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# Intégration et livraison continues
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Ce document décrit la chaîne qui s'exécute entre un `git push` et un merge autorisé : ce qui est
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vérifié, ce qui bloque, et ce qui ne l'est pas.
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| Étage | Sert à | Statut |
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|---|---|---|
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| Intégration continue | Interdire le merge d'un code qui casse la qualité, les tests ou la sécurité | `Fait` |
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| Livraison continue | Déployer chaque branche d'intégration sur son environnement de la VM ENI | `En cours` |
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Le **D** de CI/CD est écrit depuis le 21/09 : `deploy.yml` déploie `dev` en recette et `main` en
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production sur la VM de l'école, par un runner auto-hébergé (issue #21,
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[ADR 0009](../adr/0009-deux-environnements-compose-sur-la-vm-eni.md)). Il n'a encore rien
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déployé : la machine n'est pas provisionnée et le runner n'y est pas enregistré. Statut à
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basculer sur `Fait` au premier déploiement vert. Sa limite, nommée ici plutôt que découverte en
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soutenance : les images sont construites sur la machine à chaque déploiement, aucun artefact
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n'est publié puis promu d'un environnement à l'autre.
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## Vue d'ensemble
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```mermaid
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flowchart TB
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push["push ou pull_request"]
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subgraph back["Backend · .github/workflows/backend.yml"]
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bv["verification<br/>ruff, mypy, pytest --cov-fail-under=85"]
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bi["integration<br/>TimescaleDB réel + alembic upgrade head"]
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bd["security-audit<br/>uv export | pip-audit"]
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bs["sast<br/>bandit"]
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end
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subgraph front["Frontend · frontend.yml"]
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fb["build<br/>npm ci, npm run build"]
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ft["test<br/>couverture lcov"]
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fd["security-audit<br/>npm audit --audit-level=high"]
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end
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subgraph mlw["ML · ml.yml"]
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mv["verification<br/>ruff, mypy, pytest"]
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ms["sast<br/>bandit"]
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end
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subgraph afw["Airflow · airflow.yml"]
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av["verification<br/>ruff, intégrité des DAGs"]
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ab["image<br/>construction de l'image"]
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end
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subgraph sq["SonarQube · sonarqube.yml"]
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sb1["build-front / test-front"]
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sb2["build-back / test-back"]
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sb3["test-ml"]
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sscan["sonarqube<br/>quality gate SonarCloud"]
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end
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push --> bv & bi & bd & bs
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push --> fb --> ft
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push --> fd
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push --> mv & ms
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push --> av & ab
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push --> sb1 & sb2 & sb3 --> sscan
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subgraph cd["Déploiement · deploy.yml"]
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dep["deploy<br/>runner eni-g3, environnement rec ou prod"]
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end
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push -->|"push sur dev ou main"| dep
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planifie["chaque lundi 3h UTC,<br/>ou à la main"]
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subgraph dastw["DAST · dast.yml"]
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zscan["zap<br/>seed + scan actif OWASP ZAP"]
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end
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planifie --> zscan
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push -->|"PR sur dast.yml<br/>ou dast-token.sh"| zscan
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```
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## Déclenchement
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Les workflows de qualité se déclenchent sur `push` **et** sur `pull_request`, filtrés par **chemin** :
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`backend.yml` sur `apps/backend/**`, `frontend.yml` sur `apps/frontend/**`, `ml.yml` sur `ml/**`,
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`airflow.yml` sur `etl/airflow/**` **plus des chemins de `ml/` et de `apps/backend/`**, chacun
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incluant son propre fichier de workflow dans le filtre pour qu'une modification du pipeline
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déclenche le pipeline.
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Le filtre d'`airflow.yml` mérite un mot : il inclut `ml/pyproject.toml`, `ml/uv.lock`,
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`ml/enervision_ml/**`, `apps/backend/pyproject.toml`, `apps/backend/uv.lock` et
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`apps/backend/app/**` parce que l'image Airflow copie le code et les dépendances des deux
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modules : celles du ML pour `ml_train`/`ml_score`, celles du backend depuis que le DAG `alertes`
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y exécute les commandes de détection ([ADR 0008](../adr/0008-airflow-execute-le-code-du-backend.md)).
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Une modification de l'un ou l'autre peut donc casser la construction de cette image, et le filtre
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le voit.
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**Piège à connaître** : il n'y a **aucun filtre de branche**. Une branche de travail déclenche la
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CI complète à chaque push, et un merge vers n'importe quelle branche la déclenche aussi. C'est
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délibéré pendant le projet (retour au plus tôt, et la CI tournera sur `main` dès la remontée sans
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rien changer), mais ce serait à borner sur un dépôt à forte fréquence de push.
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`backend.yml`, `ml.yml` et `airflow.yml` déclarent en plus un groupe de concurrence par référence
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git avec `cancel-in-progress`, ce qui annule un run devenu obsolète par un push plus récent.
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**Piège de version** : `etl/airflow` tourne en **Python 3.12** et non 3.14 : c'est l'interpréteur
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de l'image `apache/airflow:3.3.2-python3.12` retenue, et les tests d'intégrité doivent tourner sur
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le même. Le 3.14 du module ML ne vit, dans ce contexte, que dans l'image Docker et son propre
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environnement.
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## Déploiement
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`deploy.yml` est l'un des sept workflows, et le seul qui ne tourne pas chez GitHub : il s'exécute sur
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un runner auto-hébergé installé sur la VM ENI, label `eni-g3`, parce que les runners hébergés ne
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joignent pas une adresse privée d'école. Le runner se connecte en sortie vers GitHub, aucun port
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entrant n'est ouvert.
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| Événement | Environnement GitHub | Dossier sur la VM | Garde |
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|---|---|---|---|
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| `push` sur `dev` | `rec` | `/srv/enervision/rec` | aucune : la recette suit `dev` |
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| `push` sur `main` | `prod` | `/srv/enervision/prod` | approbation d'un relecteur dans l'environnement `prod`, branche `main` seule autorisée |
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Le job aligne le clone sur la branche (`fetch`, `checkout`, `reset --hard`), lance
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`make stack-up`, qui reconstruit les images, redémarre les conteneurs puis applique les
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migrations Alembic dans le conteneur backend, et attend jusqu'à trois minutes que
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`/api/v1/health/ready` réponde derrière le proxy. Cette sonde ne vérifie que la connexion à la
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base et la présence de TimescaleDB : sans la migration, le déploiement serait vert sur une base
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sans schéma, et c'est pourquoi `make stack-up` la porte. Un groupe de concurrence par branche,
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sans annulation, empêche deux déploiements simultanés du même environnement.
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Le job ne fait pas de `actions/checkout` dans son espace de travail, et c'est voulu : le dossier
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de l'environnement est stable, hors du runner, parce que `.env`, certificats et volumes doivent
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survivre d'un déploiement à l'autre.
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**Piège à connaître.** Un runner auto-hébergé sur un dépôt public exécute ce qu'un workflow lui
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envoie, et une PR de fork peut réécrire un workflow. Trois parades, et les trois sont
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nécessaires : `deploy.yml` ne se déclenche jamais sur `pull_request` ; le runner tourne sous un
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utilisateur dédié membre du groupe `docker`, jamais root ; le dépôt doit exiger une approbation
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pour les workflows des PR externes (Settings, Actions, « Require approval for all outside
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collaborators »), ce qui reste à activer. Les workflows de CI restent sur `ubuntu-latest`.
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Cet utilisateur dédié doit posséder `/srv/enervision` : sinon git refuse les deux clones pour
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propriété douteuse et le `.env` en `600` lui échappe. `PROPRIETAIRE=<utilisateur du runner>`
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passé à `scripts/provision-host.sh` fixe ce propriétaire.
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La machine se prépare avec `scripts/provision-host.sh`, qui vérifie Docker et Compose 2.24.4 ou
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plus, clone les deux branches, génère les secrets de chaque `.env` et les certificats
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auto-signés, et ne démarre rien. Le détail des deux environnements, ports et noms d'hôte, est
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dans [10-infra.md](10-infra.md).
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## Ce qui bloque un merge
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| Gate | Où | Seuil | Effet d'un échec |
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|---|---|---|---|
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| Formatage `ruff format --check` | backend, ml | zéro écart | Bloque |
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| Analyse statique `ruff check` | backend, ml | zéro constat | Bloque |
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| Typage `mypy` | backend (`app`), ml (strict) | zéro erreur | Bloque |
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| Tests unitaires `pytest` | backend, ml | **`--cov-fail-under=85`** côté backend | Bloque |
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| Tests d'intégration | backend | marqueur `integration`, base réelle | Bloque |
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| Audit de dépendances `pip-audit` | backend | sur le **verrou figé** | Bloque |
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| Audit de dépendances `npm audit` | frontend | `--audit-level=high` | Bloque |
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| **SAST `bandit`** | backend (`app`), ml (`enervision_ml`) | **MEDIUM et au-dessus** | Bloque |
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| Quality gate SonarCloud | tout le dépôt | gate par défaut, couverture du **code neuf** | Bloque |
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| Build `npm run build` | frontend | compilation | Bloque |
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| Intégrité des DAGs | airflow | chargement des DAGs sans erreur d'import | Bloque |
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| Construction de l'image Airflow | airflow | `docker build` de `etl/airflow/Dockerfile` | Bloque |
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Deux seuils portent une décision qu'il faut savoir défendre :
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- **`npm audit --audit-level=high`** et non `moderate` : une vulnérabilité modérée dans une
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dépendance de développement ne doit pas immobiliser une livraison. Le corollaire est que les
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`moderate` sont invisibles en CI, et qu'elles se regardent à la main.
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- **Bandit bloque à partir de MEDIUM**, et une seconde passe sans seuil publie les constats LOW
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sans bloquer. Sans cette seconde passe, un constat LOW disparaîtrait du journal sans trace. Le
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revers à connaître : cette seconde étape porte `continue-on-error`, donc le job reste **vert**
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même quand elle relève quelque chose ; un LOW ne se voit qu'en ouvrant le journal. Au
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21/09/2026, les deux modules sont à **zéro constat, tous niveaux confondus**, sur 5 904 lignes
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analysées.
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- **La version de Bandit est épinglée** (`uvx bandit==1.9.4`) dans les deux jobs. Sans épingle,
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une nouvelle version passerait la CI au rouge sans qu'une seule ligne du dépôt ait changé, et
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le rejeu à l'identique promis plus bas n'existerait pas.
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## Le job d'intégration, et pourquoi il ne suffisait pas d'un `postgres`
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`backend.yml` monte un service `timescale/timescaledb-ha:pg17`, **la même image que
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`docker-compose.yml`**, et non une image `postgres` nue. La première migration s'arrête
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volontairement si l'extension TimescaleDB manque : un écart d'image entre la CI et le poste
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rendrait ce job vert sur une base qui n'est pas la nôtre.
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Sur le poste, c'est `db/init/110-test-database.sql` qui pose l'extension. Ce fichier n'est pas
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monté dans le service GitHub Actions, d'où l'étape `CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb`
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avant `alembic upgrade head`.
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La couverture est **désactivée** sur ce job (`pytest -m integration --no-cov`) : il ne joue qu'une
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partie de la suite, et son taux n'aurait aucun sens face au seuil de 85 %.
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## SonarCloud, et l'incident qui a immobilisé trois PR
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Le workflow `sonarqube.yml` exécute cinq jobs de préparation (`build-front`, `test-front`,
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`build-back`, `test-back`, `test-ml`) dont les tests produisent chacun un rapport de couverture en
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artefact, puis un dernier job qui les télécharge et lance `SonarSource/sonarqube-scan-action@v8`
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avec le secret `SONAR_TOKEN`. Le périmètre est décrit par `sonar-project.properties` à la racine.
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Le périmètre couvre `apps/frontend`, `apps/backend`, `ml/` et `etl/airflow` (les deux derniers
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ajoutés après coup : ils n'étaient pas analysés, une PR qui ne touchait qu'eux ne lançait pas
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Sonar). `ml/` publie `ml/coverage.xml` (`pytest-cov`, même mécanisme que le backend, sans seuil
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propre : la gate porte sur le code neuf). `etl/airflow` est exclu de la **couverture**
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(`sonar.coverage.exclusions`) : ses tests ne font que charger les DAGs, ils ne mesurent rien.
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Piège : tout nouveau dossier de tests doit être déclaré dans `sonar.tests`, faute de quoi il est
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compté comme code de production non couvert (cf. l'incident ci-dessous).
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**L'incident, à raconter tel quel.** Les 18 et 19 septembre, trois PR (#103, #105, #107) sont
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restées bloquées sur une quality gate rouge annonçant une couverture du code neuf à 0 %, alors que
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la couverture globale du backend dépassait 87 %. Le diagnostic était **hors du code de ces PR** :
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`sonar.test.inclusions` ne reconnaissait que les fichiers `test_*.py`, si bien que
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`tests/api/acces.py`, `tests/factories.py` et les `__init__.py` du dossier de tests étaient
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comptés comme **code de production non couvert**. Le motif `tests` sans joker ne désignait par
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ailleurs que la racine.
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Deux commits ont corrigé la configuration (`9e6a5c0` classe tout `apps/backend/tests` comme test,
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`af2b8cb` déclenche l'analyse quand `sonar-project.properties` change). La gate est verte sur
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toutes les PR depuis. Ce qui compte pour la suite : **la cause a été traitée en configuration, pas
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contournée** en désactivant la gate ou en excluant les fichiers gênants.
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## Dependabot
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`.github/dependabot.yml` déclare **six entrées hebdomadaires groupées, sur cinq écosystèmes** :
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`npm` sur `/apps/frontend`, `uv` sur `/apps/backend`, `github-actions` sur `/`, `docker` sur les
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deux dossiers d'application, et `docker-compose` sur `/`. Les mises à jour arrivent en PR, donc
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elles traversent les mêmes gates que n'importe quel changement : une montée de version qui casse
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les tests ne se merge pas.
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## Stratégie de branche et conventions
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| Règle | Détail |
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|---|---|
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| Préfixes de branche | `feat/`, `fix/`, `chore/`, `docs/`, `test/` |
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| Messages de commit | Conventional Commits |
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| Branche d'intégration | `dev` ; `main` est la branche par défaut du dépôt public |
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| Revue | Toute PR passe par une revue écrite avant merge |
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| ADR | Toute décision structurante porte son ADR dans la même PR |
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| Vues d'architecture | Toute PR qui change un composant met à jour sa vue **dans la même PR** |
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## Secrets
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Un seul secret est consommé côté GitHub : **`SONAR_TOKEN`**, porté par les secrets du dépôt.
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Les identifiants de la base du job d'intégration sont des valeurs de test en clair dans le
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workflow, ce qui est volontaire : elles ne protègent rien, la base est créée et détruite avec le
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run.
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Le déploiement ne consomme **aucun secret GitHub** (issue #22). Les secrets de chaque
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environnement, mots de passe PostgreSQL et Airflow, clés de signature, clé Fernet, vivent dans le
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`.env` de son dossier sur la VM, en `600`, générés sur la machine par `scripts/provision-host.sh`.
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Ils ne transitent ni par git ni par GitHub, et le runner, qui travaille dans ce dossier, n'a rien
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à recevoir. Le revers : ils ne sont sauvegardés nulle part ailleurs. Un `.env` perdu se
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régénère, ce qui invalide les sessions et les connexions chiffrées par Airflow.
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## Scan DAST (OWASP ZAP)
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Statut : `En cours`. Le workflow `dast.yml` attaque l'API **en fonctionnement**, ce que ni Bandit,
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ni `pip-audit`, ni Sonar ne font. Il se lance à la main (`workflow_dispatch`), chaque lundi à 3h
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UTC, et sur une PR qui modifie le scan lui-même. Pas à chaque PR : un scan actif dure plusieurs
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minutes.
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Le job démarre sur le runner la base (même image TimescaleDB que `docker-compose.yml`, base
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jetable), applique les migrations, y sème un site et deux relevés (`db/seeds/` est vide, pas
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encore d'outillage de jeu de données pour la CI ; sans données, `GET /sites` rend `[]`, chaque
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`/{site_id}` rend 404, et le scan actif ne frappe que des gestionnaires d'erreur), démarre le
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backend, puis `scripts/dast-token.sh` crée un compte **`lecteur`** et rend son jeton.
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ZAP charge le contrat `/openapi.json` depuis un fichier (`zap-api-scan.py -f openapi -t
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/zap/wrk/openapi.json`) et en importe les 26 opérations **quel que soit le jeton** : c'est le
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contrat qui décide de ce qui est exploré, pas l'authentification. Le jeton ne change que les
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réponses obtenues sur les routes gardées : sans lui, elles répondraient toutes `401` plutôt que
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de dérouler leur logique. Huit routes n'exigent aucun jeton porteur (les deux sondes, `login`,
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`refresh`, `logout`, `forgot-password`, `reset-password` et `reset-password/validate`) et
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répondent donc pareil avec ou sans lui.
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Décisions à savoir défendre :
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- **Le compte du scan est `lecteur`, jamais `admin`.** Un scan actif avec un jeton admin frapperait
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`POST /users` et la réinitialisation de mots de passe pour de bon. Le script passe par un admin
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jetable pour créer le lecteur (l'API n'a pas d'inscription publique) puis ne s'en sert plus.
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- **Un compte neuf est en `must_change_password`**, et toute route gardée le refuse tant que le
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|
mot de passe n'est pas changé. Le script fait ce changement et vérifie `GET /sites` = 200 avant
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de rendre le jeton ; sans cela, tout le scan authentifié ne testerait que des `403`.
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`POST /auth/password` rend déjà un nouveau jeton valide (l'`iat` tronqué documenté dans
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|
`app/api/deps.py` ne le rejette pas comme antérieur à la session) : le script s'en sert
|
|
directement plutôt que de se reconnecter, deux hachages Argon2id (19456 Kio chacun) et deux
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|
allers-retours de refresh-token de moins sur le chemin critique de la CI.
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- **`APP_ACCESS_TOKEN_TTL_SECONDS=3600`** (plafond de la configuration) : le jeton par défaut
|
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dure 15 minutes. `scanner.maxScanDurationInMins=15` (ci-dessous) borne le scan actif très en
|
|
dessous, marge comprise pour les étapes qui l'entourent.
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- **Le jeton ne transite ni par `${{ }}` dans le script de l'étape, ni par l'argv de `docker
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run`.** Le premier finirait en clair dans le fichier de commande que GitHub écrit sur le disque
|
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du runner pour toute la durée de l'étape ; le second serait visible par `ps aux` et par
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|
`docker inspect zap` tant que le conteneur existe. Il est écrit dans un fichier de
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|
configuration ZAP séparé (`-configfile`), monté en lecture seule hors de `/zap/wrk` pour ne
|
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jamais atterrir dans l'artefact publié. ZAP journalise malgré tout la valeur de chaque
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`-config`/`-configfile` chargé à un niveau visible sans `-d` : les copies de `zap.log` et
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|
`zap-stdout.log` publiées en artefact sont donc caviardées avant publication.
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|
Les routes d'authentification qui changent l'état du compte (`login`, `password`, `logout-all`,
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|
`forgot-password`, `reset-password`) sont exclues du scan actif : elles y déclencheraient la
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limitation de débit et fermeraient les sessions sans rien apprendre de plus.
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**Un scan vert n'est pas un scan qui a testé quelque chose.** Deux garde-fous, eux, **bloquent** :
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- **Moins de 80% des opérations du contrat importées.** Constaté une première fois : 2 URL sur 26
|
|
opérations importées, ZAP n'avait envoyé que des requêtes vouées au 404 (l'analyseur de ZAP
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|
refusait alors le nom accentué d'un des deux schémas de sécurité du contrat, corrigé depuis en
|
|
ASCII côté backend). Le seuil est dérivé du contrat (`zap-out/openapi.json`, présent à cette
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|
étape) plutôt que d'un nombre fixe : un contrat qui grossit ne doit pas rendre la garde plus
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|
permissive qu'elle ne l'était.
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- **Aucune réponse 2xx.** Constaté une deuxième fois, cause différente : la clé de configuration
|
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du nom d'en-tête pour la règle Replacer est `matchstr`, pas `matchstring` (celui-ci n'existe que
|
|
pour le job d'automatisation ZAP, pas pour `-config`) ; ZAP acceptait la mauvaise clé sans
|
|
erreur et laissait le nom d'en-tête vide, qu'uvicorn refusait par un `400` sur **toute** requête,
|
|
y compris les routes publiques. Piège de conception rencontré en corrigeant cette garde : borner
|
|
le *pourcentage* de 4xx ne marche pas, un scan actif fuzze délibérément un grand nombre
|
|
d'entrées invalides, si bien qu'un scan sain contre l'API seedée reste à 98% de 4xx avec
|
|
seulement 1% de 2xx. C'est la forme normale d'un scan actif. Le signal qui distingue vraiment un
|
|
scan cassé (2xx nul, absent du rapport dans les deux incidents) d'un scan sain (2xx non nul,
|
|
aussi faible soit-il) est l'absence de succès, pas la part d'échecs. Les deux gardes lisent
|
|
`zap-out/zap-report.json` (champs structurés `insights[]`), pas le texte libre du rapport
|
|
Markdown.
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Le journal interne de ZAP (`zap.log`) et sa sortie complète (`zap-stdout.log`) sont publiés dans
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|
l'artefact `zap-report` (dossier `zap-logs/`, propriété du runner : `zap-out/` bascule sous l'uid
|
|
1000 du conteneur ZAP dès que le contrat y est copié, le runner n'y écrit plus ensuite) pour
|
|
diagnostiquer un futur import raté.
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**Non bloquant pour l'instant** (`continue-on-error`, sur la seule étape du scan) pour ce qui est
|
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des alertes elles-mêmes. Le volume d'un premier passage trié est inconnu ; le rapport
|
|
HTML/JSON/Markdown est publié en artefact `zap-report`, et sa synthèse (jusqu'aux tableaux
|
|
d'alertes, sans le détail par alerte) dans le résumé du job. Fixer un seuil viendra une fois les
|
|
alertes triées.
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**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
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(HSTS absent...) et ne dit **rien** des en-têtes ni du TLS que le proxy pose en production. Un
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second passage sur la stack complète reste à faire.
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|
## Ce qui manque, et pourquoi
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| Manque | Issue | Conséquence assumée |
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|---|---|---|
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| 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 |
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| 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 |
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| Tests end to end | #46 | Les parcours utilisateur ne sont pas vérifiés en CI |
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| Tests de charge | #47 | Aucun garde-fou de performance |
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| Scan d'image de conteneur | aucune | Les `Dockerfile` sont construits en local, pas analysés |
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## Reproduire la CI en local
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`make check` enchaîne formatage, analyse statique, typage et tests du backend, c'est à dire le job
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`verification`. `make ml-check` fait la même chose pour le module ML. Les tests d'intégration
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demandent une base : `make db-up` puis `uv run pytest -m integration`.
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Le SAST se rejoue à l'identique : `uvx bandit==1.9.4 --recursive app --severity-level medium
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--confidence-level medium` depuis `apps/backend`, et la même commande sur `enervision_ml` depuis
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`ml`.
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