Gestion des montants inexistants

Merge branch 'main' into dev
Changelog 2.1.5
2025-10-10 18:25:08 +02:00 · 2025-10-10 17:48:47 +02:00 · 2025-10-10 17:47:18 +02:00 · 2025-10-10 17:45:15 +02:00 · 2025-10-10 17:44:51 +02:00 · 2025-10-10 17:44:16 +02:00
19 changed files with 2184 additions and 338 deletions
@@ -19,7 +19,7 @@ jobs:
    runs-on: ubuntu-latest
    environment: ${{ github.ref_name }}
    steps:
-      - name: Checkout repositorypu
+      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Set up SSH key
@@ -40,4 +40,12 @@ jobs:
            key: ${{ secrets.ARTIFACT_SSH_KEY }}
            passphrase: ${{ secrets.SSH_PSWD }}
            command_timeout: 5m
-            script: ${{ secrets.APP_PATH }}/deploy.sh
+            script: |
+              systemctl stop ${{ vars.APP_NAME }}
+              cd /var/www/${{ vars.APP_NAME }}
+              git pull
+              source .venv/bin/activate
+              pip install .
+              deactivate
+              chown -R ${{ vars.APP_NAME }}:www-data *
+              systemctl start ${{ vars.APP_NAME }}
@@ -0,0 +1,29 @@
+on:
+  push:
+    # Sequence of patterns matched against refs/tags
+    tags:
+      - 'v*' # Push events to matching v*, i.e. v1.0, v20.15.10
+
+name: Auto-release d'un tag
+
+jobs:
+  build:
+    name: auto-release
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - name: Checkout code
+        uses: actions/checkout@master
+      - name: Get tag message
+        run: echo "TAG_MESSAGE=`git show ${{ github.ref_name }} | grep '^\- '`" >> "$GITHUB_ENV"
+      - name: Create Release
+        id: create_release
+        uses: actions/create-release@latest
+        env:
+          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} # This token is provided by Actions, you do not need to create your own token
+          TAG_MESSAGE: ${{ env.TAG_MESSAGE }}
+        with:
+          tag_name: ${{ github.ref }}
+          release_name: ${{ github.ref_name }}
+          body: ${{ env.TAG_MESSAGE }}
+          draft: false
+          prerelease: false
@@ -2,3 +2,13 @@ DATA_FILE_PARQUET_PATH=https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/11cea8e8-df3e-4ed1
 PORT=8050
 DEVELOPMENT=True
 SOURCE_STATS_CSV_PATH="https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/8ded94de-3b80-4840-a5bb-7faad1c9c234"
+
+# Chemin vers le schéma de données
+DATA_SCHEMA_PATH=https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/9a4144c0-ee44-4dec-bee5-bbef38191d9a
+
+# Formulaire de contact
+SENDER_SERVER_DOMAIN="mail.example.com" # serveur SMTP
+LOGIN_PASSWORD="" # mot de passe du serveur
+LOGIN_EMAIL="connect@example.fr" # adresse utilisée pour se connecter au serveur SMTP
+FROM_EMAIL="from@example.com" # adresse d'envoi des emails (From)
+TO_EMAIL="to@example.com" # adresse de destination des emails (To)
@@ -1,6 +1,6 @@
 # decp.info

-> v2.0.1
+> v2.1.4

 Outil d'exploration et de téléchargement des données essentielles de la commande publique.

@@ -24,6 +24,13 @@ gunicorn app:server
 python run.py
 ```

+## Déploiement
+
+- **Production** (branche `main`, [decp.info](https://decp.info)) : déploiement manuel via un déclenchement de la Github Action [Déploiement](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/actions/workflows/deploy.yaml)
+- **Test** (branche `dev`, [test.decp.info](https://test.decp.info)) : déploiement automatique à chaque push sur la branche `dev`, via la même Github Action.
+
+Ne pas oublier de mettre à jour les fichier .env.
+
 ## Liens connexes

 - [decp-processing](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing) (traitement et publication des données)
@@ -31,7 +38,46 @@ python run.py

 ## Notes de version

-### 2.0.1 (23 septembre 2025)
+##### 2.1.5 (10 octobre 2025)
+
+- réparation des filtres (notamment < > sur les montants)
+- remplacement des valeurs "null" dans les tableaux par des cellules vides
+
+##### 2.1.4 (8 octobre 2025)
+
+- possibilité de filtrer sur le champ "Source"
+- création automatique d'une release Github quand je push un tag
+
+##### 2.1.3 (4 octobre 2025)
+
+- tentative d'auto-release à chaque création de tag git
+- adaptation au format TableSchema
+
+##### 2.1.2 (3 octobre 2025)
+
+- dataframe global plutôt que lazyframe, pour plus de résilience et charger toutes les données en mémoire
+
+##### 2.1.1 (1er octobre 2025)
+
+- ajout d'une section dans À propos sur la qualité et l'exhaustivité des données ([#43](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/43))
+- ajout du nombre de marchés en plus du nombre de lignes dans la vue Tableau
+
+#### 2.1.0 (30 septembre 2025)
+
+- Ajout des vues [acheteur](https://decp.info/acheteurs/24350013900189) ([#28](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/28)), [titulaire](https://decp.info/titulaires/51903758414786) ([#35](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/35)) et [marché](https://decp.info/marches/532239472000482025S00004) ([#40](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/40)) 🔎
+- Ajout des balises HTML meta Open Graph et Twitter ([#39](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/39)) pour de beaux aperçus de liens 🖼️
+- Formulaire de contact ([#48](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/48)) 📨
+- Nom de colonnes plus_agréables ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 💅
+- Définition des colonnes quand vous passez votre souris sur les en-têtes ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 📖
+- Affichage du numéro de version près du logo et lien vers ici 🤓
+- Variables globales uniquement en lecture (😁)
+
+##### 2.0.1 (23 septembre 2025)
+
+- Bloquage du bouton de téléchargement si trop de lignes (+ 65000) [#38](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/38)
+- Amélioration du script de déploiement (deploy.sh)
+- Meilleures instructions d'installation et lancement
+- Coquilles 🐚

 ### 2.0.0 (23 septembre 2025)

@@ -39,7 +85,7 @@ python run.py
 - section "À propos" plus développée
 - correction de bugs dans les filtres de la data table

-### 2.0.0-alpha
+#### 2.0.0-alpha

 - Data table fonctionnelle

@@ -0,0 +1,398 @@
+{
+  "01": {
+    "departement": "Ain",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "02": {
+    "departement": "Aisne",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "03": {
+    "departement": "Allier",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "04": {
+    "departement": "Alpes-de-Haute-Provence",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "05": {
+    "departement": "Hautes-Alpes",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "06": {
+    "departement": "Alpes-Maritimes",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "07": {
+    "departement": "Ardèche",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "08": {
+    "departement": "Ardennes",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "09": {
+    "departement": "Ariège",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "10": {
+    "departement": "Aube",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "11": {
+    "departement": "Aude",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "12": {
+    "departement": "Aveyron",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "13": {
+    "departement": "Bouches-du-Rhône",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "14": {
+    "departement": "Calvados",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "15": {
+    "departement": "Cantal",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "16": {
+    "departement": "Charente",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "17": {
+    "departement": "Charente-Maritime",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "18": {
+    "departement": "Cher",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "19": {
+    "departement": "Corrèze",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "21": {
+    "departement": "Côte-d'Or",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "22": {
+    "departement": "Côtes-d'Armor",
+    "region": "Bretagne"
+  },
+  "23": {
+    "departement": "Creuse",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "24": {
+    "departement": "Dordogne",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "25": {
+    "departement": "Doubs",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "26": {
+    "departement": "Drôme",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "27": {
+    "departement": "Eure",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "28": {
+    "departement": "Eure-et-Loir",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "29": {
+    "departement": "Finistère",
+    "region": "Bretagne"
+  },
+  "30": {
+    "departement": "Gard",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "31": {
+    "departement": "Haute-Garonne",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "32": {
+    "departement": "Gers",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "33": {
+    "departement": "Gironde",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "34": {
+    "departement": "Hérault",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "35": {
+    "departement": "Ille-et-Vilaine",
+    "region": "Bretagne"
+  },
+  "36": {
+    "departement": "Indre",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "37": {
+    "departement": "Indre-et-Loire",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "38": {
+    "departement": "Isère",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "39": {
+    "departement": "Jura",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "40": {
+    "departement": "Landes",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "41": {
+    "departement": "Loir-et-Cher",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "42": {
+    "departement": "Loire",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "43": {
+    "departement": "Haute-Loire",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "44": {
+    "departement": "Loire-Atlantique",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "45": {
+    "departement": "Loiret",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "46": {
+    "departement": "Lot",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "47": {
+    "departement": "Lot-et-Garonne",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "48": {
+    "departement": "Lozère",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "49": {
+    "departement": "Maine-et-Loire",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "50": {
+    "departement": "Manche",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "51": {
+    "departement": "Marne",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "52": {
+    "departement": "Haute-Marne",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "53": {
+    "departement": "Mayenne",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "54": {
+    "departement": "Meurthe-et-Moselle",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "55": {
+    "departement": "Meuse",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "56": {
+    "departement": "Morbihan",
+    "region": "Bretagne"
+  },
+  "57": {
+    "departement": "Moselle",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "58": {
+    "departement": "Nièvre",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "59": {
+    "departement": "Nord",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "60": {
+    "departement": "Oise",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "61": {
+    "departement": "Orne",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "62": {
+    "departement": "Pas-de-Calais",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "63": {
+    "departement": "Puy-de-Dôme",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "64": {
+    "departement": "Pyrénées-Atlantiques",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "65": {
+    "departement": "Hautes-Pyrénées",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "66": {
+    "departement": "Pyrénées-Orientales",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "67": {
+    "departement": "Bas-Rhin",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "68": {
+    "departement": "Haut-Rhin",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "69": {
+    "departement": "Rhône",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "70": {
+    "departement": "Haute-Saône",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "71": {
+    "departement": "Saône-et-Loire",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "72": {
+    "departement": "Sarthe",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "73": {
+    "departement": "Savoie",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "74": {
+    "departement": "Haute-Savoie",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "75": {
+    "departement": "Paris",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "76": {
+    "departement": "Seine-Maritime",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "77": {
+    "departement": "Seine-et-Marne",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "78": {
+    "departement": "Yvelines",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "79": {
+    "departement": "Deux-Sèvres",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "80": {
+    "departement": "Somme",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "81": {
+    "departement": "Tarn",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "82": {
+    "departement": "Tarn-et-Garonne",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "83": {
+    "departement": "Var",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "84": {
+    "departement": "Vaucluse",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "85": {
+    "departement": "Vendée",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "86": {
+    "departement": "Vienne",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "87": {
+    "departement": "Haute-Vienne",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "88": {
+    "departement": "Vosges",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "89": {
+    "departement": "Yonne",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "90": {
+    "departement": "Territoire de Belfort",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "91": {
+    "departement": "Essonne",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "92": {
+    "departement": "Hauts-de-Seine",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "93": {
+    "departement": "Seine-Saint-Denis",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "94": {
+    "departement": "Val-de-Marne",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "95": {
+    "departement": "Val-d'Oise",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "971": {
+    "departement": "Guadeloupe",
+    "region": "Guadeloupe"
+  },
+  "972": {
+    "departement": "Martinique",
+    "region": "Martinique"
+  },
+  "973": {
+    "departement": "Guyane",
+    "region": "Guyane"
+  },
+  "974": {
+    "departement": "La Réunion",
+    "region": "La Réunion"
+  },
+  "976": {
+    "departement": "Mayotte",
+    "region": "Mayotte"
+  }
+}
@@ -1,7 +1,7 @@
 [project]
 name = "decp.info"
-description = ""
-version = "2.0.0"
+description = "Interface d'exploration et d'analyse des marchés publics français."
+version = "2.1.5"
 requires-python = ">= 3.10"
 authors = [
    { name = "Colin Maudry", email = "colin+decp@maudry.com" }
@@ -15,6 +15,8 @@ dependencies = [
    "python-dotenv",
    "xlsxwriter",
    "plotly[express]",
+    "httpx",
+    "pandas" # utilisé pour la création de certains graphiques
 ]

 [project.optional-dependencies]
@@ -1,9 +1,13 @@
 import logging

 import dash_bootstrap_components as dbc
+import tomllib
 from dash import Dash, dcc, html, page_container, page_registry
+from dotenv import load_dotenv
 from flask import send_from_directory

+load_dotenv()
+
 app = Dash(
    external_stylesheets=[dbc.themes.SIMPLEX],
    title="decp.info",
@@ -29,9 +33,14 @@ logging.basicConfig(
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
 )

+with open("./pyproject.toml", "rb") as f:
+    pyproject = tomllib.load(f)
+    version = "v" + pyproject["project"]["version"]
+
+
 app.index_string = """
 <!DOCTYPE html>
-<html>
+<html lang="fr">
    <head>
        {%metas%}
        <title>{%title%}</title>
@@ -67,13 +76,27 @@ app.layout = html.Div(
    [
        html.Div(
            [
-                html.H1("decp.info"),
+                html.Div(
+                    [
+                        html.A(children=html.H1("decp.info"), href="/"),
+                        html.P(
+                            children=html.A(
+                                version,
+                                href="https://github.com/ColinMaudry/decp.info?tab=readme-ov-file#notes-de-version",
+                                target="_blank",
+                            ),
+                            className="version",
+                        ),
+                    ],
+                    className="logo",
+                ),
                html.Div(
                    [
                        dcc.Link(
                            page["name"], href=page["relative_path"], className="nav"
                        )
                        for page in page_registry.values()
+                        if page["name"] not in ["Acheteur", "Titulaire", "Marché"]
                    ]
                ),
            ],
@@ -82,15 +105,6 @@ app.layout = html.Div(
        page_container,
    ]
 )
-# @callback(
-#     Output(component_id="table", component_property="data", allow_duplicate=True),
-#     Input(component_id="search", component_property="value"),
-#     prevent_initial_call=True,
-# )
-# def global_search(text):
-#     new_df = df
-#     new_df = new_df.filter(pl.col("objet").str.contains("(?i)" + text))
-#     return new_df.to_dicts()

 if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)
@@ -18,6 +18,39 @@
  margin-bottom: 25px;
 }

+#instructions {
+  max-width: 1000px;
+}
+
+details > div {
+  padding-top: 24px;
+}
+
+/* Logo et version */
+
+div.logo {
+  width: 230px;
+}
+
+p.version {
+  float: left;
+  margin-top: 21px;
+  margin-left: 12px;
+}
+
+p.version > a {
+  text-decoration: none;
+}
+
+div.logo h1 {
+  float: left;
+}
+
+div.logo > a {
+  text-decoration: none;
+  color: black;
+}
+
 /* Réduire la taille du texte de la colonne Objet */

 td[data-dash-column="objet"] {
@@ -31,6 +64,8 @@ td[data-dash-column="objet"] {
  th.dash-header {
  background-color: #b33821;
  color: white;
+  font-family: sans-serif;
+  text-align: left;
 }

 .dash-table-container
@@ -48,10 +83,33 @@ td[data-dash-column="objet"] {
  display: none;
 }

+.dash-tooltip,
+.dash-table-tooltip {
+  color: #333;
+  width: 400px !important;
+  max-width: 400px !important;
+  height: 150px !important;
+  max-height: 150px !important;
+  overflow: hidden;
+}
+
+.dash-tooltip pre,
+.dash-tooltip code {
+  overflow: hidden;
+  height: 150px;
+  text-wrap: wrap;
+  font-family: sans-serif;
+}
+
 /* Menu de masquage des colonnes */
-.column-header--hide svg {
+.column-actions {
+  margin-right: 8px;
+}
+
+.column-header--hide {
  display: none;
 }
+
 .show-hide {
  position: relative;
  width: 180px;
@@ -71,8 +129,12 @@ td[data-dash-column="objet"] {
 }

 /* Alternance des couleurs pour les lignes */
-#table tr:nth-child(even) td {
+.marches_table {
+  font-family: sans-serif;
+}
+.marches_table .cell-table tr:nth-child(even) td {
  background-color: #feeeee;
+  font-family: sans-serif;
 }

 #header > *,
@@ -96,15 +158,83 @@ a.nav {
  font-size: 120%;
 }

-.navbar.h1 {
-  float: left;
-  width: 50%;
+h3 {
+  margin: 36px 0 24px 0;
 }

-h3 {
+summary > h3 {
+  margin: 0;
  display: inline;
 }

 #_pages_content {
  padding-top: 28px;
 }
+
+/* Vue acheteur/titulaire    */
+.wrapper {
+  display: grid;
+  grid-gap: 10px;
+  margin-bottom: 50px;
+  justify-content: space-between;
+}
+
+.wrapper > div {
+}
+
+.org_title {
+  grid-column: 1 / 3;
+  grid-row: 1;
+}
+
+.org_year {
+  grid-column: 3;
+  grid-row: 1;
+}
+
+.org_infos {
+  grid-column: 1;
+  grid-row: 2;
+}
+
+.org_infos > p {
+  margin: 8px 0;
+}
+
+.org_stats {
+  grid-column: 2;
+  grid-row: 2;
+}
+
+.org_map {
+  grid-column: 3;
+  grid-row: 2;
+}
+
+/* Vue marché */
+
+.marche_infos p {
+  margin-top: 6px;
+  margin-bottom: 6px;
+}
+
+.marche_title {
+  grid-column: 1/3;
+  grid-row: 1;
+}
+
+.marche_map {
+  grid-column: 3;
+  grid-row: 2;
+  width: 400px;
+}
+
+.marche_infos_1 {
+  grid-column: 1;
+  grid-row: 2;
+}
+
+.marche_infos_2 {
+  grid-column: 2;
+  grid-row: 2;
+}
@@ -2,10 +2,11 @@ import json

 import plotly.express as px
 import polars as pl
-from dash import dash_table, html
+from dash import dash_table, dcc, html


-def get_map_count_marches(lf: pl.LazyFrame):
+def get_map_count_marches(df: pl.DataFrame):
+    lf = df.lazy()
    lf = lf.with_columns(
        pl.col("lieuExecution_code").str.head(2).str.zfill(2).alias("Département")
    )
@@ -26,7 +27,7 @@ def get_map_count_marches(lf: pl.LazyFrame):
    for f in departements["features"]:
        f["id"] = f["properties"]["code"]

-    df = lf.collect()
+    df = lf.collect(engine="streaming")

    fig = px.choropleth(
        df,
@@ -38,8 +39,8 @@ def get_map_count_marches(lf: pl.LazyFrame):
        range_color=(df["uid"].min(), df["uid"].max()),
        labels={"uid": "Marchés attribués"},
        scope="europe",
-        width=1000,
-        height=800,
+        width=900,
+        height=700,
    )

    fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
@@ -54,7 +55,8 @@ def get_map_count_marches(lf: pl.LazyFrame):
    return fig


-def get_barchart_sources(lf: pl.LazyFrame, type_date: str):
+def get_barchart_sources(df: pl.DataFrame, type_date: str):
+    lf = df.lazy()
    labels = {
        "dateNotification": "notification",
        "datePublicationDonnees": "publication des données",
@@ -97,7 +99,7 @@ def get_barchart_sources(lf: pl.LazyFrame, type_date: str):
    #     )

    lf = lf.sort(by=["sourceDataset"], descending=False)
-    df: pl.DataFrame = lf.collect()
+    df: pl.DataFrame = lf.collect(engine="streaming")

    fig = px.bar(
        df,
@@ -157,3 +159,36 @@ def get_sources_tables(source_path) -> html.Div:
    datatable.data = df.to_dicts()

    return html.Div(children=datatable)
+
+
+def point_on_map(lat, lon):
+    lat = float(lat)
+    lon = float(lon)
+
+    # Create a scatter mapbox or choropleth map
+    fig = px.scatter_map(
+        lat=[lat], lon=[lon], height=300, width=400, color=[1], size=[1]
+    )
+
+    fig.update_coloraxes(showscale=False)
+
+    # Set map style (you can use 'open-street-map', 'carto-positron', etc.)
+    fig.update_layout(
+        mapbox_style="light",  # Light, clean background
+        margin={"r": 0, "t": 0, "l": 0, "b": 0},
+    )
+
+    # Optionally, center the map on France
+    fig.update_geos(
+        center=dict(lat=46.603354, lon=1.888334),  # Center of France
+        lataxis_range=[41, 51.5],  # Latitude range for France
+        lonaxis_range=[-5, 10],  # Longitude range for France
+    )
+
+    # But scatter_mapbox doesn't use geos, so better to control via zoom/center manually
+    # Let's reset and use proper centering in scatter_mapbox instead:
+
+    fig.update_layout(map_center={"lat": 46.6, "lon": 1.89}, map_zoom=4)
+
+    graph = dcc.Graph(id="map", figure=fig)
+    return graph
@@ -1,25 +1,29 @@
 import os

 from dash import dcc, html, register_page
-from dotenv import load_dotenv

 from src.figures import get_sources_tables
+from src.utils import meta_content

-title = "À propos"
-
-load_dotenv()
+name = "À propos"

 register_page(
-    __name__, path="/a-propos", title=f"decp.info - {title}", name=title, order=5
+    __name__,
+    path="/a-propos",
+    title=meta_content["title"],
+    name=name,
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=5,
 )

 layout = [
    html.Div(
        className="container",
        children=[
-            html.H2(title),
+            html.H2(name),
            dcc.Markdown(
-                """Outil d'exploration libre et gratuit des [Données Essentielles de la Commande Publique](), développé par Colin Maudry.
+                """Outil d'exploration libre et gratuit des données de marchés publics, développé par Colin Maudry.

 Ce projet vise à démocratiser l'accès aux données des marchés publics et à un outil performant et gratuit. Si vous le trouvez utile
 j'aimerais beaucoup échanger avec vous pour comprendre vos cas d'usages et vos besoins. Cet outil ne peut rester performant que si je comprends les problèmes qu'il peut aider à résoudre. Ce projet ne peut rester gratuit que grâce au financement du développement de nouvelles fonctionnalités.
@@ -27,7 +31,7 @@ j'aimerais beaucoup échanger avec vous pour comprendre vos cas d'usages et vos
 En effet, le potentiel des données d'attribution de marchés et des données qui peuvent les enrichir est très loin d'être exploité par
 les fonctionnalités actuelles de decp.info. Il est ainsi possible de rajouter

- de nombreuses visualisations de données (cartes, graphiques, tableaux) sur des thématiques variées (vivacité de la concurrence, secteurs d'activité, insertion par l'activité économique (IAE), distance acheteur-fournisseur...)
+- de nombreuses visualisations de données (cartes, graphiques, tableaux) sur des thématiques variées (vivacité de la concurrence, secteurs d'activité, insertion par l'activité économique (IAE), distance acheteur-titulaire...)
 - la sauvegarde de filtres pour les retrouver plus tard et les partager
 - des alertes par email si des marchés correspondant à certains critères
 - le développement d'une API pour alimenter d'autres logiciels
@@ -38,27 +42,32 @@ les fonctionnalités actuelles de decp.info. Il est ainsi possible de rajouter
            dcc.Markdown("""
 - via l'achat d'une prestation de service (devis, prestation, facture), vous pouvez financer le développement de [fonctionnalités prévues](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues), ou d'autres !
 - ma société accepte aussi les dons (pas de réduction d'impôt possible)
- envoyez un mail et on discute !
+- [écrivez-moi](/contact) et on discute !

 #### Pour explorer le projet

 - ✉️  [inscription à la liste de diffusion](https://6254d9a3.sibforms.com/serve/MUIFAEonUVkoSVrdgey18CTgLyI16xw4yeu-M-YOUzhWE_AgfQfbgkyT7GvA_RYLro9MfuRqkzQxSvu7-uzbMSv2a2ZQPsliM7wtiiqIL8kR2zOvl6m11fb5qjcOxMAYsLiY_YBi3P7NY95CTJ8vRY4CpsDclF2iLooOElKkTgIgi5nePe7zAIrgiYM5v2EuALlGJZMEG9vBP-Cu) (annonces des mises à jour et évènements, maximum une fois par mois)
 - 💾  [données consolidées en Open Data](https://www.data.gouv.fr/datasets/donnees-essentielles-de-la-commande-publique-consolidees-format-tabulaire/)
- 🗞️  [mon blog](https://colin.maudry.com), qui parle beaucoup de transparence des marchés publics
+- 🗞️  [mon blog](https://colin.maudry.com)
 - 📔  [wiki du projet](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing/wiki)
 - 🚰  code source
    - [de decp.info](https://github.com/ColinMaudry/decp.info)
    - [du traitement des données](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing)
    """),
-            html.H4("Contact", id="contact"),
-            dcc.Markdown("""
- Email : [colin+decp@maudry.com](mailto:colin+decp@maudry.com)
- Bluesky : [@col1m.bsky.social](https://bsky.app/profile/col1m.bsky.social)
- Mastodon : [col1m@mamot.fr](https://mamot.fr/@col1m)
- LinkedIn : [colinmaudry](https://www.linkedin.com/in/colinmaudry/)
- venez discuter de la transparence de la commande publique [sur le forum teamopendata.org](https://teamopendata.org/c/commande-publique/101)
-"""),
-            html.H4("Sources de données", id="sources"),
+            html.H4("Qualité et exhaustivité des données", id="qualite-exhausitivite"),
+            dcc.Markdown("""Les données visibles sur ce site proviennent exclusivement de la publication de données ouvertes par les acheteurs publics ou en leur nom, régie par [l'arrêté du 22 décembre 2022](https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000046850496). Leur qualité est donc principalement liée à la qualité de leur saisie par les agents publics, parfois peu aidé·es par la qualité des outils à leur disposition. Je pense que l'analyse de marchés individuels et le comptage de marchés sur des critères autres que financiers sont plutôt fiables. En revanche, certains montants de marché estimés à des valeurs farfelues ([1 euro](https://decp.info/marches/432766947000192025S01301), [1 milliard](https://decp.info/marches/2459004280001320210000000271)) faussent les calculs par aggrégation (sommes, moyennes, médianes) et donc la production de statistiques financières fiables. Acheteurs, acheteuses : s'il vous plaît, essayez d'estimer les montants des marchés publics attribués de manière plus précise.
+
+Quant à l'exhaustivité, je consolide toutes les sources de données exploitables que j'ai pu identifier (voir [statistiques](/statistiques)). Certains profils d'acheteurs ne publient pas leurs données malgré l'obligation réglementaire :
+
+- marches-securises.fr
+- klekoon.fr (ils y travaillent)
+
+**marches-publics.gouv.fr** (PLACE, [AIFE](https://aife.economie.gouv.fr)), la plateforme des marchés de l'État, ne publie plus de données depuis le 1er janvier 2024 et l'entrée en vigueur de l'arrêté. Nous n'avons donc plus de données sur les marchés publics passés par les ministères, ainsi que sur ceux passés par les acheteurs clients d'[achatpublic.com](https://www.achatpublic.com), qui s'appuie sur les moyens de publication de l'AIFE.
+
+**marches-publics.info** (AWS) publie ses données de manière assez sporadique depuis début 2023. Compte tenu de son poids dans le secteur, c'est assez dommageable pour la transparence des marchés publics.
+
+Au milieu de ces mauvaises nouvelles, je tiens à souligner la belle continuité de la publication par la DGFiP des données des marchés publics remontées via le [protocole PES](https://www.collectivites-locales.gouv.fr/finances-locales/le-protocole-dechange-standard-pes). Merci à leurs équipes."""),
+            html.H4("Sources de données ", id="qualite-exhausitivite"),
            get_sources_tables(os.getenv("SOURCE_STATS_CSV_PATH")),
            html.H4("Mentions légales", id="mentions-legales"),
            dcc.Markdown("""
@@ -0,0 +1,277 @@
+import datetime
+
+import polars as pl
+from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
+
+from src.figures import point_on_map
+from src.utils import (
+    add_links_in_dict,
+    df,
+    format_montant,
+    format_number,
+    get_annuaire_data,
+    get_departement_region,
+    meta_content,
+    setup_table_columns,
+)
+
+register_page(
+    __name__,
+    path_template="/acheteurs/<acheteur_id>",
+    title=meta_content["title"],
+    name="Acheteur",
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=5,
+)
+
+layout = [
+    dcc.Store(id="acheteur_data", storage_type="memory"),
+    dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
+    html.Div(
+        className="container",
+        children=[
+            html.Div(
+                className="wrapper",
+                children=[
+                    html.H2(
+                        className="org_title",
+                        children=[
+                            html.Span(id="acheteur_siret"),
+                            " - ",
+                            html.Span(id="acheteur_nom"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_year",
+                        children=dcc.Dropdown(
+                            id="acheteur_year",
+                            options=["Toutes"]
+                            + [
+                                str(year)
+                                for year in range(
+                                    2018, int(datetime.date.today().year) + 1
+                                )
+                            ],
+                            placeholder="Année",
+                        ),
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_infos",
+                        children=[
+                            # TODO: ajouter le type d'acheteur : commune, CD, CR, etc.
+                            html.P(["Commune : ", html.Strong(id="acheteur_commune")]),
+                            html.P(
+                                [
+                                    "Département : ",
+                                    html.Strong(id="acheteur_departement"),
+                                ]
+                            ),
+                            html.P(["Région : ", html.Strong(id="acheteur_region")]),
+                            html.A(
+                                id="acheteur_lien_annuaire",
+                                children="Plus de détails sur l'Annuaire des entreprises",
+                                target="_blank",
+                            ),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_stats",
+                        children=[
+                            html.P(id="acheteur_titre_stats"),
+                            html.P(id="acheteur_marches_attribues"),
+                            html.P(id="acheteur_titulaires_differents"),
+                            html.Button(
+                                "Téléchargement au format Excel",
+                                id="btn-download-acheteur-data",
+                            ),
+                            dcc.Download(id="download-acheteur-data"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(className="org_map", id="acheteur_map"),
+                ],
+            ),
+            # récupérer les données de l'acheteur sur l'api annuaire
+            html.H3("Derniers marchés publics attribués"),
+            html.Div(id="acheteur_last_marches", children=""),
+        ],
+    ),
+]
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="acheteur_siret", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_nom", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_commune", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_map", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_departement", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_region", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_lien_annuaire", component_property="href"),
+    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+)
+def update_acheteur_infos(url):
+    acheteur_siret = url.split("/")[-1]
+    if len(acheteur_siret) != 14:
+        acheteur_siret = (
+            f"Le SIRET renseigné doit faire 14 caractères ({acheteur_siret})"
+        )
+    data = get_annuaire_data(acheteur_siret)
+    data_etablissement = data["matching_etablissements"][0]
+    acheteur_map = point_on_map(
+        data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+    )
+    code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
+        data_etablissement["code_postal"]
+    )
+    departement = f"{nom_departement} ({code_departement})"
+    lien_annuaire = (
+        f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{acheteur_siret}"
+    )
+    return (
+        acheteur_siret,
+        data["nom_raison_sociale"],
+        data_etablissement["libelle_commune"],
+        acheteur_map,
+        departement,
+        nom_region,
+        lien_annuaire,
+    )
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="acheteur_marches_attribues", component_property="children"),
+    Output(
+        component_id="acheteur_titulaires_differents", component_property="children"
+    ),
+    Input(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
+)
+def update_acheteur_stats(data):
+    df = pl.DataFrame(data)
+    if df.height == 0:
+        df = pl.DataFrame(schema=df.collect_schema())
+    df_marches = df.unique("id")
+    nb_marches = format_number(df_marches.height)
+    # somme_marches = format_number(int(df_marches.select(pl.sum("montant")).item()))
+    marches_attribues = [html.Strong(nb_marches), " marchés et accord-cadres attribués"]
+    # + ", pour un total de ", html.Strong(somme_marches + " €")]
+    del df_marches
+
+    nb_titulaires = df.unique("titulaire_id").height
+    nb_titulaires = [
+        html.Strong(format_number(nb_titulaires)),
+        " titulaires (SIRET) différents",
+    ]
+    del df
+
+    return marches_attribues, nb_titulaires
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
+    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+    Input(component_id="acheteur_year", component_property="value"),
+)
+def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> list[dict]:
+    acheteur_siret = url.split("/")[-1]
+    lff = df.lazy()
+    lff = lff.filter(pl.col("acheteur_id") == acheteur_siret)
+    lff = lff.select(
+        "id",
+        "uid",
+        "objet",
+        "dateNotification",
+        "titulaire_id",
+        "titulaire_typeIdentifiant",
+        "titulaire_nom",
+        "montant",
+        "codeCPV",
+        "dureeMois",
+    )
+    if acheteur_year and acheteur_year != "Toutes":
+        lff = lff.filter(
+            pl.col("dateNotification").cast(pl.String).str.starts_with(acheteur_year)
+        )
+    lff = lff.sort(["dateNotification", "id"], descending=True, nulls_last=True)
+
+    data = lff.collect(engine="streaming").to_dicts()
+    return data
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="acheteur_last_marches", component_property="children"),
+    Input(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
+)
+def get_last_marches_table(data) -> html.Div:
+    dff = pl.DataFrame(data)
+    dff = dff.cast(pl.String)
+    dff = dff.fill_null("")
+    dff = format_montant(dff)
+    columns, tooltip = setup_table_columns(
+        dff,
+        hideable=False,
+        exclude=["titulaire_id", "titulaire_typeIdentifiant", "uid"],
+    )
+    data = dff.to_dicts()
+    data = add_links_in_dict(data, "titulaire")
+
+    table = html.Div(
+        className="marches_table",
+        id="acheteur_datatable",
+        children=dash_table.DataTable(
+            data=data,
+            markdown_options={"html": True},
+            page_action="native",
+            filter_action="native",
+            filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
+            columns=columns,
+            tooltip_header=tooltip,
+            tooltip_duration=8000,
+            tooltip_delay=350,
+            cell_selectable=False,
+            page_size=10,
+            style_cell_conditional=[
+                {
+                    "if": {"column_id": "objet"},
+                    "minWidth": "300px",
+                    "textAlign": "left",
+                    "overflow": "hidden",
+                    "lineHeight": "14px",
+                    "whiteSpace": "normal",
+                },
+                {
+                    "if": {"column_id": "titulaire_nom"},
+                    "minWidth": "200px",
+                    "textAlign": "left",
+                    "overflow": "hidden",
+                    "lineHeight": "18px",
+                    "whiteSpace": "normal",
+                },
+            ],
+        ),
+    )
+    return table
+
+
+@callback(
+    Output("download-acheteur-data", "data"),
+    Input("btn-download-acheteur-data", "n_clicks"),
+    State(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
+    State(component_id="acheteur_nom", component_property="children"),
+    State(component_id="acheteur_year", component_property="value"),
+    prevent_initial_call=True,
+)
+def download_acheteur_data(
+    n_clicks,
+    data: [dict],
+    acheteur_nom: str,
+    annee: str,
+):
+    df_to_download = pl.DataFrame(data)
+
+    def to_bytes(buffer):
+        df_to_download.write_excel(
+            buffer, worksheet="DECP" if annee in ["Toutes", None] else annee
+        )
+
+    date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
+    return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{acheteur_nom}_{date}.xlsx")
@@ -0,0 +1,170 @@
+import os
+import re
+import smtplib
+import time
+from email.mime.multipart import MIMEMultipart
+from email.mime.text import MIMEText
+
+from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, register_page
+from flask import request
+
+from src.utils import meta_content
+
+name = "Contact"
+register_page(
+    __name__,
+    path="/contact",
+    title=meta_content["title"],
+    name=name,
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=6,
+)
+
+layout = html.Div(
+    className="container",
+    children=[
+        html.H2("Contact", id="contact"),
+        html.P(
+            "Votre message arrivera directement dans ma boîte mail, et je reviendrai vers vous rapidement."
+        ),
+        html.Div(
+            [
+                html.Label("Votre nom"),
+                dcc.Input(
+                    id="input-name",
+                    type="text",
+                    style={"width": "100%", "padding": "8px", "margin": "8px 0"},
+                ),
+                html.Label("Votre adresse email"),
+                dcc.Input(
+                    id="input-email",
+                    type="email",
+                    style={"width": "100%", "padding": "8px", "margin": "8px 0"},
+                ),
+                html.Label("Message"),
+                dcc.Textarea(
+                    id="input-message",
+                    style={
+                        "width": "100%",
+                        "height": 200,
+                        "padding": "8px",
+                        "margin": "8px 0",
+                    },
+                ),
+                html.Button(
+                    "Envoyer    ",
+                    id="submit-button",
+                    n_clicks=0,
+                    style={"marginTop": "10px"},
+                ),
+                html.Div(
+                    id="output-message", style={"marginTop": "10px", "color": "green"}
+                ),
+            ],
+            style={
+                "maxWidth": "600px",
+                "margin": "auto",
+                "padding": "20px",
+                "lineHeight": "20px",
+            },
+        ),
+        dcc.Markdown("""
+- Bluesky : [@col1m.bsky.social](https://bsky.app/profile/col1m.bsky.social)
+- Mastodon : [col1m@mamot.fr](https://mamot.fr/@col1m)
+- LinkedIn : [colinmaudry](https://www.linkedin.com/in/colinmaudry/)
+- venez discuter de la transparence de la commande publique [sur le forum teamopendata.org](https://teamopendata.org/c/commande-publique/101)
+"""),
+    ],
+)
+
+rate_limit_store = {}  # {ip: last_timestamp}
+RATE_LIMIT_WINDOW = 300  # 5 minutes
+
+
+def is_rate_limited():
+    ip = request.remote_addr
+    now = time.time()
+    last_time = rate_limit_store.get(ip)
+
+    if last_time and (now - last_time) < RATE_LIMIT_WINDOW:
+        return True  # rate limited !
+    rate_limit_store[ip] = now  # màj du timestamp
+    return False
+
+
+def sanitize_email(email):
+    return re.match(r"[^@]+@[^@]+\.[^@]+", email)
+
+
+@callback(
+    Output("output-message", "children"),
+    Input("submit-button", "n_clicks"),
+    State("input-name", "value"),
+    State("input-email", "value"),
+    State("input-message", "value"),
+    prevent_initial_call=True,
+)
+def send_email(n_clicks, form_name, form_email, form_message):
+    if not all([form_name, form_email, form_message]):
+        return html.Div(
+            "Veuillez s'il vous plaît remplir tous les champs.", style={"color": "red"}
+        )
+
+    client_ip = request.remote_addr
+    if is_rate_limited():
+        wait_time = int(RATE_LIMIT_WINDOW - (time.time() - rate_limit_store[client_ip]))
+        return html.Div(
+            f"⏳ J'ai mis en place une protection contre le spam, et vous m'avez écrit il y a moins de 5 minutes. "
+            f"Veuillez s'il vous plaît attendre {wait_time} secondes avant de renvoyer un message.",
+            style={"color": "black"},
+        )
+
+    try:
+        # Configuration du serveur SMTP
+        smtp_server = os.getenv("SENDER_SERVER_DOMAIN")
+        smtp_port = 587
+        login_email = os.getenv("LOGIN_EMAIL")
+        from_email = os.getenv("FROM_EMAIL")
+        to_email = os.getenv("TO_EMAIL", from_email)
+        login_password = os.getenv("LOGIN_PASSWORD")
+
+        print(
+            smtp_server,
+            smtp_port,
+            login_email,
+            from_email,
+            to_email,
+            login_password,
+            sep="\n",
+        )
+
+        # Création de l'email
+        email = MIMEMultipart()
+        email["From"] = from_email
+        email["To"] = to_email
+        email["Subject"] = f"[decp.info] Message de {form_name}"
+
+        body = f"""
+        Nom : {form_name}
+        Email : {form_email}
+
+        Message :
+        {form_message}
+        """
+        email.attach(MIMEText(body, "plain"))
+
+        # Send email
+        server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
+        server.starttls()
+        server.login(login_email, login_password)
+        server.sendmail(from_email, to_email, email.as_string())
+        server.quit()
+
+        return html.Div("✅ Envoi réussi", style={"color": "green"})
+
+    except Exception as e:
+        print(e)
+        return html.Div(
+            f"❌ Échec de l'envoi du message : {str(e)}", style={"color": "red"}
+        )
@@ -1,254 +0,0 @@
-import os
-from datetime import datetime
-
-import polars as pl
-from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
-from dotenv import load_dotenv
-
-from src.utils import (
-    add_annuaire_link,
-    add_resource_link,
-    booleans_to_strings,
-    format_number,
-    lf,
-    logger,
-    split_filter_part,
-)
-
-load_dotenv()
-
-update_date = os.path.getmtime(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
-update_date = datetime.fromtimestamp(update_date).strftime("%d/%m/%Y")
-df_filtered = pl.DataFrame()
-
-# Unique les données actuelles, pas les anciennes versions de marchés
-
-lf = lf.filter(pl.col("donneesActuelles"))
-
-# Suppression des colonnes inutiles
-lf = lf.drop(
-    [
-        "donneesActuelles",
-    ]
-)
-
-# Convertir les colonnes booléennes en chaînes de caractères
-lf = booleans_to_strings(lf)
-
-# Remplacer les valeurs manquantes par des chaînes vides
-lf = lf.fill_null("")
-
-
-# Ajout des liens vers l'annuaire
-lf = add_annuaire_link(lf)
-
-# Ajout des liens open data
-lf = add_resource_link(lf)
-
-schema = lf.collect_schema()
-
-
-title = "Tableau"
-register_page(__name__, path="/", title="decp.info", name=title, order=1)
-
-datatable = dash_table.DataTable(
-    cell_selectable=False,
-    id="table",
-    page_size=20,
-    page_current=0,
-    page_action="custom",
-    filter_action="custom",
-    filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
-    columns=[
-        {
-            "name": i,
-            "id": i,
-            "presentation": "markdown",
-            "type": "text",
-            "format": {"nully": "N/A"},
-            "hideable": True,
-        }
-        for i in lf.collect_schema().names()
-    ],
-    sort_action="custom",
-    sort_mode="multi",
-    sort_by=[],
-    row_deletable=False,
-    style_cell_conditional=[
-        {
-            "if": {"column_id": "objet"},
-            "minWidth": "350px",
-            "textAlign": "left",
-            "overflow": "hidden",
-            "lineHeight": "14px",
-            "whiteSpace": "normal",
-        },
-        {
-            "if": {"column_id": "acheteur_nom"},
-            "minWidth": "250px",
-            "textAlign": "left",
-            "overflow": "hidden",
-            "lineHeight": "14px",
-            "whiteSpace": "normal",
-        },
-    ],
-    data_timestamp=0,
-    markdown_options={"html": True},
-)
-
-layout = [
-    html.Div(
-        html.Details(
-            children=[
-                html.Summary(
-                    html.H3("Mode d'emploi", style={"text-decoration": "underline"}),
-                ),
-                dcc.Markdown(
-                    """
-
-    **Filtres**
-
-    Vous pouvez appliquer un filtre pour chaque colonne en entrant du texte sous le nom de la colonne, puis en tapant sur `Entrée`.
-
-    - Champs textuels : la recherche est insensible à la casse (majuscules/minuscules).
-    - Champs numériques : vous pouvez soit taper un nombre pour trouver les valeurs égales, soit le précéder de > ou < pour filtrer les valeurs supérieures ou inférieures.
-
-    Vous pouvez filtrer plusieurs colonnes à la fois. Vos filtres sont remis à zéro quand vous rafraîchissez la page.
-
-    **Télécharger le résultat**
-
-    Vous pouvez télécharger le résultat de vos filtres et tris, pour les colonnes affichées, en cliquant sur Télécharger au format Excel.
-
-    Si vous téléchargez un volume important de données, il se peut que vous attendiez quelques minutes avant le début du téléchargement.
-    """
-                ),
-            ],
-            id="instructions",
-        ),
-        id="header",
-    ),
-    # html.Div(
-    #     [
-    #         "Recherche dans objet : ",
-    #         dcc.Input(id="search", value="", type="text"),
-    #     ]
-    # )]),
-    dcc.Loading(
-        overlay_style={"visibility": "visible", "filter": "blur(2px)"},
-        id="loading-home",
-        type="default",
-        children=[
-            html.Div(
-                [
-                    html.P("lignes", id="nb_rows"),
-                    html.Button("Télécharger au format Excel", id="btn-download-data"),
-                    dcc.Download(id="download-data"),
-                    html.P("Données mises à jour le " + str(update_date)),
-                ],
-                className="table-menu",
-            ),
-            datatable,
-        ],
-    ),
-]
-
-
-@callback(
-    Output("table", "data"),
-    Output("table", "data_timestamp"),
-    Output("nb_rows", "children"),
-    Input("table", "page_current"),
-    Input("table", "page_size"),
-    Input("table", "filter_query"),
-    Input("table", "sort_by"),
-    State("table", "data_timestamp"),
-)
-def update_table(page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp):
-    print(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
-    global df_filtered
-
-    # Application des filtres
-    lff: pl.LazyFrame = lf  # start from the original data
-    if filter_query:
-        filtering_expressions = filter_query.split(" && ")
-        for filter_part in filtering_expressions:
-            col_name, operator, filter_value = split_filter_part(filter_part)
-            col_type = str(schema[col_name])
-            print("filter_value:", filter_value)
-            print("filter_value_type:", type(filter_value))
-            print("col_type:", col_type)
-
-            if operator in ("<", "<=", ">", ">="):
-                filter_value = int(filter_value)
-                if operator == "<":
-                    lff = lff.filter(pl.col(col_name) < filter_value)
-                elif operator == ">":
-                    lff = lff.filter(pl.col(col_name) > filter_value)
-                elif operator == ">=":
-                    lff = lff.filter(pl.col(col_name) >= filter_value)
-                elif operator == "<=":
-                    lff = lff.filter(pl.col(col_name) <= filter_value)
-
-            elif col_type.startswith("Int") or col_type.startswith("Float"):
-                try:
-                    filter_value = int(filter_value)
-                except ValueError:
-                    logger.error(f"Invalid numeric filter value: {filter_value}")
-                    continue
-                lff = lff.filter(pl.col(col_name) == filter_value)
-
-            elif operator == "contains" and col_type == "String":
-                lff = lff.filter(pl.col(col_name).str.contains("(?i)" + filter_value))
-
-            # elif operator == 'datestartswith':
-            # lff = lff.filter(pl.col(col_name).str.startswith(filter_value)")
-
-    if len(sort_by) > 0:
-        lff = lff.sort(
-            [col["column_id"] for col in sort_by],
-            descending=[col["direction"] == "desc" for col in sort_by],
-            nulls_last=True,
-        )
-        print(sort_by)
-
-    dff: pl.DataFrame = lff.collect()
-
-    df_filtered = dff.clone()
-
-    nb_rows = f"{format_number(dff.height)} lignes"
-
-    # Pagination des données
-    start_row = page_current * page_size
-    # end_row = (page_current + 1) * page_size
-    dff = dff.slice(start_row, page_size)
-    dicts = dff.to_dicts()
-
-    return dicts, data_timestamp + 1, nb_rows
-
-
-@callback(
-    Output("download-data", "data"),
-    Input("btn-download-data", "n_clicks"),
-    State("table", "hidden_columns"),
-    prevent_initial_call=True,
-)
-def download_data(n_clicks, hidden_columns: list = None):
-    df_to_download = df_filtered.clone()
-
-    print(df_to_download.columns)
-
-    # Rétablissement des colonnes source et sourceOpenData (voir add_resource_link)
-    df_to_download = df_to_download.with_columns(
-        pl.col("source").str.extract(r'href="(.*?)"').alias("sourceFile"),
-        pl.col("source").str.extract(r'">(.*?)<').alias("sourceDataset"),
-    )
-
-    # Les colonnes masquées sont supprimées
-    if hidden_columns:
-        df_to_download = df_to_download.drop(hidden_columns)
-
-    def to_bytes(buffer):
-        df_to_download.write_excel(buffer, worksheet="DECP")
-
-    date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
-    return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{date}.xlsx")
@@ -0,0 +1,190 @@
+from datetime import datetime
+
+import polars as pl
+from dash import Input, Output, callback, dcc, html, register_page
+from polars import selectors as cs
+
+from src.utils import data_schema, df, format_montant, meta_content
+
+register_page(
+    __name__,
+    path_template="/marches/<uid>",
+    title=meta_content["title"],
+    name="Marché",
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=7,
+)
+
+layout = [
+    dcc.Store(id="marche_data"),
+    dcc.Store(id="titulaires_data"),
+    dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
+    html.Div(
+        className="container marche_infos",
+        children=[
+            html.P("Vous consultez un résumé des données de ce marché public"),
+            html.Ul(
+                [
+                    html.Li(
+                        "après son attribution aux titulaires qui l'ont remporté à la suite d'un appel d'offres (ou sans appel d'offres via une attribution directe)"
+                    ),
+                    html.Li(
+                        "après avoir appliqué les éventuelles modifications de montant, durée ou titulaires renseignées par l'acheteur"
+                    ),
+                ]
+            ),
+            html.P(
+                "Le montant total payé aux titulaires, la durée du marché et la liste des titulaires peuvent cependant encore évoluer jusqu'à la fin de l'exécution du marché."
+            ),
+            html.Div(
+                className="wrapper",
+                children=[
+                    html.Div(
+                        className="marche_map",
+                        id="marche_map",
+                        children=[
+                            html.H4("Titulaires"),
+                            html.Ul(id="marche_infos_titulaires"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(className="marche_infos_1", id="marche_infos_1"),
+                    html.Div(className="marche_infos_2", id="marche_infos_2"),
+                ],
+            ),
+        ],
+    ),
+]
+
+
+@callback(
+    Output("marche_data", "data"),
+    Output("titulaires_data", "data"),
+    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+)
+def get_marche_data(url) -> tuple[dict, list]:
+    marche_uid = url.split("/")[-1]
+
+    # Récupération des données du marché à partir du df global
+    lff = df.lazy()
+    lff = lff.filter(pl.col("uid") == pl.lit(marche_uid))
+
+    # Données des titulaires du marché
+    dff_titulaires = lff.select(cs.starts_with("titulaire")).collect(engine="streaming")
+
+    # Données du marché
+    dff_marche = (
+        lff.select(~cs.starts_with("titulaires")).unique().collect(engine="streaming")
+    )
+    dff_marche = format_montant(dff_marche)
+
+    assert dff_marche.height == 1
+
+    return dff_marche.to_dicts()[0], dff_titulaires.to_dicts()
+
+
+@callback(
+    Output("marche_infos_1", "children"),
+    Output("marche_infos_2", "children"),
+    Output("marche_infos_titulaires", "children"),
+    Input("marche_data", "data"),
+    Input("titulaires_data", "data"),
+)
+def update_marche_info(marche, titulaires):
+    def make_parameter(col):
+        column_object = data_schema.get(col)
+        print(column_object)
+        column_name = column_object.get("title") if column_object else col
+
+        if marche[col]:
+            if col == "acheteur_nom":
+                value = html.A(
+                    href=f"/acheteurs/{marche['acheteur_id']}",
+                    children=marche["acheteur_nom"],
+                )
+            elif col == "sourceDataset":
+                value = html.A(
+                    href=marche["sourceFile"], children=marche["sourceDataset"]
+                )
+                column_name = "Source des données"
+
+            # Dates
+            elif col in ["dateNotification", "datePublicationDonnees"]:
+                print(marche[col])
+
+                value = datetime.fromisoformat(marche[col]).strftime("%d/%m/%Y")
+
+            # Listes
+            elif (
+                col
+                in [
+                    "techniques",
+                    "typesPrix",
+                    "considerationsSociales",
+                    "considerationsEnvironnementales",
+                ]
+                and "," in marche[col]
+            ):
+                col_values = marche[col].split(", ")
+                lines = []
+                for val in col_values:
+                    lines.append(html.Li(val))
+                _content = html.Div(
+                    [html.P([column_name, " : "]), html.Ul(children=lines)]
+                )
+                return _content
+            else:
+                value = marche.get(col)
+        else:
+            value = ""
+
+        param_content = html.P([column_name, "  : ", html.Strong(value)])
+        return param_content
+
+    marche_infos = [
+        make_parameter("id"),
+        make_parameter("objet"),
+        make_parameter("dateNotification"),  # date
+        make_parameter("nature"),
+        make_parameter("acheteur_nom"),  # lien
+        make_parameter("montant"),
+        make_parameter("codeCPV"),
+        make_parameter("procedure"),
+        make_parameter("techniques"),  # list
+        make_parameter("dureeMois"),
+        make_parameter("offresRecues"),
+        make_parameter("datePublicationDonnees"),  # date
+        make_parameter("formePrix"),
+        make_parameter("typesPrix"),  # list
+        make_parameter("attributionAvance"),
+        make_parameter("tauxAvance"),
+        make_parameter("marcheInnovant"),  # label
+        make_parameter("modalitesExecution"),
+        make_parameter("considerationsSociales"),  # list
+        make_parameter("considerationsEnvironnementales"),  # list
+        make_parameter("ccag"),
+        make_parameter("sousTraitanceDeclaree"),
+        make_parameter("typeGroupementOperateurs"),
+        make_parameter("origineFrance"),
+        make_parameter("origineUE"),
+        make_parameter("idAccordCadre"),
+        make_parameter("sourceDataset"),  # lien
+    ]
+
+    half = round(len(marche_infos) / 2)
+    # pas inclus pour l'instant : lieu d'exécution, modifications
+
+    titulaires_lines = []
+    for titulaire in titulaires:
+        if titulaire["titulaire_typeIdentifiant"] == "SIRET":
+            content = html.Li(
+                html.A(
+                    href=f"/titulaires/{titulaire['titulaire_id']}",
+                    children=titulaire["titulaire_nom"],
+                )
+            )
+        else:
+            content = html.Li(titulaire["titulaire_nom"])
+        titulaires_lines.append(content)
+
+    return marche_infos[:half], marche_infos[half:], titulaires_lines
@@ -1,12 +1,18 @@
 from dash import dcc, html, register_page

 from src.figures import get_barchart_sources, get_map_count_marches
-from src.utils import lf
+from src.utils import df, meta_content

-title = "Statistiques"
+name = "Statistiques"

 register_page(
-    __name__, path="/statistiques", title=f"decp.info - {title}", name=title, order=3
+    __name__,
+    path="/statistiques",
+    title=meta_content["title"],
+    name=name,
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=3,
 )


@@ -14,7 +20,7 @@ layout = [
    html.Div(
        className="container",
        children=[
-            html.H2(title),
+            html.H2(name),
            dcc.Loading(
                overlay_style={"visibility": "visible", "filter": "blur(2px)"},
                id="loading-statistques",
@@ -31,13 +37,13 @@ layout = [
                            L'ajout de nouvelles plateformes [est en cours](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing/issues?q=is%3Aissue%20state%3Aopen%20label%3A%22source%20de%20donn%C3%A9es%22),
                            toutes les [contributions](/a-propos#contribuer) sont les bienvenues pour atteindre l'exhaustivité.
                            """),
-                            dcc.Graph(figure=get_map_count_marches(lf)),
+                            dcc.Graph(figure=get_map_count_marches(df)),
                            dcc.Graph(
-                                figure=get_barchart_sources(lf, "dateNotification")
+                                figure=get_barchart_sources(df, "dateNotification")
                            ),
                            dcc.Graph(
                                figure=get_barchart_sources(
-                                    lf, "datePublicationDonnees"
+                                    df, "datePublicationDonnees"
                                )
                            ),
                        ],
@@ -0,0 +1,261 @@
+import os
+from datetime import datetime
+
+import polars as pl
+from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
+
+from src.utils import (
+    add_links,
+    add_resource_link,
+    df,
+    filter_table_data,
+    format_montant,
+    format_number,
+    meta_content,
+    setup_table_columns,
+    sort_table_data,
+)
+
+update_date = os.path.getmtime(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
+update_date = datetime.fromtimestamp(update_date).strftime("%d/%m/%Y")
+
+schema = df.collect_schema()
+
+name = "Tableau"
+register_page(
+    __name__,
+    path="/",
+    title=meta_content["title"],
+    name=name,
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=1,
+)
+
+datatable = html.Div(
+    className="marches_table",
+    children=dash_table.DataTable(
+        cell_selectable=False,
+        id="table",
+        page_size=20,
+        page_current=0,
+        page_action="custom",
+        filter_action="custom",
+        filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
+        sort_action="custom",
+        sort_mode="multi",
+        sort_by=[],
+        row_deletable=False,
+        style_cell_conditional=[
+            {
+                "if": {"column_id": "objet"},
+                "minWidth": "350px",
+                "textAlign": "left",
+                "overflow": "hidden",
+                "lineHeight": "14px",
+                "whiteSpace": "normal",
+            },
+            {
+                "if": {"column_id": "acheteur_nom"},
+                "minWidth": "250px",
+                "textAlign": "left",
+                "overflow": "hidden",
+                "lineHeight": "14px",
+                "whiteSpace": "normal",
+            },
+            {
+                "if": {"column_id": "titulaire_nom"},
+                "minWidth": "250px",
+                "textAlign": "left",
+                "overflow": "hidden",
+                "lineHeight": "14px",
+                "whiteSpace": "normal",
+            },
+        ],
+        data_timestamp=0,
+        markdown_options={"html": True},
+        tooltip_duration=8000,
+        tooltip_delay=350,
+    ),
+)
+
+layout = [
+    html.Div(
+        html.Details(
+            children=[
+                html.Summary(
+                    html.H3("Mode d'emploi", style={"text-decoration": "underline"}),
+                ),
+                dcc.Markdown(
+                    """
+    ##### Définition des colonnes
+
+    Pour voir la définition d'une colonne, passez votre souris sur son en-tête.
+
+    ##### Filtres
+
+    Vous pouvez appliquer un filtre pour chaque colonne en entrant du texte sous le nom de la colonne, puis en tapant sur `Entrée`.
+
+    - Champs textuels : la recherche est insensible à la casse (majuscules/minuscules) et retourne les valeurs qui contiennent
+    le texte recherché. Exemple : `rennes` retourne "RENNES METROPOLE".
+    - Champs numériques : vous pouvez soit taper un nombre pour trouver les valeurs égales, soit le précéder de **>** ou **<** pour filtrer les valeurs supérieures ou inférieures. Exemple pour les offres reçues : `> 4` retourne les marchés ayant reçu plus de 4 offres.
+    - Champs date : vous pouvez également utiliser **>** ou **<**. Exemples : `< 2024-01-31` pour "avant le 31 janvier 2024",
+    `2024` pour "en 2024", `> 2022` pour "à partir de 2022"
+
+    Vous pouvez filtrer plusieurs colonnes à la fois. Vos filtres sont remis à zéro quand vous rafraîchissez la page.
+
+    ##### Tri
+
+    Pour trier une colonne, utilisez les flèches grises à côté des noms de colonnes. Chaque clic change le tri dans cet ordre : tri ascendant, tri descendant, pas de tri.
+
+    ##### Télécharger le résultat
+
+    Vous pouvez télécharger le résultat de vos filtres et tris, pour les colonnes affichées, en cliquant sur **Télécharger au format Excel**.
+
+    ##### Liens
+
+    Les liens dans les colonnes Identifiant unique, Acheteur et Titulaire vous permettent de consulter une vue qui leur est dédiée
+    (informations, marchés attribués/remportés, etc.)
+
+    """
+                ),
+            ],
+            id="instructions",
+        ),
+        id="header",
+    ),
+    # html.Div(
+    #     [
+    #         "Recherche dans objet : ",
+    #         dcc.Input(id="search", value="", type="text"),
+    #     ]
+    # )]),
+    dcc.Loading(
+        overlay_style={"visibility": "visible", "filter": "blur(2px)"},
+        id="loading-home",
+        type="default",
+        children=[
+            html.Div(
+                [
+                    html.P("lignes", id="nb_rows"),
+                    html.Button(
+                        "Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes",
+                        id="btn-download-data",
+                        disabled=True,
+                    ),
+                    dcc.Download(id="download-data"),
+                    dcc.Store(id="filtered_data", storage_type="memory"),
+                    html.P("Données mises à jour le " + str(update_date)),
+                ],
+                className="table-menu",
+            ),
+            datatable,
+        ],
+    ),
+]
+
+
+@callback(
+    Output("table", "data"),
+    Output("table", "columns"),
+    Output("table", "tooltip_header"),
+    Output("table", "data_timestamp"),
+    Output("nb_rows", "children"),
+    Output("btn-download-data", "disabled"),
+    Output("btn-download-data", "children"),
+    Output("btn-download-data", "title"),
+    Input("table", "page_current"),
+    Input("table", "page_size"),
+    Input("table", "filter_query"),
+    Input("table", "sort_by"),
+    State("table", "data_timestamp"),
+)
+def update_table(page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp):
+    if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true":
+        print(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
+
+    # Application des filtres
+    lff: pl.LazyFrame = df.lazy()  # start from the original data
+    if filter_query:
+        lff = filter_table_data(lff, filter_query)
+
+    if len(sort_by) > 0:
+        lff = sort_table_data(lff, sort_by)
+
+    # Matérialisation des filtres
+    dff: pl.DataFrame = lff.collect()
+
+    height = dff.height
+    nb_rows = f"{format_number(height)} lignes ({format_number(dff.select('uid').unique().height)} marchés)"
+
+    # Pagination des données
+    start_row = page_current * page_size
+    # end_row = (page_current + 1) * page_size
+    dff = dff.slice(start_row, page_size)
+
+    # Tout devient string
+    dff = dff.cast(pl.String)
+
+    # Remplace les strings null par "", mais pas les numeric null
+    dff = dff.fill_null("")
+
+    # Ajout des liens vers l'annuaire des entreprises
+    dff = add_links(dff)
+
+    # Ajout des liens vers les fichiers Open Data
+    dff = add_resource_link(dff)
+
+    # Formatage des montants
+    dff = format_montant(dff)
+
+    columns, tooltip = setup_table_columns(dff)
+
+    dicts = dff.to_dicts()
+
+    if height > 65000:
+        download_disabled = True
+        download_text = "Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes"
+        download_title = "Excel ne supporte pas d'avoir plus de 65 000 URLs dans une même feuille de calcul. Contactez-moi pour me présenter votre besoin en téléchargement afin que je puisse adapter la solution."
+    else:
+        download_disabled = False
+        download_text = "Télécharger au format Excel"
+        download_title = ""
+
+    return (
+        dicts,
+        columns,
+        tooltip,
+        data_timestamp + 1,
+        nb_rows,
+        download_disabled,
+        download_text,
+        download_title,
+    )
+
+
+@callback(
+    Output("download-data", "data"),
+    Input("btn-download-data", "n_clicks"),
+    State("table", "filter_query"),
+    State("table", "sort_by"),
+    State("table", "hidden_columns"),
+    prevent_initial_call=True,
+)
+def download_data(n_clicks, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None):
+    lff: pl.LazyFrame = df  # start from the original data
+
+    # Les colonnes masquées sont supprimées
+    if hidden_columns:
+        lff = lff.drop(hidden_columns)
+
+    if filter_query:
+        lff = filter_table_data(lff, filter_query)
+
+    if len(sort_by) > 0:
+        lff = sort_table_data(lff, sort_by)
+
+    def to_bytes(buffer):
+        lff.collect(engine="streaming").write_excel(buffer, worksheet="DECP")
+
+    date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
+    return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{date}.xlsx")
@@ -0,0 +1,291 @@
+import datetime
+
+import polars as pl
+from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
+
+from src.figures import point_on_map
+from src.utils import (
+    add_links_in_dict,
+    df,
+    format_montant,
+    format_number,
+    get_annuaire_data,
+    get_departement_region,
+    meta_content,
+    setup_table_columns,
+)
+
+register_page(
+    __name__,
+    path_template="/titulaires/<titulaire_id>",
+    title=meta_content["title"],
+    name="Titulaire",
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=5,
+)
+
+# 21690123100011
+
+layout = [
+    dcc.Store(id="titulaire_data", storage_type="memory"),
+    dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
+    html.Div(
+        className="container",
+        children=[
+            html.Div(
+                className="wrapper",
+                children=[
+                    html.H2(
+                        className="org_title",
+                        children=[
+                            html.Span(id="titulaire_siret"),
+                            " - ",
+                            html.Span(id="titulaire_nom"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_year",
+                        children=dcc.Dropdown(
+                            id="titulaire_year",
+                            options=["Toutes"]
+                            + [
+                                str(year)
+                                for year in range(
+                                    2018, int(datetime.date.today().year) + 1
+                                )
+                            ],
+                            placeholder="Année",
+                        ),
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_infos",
+                        children=[
+                            # TODO: ajouter le type d'acheteur : commune, CD, CR, etc.
+                            html.P(["Commune : ", html.Strong(id="titulaire_commune")]),
+                            html.P(
+                                [
+                                    "Département : ",
+                                    html.Strong(id="titulaire_departement"),
+                                ]
+                            ),
+                            html.P(["Région : ", html.Strong(id="titulaire_region")]),
+                            html.A(
+                                id="titulaire_lien_annuaire",
+                                children="Plus de détails sur l'Annuaire des entreprises",
+                                target="_blank",
+                            ),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_stats",
+                        children=[
+                            html.P(id="titulaire_titre_stats"),
+                            html.P(id="titulaire_marches_remportes"),
+                            html.P(id="titulaire_acheteurs_differents"),
+                            html.Button(
+                                "Téléchargement au format Excel",
+                                id="btn-download-titulaire-data",
+                            ),
+                            dcc.Download(id="download-titulaire-data"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(className="org_map", id="titulaire_map"),
+                ],
+            ),
+            # récupérer les données de l'acheteur sur l'api annuaire
+            html.H3("Derniers marchés publics remportés"),
+            html.Div(id="titulaire_last_marches", children=""),
+        ],
+    ),
+]
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="titulaire_siret", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_nom", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_commune", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_map", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_departement", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_region", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_lien_annuaire", component_property="href"),
+    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+)
+def update_titulaire_infos(url):
+    titulaire_siret = url.split("/")[-1]
+    if len(titulaire_siret) != 14:
+        titulaire_siret = (
+            f"Le SIRET renseigné doit faire 14 caractères ({titulaire_siret})"
+        )
+    data = get_annuaire_data(titulaire_siret)
+    data_etablissement = data["matching_etablissements"][0]
+    titulaire_map = point_on_map(
+        data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+    )
+    code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
+        data_etablissement["code_postal"]
+    )
+    departement = f"{nom_departement} ({code_departement})"
+    lien_annuaire = (
+        f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{titulaire_siret}"
+    )
+    return (
+        titulaire_siret,
+        data["nom_raison_sociale"],
+        data_etablissement["libelle_commune"],
+        titulaire_map,
+        departement,
+        nom_region,
+        lien_annuaire,
+    )
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="titulaire_marches_remportes", component_property="children"),
+    Output(
+        component_id="titulaire_acheteurs_differents", component_property="children"
+    ),
+    Input(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
+)
+def update_titulaire_stats(data):
+    dff = pl.DataFrame(data)
+    if dff.height == 0:
+        dff = pl.DataFrame(schema=dff.collect_schema())
+    df_marches = dff.unique("uid")
+    nb_marches = format_number(df_marches.height)
+    # somme_marches = format_number(int(df_marches.select(pl.sum("montant")).item()))
+    marches_remportes = [html.Strong(nb_marches), " marchés et accord-cadres remportés"]
+    # + ", pour un total de ", html.Strong(somme_marches + " €")]
+    del df_marches
+
+    nb_acheteurs = dff.unique("acheteur_id").height
+    nb_acheteurs = [
+        html.Strong(format_number(nb_acheteurs)),
+        " titulaires (SIRET) différents",
+    ]
+    del dff
+
+    return marches_remportes, nb_acheteurs
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
+    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+    Input(component_id="titulaire_year", component_property="value"),
+)
+def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> list[dict]:
+    titulaire_siret = url.split("/")[-1]
+    lff = df.lazy()
+    lff = lff.filter(
+        (pl.col("titulaire_id") == titulaire_siret)
+        & (pl.col("titulaire_typeIdentifiant") == "SIRET")
+    )
+    lff = lff.select(
+        "id",
+        "uid",
+        "objet",
+        "dateNotification",
+        "acheteur_id",
+        "acheteur_nom",
+        "montant",
+        "codeCPV",
+        "dureeMois",
+    )
+    if titulaire_year and titulaire_year != "Toutes":
+        lff = lff.filter(
+            pl.col("dateNotification").cast(pl.String).str.starts_with(titulaire_year)
+        )
+    lff = lff.sort(["dateNotification", "uid"], descending=True, nulls_last=True)
+
+    data = lff.collect(engine="streaming").to_dicts()
+    return data
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="titulaire_last_marches", component_property="children"),
+    Input(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
+)
+def get_last_marches_table(data) -> html.Div:
+    columns = [
+        "uid",
+        "objet",
+        "dateNotification",
+        "acheteur_nom",
+        "montant",
+        "codeCPV",
+        "dureeMois",
+    ]
+
+    dff = pl.DataFrame(data)
+    dff = dff.cast(pl.String)
+    dff = dff.fill_null("")
+    dff = format_montant(dff)
+    columns, tooltip = setup_table_columns(
+        dff, hideable=False, exclude=["acheteur_id", "id"]
+    )
+    data = dff.to_dicts()
+    # Idéalement on utiliserait add_org_links(), mais le résultat attendu
+    # est différent de home.py (Tableau)
+    data = add_links_in_dict(data, "acheteur")
+
+    table = html.Div(
+        className="marches_table",
+        id="titulaire_datatable",
+        children=dash_table.DataTable(
+            data=data,
+            markdown_options={"html": True},
+            page_action="native",
+            filter_action="native",
+            filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
+            columns=columns,
+            tooltip_header=tooltip,
+            tooltip_duration=8000,
+            tooltip_delay=350,
+            cell_selectable=False,
+            page_size=10,
+            style_cell_conditional=[
+                {
+                    "if": {"column_id": "objet"},
+                    "minWidth": "300px",
+                    "textAlign": "left",
+                    "overflow": "hidden",
+                    "lineHeight": "14px",
+                    "whiteSpace": "normal",
+                },
+                {
+                    "if": {"column_id": "acheteur_nom"},
+                    "maxWidth": "400px",
+                    "textAlign": "left",
+                    "overflow": "hidden",
+                    "lineHeight": "18px",
+                    "whiteSpace": "normal",
+                },
+            ],
+        ),
+    )
+    return table
+
+
+@callback(
+    Output("download-titulaire-data", "data"),
+    Input("btn-download-titulaire-data", "n_clicks"),
+    State(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
+    State(component_id="titulaire_nom", component_property="children"),
+    State(component_id="titulaire_year", component_property="value"),
+    prevent_initial_call=True,
+)
+def download_titulaire_data(
+    n_clicks,
+    data: [dict],
+    titulaire_nom: str,
+    annee: str,
+):
+    df_to_download = pl.DataFrame(data)
+
+    def to_bytes(buffer):
+        df_to_download.write_excel(
+            buffer, worksheet="DECP" if annee in ["Toutes", None] else annee
+        )
+
+    date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
+    return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{titulaire_nom}_{date}.xlsx")
@@ -1,14 +1,13 @@
+import json
 import logging
 import os
 from time import sleep

 import polars as pl
 import polars.selectors as cs
-from dotenv import load_dotenv
+from httpx import get
 from polars.exceptions import ComputeError

-load_dotenv()
-
 operators = [
    ["s<", "<"],
    ["s>", ">"],
@@ -40,21 +39,21 @@ def split_filter_part(filter_part):
    return [None] * 3


-def add_resource_link(lff: pl.LazyFrame) -> pl.LazyFrame:
-    lff = lff.with_columns(
+def add_resource_link(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
+    dff = dff.with_columns(
        (
            '<a href="' + pl.col("sourceFile") + '">' + pl.col("sourceDataset") + "</a>"
-        ).alias("source")
+        ).alias("sourceDataset")
    )
-    lff = lff.drop(["sourceFile", "sourceDataset"])
-    return lff
+    dff = dff.drop(["sourceFile"])
+    return dff


-def add_annuaire_link(lff: pl.LazyFrame):
-    lff = lff.with_columns(
+def add_links(dff: pl.DataFrame):
+    dff = dff.with_columns(
        pl.when(pl.col("titulaire_typeIdentifiant") == "SIRET")
        .then(
-            '<a href = "https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/'
+            '<a href = "/titulaires/'
            + pl.col("titulaire_id")
            + '">'
            + pl.col("titulaire_id")
@@ -63,16 +62,31 @@ def add_annuaire_link(lff: pl.LazyFrame):
        .otherwise(pl.col("titulaire_id"))
        .alias("titulaire_id")
    )
-    lff = lff.with_columns(
-        (
-            '<a href = "https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/'
-            + pl.col("acheteur_id")
-            + '">'
-            + pl.col("acheteur_id")
-            + "</a>"
-        ).alias("acheteur_id")
-    )
-    return lff
+
+    for column, path in [("acheteur_id", "acheteurs"), ("uid", "marches")]:
+        dff = dff.with_columns(
+            (
+                f'<a href = "/{path}/'
+                + pl.col(column)
+                + '" target="_blank">'
+                + pl.col(column)
+                + "</a>"
+            ).alias(column)
+        )
+    return dff
+
+
+def add_links_in_dict(data: list, org_type: str) -> list:
+    new_data = []
+    for marche in data:
+        org_id = marche[org_type + "_id"]
+        marche[org_type + "_nom"] = (
+            f'<a href="/{org_type}s/{org_id}">{marche[org_type + "_nom"]}</a>'
+        )
+        marche["id"] = f'<a href="/marches/{marche["uid"]}">{marche["id"]}</a>'
+        marche["uid"] = f'<a href="/marches/{marche["uid"]}">{marche["uid"]}</a>'
+        new_data.append(marche)
+    return new_data


 def booleans_to_strings(lff: pl.LazyFrame) -> pl.LazyFrame:
@@ -96,12 +110,60 @@ def numbers_to_strings(lff: pl.LazyFrame) -> pl.LazyFrame:
    return lff


+def dates_to_strings(lff: pl.LazyFrame, column: str) -> pl.LazyFrame:
+    """
+    Convert a date column to string type.
+    """
+    lff = lff.with_columns(pl.col(column).cast(pl.String).fill_null(""))
+    return lff
+
+
 def format_number(number) -> str:
    number = "{:,}".format(number).replace(",", " ")
    return number


-def get_decp_data() -> pl.LazyFrame:
+def format_montant(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
+    def format_function(expr, scale=None):
+        # https://stackoverflow.com/a/78636786
+        expr = expr.str.splitn(".", 2)
+
+        num = expr.struct[0]
+        frac = expr.struct[1]
+
+        # Ajout des espaces
+        num = (
+            num.str.reverse()
+            .str.replace_all(r"\d{3}", "$0 ")
+            .str.reverse()
+            .str.replace(r"^ ", "")
+        )
+
+        frac: pl.Expr = (
+            pl.when(frac.is_not_null() & ~frac.is_in(["0"]))
+            .then("," + frac)
+            .otherwise(pl.lit(""))
+        )
+
+        montant: pl.Expr = (
+            pl.when((num + frac) == pl.lit(""))
+            .then(pl.lit(""))
+            .otherwise(num + frac + pl.lit(" €"))
+        )
+
+        return montant
+
+    dff = dff.with_columns(pl.col("montant").pipe(format_function).alias("montant"))
+    return dff
+
+
+def get_annuaire_data(siret: str) -> dict:
+    url = f"https://recherche-entreprises.api.gouv.fr/search?q={siret}"
+    response = get(url)
+    return response.json()["results"][0]
+
+
+def get_decp_data() -> pl.DataFrame:
    # Chargement du fichier parquet
    # Le fichier est chargé en mémoire, ce qui est plus rapide qu'une base de données pour le moment.
    # On utilise polars pour la rapidité et la facilité de manipulation des données.
@@ -117,13 +179,175 @@ def get_decp_data() -> pl.LazyFrame:
        sleep(10)
        lff: pl.LazyFrame = pl.scan_parquet(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))

-    # Remplacement des valeurs numériques par des chaînes de caractères
-    # lff = numbers_to_strings(lff)
-
    # Tri des marchés par date de notification
-    lff = lff.sort(by=["datePublicationDonnees"], descending=True, nulls_last=True)
+    lff = lff.sort(by=["dateNotification", "uid"], descending=True, nulls_last=True)
+
+    # Uniquement les données actuelles, pas les anciennes versions de marchés
+    lff = lff.filter(pl.col("donneesActuelles")).drop("donneesActuelles")
+
+    # Convertir les colonnes booléennes en chaînes de caractères
+    lff = booleans_to_strings(lff)
+
+    # Bizarrement je ne peux pas faire lff = lff.fill_null("") ici
+    # ça génère une erreur dans la page acheteur (acheteur_data.table) :
+    # AttributeError: partially initialized module 'pandas' has no attribute 'NaT' (most likely due to a circular import)
+
+    return lff.collect()
+
+
+def get_departements() -> dict:
+    with open("data/departements.json", "rb") as f:
+        data = json.load(f)
+        return data
+
+
+def get_departement_region(code_postal):
+    if code_postal > "97000":
+        code_departement = code_postal[:3]
+    else:
+        code_departement = code_postal[:2]
+    nom_departement = departements[code_departement]["departement"]
+    nom_region = departements[code_departement]["region"]
+    return code_departement, nom_departement, nom_region
+
+
+def filter_table_data(lff: pl.LazyFrame, filter_query: str) -> pl.LazyFrame:
+    debug = os.getenv("DEVELOPMENT", "False").lower() == "true"
+    schema = lff.collect_schema()
+    filtering_expressions = filter_query.split(" && ")
+    for filter_part in filtering_expressions:
+        col_name, operator, filter_value = split_filter_part(filter_part)
+        col_type = str(schema[col_name])
+        if debug:
+            print("filter_value:", filter_value)
+            print("filter_value_type:", type(filter_value))
+            print("operator:", operator)
+            print("col_type:", col_type)
+
+        lff = lff.filter(pl.col(col_name).is_not_null())
+
+        if col_type == "Date":
+            # Convertir la colonne date en chaînes de caractères
+            lff = dates_to_strings(lff, col_name)
+            col_type = "String"
+        if col_type == "String":
+            lff = lff.filter(pl.col(col_name) != pl.lit(""))
+
+        elif col_type.startswith("Int") or col_type.startswith("Float"):
+            try:
+                filter_value = int(filter_value)
+            except ValueError:
+                logger.error(f"Invalid numeric filter value: {filter_value}")
+                continue
+
+        if operator in ("contains", "<", "<=", ">", ">="):
+            if operator == "<":
+                lff = lff.filter(pl.col(col_name) < filter_value)
+            elif operator == ">":
+                lff = lff.filter(pl.col(col_name) > filter_value)
+            elif operator == ">=":
+                lff = lff.filter(pl.col(col_name) >= filter_value)
+            elif operator == "<=":
+                lff = lff.filter(pl.col(col_name) <= filter_value)
+            elif operator == "contains":
+                if col_type in ["String", "Date"]:
+                    lff = lff.filter(
+                        pl.col(col_name).str.contains("(?i)" + filter_value)
+                    )
+                elif col_type.startswith("Int") or col_type.startswith("Float"):
+                    lff = lff.filter(pl.col(col_name) == filter_value)
+                else:
+                    logger.error(f"Invalid column type: {col_type}")
+        else:
+            logger.error(f"Invalid operator: {operator}")
+
+        # elif operator == 'datestartswith':
+        # lff = lff.filter(pl.col(col_name).str.startswith(filter_value)")

    return lff


-lf = get_decp_data()
+def sort_table_data(lff: pl.LazyFrame, sort_by: list) -> pl.LazyFrame:
+    lff = lff.sort(
+        [col["column_id"] for col in sort_by],
+        descending=[col["direction"] == "desc" for col in sort_by],
+        nulls_last=True,
+    )
+    print(sort_by)
+    return lff
+
+
+def setup_table_columns(dff, hideable: bool = True, exclude: list = None) -> tuple:
+    # Liste finale de colonnes
+    columns = []
+    tooltip = {}
+    for column_id in dff.columns:
+        if exclude and column_id in exclude:
+            continue
+        column_object = data_schema.get(column_id)
+        if column_object:
+            column_name = column_object.get("title", column_id)
+        else:
+            column_name = column_id
+
+        column = {
+            "name": column_name,
+            "id": column_id,
+            "presentation": "markdown",
+            "type": "text",
+            "format": {"nully": "N/A"},
+            "hideable": hideable,
+        }
+        columns.append(column)
+
+        if column_object:
+            tooltip[column_id] = {
+                "value": f"""**{column_object.get("title")}** ({column_id})
+
+    """
+                + column_object["description"],
+                "type": "markdown",
+            }
+    return columns, tooltip
+
+
+def get_data_schema() -> dict:
+    # Récupération du schéma des données tabulaires
+    path = os.getenv("DATA_SCHEMA_PATH")
+    if path.startswith("http"):
+        original_schema: dict = get(
+            os.getenv("DATA_SCHEMA_PATH"), follow_redirects=True
+        ).json()
+    elif os.path.exists(path):
+        with open(path) as f:
+            original_schema: dict = json.load(f)
+    else:
+        raise Exception(f"Chemin vers le schéma invalide: {path}")
+
+    new_schema = {}
+
+    for col in original_schema["fields"]:
+        new_schema[col["name"]] = col
+
+    new_schema["sourceDataset"] = {
+        "description": "Code de la source des données, avec un lien vers le fichier Open Data dont proviennent les données de ce marché public.",
+        "title": "Source des données",
+        "short_name": "Source",
+    }
+    return new_schema
+
+
+df: pl.DataFrame = get_decp_data()
+departements = get_departements()
+domain_name = (
+    "test.decp.info" if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true" else "decp.info"
+)
+meta_content = {
+    "image_url": f"https://{domain_name}/assets/decp.info.png",
+    "title": "decp.info - exploration des marchés publics français",
+    "description": (
+        "Explorez et analysez les données des marchés publics français avec cet outil libre et gratuit. "
+        "Pour une commande publique accessible à toutes et tous."
+    ),
+}
+data_schema = get_data_schema()
Author	SHA1	Message	Date
Colin Maudry	65e0f4c5f0	Gestion des montants inexistants	2025-10-10 18:25:08 +02:00
Colin Maudry	bc7652f336	Merge branch 'main' into dev	2025-10-10 17:48:47 +02:00
Colin Maudry	188383a882	Changelog 2.1.5	2025-10-10 17:47:18 +02:00
Colin Maudry	7f3a0bcb21	Renommage de la Github action d'auto release	2025-10-10 17:45:15 +02:00
Colin Maudry	3270abb7f6	Refactor du filtre pour être plus résilient (et fonctionner sur les montants)	2025-10-10 17:44:51 +02:00
Colin Maudry	2eb984a95f	Ne plus afficher de nulls dans les tableaux de données (tableau, titulaire, acheteur)	2025-10-10 17:44:16 +02:00
Colin Maudry	776126a481	Merge tag 'v2.1.4' into dev - possibilité de filtrer sur le champ "Source" - création automatique d'une release Github quand je push un tag	2025-10-08 09:34:30 +02:00
Colin Maudry	59abf35a12	Merge branch 'hotfix/2.1.4'	2025-10-08 09:34:00 +02:00
Colin Maudry	a40eb64245	Changelog 2.1.4	2025-10-08 09:33:51 +02:00
Colin Maudry	acae1517cb	Nouvelle tentative auto-release	2025-10-08 09:31:41 +02:00
Colin Maudry	9a9decde6e	Possible de filtrer sur le champ 'Source'	2025-10-08 09:26:44 +02:00
Colin Maudry	a1ae962c73	Changelog 2.1.3	2025-10-04 19:15:56 +02:00
Colin Maudry	0404aa0973	Adaptation au format TableSchema	2025-10-04 19:13:51 +02:00
Colin Maudry	effe01dedf	Tentative d'auto release à partir d'un tag	2025-10-04 19:13:25 +02:00
Colin Maudry	aaa70039d2	Merge branch 'hotfix/2.1.2'	2025-10-03 16:45:35 +02:00
Colin Maudry	7dc5f09545	Changelog 2.1.2	2025-10-03 16:45:29 +02:00
Colin Maudry	91e7f373ec	Coquille	2025-10-03 16:42:44 +02:00
Colin Maudry	c7768ea8f1	Global lf => global df pour être moins sensible au update de fichier source	2025-10-03 16:29:58 +02:00
Colin Maudry	816d0de324	Merge tag 'v2.1.1' into dev - ajout d'une section dans À propos sur la qualité et l'exhaustivité des données ([#43](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/43)) - ajout du nombre de marchés en plus du nombre de lignes dans la vue Tableau	2025-10-01 13:22:42 +02:00
Colin Maudry	c2fab377d5	Merge branch 'hotfix/2.1.1'	2025-10-01 13:22:07 +02:00
Colin Maudry	d7cdf38cda	Changelog 2.1.1	2025-10-01 13:22:02 +02:00
Colin Maudry	85f0084b7b	Exhaustivité et qualité des données close #43	2025-10-01 13:19:56 +02:00
Colin Maudry	712dc5a7f8	Rétrécissement de la carte	2025-10-01 13:18:58 +02:00
Colin Maudry	84b94fd882	Affiche du nombre de marchés	2025-10-01 11:57:55 +02:00
Colin Maudry	90e9bc3c8c	Merge tag 'v2.1.0' into dev - Ajout des vues [acheteur](https://decp.info/acheteurs/24350013900189) ([#28](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/28)), [titulaire](https://decp.info/titulaires/51903758414786) ([#35](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/35)) et [marché](https://decp.info/marches/532239472000482025S00004) ([#40](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/40)) 🔎 - Ajout des balises HTML meta Open Graph et Twitter ([#39](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/39)) pour de beaux aperçus de liens 🖼️ - Formulaire de contact ([#48](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/48)) 📨 - Nom de colonnes plus_agréables ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 💅 - Définition des colonnes quand vous passez votre souris sur les en-têtes ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 📖# - Affichage du numéro de version près du logo et lien vers ici 🤓 - Variables globales uniquement en lecture (😁)	2025-09-30 17:16:45 +02:00
Colin Maudry	442f1ded27	Merge branch 'release/2.1.0'	2025-09-30 17:14:16 +02:00
Colin Maudry	e4dcc19e8b	template.env	2025-09-30 17:13:42 +02:00
Colin Maudry	0b828c3d67	Numéro de version, description toml	2025-09-30 17:12:41 +02:00
Colin Maudry	bc930bf6c9	Màj instruction #40	2025-09-30 15:09:21 +02:00
Colin Maudry	070e8c98b9	Merge branch 'feature/40_vue_marché' into dev	2025-09-30 15:02:04 +02:00
Colin Maudry	7c157d9d71	Vue marché simple #40	2025-09-30 15:01:54 +02:00
Colin Maudry	79d11b326e	Formulaire de contact avec rate limiting simple #48	2025-09-30 11:35:18 +02:00
Colin Maudry	51c023a803	Merge branch 'feature/48_contact_form' into dev	2025-09-29 20:07:19 +02:00
Colin Maudry	819f2e315f	Affichage du numéro de version et lien vers changelog	2025-09-29 20:06:04 +02:00
Colin Maudry	928f75f504	Formulaire de contact avec rate limiting simple #48	2025-09-29 19:32:15 +02:00
Colin Maudry	1d21cbb69d	Début de configuration de colonnes partagée	2025-09-29 17:36:12 +02:00
Colin Maudry	ee2bae190d	Récupération du schéma #33	2025-09-29 17:08:45 +02:00
Colin Maudry	ad6005259e	Les filtres <> marchent aussi avec les strings #42	2025-09-29 17:07:35 +02:00
Colin Maudry	f01a991f4f	Améliorations de style	2025-09-29 17:06:16 +02:00
Colin Maudry	a44e1a37cb	Noms de colonnes friendly et définition de colonne (tooltip) #33	2025-09-29 17:05:37 +02:00
Colin Maudry	502f652791	Chemin vers le schéma de données configurable	2025-09-29 17:03:44 +02:00
Colin Maudry	fdb38b3b9b	Formatage des montants #45	2025-09-28 23:11:09 +02:00
Colin Maudry	4394f38e35	Fix link titulaire	2025-09-28 22:19:07 +02:00
Colin Maudry	ce9d23100d	Correction des balises meta #39	2025-09-28 22:08:03 +02:00
Colin Maudry	70c5b91e6d	Configuration des filtres (case insensitive, placeholder text #28 #35	2025-09-28 21:27:40 +02:00
Colin Maudry	4895bfc5ac	Ajout des filtres natifs #28 #35	2025-09-28 21:05:23 +02:00
Colin Maudry	d9db156626	Liens entre pages acheteur et titulaire, fournisseur => titulaire #28 #35	2025-09-28 21:01:22 +02:00
Colin Maudry	d00efcd500	Script de déploiement intégré au yaml	2025-09-28 20:40:35 +02:00
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Colin Maudry	29428a8706	Merge tag 'v2.0.1' into dev - Bloquage du bouton de téléchargement si trop de lignes (+ 65000) [#38](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/38) - Amélioration du script de déploiement (deploy.sh) - Meilleures instructions d'installation et lancement - Coquilles 🐚	2025-09-24 10:24:09 +02:00
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Colin Maudry	ec877669d4	Détails sur le déploiement dans README	2025-09-24 10:21:40 +02:00
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Colin Maudry	1586f9b7e4	Merge tag 'v2.0.1' into dev Typos et instructions d'installation	2025-09-23 10:29:09 +02:00
Colin Maudry	0c99f037b5	Merge tag 'v2.0' into dev - détails des sources de données - section "À propos" plus développée - correction de bugs dans les filtres de la data table	2025-09-23 09:11:11 +02:00
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Colin Maudry	636e0b059d	Récupération des données acheteur depuis annuaire #28	2025-08-21 11:56:39 +02:00