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AND ? AND lng BETWEEN ? AND ?\n153\t ORDER BY (lat - ?) * (lat - ?) + 0.49 * (lng - ?) * (lng - ?)\n154\t LIMIT ?`\n155\t )\n156\t .all(\n157\t lat - halfLat,\n158\t lat + halfLat,\n159\t lng - halfLng,\n160\t lng + halfLng,\n161\t lat,\n162\t lat,\n163\t lng,\n164\t lng,\n165\t limit\n166\t ) as NearbyUnitRow[];\n167\t}\n168\t\n169\texport function municipalityCenter(\n170\t name: string\n171\t): { lat: number; lng: number; n: number } | undefined {\n172\t return getDb()\n173\t .prepare(\n174\t `SELECT AVG(lat) AS lat, AVG(lng) AS lng, COUNT(*) AS n\n175\t FROM units WHERE municipalite = ? COLLATE NOCASE`\n176\t )\n177\t .get(name) as { lat: number; lng: number; n: number } | undefined;\n178\t}\n179\t\n180\texport function saveLead(email: string, unitId: string | null, estimate: number | null): void {\n181\t getDb()\n182\t .prepare(\"INSERT INTO leads (email, unit_id, estimate) VALUES (?, ?, ?)\")\n183\t .run(email, unitId, estimate);\n184\t}\n185\t"}]},"parent_tool_use_id":"toolu_0163zYSwtp4m53pgvQEijCAn","session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a","uuid":"71544df3-19b6-4701-99a3-b455eb707090","timestamp":"2026-08-22T23:17:12.384Z","subagent_type":"Explore","task_description":"Explorer structure vrai-prix"}} {"type":"claude","event":{"type":"system","subtype":"task_progress","task_id":"a3348d863d2ffb85c","tool_use_id":"toolu_0163zYSwtp4m53pgvQEijCAn","description":"Reading docs/PIPELINE-DONNEES.md","subagent_type":"Explore","usage":{"total_tokens":14851,"tool_uses":5,"duration_ms":12736},"last_tool_name":"Read","uuid":"b46ca807-27f5-4c27-85a1-2507cc0160eb","session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a"}} {"type":"claude","event":{"type":"assistant","message":{"model":"claude-opus-4-8","id":"msg_011CeJe4vupf5niHQofXuQC4","type":"message","role":"assistant","content":[{"type":"tool_use","id":"toolu_01M2FEuCUTdDVFa3fYhu7saq","name":"Read","input":{"file_path":"/Users/simon-pierreboucher/apps/vrai-prix/docs/PIPELINE-DONNEES.md"},"caller":{"type":"direct"}}],"stop_reason":null,"stop_sequence":null,"stop_details":null,"usage":{"input_tokens":2,"cache_creation_input_tokens":2462,"cache_read_input_tokens":12362,"cache_creation":{"ephemeral_5m_input_tokens":2462,"ephemeral_1h_input_tokens":0},"output_tokens":2,"service_tier":"standard","inference_geo":"global"},"diagnostics":null,"context_management":null},"parent_tool_use_id":"toolu_0163zYSwtp4m53pgvQEijCAn","session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a","uuid":"3b5e5978-4ac6-4563-87bd-dd84d829cb47","request_id":"req_011CeJe4vMapy8btL7N7psKo","subagent_type":"Explore","task_description":"Explorer structure vrai-prix"}} {"type":"claude","event":{"type":"user","message":{"role":"user","content":[{"tool_use_id":"toolu_01M2FEuCUTdDVFa3fYhu7saq","type":"tool_result","content":"1\t# Vrai-Prix — Pipeline de données (documentation de continuité)\n2\t\n3\t> Rédigé le 2026-08-18. **Important : contrairement aux autres apps Ka, Vrai-Prix\n4\t> n'a AUCUN connecteur runtime.** Toute la donnée est produite par un pipeline\n5\t> **batch qui tourne sur le laptop** (`~/Desktop/qc_house_eval/` et\n6\t> `~/Desktop/house/`), puis livrée au nœud M3U96a sous forme d'un unique\n7\t> fichier SQLite (`data/vraiprix.db`, ~1,5 Go). Ce document existe pour que\n8\t> n'importe quelle session future puisse comprendre, auditer et rejouer le\n9\t> pipeline même sans accès à l'historique de conversation.\n10\t\n11\t## Vue d'ensemble\n12\t\n13\t```\n14\t[MAMH — rôles d'évaluation 2021-2026] [api.qub.ca — transactions]\n15\t Données Québec (FGDB/GPKG, licence scraping quadtree, token\n16\t ouverte, téléchargement MANUEL) Bearer recapturé via Safari\n17\t │ │\n18\t │ extract_roles.py │ ~/Desktop/house/scrape_province.py\n19\t ▼ ▼\n20\t unités normalisées ◄──── merge_transactions.py ──── transactions brutes\n21\t (fusion spatiale kNN, 2 passes, 99,88 %)\n22\t │\n23\t ▼\n24\t hedonic.py — LightGBM, 4 modèles hédoniques (estimation de valeur)\n25\t │\n26\t ▼\n27\t build_vrai_prix_db.py — assemble data/vraiprix.db (units, transactions,\n28\t │ market_index, FTS5 units_fts, leads)\n29\t ▼\n30\t build_stats.py — agrégats / index de marché\n31\t │\n32\t ▼\n33\t scp vraiprix.db (~1,5 Go) → M3U96a:~/apps/vrai-prix/data/ → app Next.js\n34\t```\n35\t\n36\t## 1. Sources amont\n37\t\n38\t### 1.1 Rôles d'évaluation foncière (MAMH)\n39\t\n40\t- **Quoi** : rôles d'évaluation municipale du Québec, millésime **2021-2026**\n41\t (MAMH — ministère des Affaires municipales et de l'Habitation).\n42\t- **Où** : [Données Québec](https://www.donneesquebec.ca/) — jeu « Rôles\n43\t d'évaluation foncière ». **Licence ouverte** (réutilisation permise avec\n44\t attribution — Données Québec / MAMH).\n45\t- **Format** : **FGDB** (Esri File Geodatabase) et/ou **GPKG** (GeoPackage),\n46\t **téléchargés manuellement** (pas d'API d'ingestion automatique — les\n47\t fichiers sont volumineux et versionnés par millésime).\n48\t- **Contenu utile** : chaque unité d'évaluation (adresse, matricule, usage,\n49\t géométrie/GPS, valeurs au rôle terrain/bâtiment, caractéristiques physiques\n50\t — frontage, superficie, année de construction, nb logements…).\n51\t- **Stockage laptop** : sous `~/Desktop/qc_house_eval/` (données brutes +\n52\t scripts dans `scripts/`).\n53\t\n54\t### 1.2 Transactions immobilières (api.qub.ca)\n55\t\n56\t- **Quoi** : transactions de vente résidentielles (prix réel, date d'acte),\n57\t utilisées pour entraîner les modèles hédoniques et calculer l'indice de\n58\t marché.\n59\t- **Comment** : **scraping par quadtree** de l'API `api.qub.ca` avec\n60\t `~/Desktop/house/scrape_province.py` (sur le **laptop**) : découpage\n61\t récursif du territoire en tuiles jusqu'à passer sous le plafond de\n62\t résultats par requête, couverture provinciale complète.\n63\t- **Auth** : jeton **Bearer** requis, **recapturé manuellement via Safari**\n64\t (ouvrir le site qub.ca, inspecteur web → copier l'en-tête Authorization\n65\t d'une requête à `api.qub.ca`, le coller dans le script). Le jeton expire :\n66\t c'est l'étape manuelle fragile du pipeline (voir « Risques »).\n67\t\n68\t## 2. Étapes du pipeline (laptop — `~/Desktop/qc_house_eval/scripts/`)\n69\t\n70\tOrdre d'exécution (chaque étape lit la sortie de la précédente) :\n71\t\n72\t| # | Script | Rôle |\n73\t|---|---|---|\n74\t| 0 | `~/Desktop/house/scrape_province.py` | scraping quadtree des transactions api.qub.ca (token Bearer manuel) — préalable, peut tourner indépendamment |\n75\t| 1 | `extract_roles.py` | extraction/normalisation des unités d'évaluation depuis les FGDB/GPKG MAMH (usages résidentiels, champs canoniques, GPS) |\n76\t| 2 | `merge_transactions.py` | **fusion spatiale kNN en 2 passes** des transactions sur les unités du rôle — taux d'appariement **99,88 %** |\n77\t| 3 | `hedonic.py` | entraînement **LightGBM — 4 modèles hédoniques** (par grande famille de propriété) → valeur estimée « vrai prix » par unité |\n78\t| 4 | `build_vrai_prix_db.py` | assemblage du SQLite final `vraiprix.db` : tables `units`, `transactions`, `market_index`, index plein-texte FTS5 (`units_fts*`), table applicative `leads` |\n79\t| 5 | `build_stats.py` | agrégats statistiques / indice de marché (alimente `market_index` et la page /stats) |\n80\t\n81\t## 3. Livraison au nœud\n82\t\n83\tLe nœud **ne fait que servir** la base — l'app Next.js (M3U96a, ce repo) lit\n84\t`data/vraiprix.db` en lecture seule.\n85\t\n86\t```bash\n87\t# depuis le laptop, après un build complet :\n88\tscp ~/Desktop/qc_house_eval/…/vraiprix.db M3U96a:apps/vrai-prix/data/vraiprix.db\n89\tssh M3U96a 'pm2 restart vrai-prix' # recharger l'app après remplacement de la BD\n90\t```\n91\t\n92\t- Taille du livrable : **~1,5 Go** (dernier fichier livré : 2026-08-08).\n93\t- La BD est en WAL (`-shm`/`-wal` présents sur le nœud) ; remplacer le `.db`\n94\t quand l'app est arrêtée ou juste avant un `pm2 restart` pour éviter tout\n95\t mélange de journaux.\n96\t\n97\t## 4. Volumétrie (build livré, vérifiée live sur le nœud 2026-08-18)\n98\t\n99\t| Table | Lignes | Note |\n100\t|---|---|---|\n101\t| `units` | **3 747 008** | unités d'évaluation résidentielles, province entière |\n102\t| `transactions` | **745 119** | ventes appariées (kNN 2 passes, 99,88 %) |\n103\t| `market_index` | **268** | lignes d'indice de marché (build_stats.py) |\n104\t| `units_fts` (+`_data`/`_idx`/`_config`/`_docsize`) | — | index FTS5 de recherche d'adresses |\n105\t| `leads` | — | table applicative (demandes des visiteurs), remplie par l'app, PAS par le pipeline |\n106\t\n107\t- **Dernier build : 2026-08-08** (mtime du fichier sur le nœud : 8 août 18:22).\n108\t\n109\t## 5. Complétude des champs (build 2026-08-08)\n110\t\n111\t| Champ | Complétude |\n112\t|---|---|\n113\t| GPS (lat/lng des unités) | **100 %** |\n114\t| Frontage | **83 %** |\n115\t| Année de construction | **79 %** |\n116\t\n117\tLes champs manquants sont des trous du rôle MAMH lui-même (certaines\n118\tmunicipalités ne publient pas toutes les caractéristiques) — les modèles\n119\thédoniques les traitent comme valeurs manquantes natives LightGBM.\n120\t\n121\t## 6. Risques & limites (à connaître avant tout rafraîchissement)\n122\t\n123\t1. **Token qub.ca manuel** : le Bearer d'api.qub.ca doit être recapturé à la\n124\t main via Safari à chaque campagne de scraping ; s'il expire en cours de\n125\t quadtree, relancer `scrape_province.py` (il est repriseable par tuiles).\n126\t Aucun renouvellement automatique — point de fragilité n° 1.\n127\t2. **Pipeline NON reproductible sur le nœud** : les données brutes (FGDB/GPKG\n128\t MAMH, dumps qub.ca), les scripts et les environnements Python (GDAL/\n129\t pyogrio pour lire les FGDB, LightGBM) ne vivent que sur le **laptop**\n130\t (`~/Desktop/qc_house_eval/`, `~/Desktop/house/`). Si le laptop est perdu,\n131\t le pipeline doit être reconstruit ; seul le livrable `vraiprix.db` est sur\n132\t le nœud (et le repo git ne contient PAS la BD ni les données brutes).\n133\t → Recommandation : archiver `qc_house_eval/scripts/` + `house/` (au moins\n134\t les scripts) sur le NAS ou dans un repo gitsrv dédié.\n135\t3. **Rôle 2027 à venir** : le millésime MAMH suivant (rôles 2024-2029 /\n136\t publication « 2027 ») exigera de rejouer tout le pipeline : re-télécharger\n137\t les FGDB/GPKG, revalider les schémas (les noms de couches/champs bougent\n138\t entre millésimes), ré-entraîner les 4 modèles.\n139\t4. **Décalage de fraîcheur** : la BD servie date du dernier build (2026-08-08) ;\n140\t l'app n'a aucun mécanisme de mise à jour incrémentale — c'est voulu\n141\t (batch + livraison atomique d'un seul fichier).\n142\t\n143\t## 7. Procédure de rafraîchissement pas à pas\n144\t\n145\tSur le **laptop** :\n146\t\n147\t1. **Transactions** — recapturer le token : Safari → qub.ca (section\n148\t immobilier) → inspecteur web → requête vers `api.qub.ca` → copier le\n149\t header `Authorization: Bearer …` → le mettre dans\n150\t `~/Desktop/house/scrape_province.py` → lancer le scraping quadtree\n151\t (long ; repriseable). Vérifier le volume obtenu vs ~745 k.\n152\t2. **Rôles** — si nouveau millésime MAMH : télécharger manuellement les\n153\t FGDB/GPKG depuis Données Québec dans `~/Desktop/qc_house_eval/`.\n154\t3. `cd ~/Desktop/qc_house_eval/scripts/` puis, dans l'ordre :\n155\t `python3 extract_roles.py` → `python3 merge_transactions.py` (contrôler le\n156\t taux d'appariement, attendu ≥ 99,8 %) → `python3 hedonic.py` (4 modèles ;\n157\t contrôler les métriques de validation avant de continuer) →\n158\t `python3 build_vrai_prix_db.py` → `python3 build_stats.py`.\n159\t4. **Contrôles qualité** sur le `vraiprix.db` produit :\n160\t `SELECT COUNT(*) FROM units;` (~3,7 M), `SELECT COUNT(*) FROM transactions;`\n161\t (~745 k+), `SELECT COUNT(*) FROM market_index;`, complétude GPS = 100 %,\n162\t spot-check de quelques adresses connues dans `units_fts`.\n163\t5. **Livraison** : `scp` du fichier vers `M3U96a:apps/vrai-prix/data/vraiprix.db`\n164\t puis `ssh M3U96a 'pm2 restart vrai-prix'`.\n165\t6. **Vérification en prod** : ouvrir le site (vrai-prix), chercher une adresse,\n166\t vérifier /stats, puis noter la date de build ici (section 4) et committer\n167\t la mise à jour de ce document **sur le nœud** (remote-first :\n168\t `git add docs/PIPELINE-DONNEES.md && git commit && git push origin main`).\n169\t\n170\t## 8. Attribution\n171\t\n172\tLes données du rôle d'évaluation proviennent du **MAMH via Données Québec**\n173\t(licence ouverte — attribution requise). Les transactions servent au calcul\n174\tde modèles et d'indices agrégés ; les pages publiques n'exposent pas la\n175\tsource brute qub.ca.\n176\t"}]},"parent_tool_use_id":"toolu_0163zYSwtp4m53pgvQEijCAn","session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a","uuid":"0ded0f72-30f0-4beb-ab7f-69db28a87f23","timestamp":"2026-08-22T23:17:13.892Z","subagent_type":"Explore","task_description":"Explorer structure vrai-prix"}} {"type":"claude","event":{"type":"system","subtype":"task_progress","task_id":"a3348d863d2ffb85c","tool_use_id":"toolu_0163zYSwtp4m53pgvQEijCAn","description":"Running List SQLite tables","subagent_type":"Explore","usage":{"total_tokens":14853,"tool_uses":6,"duration_ms":14123},"last_tool_name":"Bash","uuid":"42034e2e-d848-4977-a3ab-af807ede7e05","session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a"}} 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Comparables : ventes réelles proches, ajustées (marché, superficie, âge),\n9\t * médiane pondérée (distance, récence, similarité).\n10\t *\n11\t * Chaque ajustement est retourné en dollars pour affichage — aucune boîte noire.\n12\t */\n13\t\n14\texport interface Subject {\n15\t lat: number;\n16\t lng: number;\n17\t typeProp: string; // unifamilial | plex | condo_ou_multi | chalet | maison_mobile | terrain | autre\n18\t floorArea?: number | null;\n19\t yearBuilt?: number | null;\n20\t landArea?: number | null;\n21\t modelEstimate?: number | null;\n22\t modelP10?: number | null;\n23\t modelP90?: number | null;\n24\t}\n25\t\n26\texport interface CompInput {\n27\t id: string;\n28\t date: string; // YYYY-MM-DD\n29\t amount: number;\n30\t lat: number;\n31\t lng: number;\n32\t propertyType: string | null;\n33\t yearBuilt: number | null;\n34\t floorArea: number | null;\n35\t street: string | null;\n36\t city: string | null;\n37\t}\n38\t\n39\texport interface AdjustedComp extends CompInput {\n40\t distanceM: number;\n41\t monthsAgo: number;\n42\t adjTime: number;\n43\t adjArea: number;\n44\t adjAge: number;\n45\t adjustedPrice: number;\n46\t weight: number;\n47\t}\n48\t\n49\texport interface MarketIndexPoint {\n50\t month: string; // YYYY-MM\n51\t idx: number; // 1.0 = niveau actuel\n52\t}\n53\t\n54\texport interface EstimateResult {\n55\t estimate: number;\n56\t low: number;\n57\t high: number;\n58\t confidencePct: number;\n59\t confidenceLevel: \"A\" | \"B\" | \"C\" | \"D\";\n60\t modelEstimate: number | null;\n61\t compsEstimate: number | null;\n62\t modelWeight: number;\n63\t comps: AdjustedComp[];\n64\t nCompsUsed: number;\n65\t compsDispersionPct: number | null;\n66\t}\n67\t\n68\t/** Correspondance type d'unité (rôle) -> types de transactions comparables. */\n69\texport const TYPE_MATCH: Record = {\n70\t unifamilial: [\"unifamilial\"],\n71\t plex: [\"plex\"],\n72\t condo_ou_multi: [\"condo\", \"plex\"],\n73\t chalet: [\"unifamilial\", \"indéterminé\"],\n74\t maison_mobile: [\"unifamilial\", \"indéterminé\"],\n75\t terrain: [\"indéterminé\"],\n76\t autre: [\"unifamilial\", \"condo\", \"plex\", \"indéterminé\"],\n77\t};\n78\t\n79\texport function haversineM(\n80\t lat1: number,\n81\t lng1: number,\n82\t lat2: number,\n83\t lng2: number\n84\t): number {\n85\t const R = 6371000;\n86\t const toRad = (d: number) => (d * Math.PI) / 180;\n87\t const dLat = toRad(lat2 - lat1);\n88\t const dLng = toRad(lng2 - lng1);\n89\t const a =\n90\t Math.sin(dLat / 2) ** 2 +\n91\t Math.cos(toRad(lat1)) * Math.cos(toRad(lat2)) * Math.sin(dLng / 2) ** 2;\n92\t return 2 * R * Math.asin(Math.sqrt(a));\n93\t}\n94\t\n95\texport function monthsBetween(fromISO: string, toISO: string): number {\n96\t const a = new Date(fromISO);\n97\t const b = new Date(toISO);\n98\t return (b.getTime() - a.getTime()) / (1000 * 3600 * 24 * 30.44);\n99\t}\n100\t\n101\t/** Facteur marché entre le mois de vente et aujourd'hui (idx courant = dernier). */\n102\texport function timeFactor(\n103\t saleMonth: string,\n104\t index: MarketIndexPoint[]\n105\t): number {\n106\t if (index.length === 0) return 1;\n107\t const last = index[index.length - 1].idx;\n108\t let saleIdx: number | null = null;\n109\t for (const p of index) {\n110\t if (p.month <= saleMonth) saleIdx = p.idx;\n111\t }\n112\t if (saleIdx === null) saleIdx = index[0].idx;\n113\t if (saleIdx <= 0) return 1;\n114\t return last / saleIdx;\n115\t}\n116\t\n117\t/** Ajustement superficie : 50 % du $/m² marginal du comparable. */\n118\texport function areaAdjustment(\n119\t subjectArea: number | null | undefined,\n120\t comp: { floorArea: number | null; amount: number }\n121\t): number {\n122\t if (!subjectArea || !comp.floorArea || comp.floorArea <= 0) return 0;\n123\t const ppm2 = comp.amount / comp.floorArea;\n124\t const adj = (subjectArea - comp.floorArea) * 0.5 * ppm2;\n125\t // borné à ±25 % du prix du comparable\n126\t const cap = 0.25 * comp.amount;\n127\t return Math.max(-cap, Math.min(cap, adj));\n128\t}\n129\t\n130\t/** Ajustement âge : 0,5 %/an d'écart, borné à ±10 %. */\n131\texport function ageAdjustment(\n132\t subjectYear: number | null | undefined,\n133\t comp: { yearBuilt: number | null; amount: number }\n134\t): number {\n135\t if (!subjectYear || !comp.yearBuilt) return 0;\n136\t const pct = Math.max(-0.1, Math.min(0.1, (subjectYear - comp.yearBuilt) * 0.005));\n137\t return pct * comp.amount;\n138\t}\n139\t\n140\texport function weightedMedian(values: number[], weights: number[]): number {\n141\t const order = values\n142\t .map((v, i) => ({ v, w: weights[i] }))\n143\t .sort((a, b) => a.v - b.v);\n144\t const total = order.reduce((s, o) => s + o.w, 0);\n145\t if (total <= 0) return NaN;\n146\t let acc = 0;\n147\t for (const o of order) {\n148\t acc += o.w;\n149\t if (acc >= total / 2) return o.v;\n150\t }\n151\t return order[order.length - 1].v;\n152\t}\n153\t\n154\texport function adjustComps(\n155\t subject: Subject,\n156\t candidates: CompInput[],\n157\t index: MarketIndexPoint[],\n158\t nowISO: string\n159\t): AdjustedComp[] {\n160\t const types = TYPE_MATCH[subject.typeProp] ?? TYPE_MATCH.autre;\n161\t let pool = candidates.filter(\n162\t (c) => c.propertyType !== null && types.includes(c.propertyType)\n163\t );\n164\t if (pool.length < 6) pool = candidates; // relâche le filtre de type si marché mince\n165\t\n166\t // filtre superficie ±20 %, relâché à ±40 % puis abandonné si trop peu\n167\t if (subject.floorArea) {\n168\t for (const tol of [0.2, 0.4]) {\n169\t const filtered = pool.filter(\n170\t (c) =>\n171\t c.floorArea != null &&\n172\t Math.abs(c.floorArea - subject.floorArea!) <=\n173\t tol * subject.floorArea!\n174\t );\n175\t if (filtered.length >= 6) {\n176\t pool = filtered;\n177\t break;\n178\t }\n179\t }\n180\t }\n181\t\n182\t const comps = pool.map((c) => {\n183\t const distanceM = haversineM(subject.lat, subject.lng, c.lat, c.lng);\n184\t const monthsAgo = monthsBetween(c.date, nowISO);\n185\t const tf = timeFactor(c.date.slice(0, 7), index);\n186\t const adjTime = c.amount * (tf - 1);\n187\t const adjArea = areaAdjustment(subject.floorArea, c);\n188\t const adjAge = ageAdjustment(subject.yearBuilt, c);\n189\t const adjustedPrice = c.amount + adjTime + adjArea + adjAge;\n190\t const areaDiffPct =\n191\t subject.floorArea && c.floorArea\n192\t ? Math.abs(c.floorArea - subject.floorArea) / subject.floorArea\n193\t : 0.15;\n194\t const weight =\n195\t Math.exp(-((distanceM / 1500) ** 2)) *\n196\t Math.exp(-((monthsAgo / 24) ** 2)) *\n197\t Math.exp(-((areaDiffPct / 0.25) ** 2));\n198\t return { ...c, distanceM, monthsAgo, adjTime, adjArea, adjAge, adjustedPrice, weight };\n199\t });\n200\t\n201\t return comps\n202\t .filter((c) => c.adjustedPrice > 0 && c.weight > 1e-4)\n203\t .sort((a, b) => b.weight - a.weight)\n204\t .slice(0, 12);\n205\t}\n206\t\n207\tfunction pctDispersion(comps: AdjustedComp[], center: number): number | null {\n208\t if (comps.length < 3 || center <= 0) return null;\n209\t const dev = comps.map((c) => Math.abs(c.adjustedPrice - center) / center);\n210\t dev.sort((a, b) => a - b);\n211\t return dev[Math.floor(dev.length / 2)] * 100;\n212\t}\n213\t\n214\texport function estimate(\n215\t subject: Subject,\n216\t candidates: CompInput[],\n217\t index: MarketIndexPoint[],\n218\t nowISO: string\n219\t): EstimateResult {\n220\t const comps = adjustComps(subject, candidates, index, nowISO);\n221\t const compsEstimate =\n222\t comps.length >= 3\n223\t ? weightedMedian(\n224\t comps.map((c) => c.adjustedPrice),\n225\t comps.map((c) => c.weight)\n226\t )\n227\t : null;\n228\t\n229\t const model = subject.modelEstimate ?? null;\n230\t let modelWeight = 0;\n231\t let estimateValue: number;\n232\t if (model !== null && compsEstimate !== null) {\n233\t modelWeight = 0.65;\n234\t estimateValue = modelWeight * model + (1 - modelWeight) * compsEstimate;\n235\t } else if (model !== null) {\n236\t modelWeight = 1;\n237\t estimateValue = model;\n238\t } else if (compsEstimate !== null) {\n239\t estimateValue = compsEstimate;\n240\t } else {\n241\t estimateValue = NaN;\n242\t }\n243\t\n244\t // fourchette : intervalle du modèle recentré, sinon dispersion des comparables\n245\t let low: number, high: number;\n246\t if (model !== null && subject.modelP10 != null && subject.modelP90 != null && model > 0) {\n247\t low = estimateValue * (subject.modelP10 / model);\n248\t high = estimateValue * (subject.modelP90 / model);\n249\t } else {\n250\t const disp = pctDispersion(comps, compsEstimate ?? estimateValue) ?? 25;\n251\t low = estimateValue * (1 - disp / 100);\n252\t high = estimateValue * (1 + disp / 100);\n253\t }\n254\t\n255\t const dispersion = pctDispersion(comps, compsEstimate ?? estimateValue);\n256\t // confiance : nb de comparables, dispersion, largeur de fourchette, présence du modèle\n257\t let score = 35;\n258\t score += Math.min(25, comps.length * 2.5);\n259\t if (dispersion !== null) score += Math.max(0, 20 - dispersion);\n260\t if (model !== null) score += 15;\n261\t const widthPct = estimateValue > 0 ? ((high - low) / estimateValue) * 100 : 100;\n262\t score -= Math.max(0, (widthPct - 30) / 3);\n263\t score = Math.max(5, Math.min(97, score));\n264\t const level = score >= 75 ? \"A\" : score >= 60 ? \"B\" : score >= 45 ? \"C\" : \"D\";\n265\t\n266\t return {\n267\t estimate: Math.round(estimateValue / 100) * 100,\n268\t low: Math.round(low / 100) * 100,\n269\t high: Math.round(high / 100) * 100,\n270\t confidencePct: Math.round(score),\n271\t confidenceLevel: level,\n272\t modelEstimate: model,\n273\t compsEstimate: compsEstimate !== null ? Math.round(compsEstimate / 100) * 100 : null,\n274\t modelWeight,\n275\t comps,\n276\t nCompsUsed: comps.length,\n277\t compsDispersionPct: dispersion !== null ? 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value: number | null }[];\n49\t specs: UnitSpecs;\n50\t } | null;\n51\t result: EstimateResult;\n52\t}\n53\t\n54\t/** Type de comparable attendu pour le type de tx du marché de l'indice. */\n55\texport function indexType(typeProp: string): string {\n56\t if (typeProp === \"condo_ou_multi\") return \"condo\";\n57\t if (typeProp === \"plex\") return \"plex\";\n58\t return \"unifamilial\";\n59\t}\n60\t\n61\tfunction toComps(rows: TxRow[]): CompInput[] {\n62\t return rows.map((r) => ({\n63\t id: r.id,\n64\t date: r.date,\n65\t amount: r.amount,\n66\t lat: r.lat,\n67\t lng: r.lng,\n68\t propertyType: r.property_type,\n69\t yearBuilt: r.year_built,\n70\t floorArea: r.floor_area,\n71\t street: r.street,\n72\t city: r.city,\n73\t }));\n74\t}\n75\t\n76\tfunction nowISO(): string {\n77\t return new Date().toISOString().slice(0, 10);\n78\t}\n79\t\n80\tfunction since(months: number): string {\n81\t const d = new Date();\n82\t d.setMonth(d.getMonth() - months);\n83\t return d.toISOString().slice(0, 10);\n84\t}\n85\t\n86\tfunction candidatesAround(lat: number, lng: number): TxRow[] {\n87\t // ~2,2 km puis élargit à ~11 km si marché mince\n88\t for (const halfDeg of [0.02, 0.1]) {\n89\t const rows = getCandidates(lat, lng, halfDeg, since(30), 600);\n90\t if (rows.length >= 30) return rows;\n91\t }\n92\t return getCandidates(lat, lng, 0.25, since(36), 600);\n93\t}\n94\t\n95\texport function estimateByUnitId(id: string): UnitEstimate | null {\n96\t const u = getUnit(id);\n97\t if (!u) return null;\n98\t const subject: Subject = {\n99\t lat: u.lat,\n100\t lng: u.lng,\n101\t typeProp: u.type_prop,\n102\t floorArea: u.aire_etages_m2,\n103\t yearBuilt: u.annee_construction,\n104\t landArea: u.superficie_terrain_m2,\n105\t modelEstimate: u.est_2026,\n106\t modelP10: u.p10,\n107\t modelP90: u.p90,\n108\t };\n109\t const result = estimate(\n110\t subject,\n111\t toComps(candidatesAround(u.lat, u.lng)),\n112\t getMarketIndex(indexType(u.type_prop)),\n113\t nowISO()\n114\t );\n115\t return {\n116\t unit: {\n117\t id: u.id_provinc,\n118\t adresse: u.adresse,\n119\t municipalite: u.municipalite,\n120\t typeProp: u.type_prop,\n121\t cubfLibelle: u.cubf_libelle,\n122\t anneeConstruction: u.annee_construction,\n123\t aireEtagesM2: u.aire_etages_m2,\n124\t superficieTerrainM2: u.superficie_terrain_m2,\n125\t nbLogements: u.nb_logements,\n126\t valeurRole: u.valeur_role,\n127\t lat: u.lat,\n128\t lng: u.lng,\n129\t history: ([2021, 2022, 2023, 2024, 2025, 2026] as const).map((y) => ({\n130\t year: y,\n131\t value: u[`est_${y}` as keyof UnitRow] as number | null,\n132\t })),\n133\t specs: {\n134\t cubf: u.cubf,\n135\t cubfLibelle: u.cubf_libelle,\n136\t anneeEstimee: u.annee_estimee,\n137\t frontTerrainM: u.front_terrain_m,\n138\t nbEtages: u.nb_etages,\n139\t nbLocauxNonResid: u.nb_locaux_non_resid,\n140\t nbChambresLocatives: u.nb_chambres_locatives,\n141\t lienPhysique: u.lien_physique,\n142\t genreConstruction: u.genre_construction,\n143\t matricule: u.matricule,\n144\t uniteVoisinage: u.unite_voisinage,\n145\t nAdresses: u.n_adresses,\n146\t datCondMarche: u.dat_cond_marche,\n147\t valeurTerrain: u.valeur_terrain,\n148\t valeurBatiment: u.valeur_batiment,\n149\t valeurAnterieure: u.valeur_anterieure,\n150\t arrond: u.arrond,\n151\t apt: u.apt,\n152\t },\n153\t },\n154\t result,\n155\t };\n156\t}\n157\t\n158\texport interface PortfolioAggregates {\n159\t count: number;\n160\t totalEstimate: number;\n161\t totalLow: number;\n162\t totalHigh: number;\n163\t totalRole: number;\n164\t ecartRolePct: number | null;\n165\t confidencePct: number; // moyenne pondérée par valeur\n166\t confidenceLevel: \"A\" | \"B\" | \"C\" | \"D\";\n167\t totalFloorArea: number;\n168\t totalLandArea: number;\n169\t totalDwellings: number;\n170\t avgYearBuilt: number | null;\n171\t municipalities: { name: string; count: number; total: number }[];\n172\t types: { type: string; count: number; total: number }[];\n173\t history: { year: number; total: number; nCovered: number }[];\n174\t growthPct: number | null; // croissance du parc 2021→2026 (unités couvertes)\n175\t}\n176\t\n177\texport interface PortfolioResult {\n178\t items: UnitEstimate[];\n179\t aggregates: PortfolioAggregates;\n180\t}\n181\t\n182\texport function estimatePortfolio(ids: string[]): PortfolioResult {\n183\t const items = ids\n184\t .slice(0, 40)\n185\t .map((id) => estimateByUnitId(id))\n186\t .filter((x): x is UnitEstimate => x !== null && x.unit !== null);\n187\t\n188\t const val = (n: number | null | undefined) => n ?? 0;\n189\t const totalEstimate = items.reduce((s, i) => s + val(i.result.estimate), 0);\n190\t const totalRole = items.reduce((s, i) => s + val(i.unit!.valeurRole), 0);\n191\t const wConf =\n192\t totalEstimate > 0\n193\t ? items.reduce((s, i) => s + i.result.confidencePct * val(i.result.estimate), 0) /\n194\t totalEstimate\n195\t : 0;\n196\t const level = wConf >= 75 ? \"A\" : wConf >= 60 ? \"B\" : wConf >= 45 ? \"C\" : \"D\";\n197\t\n198\t const byKey = (key: (i: UnitEstimate) => string) => {\n199\t const m = new Map();\n200\t for (const i of items) {\n201\t const k = key(i);\n202\t const e = m.get(k) ?? { count: 0, total: 0 };\n203\t e.count += 1;\n204\t e.total += val(i.result.estimate);\n205\t m.set(k, e);\n206\t }\n207\t return [...m.entries()]\n208\t .map(([name, v]) => ({ name, ...v }))\n209\t .sort((a, b) => b.total - a.total);\n210\t };\n211\t\n212\t const years = [2021, 2022, 2023, 2024, 2025, 2026] as const;\n213\t const history = years.map((y) => {\n214\t let total = 0;\n215\t let n = 0;\n216\t for (const i of items) {\n217\t const h = i.unit!.history.find((hh) => hh.year === y);\n218\t if (h?.value != null) {\n219\t total += h.value;\n220\t n += 1;\n221\t }\n222\t }\n223\t return { year: y, total, nCovered: n };\n224\t });\n225\t // croissance : somme 2026 vs 2021 sur les unités couvertes aux deux bornes\n226\t let g21 = 0;\n227\t let g26 = 0;\n228\t for (const i of items) {\n229\t const a = i.unit!.history.find((h) => h.year === 2021)?.value;\n230\t const b = i.unit!.history.find((h) => h.year === 2026)?.value;\n231\t if (a != null && b != null) {\n232\t g21 += a;\n233\t g26 += b;\n234\t }\n235\t }\n236\t\n237\t const yb = items\n238\t .map((i) => i.unit!.anneeConstruction)\n239\t .filter((v): v is number => v != null && v > 1600);\n240\t\n241\t return {\n242\t items,\n243\t aggregates: {\n244\t count: items.length,\n245\t totalEstimate,\n246\t totalLow: items.reduce((s, i) => s + val(i.result.low), 0),\n247\t totalHigh: items.reduce((s, i) => s + val(i.result.high), 0),\n248\t totalRole,\n249\t ecartRolePct: totalRole > 0 ? (totalEstimate / totalRole - 1) * 100 : null,\n250\t confidencePct: Math.round(wConf),\n251\t confidenceLevel: level,\n252\t totalFloorArea: Math.round(items.reduce((s, i) => s + val(i.unit!.aireEtagesM2), 0)),\n253\t totalLandArea: Math.round(items.reduce((s, i) => s + val(i.unit!.superficieTerrainM2), 0)),\n254\t totalDwellings: items.reduce((s, i) => s + val(i.unit!.nbLogements), 0),\n255\t avgYearBuilt: yb.length ? Math.round(yb.reduce((s, v) => s + v, 0) / yb.length) : null,\n256\t municipalities: byKey((i) => i.unit!.municipalite ?? \"—\"),\n257\t types: byKey((i) => i.unit!.typeProp).map(({ name, ...v }) => ({ type: name, ...v })),\n258\t history,\n259\t growthPct: g21 > 0 ? (g26 / g21 - 1) * 100 : null,\n260\t },\n261\t };\n262\t}\n263\t\n264\texport interface ManualParams {\n265\t municipality: string;\n266\t typeProp: string;\n267\t floorArea?: number;\n268\t yearBuilt?: number;\n269\t landArea?: number;\n270\t}\n271\t\n272\texport function estimateManual(p: ManualParams): UnitEstimate | null {\n273\t const center = municipalityCenter(p.municipality);\n274\t if (!center || !center.n) return null;\n275\t const subject: Subject = {\n276\t lat: center.lat,\n277\t lng: center.lng,\n278\t typeProp: p.typeProp,\n279\t floorArea: p.floorArea ?? null,\n280\t yearBuilt: p.yearBuilt ?? null,\n281\t landArea: p.landArea ?? null,\n282\t modelEstimate: null,\n283\t modelP10: null,\n284\t modelP90: null,\n285\t };\n286\t const result = estimate(\n287\t subject,\n288\t toComps(candidatesAround(center.lat, center.lng)),\n289\t getMarketIndex(indexType(p.typeProp)),\n290\t nowISO()\n291\t );\n292\t if (!Number.isFinite(result.estimate)) return null;\n293\t return { unit: null, result };\n294\t}\n295\t"}]},"parent_tool_use_id":"toolu_0163zYSwtp4m53pgvQEijCAn","session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a","uuid":"35b6aa31-6a98-4a9f-97aa-3f251af5d375","timestamp":"2026-08-22T23:18:01.901Z","subagent_type":"Explore","task_description":"Explorer structure vrai-prix"}} {"type":"claude","event":{"type":"system","subtype":"task_updated","task_id":"a3348d863d2ffb85c","patch":{"status":"completed","end_time":1787440754625},"uuid":"e685d949-84fa-40d2-820f-74619bb310a9","session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a"}} {"type":"claude","event":{"type":"system","subtype":"task_notification","task_id":"a3348d863d2ffb85c","tool_use_id":"toolu_0163zYSwtp4m53pgvQEijCAn","status":"completed","output_file":"/private/tmp/claude-501/-Users-simon-pierreboucher-apps-vrai-prix/6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a/tasks/a3348d863d2ffb85c.output","summary":"# Rapport d'exploration — vrai-prix (base de ventes immobilières)\n\n## Résumé exécutif\n\n- **Stockage** : un **unique fichier SQLite** de ~1,5 Go, `data/vraiprix.db` (via `better-sqlite3`), en mode WAL. Aucune base Postgres, aucun JSON de données brutes.\n- **Aucun connecteur/scraper runtime dans ce repo.** Toute l'ingestion se fait par un **pipeline batch Python sur le laptop** (`~/Desktop/qc_house_eval/` et `~/Desktop/house/`), puis le `.db` est livré par `scp` au nœud. Le nœud ne fait que *servir* la base en lecture seule.\n- **Aucune mention** du « Journal de Montréal » ni de « transactions-immobilieres » dans le code (le seul hit `jdm` est un faux positif dans un hash `package-lock.json`).\n- Les ventes viennent du scraping de **`api.qub.ca`** (token Bearer manuel), les unités d'évaluation du **MAMH / Données Québec**.\n\n---\n\n## 1. Stockage des données\n\nMoteur : **SQLite** via `better-sqlite3` (voir `package.json:15`).\nFichier : `/Users/simon-pierreboucher/apps/vrai-prix/data/vraiprix.db` (+ `-shm`/`-wal`, WAL). Non versionné (`.gitignore` exclut `data/`).\n\nOuverture centralisée dans `src/lib/db.ts:7-15` :\n- Chemin surchargé par la variable d'env `VRAIPRIX_DB`, sinon `/data/vraiprix.db`.\n- `fileMustExist: true` — l'app **ne crée jamais** la base, elle la consomme.\n\n### Tables (schéma exact vérifié en live sur le `.db`)\n\n**`transactions`** — la table des ventes (745 119 lignes ; dates 2021-01-04 → 2026-07-27 ; montant 50 000 → 345 000 000). Défini aussi en TS dans `src/lib/db.ts:59-74` (`TxRow`).\n\n```sql\nCREATE TABLE transactions (\n id TEXT PRIMARY KEY, -- id de la vente (nanoid ~21-22 car., ex \"HpuRKpnLR1Bzxd9LHXbbfi\"), provient du scraper qub.ca\n date TEXT, -- date de vente \"YYYY-MM-DD\"\n amount REAL, -- prix de vente $\n street TEXT, -- adresse civique (\"861, route Elgin Nord\")\n city TEXT, -- municipalité (\"Saint-Pamphile\")\n lat REAL, lng REAL, -- GPS\n property_type TEXT, -- unifamilial | condo | plex | indéterminé\n year_built INTEGER, -- année de construction\n floor_area REAL, -- aire des étages m²\n building_type TEXT, -- single-story | full-story | mansard | split-level | single-wide | NULL\n id_provinc TEXT, -- clé de jointure vers units.id_provinc (matricule provincial ; ~6 719 NULL)\n valeur_role REAL, -- valeur au rôle de l'unité appariée\n land_area REAL -- superficie terrain m²\n);\nCREATE INDEX idx_tx_geo ON transactions(lat, lng); -- requêtes par boîte englobante\nCREATE INDEX idx_tx_prov ON transactions(id_provinc);\n```\n\nRépartition `property_type` : unifamilial 443 078, indéterminé 107 656, condo 100 218, plex 94 167.\n\n**`units`** — 3,7 M unités d'évaluation (rôle MAMH + estimations hédoniques). Défini TS `src/lib/db.ts:17-57` (`UnitRow`). PK `id_provinc`. Colonnes clés : `adresse, municipalite, lat, lng, type_prop, valeur_terrain/batiment/role/anterieure, est_2021..est_2026` (valeurs modèle par année), `p10, p90, est_hedo`. Index `idx_units_geo(lat,lng)`, `idx_units_mun(municipalite)`, + FTS5 `units_fts` (recherche d'adresses).\n\n**`market_index`** — 268 lignes. `PRIMARY KEY (month, type_prop)`, colonnes `month, type_prop, ppm2, idx, n`. Indice de marché par mois × type.\n\n**`leads`** — table applicative (la seule remplie par l'app) : `id AUTOINCREMENT, email, unit_id, estimate, created_at`. Insérée par `saveLead()` dans `src/lib/db.ts:180-184`.\n\n---\n\n## 2. Scripts d'ingestion / cron / pm2\n\n- **Dossier `scripts/`** ne contient PAS d'ingestion : seulement `build-stats-v2.mjs` (agrégats de la page /stats) et `screenshots.mjs` (Playwright). Pas de dossiers `connectors/`, `ingest/`, `etl/`.\n- **Le pipeline d'ingestion n'est pas dans ce repo.** Documenté en détail dans `docs/PIPELINE-DONNEES.md`. Il tourne **sur le laptop** :\n - `~/Desktop/house/scrape_province.py` — **scraper des transactions** : scraping *quadtree* de `api.qub.ca`, **token Bearer recapturé manuellement via Safari** (point de fragilité n°1, `PIPELINE-DONNEES.md:63-66,123-126`).\n - `extract_roles.py` — normalise les unités depuis les FGDB/GPKG MAMH.\n - `merge_transactions.py` — **fusion spatiale kNN 2 passes** transactions ↔ units (taux d'appariement 99,88 %) → c'est là que `transactions.id_provinc` est renseigné.\n - `hedonic.py` — LightGBM, 4 modèles → `est_*`, `p10`, `p90`.\n - `build_vrai_prix_db.py` — **assemble le `vraiprix.db`** (crée `units`, `transactions`, `market_index`, `units_fts`, `leads`).\n - `build_stats.py` — `market_index` + stats.\n- **Livraison** (`PIPELINE-DONNEES.md:86-90`) : `scp …/vraiprix.db M3U96a:apps/vrai-prix/data/vraiprix.db` puis `ssh M3U96a 'pm2 restart vrai-prix'`.\n- **pm2** : l'app tourne sous pm2 (nom `vrai-prix`), mais **aucun `ecosystem.config.js` ni cron d'ingestion dans le repo**. Pas de mise à jour incrémentale — livraison atomique d'un seul fichier, par design (`PIPELINE-DONNEES.md:139-141`).\n\nComment (re)lancer l'ingestion : uniquement sur le laptop, procédure pas-à-pas en `docs/PIPELINE-DONNEES.md:143-168`.\n\n---\n\n## 3. Journal de Montréal / \"transactions-immobilieres\"\n\n**Aucune trace.** Recherche insensible à la casse sur `Journal de Montr|transactions-immobili|journaldemontreal|jdm` : seul hit = `package-lock.json:7391` (fragment de hash `integrity`, faux positif). La source actuelle des ventes est **api.qub.ca**, pas le Journal de Montréal.\n\n---\n\n## 4. Comment l'app lit les ventes — format exact d'une \"vente\"\n\nChaîne de lecture : **API route → `estimator.ts` → `db.ts` (SQL) → `engine.ts`**.\n\n- Accès SQL aux ventes : `getCandidates(lat, lng, halfDeg, sinceDate, limit)` dans `src/lib/db.ts:83-98` :\n ```sql\n SELECT * FROM transactions\n WHERE lat BETWEEN ? AND ? AND lng BETWEEN ? AND ?\n AND date >= ? AND amount >= 50000\n LIMIT ?\n ```\n (boîte englobante autour du sujet, filtre récence + montant plancher 50 k).\n- Élargissement progressif du rayon : `candidatesAround()` `src/lib/estimator.ts:86-93` (~2,2 km / 30 mois → ~11 km / 36 mois).\n- Conversion vers le format moteur `CompInput` : `toComps()` `src/lib/estimator.ts:61-74`.\n- Consommation par le moteur d'estimation : `estimate()` `src/lib/engine.ts:214-279` (comparables ajustés temps/superficie/âge, médiane pondérée, mélangée au modèle hédonique `est_2026` à 65 %).\n\n**Format d'une vente** — deux vues :\n- Ligne DB (`TxRow`, `src/lib/db.ts:59-74`) : `id, date, amount, street, city, lat, lng, property_type, year_built, floor_area, building_type, id_provinc, valeur_role, land_area`.\n- Vue moteur (`CompInput`, `src/lib/engine.ts:26-37`) : `id, date, amount, lat, lng, propertyType, yearBuilt, floorArea, street, city`.\n\nRoutes API concernées : `src/app/api/estimate/route.ts` (GET par `id`, POST manuel), + `src/app/api/nearby/route.ts`, `src/app/api/search/route.ts` (celles-ci lisent surtout `units`).\n\n---\n\n## 5. .env / credentials DB\n\nFichier : `/Users/simon-pierreboucher/apps/vrai-prix/.env.local` (mode 600, exclu par `.gitignore` `.env*`).\nClés présentes : `ANTHROPIC_API_KEY`, `KA_SSO_SECRET`, `KA_HUB_URL`, `KA_BASE_URL`, `KA_AUTH_SECRET`.\n**Aucun credential de base de données** — normal, SQLite est un fichier local sans authentification. Le seul paramètre DB est l'override de chemin optionnel `VRAIPRIX_DB` (`src/lib/db.ts:10`), absent du `.env.local`.\n\n---\n\n## 6. Comment un nouveau connecteur devrait insérer des ventes\n\nÉtat du dédoublonnage existant :\n- **Clé primaire = `transactions.id`** (identifiant fourni par le scraper qub.ca, style nanoid). C'est le seul mécanisme de dédup natif : deux scrapes de la même vente réutilisent le même `id` → collision de PK.\n- Il n'existe **pas** d'`UPSERT`/`INSERT OR IGNORE` dans le repo (l'app n'écrit jamais dans `transactions`) — toute l'insertion vit dans `build_vrai_prix_db.py` sur le laptop, hors repo.\n- Constat qualité : **869 groupes de doublons** logiques sur `(id_provinc, date, amount)` et **6 719 lignes à `id_provinc` NULL** (non appariées au rôle). Donc l'`id` scraper est unique, mais une même vente peut apparaître sous plusieurs `id` si la source la renvoie deux fois.\n\nRecommandations pour un nouveau connecteur (ex. source alternative type Journal de Montréal / transactions-immobilieres) :\n\n1. **Respecter le schéma `transactions`** exact ci-dessus (14 colonnes). Le minimum vital consommé par l'app : `date`, `amount`, `lat`, `lng`, `property_type` (∈ `unifamilial|condo|plex|indéterminé` pour matcher `TYPE_MATCH` dans `engine.ts:69-77`), et idéalement `floor_area`/`year_built` pour les ajustements.\n2. **Générer un `id` stable et déterministe** par vente (sinon un ré-import crée des doublons). Si la source n'a pas d'id, dériver un hash déterministe, ex. `sha1(date|amount|street|city)` ou `sha1(id_provinc|date|amount)`.\n3. **Insérer en idempotent** :\n ```sql\n INSERT INTO transactions (id,date,amount,street,city,lat,lng,property_type,\n year_built,floor_area,building_type,id_provinc,valeur_role,land_area)\n VALUES (@id,@date,@amount,...)\n ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET amount=excluded.amount, ... ;\n ```\n (ou `INSERT OR IGNORE` si on ne veut pas écraser).\n4. **Renseigner `id_provinc`** en rejouant l'appariement kNN de `merge_transactions.py` (jointure spatiale sur `units.lat/lng`), pour brancher la vente sur l'unité d'évaluation et éviter les NULL.\n5. **Dédoublonnage logique supplémentaire** conseillé avant insert (la PK `id` seule ne l'assure pas) : dédup sur `(id_provinc, date, amount)` — clé où les 869 doublons actuels apparaissent.\n6. **Respecter les index** `idx_tx_geo(lat,lng)` et `idx_tx_prov(id_provinc)` (les requêtes app en dépendent) et, après un gros import, penser à `ANALYZE` / rebuild FTS si `units` change.\n7. Idéalement, brancher ce connecteur **dans le pipeline batch du laptop** (entre `scrape_province.py` et `build_vrai_prix_db.py`) plutôt que d'écrire à chaud dans le `.db` servi — l'app tourne en WAL et la livraison est atomique par `scp` + `pm2 restart` (`PIPELINE-DONNEES.md:82-95`).\n\n---\n\n## Fichiers clés\n\n- `src/lib/db.ts` — connexion SQLite + tous les schémas TS + toutes les requêtes.\n- `src/lib/estimator.ts` — lecture des ventes/units, construction du sujet.\n- `src/lib/engine.ts` — moteur d'estimation (comparables + modèle).\n- `src/app/api/estimate/route.ts`, `.../nearby/route.ts`, `.../search/route.ts` — routes API.\n- `docs/PIPELINE-DONNEES.md` — LA doc de référence du pipeline d'ingestion (sources, scripts laptop, livraison, risques).\n- `scripts/build-stats-v2.mjs` — post-traitement stats (pas de l'ingestion de ventes).\n- `.env.local` — secrets (aucun credential DB).\n- `data/vraiprix.db` — la base (non versionnée).","usage":{"total_tokens":38065,"tool_uses":14,"duration_ms":133484},"uuid":"1b67655c-0e56-40ef-b7a2-df40d3d8fa6b","session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a"}} {"type":"claude","event":{"type":"user","message":{"role":"user","content":[{"tool_use_id":"toolu_0163zYSwtp4m53pgvQEijCAn","type":"tool_result","content":[{"type":"text","text":"# Rapport d'exploration — vrai-prix (base de ventes immobilières)\n\n## Résumé exécutif\n\n- **Stockage** : un **unique fichier SQLite** de ~1,5 Go, `data/vraiprix.db` (via `better-sqlite3`), en mode WAL. Aucune base Postgres, aucun JSON de données brutes.\n- **Aucun connecteur/scraper runtime dans ce repo.** Toute l'ingestion se fait par un **pipeline batch Python sur le laptop** (`~/Desktop/qc_house_eval/` et `~/Desktop/house/`), puis le `.db` est livré par `scp` au nœud. Le nœud ne fait que *servir* la base en lecture seule.\n- **Aucune mention** du « Journal de Montréal » ni de « transactions-immobilieres » dans le code (le seul hit `jdm` est un faux positif dans un hash `package-lock.json`).\n- Les ventes viennent du scraping de **`api.qub.ca`** (token Bearer manuel), les unités d'évaluation du **MAMH / Données Québec**.\n\n---\n\n## 1. Stockage des données\n\nMoteur : **SQLite** via `better-sqlite3` (voir `package.json:15`).\nFichier : `/Users/simon-pierreboucher/apps/vrai-prix/data/vraiprix.db` (+ `-shm`/`-wal`, WAL). Non versionné (`.gitignore` exclut `data/`).\n\nOuverture centralisée dans `src/lib/db.ts:7-15` :\n- Chemin surchargé par la variable d'env `VRAIPRIX_DB`, sinon `/data/vraiprix.db`.\n- `fileMustExist: true` — l'app **ne crée jamais** la base, elle la consomme.\n\n### Tables (schéma exact vérifié en live sur le `.db`)\n\n**`transactions`** — la table des ventes (745 119 lignes ; dates 2021-01-04 → 2026-07-27 ; montant 50 000 → 345 000 000). Défini aussi en TS dans `src/lib/db.ts:59-74` (`TxRow`).\n\n```sql\nCREATE TABLE transactions (\n id TEXT PRIMARY KEY, -- id de la vente (nanoid ~21-22 car., ex \"HpuRKpnLR1Bzxd9LHXbbfi\"), provient du scraper qub.ca\n date TEXT, -- date de vente \"YYYY-MM-DD\"\n amount REAL, -- prix de vente $\n street TEXT, -- adresse civique (\"861, route Elgin Nord\")\n city TEXT, -- municipalité (\"Saint-Pamphile\")\n lat REAL, lng REAL, -- GPS\n property_type TEXT, -- unifamilial | condo | plex | indéterminé\n year_built INTEGER, -- année de construction\n floor_area REAL, -- aire des étages m²\n building_type TEXT, -- single-story | full-story | mansard | split-level | single-wide | NULL\n id_provinc TEXT, -- clé de jointure vers units.id_provinc (matricule provincial ; ~6 719 NULL)\n valeur_role REAL, -- valeur au rôle de l'unité appariée\n land_area REAL -- superficie terrain m²\n);\nCREATE INDEX idx_tx_geo ON transactions(lat, lng); -- requêtes par boîte englobante\nCREATE INDEX idx_tx_prov ON transactions(id_provinc);\n```\n\nRépartition `property_type` : unifamilial 443 078, indéterminé 107 656, condo 100 218, plex 94 167.\n\n**`units`** — 3,7 M unités d'évaluation (rôle MAMH + estimations hédoniques). 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Pas de dossiers `connectors/`, `ingest/`, `etl/`.\n- **Le pipeline d'ingestion n'est pas dans ce repo.** Documenté en détail dans `docs/PIPELINE-DONNEES.md`. Il tourne **sur le laptop** :\n - `~/Desktop/house/scrape_province.py` — **scraper des transactions** : scraping *quadtree* de `api.qub.ca`, **token Bearer recapturé manuellement via Safari** (point de fragilité n°1, `PIPELINE-DONNEES.md:63-66,123-126`).\n - `extract_roles.py` — normalise les unités depuis les FGDB/GPKG MAMH.\n - `merge_transactions.py` — **fusion spatiale kNN 2 passes** transactions ↔ units (taux d'appariement 99,88 %) → c'est là que `transactions.id_provinc` est renseigné.\n - `hedonic.py` — LightGBM, 4 modèles → `est_*`, `p10`, `p90`.\n - `build_vrai_prix_db.py` — **assemble le `vraiprix.db`** (crée `units`, `transactions`, `market_index`, `units_fts`, `leads`).\n - `build_stats.py` — `market_index` + stats.\n- **Livraison** (`PIPELINE-DONNEES.md:86-90`) : `scp …/vraiprix.db M3U96a:apps/vrai-prix/data/vraiprix.db` puis `ssh M3U96a 'pm2 restart vrai-prix'`.\n- **pm2** : l'app tourne sous pm2 (nom `vrai-prix`), mais **aucun `ecosystem.config.js` ni cron d'ingestion dans le repo**. Pas de mise à jour incrémentale — livraison atomique d'un seul fichier, par design (`PIPELINE-DONNEES.md:139-141`).\n\nComment (re)lancer l'ingestion : uniquement sur le laptop, procédure pas-à-pas en `docs/PIPELINE-DONNEES.md:143-168`.\n\n---\n\n## 3. Journal de Montréal / \"transactions-immobilieres\"\n\n**Aucune trace.** Recherche insensible à la casse sur `Journal de Montr|transactions-immobili|journaldemontreal|jdm` : seul hit = `package-lock.json:7391` (fragment de hash `integrity`, faux positif). La source actuelle des ventes est **api.qub.ca**, pas le Journal de Montréal.\n\n---\n\n## 4. Comment l'app lit les ventes — format exact d'une \"vente\"\n\nChaîne de lecture : **API route → `estimator.ts` → `db.ts` (SQL) → `engine.ts`**.\n\n- Accès SQL aux ventes : `getCandidates(lat, lng, halfDeg, sinceDate, limit)` dans `src/lib/db.ts:83-98` :\n ```sql\n SELECT * FROM transactions\n WHERE lat BETWEEN ? AND ? AND lng BETWEEN ? AND ?\n AND date >= ? AND amount >= 50000\n LIMIT ?\n ```\n (boîte englobante autour du sujet, filtre récence + montant plancher 50 k).\n- Élargissement progressif du rayon : `candidatesAround()` `src/lib/estimator.ts:86-93` (~2,2 km / 30 mois → ~11 km / 36 mois).\n- Conversion vers le format moteur `CompInput` : `toComps()` `src/lib/estimator.ts:61-74`.\n- Consommation par le moteur d'estimation : `estimate()` `src/lib/engine.ts:214-279` (comparables ajustés temps/superficie/âge, médiane pondérée, mélangée au modèle hédonique `est_2026` à 65 %).\n\n**Format d'une vente** — deux vues :\n- Ligne DB (`TxRow`, `src/lib/db.ts:59-74`) : `id, date, amount, street, city, lat, lng, property_type, year_built, floor_area, building_type, id_provinc, valeur_role, land_area`.\n- Vue moteur (`CompInput`, `src/lib/engine.ts:26-37`) : `id, date, amount, lat, lng, propertyType, yearBuilt, floorArea, street, city`.\n\nRoutes API concernées : `src/app/api/estimate/route.ts` (GET par `id`, POST manuel), + `src/app/api/nearby/route.ts`, `src/app/api/search/route.ts` (celles-ci lisent surtout `units`).\n\n---\n\n## 5. .env / credentials DB\n\nFichier : `/Users/simon-pierreboucher/apps/vrai-prix/.env.local` (mode 600, exclu par `.gitignore` `.env*`).\nClés présentes : `ANTHROPIC_API_KEY`, `KA_SSO_SECRET`, `KA_HUB_URL`, `KA_BASE_URL`, `KA_AUTH_SECRET`.\n**Aucun credential de base de données** — normal, SQLite est un fichier local sans authentification. Le seul paramètre DB est l'override de chemin optionnel `VRAIPRIX_DB` (`src/lib/db.ts:10`), absent du `.env.local`.\n\n---\n\n## 6. Comment un nouveau connecteur devrait insérer des ventes\n\nÉtat du dédoublonnage existant :\n- **Clé primaire = `transactions.id`** (identifiant fourni par le scraper qub.ca, style nanoid). C'est le seul mécanisme de dédup natif : deux scrapes de la même vente réutilisent le même `id` → collision de PK.\n- Il n'existe **pas** d'`UPSERT`/`INSERT OR IGNORE` dans le repo (l'app n'écrit jamais dans `transactions`) — toute l'insertion vit dans `build_vrai_prix_db.py` sur le laptop, hors repo.\n- Constat qualité : **869 groupes de doublons** logiques sur `(id_provinc, date, amount)` et **6 719 lignes à `id_provinc` NULL** (non appariées au rôle). Donc l'`id` scraper est unique, mais une même vente peut apparaître sous plusieurs `id` si la source la renvoie deux fois.\n\nRecommandations pour un nouveau connecteur (ex. source alternative type Journal de Montréal / transactions-immobilieres) :\n\n1. **Respecter le schéma `transactions`** exact ci-dessus (14 colonnes). Le minimum vital consommé par l'app : `date`, `amount`, `lat`, `lng`, `property_type` (∈ `unifamilial|condo|plex|indéterminé` pour matcher `TYPE_MATCH` dans `engine.ts:69-77`), et idéalement `floor_area`/`year_built` pour les ajustements.\n2. **Générer un `id` stable et déterministe** par vente (sinon un ré-import crée des doublons). Si la source n'a pas d'id, dériver un hash déterministe, ex. `sha1(date|amount|street|city)` ou `sha1(id_provinc|date|amount)`.\n3. **Insérer en idempotent** :\n ```sql\n INSERT INTO transactions (id,date,amount,street,city,lat,lng,property_type,\n year_built,floor_area,building_type,id_provinc,valeur_role,land_area)\n VALUES (@id,@date,@amount,...)\n ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET amount=excluded.amount, ... ;\n ```\n (ou `INSERT OR IGNORE` si on ne veut pas écraser).\n4. **Renseigner `id_provinc`** en rejouant l'appariement kNN de `merge_transactions.py` (jointure spatiale sur `units.lat/lng`), pour brancher la vente sur l'unité d'évaluation et éviter les NULL.\n5. **Dédoublonnage logique supplémentaire** conseillé avant insert (la PK `id` seule ne l'assure pas) : dédup sur `(id_provinc, date, amount)` — clé où les 869 doublons actuels apparaissent.\n6. **Respecter les index** `idx_tx_geo(lat,lng)` et `idx_tx_prov(id_provinc)` (les requêtes app en dépendent) et, après un gros import, penser à `ANALYZE` / rebuild FTS si `units` change.\n7. Idéalement, brancher ce connecteur **dans le pipeline batch du laptop** (entre `scrape_province.py` et `build_vrai_prix_db.py`) plutôt que d'écrire à chaud dans le `.db` servi — l'app tourne en WAL et la livraison est atomique par `scp` + `pm2 restart` (`PIPELINE-DONNEES.md:82-95`).\n\n---\n\n## Fichiers clés\n\n- `src/lib/db.ts` — connexion SQLite + tous les schémas TS + toutes les requêtes.\n- `src/lib/estimator.ts` — lecture des ventes/units, construction du sujet.\n- `src/lib/engine.ts` — moteur d'estimation (comparables + modèle).\n- `src/app/api/estimate/route.ts`, `.../nearby/route.ts`, `.../search/route.ts` — routes API.\n- `docs/PIPELINE-DONNEES.md` — LA doc de référence du pipeline d'ingestion (sources, scripts laptop, livraison, risques).\n- `scripts/build-stats-v2.mjs` — post-traitement stats (pas de l'ingestion de ventes).\n- `.env.local` — secrets (aucun credential DB).\n- `data/vraiprix.db` — la base (non versionnée)."}]}]},"parent_tool_use_id":null,"session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a","uuid":"9013344e-35a8-4442-a9cf-b4455ac17002","timestamp":"2026-08-22T23:19:14.630Z","tool_use_result":{"status":"completed","prompt":"Explore le repo /Users/simon-pierreboucher/apps/vrai-prix (app Next.js \"vrai-prix\", plateforme de prix immobiliers au Québec). Je veux comprendre :\n1. Où et comment sont stockées les données de ventes/transactions immobilières (base de données ? SQLite ? Postgres ? JSON ? Quel schéma — table, colonnes, champs comme adresse, prix, date de vente, ville, évaluation municipale, etc.)\n2. Existe-t-il déjà des scripts d'ingestion/connecteurs/scrapers (dossiers scripts/, connectors/, ingest/, etl/, data/) ? Comment fonctionnent-ils, comment les lancer, y a-t-il des cron/pm2 pour ça ?\n3. Y a-t-il déjà une mention du Journal de Montréal ou de \"transactions-immobilieres\" dans le code ?\n4. Comment l'app lit les données (API routes, requêtes DB) et quel est le format exact d'une \"vente\" ?\n5. Y a-t-il un .env avec des credentials DB ?\n\nRecherche \"medium-thorough\". Retourne un rapport structuré avec chemins de fichiers précis (file:line), le schéma exact des données de vente, et comment un nouveau connecteur devrait insérer des ventes (dédoublonnage inclus si existant).","agentId":"a3348d863d2ffb85c","agentType":"Explore","content":[{"type":"text","text":"# Rapport d'exploration — vrai-prix (base de ventes immobilières)\n\n## Résumé exécutif\n\n- **Stockage** : un **unique fichier SQLite** de ~1,5 Go, `data/vraiprix.db` (via `better-sqlite3`), en mode WAL. Aucune base Postgres, aucun JSON de données brutes.\n- **Aucun connecteur/scraper runtime dans ce repo.** Toute l'ingestion se fait par un **pipeline batch Python sur le laptop** (`~/Desktop/qc_house_eval/` et `~/Desktop/house/`), puis le `.db` est livré par `scp` au nœud. Le nœud ne fait que *servir* la base en lecture seule.\n- **Aucune mention** du « Journal de Montréal » ni de « transactions-immobilieres » dans le code (le seul hit `jdm` est un faux positif dans un hash `package-lock.json`).\n- Les ventes viennent du scraping de **`api.qub.ca`** (token Bearer manuel), les unités d'évaluation du **MAMH / Données Québec**.\n\n---\n\n## 1. Stockage des données\n\nMoteur : **SQLite** via `better-sqlite3` (voir `package.json:15`).\nFichier : `/Users/simon-pierreboucher/apps/vrai-prix/data/vraiprix.db` (+ `-shm`/`-wal`, WAL). Non versionné (`.gitignore` exclut `data/`).\n\nOuverture centralisée dans `src/lib/db.ts:7-15` :\n- Chemin surchargé par la variable d'env `VRAIPRIX_DB`, sinon `/data/vraiprix.db`.\n- `fileMustExist: true` — l'app **ne crée jamais** la base, elle la consomme.\n\n### Tables (schéma exact vérifié en live sur le `.db`)\n\n**`transactions`** — la table des ventes (745 119 lignes ; dates 2021-01-04 → 2026-07-27 ; montant 50 000 → 345 000 000). Défini aussi en TS dans `src/lib/db.ts:59-74` (`TxRow`).\n\n```sql\nCREATE TABLE transactions (\n id TEXT PRIMARY KEY, -- id de la vente (nanoid ~21-22 car., ex \"HpuRKpnLR1Bzxd9LHXbbfi\"), provient du scraper qub.ca\n date TEXT, -- date de vente \"YYYY-MM-DD\"\n amount REAL, -- prix de vente $\n street TEXT, -- adresse civique (\"861, route Elgin Nord\")\n city TEXT, -- municipalité (\"Saint-Pamphile\")\n lat REAL, lng REAL, -- GPS\n property_type TEXT, -- unifamilial | condo | plex | indéterminé\n year_built INTEGER, -- année de construction\n floor_area REAL, -- aire des étages m²\n building_type TEXT, -- single-story | full-story | mansard | split-level | single-wide | NULL\n id_provinc TEXT, -- clé de jointure vers units.id_provinc (matricule provincial ; ~6 719 NULL)\n valeur_role REAL, -- valeur au rôle de l'unité appariée\n land_area REAL -- superficie terrain m²\n);\nCREATE INDEX idx_tx_geo ON transactions(lat, lng); -- requêtes par boîte englobante\nCREATE INDEX idx_tx_prov ON transactions(id_provinc);\n```\n\nRépartition `property_type` : unifamilial 443 078, indéterminé 107 656, condo 100 218, plex 94 167.\n\n**`units`** — 3,7 M unités d'évaluation (rôle MAMH + estimations hédoniques). Défini TS `src/lib/db.ts:17-57` (`UnitRow`). PK `id_provinc`. Colonnes clés : `adresse, municipalite, lat, lng, type_prop, valeur_terrain/batiment/role/anterieure, est_2021..est_2026` (valeurs modèle par année), `p10, p90, est_hedo`. Index `idx_units_geo(lat,lng)`, `idx_units_mun(municipalite)`, + FTS5 `units_fts` (recherche d'adresses).\n\n**`market_index`** — 268 lignes. `PRIMARY KEY (month, type_prop)`, colonnes `month, type_prop, ppm2, idx, n`. Indice de marché par mois × type.\n\n**`leads`** — table applicative (la seule remplie par l'app) : `id AUTOINCREMENT, email, unit_id, estimate, created_at`. Insérée par `saveLead()` dans `src/lib/db.ts:180-184`.\n\n---\n\n## 2. Scripts d'ingestion / cron / pm2\n\n- **Dossier `scripts/`** ne contient PAS d'ingestion : seulement `build-stats-v2.mjs` (agrégats de la page /stats) et `screenshots.mjs` (Playwright). Pas de dossiers `connectors/`, `ingest/`, `etl/`.\n- **Le pipeline d'ingestion n'est pas dans ce repo.** Documenté en détail dans `docs/PIPELINE-DONNEES.md`. Il tourne **sur le laptop** :\n - `~/Desktop/house/scrape_province.py` — **scraper des transactions** : scraping *quadtree* de `api.qub.ca`, **token Bearer recapturé manuellement via Safari** (point de fragilité n°1, `PIPELINE-DONNEES.md:63-66,123-126`).\n - `extract_roles.py` — normalise les unités depuis les FGDB/GPKG MAMH.\n - `merge_transactions.py` — **fusion spatiale kNN 2 passes** transactions ↔ units (taux d'appariement 99,88 %) → c'est là que `transactions.id_provinc` est renseigné.\n - `hedonic.py` — LightGBM, 4 modèles → `est_*`, `p10`, `p90`.\n - `build_vrai_prix_db.py` — **assemble le `vraiprix.db`** (crée `units`, `transactions`, `market_index`, `units_fts`, `leads`).\n - `build_stats.py` — `market_index` + stats.\n- **Livraison** (`PIPELINE-DONNEES.md:86-90`) : `scp …/vraiprix.db M3U96a:apps/vrai-prix/data/vraiprix.db` puis `ssh M3U96a 'pm2 restart vrai-prix'`.\n- **pm2** : l'app tourne sous pm2 (nom `vrai-prix`), mais **aucun `ecosystem.config.js` ni cron d'ingestion dans le repo**. Pas de mise à jour incrémentale — livraison atomique d'un seul fichier, par design (`PIPELINE-DONNEES.md:139-141`).\n\nComment (re)lancer l'ingestion : uniquement sur le laptop, procédure pas-à-pas en `docs/PIPELINE-DONNEES.md:143-168`.\n\n---\n\n## 3. Journal de Montréal / \"transactions-immobilieres\"\n\n**Aucune trace.** Recherche insensible à la casse sur `Journal de Montr|transactions-immobili|journaldemontreal|jdm` : seul hit = `package-lock.json:7391` (fragment de hash `integrity`, faux positif). La source actuelle des ventes est **api.qub.ca**, pas le Journal de Montréal.\n\n---\n\n## 4. Comment l'app lit les ventes — format exact d'une \"vente\"\n\nChaîne de lecture : **API route → `estimator.ts` → `db.ts` (SQL) → `engine.ts`**.\n\n- Accès SQL aux ventes : `getCandidates(lat, lng, halfDeg, sinceDate, limit)` dans `src/lib/db.ts:83-98` :\n ```sql\n SELECT * FROM transactions\n WHERE lat BETWEEN ? AND ? AND lng BETWEEN ? AND ?\n AND date >= ? AND amount >= 50000\n LIMIT ?\n ```\n (boîte englobante autour du sujet, filtre récence + montant plancher 50 k).\n- Élargissement progressif du rayon : `candidatesAround()` `src/lib/estimator.ts:86-93` (~2,2 km / 30 mois → ~11 km / 36 mois).\n- Conversion vers le format moteur `CompInput` : `toComps()` `src/lib/estimator.ts:61-74`.\n- Consommation par le moteur d'estimation : `estimate()` `src/lib/engine.ts:214-279` (comparables ajustés temps/superficie/âge, médiane pondérée, mélangée au modèle hédonique `est_2026` à 65 %).\n\n**Format d'une vente** — deux vues :\n- Ligne DB (`TxRow`, `src/lib/db.ts:59-74`) : `id, date, amount, street, city, lat, lng, property_type, year_built, floor_area, building_type, id_provinc, valeur_role, land_area`.\n- Vue moteur (`CompInput`, `src/lib/engine.ts:26-37`) : `id, date, amount, lat, lng, propertyType, yearBuilt, floorArea, street, city`.\n\nRoutes API concernées : `src/app/api/estimate/route.ts` (GET par `id`, POST manuel), + `src/app/api/nearby/route.ts`, `src/app/api/search/route.ts` (celles-ci lisent surtout `units`).\n\n---\n\n## 5. .env / credentials DB\n\nFichier : `/Users/simon-pierreboucher/apps/vrai-prix/.env.local` (mode 600, exclu par `.gitignore` `.env*`).\nClés présentes : `ANTHROPIC_API_KEY`, `KA_SSO_SECRET`, `KA_HUB_URL`, `KA_BASE_URL`, `KA_AUTH_SECRET`.\n**Aucun credential de base de données** — normal, SQLite est un fichier local sans authentification. Le seul paramètre DB est l'override de chemin optionnel `VRAIPRIX_DB` (`src/lib/db.ts:10`), absent du `.env.local`.\n\n---\n\n## 6. Comment un nouveau connecteur devrait insérer des ventes\n\nÉtat du dédoublonnage existant :\n- **Clé primaire = `transactions.id`** (identifiant fourni par le scraper qub.ca, style nanoid). C'est le seul mécanisme de dédup natif : deux scrapes de la même vente réutilisent le même `id` → collision de PK.\n- Il n'existe **pas** d'`UPSERT`/`INSERT OR IGNORE` dans le repo (l'app n'écrit jamais dans `transactions`) — toute l'insertion vit dans `build_vrai_prix_db.py` sur le laptop, hors repo.\n- Constat qualité : **869 groupes de doublons** logiques sur `(id_provinc, date, amount)` et **6 719 lignes à `id_provinc` NULL** (non appariées au rôle). Donc l'`id` scraper est unique, mais une même vente peut apparaître sous plusieurs `id` si la source la renvoie deux fois.\n\nRecommandations pour un nouveau connecteur (ex. source alternative type Journal de Montréal / transactions-immobilieres) :\n\n1. **Respecter le schéma `transactions`** exact ci-dessus (14 colonnes). Le minimum vital consommé par l'app : `date`, `amount`, `lat`, `lng`, `property_type` (∈ `unifamilial|condo|plex|indéterminé` pour matcher `TYPE_MATCH` dans `engine.ts:69-77`), et idéalement `floor_area`/`year_built` pour les ajustements.\n2. **Générer un `id` stable et déterministe** par vente (sinon un ré-import crée des doublons). Si la source n'a pas d'id, dériver un hash déterministe, ex. `sha1(date|amount|street|city)` ou `sha1(id_provinc|date|amount)`.\n3. **Insérer en idempotent** :\n ```sql\n INSERT INTO transactions (id,date,amount,street,city,lat,lng,property_type,\n year_built,floor_area,building_type,id_provinc,valeur_role,land_area)\n VALUES (@id,@date,@amount,...)\n ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET amount=excluded.amount, ... ;\n ```\n (ou `INSERT OR IGNORE` si on ne veut pas écraser).\n4. **Renseigner `id_provinc`** en rejouant l'appariement kNN de `merge_transactions.py` (jointure spatiale sur `units.lat/lng`), pour brancher la vente sur l'unité d'évaluation et éviter les NULL.\n5. **Dédoublonnage logique supplémentaire** conseillé avant insert (la PK `id` seule ne l'assure pas) : dédup sur `(id_provinc, date, amount)` — clé où les 869 doublons actuels apparaissent.\n6. **Respecter les index** `idx_tx_geo(lat,lng)` et `idx_tx_prov(id_provinc)` (les requêtes app en dépendent) et, après un gros import, penser à `ANALYZE` / rebuild FTS si `units` change.\n7. Idéalement, brancher ce connecteur **dans le pipeline batch du laptop** (entre `scrape_province.py` et `build_vrai_prix_db.py`) plutôt que d'écrire à chaud dans le `.db` servi — l'app tourne en WAL et la livraison est atomique par `scp` + `pm2 restart` (`PIPELINE-DONNEES.md:82-95`).\n\n---\n\n## Fichiers clés\n\n- `src/lib/db.ts` — connexion SQLite + tous les schémas TS + toutes les requêtes.\n- `src/lib/estimator.ts` — lecture des ventes/units, construction du sujet.\n- `src/lib/engine.ts` — moteur d'estimation (comparables + modèle).\n- `src/app/api/estimate/route.ts`, `.../nearby/route.ts`, `.../search/route.ts` — routes API.\n- `docs/PIPELINE-DONNEES.md` — LA doc de référence du pipeline d'ingestion (sources, scripts laptop, livraison, risques).\n- `scripts/build-stats-v2.mjs` — post-traitement stats (pas de l'ingestion de ventes).\n- `.env.local` — secrets (aucun credential DB).\n- `data/vraiprix.db` — la base (non 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{"type":"claude","event":{"type":"user","message":{"role":"user","content":[{"tool_use_id":"toolu_013abqcw4btBBuzV6apXzcCK","type":"tool_result","content":"1\t# Vrai-Prix — Pipeline de données (documentation de continuité)\n2\t\n3\t> Rédigé le 2026-08-18. **Important : contrairement aux autres apps Ka, Vrai-Prix\n4\t> n'a AUCUN connecteur runtime.** Toute la donnée est produite par un pipeline\n5\t> **batch qui tourne sur le laptop** (`~/Desktop/qc_house_eval/` et\n6\t> `~/Desktop/house/`), puis livrée au nœud M3U96a sous forme d'un unique\n7\t> fichier SQLite (`data/vraiprix.db`, ~1,5 Go). Ce document existe pour que\n8\t> n'importe quelle session future puisse comprendre, auditer et rejouer le\n9\t> pipeline même sans accès à l'historique de conversation.\n10\t\n11\t## Vue d'ensemble\n12\t\n13\t```\n14\t[MAMH — rôles d'évaluation 2021-2026] [api.qub.ca — transactions]\n15\t Données Québec (FGDB/GPKG, licence scraping quadtree, token\n16\t ouverte, téléchargement MANUEL) Bearer recapturé via Safari\n17\t │ │\n18\t │ extract_roles.py │ ~/Desktop/house/scrape_province.py\n19\t ▼ ▼\n20\t unités normalisées ◄──── merge_transactions.py ──── transactions brutes\n21\t (fusion spatiale kNN, 2 passes, 99,88 %)\n22\t │\n23\t ▼\n24\t hedonic.py — LightGBM, 4 modèles hédoniques (estimation de valeur)\n25\t │\n26\t ▼\n27\t build_vrai_prix_db.py — assemble data/vraiprix.db (units, transactions,\n28\t │ market_index, FTS5 units_fts, leads)\n29\t ▼\n30\t build_stats.py — agrégats / index de marché\n31\t │\n32\t ▼\n33\t scp vraiprix.db (~1,5 Go) → M3U96a:~/apps/vrai-prix/data/ → app Next.js\n34\t```\n35\t\n36\t## 1. Sources amont\n37\t\n38\t### 1.1 Rôles d'évaluation foncière (MAMH)\n39\t\n40\t- **Quoi** : rôles d'évaluation municipale du Québec, millésime **2021-2026**\n41\t (MAMH — ministère des Affaires municipales et de l'Habitation).\n42\t- **Où** : [Données Québec](https://www.donneesquebec.ca/) — jeu « Rôles\n43\t d'évaluation foncière ». **Licence ouverte** (réutilisation permise avec\n44\t attribution — Données Québec / MAMH).\n45\t- **Format** : **FGDB** (Esri File Geodatabase) et/ou **GPKG** (GeoPackage),\n46\t **téléchargés manuellement** (pas d'API d'ingestion automatique — les\n47\t fichiers sont volumineux et versionnés par millésime).\n48\t- **Contenu utile** : chaque unité d'évaluation (adresse, matricule, usage,\n49\t géométrie/GPS, valeurs au rôle terrain/bâtiment, caractéristiques physiques\n50\t — frontage, superficie, année de construction, nb logements…).\n51\t- **Stockage laptop** : sous `~/Desktop/qc_house_eval/` (données brutes +\n52\t scripts dans `scripts/`).\n53\t\n54\t### 1.2 Transactions immobilières (api.qub.ca)\n55\t\n56\t- **Quoi** : transactions de vente résidentielles (prix réel, date d'acte),\n57\t utilisées pour entraîner les modèles hédoniques et calculer l'indice de\n58\t marché.\n59\t- **Comment** : **scraping par quadtree** de l'API `api.qub.ca` avec\n60\t `~/Desktop/house/scrape_province.py` (sur le **laptop**) : découpage\n61\t récursif du territoire en tuiles jusqu'à passer sous le plafond de\n62\t résultats par requête, couverture provinciale complète.\n63\t- **Auth** : jeton **Bearer** requis, **recapturé manuellement via Safari**\n64\t (ouvrir le site qub.ca, inspecteur web → copier l'en-tête Authorization\n65\t d'une requête à `api.qub.ca`, le coller dans le script). Le jeton expire :\n66\t c'est l'étape manuelle fragile du pipeline (voir « Risques »).\n67\t\n68\t## 2. Étapes du pipeline (laptop — `~/Desktop/qc_house_eval/scripts/`)\n69\t\n70\tOrdre d'exécution (chaque étape lit la sortie de la précédente) :\n71\t\n72\t| # | Script | Rôle |\n73\t|---|---|---|\n74\t| 0 | `~/Desktop/house/scrape_province.py` | scraping quadtree des transactions api.qub.ca (token Bearer manuel) — préalable, peut tourner indépendamment |\n75\t| 1 | `extract_roles.py` | extraction/normalisation des unités d'évaluation depuis les FGDB/GPKG MAMH (usages résidentiels, champs canoniques, GPS) |\n76\t| 2 | `merge_transactions.py` | **fusion spatiale kNN en 2 passes** des transactions sur les unités du rôle — taux d'appariement **99,88 %** |\n77\t| 3 | `hedonic.py` | entraînement **LightGBM — 4 modèles hédoniques** (par grande famille de propriété) → valeur estimée « vrai prix » par unité |\n78\t| 4 | `build_vrai_prix_db.py` | assemblage du SQLite final `vraiprix.db` : tables `units`, `transactions`, `market_index`, index plein-texte FTS5 (`units_fts*`), table applicative `leads` |\n79\t| 5 | `build_stats.py` | agrégats statistiques / indice de marché (alimente `market_index` et la page /stats) |\n80\t\n81\t## 3. Livraison au nœud\n82\t\n83\tLe nœud **ne fait que servir** la base — l'app Next.js (M3U96a, ce repo) lit\n84\t`data/vraiprix.db` en lecture seule.\n85\t\n86\t```bash\n87\t# depuis le laptop, après un build complet :\n88\tscp ~/Desktop/qc_house_eval/…/vraiprix.db M3U96a:apps/vrai-prix/data/vraiprix.db\n89\tssh M3U96a 'pm2 restart vrai-prix' # recharger l'app après remplacement de la BD\n90\t```\n91\t\n92\t- Taille du livrable : **~1,5 Go** (dernier fichier livré : 2026-08-08).\n93\t- La BD est en WAL (`-shm`/`-wal` présents sur le nœud) ; remplacer le `.db`\n94\t quand l'app est arrêtée ou juste avant un `pm2 restart` pour éviter tout\n95\t mélange de journaux.\n96\t\n97\t## 4. Volumétrie (build livré, vérifiée live sur le nœud 2026-08-18)\n98\t\n99\t| Table | Lignes | Note |\n100\t|---|---|---|\n101\t| `units` | **3 747 008** | unités d'évaluation résidentielles, province entière |\n102\t| `transactions` | **745 119** | ventes appariées (kNN 2 passes, 99,88 %) |\n103\t| `market_index` | **268** | lignes d'indice de marché (build_stats.py) |\n104\t| `units_fts` (+`_data`/`_idx`/`_config`/`_docsize`) | — | index FTS5 de recherche d'adresses |\n105\t| `leads` | — | table applicative (demandes des visiteurs), remplie par l'app, PAS par le pipeline |\n106\t\n107\t- **Dernier build : 2026-08-08** (mtime du fichier sur le nœud : 8 août 18:22).\n108\t\n109\t## 5. Complétude des champs (build 2026-08-08)\n110\t\n111\t| Champ | Complétude |\n112\t|---|---|\n113\t| GPS (lat/lng des unités) | **100 %** |\n114\t| Frontage | **83 %** |\n115\t| Année de construction | **79 %** |\n116\t\n117\tLes champs manquants sont des trous du rôle MAMH lui-même (certaines\n118\tmunicipalités ne publient pas toutes les caractéristiques) — les modèles\n119\thédoniques les traitent comme valeurs manquantes natives LightGBM.\n120\t\n121\t## 6. Risques & limites (à connaître avant tout rafraîchissement)\n122\t\n123\t1. **Token qub.ca manuel** : le Bearer d'api.qub.ca doit être recapturé à la\n124\t main via Safari à chaque campagne de scraping ; s'il expire en cours de\n125\t quadtree, relancer `scrape_province.py` (il est repriseable par tuiles).\n126\t Aucun renouvellement automatique — point de fragilité n° 1.\n127\t2. **Pipeline NON reproductible sur le nœud** : les données brutes (FGDB/GPKG\n128\t MAMH, dumps qub.ca), les scripts et les environnements Python (GDAL/\n129\t pyogrio pour lire les FGDB, LightGBM) ne vivent que sur le **laptop**\n130\t (`~/Desktop/qc_house_eval/`, `~/Desktop/house/`). Si le laptop est perdu,\n131\t le pipeline doit être reconstruit ; seul le livrable `vraiprix.db` est sur\n132\t le nœud (et le repo git ne contient PAS la BD ni les données brutes).\n133\t → Recommandation : archiver `qc_house_eval/scripts/` + `house/` (au moins\n134\t les scripts) sur le NAS ou dans un repo gitsrv dédié.\n135\t3. **Rôle 2027 à venir** : le millésime MAMH suivant (rôles 2024-2029 /\n136\t publication « 2027 ») exigera de rejouer tout le pipeline : re-télécharger\n137\t les FGDB/GPKG, revalider les schémas (les noms de couches/champs bougent\n138\t entre millésimes), ré-entraîner les 4 modèles.\n139\t4. **Décalage de fraîcheur** : la BD servie date du dernier build (2026-08-08) ;\n140\t l'app n'a aucun mécanisme de mise à jour incrémentale — c'est voulu\n141\t (batch + livraison atomique d'un seul fichier).\n142\t\n143\t## 7. Procédure de rafraîchissement pas à pas\n144\t\n145\tSur le **laptop** :\n146\t\n147\t1. **Transactions** — recapturer le token : Safari → qub.ca (section\n148\t immobilier) → inspecteur web → requête vers `api.qub.ca` → copier le\n149\t header `Authorization: Bearer …` → le mettre dans\n150\t `~/Desktop/house/scrape_province.py` → lancer le scraping quadtree\n151\t (long ; repriseable). Vérifier le volume obtenu vs ~745 k.\n152\t2. **Rôles** — si nouveau millésime MAMH : télécharger manuellement les\n153\t FGDB/GPKG depuis Données Québec dans `~/Desktop/qc_house_eval/`.\n154\t3. `cd ~/Desktop/qc_house_eval/scripts/` puis, dans l'ordre :\n155\t `python3 extract_roles.py` → `python3 merge_transactions.py` (contrôler le\n156\t taux d'appariement, attendu ≥ 99,8 %) → `python3 hedonic.py` (4 modèles ;\n157\t contrôler les métriques de validation avant de continuer) →\n158\t `python3 build_vrai_prix_db.py` → `python3 build_stats.py`.\n159\t4. **Contrôles qualité** sur le `vraiprix.db` produit :\n160\t `SELECT COUNT(*) FROM units;` (~3,7 M), `SELECT COUNT(*) FROM transactions;`\n161\t (~745 k+), `SELECT COUNT(*) FROM market_index;`, complétude GPS = 100 %,\n162\t spot-check de quelques adresses connues dans `units_fts`.\n163\t5. **Livraison** : `scp` du fichier vers `M3U96a:apps/vrai-prix/data/vraiprix.db`\n164\t puis `ssh M3U96a 'pm2 restart vrai-prix'`.\n165\t6. **Vérification en prod** : ouvrir le site (vrai-prix), chercher une adresse,\n166\t vérifier /stats, puis noter la date de build ici (section 4) et committer\n167\t la mise à jour de ce document **sur le nœud** (remote-first :\n168\t `git add docs/PIPELINE-DONNEES.md && git commit && git push origin main`).\n169\t\n170\t## 8. Attribution\n171\t\n172\tLes données du rôle d'évaluation proviennent du **MAMH via Données Québec**\n173\t(licence ouverte — attribution requise). Les transactions servent au calcul\n174\tde modèles et d'indices agrégés ; les pages publiques n'exposent pas la\n175\tsource brute qub.ca.\n176\t"}]},"parent_tool_use_id":null,"session_id":"6d8baae6-b54e-4425-9183-99a3a5e90e6a","uuid":"e9558e3c-56e7-45f5-b166-86f9950a8409","timestamp":"2026-08-22T23:19:26.201Z","tool_use_result":{"type":"text","file":{"filePath":"/Users/simon-pierreboucher/apps/vrai-prix/docs/PIPELINE-DONNEES.md","content":"# Vrai-Prix — Pipeline de données (documentation de continuité)\n\n> Rédigé le 2026-08-18. **Important : contrairement aux autres apps Ka, Vrai-Prix\n> n'a AUCUN connecteur runtime.** Toute la donnée est produite par un pipeline\n> **batch qui tourne sur le laptop** (`~/Desktop/qc_house_eval/` et\n> `~/Desktop/house/`), puis livrée au nœud M3U96a sous forme d'un unique\n> fichier SQLite (`data/vraiprix.db`, ~1,5 Go). Ce document existe pour que\n> n'importe quelle session future puisse comprendre, auditer et rejouer le\n> pipeline même sans accès à l'historique de conversation.\n\n## Vue d'ensemble\n\n```\n[MAMH — rôles d'évaluation 2021-2026] [api.qub.ca — transactions]\n Données Québec (FGDB/GPKG, licence scraping quadtree, token\n ouverte, téléchargement MANUEL) Bearer recapturé via Safari\n │ │\n │ extract_roles.py │ ~/Desktop/house/scrape_province.py\n ▼ ▼\n unités normalisées ◄──── merge_transactions.py ──── transactions brutes\n (fusion spatiale kNN, 2 passes, 99,88 %)\n │\n ▼\n hedonic.py — LightGBM, 4 modèles hédoniques (estimation de valeur)\n │\n ▼\n build_vrai_prix_db.py — assemble data/vraiprix.db (units, transactions,\n │ market_index, FTS5 units_fts, leads)\n ▼\n build_stats.py — agrégats / index de marché\n │\n ▼\n scp vraiprix.db (~1,5 Go) → M3U96a:~/apps/vrai-prix/data/ → app Next.js\n```\n\n## 1. Sources amont\n\n### 1.1 Rôles d'évaluation foncière (MAMH)\n\n- **Quoi** : rôles d'évaluation municipale du Québec, millésime **2021-2026**\n (MAMH — ministère des Affaires municipales et de l'Habitation).\n- **Où** : [Données Québec](https://www.donneesquebec.ca/) — jeu « Rôles\n d'évaluation foncière ». **Licence ouverte** (réutilisation permise avec\n attribution — Données Québec / MAMH).\n- **Format** : **FGDB** (Esri File Geodatabase) et/ou **GPKG** (GeoPackage),\n **téléchargés manuellement** (pas d'API d'ingestion automatique — les\n fichiers sont volumineux et versionnés par millésime).\n- **Contenu utile** : chaque unité d'évaluation (adresse, matricule, usage,\n géométrie/GPS, valeurs au rôle terrain/bâtiment, caractéristiques physiques\n — frontage, superficie, année de construction, nb logements…).\n- **Stockage laptop** : sous `~/Desktop/qc_house_eval/` (données brutes +\n scripts dans `scripts/`).\n\n### 1.2 Transactions immobilières (api.qub.ca)\n\n- **Quoi** : transactions de vente résidentielles (prix réel, date d'acte),\n utilisées pour entraîner les modèles hédoniques et calculer l'indice de\n marché.\n- **Comment** : **scraping par quadtree** de l'API `api.qub.ca` avec\n `~/Desktop/house/scrape_province.py` (sur le **laptop**) : découpage\n récursif du territoire en tuiles jusqu'à passer sous le plafond de\n résultats par requête, couverture provinciale complète.\n- **Auth** : jeton **Bearer** requis, **recapturé manuellement via Safari**\n (ouvrir le site qub.ca, inspecteur web → copier l'en-tête Authorization\n d'une requête à `api.qub.ca`, le coller dans le script). Le jeton expire :\n c'est l'étape manuelle fragile du pipeline (voir « Risques »).\n\n## 2. Étapes du pipeline (laptop — `~/Desktop/qc_house_eval/scripts/`)\n\nOrdre d'exécution (chaque étape lit la sortie de la précédente) :\n\n| # | Script | Rôle |\n|---|---|---|\n| 0 | `~/Desktop/house/scrape_province.py` | scraping quadtree des transactions api.qub.ca (token Bearer manuel) — préalable, peut tourner indépendamment |\n| 1 | `extract_roles.py` | extraction/normalisation des unités d'évaluation depuis les FGDB/GPKG MAMH (usages résidentiels, champs canoniques, GPS) |\n| 2 | `merge_transactions.py` | **fusion spatiale kNN en 2 passes** des transactions sur les unités du rôle — taux d'appariement **99,88 %** |\n| 3 | `hedonic.py` | entraînement **LightGBM — 4 modèles hédoniques** (par grande famille de propriété) → valeur estimée « vrai prix » par unité |\n| 4 | `build_vrai_prix_db.py` | assemblage du SQLite final `vraiprix.db` : tables `units`, `transactions`, `market_index`, index plein-texte FTS5 (`units_fts*`), table applicative `leads` |\n| 5 | `build_stats.py` | agrégats statistiques / indice de marché (alimente `market_index` et la page /stats) |\n\n## 3. Livraison au nœud\n\nLe nœud **ne fait que servir** la base — l'app Next.js (M3U96a, ce repo) lit\n`data/vraiprix.db` en lecture seule.\n\n```bash\n# depuis le laptop, après un build complet :\nscp ~/Desktop/qc_house_eval/…/vraiprix.db M3U96a:apps/vrai-prix/data/vraiprix.db\nssh M3U96a 'pm2 restart vrai-prix' # recharger l'app après remplacement de la BD\n```\n\n- Taille du livrable : **~1,5 Go** (dernier fichier livré : 2026-08-08).\n- La BD est en WAL (`-shm`/`-wal` présents sur le nœud) ; remplacer le `.db`\n quand l'app est arrêtée ou juste avant un `pm2 restart` pour éviter tout\n mélange de journaux.\n\n## 4. Volumétrie (build livré, vérifiée live sur le nœud 2026-08-18)\n\n| Table | Lignes | Note |\n|---|---|---|\n| `units` | **3 747 008** | unités d'évaluation résidentielles, province entière |\n| `transactions` | **745 119** | ventes appariées (kNN 2 passes, 99,88 %) |\n| `market_index` | **268** | lignes d'indice de marché (build_stats.py) |\n| `units_fts` (+`_data`/`_idx`/`_config`/`_docsize`) | — | index FTS5 de recherche d'adresses |\n| `leads` | — | table applicative (demandes des visiteurs), remplie par l'app, PAS par le pipeline |\n\n- **Dernier build : 2026-08-08** (mtime du fichier sur le nœud : 8 août 18:22).\n\n## 5. Complétude des champs (build 2026-08-08)\n\n| Champ | Complétude |\n|---|---|\n| GPS (lat/lng des unités) | **100 %** |\n| Frontage | **83 %** |\n| Année de construction | **79 %** |\n\nLes champs manquants sont des trous du rôle MAMH lui-même (certaines\nmunicipalités ne publient pas toutes les caractéristiques) — les modèles\nhédoniques les traitent comme valeurs manquantes natives LightGBM.\n\n## 6. Risques & limites (à connaître avant tout rafraîchissement)\n\n1. **Token qub.ca manuel** : le Bearer d'api.qub.ca doit être recapturé à la\n main via Safari à chaque campagne de scraping ; s'il expire en cours de\n quadtree, relancer `scrape_province.py` (il est repriseable par tuiles).\n Aucun renouvellement automatique — point de fragilité n° 1.\n2. **Pipeline NON reproductible sur le nœud** : les données brutes (FGDB/GPKG\n MAMH, dumps qub.ca), les scripts et les environnements Python (GDAL/\n pyogrio pour lire les FGDB, LightGBM) ne vivent que sur le **laptop**\n (`~/Desktop/qc_house_eval/`, `~/Desktop/house/`). Si le laptop est perdu,\n le pipeline doit être reconstruit ; seul le livrable `vraiprix.db` est sur\n le nœud (et le repo git ne contient PAS la BD ni les données brutes).\n → Recommandation : archiver `qc_house_eval/scripts/` + `house/` (au moins\n les scripts) sur le NAS ou dans un repo gitsrv dédié.\n3. **Rôle 2027 à venir** : le millésime MAMH suivant (rôles 2024-2029 /\n publication « 2027 ») exigera de rejouer tout le pipeline : re-télécharger\n les FGDB/GPKG, revalider les schémas (les noms de couches/champs bougent\n entre millésimes), ré-entraîner les 4 modèles.\n4. **Décalage de fraîcheur** : la BD servie date du dernier build (2026-08-08) ;\n l'app n'a aucun mécanisme de mise à jour incrémentale — c'est voulu\n (batch + livraison atomique d'un seul fichier).\n\n## 7. Procédure de rafraîchissement pas à pas\n\nSur le **laptop** :\n\n1. **Transactions** — recapturer le token : Safari → qub.ca (section\n immobilier) → inspecteur web → requête vers `api.qub.ca` → copier le\n header `Authorization: Bearer …` → le mettre dans\n `~/Desktop/house/scrape_province.py` → lancer le scraping quadtree\n (long ; repriseable). Vérifier le volume obtenu vs ~745 k.\n2. **Rôles** — si nouveau millésime MAMH : télécharger manuellement les\n FGDB/GPKG depuis Données Québec dans `~/Desktop/qc_house_eval/`.\n3. `cd ~/Desktop/qc_house_eval/scripts/` puis, dans l'ordre :\n `python3 extract_roles.py` → `python3 merge_transactions.py` (contrôler le\n taux d'appariement, attendu ≥ 99,8 %) → `python3 hedonic.py` (4 modèles ;\n contrôler les métriques de validation avant de continuer) →\n `python3 build_vrai_prix_db.py` → `python3 build_stats.py`.\n4. **Contrôles qualité** sur le `vraiprix.db` produit :\n `SELECT COUNT(*) FROM units;` (~3,7 M), `SELECT COUNT(*) FROM transactions;`\n (~745 k+), `SELECT COUNT(*) FROM market_index;`, complétude GPS = 100 %,\n spot-check de quelques adresses connues dans `units_fts`.\n5. **Livraison** : `scp` du fichier vers `M3U96a:apps/vrai-prix/data/vraiprix.db`\n puis `ssh M3U96a 'pm2 restart vrai-prix'`.\n6. **Vérification en prod** : ouvrir le site (vrai-prix), chercher une adresse,\n vérifier /stats, puis noter la date de build ici (section 4) et committer\n la mise à jour de ce document **sur le nœud** (remote-first :\n `git add docs/PIPELINE-DONNEES.md && git commit && git push origin main`).\n\n## 8. Attribution\n\nLes données du rôle d'évaluation proviennent du **MAMH via Données Québec**\n(licence ouverte — attribution requise). Les transactions servent au calcul\nde modèles et d'indices agrégés ; les pages publiques n'exposent pas la\nsource brute qub.ca.\n","numLines":176,"startLine":1,"totalLines":176}}}} {"type":"claude","event":{"type":"assistant","message":{"model":"claude-fable-5","id":"msg_011CeJeEBf6HmzM5T3rPQHNo","type":"message","role":"assistant","content":[{"type":"tool_use","id":"toolu_016o3BxdA1qwi2AcVNT17PAq","name":"Bash","input":{"command":"curl -s -L \"https://www.journaldemontreal.com/argent/immobilier/transactions-immobilieres\" -H \"User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.4 Safari/605.1.15\" -o /tmp/jdm-tx.html -w \"%{http_code} %{url_effective}\\n\" && wc -c /tmp/jdm-tx.html","description":"Fetch JdM transactions immobilières 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