image postgres nue. La première migration s'arrête volontairement si l'extension TimescaleDB manque : un écart d'image entre la CI et le poste rendrait ce job vert sur une base qui n'est pas la nôtre.

Sur le poste, c'est db/init/110-test-database.sql qui pose l'extension. Ce fichier n'est pas monté dans le service GitHub Actions, d'où l'étape CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb avant alembic upgrade head.

La couverture est désactivée sur ce job (pytest -m integration --no-cov) : il ne joue qu'une partie de la suite, et son taux n'aurait aucun sens face au seuil de 85 %.

SonarCloud, et l'incident qui a immobilisé trois PR

Le workflow sonarqube.yml exécute cinq jobs de préparation (build-front, test-front, build-back, test-back, test-ml) dont les tests produisent chacun un rapport de couverture en artefact, puis un dernier job qui les télécharge et lance SonarSource/sonarqube-scan-action@v8 avec le secret SONAR_TOKEN. Le périmètre est décrit par sonar-project.properties à la racine.

Le périmètre couvre apps/frontend, apps/backend, ml/ et etl/airflow (les deux derniers ajoutés après coup : ils n'étaient pas analysés, une PR qui ne touchait qu'eux ne lançait pas Sonar). ml/ publie ml/coverage.xml (pytest-cov, même mécanisme que le backend, sans seuil propre : la gate porte sur le code neuf). etl/airflow est exclu de la couverture (sonar.coverage.exclusions) : ses tests ne font que charger les DAGs, ils ne mesurent rien. Piège : tout nouveau dossier de tests doit être déclaré dans sonar.tests, faute de quoi il est compté comme code de production non couvert (cf. l'incident ci-dessous).

L'incident, à raconter tel quel. Les 18 et 19 septembre, trois PR (#103, #105, #107) sont restées bloquées sur une quality gate rouge annonçant une couverture du code neuf à 0 %, alors que la couverture globale du backend dépassait 87 %. Le diagnostic était hors du code de ces PR : sonar.test.inclusions ne reconnaissait que les fichiers test_*.py, si bien que tests/api/acces.py, tests/factories.py et les __init__.py du dossier de tests étaient comptés comme code de production non couvert. Le motif tests sans joker ne désignait par ailleurs que la racine.

Deux commits ont corrigé la configuration (9e6a5c0 classe tout apps/backend/tests comme test, af2b8cb déclenche l'analyse quand sonar-project.properties change). La gate est verte sur toutes les PR depuis. Ce qui compte pour la suite : la cause a été traitée en configuration, pas contournée en désactivant la gate ou en excluant les fichiers gênants.

Dependabot

.github/dependabot.yml déclare six entrées hebdomadaires groupées, sur cinq écosystèmes : npm sur /apps/frontend, uv sur /apps/backend, github-actions sur /, docker sur les deux dossiers d'application, et docker-compose sur /. Les mises à jour arrivent en PR, donc elles traversent les mêmes gates que n'importe quel changement : une montée de version qui casse les tests ne se merge pas.

Stratégie de branche et conventions

Règle	Détail
Préfixes de branche	feat/, fix/, chore/, docs/, test/
Messages de commit	Conventional Commits
Branche d'intégration	dev ; main est la branche par défaut du dépôt public
Revue	Toute PR passe par une revue écrite avant merge
ADR	Toute décision structurante porte son ADR dans la même PR
Vues d'architecture	Toute PR qui change un composant met à jour sa vue dans la même PR

Secrets

Un seul secret est consommé par la CI : SONAR_TOKEN, porté par les dépôts GitHub Actions. 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 déploiement est porté par l'issue #21, les secrets qu'il consommera et leur injection par l'issue #22.

Scan DAST (OWASP ZAP)

Statut : En cours. Le workflow dast.yml attaque l'API en fonctionnement, ce que ni Bandit, ni pip-audit, ni Sonar ne font. Il se lance à la main (workflow_dispatch), chaque lundi à 3h UTC, et sur une PR qui modifie le scan lui-même. Pas à chaque PR : un scan actif dure plusieurs minutes.

Le job démarre sur le runner la base (même image TimescaleDB que docker-compose.yml, base jetable) et le backend, puis scripts/dast-token.sh crée un compte lecteur et rend son jeton. ZAP charge le contrat /openapi.json (zap-api-scan.py -f openapi) et envoie ce jeton dans l'en-tête Authorization. Sans lui, ZAP ne verrait que les deux sondes et /auth/login.

Trois décisions à savoir défendre :

• Le compte du scan est lecteur, jamais admin. Un scan actif avec un jeton admin frapperait POST /users et la réinitialisation de mots de passe pour de bon. Le script passe par un admin jetable pour créer le lecteur (l'API n'a pas d'inscription publique) puis ne s'en sert plus.
• Un compte neuf est en must_change_password, et toute route gardée le refuse tant que le mot de passe n'est pas changé. Le script fait ce changement et vérifie GET /sites = 200 avant de rendre le jeton ; sans cela, tout le scan authentifié ne testerait que des 403.
• APP_ACCESS_TOKEN_TTL_SECONDS=3600 (plafond de la configuration) : le jeton par défaut dure 15 minutes et le scan bien plus.

Les routes d'authentification qui changent l'état du compte (login, password, logout-all, forgot-password, reset-password) sont exclues du scan actif : elles y déclencheraient la limitation de débit et fermeraient les sessions sans rien apprendre de plus.

Non bloquant pour l'instant (continue-on-error). Le volume d'alertes d'un premier passage est inconnu ; le rapport HTML/JSON/Markdown est publié en artefact zap-report et dans le résumé du job. Fixer un seuil viendra une fois les alertes triées.

Limite à ne pas oublier : le scan tape la configuration par défaut du backend (APP_ENV=local, pas de TLS, pas de reverse proxy). Il remontera des alertes qui n'existent pas derrière le proxy (HSTS absent...) et ne dit rien des en-têtes ni du TLS que le proxy pose en production. Un second passage sur la stack complète reste à faire.

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
DAST bloquant	#41	Le scan ZAP existe mais ne bloque rien : aucun seuil n'est fixé tant que les alertes du premier passage ne sont pas triées
Tests end to end	#46	Les parcours utilisateur ne sont pas vérifiés en CI
Tests de charge	#47	Aucun garde-fou de performance
Scan d'image de conteneur	aucune	Les Dockerfile sont construits en local, pas analysés

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 demandent une base : make db-up puis uv run pytest -m integration.

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 ml.