spb/qc-election

- Prior de fondamentaux : satisfaction gouvernementale + vote précédent + usure,
  régression ridge 1998-2022 (LOO), blend à poids décroissant w(t) vers le scrutin
- Votes réels des 4 partielles 2023-2025 injectés dans le filtre de Kalman
  (swing local rétréci ×0,6, n équiv. 350, erreur excédentaire ±3 pp)
- Ajustement médias borné ±0,35 pp (sentiment 14 j, tanh + seuil de volume)
- Ensemble 88/12 modèle/Polymarket sur P(plus de sièges), publié partout
- Veille continue Firecrawl : radar de nouveaux sondages, extraction de la
  satisfaction (Léger 40 % trouvée live), presse élargie au-delà des RSS
- Décomposition du forecast couche par couche à chaque run (API /api/beyond)
- Nouvelle page /signaux + carte « D'où vient le forecast » sur l'accueil
- Backtest 2022 comparatif (mae v2 vs sondages seuls)
- Tables byelections / web_signals / indicators, endpoints admin (watch,
  indicator, byelection), 8 nouveaux tests (22/22 verts)

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

Modèle bayésien d'état latent (Kalman/alr) + house effects + Monte Carlo
corrélé (erreurs systémique/régionale/locale), backtesting 2022 calibré,
carte officielle DGEQ (127 circonscriptions), simulateur what-if, sentiment
médiatique et marchés prédictifs en signaux auxiliaires. FastAPI + SQLite,
frontend ECharts thèmes sombre/clair, responsive mobile. Déployée sur M2U64
→ https://www.qc-election.com (PM2 + ngrok).

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