Stats v2 : dashboard ultra complet + 5 rapports PDF (module commun ka-ui v2)

- jobka/kapdf.py + frontend/src/ka/stats/{kacharts.tsx,SPEC.md} : canoniques v2
- statsdash.py : 10 KPI (sparklines actives/nouvelles/retraits), 4 jauges de
  complétude (salaire, mode, géoloc, catégorie), série des retraits,
  multi-courbes top secteurs (date de publication affichée), barres empilées
  ajouts par source (sync_log), 3 distributions (salaires annuels, taux
  horaires, âge des offres), heatmap horaire 7x24 des observations, tableaux
  secteurs + sources & connecteurs, 11 records ; deltas seulement si la
  période précédente est couverte (rien d'inventé)
- /api/stats/report : 5 modes (complet/synthese/tendances/repartitions/
  donnees), mode inconnu -> complet, filename(..., mode)
- Stats.tsx : sections v2 dans l'ordre du SPEC (jauges, StatSummary,
  MultiLineChart, StackedBarChart, Histogram, HourHeatmap, PdfButton 5 modes)

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

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				`@@ -1,53 +1,88 @@`
1	−# ka-stats — module Stats commun Groupe KA (spec v1)	1	+# ka-stats — module Stats commun Groupe KA (spec v2)
2		2
3	−Contrat partagé par les 12 plateformes pour leurs pages /stats (tableau de	3	+Contrat partagé par les plateformes pour leurs pages /stats (tableau de
4	−bord analytique) et l'export PDF estampillé Groupe-KA. Le visuel suit le	4	+bord analytique) et les exports PDF estampillés Groupe-KA. Le visuel suit
5	−design system ka-ui (tokens.css) avec l'accent de la marque.	5	+le design system ka-ui (tokens.css) avec l'accent de la marque.
		6	+
		7	+v2 (2026-08-19) : sparklines dans les KPI, jauges, multi-courbes,
		8	+barres empilées, distributions (histogrammes), heatmap horaire 7×24, deltas
		9	+sur les répartitions, statistiques de séries (min/max/moy/méd/σ), et **5
		10	+rapports PDF au lieu de 2. Tous les nouveaux champs sont optionnels** :
		11	+un dashboard v1 reste valide et se rend tel quel.
6		12
7	## 1. Page /stats — structure obligatoire (dans cet ordre)	13	## 1. Page /stats — structure obligatoire (dans cet ordre)
8		14
9	−1. Bandeau KPI : 4–6 grandes cartes (`KpiCard`) — valeur, libellé,	15	+1. Bandeau KPI : 6–10 grandes cartes (`KpiCard`) — valeur, libellé,
10	− variation vs période précédente (▲/▼ + %, vert `--green` / rouge `--danger`).	16	+ variation vs période précédente (▲/▼ + %, vert `--green` / rouge
		17	+ `--danger`), sparkline de tendance quand une série existe.
11	2. Sélecteur de période global (`PeriodSelector`) : `aujourd'hui · 7 j ·	18	2. Sélecteur de période global (`PeriodSelector`) : `aujourd'hui · 7 j ·
12	30 j · 3 m · 6 m · 12 m · année en cours · tout` + plage personnalisée	19	30 j · 3 m · 6 m · 12 m · année en cours · tout` + plage personnalisée
13	(2 champs date). Toute la page se recalcule (state → refetch dashboard).	20	(2 champs date). Toute la page se recalcule (state → refetch dashboard).
14	−3. Graphiques : courbes d'évolution (`LineChart`, survol = infobulle,	21	+3. Jauges (`GaugeCard`) quand pertinent : taux, couvertures, complétude.
15	− légende cliquable pour masquer une série, comparaison N vs N-1 en	22	+4. Graphiques d'évolution : courbes/aires (`LineChart`, survol =
16	− pointillé), barres (`BarChart`), anneaux (`Donut`), calendrier de chaleur	23	+ infobulle, légende cliquable, comparaison N vs N-1 en pointillé), barres
17	− (`CalendarHeatmap`) quand pertinent.	24	+ verticales (`VBarChart` — volumes quotidiens), multi-courbes ≤ 4 séries
18	−4. Répartition géographique (par ville/région) quand pertinent — barres	25	+ (`MultiLineChart` — motifs de trait distincts, jamais la couleur seule),
19	− horizontales triées (pas besoin de vraie carte).	26	+ barres empilées (`StackedBarChart` — composition dans le temps).
20	−5. Tableaux détaillés (`DataTable`) : tri par colonne, recherche interne,	27	+ Sous les courbes clés : `StatSummary` (min/max/moyenne/médiane/écart-type).
		28	+5. Répartitions : barres horizontales (`BarChart`, deltas optionnels),
		29	+ anneaux (`Donut`), distributions/histogrammes (`Histogram`).
		30	+6. Répartition géographique (par ville/région) — barres horizontales
		31	+ triées (pas besoin de vraie carte).
		32	+7. Calendriers : `CalendarHeatmap` (26 semaines) et, quand l'activité
		33	+ horaire est journalisée, `HourHeatmap` (7 jours × 24 h).
		34	+8. Tableaux détaillés (`DataTable`) : tri par colonne, recherche interne,
21	pagination (25/pg), débordement horizontal propre sur mobile (.tbl-wrap).	35	pagination (25/pg), débordement horizontal propre sur mobile (.tbl-wrap).
22	−6. Records & faits marquants : générés depuis les données (jour record,	36	+ Viser 3 à 5 tableaux par plateforme.
23	− plus forte croissance, meilleure entrée…) — cartes compactes.	37	+9. Records & faits marquants : générés depuis les données (jour record,
24	−7. Fraîcheur : « Mis à jour le {date heure} » + bouton Rafraîchir.	38	+ plus forte croissance, meilleure entrée…) — cartes compactes, 6–12.
25	−8. Bouton PDF bien visible en haut : « Télécharger le rapport PDF » avec	39	+10. Fraîcheur : « Mis à jour le {date heure} » + bouton Rafraîchir.
26	− deux choix (Rapport complet / Synthèse 2 pages). Indicateur de progression	40	+11. Bouton PDF bien visible en haut (`PdfButton`) : bouton principal
27	− si > 2 s.	41	+ « Rapport PDF complet » + menu « Autres rapports ▾ » listant les
		42	+ 5 rapports (voir §3). Indicateur de progression si > 2 s.
28		43
29	Responsive : KPI empilés < 768 px, graphiques pleine largeur redimensionnés	44	Responsive : KPI empilés < 768 px, graphiques pleine largeur redimensionnés
30	(SVG viewBox), tableaux en défilement horizontal contenu, tactile ≥ 44 px.	45	(SVG viewBox), tableaux en défilement horizontal contenu, tactile ≥ 44 px.
31	AUCUNE donnée inventée : une stat indisponible = bloc « Pas encore mesuré »	46	AUCUNE donnée inventée : une stat indisponible = bloc « Pas encore mesuré »
32	(carte grise propre), jamais un faux chiffre.	47	(carte grise propre), jamais un faux chiffre.
33		48
		49	+Accessibilité (règles fermes) : un seul axe Y par graphique (jamais de
		50	+double échelle) ; ≥ 2 séries ⇒ légende obligatoire ; l'identité d'une série
		51	+multi-courbes passe par le motif de trait en plus de la couleur ; le
		52	+texte reste en encre (jamais coloré à la couleur de série) ; chaque
		53	+graphique a son infobulle de survol et un équivalent tableau existe.
		54	+
34	## 2. API — contrat commun	55	## 2. API — contrat commun
35		56
36	`GET /api/stats/dashboard?period=7j\|30j\|3m\|6m\|12m\|annee\|tout\|auj&from=YYYY-MM-DD&to=YYYY-MM-DD`	57	`GET /api/stats/dashboard?period=7j\|30j\|3m\|6m\|12m\|annee\|tout\|auj&from=YYYY-MM-DD&to=YYYY-MM-DD`
37		58
38	```jsonc	59	```jsonc
39	{	60	{
40	− "updated": "2026-08-17T21:04:00-04:00",	61	+ "updated": "2026-08-19T01:00:00-04:00",
41	− "period": { "from": "2026-07-18", "to": "2026-08-17", "label": "30 jours" },	62	+ "period": { "from": "2026-07-20", "to": "2026-08-19", "label": "30 jours" },
42	"kpis": [ { "id": "total", "label": "Annonces actives", "value": 33744,	63	"kpis": [ { "id": "total", "label": "Annonces actives", "value": 33744,
43	− "unit": "", "delta_pct": 4.2, "direction": "up" } ],	64	+ "unit": "", "delta_pct": 4.2, "direction": "up",
		65	+ "spark": [{ "t": "2026-08-01", "v": 31200 }] } ], // spark optionnel
		66	+ "gauges": [ { "id": "geo", "label": "Fiches géolocalisées", "value": 92,
		67	+ "max": 100, "unit": "%" } ], // optionnel
44	"series": [ { "id": "vol", "title": "Annonces actives par jour", "unit": "annonces",	68	"series": [ { "id": "vol", "title": "Annonces actives par jour", "unit": "annonces",
45	− "kind": "line", "points": [{ "t": "2026-07-18", "v": 31200 }],	69	+ "kind": "line", // line \| bar \| area
46	− "compare": [{ "t": "2025-07-18", "v": 24100 }] } ],	70	+ "points": [{ "t": "2026-07-20", "v": 31200 }],
47	− "breakdowns": [ { "id": "types", "title": "Par type", "kind": "donut",	71	+ "compare": [{ "t": "2025-07-20", "v": 24100 }] } ],
48	− "items": [{ "label": "4½", "value": 9120 }] } ],	72	+ "multiseries": [ { "id": "seg", "title": "Prix médian par taille", "unit": "$",
		73	+ "series": [ { "label": "3½", "points": [/* … */] },
		74	+ { "label": "4½", "points": [/* … */] } ] } ], // ≤ 4
		75	+ "stacked": [ { "id": "src", "title": "Ajouts par source", "unit": "ajouts",
		76	+ "keys": ["Kijiji", "Centris", "Autres"],
		77	+ "points": [{ "t": "2026-08-01", "values": [120, 80, 30] }] } ],
		78	+ "breakdowns": [ { "id": "types", "title": "Par type", "kind": "donut", // donut \| bars
		79	+ "items": [{ "label": "4½", "value": 9120, "delta_pct": 2.1 }] } ],
		80	+ "distributions": [ { "id": "prix", "title": "Distribution des loyers", "unit": "annonces",
		81	+ "bins": [{ "label": "800-1000$", "value": 3120 }] } ],
49	"geo": { "title": "Par région", "items": [{ "label": "Montréal", "value": 15680 }] },	82	"geo": { "title": "Par région", "items": [{ "label": "Montréal", "value": 15680 }] },
50	"heatmap": { "title": "Activité", "cells": [{ "date": "2026-08-01", "value": 210 }] },	83	"heatmap": { "title": "Activité", "cells": [{ "date": "2026-08-01", "value": 210 }] },
		84	+ "hourly": { "title": "Activité par heure",
		85	+ "cells": [{ "dow": 0, "hour": 9, "value": 40 }] }, // dow 0=lun … 6=dim
51	"tables": [ { "id": "top", "title": "Top villes", "columns": ["Ville", "Annonces", "Δ 30 j"],	86	"tables": [ { "id": "top", "title": "Top villes", "columns": ["Ville", "Annonces", "Δ 30 j"],
52	"rows": [["Montréal", 15680, "+3,1 %"]] } ],	87	"rows": [["Montréal", 15680, "+3,1 %"]] } ],
53	"records": [ { "label": "Jour record d'ajouts", "value": "412 annonces", "date": "2026-08-09" } ]	88	"records": [ { "label": "Jour record d'ajouts", "value": "412 annonces", "date": "2026-08-09" } ]
				`@@ -56,23 +91,40 @@ AUCUNE donnée inventée : une stat indisponible = bloc « Pas encore mesuré »`
56		91
57	Champs absents = section masquée. Cache serveur recommandé (≥ 5 min par	92	Champs absents = section masquée. Cache serveur recommandé (≥ 5 min par
58	période). Les valeurs proviennent des données réelles (DB de la plateforme,	93	période). Les valeurs proviennent des données réelles (DB de la plateforme,
59	−journaux de sync des connecteurs, /api/v1/runs d'API-KA…).	94	+journaux de sync des connecteurs, /api/v1/runs d'API-KA…). Arrondir les
		95	+`delta_pct` à 1 décimale côté serveur.
60		96
61	−`GET /api/stats/report?period=…&from=&to=&mode=complet\|synthese`	97	+## 3. Rapports PDF — 5 modes
		98	+
		99	+`GET /api/stats/report?period=…&from=&to=&mode=complet\|synthese\|tendances\|repartitions\|donnees`
62	→ `application/pdf`, en-tête `Content-Disposition: attachment; filename=	100	→ `application/pdf`, en-tête `Content-Disposition: attachment; filename=
63	−groupe-ka_<plateforme>_stats_<periode>_<YYYY-MM-DD>.pdf`.	101	+groupe-ka_<plateforme>_stats_<periode>[_<mode>]_<YYYY-MM-DD>.pdf`
		102	+(pas de suffixe pour `complet` — rétrocompatible v1 ; `kapdf.filename()`
		103	+accepte maintenant `mode` en 3e argument).
		104	+
		105	+\| Mode \| Contenu \|
		106	+\|---\|---\|
		107	+\| `complet` \| tout : sommaire, KPI, jauges, séries + stats de séries, multi-séries, empilées, répartitions, distributions, géo, heatmap horaire, tableaux (200 lignes), records \|
		108	+\| `synthese` \| couverture + KPI + jauges + records (2–3 pages) \|
		109	+\| `tendances` \| KPI + toutes les séries temporelles + min/max/moy/méd/σ + records \|
		110	+\| `repartitions` \| breakdowns, distributions, géo, activité horaire \|
		111	+\| `donnees` \| tous les tableaux en version longue (400 lignes) \|
64		112
65	−## 3. PDF — gabarit Groupe-KA (implémentations : `kapdf.py` fpdf2 pour les	113	+Un `mode` inconnu retombe sur `complet`. Le gabarit (implémentations :
66	−apps Python ; les apps Next portent le même gabarit en pdfkit)	114	+`kapdf.py` fpdf2 pour les apps Python ; les apps Next portent le même
		115	+gabarit en pdfkit) :
67		116
68	- Couverture : cadre encre, kicker « GROUPE KA · RAPPORT STATISTIQUE »,	117	- Couverture : cadre encre, kicker « GROUPE KA · RAPPORT STATISTIQUE »,
69	− wordmark de la plateforme (boîte encre + accent), sous-titre, période	118	+ wordmark de la plateforme (boîte encre + accent), type de rapport,
70	− couverte, date/heure de génération, bande encre au pied avec	119	+ période couverte, date/heure de génération, bande encre au pied avec
71	« par Groupe KA — groupe-ka.com ».	120	« par Groupe KA — groupe-ka.com ».
72	−- Sommaire avec numéros de pages (mode complet).	121	+- Sommaire avec numéros de pages (modes complet et donnees).
73	−- KPI : grille de cartes (bordure encre, valeur en gros, delta coloré).	122	+- KPI : grille de cartes (bordure encre, valeur en gros, delta coloré
		123	+ arrondi à 1 décimale). Jauges : demi-arcs accent.
74	- Graphiques VECTORIELS (dessinés en primitives, jamais de capture) :	124	- Graphiques VECTORIELS (dessinés en primitives, jamais de capture) :
75	− courbes, barres, anneaux — accent de la plateforme, axes/graduations encre.	125	+ courbes/aires, barres verticales, multi-courbes (motifs distincts),
		126	+ empilées (nuances d'accent), anneaux, heatmap horaire — accent de la
		127	+ plateforme, axes/graduations encre.
76	- Tableaux paginés proprement (lignes zébrées `--surface-2`, jamais	128	- Tableaux paginés proprement (lignes zébrées `--surface-2`, jamais
77	coupés en deux à cheval sur une ligne).	129	coupés en deux à cheval sur une ligne).
78	- Records puis page de fin : coordonnées Groupe KA (3 courriels +	130	- Records puis page de fin : coordonnées Groupe KA (3 courriels +
				`@@ -81,43 +133,53 @@ apps Python ; les apps Next portent le même gabarit en pdfkit)`
81	- Chaque page : en-tête discret (« Groupe KA · {Plateforme} », filet	133	- Chaque page : en-tête discret (« Groupe KA · {Plateforme} », filet
82	encre) + pied (« © Groupe-KA — {année} — groupe-ka.com · {période} · p. X/Y »).	134	encre) + pied (« © Groupe-KA — {année} — groupe-ka.com · {période} · p. X/Y »).
83	- A4 portrait, marges 18 mm, typo : Helvetica (fallback sûr) ou fonts TTF du	135	- A4 portrait, marges 18 mm, typo : Helvetica (fallback sûr) ou fonts TTF du
84	− DS si présentes. Mode « synthese » = couverture + 1 page KPI/records.	136	+ DS si présentes.
85		137
86	## 4. Spécifique par plateforme (sections métier attendues)	138	## 4. Spécifique par plateforme (sections métier attendues)
87		139
88	−- groupe-ka : tableau de bord maître — consolidation des 12 (volume total,	140	+- groupe-ka : tableau de bord maître — consolidation des plateformes
89	− croissance), classement des plateformes, bloc résumé par plateforme + lien	141	+ (volume total, croissance), classement, bloc résumé par plateforme + lien
90	vers sa page /stats ; « Rapport écosystème complet » = PDF consolidé.	142	vers sa page /stats ; « Rapport écosystème complet » = PDF consolidé.
91	- lou-ka : annonces actives/nouvelles/retirées, loyers moyens/médians par	143	- lou-ka : annonces actives/nouvelles/retirées, loyers moyens/médians par
92	− ville & taille, évolution, répartition par type, top villes.	144	+ ville & taille (multiseries), distribution des loyers, évolution,
93	−- immo-ka : annonces actives/nouvelles/vendues-retirées, prix moyen/médian	145	+ répartition par type, top villes, sources (stacked).
94	− par ville/région/type, délai de présence, top villes, tension du marché.	146	+- immo-ka : annonces actives/nouvelles/vendues-retirées, prix
		147	+ moyen/médian par ville/région/type (multiseries), distribution des prix,
		148	+ délai de présence, top villes, tension du marché.
95	- vrai-prix : couverture du rôle (unités, valeur totale), estimations	149	- vrai-prix : couverture du rôle (unités, valeur totale), estimations
96	− servies si journalisées, répartitions par municipalité/type, indices marché.	150	+ servies si journalisées, répartitions par municipalité/type, distribution
97	−- auto-ka : volume par marque/modèle/année/carburant/boîte, prix moyens et	151	+ des valeurs, indices marché.
98	− km moyens par segment, top marques/modèles.	152	+- auto-ka : volume par marque/modèle/année/carburant/boîte, prix moyens
99	−- fabri-ka : produits par catégorie/région/boutique, fourchettes de prix,	153	+ et km moyens par segment (multiseries), distributions prix/km/année,
100	− nouveautés par période, top catégories.	154	+ top marques/modèles.
101	−- food-ka : produits suivis, relevés de prix, soldes détectés (baisses/	155	+- fabri-ka : produits par catégorie/région/boutique, fourchettes de prix
102	− hausses, amplitude), top produits en solde, prix moyens par catégorie.	156	+ (distribution), nouveautés par période, top catégories.
103	−- resto-ka : restos par cuisine/ville/gamme, menus & plats, nouveautés/	157	+- food-ka : produits suivis, relevés de prix, soldes détectés
104	− fermetures détectées, top établissements.	158	+ (baisses/hausses, amplitude — stacked), top produits en solde, prix moyens
		159	+ par catégorie, distribution des rabais.
		160	+- resto-ka : restos par cuisine/ville/gamme, menus & plats, distribution
		161	+ des prix de plats, nouveautés/fermetures détectées, top établissements.
105	- sorti-ka : événements à venir/passés par catégorie/ville, gratuits vs	162	- sorti-ka : événements à venir/passés par catégorie/ville, gratuits vs
106	− payants, heatmap calendrier, top lieux.	163	+ payants (stacked), heatmap calendrier + horaire, top lieux.
107	−- crea-ka : créateurs par plateforme/niche/tier, comptes reliés, top	164	+- crea-ka : créateurs par plateforme/niche/tier, comptes reliés
108	− créateurs, croissance du répertoire.	165	+ (stacked par plateforme), distribution des audiences, top créateurs,
109	−- trouve-ka : pages indexées, domaines, rythme de crawl (indexées/h),	166	+ croissance du répertoire.
110	− erreurs, file frontier, tendances si les requêtes sont journalisées.	167	+- trouve-ka : pages indexées, domaines, rythme de crawl (indexées/h —
111	−- api-ka : appels par endpoint/jour/heure, latences moyennes + p95, taux	168	+ hourly), erreurs, file frontier, tendances des requêtes journalisées.
112	− d'erreur, top endpoints, uptime (données des middlewares de logging + runs).	169	+- api-ka : appels par endpoint/jour/heure (hourly), latences moyennes +
113	−- Transverse (tous) : volume total agrégé + croissance, connecteurs actifs	170	+ p95 (multiseries), taux d'erreur, top endpoints/clés, uptime.
114	− et éléments ajoutés/mis à jour par période (journaux de sync), complétude/	171	+- job-ka : offres actives/nouvelles/expirées par catégorie/ville/
115	− fraîcheur moyenne des fiches quand mesurable. Trafic web : seulement si des	172	+ entreprise, distribution des salaires affichés, top employeurs.
116	− journaux d'accès existent — sinon état vide propre.	173	+- Transverse (tous) : volume total agrégé + croissance, connecteurs
		174	+ actifs et éléments ajoutés/mis à jour par période (journaux de sync —
		175	+ stacked par source quand possible), complétude/fraîcheur moyenne des
		176	+ fiches quand mesurable (jauges). Trafic web : seulement si des journaux
		177	+ d'accès existent — sinon état vide propre.
117		178
118	## 5. Ajouter une métrique / un graphique / une plateforme	179	## 5. Ajouter une métrique / un graphique / une plateforme
119		180
120	−1 métrique = 1 entrée `kpis[]` ou `series[]` côté API (requête SQL agrégée +	181	+1 métrique = 1 entrée `kpis[]`, `series[]`, `multiseries[]`, `stacked[]`,
121	−cache) — le front la rend automatiquement. 1 plateforme = implémenter les 2	182	+`distributions[]` ou `gauges[]` côté API (requête SQL agrégée + cache) — le
122	−endpoints du contrat + une page /stats montée sur les composants du kit +	183	+front la rend automatiquement. 1 plateforme = implémenter les 2 endpoints du
123	−`kapdf.py` (ou gabarit pdfkit) branché sur le même JSON de dashboard.	184	+contrat + une page /stats montée sur les composants du kit + `kapdf.py` (ou
		185	+gabarit pdfkit) branché sur le même JSON de dashboard.

modified frontend/src/ka/stats/kacharts.tsx +393 −30

				`@@ -2,22 +2,39 @@`
2	// ka-ui/stats/kacharts.tsx — kit de graphiques SVG du module Stats commun	2	// ka-ui/stats/kacharts.tsx — kit de graphiques SVG du module Stats commun
3	// Groupe KA (zéro dépendance, React 18+). Style : design system ka-ui	3	// Groupe KA (zéro dépendance, React 18+). Style : design system ka-ui
4	// (bordures encre, accent de la plateforme via var(--accent)).	4	// (bordures encre, accent de la plateforme via var(--accent)).
5	−// Composants : KpiCard, PeriodSelector, LineChart (infobulle + légende	5	+// v2 — composants : KpiCard (+sparkline), PeriodSelector, LineChart (ligne/
6	−// cliquable + comparaison N-1), BarChart, Donut, CalendarHeatmap, DataTable	6	+// aire, infobulle + légende cliquable + comparaison N-1), MultiLineChart
7	−// (tri/recherche/pagination), RecordCard, PdfButton, EmptyBlock, Fraicheur.	7	+// (≤4 séries, pointillés distincts = jamais la couleur seule), VBarChart
8	−import { useMemo, useState } from "react";	8	+// (barres verticales / histogrammes), StackedBarChart, BarChart (horizontal,
		9	+// deltas), Donut, GaugeCard, CalendarHeatmap, HourHeatmap (7×24),
		10	+// StatSummary (min/max/moy/méd/σ), DataTable (tri/recherche/pagination),
		11	+// RecordCard, PdfButton (menu de rapports), EmptyBlock, Fraicheur.
		12	+import { useEffect, useMemo, useRef, useState } from "react";
9		13
10	−/* ---------- types (contrat SPEC.md) ---------- */	14	+/* ---------- types (contrat SPEC.md v2) ---------- */
11	export type Kpi = {	15	export type Kpi = {
12	id: string; label: string; value: number \| string; unit?: string;	16	id: string; label: string; value: number \| string; unit?: string;
13	delta_pct?: number \| null; direction?: "up" \| "down";	17	delta_pct?: number \| null; direction?: "up" \| "down";
		18	+ spark?: Point[]; help?: string;
14	};	19	};
15	export type Point = { t: string; v: number };	20	export type Point = { t: string; v: number };
16	export type Serie = {	21	export type Serie = {
17	− id: string; title: string; unit?: string; kind?: "line" \| "bar";	22	+ id: string; title: string; unit?: string;
		23	+ kind?: "line" \| "bar" \| "area";
18	points: Point[]; compare?: Point[];	24	points: Point[]; compare?: Point[];
19	};	25	};
20	−export type BreakItem = { label: string; value: number };	26	+export type MultiSerie = {
		27	+ id: string; title: string; unit?: string;
		28	+ series: { label: string; points: Point[] }[]; // ≤ 4 séries
		29	+};
		30	+export type StackedSerie = {
		31	+ id: string; title: string; unit?: string;
		32	+ keys: string[]; points: { t: string; values: number[] }[];
		33	+};
		34	+export type BreakItem = { label: string; value: number; delta_pct?: number \| null };
		35	+export type Distribution = { id: string; title: string; unit?: string; bins: { label: string; value: number }[] };
		36	+export type Gauge = { id: string; label: string; value: number; max: number; unit?: string; help?: string };
		37	+export type HourCell = { dow: number; hour: number; value: number }; // dow 0=lun … 6=dim
21	export type TableSpec = { id: string; title: string; columns: string[]; rows: (string \| number)[][] };	38	export type TableSpec = { id: string; title: string; columns: string[]; rows: (string \| number)[][] };
22	export type RecordFact = { label: string; value: string; date?: string };	39	export type RecordFact = { label: string; value: string; date?: string };
23		40
				`@@ -32,25 +49,63 @@ export const PERIODS: { id: string; label: string }[] = [`
32	{ id: "tout", label: "Tout" },	49	{ id: "tout", label: "Tout" },
33	];	50	];
34		51
		52	+export const REPORT_MODES: { id: string; label: string; desc: string }[] = [
		53	+ { id: "complet", label: "Rapport complet", desc: "Toutes les sections — KPI, tendances, répartitions, tableaux, records" },
		54	+ { id: "synthese", label: "Synthèse exécutive", desc: "2 pages — indicateurs clés et faits marquants" },
		55	+ { id: "tendances", label: "Tendances & évolution", desc: "Courbes, comparaisons N-1 et statistiques de séries" },
		56	+ { id: "repartitions", label: "Répartitions & géographie", desc: "Catégories, distributions, régions et activité" },
		57	+ { id: "donnees", label: "Données détaillées", desc: "Tous les tableaux, en version longue" },
		58	+];
		59	+
35	export const fmtInt = (n: number) => n.toLocaleString("fr-CA");	60	export const fmtInt = (n: number) => n.toLocaleString("fr-CA");
36	export const fmtNum = (n: number) =>	61	export const fmtNum = (n: number) =>
37	Number.isInteger(n) ? fmtInt(n) : n.toLocaleString("fr-CA", { maximumFractionDigits: 2 });	62	Number.isInteger(n) ? fmtInt(n) : n.toLocaleString("fr-CA", { maximumFractionDigits: 2 });
		63	+const fmtPct = (n: number) => `${n >= 0 ? "+" : ""}${fmtNum(n)} %`;
38		64
39	−/* ---------- KPI ---------- */	65	+/* Styles des séries multiples : couleur + motif de trait (l'identité n'est
		66	+ jamais portée par la couleur seule — règle d'accessibilité). */
		67	+const MULTI_STYLES = [
		68	+ { stroke: "var(--accent)", dash: undefined, width: 2.4 },
		69	+ { stroke: "var(--ink)", dash: undefined, width: 1.6 },
		70	+ { stroke: "var(--accent-deep, var(--accent))", dash: "6 3", width: 2 },
		71	+ { stroke: "var(--ink-3)", dash: "2 3", width: 2 },
		72	+];
		73	+
		74	+/* ---------- KPI (+ sparkline) ---------- */
40	export function KpiCard({ k }: { k: Kpi }) {	75	export function KpiCard({ k }: { k: Kpi }) {
41	const up = (k.direction ?? ((k.delta_pct ?? 0) >= 0 ? "up" : "down")) === "up";	76	const up = (k.direction ?? ((k.delta_pct ?? 0) >= 0 ? "up" : "down")) === "up";
		77	+ const sp = (k.spark ?? []).filter((p) => typeof p.v === "number");
		78	+ const spark = useMemo(() => {
		79	+ if (sp.length < 2) return null;
		80	+ const w = 120, h = 30;
		81	+ const vmax = Math.max(...sp.map((p) => p.v));
		82	+ const vmin = Math.min(...sp.map((p) => p.v));
		83	+ const rng = vmax - vmin \|\| 1;
		84	+ const X = (i: number) => (w * i) / (sp.length - 1);
		85	+ const Y = (v: number) => 2 + (h - 4) * (1 - (v - vmin) / rng);
		86	+ const d = sp.map((p, i) => `${i ? "L" : "M"}${X(i).toFixed(1)},${Y(p.v).toFixed(1)}`).join("");
		87	+ return { w, h, d, area: `${d}L${w},${h}L0,${h}Z` };
		88	+ }, [k.spark]);
42	return (	89	return (
43	− <article className="card" style={{ padding: "14px 16px", minWidth: 0 }}>	90	+ <article className="card" style={{ padding: "14px 16px", minWidth: 0 }} title={k.help}>
44	<p style={{ margin: 0, fontFamily: "var(--font-display)", fontWeight: 700, fontSize: "clamp(22px,2.4vw,30px)", letterSpacing: "-0.02em" }}>	91	<p style={{ margin: 0, fontFamily: "var(--font-display)", fontWeight: 700, fontSize: "clamp(22px,2.4vw,30px)", letterSpacing: "-0.02em" }}>
45	{typeof k.value === "number" ? fmtNum(k.value) : k.value}	92	{typeof k.value === "number" ? fmtNum(k.value) : k.value}
46	{k.unit ? <span style={{ fontSize: "0.6em", color: "var(--ink-2)" }}> {k.unit}</span> : null}	93	{k.unit ? <span style={{ fontSize: "0.6em", color: "var(--ink-2)" }}> {k.unit}</span> : null}
47	</p>	94	</p>
48	<p className="klabel" style={{ margin: "6px 0 0" }}>{k.label}</p>	95	<p className="klabel" style={{ margin: "6px 0 0" }}>{k.label}</p>
49	− {k.delta_pct !== undefined && k.delta_pct !== null && (	96	+ <div style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", alignItems: "flex-end", gap: 8 }}>
50	− <p style={{ margin: "8px 0 0", fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 11, fontWeight: 700, color: up ? "var(--green)" : "var(--danger)" }}>	97	+ {k.delta_pct !== undefined && k.delta_pct !== null ? (
51	− {up ? "▲" : "▼"} {k.delta_pct >= 0 ? "+" : ""}{fmtNum(k.delta_pct)} % <span style={{ color: "var(--ink-3)", fontWeight: 500 }}>vs période préc.</span>	98	+ <p style={{ margin: "8px 0 0", fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 11, fontWeight: 700, color: up ? "var(--green)" : "var(--danger)" }}>
52	− </p>	99	+ {up ? "▲" : "▼"} {fmtPct(k.delta_pct)} <span style={{ color: "var(--ink-3)", fontWeight: 500 }}>vs période préc.</span>
53	− )}	100	+ </p>
		101	+ ) : <span />}
		102	+ {spark && (
		103	+ <svg viewBox={`0 0 ${spark.w} ${spark.h}`} style={{ width: 96, height: 24, flex: "none" }} aria-hidden="true">
		104	+ <path d={spark.area} fill="var(--accent)" opacity={0.14} />
		105	+ <path d={spark.d} fill="none" stroke="var(--accent)" strokeWidth={1.8} />
		106	+ </svg>
		107	+ )}
		108	+ </div>
54	</article>	109	</article>
55	);	110	);
56	}	111	}
				`@@ -84,12 +139,13 @@ export function PeriodSelector({`
84	);	139	);
85	}	140	}
86		141
87	−/* ---------- Courbe ---------- */	142	+/* ---------- Courbe / aire ---------- */
88	export function LineChart({ serie, height = 240 }: { serie: Serie; height?: number }) {	143	export function LineChart({ serie, height = 240 }: { serie: Serie; height?: number }) {
89	const [hide, setHide] = useState<{ cur: boolean; cmp: boolean }>({ cur: false, cmp: false });	144	const [hide, setHide] = useState<{ cur: boolean; cmp: boolean }>({ cur: false, cmp: false });
90	const [hover, setHover] = useState<number \| null>(null);	145	const [hover, setHover] = useState<number \| null>(null);
91	const W = 720, H = height, PL = 54, PR = 10, PT = 14, PB = 26;	146	const W = 720, H = height, PL = 54, PR = 10, PT = 14, PB = 26;
92	const pts = serie.points ?? [];	147	const pts = serie.points ?? [];
		148	+ if (serie.kind === "bar") return <VBarChart serie={serie} height={height} />;
93	if (pts.length < 2) return <EmptyBlock title={serie.title} />;	149	if (pts.length < 2) return <EmptyBlock title={serie.title} />;
94	const all = [...(hide.cur ? [] : pts), ...(!hide.cmp && serie.compare ? serie.compare : [])];	150	const all = [...(hide.cur ? [] : pts), ...(!hide.cmp && serie.compare ? serie.compare : [])];
95	const vmax = Math.max(...all.map((p) => p.v), 1);	151	const vmax = Math.max(...all.map((p) => p.v), 1);
				`@@ -127,6 +183,9 @@ export function LineChart({ serie, height = 240 }: { serie: Serie; height?: numb`
127	{[0, Math.floor(pts.length / 2), pts.length - 1].map((i) => (	183	{[0, Math.floor(pts.length / 2), pts.length - 1].map((i) => (
128	<text key={i} x={X(i, pts.length)} y={H - 8} textAnchor="middle" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{pts[i].t}</text>	184	<text key={i} x={X(i, pts.length)} y={H - 8} textAnchor="middle" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{pts[i].t}</text>
129	))}	185	))}
		186	+ {serie.kind === "area" && !hide.cur && (
		187	+ <path d={`${path(pts)}L${X(pts.length - 1, pts.length)},${Y(0)}L${X(0, pts.length)},${Y(0)}Z`} fill="var(--accent)" opacity={0.13} />
		188	+ )}
130	{!hide.cmp && serie.compare && serie.compare.length > 1 && (	189	{!hide.cmp && serie.compare && serie.compare.length > 1 && (
131	<path d={path(serie.compare)} fill="none" stroke="var(--ink-3)" strokeWidth={1.4} strokeDasharray="4 4" />	190	<path d={path(serie.compare)} fill="none" stroke="var(--ink-3)" strokeWidth={1.4} strokeDasharray="4 4" />
132	)}	191	)}
				`@@ -148,17 +207,211 @@ export function LineChart({ serie, height = 240 }: { serie: Serie; height?: numb`
148	);	207	);
149	}	208	}
150		209
151	−function LegendChip({ label, color, off, dashed, onClick }: { label: string; color: string; off: boolean; dashed?: boolean; onClick: () => void }) {	210	+function LegendChip({ label, color, off, dashed, onClick }: { label: string; color: string; off?: boolean; dashed?: boolean; onClick?: () => void }) {
152	return (	211	return (
153	− <button type="button" onClick={onClick} aria-pressed={!off}	212	+ <button type="button" onClick={onClick} aria-pressed={!off} disabled={!onClick}
154	− style={{ display: "inline-flex", alignItems: "center", gap: 6, border: 0, background: "none", cursor: "pointer", opacity: off ? 0.4 : 1, fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 10.5, fontWeight: 700, textTransform: "uppercase", letterSpacing: "0.06em", minHeight: 44 }}>	213	+ style={{ display: "inline-flex", alignItems: "center", gap: 6, border: 0, background: "none", cursor: onClick ? "pointer" : "default", opacity: off ? 0.4 : 1, fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 10.5, fontWeight: 700, textTransform: "uppercase", letterSpacing: "0.06em", minHeight: 44 }}>
155	<span style={{ width: 18, height: 0, borderTop: `3px ${dashed ? "dashed" : "solid"} ${color}` }} />	214	<span style={{ width: 18, height: 0, borderTop: `3px ${dashed ? "dashed" : "solid"} ${color}` }} />
156	{label}	215	{label}
157	</button>	216	</button>
158	);	217	);
159	}	218	}
160		219
161	−/* ---------- Barres horizontales (répartitions, géo) ---------- */	220	+/* ---------- Multi-courbes (≤ 4 séries, motifs distincts) ---------- */
		221	+export function MultiLineChart({ ms, height = 260 }: { ms: MultiSerie; height?: number }) {
		222	+ const series = (ms.series ?? []).filter((s) => (s.points ?? []).length > 1).slice(0, 4);
		223	+ const [off, setOff] = useState<Record<string, boolean>>({});
		224	+ const [hover, setHover] = useState<number \| null>(null);
		225	+ if (!series.length) return <EmptyBlock title={ms.title} />;
		226	+ const W = 720, H = height, PL = 54, PR = 10, PT = 14, PB = 26;
		227	+ const n = Math.max(...series.map((s) => s.points.length));
		228	+ const shown = series.filter((s) => !off[s.label]);
		229	+ const all = shown.flatMap((s) => s.points.map((p) => p.v));
		230	+ const vmax = Math.max(...(all.length ? all : [1]), 1);
		231	+ const vmin = Math.min(0, ...(all.length ? all : [0]));
		232	+ const X = (i: number, len: number) => PL + ((W - PL - PR) * i) / (len - 1);
		233	+ const Y = (v: number) => PT + (H - PT - PB) * (1 - (v - vmin) / (vmax - vmin \|\| 1));
		234	+ const ref = series[0].points;
		235	+ const hi = hover !== null ? Math.min(n - 1, Math.max(0, hover)) : null;
		236	+ return (
		237	+ <figure className="card" style={{ margin: 0, padding: 16 }}>
		238	+ <figcaption style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", flexWrap: "wrap", gap: 8 }}>
		239	+ <b style={{ fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 15 }}>{ms.title}</b>
		240	+ <span style={{ display: "flex", gap: 10, flexWrap: "wrap" }}>
		241	+ {series.map((s, i) => (
		242	+ <LegendChip key={s.label} label={s.label} color={MULTI_STYLES[i].stroke}
		243	+ dashed={!!MULTI_STYLES[i].dash} off={!!off[s.label]}
		244	+ onClick={() => setOff((o) => ({ ...o, [s.label]: !o[s.label] }))} />
		245	+ ))}
		246	+ </span>
		247	+ </figcaption>
		248	+ <svg viewBox={`0 0 ${W} ${H}`} style={{ width: "100%", height: "auto", marginTop: 10, touchAction: "pan-y" }} role="img" aria-label={ms.title}
		249	+ onMouseMove={(e) => {
		250	+ const r = (e.currentTarget as SVGSVGElement).getBoundingClientRect();
		251	+ const fx = ((e.clientX - r.left) / r.width) * W;
		252	+ setHover(Math.round(((fx - PL) / (W - PL - PR)) * (n - 1)));
		253	+ }}
		254	+ onMouseLeave={() => setHover(null)}>
		255	+ {[0, 1, 2, 3, 4].map((g) => {
		256	+ const y = PT + ((H - PT - PB) * g) / 4;
		257	+ const v = vmax - ((vmax - vmin) * g) / 4;
		258	+ return (
		259	+ <g key={g}>
		260	+ <line x1={PL} x2={W - PR} y1={y} y2={y} stroke="var(--line)" strokeWidth={1} />
		261	+ <text x={PL - 6} y={y + 3} textAnchor="end" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{fmtInt(Math.round(v))}</text>
		262	+ </g>
		263	+ );
		264	+ })}
		265	+ {[0, Math.floor(ref.length / 2), ref.length - 1].map((i) => (
		266	+ <text key={i} x={X(i, ref.length)} y={H - 8} textAnchor="middle" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{ref[i]?.t}</text>
		267	+ ))}
		268	+ {series.map((s, i) => off[s.label] ? null : (
		269	+ <path key={s.label}
		270	+ d={s.points.map((p, j) => `${j ? "L" : "M"}${X(j, s.points.length)},${Y(p.v)}`).join("")}
		271	+ fill="none" stroke={MULTI_STYLES[i].stroke} strokeWidth={MULTI_STYLES[i].width}
		272	+ strokeDasharray={MULTI_STYLES[i].dash} />
		273	+ ))}
		274	+ {hi !== null && (
		275	+ <line x1={X(hi, n)} x2={X(hi, n)} y1={PT} y2={H - PB} stroke="var(--ink)" strokeWidth={1} strokeDasharray="2 3" />
		276	+ )}
		277	+ </svg>
		278	+ {hi !== null && (
		279	+ <p className="chip" style={{ marginTop: 8, display: "inline-flex", gap: 12, flexWrap: "wrap" }}>
		280	+ <b>{ref[hi]?.t}</b>
		281	+ {shown.map((s, i) => (
		282	+ <span key={s.label}>{s.label} : <b>{s.points[hi] ? fmtNum(s.points[hi].v) : "—"}{ms.unit ? ` ${ms.unit}` : ""}</b></span>
		283	+ ))}
		284	+ </p>
		285	+ )}
		286	+ </figure>
		287	+ );
		288	+}
		289	+
		290	+/* ---------- Barres verticales (volumes quotidiens, histogrammes) ---------- */
		291	+export function VBarChart({ serie, height = 240 }: { serie: Serie; height?: number }) {
		292	+ const [hover, setHover] = useState<number \| null>(null);
		293	+ const pts = serie.points ?? [];
		294	+ if (!pts.length) return <EmptyBlock title={serie.title} />;
		295	+ const W = 720, H = height, PL = 54, PR = 10, PT = 14, PB = 26;
		296	+ const vmax = Math.max(...pts.map((p) => p.v), 1);
		297	+ const bw = Math.max(2, (W - PL - PR) / pts.length - 2);
		298	+ return (
		299	+ <figure className="card" style={{ margin: 0, padding: 16 }}>
		300	+ <figcaption><b style={{ fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 15 }}>{serie.title}</b></figcaption>
		301	+ <svg viewBox={`0 0 ${W} ${H}`} style={{ width: "100%", height: "auto", marginTop: 10 }} role="img" aria-label={serie.title}
		302	+ onMouseLeave={() => setHover(null)}>
		303	+ {[0, 1, 2, 3, 4].map((g) => {
		304	+ const y = PT + ((H - PT - PB) * g) / 4;
		305	+ const v = vmax - (vmax * g) / 4;
		306	+ return (
		307	+ <g key={g}>
		308	+ <line x1={PL} x2={W - PR} y1={y} y2={y} stroke="var(--line)" strokeWidth={1} />
		309	+ <text x={PL - 6} y={y + 3} textAnchor="end" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{fmtInt(Math.round(v))}</text>
		310	+ </g>
		311	+ );
		312	+ })}
		313	+ {pts.map((p, i) => {
		314	+ const x = PL + ((W - PL - PR) * i) / pts.length;
		315	+ const h = (H - PT - PB) * (p.v / vmax);
		316	+ return (
		317	+ <rect key={i} x={x + 1} y={H - PB - h} width={bw} height={Math.max(h, p.v > 0 ? 1.5 : 0)} rx={2}
		318	+ fill="var(--accent)" opacity={hover === null \|\| hover === i ? 1 : 0.45}
		319	+ stroke="var(--ink)" strokeWidth={0.5}
		320	+ onMouseEnter={() => setHover(i)}>
		321	+ <title>{`${p.t} — ${fmtNum(p.v)}${serie.unit ? ` ${serie.unit}` : ""}`}</title>
		322	+ </rect>
		323	+ );
		324	+ })}
		325	+ {[0, Math.floor(pts.length / 2), pts.length - 1].filter((v, i, a) => a.indexOf(v) === i).map((i) => (
		326	+ <text key={i} x={PL + ((W - PL - PR) * (i + 0.5)) / pts.length} y={H - 8} textAnchor="middle" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{pts[i].t}</text>
		327	+ ))}
		328	+ </svg>
		329	+ {hover !== null && (
		330	+ <p className="chip" style={{ marginTop: 8 }}>{pts[hover].t} — <b>{fmtNum(pts[hover].v)}{serie.unit ? ` ${serie.unit}` : ""}</b></p>
		331	+ )}
		332	+ </figure>
		333	+ );
		334	+}
		335	+
		336	+/* ---------- Histogramme (distribution) ---------- */
		337	+export function Histogram({ dist }: { dist: Distribution }) {
		338	+ const serie: Serie = {
		339	+ id: dist.id, title: dist.title, unit: dist.unit, kind: "bar",
		340	+ points: (dist.bins ?? []).map((b) => ({ t: b.label, v: b.value })),
		341	+ };
		342	+ return <VBarChart serie={serie} height={220} />;
		343	+}
		344	+
		345	+/* ---------- Barres empilées (composition dans le temps) ---------- */
		346	+export function StackedBarChart({ st, height = 260 }: { st: StackedSerie; height?: number }) {
		347	+ const [hover, setHover] = useState<number \| null>(null);
		348	+ const keys = (st.keys ?? []).slice(0, 6);
		349	+ const pts = st.points ?? [];
		350	+ if (!keys.length \|\| !pts.length) return <EmptyBlock title={st.title} />;
		351	+ const W = 720, H = height, PL = 54, PR = 10, PT = 14, PB = 26;
		352	+ const totals = pts.map((p) => p.values.slice(0, keys.length).reduce((s, v) => s + (v \|\| 0), 0));
		353	+ const vmax = Math.max(...totals, 1);
		354	+ const bw = Math.max(2, (W - PL - PR) / pts.length - 2);
		355	+ const shades = [1, 0.72, 0.5, 0.34, 0.22, 0.13];
		356	+ return (
		357	+ <figure className="card" style={{ margin: 0, padding: 16 }}>
		358	+ <figcaption style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", flexWrap: "wrap", gap: 8 }}>
		359	+ <b style={{ fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 15 }}>{st.title}</b>
		360	+ <span style={{ display: "flex", gap: 10, flexWrap: "wrap" }}>
		361	+ {keys.map((k, i) => (
		362	+ <span key={k} style={{ display: "inline-flex", alignItems: "center", gap: 5, fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 10.5, fontWeight: 700, textTransform: "uppercase", letterSpacing: "0.06em" }}>
		363	+ <span style={{ width: 11, height: 11, borderRadius: 3, border: "1px solid var(--ink)", background: "var(--accent)", opacity: shades[i] }} />
		364	+ {k}
		365	+ </span>
		366	+ ))}
		367	+ </span>
		368	+ </figcaption>
		369	+ <svg viewBox={`0 0 ${W} ${H}`} style={{ width: "100%", height: "auto", marginTop: 10 }} role="img" aria-label={st.title}
		370	+ onMouseLeave={() => setHover(null)}>
		371	+ {[0, 1, 2, 3, 4].map((g) => {
		372	+ const y = PT + ((H - PT - PB) * g) / 4;
		373	+ return (
		374	+ <g key={g}>
		375	+ <line x1={PL} x2={W - PR} y1={y} y2={y} stroke="var(--line)" strokeWidth={1} />
		376	+ <text x={PL - 6} y={y + 3} textAnchor="end" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{fmtInt(Math.round(vmax - (vmax * g) / 4))}</text>
		377	+ </g>
		378	+ );
		379	+ })}
		380	+ {pts.map((p, i) => {
		381	+ const x = PL + ((W - PL - PR) * i) / pts.length;
		382	+ let yAcc = H - PB;
		383	+ return (
		384	+ <g key={i} onMouseEnter={() => setHover(i)} opacity={hover === null \|\| hover === i ? 1 : 0.5}>
		385	+ {keys.map((k, j) => {
		386	+ const v = p.values[j] \|\| 0;
		387	+ const h = (H - PT - PB) * (v / vmax);
		388	+ yAcc -= h;
		389	+ return v > 0 ? (
		390	+ <rect key={k} x={x + 1} y={yAcc} width={bw} height={Math.max(h - 1, 0.8)} rx={1.5}
		391	+ fill="var(--accent)" opacity={shades[j]} stroke="var(--ink)" strokeWidth={0.4}>
		392	+ <title>{`${p.t} · ${k} — ${fmtNum(v)}${st.unit ? ` ${st.unit}` : ""}`}</title>
		393	+ </rect>
		394	+ ) : null;
		395	+ })}
		396	+ </g>
		397	+ );
		398	+ })}
		399	+ {[0, Math.floor(pts.length / 2), pts.length - 1].filter((v, i, a) => a.indexOf(v) === i).map((i) => (
		400	+ <text key={i} x={PL + ((W - PL - PR) * (i + 0.5)) / pts.length} y={H - 8} textAnchor="middle" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{pts[i].t}</text>
		401	+ ))}
		402	+ </svg>
		403	+ {hover !== null && (
		404	+ <p className="chip" style={{ marginTop: 8, display: "inline-flex", gap: 12, flexWrap: "wrap" }}>
		405	+ <b>{pts[hover].t}</b>
		406	+ {keys.map((k, j) => <span key={k}>{k} : <b>{fmtNum(pts[hover].values[j] \|\| 0)}</b></span>)}
		407	+ <span style={{ color: "var(--ink-3)" }}>total {fmtNum(totals[hover])}</span>
		408	+ </p>
		409	+ )}
		410	+ </figure>
		411	+ );
		412	+}
		413	+
		414	+/* ---------- Barres horizontales (répartitions, géo) — deltas optionnels ---------- */
162	export function BarChart({ title, items, unit }: { title: string; items: BreakItem[]; unit?: string }) {	415	export function BarChart({ title, items, unit }: { title: string; items: BreakItem[]; unit?: string }) {
163	const rows = (items ?? []).slice(0, 14);	416	const rows = (items ?? []).slice(0, 14);
164	if (!rows.length) return <EmptyBlock title={title} />;	417	if (!rows.length) return <EmptyBlock title={title} />;
				`@@ -169,9 +422,16 @@ export function BarChart({ title, items, unit }: { title: string; items: BreakIt`
169	<div style={{ marginTop: 12, display: "grid", gap: 9 }}>	422	<div style={{ marginTop: 12, display: "grid", gap: 9 }}>
170	{rows.map((r) => (	423	{rows.map((r) => (
171	<div key={r.label} title={`${r.label} — ${fmtNum(r.value)}${unit ? ` ${unit}` : ""}`}>	424	<div key={r.label} title={`${r.label} — ${fmtNum(r.value)}${unit ? ` ${unit}` : ""}`}>
172	− <div style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", fontSize: 12.5 }}>	425	+ <div style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", gap: 8, fontSize: 12.5 }}>
173	<span style={{ overflow: "hidden", textOverflow: "ellipsis", whiteSpace: "nowrap" }}>{r.label}</span>	426	<span style={{ overflow: "hidden", textOverflow: "ellipsis", whiteSpace: "nowrap" }}>{r.label}</span>
174	− <b style={{ fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 11.5 }}>{fmtNum(r.value)}{unit ? ` ${unit}` : ""}</b>	427	+ <span style={{ display: "inline-flex", gap: 8, alignItems: "baseline", flex: "none" }}>
		428	+ {r.delta_pct !== undefined && r.delta_pct !== null && (
		429	+ <span style={{ fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 10, fontWeight: 700, color: r.delta_pct >= 0 ? "var(--green)" : "var(--danger)" }}>
		430	+ {r.delta_pct >= 0 ? "▲" : "▼"} {fmtPct(r.delta_pct)}
		431	+ </span>
		432	+ )}
		433	+ <b style={{ fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 11.5 }}>{fmtNum(r.value)}{unit ? ` ${unit}` : ""}</b>
		434	+ </span>
175	</div>	435	</div>
176	<div style={{ marginTop: 3, height: 12, background: "rgba(20,24,20,0.06)", borderRadius: "0 3px 3px 0" }}>	436	<div style={{ marginTop: 3, height: 12, background: "rgba(20,24,20,0.06)", borderRadius: "0 3px 3px 0" }}>
177	<div style={{ height: "100%", width: `${Math.max((r.value / max) * 100, 1)}%`, background: "var(--accent)", border: "1px solid var(--ink)", borderRadius: "0 3px 3px 0", boxSizing: "border-box" }} />	437	<div style={{ height: "100%", width: `${Math.max((r.value / max) * 100, 1)}%`, background: "var(--accent)", border: "1px solid var(--ink)", borderRadius: "0 3px 3px 0", boxSizing: "border-box" }} />
				`@@ -224,6 +484,26 @@ export function Donut({ title, items }: { title: string; items: BreakItem[] }) {`
224	);	484	);
225	}	485	}
226		486
		487	+/* ---------- Jauge (taux, complétude, couverture) ---------- */
		488	+export function GaugeCard({ g }: { g: Gauge }) {
		489	+ const frac = Math.max(0, Math.min(1, g.max ? g.value / g.max : 0));
		490	+ const R = 60, C = Math.PI * R;
		491	+ return (
		492	+ <article className="card" style={{ padding: "14px 16px", minWidth: 0 }} title={g.help}>
		493	+ <svg viewBox="0 0 150 84" style={{ width: "100%", maxWidth: 190, display: "block", margin: "0 auto" }} role="img" aria-label={`${g.label} : ${fmtNum(g.value)}${g.unit ?? ""} sur ${fmtNum(g.max)}`}>
		494	+ <path d={`M15,75 A${R},${R} 0 0 1 135,75`} fill="none" stroke="rgba(20,24,20,0.08)" strokeWidth={13} strokeLinecap="round" />
		495	+ <path d={`M15,75 A${R},${R} 0 0 1 135,75`} fill="none" stroke="var(--accent)" strokeWidth={13} strokeLinecap="round"
		496	+ strokeDasharray={`${frac * C} ${C}`} />
		497	+ <text x={75} y={66} textAnchor="middle" fontFamily="var(--font-display)" fontWeight={700} fontSize={22} fill="var(--ink)">
		498	+ {fmtNum(g.value)}{g.unit ? <tspan fontSize={12} fill="var(--ink-2)"> {g.unit}</tspan> : null}
		499	+ </text>
		500	+ <text x={75} y={80} textAnchor="middle" fontSize={9} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{(frac * 100).toFixed(0)} % de {fmtNum(g.max)}{g.unit ? ` ${g.unit}` : ""}</text>
		501	+ </svg>
		502	+ <p className="klabel" style={{ margin: "8px 0 0", textAlign: "center" }}>{g.label}</p>
		503	+ </article>
		504	+ );
		505	+}
		506	+
227	/* ---------- Calendrier de chaleur ---------- */	507	/* ---------- Calendrier de chaleur ---------- */
228	export function CalendarHeatmap({ title, cells }: { title: string; cells: { date: string; value: number }[] }) {	508	export function CalendarHeatmap({ title, cells }: { title: string; cells: { date: string; value: number }[] }) {
229	if (!cells?.length) return <EmptyBlock title={title} />;	509	if (!cells?.length) return <EmptyBlock title={title} />;
				`@@ -261,6 +541,64 @@ export function CalendarHeatmap({ title, cells }: { title: string; cells: { date`
261	);	541	);
262	}	542	}
263		543
		544	+/* ---------- Heatmap horaire 7 × 24 (activité par heure) ---------- */
		545	+const DOW = ["Lun", "Mar", "Mer", "Jeu", "Ven", "Sam", "Dim"];
		546	+export function HourHeatmap({ title, cells }: { title: string; cells: HourCell[] }) {
		547	+ if (!cells?.length) return <EmptyBlock title={title} />;
		548	+ const grid = new Map(cells.map((c) => [`${c.dow}-${c.hour}`, c.value]));
		549	+ const max = Math.max(...cells.map((c) => c.value), 1);
		550	+ const CW = 24, CH = 20, LX = 34, LY = 16;
		551	+ return (
		552	+ <figure className="card" style={{ margin: 0, padding: 16 }}>
		553	+ <figcaption><b style={{ fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 15 }}>{title}</b> <span className="klabel">jour × heure</span></figcaption>
		554	+ <div className="tbl-wrap" style={{ marginTop: 12 }}>
		555	+ <svg viewBox={`0 0 ${LX + 24 * CW} ${LY + 7 * CH}`} style={{ minWidth: 520, width: "100%", height: "auto" }} role="img" aria-label={title}>
		556	+ {[0, 6, 12, 18, 23].map((h) => (
		557	+ <text key={h} x={LX + h * CW + CW / 2} y={11} textAnchor="middle" fontSize={9} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{h} h</text>
		558	+ ))}
		559	+ {DOW.map((d, i) => (
		560	+ <text key={d} x={LX - 6} y={LY + i * CH + CH / 2 + 3} textAnchor="end" fontSize={9} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{d}</text>
		561	+ ))}
		562	+ {Array.from({ length: 7 }, (_, d) => Array.from({ length: 24 }, (_, h) => {
		563	+ const v = grid.get(`${d}-${h}`) ?? 0;
		564	+ return (
		565	+ <rect key={`${d}-${h}`} x={LX + h * CW} y={LY + d * CH} width={CW - 2} height={CH - 2} rx={2.5}
		566	+ fill={v ? "var(--accent)" : "rgba(20,24,20,0.07)"} fillOpacity={v ? 0.22 + 0.78 * (v / max) : 1}
		567	+ stroke="rgba(20,24,20,0.15)" strokeWidth={0.5}>
		568	+ <title>{`${DOW[d]} ${h} h — ${fmtNum(v)}`}</title>
		569	+ </rect>
		570	+ );
		571	+ }))}
		572	+ </svg>
		573	+ </div>
		574	+ </figure>
		575	+ );
		576	+}
		577	+
		578	+/* ---------- Statistiques de série (min/max/moy/méd/σ) ---------- */
		579	+export function StatSummary({ serie }: { serie: Serie }) {
		580	+ const vs = (serie.points ?? []).map((p) => p.v).filter((v) => typeof v === "number");
		581	+ if (vs.length < 2) return null;
		582	+ const sorted = [...vs].sort((a, b) => a - b);
		583	+ const mean = vs.reduce((s, v) => s + v, 0) / vs.length;
		584	+ const med = sorted[Math.floor(sorted.length / 2)];
		585	+ const sd = Math.sqrt(vs.reduce((s, v) => s + (v - mean) ** 2, 0) / vs.length);
		586	+ const items: [string, number][] = [
		587	+ ["Min", sorted[0]], ["Max", sorted[sorted.length - 1]],
		588	+ ["Moyenne", Math.round(mean * 100) / 100], ["Médiane", med],
		589	+ ["Écart-type", Math.round(sd * 100) / 100],
		590	+ ];
		591	+ return (
		592	+ <div style={{ display: "flex", flexWrap: "wrap", gap: 8, marginTop: 8 }}>
		593	+ {items.map(([l, v]) => (
		594	+ <span key={l} className="chip" style={{ fontSize: 11 }}>
		595	+ <span style={{ color: "var(--ink-3)" }}>{l}</span> <b style={{ fontFamily: "var(--font-mono)" }}>{fmtNum(v)}</b>
		596	+ </span>
		597	+ ))}
		598	+ </div>
		599	+ );
		600	+}
		601	+
264	/* ---------- Tableau : tri, recherche, pagination ---------- */	602	/* ---------- Tableau : tri, recherche, pagination ---------- */
265	export function DataTable({ spec, pageSize = 25 }: { spec: TableSpec; pageSize?: number }) {	603	export function DataTable({ spec, pageSize = 25 }: { spec: TableSpec; pageSize?: number }) {
266	const [q, setQ] = useState("");	604	const [q, setQ] = useState("");
				`@@ -338,9 +676,19 @@ export function RecordCard({ r }: { r: RecordFact }) {`
338	);	676	);
339	}	677	}
340		678
341	−/* ---------- Bouton PDF ---------- */	679	+/* ---------- Menu de rapports PDF (5 rapports) ---------- */
342	export function PdfButton({ period, from, to, endpoint = "/api/stats/report" }: { period: string; from?: string; to?: string; endpoint?: string }) {	680	export function PdfButton({ period, from, to, endpoint = "/api/stats/report" }: { period: string; from?: string; to?: string; endpoint?: string }) {
343	− const [busy, setBusy] = useState(false);	681	+ const [open, setOpen] = useState(false);
		682	+ const [busy, setBusy] = useState<string \| null>(null);
		683	+ const box = useRef<HTMLSpanElement>(null);
		684	+ useEffect(() => {
		685	+ if (!open) return;
		686	+ const close = (e: MouseEvent) => {
		687	+ if (box.current && !box.current.contains(e.target as Node)) setOpen(false);
		688	+ };
		689	+ document.addEventListener("mousedown", close);
		690	+ return () => document.removeEventListener("mousedown", close);
		691	+ }, [open]);
344	const url = (mode: string) => {	692	const url = (mode: string) => {
345	const p = new URLSearchParams({ period, mode });	693	const p = new URLSearchParams({ period, mode });
346	if (from) p.set("from", from);	694	if (from) p.set("from", from);
				`@@ -348,23 +696,38 @@ export function PdfButton({ period, from, to, endpoint = "/api/stats/report" }:`
348	return `${endpoint}?${p}`;	696	return `${endpoint}?${p}`;
349	};	697	};
350	const dl = (mode: string) => {	698	const dl = (mode: string) => {
351	− setBusy(true);	699	+ setBusy(mode);
		700	+ setOpen(false);
352	const a = document.createElement("a");	701	const a = document.createElement("a");
353	a.href = url(mode);	702	a.href = url(mode);
354	a.download = "";	703	a.download = "";
355	document.body.appendChild(a);	704	document.body.appendChild(a);
356	a.click();	705	a.click();
357	a.remove();	706	a.remove();
358	− setTimeout(() => setBusy(false), 2500);	707	+ setTimeout(() => setBusy(null), 3000);
359	};	708	};
360	return (	709	return (
361	− <span style={{ display: "inline-flex", gap: 8, flexWrap: "wrap" }}>	710	+ <span ref={box} style={{ position: "relative", display: "inline-flex", gap: 8, flexWrap: "wrap" }}>
362	− <button type="button" className="btn btn-primary" onClick={() => dl("complet")} disabled={busy}>	711	+ <button type="button" className="btn btn-primary" onClick={() => dl("complet")} disabled={!!busy}>
363	− {busy ? "Génération…" : "⬇ Télécharger le rapport PDF"}	712	+ {busy ? "Génération…" : "⬇ Rapport PDF complet"}
364	</button>	713	</button>
365	− <button type="button" className="btn btn-ghost" onClick={() => dl("synthese")} disabled={busy}>	714	+ <button type="button" className="btn btn-ghost" onClick={() => setOpen((o) => !o)} disabled={!!busy}
366	− Synthèse (2 p.)	715	+ aria-haspopup="menu" aria-expanded={open}>
		716	+ Autres rapports ▾
367	</button>	717	</button>
		718	+ {open && (
		719	+ <div role="menu" className="card" style={{ position: "absolute", top: "calc(100% + 6px)", right: 0, zIndex: 50, minWidth: 300, padding: 6, background: "var(--surface)", boxShadow: "0 10px 28px rgba(20,24,20,0.18)" }}>
		720	+ {REPORT_MODES.map((m) => (
		721	+ <button key={m.id} type="button" role="menuitem" onClick={() => dl(m.id)}
		722	+ style={{ display: "block", width: "100%", textAlign: "left", border: 0, background: "none", cursor: "pointer", padding: "9px 10px", borderRadius: 6 }}
		723	+ onMouseEnter={(e) => (e.currentTarget.style.background = "var(--surface-2)")}
		724	+ onMouseLeave={(e) => (e.currentTarget.style.background = "none")}>
		725	+ <b style={{ display: "block", fontSize: 13, fontFamily: "var(--font-display)" }}>{m.label}</b>
		726	+ <span className="klabel" style={{ fontSize: 11 }}>{m.desc}</span>
		727	+ </button>
		728	+ ))}
		729	+ </div>
		730	+ )}
368	</span>	731	</span>
369	);	732	);
370	}	733	}

modified frontend/src/pages/Stats.tsx +62 −19

				`@@ -4,32 +4,49 @@`
4	* Auteur : Simon-Pierre Boucher	4	* Auteur : Simon-Pierre Boucher
5	* Contact : contact@spboucher.ai	5	* Contact : contact@spboucher.ai
6	* Fichier : frontend/src/pages/Stats.tsx	6	* Fichier : frontend/src/pages/Stats.tsx
7	− * Rôle : Tableau de bord analytique — module Stats commun Groupe KA	7	+ * Rôle : Tableau de bord analytique — module Stats commun Groupe KA v2
8	* (contrat ../ka/stats/SPEC.md, composants ../ka/stats/kacharts.tsx).	8	* (contrat ../ka/stats/SPEC.md, composants ../ka/stats/kacharts.tsx).
9	− * PDF + fraîcheur, KPI, sélecteur de période, courbes (N-1),	9	+ * PDF (5 rapports) + fraîcheur, KPI + sparklines, jauges, courbes
10	− * répartitions, géographie, calendrier de chaleur, tableaux, records.	10	+ * (N-1) + stats de séries, multi-courbes, barres empilées,
11	− * Créé : 2026-08-17 Modifié : 2026-08-17	11	+ * répartitions, distributions, géographie, calendrier + heatmap
		12	+ * horaire, tableaux, records.
		13	+ * Créé : 2026-08-17 Modifié : 2026-08-19
12	* =============================================================================	14	* =============================================================================
13	*/	15	*/
14	import { useCallback, useEffect, useState } from "react";	16	import { useCallback, useEffect, useState } from "react";
15	import {	17	import {
16	− BarChart, BreakItem, CalendarHeatmap, DataTable, Donut, EmptyBlock,	18	+ BarChart, BreakItem, CalendarHeatmap, DataTable, Distribution, Donut,
17	− Fraicheur, Kpi, KpiCard, LineChart, PdfButton, PeriodSelector, RecordCard,	19	+ EmptyBlock, Fraicheur, Gauge, GaugeCard, Histogram, HourCell, HourHeatmap,
18	− RecordFact, Serie, TableSpec,	20	+ Kpi, KpiCard, LineChart, MultiLineChart, MultiSerie, PdfButton,
		21	+ PeriodSelector, RecordCard, RecordFact, Serie, StackedBarChart,
		22	+ StackedSerie, StatSummary, TableSpec,
19	} from "../ka/stats/kacharts";	23	} from "../ka/stats/kacharts";
20		24
21	interface Dashboard {	25	interface Dashboard {
22	updated: string;	26	updated: string;
23	period: { from: string \| null; to: string \| null; label: string };	27	period: { from: string \| null; to: string \| null; label: string };
24	kpis: Kpi[];	28	kpis: Kpi[];
		29	+ gauges?: Gauge[];
25	series: Serie[];	30	series: Serie[];
		31	+ multiseries?: MultiSerie[];
		32	+ stacked?: StackedSerie[];
26	breakdowns: { id: string; title: string; kind?: string; items: BreakItem[] }[];	33	breakdowns: { id: string; title: string; kind?: string; items: BreakItem[] }[];
		34	+ distributions?: Distribution[];
27	geo?: { title: string; items: BreakItem[] };	35	geo?: { title: string; items: BreakItem[] };
28	heatmap?: { title: string; cells: { date: string; value: number }[] };	36	heatmap?: { title: string; cells: { date: string; value: number }[] };
		37	+ hourly?: { title: string; cells: HourCell[] };
29	tables: TableSpec[];	38	tables: TableSpec[];
30	records: RecordFact[];	39	records: RecordFact[];
31	}	40	}
32		41
		42	+function SectionTitle({ children }: { children: string }) {
		43	+ return (
		44	+ <h2 style={{ margin: "6px 0 0", fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 19 }}>
		45	+ {children}
		46	+ </h2>
		47	+ );
		48	+}
		49	+
33	export default function StatsPage() {	50	export default function StatsPage() {
34	const [period, setPeriod] = useState("30j");	51	const [period, setPeriod] = useState("30j");
35	const [custom, setCustom] = useState<{ from: string; to: string }>({ from: "", to: "" });	52	const [custom, setCustom] = useState<{ from: string; to: string }>({ from: "", to: "" });
				`@@ -67,7 +84,7 @@ export default function StatsPage() {`
67		84
68	return (	85	return (
69	<div className="container" style={{ display: "grid", gap: 18, paddingBottom: 40 }}>	86	<div className="container" style={{ display: "grid", gap: 18, paddingBottom: 40 }}>
70	− {/* --- en-tête : titre + PDF + fraîcheur ------------------------------ */}	87	+ {/* --- en-tête : titre + PDF (5 rapports) + fraîcheur ------------------ */}
71	<header style={{ display: "flex", flexWrap: "wrap", gap: 14, alignItems: "flex-end", justifyContent: "space-between", marginTop: 24 }}>	88	<header style={{ display: "flex", flexWrap: "wrap", gap: 14, alignItems: "flex-end", justifyContent: "space-between", marginTop: 24 }}>
72	<div style={{ minWidth: 0 }}>	89	<div style={{ minWidth: 0 }}>
73	<p className="klabel" style={{ margin: 0 }}>Groupe KA · Job·Ka</p>	90	<p className="klabel" style={{ margin: 0 }}>Groupe KA · Job·Ka</p>
				`@@ -95,9 +112,9 @@ export default function StatsPage() {`
95	</div>	112	</div>
96	)}	113	)}
97		114
98	− {/* --- bandeau KPI ----------------------------------------------------- */}	115	+ {/* --- bandeau KPI (sparklines) ---------------------------------------- */}
99	{dash && dash.kpis.length > 0 && (	116	{dash && dash.kpis.length > 0 && (
100	− <section aria-label="Indicateurs clés" style={{ display: "grid", gap: 12, gridTemplateColumns: "repeat(auto-fit, minmax(170px, 1fr))", opacity: loading ? 0.55 : 1, transition: "opacity .2s" }}>	117	+ <section aria-label="Indicateurs clés" style={{ display: "grid", gap: 12, gridTemplateColumns: "repeat(auto-fit, minmax(190px, 1fr))", opacity: loading ? 0.55 : 1, transition: "opacity .2s" }}>
101	{dash.kpis.map((k) => <KpiCard key={k.id} k={k} />)}	118	{dash.kpis.map((k) => <KpiCard key={k.id} k={k} />)}
102	</section>	119	</section>
103	)}	120	)}
				`@@ -107,7 +124,7 @@ export default function StatsPage() {`
107	</div>	124	</div>
108	)}	125	)}
109		126
110	− {/* --- sélecteur de période -------------------------------------------- */}	127	+ {/* --- sélecteur de période --------------------------------------------- */}
111	<section className="card" style={{ padding: "14px 16px" }} aria-label="Période">	128	<section className="card" style={{ padding: "14px 16px" }} aria-label="Période">
112	<PeriodSelector	129	<PeriodSelector
113	value={period}	130	value={period}
				`@@ -119,14 +136,32 @@ export default function StatsPage() {`
119		136
120	{dash && (	137	{dash && (
121	<div style={{ display: "grid", gap: 18, opacity: loading ? 0.55 : 1, transition: "opacity .2s" }}>	138	<div style={{ display: "grid", gap: 18, opacity: loading ? 0.55 : 1, transition: "opacity .2s" }}>
122	− {/* --- courbes ----------------------------------------------------- */}	139	+ {/* --- jauges (complétude des fiches) ------------------------------ */}
		140	+ {dash.gauges && dash.gauges.length > 0 && (
		141	+ <section aria-label="Complétude des fiches" style={{ display: "grid", gap: 12, gridTemplateColumns: "repeat(auto-fit, minmax(min(210px, 100%), 1fr))" }}>
		142	+ {dash.gauges.map((g) => <GaugeCard key={g.id} g={g} />)}
		143	+ </section>
		144	+ )}
		145	+
		146	+ {/* --- évolutions : courbes / barres + stats de séries -------------- */}
123	{dash.series?.length ? (	147	{dash.series?.length ? (
124	− dash.series.map((s) => <LineChart key={s.id} serie={s} />)	148	+ dash.series.map((s) => (
		149	+ <div key={s.id}>
		150	+ <LineChart serie={s} />
		151	+ <StatSummary serie={s} />
		152	+ </div>
		153	+ ))
125	) : (	154	) : (
126	<EmptyBlock title="Évolution quotidienne" />	155	<EmptyBlock title="Évolution quotidienne" />
127	)}	156	)}
128		157
129	− {/* --- répartitions (anneaux + barres) ------------------------------ */}	158	+ {/* --- multi-courbes (top secteurs) ---------------------------------- */}
		159	+ {dash.multiseries?.map((ms) => <MultiLineChart key={ms.id} ms={ms} />)}
		160	+
		161	+ {/* --- barres empilées (ajouts par source) --------------------------- */}
		162	+ {dash.stacked?.map((st) => <StackedBarChart key={st.id} st={st} />)}
		163	+
		164	+ {/* --- répartitions (anneaux + barres avec deltas) ------------------- */}
130	{(donuts.length > 0 \|\| barBreaks.length > 0) && (	165	{(donuts.length > 0 \|\| barBreaks.length > 0) && (
131	<div style={{ display: "grid", gap: 18, gridTemplateColumns: "repeat(auto-fit, minmax(min(340px, 100%), 1fr))" }}>	166	<div style={{ display: "grid", gap: 18, gridTemplateColumns: "repeat(auto-fit, minmax(min(340px, 100%), 1fr))" }}>
132	{donuts.map((b) => <Donut key={b.id} title={b.title} items={b.items} />)}	167	{donuts.map((b) => <Donut key={b.id} title={b.title} items={b.items} />)}
				`@@ -134,19 +169,27 @@ export default function StatsPage() {`
134	</div>	169	</div>
135	)}	170	)}
136		171
137	− {/* --- géographie --------------------------------------------------- */}	172	+ {/* --- distributions (histogrammes) ---------------------------------- */}
		173	+ {dash.distributions && dash.distributions.length > 0 && (
		174	+ <div style={{ display: "grid", gap: 18, gridTemplateColumns: "repeat(auto-fit, minmax(min(340px, 100%), 1fr))" }}>
		175	+ {dash.distributions.map((d) => <Histogram key={d.id} dist={d} />)}
		176	+ </div>
		177	+ )}
		178	+
		179	+ {/* --- géographie ------------------------------------------------------ */}
138	{dash.geo && <BarChart title={dash.geo.title} items={dash.geo.items} unit="offres" />}	180	{dash.geo && <BarChart title={dash.geo.title} items={dash.geo.items} unit="offres" />}
139		181
140	− {/* --- calendrier de chaleur ---------------------------------------- */}	182	+ {/* --- calendrier de chaleur + activité horaire ------------------------ */}
141	{dash.heatmap && <CalendarHeatmap title={dash.heatmap.title} cells={dash.heatmap.cells} />}	183	{dash.heatmap && <CalendarHeatmap title={dash.heatmap.title} cells={dash.heatmap.cells} />}
		184	+ {dash.hourly && <HourHeatmap title={dash.hourly.title} cells={dash.hourly.cells} />}
142		185
143	− {/* --- tableaux détaillés ------------------------------------------- */}	186	+ {/* --- tableaux détaillés ---------------------------------------------- */}
144	{dash.tables?.map((t) => <DataTable key={t.id} spec={t} />)}	187	{dash.tables?.map((t) => <DataTable key={t.id} spec={t} />)}
145		188
146	− {/* --- records & faits marquants ------------------------------------ */}	189	+ {/* --- records & faits marquants ---------------------------------------- */}
147	{dash.records?.length > 0 && (	190	{dash.records?.length > 0 && (
148	<section aria-label="Records et faits marquants" style={{ display: "grid", gap: 10 }}>	191	<section aria-label="Records et faits marquants" style={{ display: "grid", gap: 10 }}>
149	− <h2 style={{ margin: 0, fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 19 }}>Records & faits marquants</h2>	192	+ <SectionTitle>Records & faits marquants</SectionTitle>
150	<div style={{ display: "grid", gap: 10, gridTemplateColumns: "repeat(auto-fit, minmax(min(280px, 100%), 1fr))" }}>	193	<div style={{ display: "grid", gap: 10, gridTemplateColumns: "repeat(auto-fit, minmax(min(280px, 100%), 1fr))" }}>
151	{dash.records.map((r) => <RecordCard key={r.label} r={r} />)}	194	{dash.records.map((r) => <RecordCard key={r.label} r={r} />)}
152	</div>	195	</div>

modified jobka/kapdf.py +386 −69

				`@@ -1,10 +1,17 @@`
1	# Auteur : Simon-Pierre Boucher — contact@spboucher.ai	1	# Auteur : Simon-Pierre Boucher — contact@spboucher.ai
2	−# jobka/kapdf.py (copie de ka-ui/stats/kapdf.py) — moteur PDF commun Groupe KA (fpdf2).	2	+# ka-ui/stats/kapdf.py — moteur PDF commun Groupe KA (fpdf2). v2
3	# Consomme le JSON du contrat /api/stats/dashboard (voir SPEC.md) et produit	3	# Consomme le JSON du contrat /api/stats/dashboard (voir SPEC.md) et produit
4	−# le rapport estampillé Groupe-KA : couverture, sommaire, KPI, graphiques	4	+# les rapports estampillés Groupe-KA. 5 modes :
5	−# VECTORIELS (courbes/barres/anneaux), tableaux paginés, records, page de fin.	5	+# complet — toutes les sections (KPI, jauges, séries + stats, multi-
		6	+# séries, empilées, distributions, répartitions, géo,
		7	+# heatmap horaire, tableaux, records)
		8	+# synthese — couverture + KPI + records (2-3 pages)
		9	+# tendances — KPI + toutes les séries temporelles + stats de séries
		10	+# repartitions — breakdowns, distributions, géo, activité horaire
		11	+# donnees — tous les tableaux en version longue (400 lignes max)
		12	+# Graphiques VECTORIELS uniquement (primitives fpdf), accent de la marque.
6	# Usage :	13	# Usage :
7	−# from kapdf import GroupeKAReport	14	+# from kapdf import GroupeKAReport, REPORT_MODES, filename
8	# pdf_bytes = GroupeKAReport(site={"wordmark":"Lou·Ka","accent":"#ff6a00",	15	# pdf_bytes = GroupeKAReport(site={"wordmark":"Lou·Ka","accent":"#ff6a00",
9	# "domain":"www.lou-ka.com","tagline":"…"}, dashboard=dash_json,	16	# "domain":"www.lou-ka.com","tagline":"…"}, dashboard=dash_json,
10	# mode="complet").build()	17	# mode="complet").build()
				`@@ -26,6 +33,14 @@ GREEN = (28, 92, 65)`
26	DANGER = (179, 66, 58)	33	DANGER = (179, 66, 58)
27	WHITE = (255, 255, 255)	34	WHITE = (255, 255, 255)
28		35
		36	+REPORT_MODES = {
		37	+ "complet": "Rapport complet",
		38	+ "synthese": "Synthèse exécutive",
		39	+ "tendances": "Tendances & évolution",
		40	+ "repartitions": "Répartitions & géographie",
		41	+ "donnees": "Données détaillées",
		42	+}
		43	+
29	EMAILS = [	44	EMAILS = [
30	("contact@groupe-ka.com", "Projets, partenariats & données"),	45	("contact@groupe-ka.com", "Projets, partenariats & données"),
31	("info@groupe-ka.com", "Médias & questions générales"),	46	("info@groupe-ka.com", "Médias & questions générales"),
				`@@ -52,7 +67,8 @@ def _fr(n) -> str:`
52	_SUBST = {	67	_SUBST = {
53	"—": "-", "–": "-", "→": "->", "▲": "+", "▼": "-",	68	"—": "-", "–": "-", "→": "->", "▲": "+", "▼": "-",
54	"…": "...", "’": "'", "‘": "'", "“": '"', "”": '"',	69	"…": "...", "’": "'", "‘": "'", "“": '"', "”": '"',
55	− "œ": "oe", "Œ": "OE", "−": "-", " ": " ", " ": " ",	70	+ "œ": "oe", "Œ": "OE", "−": "-", " ": " ", " ": " ",
		71	+ "×": "x", "·": ".", "σ": "sigma", "Δ": "delta",
56	}	72	}
57		73
58		74
				`@@ -114,7 +130,7 @@ class GroupeKAReport:`
114	def __init__(self, site: dict, dashboard: dict, mode: str = "complet"):	130	def __init__(self, site: dict, dashboard: dict, mode: str = "complet"):
115	self.site = site	131	self.site = site
116	self.d = dashboard	132	self.d = dashboard
117	− self.mode = mode	133	+ self.mode = mode if mode in REPORT_MODES else "complet"
118	self.accent = _hex(site.get("accent", "#d9f26b"))	134	self.accent = _hex(site.get("accent", "#d9f26b"))
119	period = dashboard.get("period", {}) or {}	135	period = dashboard.get("period", {}) or {}
120	self.period_label = period.get("label") or "toute la période"	136	self.period_label = period.get("label") or "toute la période"
				`@@ -129,6 +145,11 @@ class GroupeKAReport:`
129	p.set_fill_color(*fill)	145	p.set_fill_color(*fill)
130	p.rect(x, y, w, h, style="DF", round_corners=True, corner_radius=2.2)	146	p.rect(x, y, w, h, style="DF", round_corners=True, corner_radius=2.2)
131		147
		148	+ def _shade(self, i, n=8):
		149	+ shades = [1.0, 0.78, 0.58, 0.42, 0.30, 0.22, 0.15, 0.10]
		150	+ f = shades[i % len(shades)]
		151	+ return tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3))
		152	+
132	def _kicker(self, text):	153	def _kicker(self, text):
133	p = self.pdf	154	p = self.pdf
134	p.set_font("helvetica", "B", 8)	155	p.set_font("helvetica", "B", 8)
				`@@ -152,6 +173,14 @@ class GroupeKAReport:`
152	self.toc.append((title, self.pdf.page_no()))	173	self.toc.append((title, self.pdf.page_no()))
153	self.pdf.ln(11)	174	self.pdf.ln(11)
154		175
		176	+ def _chart_title(self, title):
		177	+ p = self.pdf
		178	+ p.set_font("helvetica", "B", 10)
		179	+ p.set_text_color(*INK)
		180	+ p.set_x(p.l_margin)
		181	+ p.cell(0, 6, title)
		182	+ p.ln(7)
		183	+
155	# ---------- pages ----------	184	# ---------- pages ----------
156	def _cover(self):	185	def _cover(self):
157	p = self.pdf	186	p = self.pdf
				`@@ -163,12 +192,10 @@ class GroupeKAReport:`
163	p.set_draw_color(*INK)	192	p.set_draw_color(*INK)
164	p.set_line_width(1.0)	193	p.set_line_width(1.0)
165	p.rect(10, 10, 190, 277)	194	p.rect(10, 10, 190, 277)
166	− # kicker
167	p.set_font("helvetica", "B", 10)	195	p.set_font("helvetica", "B", 10)
168	p.set_text_color(*GREEN)	196	p.set_text_color(*GREEN)
169	p.set_xy(24, 34)	197	p.set_xy(24, 34)
170	p.cell(0, 6, "GROUPE KA · RAPPORT STATISTIQUE")	198	p.cell(0, 6, "GROUPE KA · RAPPORT STATISTIQUE")
171	− # wordmark : partie gauche + boîte encre/accent
172	wm = self.site.get("wordmark", "")	199	wm = self.site.get("wordmark", "")
173	left, boxed = (wm.split("·") + [None])[:2] if "·" in wm else (wm, None)	200	left, boxed = (wm.split("·") + [None])[:2] if "·" in wm else (wm, None)
174	p.set_xy(24, 70)	201	p.set_xy(24, 70)
				`@@ -186,7 +213,7 @@ class GroupeKAReport:`
186	p.set_xy(24, 100)	213	p.set_xy(24, 100)
187	p.set_font("helvetica", "", 13)	214	p.set_font("helvetica", "", 13)
188	p.set_text_color(*INK2)	215	p.set_text_color(*INK2)
189	− p.multi_cell(150, 7, f"Rapport statistique — {wm}")	216	+ p.multi_cell(150, 7, f"{REPORT_MODES[self.mode]} — {wm}")
190	now = datetime.now(ZoneInfo("America/Toronto"))	217	now = datetime.now(ZoneInfo("America/Toronto"))
191	per = self.d.get("period", {}) or {}	218	per = self.d.get("period", {}) or {}
192	p.set_xy(24, 125)	219	p.set_xy(24, 125)
				`@@ -195,7 +222,7 @@ class GroupeKAReport:`
195	("Période couverte", self.period_label + (f" ({per.get('from')} → {per.get('to')})" if per.get("from") else "")),	222	("Période couverte", self.period_label + (f" ({per.get('from')} → {per.get('to')})" if per.get("from") else "")),
196	("Généré le", now.strftime("%Y-%m-%d à %H:%M") + " (heure de l'Est)"),	223	("Généré le", now.strftime("%Y-%m-%d à %H:%M") + " (heure de l'Est)"),
197	("Plateforme", "https://" + self.site.get("domain", "")),	224	("Plateforme", "https://" + self.site.get("domain", "")),
198	− ("Mode", "Rapport complet" if self.mode == "complet" else "Synthèse"),	225	+ ("Type de rapport", REPORT_MODES[self.mode]),
199	]	226	]
200	y = 128	227	y = 128
201	for k, v in rows:	228	for k, v in rows:
				`@@ -207,7 +234,6 @@ class GroupeKAReport:`
207	p.cell(0, 6, str(v))	234	p.cell(0, 6, str(v))
208	p.set_font("helvetica", "", 10.5)	235	p.set_font("helvetica", "", 10.5)
209	y += 8	236	y += 8
210	− # bande encre au pied
211	p.set_fill_color(*INK)	237	p.set_fill_color(*INK)
212	p.rect(10, 262, 190, 25, style="F")	238	p.rect(10, 262, 190, 25, style="F")
213	p.set_xy(24, 270)	239	p.set_xy(24, 270)
				`@@ -232,7 +258,7 @@ class GroupeKAReport:`
232	p = self.pdf	258	p = self.pdf
233	cols, gw, gh, gap = 3, 56, 26, 3	259	cols, gw, gh, gap = 3, 56, 26, 3
234	x0, y = p.l_margin, p.get_y()	260	x0, y = p.l_margin, p.get_y()
235	− for i, k in enumerate(kpis[:9]):	261	+ for i, k in enumerate(kpis[:12]):
236	x = x0 + (i % cols) * (gw + gap)	262	x = x0 + (i % cols) * (gw + gap)
237	if i and i % cols == 0:	263	if i and i % cols == 0:
238	y += gh + gap	264	y += gh + gap
				`@@ -254,20 +280,81 @@ class GroupeKAReport:`
254	p.set_font("helvetica", "B", 8)	280	p.set_font("helvetica", "B", 8)
255	p.set_text_color(*(GREEN if up else DANGER))	281	p.set_text_color(*(GREEN if up else DANGER))
256	arrow = "+" if k["delta_pct"] >= 0 else ""	282	arrow = "+" if k["delta_pct"] >= 0 else ""
257	− p.cell(gw - 8, 4, f"{'▲' if up else '▼'} {arrow}{str(k['delta_pct']).replace('.', ',')} % vs période préc.")	283	+ dv = round(float(k["delta_pct"]), 1)
		284	+ dv = int(dv) if float(dv).is_integer() else dv
		285	+ p.cell(gw - 8, 4, f"{'▲' if up else '▼'} {arrow}{str(dv).replace('.', ',')} % vs période préc.")
258	p.set_y(y + gh + 8)	286	p.set_y(y + gh + 8)
259		287
260	− def _line_chart(self, s):	288	+ def _gauges(self):
		289	+ gs = self.d.get("gauges") or []
		290	+ gs = [g for g in gs if isinstance(g.get("value"), (int, float)) and g.get("max")]
		291	+ if not gs:
		292	+ return
		293	+ self._section_title("Taux & couvertures")
		294	+ p = self.pdf
		295	+ cols, gw, gh, gap = 3, 56, 34, 3
		296	+ x0, y = p.l_margin, p.get_y()
		297	+ for i, g in enumerate(gs[:9]):
		298	+ x = x0 + (i % cols) * (gw + gap)
		299	+ if i and i % cols == 0:
		300	+ y += gh + gap
		301	+ if y > 240:
		302	+ p.add_page(); y = p.get_y()
		303	+ self._card(x, y, gw, gh)
		304	+ frac = max(0.0, min(1.0, g["value"] / g["max"]))
		305	+ cx, cy, r = x + gw / 2, y + 20, 14
		306	+ # arc de fond + arc de valeur (demi-cercle en petits segments)
		307	+ for pass_col, pass_frac, lw in (((225, 223, 217), 1.0, 2.6), (self.accent, frac, 2.6)):
		308	+ p.set_draw_color(*pass_col)
		309	+ p.set_line_width(lw)
		310	+ steps = max(2, int(60 * pass_frac))
		311	+ last = None
		312	+ for st in range(steps + 1):
		313	+ a = math.pi + math.pi * pass_frac * st / steps
		314	+ pt = (cx + r * math.cos(a), cy + r * math.sin(a))
		315	+ if last:
		316	+ p.line(last[0], last[1], pt[0], pt[1])
		317	+ last = pt
		318	+ p.set_font("helvetica", "B", 11)
		319	+ p.set_text_color(*INK)
		320	+ p.set_xy(x + 4, cy - 5)
		321	+ p.cell(gw - 8, 6, f"{_fr(g['value'])}{' ' + g['unit'] if g.get('unit') else ''}", align="C")
		322	+ p.set_font("helvetica", "", 6.6)
		323	+ p.set_text_color(*INK3)
		324	+ p.set_xy(x + 4, cy + 1.5)
		325	+ p.cell(gw - 8, 4, f"{frac * 100:.0f} % de {_fr(g['max'])}", align="C")
		326	+ p.set_xy(x + 3, y + gh - 7)
		327	+ p.set_font("helvetica", "", 7)
		328	+ p.set_text_color(*INK2)
		329	+ p.multi_cell(gw - 6, 3.3, str(g.get("label", ""))[:60], align="C")
		330	+ p.set_y(y + gh + 8)
		331	+
		332	+ def _serie_stats_row(self, s):
		333	+ """Ligne min/max/moyenne/médiane sous un graphique de série."""
		334	+ p = self.pdf
		335	+ vs = [pt["v"] for pt in (s.get("points") or []) if isinstance(pt.get("v"), (int, float))]
		336	+ if len(vs) < 2:
		337	+ return
		338	+ sv = sorted(vs)
		339	+ mean = sum(vs) / len(vs)
		340	+ med = sv[len(sv) // 2]
		341	+ sd = math.sqrt(sum((v - mean) ** 2 for v in vs) / len(vs))
		342	+ p.set_font("helvetica", "", 6.8)
		343	+ p.set_text_color(*INK3)
		344	+ p.cell(0, 4, f"min {_fr(sv[0])} · max {_fr(sv[-1])} · moyenne {_fr(round(mean, 2))} · médiane {_fr(med)} · écart-type {_fr(round(sd, 2))}")
		345	+ p.ln(5.5)
		346	+
		347	+ def _line_chart(self, s, with_stats=False):
261	p = self.pdf	348	p = self.pdf
262	pts = s.get("points") or []	349	pts = s.get("points") or []
263	if len(pts) < 2:	350	if len(pts) < 2:
264	return	351	return
		352	+ if s.get("kind") == "bar":
		353	+ self._vbars(s)
		354	+ return
265	if p.get_y() > 200:	355	if p.get_y() > 200:
266	p.add_page()	356	p.add_page()
267	− p.set_font("helvetica", "B", 10)	357	+ self._chart_title(s.get("title", ""))
268	− p.set_text_color(*INK)
269	− p.cell(0, 6, s.get("title", ""))
270	− p.ln(7)
271	x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52	358	x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52
272	self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)	359	self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
273	cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16	360	cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16
				`@@ -275,7 +362,6 @@ class GroupeKAReport:`
275	vmax = max(vals) or 1	362	vmax = max(vals) or 1
276	vmin = min(0, min(vals))	363	vmin = min(0, min(vals))
277	rng = (vmax - vmin) or 1	364	rng = (vmax - vmin) or 1
278	− # grille + graduations
279	p.set_font("helvetica", "", 6.3)	365	p.set_font("helvetica", "", 6.3)
280	p.set_text_color(*INK3)	366	p.set_text_color(*INK3)
281	p.set_draw_color(200, 200, 195)	367	p.set_draw_color(200, 200, 195)
				`@@ -286,6 +372,20 @@ class GroupeKAReport:`
286	p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)	372	p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
287	p.cell(10, 3, _fr(vmin + rng * g / 4), align="R")	373	p.cell(10, 3, _fr(vmin + rng * g / 4), align="R")
288		374
		375	+ def xy(i, n, v):
		376	+ return (cx + cw * (i / (n - 1)), cy + ch - ch * ((v - vmin) / rng))
		377	+
		378	+ # aire sous la courbe (kind=area) : petits trapèzes accent pâle
		379	+ if s.get("kind") == "area":
		380	+ fill = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * 0.18) for j in range(3))
		381	+ p.set_fill_color(*fill)
		382	+ p.set_draw_color(*fill)
		383	+ n = len(pts)
		384	+ for i in range(n - 1):
		385	+ x1, y1 = xy(i, n, pts[i]["v"])
		386	+ x2, y2 = xy(i + 1, n, pts[i + 1]["v"])
		387	+ p.polygon([(x1, y1), (x2, y2), (x2, cy + ch), (x1, cy + ch)], style="DF")
		388	+
289	def draw(series, color, width, dash=None):	389	def draw(series, color, width, dash=None):
290	n = len(series)	390	n = len(series)
291	p.set_draw_color(*color)	391	p.set_draw_color(*color)
				`@@ -294,8 +394,7 @@ class GroupeKAReport:`
294	p.set_dash_pattern(dash=1.2, gap=1.2)	394	p.set_dash_pattern(dash=1.2, gap=1.2)
295	last = None	395	last = None
296	for i, pt in enumerate(series):	396	for i, pt in enumerate(series):
297	− px = cx + cw * (i / (n - 1))	397	+ px, py = xy(i, n, pt["v"])
298	− py = cy + ch - ch * ((pt["v"] - vmin) / rng)
299	if last:	398	if last:
300	p.line(last[0], last[1], px, py)	399	p.line(last[0], last[1], px, py)
301	last = (px, py)	400	last = (px, py)
				`@@ -304,7 +403,6 @@ class GroupeKAReport:`
304	if s.get("compare"):	403	if s.get("compare"):
305	draw(s["compare"], INK3, 0.35, dash=True)	404	draw(s["compare"], INK3, 0.35, dash=True)
306	draw(pts, self.accent, 0.7)	405	draw(pts, self.accent, 0.7)
307	− # libellés d'axe X (premier / milieu / dernier)
308	p.set_text_color(*INK3)	406	p.set_text_color(*INK3)
309	for frac, idx in ((0, 0), (0.5, len(pts) // 2), (1, -1)):	407	for frac, idx in ((0, 0), (0.5, len(pts) // 2), (1, -1)):
310	p.set_xy(cx + cw * frac - 9, cy + ch + 1.5)	408	p.set_xy(cx + cw * frac - 9, cy + ch + 1.5)
				`@@ -314,9 +412,166 @@ class GroupeKAReport:`
314	p.set_font("helvetica", "", 6.8)	412	p.set_font("helvetica", "", 6.8)
315	p.set_text_color(*INK3)	413	p.set_text_color(*INK3)
316	p.cell(0, 4, "— période courante (accent) · ---- période comparée")	414	p.cell(0, 4, "— période courante (accent) · ---- période comparée")
317	− p.ln(6)	415	+ p.ln(5.5)
318	− else:	416	+ if with_stats:
319	− p.ln(2)	417	+ self._serie_stats_row(s)
		418	+ p.ln(1.5)
		419	+
		420	+ def _vbars(self, s):
		421	+ """Barres verticales : série kind=bar ou distribution (bins)."""
		422	+ p = self.pdf
		423	+ pts = s.get("points") or [{"t": b.get("label"), "v": b.get("value")} for b in (s.get("bins") or [])]
		424	+ pts = [pt for pt in pts if isinstance(pt.get("v"), (int, float))]
		425	+ if not pts:
		426	+ return
		427	+ if p.get_y() > 205:
		428	+ p.add_page()
		429	+ self._chart_title(s.get("title", ""))
		430	+ x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 48
		431	+ self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
		432	+ cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 5, w - 20, h - 14
		433	+ vmax = max(pt["v"] for pt in pts) or 1
		434	+ p.set_font("helvetica", "", 6.3)
		435	+ p.set_text_color(*INK3)
		436	+ p.set_draw_color(200, 200, 195)
		437	+ p.set_line_width(0.15)
		438	+ for g in range(5):
		439	+ gy = cy + ch - ch * g / 4
		440	+ p.line(cx, gy, cx + cw, gy)
		441	+ p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
		442	+ p.cell(10, 3, _fr(vmax * g / 4), align="R")
		443	+ n = len(pts)
		444	+ bw = max(0.8, cw / n - 0.6)
		445	+ p.set_fill_color(*self.accent)
		446	+ p.set_draw_color(*INK)
		447	+ p.set_line_width(0.15)
		448	+ for i, pt in enumerate(pts):
		449	+ bh = ch * (pt["v"] / vmax)
		450	+ p.rect(cx + cw * i / n + 0.3, cy + ch - bh, bw, max(bh, 0.4 if pt["v"] > 0 else 0), style="DF")
		451	+ p.set_text_color(*INK3)
		452	+ for frac, idx in ((0, 0), (0.5, n // 2), (1, -1)):
		453	+ p.set_xy(cx + cw * frac - 10, cy + ch + 1.5)
		454	+ p.cell(20, 3, str(pts[idx].get("t", ""))[:12], align="C")
		455	+ p.set_y(y0 + h + 5)
		456	+
		457	+ def _multiline(self, ms):
		458	+ """Multi-séries (≤4) : accent plein / encre fin / accent pointillé /
		459	+ gris pointillé — l'identité passe par le motif, pas la couleur seule."""
		460	+ p = self.pdf
		461	+ series = [s for s in (ms.get("series") or []) if len(s.get("points") or []) > 1][:4]
		462	+ if not series:
		463	+ return
		464	+ if p.get_y() > 195:
		465	+ p.add_page()
		466	+ self._chart_title(ms.get("title", ""))
		467	+ x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52
		468	+ self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
		469	+ cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16
		470	+ vals = [pt["v"] for s in series for pt in s["points"]]
		471	+ vmax = max(vals) or 1
		472	+ vmin = min(0, min(vals))
		473	+ rng = (vmax - vmin) or 1
		474	+ p.set_font("helvetica", "", 6.3)
		475	+ p.set_text_color(*INK3)
		476	+ p.set_draw_color(200, 200, 195)
		477	+ p.set_line_width(0.15)
		478	+ for g in range(5):
		479	+ gy = cy + ch - ch * g / 4
		480	+ p.line(cx, gy, cx + cw, gy)
		481	+ p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
		482	+ p.cell(10, 3, _fr(vmin + rng * g / 4), align="R")
		483	+ styles = [
		484	+ (self.accent, 0.7, None),
		485	+ (INK, 0.45, None),
		486	+ (self.accent, 0.55, True),
		487	+ (INK3, 0.5, True),
		488	+ ]
		489	+ for si, s in enumerate(series):
		490	+ col, lw, dash = styles[si]
		491	+ p.set_draw_color(*col)
		492	+ p.set_line_width(lw)
		493	+ if dash:
		494	+ p.set_dash_pattern(dash=1.4, gap=1.2)
		495	+ n = len(s["points"])
		496	+ last = None
		497	+ for i, pt in enumerate(s["points"]):
		498	+ px = cx + cw * (i / (n - 1))
		499	+ py = cy + ch - ch * ((pt["v"] - vmin) / rng)
		500	+ if last:
		501	+ p.line(last[0], last[1], px, py)
		502	+ last = (px, py)
		503	+ p.set_dash_pattern()
		504	+ ref = series[0]["points"]
		505	+ p.set_text_color(*INK3)
		506	+ for frac, idx in ((0, 0), (0.5, len(ref) // 2), (1, -1)):
		507	+ p.set_xy(cx + cw * frac - 9, cy + ch + 1.5)
		508	+ p.cell(18, 3, str(ref[idx].get("t", ""))[:10], align="C")
		509	+ p.set_y(y0 + h + 4)
		510	+ p.set_font("helvetica", "", 6.8)
		511	+ p.set_text_color(*INK3)
		512	+ marks = ["—", "—", "----", "----"]
		513	+ leg = " · ".join(f"{marks[i]} {s.get('label', '')}" for i, s in enumerate(series))
		514	+ p.cell(0, 4, leg[:120])
		515	+ p.ln(6)
		516	+
		517	+ def _stacked(self, st):
		518	+ p = self.pdf
		519	+ keys = (st.get("keys") or [])[:6]
		520	+ pts = st.get("points") or []
		521	+ if not keys or not pts:
		522	+ return
		523	+ if p.get_y() > 195:
		524	+ p.add_page()
		525	+ self._chart_title(st.get("title", ""))
		526	+ x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52
		527	+ self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
		528	+ cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16
		529	+ totals = [sum(v or 0 for v in pt.get("values", [])[: len(keys)]) for pt in pts]
		530	+ vmax = max(totals) or 1
		531	+ p.set_font("helvetica", "", 6.3)
		532	+ p.set_text_color(*INK3)
		533	+ p.set_draw_color(200, 200, 195)
		534	+ p.set_line_width(0.15)
		535	+ for g in range(5):
		536	+ gy = cy + ch - ch * g / 4
		537	+ p.line(cx, gy, cx + cw, gy)
		538	+ p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
		539	+ p.cell(10, 3, _fr(vmax * g / 4), align="R")
		540	+ n = len(pts)
		541	+ bw = max(0.8, cw / n - 0.6)
		542	+ p.set_draw_color(*WHITE)
		543	+ p.set_line_width(0.12)
		544	+ for i, pt in enumerate(pts):
		545	+ yacc = cy + ch
		546	+ for j, k in enumerate(keys):
		547	+ v = (pt.get("values") or [0] * len(keys))[j] if j < len(pt.get("values", [])) else 0
		548	+ if not v:
		549	+ continue
		550	+ bh = ch * (v / vmax)
		551	+ yacc -= bh
		552	+ p.set_fill_color(*self._shade(j))
		553	+ p.rect(cx + cw * i / n + 0.3, yacc, bw, max(bh - 0.15, 0.3), style="DF")
		554	+ p.set_text_color(*INK3)
		555	+ for frac, idx in ((0, 0), (0.5, n // 2), (1, -1)):
		556	+ p.set_xy(cx + cw * frac - 10, cy + ch + 1.5)
		557	+ p.cell(20, 3, str(pts[idx].get("t", ""))[:12], align="C")
		558	+ p.set_y(y0 + h + 4)
		559	+ # légende
		560	+ p.set_font("helvetica", "", 6.8)
		561	+ lx = p.l_margin
		562	+ for j, k in enumerate(keys):
		563	+ p.set_fill_color(*self._shade(j))
		564	+ p.set_draw_color(*INK)
		565	+ p.set_line_width(0.2)
		566	+ p.rect(lx, p.get_y() + 0.6, 3, 3, style="DF")
		567	+ p.set_xy(lx + 4, p.get_y())
		568	+ p.set_text_color(*INK2)
		569	+ txt = str(k)[:22]
		570	+ p.cell(p.get_string_width(txt) + 3, 4, txt)
		571	+ lx = p.get_x() + 3
		572	+ if lx > 165:
		573	+ break
		574	+ p.ln(7)
320		575
321	def _bars(self, title, items, unit=""):	576	def _bars(self, title, items, unit=""):
322	p = self.pdf	577	p = self.pdf
				`@@ -326,10 +581,8 @@ class GroupeKAReport:`
326	need = 10 + len(items) * 7	581	need = 10 + len(items) * 7
327	if p.get_y() + need > 265:	582	if p.get_y() + need > 265:
328	p.add_page()	583	p.add_page()
329	− p.set_font("helvetica", "B", 10)	584	+ self._chart_title(title)
330	− p.set_text_color(*INK)	585	+ p.ln(1)
331	− p.cell(0, 6, title)
332	− p.ln(8)
333	vmax = max(it["value"] for it in items) or 1	586	vmax = max(it["value"] for it in items) or 1
334	for it in items:	587	for it in items:
335	y = p.get_y()	588	y = p.get_y()
				`@@ -337,19 +590,23 @@ class GroupeKAReport:`
337	p.set_text_color(*INK)	590	p.set_text_color(*INK)
338	p.set_x(p.l_margin)	591	p.set_x(p.l_margin)
339	p.cell(46, 5, str(it["label"])[:34])	592	p.cell(46, 5, str(it["label"])[:34])
340	− bw = 96 * (it["value"] / vmax)	593	+ bw = 86 * (it["value"] / vmax)
341	p.set_fill_color(*self.accent)	594	p.set_fill_color(*self.accent)
342	p.set_draw_color(*INK)	595	p.set_draw_color(*INK)
343	p.set_line_width(0.25)	596	p.set_line_width(0.25)
344	p.rect(p.l_margin + 48, y + 0.7, max(bw, 0.8), 3.6, style="DF")	597	p.rect(p.l_margin + 48, y + 0.7, max(bw, 0.8), 3.6, style="DF")
345	− p.set_xy(p.l_margin + 148, y)	598	+ p.set_xy(p.l_margin + 136, y)
346	p.set_font("helvetica", "B", 7.6)	599	p.set_font("helvetica", "B", 7.6)
347	− p.cell(26, 5, _fr(it["value"]) + (" " + unit if unit else ""), align="R")	600	+ p.cell(24, 5, _fr(it["value"]) + (" " + unit if unit else ""), align="R")
		601	+ if it.get("delta_pct") is not None:
		602	+ up = it["delta_pct"] >= 0
		603	+ p.set_font("helvetica", "B", 6.6)
		604	+ p.set_text_color(*(GREEN if up else DANGER))
		605	+ p.cell(14, 5, f"{'+' if up else ''}{str(round(it['delta_pct'], 1)).replace('.', ',')} %", align="R")
348	p.ln(6.4)	606	p.ln(6.4)
349	p.ln(3)	607	p.ln(3)
350		608
351	def _donut(self, b):	609	def _donut(self, b):
352	− # anneau vectoriel simple (arcs) + légende
353	p = self.pdf	610	p = self.pdf
354	items = [it for it in (b.get("items") or []) if it.get("value")][:8]	611	items = [it for it in (b.get("items") or []) if it.get("value")][:8]
355	total = sum(it["value"] for it in items)	612	total = sum(it["value"] for it in items)
				`@@ -357,17 +614,13 @@ class GroupeKAReport:`
357	return	614	return
358	if p.get_y() > 210:	615	if p.get_y() > 210:
359	p.add_page()	616	p.add_page()
360	− p.set_font("helvetica", "B", 10)	617	+ self._chart_title(b.get("title", ""))
361	− p.set_text_color(*INK)	618	+ p.ln(1)
362	− p.cell(0, 6, b.get("title", ""))
363	− p.ln(8)
364	cx, cy, r = p.l_margin + 26, p.get_y() + 24, 20	619	cx, cy, r = p.l_margin + 26, p.get_y() + 24, 20
365	− shades = [1.0, 0.78, 0.58, 0.42, 0.30, 0.22, 0.15, 0.10]
366	start = -90.0	620	start = -90.0
367	for i, it in enumerate(items):	621	for i, it in enumerate(items):
368	frac = it["value"] / total	622	frac = it["value"] / total
369	− f = shades[i % len(shades)]	623	+ col = self._shade(i)
370	− col = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3))
371	steps = max(2, int(72 * frac))	624	steps = max(2, int(72 * frac))
372	p.set_fill_color(*col)	625	p.set_fill_color(*col)
373	p.set_draw_color(*col)	626	p.set_draw_color(*col)
				`@@ -386,11 +639,9 @@ class GroupeKAReport:`
386	p.set_line_width(0.4)	639	p.set_line_width(0.4)
387	p.ellipse(cx - 11, cy - 11, 22, 22, style="DF")	640	p.ellipse(cx - 11, cy - 11, 22, 22, style="DF")
388	p.ellipse(cx - r, cy - r, 2 * r, 2 * r, style="D")	641	p.ellipse(cx - r, cy - r, 2 * r, 2 * r, style="D")
389	− # légende
390	ly = cy - 22	642	ly = cy - 22
391	for i, it in enumerate(items):	643	for i, it in enumerate(items):
392	− f = shades[i % len(shades)]	644	+ col = self._shade(i)
393	− col = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3))
394	p.set_fill_color(*col)	645	p.set_fill_color(*col)
395	p.set_draw_color(*INK)	646	p.set_draw_color(*INK)
396	p.rect(p.l_margin + 60, ly + 0.8, 4, 4, style="DF")	647	p.rect(p.l_margin + 60, ly + 0.8, 4, 4, style="DF")
				`@@ -402,7 +653,39 @@ class GroupeKAReport:`
402	ly += 5.6	653	ly += 5.6
403	p.set_y(max(cy + r, ly) + 6)	654	p.set_y(max(cy + r, ly) + 6)
404		655
405	− def _table(self, t):	656	+ def _hourly(self):
		657	+ hh = self.d.get("hourly") or {}
		658	+ cells = hh.get("cells") or []
		659	+ if not cells:
		660	+ return
		661	+ p = self.pdf
		662	+ if p.get_y() > 190:
		663	+ p.add_page()
		664	+ self._chart_title(hh.get("title", "Activité par jour et heure"))
		665	+ x0, y0 = p.l_margin, p.get_y()
		666	+ cw, chh, lx, ly = 6.4, 6.4, 12, 5
		667	+ vmax = max((c.get("value") or 0) for c in cells) or 1
		668	+ grid = {(c.get("dow"), c.get("hour")): c.get("value") or 0 for c in cells}
		669	+ dows = ["Lun", "Mar", "Mer", "Jeu", "Ven", "Sam", "Dim"]
		670	+ p.set_font("helvetica", "", 5.8)
		671	+ p.set_text_color(*INK3)
		672	+ for h in (0, 6, 12, 18, 23):
		673	+ p.set_xy(x0 + lx + h * cw, y0)
		674	+ p.cell(cw, 3, f"{h}h", align="C")
		675	+ for d in range(7):
		676	+ p.set_xy(x0, y0 + ly + d * chh + 1.5)
		677	+ p.cell(lx - 1, 3, dows[d], align="R")
		678	+ for h in range(24):
		679	+ v = grid.get((d, h), 0)
		680	+ f = 0.1 + 0.9 * (v / vmax) if v else 0.0
		681	+ col = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3)) if v else (235, 233, 228)
		682	+ p.set_fill_color(*col)
		683	+ p.set_draw_color(215, 213, 207)
		684	+ p.set_line_width(0.1)
		685	+ p.rect(x0 + lx + h * cw, y0 + ly + d * chh, cw - 0.5, chh - 0.5, style="DF")
		686	+ p.set_y(y0 + ly + 7 * chh + 5)
		687	+
		688	+ def _table(self, t, max_rows=200):
406	p = self.pdf	689	p = self.pdf
407	cols = t.get("columns") or []	690	cols = t.get("columns") or []
408	rows = t.get("rows") or []	691	rows = t.get("rows") or []
				`@@ -419,7 +702,7 @@ class GroupeKAReport:`
419	p.ln(6)	702	p.ln(6)
420	head()	703	head()
421	p.set_text_color(*INK)	704	p.set_text_color(*INK)
422	− for i, row in enumerate(rows[:200]):	705	+ for i, row in enumerate(rows[:max_rows]):
423	if p.get_y() > 262:	706	if p.get_y() > 262:
424	p.add_page()	707	p.add_page()
425	head()	708	head()
				`@@ -430,10 +713,10 @@ class GroupeKAReport:`
430	txt = _fr(cell) if isinstance(cell, (int, float)) else str(cell)	713	txt = _fr(cell) if isinstance(cell, (int, float)) else str(cell)
431	p.cell(w, 5.4, " " + txt[:34], fill=True)	714	p.cell(w, 5.4, " " + txt[:34], fill=True)
432	p.ln(5.4)	715	p.ln(5.4)
433	− if len(rows) > 200:	716	+ if len(rows) > max_rows:
434	p.set_font("helvetica", "", 7)	717	p.set_font("helvetica", "", 7)
435	p.set_text_color(*INK3)	718	p.set_text_color(*INK3)
436	− p.cell(0, 5, f"… {len(rows) - 200} lignes supplémentaires non imprimées")	719	+ p.cell(0, 5, f"… {len(rows) - max_rows} lignes supplémentaires non imprimées")
437	p.ln(6)	720	p.ln(6)
438		721
439	def _records(self):	722	def _records(self):
				`@@ -442,7 +725,7 @@ class GroupeKAReport:`
442	return	725	return
443	self._section_title("Records & faits marquants")	726	self._section_title("Records & faits marquants")
444	p = self.pdf	727	p = self.pdf
445	− for r in recs[:10]:	728	+ for r in recs[:14]:
446	if p.get_y() > 258:	729	if p.get_y() > 258:
447	p.add_page()	730	p.add_page()
448	y = p.get_y()	731	y = p.get_y()
				`@@ -500,43 +783,76 @@ class GroupeKAReport:`
500	"groupe-ka.com/conditions · /confidentialite · /loi-25.",	783	"groupe-ka.com/conditions · /confidentialite · /loi-25.",
501	)	784	)
502		785
503	− def _toc_page(self):	786	+ # ---------- groupes de sections ----------
504	− # insérée après coup ? fpdf ne réordonne pas : on écrit le sommaire en	787	+ def _all_series(self, with_stats=True):
505	− # page 2 en réservant la page lors du build (voir build()).	788	+ for s in self.d.get("series") or []:
506	− pass	789	+ self._line_chart(s, with_stats=with_stats)
		790	+ for ms in self.d.get("multiseries") or []:
		791	+ self._multiline(ms)
		792	+ for st in self.d.get("stacked") or []:
		793	+ self._stacked(st)
		794	+
		795	+ def _all_breakdowns(self):
		796	+ for b in self.d.get("breakdowns") or []:
		797	+ if b.get("kind") == "donut":
		798	+ self._donut(b)
		799	+ else:
		800	+ self._bars(b.get("title", ""), b.get("items"))
		801	+ for dist in self.d.get("distributions") or []:
		802	+ self._vbars(dist)
		803	+ geo = self.d.get("geo")
		804	+ if geo:
		805	+ self._bars(geo.get("title", "Répartition géographique"), geo.get("items"))
		806	+ self._hourly()
507		807
508	def build(self) -> bytes:	808	def build(self) -> bytes:
509	p = self.pdf	809	p = self.pdf
510	p.alias_nb_pages()	810	p.alias_nb_pages()
511	self._cover()	811	self._cover()
		812	+ with_toc = self.mode in ("complet", "donnees")
		813	+ toc_page_no = None
512	if self.mode == "synthese":	814	if self.mode == "synthese":
513	p.add_page()	815	p.add_page()
514	self._kpis()	816	self._kpis()
		817	+ self._gauges()
		818	+ self._records()
		819	+ self._final_page()
		820	+ elif self.mode == "tendances":
		821	+ p.add_page()
		822	+ self._kpis()
		823	+ self._section_title("Évolution & tendances")
		824	+ self._all_series(with_stats=True)
515	self._records()	825	self._records()
516	self._final_page()	826	self._final_page()
517	− else:	827	+ elif self.mode == "repartitions":
		828	+ p.add_page()
		829	+ self._section_title("Répartitions, distributions & géographie")
		830	+ self._all_breakdowns()
		831	+ self._final_page()
		832	+ elif self.mode == "donnees":
		833	+ p.add_page()
		834	+ toc_page_no = p.page_no()
		835	+ for t in self.d.get("tables") or []:
		836	+ self._table(t, max_rows=400)
		837	+ self._final_page()
		838	+ else: # complet
518	p.add_page()	839	p.add_page()
519	toc_page_no = p.page_no()	840	toc_page_no = p.page_no()
520	p.add_page()	841	p.add_page()
521	self._kpis()	842	self._kpis()
522	− for s in self.d.get("series") or []:	843	+ self._gauges()
523	− if s.get("kind") == "bar":	844	+ if (self.d.get("series") or self.d.get("multiseries") or self.d.get("stacked")):
524	− self._bars(s.get("title", ""), [{"label": pt.get("t"), "value": pt.get("v")} for pt in (s.get("points") or [])], s.get("unit", ""))	845	+ self._section_title("Évolution & tendances")
525	− else:	846	+ self._all_series(with_stats=True)
526	− self._line_chart(s)	847	+ if (self.d.get("breakdowns") or self.d.get("distributions") or self.d.get("geo") or self.d.get("hourly")):
527	− for b in self.d.get("breakdowns") or []:	848	+ self._section_title("Répartitions, distributions & géographie")
528	− if b.get("kind") == "donut":	849	+ self._all_breakdowns()
529	− self._donut(b)
530	− else:
531	− self._bars(b.get("title", ""), b.get("items"))
532	− geo = self.d.get("geo")
533	− if geo:
534	− self._bars(geo.get("title", "Répartition géographique"), geo.get("items"))
535	for t in self.d.get("tables") or []:	850	for t in self.d.get("tables") or []:
536	self._table(t)	851	self._table(t)
537	self._records()	852	self._records()
538	self._final_page()	853	self._final_page()
539	− # sommaire écrit sur la page réservée (page 2)	854	+ # sommaire écrit sur la page réservée
		855	+ if toc_page_no is not None:
540	last_page = p.page	856	last_page = p.page
541	p.page = toc_page_no	857	p.page = toc_page_no
542	p.set_y(22)	858	p.set_y(22)
				`@@ -555,6 +871,7 @@ class GroupeKAReport:`
555	return bytes(p.output())	871	return bytes(p.output())
556		872
557		873
558	−def filename(platform_id: str, period: str) -> str:	874	+def filename(platform_id: str, period: str, mode: str = "complet") -> str:
559	today = datetime.now(ZoneInfo("America/Toronto")).strftime("%Y-%m-%d")	875	today = datetime.now(ZoneInfo("America/Toronto")).strftime("%Y-%m-%d")
560	− return f"groupe-ka_{platform_id}_stats_{period}_{today}.pdf"	876	+ suffix = "" if mode in ("", "complet") else f"_{mode}"
		877	+ return f"groupe-ka_{platform_id}_stats_{period}{suffix}_{today}.pdf"

modified jobka/statsdash.py +424 −50

				`@@ -3,20 +3,29 @@`
3	# Auteur : Simon-Pierre Boucher	3	# Auteur : Simon-Pierre Boucher
4	# Contact : contact@spboucher.ai	4	# Contact : contact@spboucher.ai
5	# Fichier : jobka/statsdash.py	5	# Fichier : jobka/statsdash.py
6	−# Rôle : Tableau de bord statistique — contrat commun Groupe KA	6	+# Rôle : Tableau de bord statistique — contrat commun Groupe KA v2
7	# (voir frontend/src/ka/stats/SPEC.md). Construit le JSON du dashboard à	7	# (voir frontend/src/ka/stats/SPEC.md). Construit le JSON du dashboard à
8	−# partir de requêtes SQL agrégées (jobs, sync_log) avec un cache mémoire de	8	+# partir de requêtes SQL agrégées (jobs, sync_log, sources.json) avec un
9	−# 5 minutes par clé de période. AUCUNE stat inventée : une section sans	9	+# cache mémoire de 5 minutes par clé de période. AUCUNE stat inventée : une
10	−# donnée réelle est simplement absente du JSON (le front affiche « Pas	10	+# section sans donnée réelle est simplement absente du JSON (le front
11	−# encore mesuré »). Les salaires publiés sont bornés [SAL_MIN, SAL_MAX] $/an	11	+# affiche « Pas encore mesuré »). Les salaires publiés sont bornés
12	−# pour écarter les aberrations de lecture à la source.	12	+# [SAL_MIN, SAL_MAX] $/an (et [SALH_MIN, SALH_MAX] $/h) pour écarter les
13	−# Créé : 2026-08-17 Modifié : 2026-08-17	13	+# aberrations de lecture à la source.
		14	+# v2 : sparklines KPI, jauges de complétude, série des retraits,
		15	+# multi-courbes (top catégories), barres empilées (ajouts par source),
		16	+# distributions (salaires annuels/horaires, âge des offres), heatmap
		17	+# horaire 7×24 (observations des connecteurs), tableaux catégories +
		18	+# sources, records enrichis. Deltas HONNÊTES : calculés seulement quand la
		19	+# période précédente est couverte par nos observations.
		20	+# Créé : 2026-08-17 Modifié : 2026-08-19
14	# =============================================================================	21	# =============================================================================
15	from __future__ import annotations	22	from __future__ import annotations
16		23
		24	+import json
17	import threading	25	import threading
18	import time	26	import time
19	from datetime import date, datetime, timedelta	27	from datetime import date, datetime, timedelta
		28	+from pathlib import Path
20	from zoneinfo import ZoneInfo	29	from zoneinfo import ZoneInfo
21		30
22	from . import db	31	from . import db
				`@@ -27,10 +36,13 @@ CACHE_TTL = 300 # secondes`
27	_cache: dict[str, tuple[float, dict]] = {}	36	_cache: dict[str, tuple[float, dict]] = {}
28	_cache_lock = threading.Lock()	37	_cache_lock = threading.Lock()
29		38
30	−# Bornes de plausibilité des salaires annualisés publiés ($ CA / an) : en	39	+SOURCES_PATH = Path(__file__).resolve().parent.parent / "data" / "sources.json"
31	−# dehors, c'est presque toujours une erreur de parsing à la source (taux	40	+
32	−# horaire annualisé deux fois, montant par quart, etc.), pas un vrai salaire.	41	+# Bornes de plausibilité des salaires publiés : en dehors, c'est presque
33	−SAL_MIN, SAL_MAX = 25_000, 400_000	42	+# toujours une erreur de parsing à la source (taux horaire annualisé deux
		43	+# fois, montant par quart, etc.), pas un vrai salaire.
		44	+SAL_MIN, SAL_MAX = 25_000, 400_000 # $ CA / an
		45	+SALH_MIN, SALH_MAX = 12.0, 150.0 # $ CA / h
34		46
35	PERIODS = {	47	PERIODS = {
36	"auj": ("Aujourd'hui", 0),	48	"auj": ("Aujourd'hui", 0),
				`@@ -50,6 +62,9 @@ ATS_FR = {`
50	}	62	}
51	MODE_FR = {"presentiel": "Présentiel", "hybride": "Hybride",	63	MODE_FR = {"presentiel": "Présentiel", "hybride": "Hybride",
52	"teletravail": "Télétravail", None: "Non précisé", "": "Non précisé"}	64	"teletravail": "Télétravail", None: "Non précisé", "": "Non précisé"}
		65	+TYPE_FR = {"temps_plein": "Temps plein", "temps_partiel": "Temps partiel",
		66	+ "contractuel": "Contractuel", "stage": "Stage",
		67	+ "saisonnier": "Saisonnier", None: "Non précisé", "": "Non précisé"}
53		68
54	# Fourchettes salariales annualisées (bornes inférieures, $ / an)	69	# Fourchettes salariales annualisées (bornes inférieures, $ / an)
55	SAL_BUCKETS = [	70	SAL_BUCKETS = [
				`@@ -61,9 +76,32 @@ SAL_BUCKETS = [`
61	(130_000, SAL_MAX + 1, "130 k$ et plus"),	76	(130_000, SAL_MAX + 1, "130 k$ et plus"),
62	]	77	]
63		78
64	−# Milieu de fourchette annualisé (expression SQL réutilisée partout)	79	+# Fourchettes de taux horaires publiés ($ / h)
		80	+SALH_BUCKETS = [
		81	+ (SALH_MIN, 18.0, "12 $ – 18 $/h"),
		82	+ (18.0, 22.0, "18 $ – 22 $/h"),
		83	+ (22.0, 26.0, "22 $ – 26 $/h"),
		84	+ (26.0, 30.0, "26 $ – 30 $/h"),
		85	+ (30.0, 36.0, "30 $ – 36 $/h"),
		86	+ (36.0, 45.0, "36 $ – 45 $/h"),
		87	+ (45.0, SALH_MAX + 1, "45 $/h et plus"),
		88	+]
		89	+
		90	+# Âge des offres actives (jours depuis la date de publication AFFICHÉE)
		91	+AGE_BUCKETS = [
		92	+ (0, 7, "0–7 j"),
		93	+ (7, 14, "8–14 j"),
		94	+ (14, 30, "15–30 j"),
		95	+ (30, 60, "31–60 j"),
		96	+ (60, 90, "61–90 j"),
		97	+ (90, 100_000, "Plus de 90 j"),
		98	+]
		99	+
		100	+# Milieu de fourchette annualisé / horaire (expressions SQL réutilisées)
65	_SAL_MID = ("(COALESCE(salary_year_min, salary_year_max)"	101	_SAL_MID = ("(COALESCE(salary_year_min, salary_year_max)"
66	" + COALESCE(salary_year_max, salary_year_min)) / 2.0")	102	" + COALESCE(salary_year_max, salary_year_min)) / 2.0")
		103	+_SALH_MID = ("(COALESCE(salary_hour_min, salary_hour_max)"
		104	+ " + COALESCE(salary_hour_max, salary_hour_min)) / 2.0")
67		105
68		106
69	def _sal_where() -> str:	107	def _sal_where() -> str:
				`@@ -72,6 +110,12 @@ def _sal_where() -> str:`
72	f" AND {_SAL_MID} BETWEEN {SAL_MIN} AND {SAL_MAX}")	110	f" AND {_SAL_MID} BETWEEN {SAL_MIN} AND {SAL_MAX}")
73		111
74		112
		113	+def _salh_where() -> str:
		114	+ """Clause : offre avec taux horaire publié ET plausible."""
		115	+ return (f" AND (salary_hour_min IS NOT NULL OR salary_hour_max IS NOT NULL)"
		116	+ f" AND {_SALH_MID} BETWEEN {SALH_MIN} AND {SALH_MAX}")
		117	+
		118	+
75	# ---------------------------------------------------------------- utilitaires	119	# ---------------------------------------------------------------- utilitaires
76	def _day_start_ts(d: date) -> float:	120	def _day_start_ts(d: date) -> float:
77	return datetime(d.year, d.month, d.day, tzinfo=TZ).timestamp()	121	return datetime(d.year, d.month, d.day, tzinfo=TZ).timestamp()
				`@@ -126,6 +170,24 @@ def _fr_money(n: float) -> str:`
126	return _fr_int(n) + " $"	170	return _fr_int(n) + " $"
127		171
128		172
		173	+def _spark(points: list[dict], cap: int = 40) -> list[dict]:
		174	+ """Échantillonne une série pour la sparkline d'un KPI (≤ cap points)."""
		175	+ if len(points) <= cap:
		176	+ return points
		177	+ step = (len(points) - 1) / (cap - 1)
		178	+ idx = sorted({round(i * step) for i in range(cap)})
		179	+ return [points[i] for i in idx if i < len(points)]
		180	+
		181	+
		182	+def _source_names() -> dict[str, str]:
		183	+ """id de connecteur -> nom humain (registre data/sources.json)."""
		184	+ try:
		185	+ reg = json.loads(SOURCES_PATH.read_text(encoding="utf-8"))["sources"]
		186	+ return {s["id"]: s.get("name") or s["id"] for s in reg}
		187	+ except (OSError, ValueError, KeyError):
		188	+ return {}
		189	+
		190	+
129	# ------------------------------------------------------------------- dashboard	191	# ------------------------------------------------------------------- dashboard
130	def compute(period: str = "30j", from_: str \| None = None,	192	def compute(period: str = "30j", from_: str \| None = None,
131	to_: str \| None = None) -> dict:	193	to_: str \| None = None) -> dict:
				`@@ -185,6 +247,10 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
185	employers_now = con.execute(	247	employers_now = con.execute(
186	f"SELECT COUNT(DISTINCT employer) n{BASE} AND employer<>''"	248	f"SELECT COUNT(DISTINCT employer) n{BASE} AND employer<>''"
187	).fetchone()["n"]	249	).fetchone()["n"]
		250	+ cities_now = con.execute(
		251	+ f"SELECT COUNT(DISTINCT city) n{BASE} AND city<>''").fetchone()["n"]
		252	+ sources_now = con.execute(
		253	+ f"SELECT COUNT(DISTINCT source) n{BASE}").fetchone()["n"]
188	new_in = sum(n for d, n in starts.items() if iso_from <= d <= iso_to)	254	new_in = sum(n for d, n in starts.items() if iso_from <= d <= iso_to)
189	removed_in = sum(n for d, n in ends.items() if iso_from <= d <= iso_to)	255	removed_in = sum(n for d, n in ends.items() if iso_from <= d <= iso_to)
190		256
				`@@ -222,32 +288,47 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
222	f"SELECT COUNT(*) n{BASE} AND source NOT IN ({_ph})", _agg).fetchone()["n"]	288	f"SELECT COUNT(*) n{BASE} AND source NOT IN ({_ph})", _agg).fetchone()["n"]
223	pct_direct = round(100.0 * direct_n / actives_now, 1) if actives_now else None	289	pct_direct = round(100.0 * direct_n / actives_now, 1) if actives_now else None
224		290
		291	+ days = _days(d_from, d_to)
		292	+ spark_act = _spark([{"t": d.isoformat(), "v": actives_at(d)} for d in days]) \
		293	+ if len(days) >= 2 else None
		294	+ spark_new = _spark([{"t": d.isoformat(), "v": starts.get(d.isoformat(), 0)}
		295	+ for d in days]) if len(days) >= 2 else None
		296	+ spark_rem = _spark([{"t": d.isoformat(), "v": ends.get(d.isoformat(), 0)}
		297	+ for d in days]) if len(days) >= 2 else None
		298	+
225	kpis = [	299	kpis = [
226	{"id": "actives", "label": "Offres actives", "value": actives_now,	300	{"id": "actives", "label": "Offres actives", "value": actives_now,
227	"delta_pct": _pct(actives_now, actives_prev) if actives_prev else None,	301	"delta_pct": _pct(actives_now, actives_prev) if actives_prev else None,
228	"direction": ("up" if actives_now >= actives_prev else "down")	302	"direction": ("up" if actives_now >= actives_prev else "down")
229	− if actives_prev else None},	303	+ if actives_prev else None,
		304	+ "spark": spark_act},
230	{"id": "nouvelles", "label": "Nouvelles offres (période)",	305	{"id": "nouvelles", "label": "Nouvelles offres (période)",
231	"value": new_in,	306	"value": new_in,
232	"delta_pct": _pct(new_in, new_prev) if prev_ok else None,	307	"delta_pct": _pct(new_in, new_prev) if prev_ok else None,
233	"direction": ("up" if new_in >= (new_prev or 0) else "down")	308	"direction": ("up" if new_in >= (new_prev or 0) else "down")
234	− if prev_ok else None},	309	+ if prev_ok else None,
		310	+ "spark": spark_new},
235	{"id": "retirees", "label": "Offres retirées ou expirées (période)",	311	{"id": "retirees", "label": "Offres retirées ou expirées (période)",
236	"value": removed_in,	312	"value": removed_in,
237	"delta_pct": _pct(removed_in, removed_prev) if prev_ok else None,	313	"delta_pct": _pct(removed_in, removed_prev) if prev_ok else None,
238	"direction": ("down" if removed_in >= (removed_prev or 0) else "up")	314	"direction": ("down" if removed_in >= (removed_prev or 0) else "up")
239	− if prev_ok else None},	315	+ if prev_ok else None,
		316	+ "spark": spark_rem},
240	{"id": "employeurs", "label": "Employeurs avec offres actives",	317	{"id": "employeurs", "label": "Employeurs avec offres actives",
241	"value": employers_now},	318	"value": employers_now},
		319	+ {"id": "villes", "label": "Villes couvertes (offres actives)",
		320	+ "value": cities_now},
		321	+ {"id": "sources", "label": "Sources avec offres actives",
		322	+ "value": sources_now},
242	]	323	]
243	− if avg_sal:
244	− kpis.append({"id": "salaire_moyen",
245	− "label": "Salaire annuel moyen publié",
246	− "value": round(avg_sal), "unit": "$"})
247	if median_sal:	324	if median_sal:
248	kpis.append({"id": "salaire_median",	325	kpis.append({"id": "salaire_median",
249	"label": "Salaire annuel médian publié",	326	"label": "Salaire annuel médian publié",
250	"value": round(median_sal), "unit": "$"})	327	"value": round(median_sal), "unit": "$"})
		328	+ if avg_sal:
		329	+ kpis.append({"id": "salaire_moyen",
		330	+ "label": "Salaire annuel moyen publié",
		331	+ "value": round(avg_sal), "unit": "$"})
251	if pct_remote is not None:	332	if pct_remote is not None:
252	kpis.append({"id": "teletravail", "label": "Offres en télétravail",	333	kpis.append({"id": "teletravail", "label": "Offres en télétravail",
253	"value": pct_remote, "unit": "%"})	334	"value": pct_remote, "unit": "%"})
				`@@ -256,25 +337,61 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
256	"value": pct_direct, "unit": "%"})	337	"value": pct_direct, "unit": "%"})
257	kpis = [{k: v for k, v in kpi.items() if v is not None} for kpi in kpis]	338	kpis = [{k: v for k, v in kpi.items() if v is not None} for kpi in kpis]
258		339
		340	+ # ---- jauges (complétude des fiches actives) --------------------------------
		341	+ gauges = []
		342	+ if actives_now:
		343	+ comp = con.execute(
		344	+ f"""SELECT
		345	+ SUM(CASE WHEN (salary_year_min IS NOT NULL
		346	+ OR salary_year_max IS NOT NULL
		347	+ OR salary_hour_min IS NOT NULL
		348	+ OR salary_hour_max IS NOT NULL)
		349	+ THEN 1 ELSE 0 END) sal,
		350	+ SUM(CASE WHEN work_mode IS NOT NULL AND work_mode<>''
		351	+ THEN 1 ELSE 0 END) mode,
		352	+ SUM(CASE WHEN lat IS NOT NULL AND lng IS NOT NULL
		353	+ THEN 1 ELSE 0 END) geo,
		354	+ SUM(CASE WHEN category<>'' THEN 1 ELSE 0 END) cat
		355	+ {BASE}""").fetchone()
		356	+ gauges = [
		357	+ {"id": "salaire", "label": "Offres avec salaire affiché",
		358	+ "value": round(100.0 * comp["sal"] / actives_now, 1), "max": 100,
		359	+ "unit": "%",
		360	+ "help": "Part des offres actives dont l'employeur publie un salaire"},
		361	+ {"id": "mode", "label": "Mode de travail précisé",
		362	+ "value": round(100.0 * comp["mode"] / actives_now, 1), "max": 100,
		363	+ "unit": "%",
		364	+ "help": "Présentiel, hybride ou télétravail explicitement indiqué"},
		365	+ {"id": "geoloc", "label": "Offres géolocalisées",
		366	+ "value": round(100.0 * comp["geo"] / actives_now, 1), "max": 100,
		367	+ "unit": "%",
		368	+ "help": "Offres positionnées sur la carte (lat/lng)"},
		369	+ {"id": "categorie", "label": "Offres catégorisées",
		370	+ "value": round(100.0 * comp["cat"] / actives_now, 1), "max": 100,
		371	+ "unit": "%",
		372	+ "help": "Offres rattachées à un secteur de la taxonomie Job·Ka"},
		373	+ ]
		374	+
259	# ---- séries temporelles ----------------------------------------------------	375	# ---- séries temporelles ----------------------------------------------------
260	− days = _days(d_from, d_to)
261	series = []	376	series = []
262	if len(days) >= 2:	377	if len(days) >= 2:
263	s_act = {"id": "actives_jour", "title": "Offres actives par jour",	378	s_act = {"id": "actives_jour", "title": "Offres actives par jour",
264	"unit": "offres", "kind": "line",	379	"unit": "offres", "kind": "line",
265	"points": [{"t": d.isoformat(), "v": actives_at(d)} for d in days]}	380	"points": [{"t": d.isoformat(), "v": actives_at(d)} for d in days]}
266	s_new = {"id": "nouvelles_jour", "title": "Nouvelles offres par jour",	381	s_new = {"id": "nouvelles_jour", "title": "Nouvelles offres par jour",
267	− "unit": "offres", "kind": "line",	382	+ "unit": "offres", "kind": "bar",
268	"points": [{"t": d.isoformat(),	383	"points": [{"t": d.isoformat(),
269	"v": starts.get(d.isoformat(), 0)} for d in days]}	384	"v": starts.get(d.isoformat(), 0)} for d in days]}
		385	+ s_rem = {"id": "retraits_jour",
		386	+ "title": "Offres retirées ou expirées par jour",
		387	+ "unit": "offres", "kind": "bar",
		388	+ "points": [{"t": d.isoformat(),
		389	+ "v": ends.get(d.isoformat(), 0)} for d in days]}
270	if prev_ok:	390	if prev_ok:
271	pdays = _days(p_from, p_to)	391	pdays = _days(p_from, p_to)
272	s_act["compare"] = [{"t": d.isoformat(), "v": actives_at(d)}	392	s_act["compare"] = [{"t": d.isoformat(), "v": actives_at(d)}
273	for d in pdays]	393	for d in pdays]
274	− s_new["compare"] = [{"t": d.isoformat(),	394	+ series = [s_act, s_new, s_rem]
275	− "v": starts.get(d.isoformat(), 0)}
276	− for d in pdays]
277	− series = [s_act, s_new]
278		395
279	# dates de publication AFFICHÉES par les employeurs — données réelles qui	396	# dates de publication AFFICHÉES par les employeurs — données réelles qui
280	# précèdent la mise en service de Job·Ka : la fenêtre demandée est prise	397	# précèdent la mise en service de Job·Ka : la fenêtre demandée est prise
				`@@ -296,8 +413,126 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
296	"v": by_day.get(d.isoformat(), 0)}	413	"v": by_day.get(d.isoformat(), 0)}
297	for d in _days(rq_from, rq_to)]})	414	for d in _days(rq_from, rq_to)]})
298		415
		416	+ # ---- multi-courbes : publications par top catégories (≤ 4) -----------------
		417	+ multiseries = []
		418	+ top_cats = [r["c"] for r in con.execute(
		419	+ f"SELECT category c, COUNT(*) n{BASE} AND category<>''"
		420	+ " AND date_posted IS NOT NULL AND date_posted>=? AND date_posted<=?"
		421	+ " GROUP BY category ORDER BY n DESC LIMIT 4",
		422	+ (rq_from.isoformat(), rq_to.isoformat()))]
		423	+ if top_cats:
		424	+ rows = con.execute(
		425	+ f"SELECT category c, date_posted d, COUNT(*) n{BASE}"
		426	+ f" AND category IN ({','.join('?' * len(top_cats))})"
		427	+ " AND date_posted IS NOT NULL AND date_posted>=? AND date_posted<=?"
		428	+ " GROUP BY category, date_posted",
		429	+ (*top_cats, rq_from.isoformat(), rq_to.isoformat())).fetchall()
		430	+ grid: dict[str, dict[str, int]] = {c: {} for c in top_cats}
		431	+ for r in rows:
		432	+ grid[r["c"]][r["d"]] = r["n"]
		433	+ mdays = _days(rq_from, rq_to)
		434	+ ms = [{"label": c,
		435	+ "points": [{"t": d.isoformat(), "v": grid[c].get(d.isoformat(), 0)}
		436	+ for d in mdays]}
		437	+ for c in top_cats]
		438	+ if len(mdays) >= 2 and any(sum(p["v"] for p in s["points"]) for s in ms):
		439	+ multiseries.append({
		440	+ "id": "cat_pub",
		441	+ "title": "Offres publiées par jour — top secteurs "
		442	+ "(date affichée par l'employeur)",
		443	+ "unit": "offres", "series": ms})
		444	+
		445	+ # ---- barres empilées : ajouts observés par source (sync_log) ---------------
		446	+ stacked = []
		447	+ add_rows = con.execute(
		448	+ "SELECT date(ts,'unixepoch','localtime') d, source, SUM(added) n"
		449	+ " FROM sync_log WHERE ts>=? AND ts<? AND added>0"
		450	+ " GROUP BY d, source", (ts_from, ts_to)).fetchall()
		451	+ if add_rows:
		452	+ names = _source_names()
		453	+ totals: dict[str, int] = {}
		454	+ for r in add_rows:
		455	+ totals[r["source"]] = totals.get(r["source"], 0) + r["n"]
		456	+ top_src = [s for s, _ in sorted(totals.items(), key=lambda kv: -kv[1])[:5]]
		457	+ keys = [names.get(s, s) for s in top_src]
		458	+ others = len(totals) > len(top_src)
		459	+ if others:
		460	+ keys.append("Autres")
		461	+ grid2: dict[str, list[int]] = {}
		462	+ for r in add_rows:
		463	+ vals = grid2.setdefault(r["d"], [0] * len(keys))
		464	+ if r["source"] in top_src:
		465	+ vals[top_src.index(r["source"])] += r["n"]
		466	+ elif others:
		467	+ vals[-1] += r["n"]
		468	+ pts = [{"t": d.isoformat(),
		469	+ "values": grid2.get(d.isoformat(), [0] * len(keys))}
		470	+ for d in days]
		471	+ if any(sum(p["values"]) for p in pts):
		472	+ stacked.append({"id": "ajouts_source",
		473	+ "title": "Offres ajoutées par source (journal de "
		474	+ "synchronisation)",
		475	+ "unit": "offres", "keys": keys, "points": pts})
		476	+
299	# ---- répartitions ----------------------------------------------------------	477	# ---- répartitions ----------------------------------------------------------
		478	+ # deltas de répartition : reconstruction des actifs à p_to par dimension,
		479	+ # seulement si la période précédente est couverte (deltas honnêtes)
		480	+ def _dim_delta(col: str) -> dict[str, float]:
		481	+ if p_to < cov_min:
		482	+ return {}
		483	+ ts_prev = _day_start_ts(p_to + timedelta(days=1))
		484	+ s_prev = {r["k"]: r["n"] for r in con.execute(
		485	+ f"SELECT {col} k, COUNT(*) n FROM jobs WHERE dup_of IS NULL"
		486	+ " AND first_seen<? GROUP BY k", (ts_prev,))}
		487	+ e_prev = {r["k"]: r["n"] for r in con.execute(
		488	+ f"SELECT {col} k, COUNT(*) n FROM jobs WHERE dup_of IS NULL"
		489	+ " AND active=0 AND last_seen<? GROUP BY k",
		490	+ (_day_start_ts(p_to),))}
		491	+ cur = {r["k"]: r["n"] for r in con.execute(
		492	+ f"SELECT {col} k, COUNT(*) n{BASE} GROUP BY k")}
		493	+ out = {}
		494	+ for k, n in cur.items():
		495	+ prev = s_prev.get(k, 0) - e_prev.get(k, 0)
		496	+ d = _pct(n, prev)
		497	+ if d is not None:
		498	+ out[k] = d
		499	+ return out
		500	+
300	breakdowns = []	501	breakdowns = []
		502	+ cat_delta = _dim_delta("category")
		503	+ cat_items = []
		504	+ for r in con.execute(
		505	+ f"SELECT category c, COUNT(*) n{BASE} AND category<>''"
		506	+ " GROUP BY category ORDER BY n DESC LIMIT 12"):
		507	+ it = {"label": r["c"], "value": r["n"]}
		508	+ if r["c"] in cat_delta:
		509	+ it["delta_pct"] = cat_delta[r["c"]]
		510	+ cat_items.append(it)
		511	+ if cat_items:
		512	+ breakdowns.append({"id": "categories",
		513	+ "title": "Offres actives par secteur",
		514	+ "kind": "bar", "items": cat_items})
		515	+
		516	+ type_items = [{"label": TYPE_FR.get(r["t"], r["t"] or "Non précisé"),
		517	+ "value": r["n"]}
		518	+ for r in con.execute(
		519	+ f"SELECT employment_type t, COUNT(*) n{BASE}"
		520	+ " GROUP BY employment_type ORDER BY n DESC")]
		521	+ if type_items:
		522	+ breakdowns.append({"id": "types",
		523	+ "title": "Temps plein, temps partiel, contrat…",
		524	+ "kind": "donut", "items": type_items})
		525	+
		526	+ mode_items = [{"label": MODE_FR.get(r["m"], r["m"] or "Non précisé"),
		527	+ "value": r["n"]}
		528	+ for r in con.execute(
		529	+ f"SELECT work_mode m, COUNT(*) n{BASE}"
		530	+ " GROUP BY work_mode ORDER BY n DESC")]
		531	+ if mode_items:
		532	+ breakdowns.append({"id": "modes",
		533	+ "title": "Télétravail, hybride, présentiel",
		534	+ "kind": "donut", "items": mode_items})
		535	+
301	ats_items = [{"label": ATS_FR.get(r["a"] or "", (r["a"] or "").title()),	536	ats_items = [{"label": ATS_FR.get(r["a"] or "", (r["a"] or "").title()),
302	"value": r["n"]}	537	"value": r["n"]}
303	for r in con.execute(	538	for r in con.execute(
				`@@ -308,28 +543,47 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
308	"title": "Offres actives par plateforme ATS",	543	"title": "Offres actives par plateforme ATS",
309	"kind": "donut", "items": ats_items})	544	"kind": "donut", "items": ats_items})
310		545
311	− sal_items = []	546	+ # ---- distributions -----------------------------------------------------------
		547	+ distributions = []
		548	+ sal_bins = []
312	for lo, hi, blabel in SAL_BUCKETS:	549	for lo, hi, blabel in SAL_BUCKETS:
313	n = con.execute(	550	n = con.execute(
314	f"SELECT COUNT(*) n{BASE}{_sal_where()}"	551	f"SELECT COUNT(*) n{BASE}{_sal_where()}"
315	f" AND {_SAL_MID} >= ? AND {_SAL_MID} < ?", (lo, hi)).fetchone()["n"]	552	f" AND {_SAL_MID} >= ? AND {_SAL_MID} < ?", (lo, hi)).fetchone()["n"]
316	− if n:	553	+ sal_bins.append({"label": blabel, "value": n})
317	− sal_items.append({"label": blabel, "value": n})	554	+ if any(b["value"] for b in sal_bins):
318	− if sal_items:	555	+ distributions.append({"id": "salaires_annuels",
319	− breakdowns.append({"id": "salaires",	556	+ "title": "Distribution des salaires annuels "
320	− "title": "Fourchettes salariales publiées "	557	+ "publiés (offres actives)",
321	− "($ / an, offres actives)",	558	+ "unit": "offres", "bins": sal_bins})
322	− "kind": "bar", "items": sal_items})	559	+
323	−	560	+ salh_bins = []
324	− mode_items = [{"label": MODE_FR.get(r["m"], r["m"] or "Non précisé"),	561	+ for lo, hi, blabel in SALH_BUCKETS:
325	− "value": r["n"]}	562	+ n = con.execute(
326	− for r in con.execute(	563	+ f"SELECT COUNT(*) n{BASE}{_salh_where()}"
327	− f"SELECT work_mode m, COUNT(*) n{BASE}"	564	+ f" AND {_SALH_MID} >= ? AND {_SALH_MID} < ?", (lo, hi)).fetchone()["n"]
328	− " GROUP BY work_mode ORDER BY n DESC")]	565	+ salh_bins.append({"label": blabel, "value": n})
329	− if mode_items:	566	+ if any(b["value"] for b in salh_bins):
330	− breakdowns.append({"id": "modes",	567	+ distributions.append({"id": "salaires_horaires",
331	− "title": "Télétravail, hybride, présentiel",	568	+ "title": "Distribution des taux horaires "
332	− "kind": "donut", "items": mode_items})	569	+ "publiés (offres actives)",
		570	+ "unit": "offres", "bins": salh_bins})
		571	+
		572	+ age_bins = []
		573	+ for lo, hi, blabel in AGE_BUCKETS:
		574	+ n = con.execute(
		575	+ f"""SELECT COUNT(*) n{BASE} AND date_posted IS NOT NULL
		576	+ AND CAST(julianday('now','localtime')
		577	+ - julianday(date_posted) AS INTEGER) >= ?
		578	+ AND CAST(julianday('now','localtime')
		579	+ - julianday(date_posted) AS INTEGER) < ?""",
		580	+ (lo, hi)).fetchone()["n"]
		581	+ age_bins.append({"label": blabel, "value": n})
		582	+ if any(b["value"] for b in age_bins):
		583	+ distributions.append({"id": "age_offres",
		584	+ "title": "Âge des offres actives (jours depuis "
		585	+ "la publication affichée)",
		586	+ "unit": "offres", "bins": age_bins})
333		587
334	# ---- géographie (région administrative peu remplie -> villes) --------------	588	# ---- géographie (région administrative peu remplie -> villes) --------------
335	geo_items = [{"label": r["c"], "value": r["n"]} for r in con.execute(	589	geo_items = [{"label": r["c"], "value": r["n"]} for r in con.execute(
				`@@ -338,16 +592,30 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
338	geo = ({"title": "Top villes (offres actives)", "items": geo_items}	592	geo = ({"title": "Top villes (offres actives)", "items": geo_items}
339	if geo_items else None)	593	if geo_items else None)
340		594
341	− # ---- heatmap (nouvelles offres observées par jour) --------------------------	595	+ # ---- heatmap calendrier (nouvelles offres observées par jour) --------------
342	heat_cells = [{"date": d.isoformat(), "value": starts.get(d.isoformat(), 0)}	596	heat_cells = [{"date": d.isoformat(), "value": starts.get(d.isoformat(), 0)}
343	for d in days if starts.get(d.isoformat())]	597	for d in days if starts.get(d.isoformat())]
344	heatmap = ({"title": "Nouvelles offres par jour", "cells": heat_cells}	598	heatmap = ({"title": "Nouvelles offres par jour", "cells": heat_cells}
345	if heat_cells else None)	599	if heat_cells else None)
346		600
		601	+ # ---- heatmap horaire 7×24 (ajouts observés par les connecteurs) ------------
		602	+ hourly = None
		603	+ hr_rows = con.execute(
		604	+ """SELECT CAST(strftime('%w', ts,'unixepoch','localtime') AS INTEGER) w,
		605	+ CAST(strftime('%H', ts,'unixepoch','localtime') AS INTEGER) h,
		606	+ SUM(added) n
		607	+ FROM sync_log WHERE ts>=? AND ts<? AND added>0
		608	+ GROUP BY w, h""", (ts_from, ts_to)).fetchall()
		609	+ hr_cells = [{"dow": (r["w"] + 6) % 7, "hour": r["h"], "value": r["n"]}
		610	+ for r in hr_rows if r["n"]]
		611	+ if hr_cells:
		612	+ hourly = {"title": "Offres ajoutées par heure d'observation",
		613	+ "cells": hr_cells}
		614	+
347	# ---- tableaux ----------------------------------------------------------------	615	# ---- tableaux ----------------------------------------------------------------
348	tables = []	616	tables = []
349	top_emp = con.execute(	617	top_emp = con.execute(
350	− f"""SELECT employer, COUNT(*) n,	618	+ f"""SELECT employer, COUNT(*) n, COUNT(DISTINCT city) nc,
351	AVG(CASE WHEN {_SAL_MID} BETWEEN {SAL_MIN} AND {SAL_MAX}	619	AVG(CASE WHEN {_SAL_MID} BETWEEN {SAL_MIN} AND {SAL_MAX}
352	AND (salary_year_min IS NOT NULL	620	AND (salary_year_min IS NOT NULL
353	OR salary_year_max IS NOT NULL)	621	OR salary_year_max IS NOT NULL)
				`@@ -359,14 +627,14 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
359	if top_emp:	627	if top_emp:
360	tables.append({	628	tables.append({
361	"id": "top_employeurs", "title": "Top employeurs",	629	"id": "top_employeurs", "title": "Top employeurs",
362	− "columns": ["Employeur", "Offres actives",	630	+ "columns": ["Employeur", "Offres actives", "Villes",
363	"Salaire annuel moyen publié", "Nouvelles (période)"],	631	"Salaire annuel moyen publié", "Nouvelles (période)"],
364	− "rows": [[r["employer"], r["n"],	632	+ "rows": [[r["employer"], r["n"], r["nc"],
365	_fr_money(r["avg_s"]) if r["avg_s"] else "—",	633	_fr_money(r["avg_s"]) if r["avg_s"] else "—",
366	r["new_n"]] for r in top_emp]})	634	r["new_n"]] for r in top_emp]})
367		635
368	top_cities = con.execute(	636	top_cities = con.execute(
369	− f"""SELECT city, COUNT(*) n,	637	+ f"""SELECT city, COUNT(*) n, COUNT(DISTINCT employer) ne,
370	AVG(CASE WHEN {_SAL_MID} BETWEEN {SAL_MIN} AND {SAL_MAX}	638	AVG(CASE WHEN {_SAL_MID} BETWEEN {SAL_MIN} AND {SAL_MAX}
371	AND (salary_year_min IS NOT NULL	639	AND (salary_year_min IS NOT NULL
372	OR salary_year_max IS NOT NULL)	640	OR salary_year_max IS NOT NULL)
				`@@ -378,12 +646,62 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
378	if top_cities:	646	if top_cities:
379	tables.append({	647	tables.append({
380	"id": "top_villes", "title": "Top villes",	648	"id": "top_villes", "title": "Top villes",
381	− "columns": ["Ville", "Offres actives",	649	+ "columns": ["Ville", "Offres actives", "Employeurs",
382	"Salaire annuel moyen publié", "Nouvelles (période)"],	650	"Salaire annuel moyen publié", "Nouvelles (période)"],
383	− "rows": [[r["city"], r["n"],	651	+ "rows": [[r["city"], r["n"], r["ne"],
384	_fr_money(r["avg_s"]) if r["avg_s"] else "—",	652	_fr_money(r["avg_s"]) if r["avg_s"] else "—",
385	r["new_n"]] for r in top_cities]})	653	r["new_n"]] for r in top_cities]})
386		654
		655	+ cat_rows = con.execute(
		656	+ f"""SELECT category, COUNT(*) n,
		657	+ AVG(CASE WHEN {_SAL_MID} BETWEEN {SAL_MIN} AND {SAL_MAX}
		658	+ AND (salary_year_min IS NOT NULL
		659	+ OR salary_year_max IS NOT NULL)
		660	+ THEN {_SAL_MID} END) avg_s,
		661	+ SUM(CASE WHEN first_seen>=? AND first_seen<? THEN 1 ELSE 0 END) new_n
		662	+ {BASE} AND category<>''
		663	+ GROUP BY category ORDER BY n DESC LIMIT 30""",
		664	+ (ts_from, ts_to)).fetchall()
		665	+ if cat_rows:
		666	+ def _dlt(c):
		667	+ d = cat_delta.get(c)
		668	+ return (("+" if d >= 0 else "") + f"{d:.1f}".replace(".", ",") + " %") \
		669	+ if d is not None else "—"
		670	+ tables.append({
		671	+ "id": "secteurs", "title": "Secteurs d'emploi",
		672	+ "columns": ["Secteur", "Offres actives",
		673	+ "Salaire annuel moyen publié", "Nouvelles (période)",
		674	+ "Δ actives"],
		675	+ "rows": [[r["category"], r["n"],
		676	+ _fr_money(r["avg_s"]) if r["avg_s"] else "—",
		677	+ r["new_n"], _dlt(r["category"])] for r in cat_rows]})
		678	+
		679	+ # sources & connecteurs : offres actives + journal de synchronisation
		680	+ names = _source_names()
		681	+ src_jobs = {r["s"]: r["n"] for r in con.execute(
		682	+ f"SELECT source s, COUNT(*) n{BASE} GROUP BY source")}
		683	+ src_sync = {r["s"]: r for r in con.execute(
		684	+ """SELECT source s, SUM(CASE WHEN ts>=? AND ts<? THEN added ELSE 0 END) a,
		685	+ MAX(ts) last_ts
		686	+ FROM sync_log GROUP BY source""", (ts_from, ts_to))}
		687	+ src_last_ok = {r["s"]: r["ok"] for r in con.execute(
		688	+ """SELECT source s, ok FROM sync_log
		689	+ WHERE id IN (SELECT MAX(id) FROM sync_log GROUP BY source)""")}
		690	+ src_rows = []
		691	+ for s, n in sorted(src_jobs.items(), key=lambda kv: -kv[1])[:60]:
		692	+ sy = src_sync.get(s)
		693	+ last = (datetime.fromtimestamp(sy["last_ts"], TZ)
		694	+ .strftime("%Y-%m-%d %H:%M") if sy and sy["last_ts"] else "—")
		695	+ src_rows.append([names.get(s, s), n,
		696	+ sy["a"] if sy else 0, last,
		697	+ "OK" if src_last_ok.get(s, 1) else "Échec"])
		698	+ if src_rows:
		699	+ tables.append({
		700	+ "id": "sources", "title": "Sources & connecteurs",
		701	+ "columns": ["Source", "Offres actives", "Ajouts (période)",
		702	+ "Dernière synchro", "Statut"],
		703	+ "rows": src_rows})
		704	+
387	new_rows = con.execute(	705	new_rows = con.execute(
388	f"""SELECT title, employer, city, salary_label, date_posted	706	f"""SELECT title, employer, city, salary_label, date_posted
389	{BASE} AND first_seen>=? AND first_seen<?	707	{BASE} AND first_seen>=? AND first_seen<?
				`@@ -406,6 +724,12 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
406	records.append({"label": "Jour record de nouvelles offres",	724	records.append({"label": "Jour record de nouvelles offres",
407	"value": _fr_int(in_period[best]) + " offres",	725	"value": _fr_int(in_period[best]) + " offres",
408	"date": best})	726	"date": best})
		727	+ rem_period = {d: n for d, n in ends.items() if iso_from <= d <= iso_to}
		728	+ if rem_period:
		729	+ worst = max(rem_period, key=rem_period.get)
		730	+ records.append({"label": "Jour record de retraits d'offres",
		731	+ "value": _fr_int(rem_period[worst]) + " offres",
		732	+ "date": worst})
409	top_sal = con.execute(	733	top_sal = con.execute(
410	f"""SELECT title, employer, salary_year_max s	734	f"""SELECT title, employer, salary_year_max s
411	{BASE} AND salary_year_max BETWEEN {SAL_MIN} AND {SAL_MAX}	735	{BASE} AND salary_year_max BETWEEN {SAL_MIN} AND {SAL_MAX}
				`@@ -422,6 +746,46 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
422	"(nouvelles offres, période)",	746	"(nouvelles offres, période)",
423	"value": f"{emp['employer']} — "	747	"value": f"{emp['employer']} — "
424	f"{_fr_int(emp['new_n'])} offres"})	748	f"{_fr_int(emp['new_n'])} offres"})
		749	+ records.append({"label": "Employeur au plus grand nombre "
		750	+ "d'offres actives",
		751	+ "value": f"{top_emp[0]['employer']} — "
		752	+ f"{_fr_int(top_emp[0]['n'])} offres"})
		753	+ if top_cities:
		754	+ dyn = max(top_cities, key=lambda r: r["new_n"])
		755	+ if dyn["new_n"]:
		756	+ records.append({"label": "Ville la plus dynamique "
		757	+ "(nouvelles offres, période)",
		758	+ "value": f"{dyn['city']} — "
		759	+ f"{_fr_int(dyn['new_n'])} offres"})
		760	+ if cat_rows:
		761	+ records.append({"label": "Secteur dominant (offres actives)",
		762	+ "value": f"{cat_rows[0]['category']} — "
		763	+ f"{_fr_int(cat_rows[0]['n'])} offres"})
		764	+ if src_rows:
		765	+ records.append({"label": "Source la plus fournie (offres actives)",
		766	+ "value": f"{src_rows[0][0]} — "
		767	+ f"{_fr_int(src_rows[0][1])} offres"})
		768	+ oldest = con.execute(
		769	+ f"""SELECT title, employer, date_posted{BASE}
		770	+ AND date_posted IS NOT NULL AND date_posted >= '2000-01-01'
		771	+ ORDER BY date_posted ASC LIMIT 1""").fetchone()
		772	+ if oldest:
		773	+ records.append({"label": "Offre active la plus ancienne "
		774	+ "(date de publication affichée)",
		775	+ "value": f"{oldest['title'][:40]} "
		776	+ f"({oldest['employer']})",
		777	+ "date": oldest["date_posted"]})
		778	+ total_obs = con.execute(
		779	+ "SELECT COUNT(*) n FROM jobs WHERE dup_of IS NULL").fetchone()["n"]
		780	+ records.append({"label": "Offres observées depuis le lancement",
		781	+ "value": _fr_int(total_obs) + " offres",
		782	+ "date": cov_min.isoformat()})
		783	+ dups = con.execute(
		784	+ "SELECT COUNT(*) n FROM jobs WHERE active=1"
		785	+ " AND dup_of IS NOT NULL").fetchone()["n"]
		786	+ if dups:
		787	+ records.append({"label": "Doublons inter-sources masqués",
		788	+ "value": _fr_int(dups) + " offres"})
425		789
426	out = {	790	out = {
427	"updated": datetime.now(TZ).isoformat(),	791	"updated": datetime.now(TZ).isoformat(),
				`@@ -432,8 +796,18 @@ def _build(con, period: str, from_: str \| None, to_: str \| None) -> dict:`
432	"tables": tables,	796	"tables": tables,
433	"records": records,	797	"records": records,
434	}	798	}
		799	+ if gauges:
		800	+ out["gauges"] = gauges
		801	+ if multiseries:
		802	+ out["multiseries"] = multiseries
		803	+ if stacked:
		804	+ out["stacked"] = stacked
		805	+ if distributions:
		806	+ out["distributions"] = distributions
435	if geo:	807	if geo:
436	out["geo"] = geo	808	out["geo"] = geo
437	if heatmap:	809	if heatmap:
438	out["heatmap"] = heatmap	810	out["heatmap"] = heatmap
		811	+ if hourly:
		812	+ out["hourly"] = hourly
439	return out	813	return out

modified jobka/web.py +6 −3

				`@@ -340,19 +340,22 @@ def stats_report(period: str = "30j",`
340	from_: str \| None = Query(None, alias="from"),	340	from_: str \| None = Query(None, alias="from"),
341	to: str \| None = None,	341	to: str \| None = None,
342	mode: str = "complet"):	342	mode: str = "complet"):
343	− """Rapport PDF estampillé Groupe-KA (complet ou synthèse 2 pages)."""	343	+ """Rapport PDF estampillé Groupe-KA — 5 modes (complet, synthese,
		344	+ tendances, repartitions, donnees) ; un mode inconnu retombe sur complet."""
344	from . import kapdf, statsdash	345	from . import kapdf, statsdash
345	if period not in ("auj", "7j", "30j", "3m", "6m", "12m", "annee", "tout"):	346	if period not in ("auj", "7j", "30j", "3m", "6m", "12m", "annee", "tout"):
346	period = "30j"	347	period = "30j"
		348	+ if mode not in kapdf.REPORT_MODES:
		349	+ mode = "complet"
347	dash = statsdash.compute(period, from_, to)	350	dash = statsdash.compute(period, from_, to)
348	data = kapdf.GroupeKAReport(	351	data = kapdf.GroupeKAReport(
349	site={"wordmark": "Job·Ka", "accent": "#0c8599",	352	site={"wordmark": "Job·Ka", "accent": "#0c8599",
350	"domain": "www.job-ka.com",	353	"domain": "www.job-ka.com",
351	"tagline": "Tous les emplois des employeurs québécois"},	354	"tagline": "Tous les emplois des employeurs québécois"},
352	dashboard=dash,	355	dashboard=dash,
353	− mode="synthese" if mode == "synthese" else "complet",	356	+ mode=mode,
354	).build()	357	).build()
355	− fname = kapdf.filename("job-ka", period)	358	+ fname = kapdf.filename("job-ka", period, mode)
356	return Response(	359	return Response(
357	content=data, media_type="application/pdf",	360	content=data, media_type="application/pdf",
358	headers={"Content-Disposition": f'attachment; filename="{fname}"'})	361	headers={"Content-Disposition": f'attachment; filename="{fname}"'})
359		362

spb/job-ka

Stats v2 : dashboard ultra complet + 5 rapports PDF (module commun ka-ui v2)

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