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Commit History
9 days ago
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feat(exercice): separation de toute l'application par annee civile
- core/exercice.py : source unique (lecture des dates FR/ISO, bornes, selecteur EXERCICE de la barre laterale, regle A : chaque flux dans l'annee de sa propre date, echeancier contractuel, synthese par exercice). - Objectifs de benefice par exercice (2026 = 2,2 M, 2027 = 3,5 M XOF, annees futures = dernier objectif connu), editables par annee. - Dashboard, Optimizer, rapports IA, JASMINE, Digital Twin : chiffres de l'exercice choisi + comparaison N-1 ; benefice = interets + penalites encaisses dans l'annee. - IA : consigne d'exercice dans tous les prompts. ML : variable Annee_Deblocage + erreur hors echantillon par exercice. - Correctif : "2026-03-01" n'est plus lu comme le 3 janvier. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>631cd58
30 days ago
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Securite et fiabilite : corrections sur l'ensemble du simulateur/octroi/notifications
Relecture complete (17 fichiers modifies + 4 nouveaux) des corrections suivantes, apportees en parallele sur le poste : Securite : - Simulateur public : recherche client remplacee (ne liste plus toute la base), mot de passe partage remplace par un lien d'onboarding a usage unique, outils JASMINE (portefeuille reel) retires cote page publique (allowed_tools=[]). - Mots de passe hashes PBKDF2-HMAC-SHA256 (core/auth.py), compatible avec les comptes pas encore migres, comparaison en temps constant y compris pour un identifiant inconnu (anti-enumeration). - Verrouillage apres 5 tentatives de connexion echouees (5 min). - IP client lue depuis le dernier maillon de X-Forwarded-For (celui ajoute par le proxy de confiance) plutot que le premier (falsifiable par le client) ; bug qui empechait l'enregistrement du GPS corrige. - Motif libre du client (et l'analyse JASMINE qui en decoule) traite comme une donnee a citer, jamais une instruction, avec echappement HTML avant afficha…397b23d
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Centralise l'objectif annuel et fiabilise le Forecasting
Ajoute vortex_params.py comme source de verite unique pour l'objectif annuel de profit (remplace les deux valeurs codees en dur et desynchronisees dans jasmine_optimizer.py et AI_Reports.py), le rend editable dans l'Optimizer, corrige le filtrage YTD par annee, et branche une comparaison optionnelle avec la tendance XGBoost. Ajoute une projection annuelle vs objectif dans le Digital Twin. Corrige aussi le reporting Forecasting qui restait vide : AI_Reports ne lisait jamais l'onglet Forecasting, independamment de toute synchronisation, et celle-ci n'etait declenchee que manuellement. Ajoute une synchronisation automatique si les donnees sont absentes ou perimees (+12h). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>4f24ce4
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