# PAV decisionnel - prototype local Projet FastAPI + PostgreSQL/PostGIS + Leaflet pour tester un premier tableau de bord d'aide a la decision autour des PAV instrumentes. Le projet reprend la logique du compteur foncier : - une application FastAPI simple (`app.py`) ; - une interface cartographique dans `static/index.html` ; - une configuration par `.env` ; - des scripts SQL pour creer les vues stables et les index ; - des croisements avec les donnees deja presentes dans le schema du compteur foncier. ## 1. Principe general La table brute des capteurs peut evoluer ou etre rechargee souvent. Le tableau de bord ne lit pas directement tous les tags dans l'interface : il passe par des vues SQL stables. ```text capteurs_fibre."capteurs_donnees" ou capteurs_fibre."capteurs_données" -> vues SQL v_pav_latest et v_pav_saturation_rate -> API FastAPI -> carte Leaflet et indicateurs ``` Les nouveaux `tagreference` seront ignores tant qu'ils ne sont pas utiles aux indicateurs. Tant que les colonnes techniques de la table brute restent stables (`deviceidentifier`, `tagreference`, `value`, `timestamp`, `date`, `isevent`), la mise a jour de la table ne doit pas poser de probleme. ## 2. Indicateurs V1 integres 1. Population a moins de 400 m d'un PAV. 2. Volume disponible / capacite accessible par habitant a 400 m. 3. Volume disponible par commune. 4. Taux de remplissage moyen et taux pondere par volume. 5. Batiments a moins de 50 m d'un PAV via fichiers fonciers + cadastre. 6. Taux de jours en saturation, avec saturation definie par `FT_percent_of_bin_used >= 95`. 7. Logements Sitadel autorises dans un rayon de 300 m. ## 3. Tables attendues ### Schema capteurs Par defaut : `capteurs_fibre`. Tables attendues : - `capteurs_données` ou `capteurs_donnees`, selon le nom reel dans PostgreSQL ; - `capteurs_points` ; - `Filosofi2017_carreaux_200m_met`. La table Filosofi est configuree avec le nom exact conserve, sans conversion en minuscules : ```env FILOSOFI_SCHEMA=capteurs_fibre FILOSOFI_TABLE=Filosofi2017_carreaux_200m_met FILOSOFI_IND_COL=Ind FILOSOFI_GEOM_COL=geom ``` ### Schema compteur foncier Par defaut : `compteur_foncier`. Tables reutilisees : - `commune_aula_admin_express_2025` ; - `cadastre` ; - `ff_2023` ; - `sitadel_aula_dido_newlog_13_25`. ## 4. Installation locale ```bash cd pav-decisionnel-local python -m venv .venv . .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt cp .env.example .env ``` Sous Windows : ```bat cd pav-decisionnel-local python -m venv .venv .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt copy .env.example .env ``` Puis modifier `.env` avec vos parametres de connexion PostgreSQL. ## 5. Creation des vues et index Apres avoir verifie le nom exact de la table capteurs, executer : ```bash psql -h -p -U -d -f sql/01_views_capteurs.sql psql -h -p -U -d -f sql/02_indexes_recommandes.sql ``` Ou utiliser le script : ```bash ./setup_db.sh ``` Sous Windows : ```bat setup_db.bat ``` Les scripts supposent que `psql` est installe et accessible dans le PATH. ## 6. Lancement ```bash ./run_dev.sh ``` Sous Windows : ```bat run_dev.bat ``` Application : ```text http://localhost:8000 ``` ## 7. Endpoints utiles ```text /api/health /api/debug/columns?schema=capteurs_fibre&table=Filosofi2017_carreaux_200m_met /api/debug/columns?schema=capteurs_fibre&table=capteurs_données /api/tags /api/epci /api/communes /api/pav/devices /api/pav/points?deviceIdentifier= /api/pav/stats?deviceIdentifier= ``` ## 8. Controle de la table Filosofi ```sql SELECT COUNT(*) AS nb_carreaux FROM capteurs_fibre."Filosofi2017_carreaux_200m_met"; SELECT SUM("Ind") AS population_totale FROM capteurs_fibre."Filosofi2017_carreaux_200m_met"; SELECT ST_SRID(geom) AS srid, COUNT(*) FROM capteurs_fibre."Filosofi2017_carreaux_200m_met" GROUP BY ST_SRID(geom); ``` ## 9. Points a adapter si besoin ### Nom de la table capteurs Dans `.env` : ```env PAV_DATA_TABLE=capteurs_données ``` Si la table est sans accent : ```env PAV_DATA_TABLE=capteurs_donnees ``` Le script SQL `sql/01_views_capteurs.sql` contient aussi le nom de table. Si besoin, remplacer : ```sql capteurs_fibre."capteurs_données" ``` par : ```sql capteurs_fibre.capteurs_donnees ``` ### Champ logement Sitadel Le champ par defaut est : ```env SIT_NB_LOG_COL=nb_logements_autorises ``` Verifier le nom exact avec : ```text /api/debug/columns?schema=compteur_foncier&table=sitadel_aula_dido_newlog_13_25 ``` Puis modifier `.env` si necessaire. ## 10. Pourquoi la mise a jour capteurs est robuste - La table brute peut etre alimentee en continu. - La vue `v_pav_latest` reprend automatiquement la derniere valeur connue par PAV et par tag. - La vue `v_pav_saturation_rate` recalcule le taux de jours en saturation a partir de l'historique. - L'API interroge les vues, pas une table pivot figee. - Les nouveaux tags n'ont pas d'impact tant qu'ils ne remplacent pas les tags utilises par les indicateurs V1. ## 11. Tags PAV utilises dans la V1 - `FT_percent_of_bin_used` - `FT_volume_bin` - `DT_temperature` - `DT_distance_cm` - `CT_Address` - `CT_Latitude` - `CT_Longitude` - `PT_bin_empty_threshold` - `PT_bin_full_threshold` - `PT_container_width` - `PT_container_length` - `PT_temperature_threshold_high` - `PT_temperature_threshold_low` ## 12. Evolution de style et filtre PAV Cette version conserve les principes techniques du compteur foncier, mais l'interface a ete reorganisee : - carte Leaflet en plein ecran, utilisee comme support central ; - filtres flottants en haut de l'ecran ; - panneaux d'indicateurs flottants autour de la carte ; - filtre direct par identifiant PAV (`deviceIdentifier`) ; - liste de PAV alimentee par l'endpoint `/api/pav/devices` ; - bouton dans la popup cartographique pour filtrer rapidement sur un PAV. Le filtre PAV est applique sur la vue stable `v_pav_latest`, donc il reste compatible avec une table capteurs rechargee regulierement, tant que le champ d'identifiant reste disponible dans les donnees capteurs et dans `capteurs_points`.