docs: ajout de la cartographie SI et de la politique de traitement des donnees/ML pour l'INRIA

iso27001/POLITIQUE_TRAITEMENT_DONNEES.md

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+# Politique de Traitement des Données & Gouvernance ML
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+## 1. Cadre Général & Engagement Privacy-by-Design
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+Le projet RYM / Peakload traite des données relatives à la pratique sportive, à la physiologie et au suivi de la performance. Conformément au **RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données)** et aux directives d'éthique de la recherche (INRIA / CNIL) :
+* **Minimisation des données** : Seules les métriques strictement nécessaires à l'analyse de la charge et à la prévention des blessures sont collectées.
+* **Chiffrement de bout en bout** : Toutes les données personnelles et physiologiques sont chiffrées en transit (TLS 1.3) et au repos (AES-256).
+* **Isolation des environnements** : Séparation stricte entre les données de production, les jeux de données de test et les environnements de recherche.
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+## 2. Classification des Données Traitées
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+| Catégorie de Donnée | Exemples | Niveau de Sensibilité | Mesures de Protection |
+| :--- | :--- | :--- | :--- |
+| **Données Identifiantes** | Email, Nom, Prénom, Identifiant unique | **Élevé** | Stockage chiffré, séparé des données de performance. |
+| **Données Physiologiques** | VRC, Fréquence Cardiaque, Sommeil, Fatigue (RPE) | **Très Élevé (Données de Santé)** | Pseudonymisation à la source, accès restreint aux micro-services ML. |
+| **Données d'Activité** | Charge d'entraînement, Durée, Type de sport | **Moyen** | Agrégation et horodatage chiffré. |
+| **Données Techniques / Métriques** | Logs d'accès, IP pseudonymisées, Métriques Podman | **Faible** | Log rotation automatisé, anonymisation sous 30 jours. |
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+## 3. Stratégie de Pseudonymisation & Anonymisation
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+Afin d'alimenter les modèles de Machine Learning tout en protégeant la vie privée des utilisateurs :
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+1. **Jetons de Pseudonymisation (Tokenization)** :
+   * L'identité réelle de l'utilisateur est dissociée de son profil physiologique via un identifiant unique universel (UUID) irréversible stocké dans un coffre-fort d'identités chiffré.
+2. **Pipelines d'Anonymisation pour la Recherche / ML** :
+   * Les jeux de données d'entraînement pour les modèles ML sont extraits sans aucune référence personnelle.
+   * Injection de bruits contrôlés (Confidentialité Différentielle / *Differential Privacy*) sur les séries temporelles lors des analyses agrégées.
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+## 4. Gouvernance & Éthique du Machine Learning (ML)
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+Afin d'éviter tout effet "Boîte Noire" et de garantir un audit carré exigé par l'INRIA :
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+* **Explicabilité & Traçabilité des Décisions** :
+  * Chaque recommandation générée par le modèle (ex: ajustement de charge d'entraînement) est accompagnée de ses facteurs explicatifs (ex: baisse de la VRC de X% + augmentation de la charge aiguë).
+* **Auditabilité des Modèles** :
+  * Les poids des modèles, les hyperparamètres et les jeux de données d'entraînement anonymisés sont versionnés (Model Registry).
+* **Supervision Humaine (*Human-in-the-loop*)** :
+  * L'algorithme agit comme un système d'aide à la décision. L'athlète ou le coach conserve toujours le contrôle final sur l'ajustement de son programme.
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+## 5. Droits des Personnes & Cycle de Vie des Données
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+* **Portabilité & Exportation** : L'utilisateur peut exporter l'intégralité de ses données sous un format standard ouvert (JSON / CSV) à tout moment.
+* **Droit à l'Oubli** : La suppression du compte entraîne la purge physique et définitive de l'ensemble des clés de déchiffrement associées aux données de l'utilisateur (*Crypto-shredding*).
+* **Durée de Conservation** :
+  * Données actives : Conservées durant la durée d'utilisation du service.
+  * Données anonymisées de recherche : Conservées sous forme non identifiable pour l'amélioration continue des modèles.

techniques/CARTOGRAPHIE_SI.md

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+# Cartographie du Système d'Information & Architecture Technique RYM / Peakload
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+## 1. Vision & Principes d'Architecture Innovante
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+Le Système d'Information (SI) RYM / Peakload repose sur une architecture **Souveraine, SecOps et Privacy-by-Design**. 
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+Pour répondre aux exigences d'agilité, de sécurité et d'auditabilité :
+* **SecOps & Compliance-as-Code** : La conformité (ISO 27001 / ISO 9001) et les contrôles de sécurité (détection de secrets, vulnérabilités IaC) sont intégrés nativement dans la chaîne d'intégration continue (CI/CD).
+* **Isolation Rootless** : L'ensemble des services applicatifs et des agents d'exécution fonctionnent sous **Podman** (sans privilèges root ni daemon centralisé).
+* **Confidentialité & Traitement Edge/Local** : Les données sensibles de santé et de performance sportive sont traitées au plus près de l'utilisateur ou dans des micro-services isolés et chiffrés.
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+## 2. Choix Technologiques & Langages à Forte Communauté
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+Afin de garantir la pérennité, la maintenabilité et la facilité de recrutement ou de collaboration académique/industrielle, le choix s'est porté sur les langages bénéficiant des plus vastes écosystèmes open-source au monde :
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+| Composant / Couche | Technologie / Langage | Justification & Atouts Communautaires |
+| :--- | :--- | :--- |
+| **Services Backend & ML** | **Python 3.12+ (FastAPI / PyTorch)** | Standard universel en Recherche, IA/ML et Data Science. Écosystème massif, haute performance asynchrone avec FastAPI. |
+| **Applications Frontend / Mobile** | **TypeScript (Node.js / React Native)** | Typage strict, sécurité à la compilation, vaste communauté et réutilisation de code inter-plateformes (Web & Mobile). |
+| **Forge & CI/CD** | **Gitea + Gitea Actions (`act_runner`)** | Solution souveraine, légère et compatible avec les workflows GitHub Actions. |
+| **Conteneurisation & IaC** | **Podman / Podman-Compose** | Runtime souverain, respectueux des normes OCI, sans risque d'élévation de privilèges root. |
+| **Bases de Données & Cache** | **PostgreSQL + Redis** | SGBDR robuste avec support natif des données relationnelles, séries temporelles et extensions géospatiales (PostGIS). |
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+## 3. Cartographie Applicative & Flux de Données (Diagramme)
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+```text
+[ Client Mobile / App Web ] (TypeScript / React Native)
+            │
+            │ (HTTPS / TLS 1.3 - REST & WebSockets)
+            ▼
+[ Gateway API / Proxy Reverse ] (Nginx / Caddy sur VPS Debian)
+            │
+            ├───────────────┬──────────────────────────────┐
+            ▼               ▼                              ▼
+[ Service Backend Core ]  [ Engine ML & Analytics ]  [ Forge & CI/CD ]
+ (Python / FastAPI)        (Python / PyTorch)         (Gitea + Runner)
+            │               │                              │
+            ▼               ▼                              │
+┌──────────────────────────────┐                           │
+│  Stockage Données & Cache    │                           │
+│ (PostgreSQL & Redis Rootless)│ ◄─────────────────────────┘
+└──────────────────────────────┘ (Audits & Scans SecOps via Podman)
+```
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+## 4. Modèle Machine Learning (ML) : Pertinence, Explicabilité & Traitement des Séries Temporelles
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+Dans le cadre du projet RYM / Peakload, l'intégration du Machine Learning répond à un besoin métier précis : la prévention du surentraînement et l'optimisation personnalisée de la charge de travail sportive.
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+### A. Modélisation Hybride & Déterministe
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+* **Pas de "Boîte Noire" Opaque** : Utilisation prioritaire d'algorithmes statistiques et de ML explicables (Séries temporelles, Modèles autorégressifs ARIMA/Prophet, XGBoost, ou réseaux de neurones légers type LSTM/TCN sous **PyTorch**).
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+* **Indicateurs Clés Traités** :
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+  * Variabilité de la Fréquence Cardiaque (VRC / HRV)
+  * Charge Aiguë / Chronique (ACWR - *Acute:Chronic Workload Ratio*)
+  * Score d'énergie et de récupération perçu (RPE)
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+* **Pertinence Scientifique** : Les recommandations générées reposent sur des modèles physiologiques validés cliniquement et académiquement, garantissant une traçabilité totale des décisions de l'IA.
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+## 5. Matrice de Sécurité & Traçabilité pour Audit (ISO 27001 / ISO 9001)
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+Pour garantir la traçabilité intégrale exigée lors des audits de conformité :
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+| Zone d'Audit | Mecanisme de Contrôle | Résultat / Livrable d'Audit |
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+| **Authentification Commits** | Signature GPG obligatoire sur Git | Commits vérifiés et non repudiables dans Gitea |
+| **Détection de Secrets** | Scan automatique **Gitleaks** en CI | Log d'audit automatisé à chaque PR |
+| **Analyse Vulnérabilités IaC** | Scan automatique **Trivy** en CI | Rapport de conformité des conteneurs/images OCI |
+| **Protection des Branches** | Verrouillage de `main` + PR + Code Review | Traçabilité des approbations et du duo de validation |
+| **Sécurité des Données** | Chiffrement AES-256 au repos & TLS 1.3 en transit | Conformité PSSI et RGPD |
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+## 6. Politique de Déploiement & Résilience (PRA / DRP)
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+* **Architecture Invariable** : Tout changement d'infrastructure est défini par du code (*Infrastructure-as-Code*) versionné dans le dépôt `rym_infrastructure`.
+* **Sauvegardes Chiffrées & Extérieures** : Automatisation des sauvegardes (données + configurations) via des mécanismes de chiffrement de bout en bout et export vers un stockage souverain hors-site.
+* **Test de Restauration (DRP)** : Procédures de reconstruction à froid du SI validées périodiquement.
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