fix(observatoire): filtre renseignées sur != 'Sans objet' plutôt que regex

Seule 'Sans objet' est considérée négative parmi les marchés renseignés,
cohérent avec le reste des traitements.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

src/figures.py

@@ -769,7 +769,10 @@ def compute_considerations_stats(lff: pl.LazyFrame) -> dict[str, tuple[int, int]
     for key, col in present.items():
         count_pos = agg.filter(pl.col(col).str.contains(CONSIDERATIONS_REGEX)).height
         count_ren = agg.filter(pl.col(col).is_not_null()).height
-        pct_pos_ren = round(100 * count_pos / count_ren) if count_ren > 0 else 0
+        count_pos_ren = agg.filter(
+            pl.col(col).is_not_null() & (pl.col(col) != "Sans objet")
+        ).height
+        pct_pos_ren = round(100 * count_pos_ren / count_ren) if count_ren > 0 else 0
         stats[key] = (count_pos, round(100 * count_pos / total))
         stats[f"{key}_renseignees"] = (count_ren, pct_pos_ren)
 

tests/test_figures.py

@@ -42,9 +42,10 @@ def test_compute_considerations_stats_basic():
     # 4 marchés au total. Social : u1, u3 -> 2/4 = 50%. Env : u2 -> 1/4 = 25%.
     assert stats["sociales"] == (2, 50)
     assert stats["environnementales"] == (1, 25)
-    # Renseignées : dénominateur = non-null ; numérateur = positifs.
+    # Renseignées : dénominateur = non-null ; numérateur = non-null ET != "Sans objet".
-    # Social : 4 non-null, 2 positifs -> (4, 50%). Env : 3 non-null, 1 positif -> (3, 33%).
+    # Social : 4 non-null, 3 != "Sans objet" (u1/u3/u4) -> (4, 75%).
-    assert stats["sociales_renseignees"] == (4, 50)
+    # Env : 3 non-null, 1 != "Sans objet" (u2) -> (3, 33%).
+    assert stats["sociales_renseignees"] == (4, 75)
     assert stats["environnementales_renseignees"] == (3, 33)