Changelog 2.6.1

Suppresion des liens canoniques, pas trouvé comment les insérer assez tôt
Amélioration du nom titulaire/acheteur
2026-02-17 14:50:29 +01:00 · 2026-02-17 14:24:46 +01:00 · 2026-02-15 16:54:30 +01:00 · 2026-02-15 16:50:09 +01:00 · 2026-02-05 18:23:26 +01:00 · 2026-02-05 18:22:17 +01:00
26 changed files with 14068 additions and 674 deletions
@@ -1,3 +1,26 @@
 #### 2.6.1 (17 février 2026)
 - Corrections la création des liens canoniques (SEO)
 #### 2.6.0 (5 février 2026)
 - Suite de la refonte graphique
 - Persistence des filtres, des tris et des choix de colonnes sur toutes les pages
 - Joli tableau pour choisir les colonnes à afficher
 - Meilleure gestion des acheteurs et titulaires absents de la base SIRENE
 - Amélioration du SEO (liens canoniques)
 ##### 2.5.1 (29 janvier 2026)
 - Mise en production un peu hâtive ([#67](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/67), [#68](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/68))
 #### 2.5.0 (29 janvier 2026)
 - Refonte graphique et amélioration des textes d'aide
 - Amélioration du filtrage du tableau à partir d'une URL
 - Renforcement du SEO avec une arborescence permettant l'accès aux marchés et des snippets JSON-LD
 - Suppression de la dépendance à Google Fonts grâce à [Bunny Fonts](https://fonts.bunny.net) 🇪🇺 🇸🇮
 ##### 2.4.1 (22 janvier 2026)
 - Meilleure gestion des colonnes absentes du schéma
@@ -1,6 +1,6 @@
 # decp.info
-> v2.4.1
+> v2.6.1
 > Outil d'exploration et de téléchargement des données essentielles de la commande publique.
 => [decp.info](https://decp.info)
@@ -1,7 +1,7 @@
 [project]
 name = "decp.info"
 description = "Interface d'exploration et d'analyse des marchés publics français."
-version = "2.4.1"
+version = "2.6.1"
 requires-python = ">= 3.10"
 authors = [
    { name = "Colin Maudry", email = "colin@colmo.tech" }
@@ -22,5 +22,22 @@ dependencies = [
 [project.optional-dependencies]
 dev = [
    "pytest",
    "pytest-env",
    "pre-commit",
    "selenium",
    "webdriver-manager",
    "dash[testing]",
 ]
 [tool.pytest.ini_options]
 pythonpath = [
  "src"
 ]
 testpaths = [
    "tests"
 ]
 env = [
    "DATA_FILE_PARQUET_PATH=tests/test.parquet"
 ]
 addopts = "-p no:warnings"
@@ -5,19 +5,34 @@ import dash_bootstrap_components as dbc
 import tomllib
 from dash import Dash, Input, Output, State, dcc, html, page_container, page_registry
 from dotenv import load_dotenv
-from flask import Response, send_from_directory
+from flask import Response
 load_dotenv()
-app = Dash(
+# if os.getenv("PYTEST_CURRENT_TEST"):
-    external_stylesheets=[dbc.themes.SIMPLEX],
+#     os.environ["DATA_FILE_PARQUET_PATH"]
 development = os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true"
 meta_tags = [
    {"name": "viewport", "content": "width=device-width, initial-scale=1"},
    {
        "name": "keywords",
        "content": "commande publique, decp, marchés publics, données essentielles",
    },
 ]
 if development:
    meta_tags.append({"name": "robots", "content": "noindex"})
 app: Dash = Dash(
    title="decp.info",
    use_pages=True,
    compress=True,
-    meta_tags=[
+    meta_tags=meta_tags,
        {"name": "viewport", "content": "width=device-width, initial-scale=1"},
    ],
 )
 # COSMO (belle font, blue),
 # UNITED (rouge, ubuntu font),
 # LUMEN (gros séparateur, blue clair),
@@ -27,7 +42,10 @@ app = Dash(
 # robots.txt
@app.server.route("/robots.txt")
 def robots():
-    return send_from_directory("./assets", "robots.txt", mimetype="text/plain")
+    text = """User-agent: *
 Allow: /
    """
    return Response(text, mimetype="text/plain")
@app.server.route("/sitemap.xml")
@@ -69,6 +87,7 @@ app.index_string = """
        <title>{%title%}</title>
        {%favicon%}
        {%css%}
        <!-- canonical link -->
    </head>
    <body>
        {%app_entry%}
@@ -101,16 +120,21 @@ navbar = dbc.Navbar(
        children=[
            dbc.NavItem(
                children=[
-                    dcc.Link(html.H1("decp.info"), href="/", className="logo"),
+                    html.Div(
                    html.P(
                        [
-                            html.A(
+                            dcc.Link(html.H1("decp.info"), href="/", className="logo"),
-                                version,
+                            html.P(
-                                href="https://github.com/ColinMaudry/decp.info/blob/main/CHANGELOG.md",
+                                [
-                            )
+                                    html.A(
                                        version,
                                        href="https://github.com/ColinMaudry/decp.info/blob/main/CHANGELOG.md",
                                    )
                                ],
                                className="version",
                            ),
                        ],
-                        className="version",
+                        className="logo-wrapper",
-                    ),
+                    )
                ],
                style={"minWidth": "230px"},
            ),
@@ -135,7 +159,8 @@ navbar = dbc.Navbar(
                            )
                        )
                        for page in page_registry.values()
-                        if page["name"] not in ["Acheteur", "Titulaire", "Marché"]
+                        if page["name"]
                        in ["Recherche", "À propos", "Tableau", "Statistiques"]
                    ],
                    className="ms-auto",
                    navbar=True,
@@ -0,0 +1,554 @@
@import url(https://fonts.bunny.net/css?family=fira-code:400|inter:400,600);
 /* ==========================================================================
   Variables
   ========================================================================== */
 :root {
  --bs-font-monospace: "Fira Code";
  --primary-color: rgb(179, 56, 33);
  --primary-color-text: #b33821;
 }
 /* ==========================================================================
   Base & Reset
   ========================================================================== */
 body {
  font-family: "Inter", sans-serif;
  font-weight: 400;
  background-color: rgb(255 240 240 / 40%);
  -moz-osx-font-smoothing: grayscale;
  -webkit-font-smoothing: antialiased;
  font-smooth: always;
  font-display: swap;
 }
 strong,
 b {
  font-weight: 600 !important;
 }
 h1,
 h2,
 h3,
 h4,
 h5 {
  font-weight: 600;
 }
 h3 {
  margin: 36px 0 20px 0;
 }
 /* Base Button Styles
 button {
  font-weight: 400;
  background-color: #fff;
  border-radius: 3px;
  appearance: auto;
  border: solid var(--primary-color) 1px;
 }  */
 button.btn.btn-primary,
 button.show-hide {
  display: block;
  border-radius: 3px;
  outline: 0;
  color: #fff;
  border: 0;
  height: 30px;
  padding-top: 2px;
  background-image: linear-gradient(
    rgb(209, 96, 73),
    rgb(179, 56, 33) 26%,
    rgb(159, 36, 22)
  );
 }
 button.btn.btn-primary:hover,
 button.show-hide:hover {
  background-image: linear-gradient(
    rgb(239, 126, 103),
    rgb(209, 86, 63) 26%,
    rgb(189, 66, 52)
  );
 }
 button[disabled] {
  border-color: #ccc;
  color: #666;
 }
 button:hover:not([disabled]) {
  background-color: #fee;
 }
 /* Global Link Styles */
 #_pages_content a {
  color: #993333;
 }
 /* ==========================================================================
   Layout
   ========================================================================== */
 #_pages_content {
  padding: 28px 24px 0 24px;
 }
 .wrapper {
  display: grid;
  grid-gap: 10px;
  margin-bottom: 50px;
  justify-content: space-between;
 }
 #header > * {
  margin: 0 0 20px 0px;
 }
 /* ==========================================================================
   Components
   ========================================================================== */
 /* --- Navigation & Header --- */
 a.logo {
  color: black;
  text-decoration: none;
 }
 a.logo > h1 {
  font-weight: 400;
  margin: 0;
  line-height: 1;
 }
 .logo-wrapper {
  display: flex;
  align-items: baseline;
 }
 p.version {
  margin: 0 0 0 12px;
  font-family: "Fira Code";
  font-size: 0.9rem;
 }
 p.version > a {
  text-decoration: none;
  margin-top: 10px;
 }
 .navbar-brand {
  margin-right: 2px;
 }
 .navbar-nav .nav-link.active {
  font-weight: 600;
 }
 #announcements {
  margin: 25px 40px 0 60px;
  font-size: 90%;
  max-width: 900px;
 }
 /* --- Search Page --- */
 .tagline {
  text-align: center;
  font-size: 120%;
  display: block;
  margin-top: 50px;
 }
 #search {
  margin: 30px auto 0px auto;
  width: 500px;
  font-size: 16px;
  height: 30px;
  display: block;
 }
 .search_options {
  margin: 16px auto;
  width: 450px;
 }
 .search_options input {
  margin-right: 12px;
 }
 .results_acheteur {
  grid-column: 1;
  grid-row: 1;
 }
 .results_titulaire {
  grid-column: 2;
  grid-row: 1;
 }
 /* --- Tables (Dash & Custom) --- */
 /* Table Menu (Exports etc) */
 .table-menu {
  font-size: 16px;
  margin: 12px 0 12px 0;
  height: 50px;
  display: flex;
  align-items: center;
 }
 .table-menu > * {
  margin: 8px 16px 8px 0;
 }
 #source_table {
  margin-bottom: 25px;
 }
 #source_table p {
  line-height: 1.5;
 }
 /* Dash Table Overrides */
 .column-header--sort {
  margin-left: 3px;
 }
 dash-table-container dash-spreadsheet-menu table.cell-table {
  margin-right: 8px;
  margin-lef: 8px;
 }
 table.cell-table,
 table.cell-table tr {
  border-color: #fff;
  padding: 0;
  border-collapse: separate !important;
  /* Required for border-radius */
  border-spacing: 0;
 }
 table.cell-table th {
  border-collapse: separate !important;
  border-spacing: 0;
 }
 .dash-table-container p {
  margin-bottom: 0;
 }
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  th.dash-header,
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  th.dash-select-header {
  margin: 0;
  color: white;
  font-family: "Inter", sans-serif;
  text-align: left;
  font-weight: 600;
  padding: 2px 12px 4px 2px;
  border: 1px solid rgb(179, 56, 33) !important;
  background-color: rgb(179, 56, 33);
  border-bottom: none !important;
  height: 32px;
 }
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  table.cell-table
  tr:first-of-type
  th.dash-header:first-of-type,
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  table.cell-table
  tr:first-of-type
  th.dash-select-header:first-of-type {
  border-top-left-radius: 3px !important;
 }
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  table.cell-table
  tr:first-of-type
  th.dash-header:last-of-type {
  border-top-right-radius: 3px !important;
 }
 /* Dash Filters */
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  .cell-table
  .dash-filter
  input[type="text"] {
  border-color: #ccc;
  border-style: solid;
  border-width: 1px;
  border-radius: 3px;
  height: 28px;
  font-family: "Fira Code";
  caret-color: #000;
  background-color: rgb(250 250 250);
  text-align: left !important;
  padding: 1px 2px 0 2px;
  vertical-align: center;
 }
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  .cell-table
  .dash-filter
  input[type="text"]::placeholder {
  color: #999;
 }
 .dash-filter--case {
  display: none;
 }
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  .cell-table
  th.dash-filter {
  background-color: #ccc;
 }
 /* Custom Marches Table */
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  .cell-table
  td {
  padding-left: 5px;
  padding-right: 5px;
 }
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  td
  div.dash-cell-value.cell-markdown {
  font-family: "Inter", sans-serif !important;
  font-weight: 400;
 }
 .marches_table.stuck {
  position: relative;
  right: 200px;
 }
 .marches_table .cell-table tr:nth-child(even) td {
  background-color: rgb(255 240 240 / 40%);
 }
 /* Column Visibility Menu */
 .column-actions {
  margin-right: 8px;
 }
 .column-header--hide {
  display: none;
 }
 button.show-hide {
  position: relative;
  width: 180px;
  margin: 0 0 10px 0;
  display: none;
 }
 /*
 .show-hide::before {
  background: inherit;
  content: "Colonnes affichées";
  position: absolute;
  left: 5px;
  right: 5px;
 #column_list .show-hide,
 #table .show-hide {
  display: none;
 }
 .show-hide-menu-item > input {
  margin-right: 10px;
 } */
 #btn-copy-url:before {
 }
 /* Dropdowns */
 .Select-placeholder {
  color: #333 !important;
 }
 /* Checkboxes */
 input[type="checkbox"] {
  height: 17px;
  width: 17px;
 }
 /* Tooltips */
 .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: "Inter", sans-serif;
 }
 /* --- Organization Cards (Grid Items) --- */
 .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;
 }
 .org_top {
  grid-column: 1/3;
  grid-row: 3;
 }
 /* --- About Page (A Propos) --- */
 .a-propos-container {
  display: flex;
  flex-wrap: wrap;
  align-items: flex-start;
  position: relative;
  max-width: 1200px;
  margin: 0 auto;
 }
 .a-propos-content {
  flex: 1 1 70%;
  max-width: 75%;
  padding-right: 40px;
 }
 .a-propos-toc {
  flex: 0 0 25%;
  max-width: 25%;
  /* Keeps it from growing too large */
  position: sticky;
  top: 40px;
  /* Sticks 40px from the top of the viewport */
  border-left: 2px solid #333;
  /* Dark vertical line like hedgedoc */
  padding-left: 15px;
  margin-top: 40px;
  background-color: #fff;
  /* Aligns visually with the first header */
 }
 /* TOC Links */
 .toc-link {
  display: block;
  color: #666;
  text-decoration: none;
  font-size: 0.9em;
  padding: 2px 0;
  transition: color 0.2s, font-weight 0.2s;
  line-height: 1.4;
 }
 .toc-link:hover {
  color: #000;
  text-decoration: none;
 }
 .toc-active {
  color: #000;
  font-weight: bold;
 }
 .toc-level-2 {
  margin-left: 15px;
  font-size: 0.85em;
 }
 .toc-header {
  font-weight: bold;
  margin-bottom: 10px;
  display: block;
  color: #333;
 }
 /* --- Misc & Utility --- */
 #instructions {
  max-width: 1000px;
 }
 details > div {
  padding-top: 24px;
 }
 summary > h4 {
  margin: 0;
  display: inline;
 }
 /* ==========================================================================
   Media Queries
   ========================================================================== */
@media (max-width: 992px) {
  /* Navigation */
  #announcements-nav {
    display: none !important;
  }
  /* About Page */
  .a-propos-content {
    max-width: 100%;
    padding-right: 0;
    flex: 1 1 100%;
  }
  .a-propos-toc {
    display: none;
  }
 }
@@ -0,0 +1,105 @@
 window.dash_clientside = Object.assign({}, window.dash_clientside, {
  clientside: {
    clean_filters: function (trigger) {
      if (!trigger) {
        return window.dash_clientside.no_update;
      }
      // Helper to set value on a React text input
      const setNativeValue = (element, value) => {
        const valueSetter = Object.getOwnPropertyDescriptor(
          element,
          "value"
        ).set;
        const prototype = Object.getPrototypeOf(element);
        const prototypeValueSetter = Object.getOwnPropertyDescriptor(
          prototype,
          "value"
        ).set;
        if (valueSetter && valueSetter !== prototypeValueSetter) {
          prototypeValueSetter.call(element, value);
        } else {
          valueSetter.call(element, value);
        }
        element.dispatchEvent(new Event("input", { bubbles: true }));
      };
      const cleanInputs = () => {
        const inputs = document.querySelectorAll(
          '.dash-filter input[type="text"]'
        );
        inputs.forEach((input) => {
          let val = input.value;
          let original = val;
          // Remove "icontains " prefix
          if (/^icontains\s+/i.test(val)) {
            val = val.replace(/^icontains\s+/i, "");
            // Check for surrounding quotes (single or double) and remove them
            if (
              (val.startsWith('"') && val.endsWith('"')) ||
              (val.startsWith("'") && val.endsWith("'"))
            ) {
              val = val.substring(1, val.length - 1);
            }
          }
          // Handle relational operators (i<, s>, i<=, etc.)
          else if (/^[is][<>]=?/i.test(val)) {
            val = val.substring(1);
          }
          if (val !== original) {
            try {
              // Try setting it the React-friendly way
              setNativeValue(input, val);
            } catch (e) {
              // Fallback to direct assignment if fancy way fails
              input.value = val;
            }
          }
        });
      };
      // Use MutationObserver to wait for table to appear/update
      const observer = new MutationObserver((mutations) => {
        cleanInputs();
      });
      const target = document.querySelector(".dash-table-container");
      if (target) {
        observer.observe(target, {
          childList: true,
          subtree: true,
          attributes: true,
          attributeFilter: ["value"],
        });
        // Disconnect after 5 seconds
        setTimeout(() => {
          observer.disconnect();
        }, 5000);
        // Also try immediately just in case
        cleanInputs();
      } else {
        // Poll briefly if container not found yet
        const checkInterval = setInterval(() => {
          const t = document.querySelector(".dash-table-container");
          if (t) {
            clearInterval(checkInterval);
            observer.observe(t, { childList: true, subtree: true });
            setTimeout(() => observer.disconnect(), 5000);
            cleanInputs();
          }
        }, 200);
        // Stop polling after 2s if still nothing
        setTimeout(() => clearInterval(checkInterval), 2000);
      }
      return window.dash_clientside.no_update;
    },
  },
 });
@@ -1,8 +0,0 @@
 # START YOAST BLOCK
 # Copié depuis https://next.ink/robots.txt
 # ---------------------------
 User-agent: *
 Allow: /
 # ---------------------------
 # END YOAST BLOCK
@@ -1,336 +0,0 @@
 /* Change la marge bout d'export  */
 .table-menu {
  font-size: 16px;
  margin: 12px;
  height: 36px;
 }
 .table-menu > * {
  margin: 8px;
  float: left;
 }
 #source_table p {
  line-height: 1.5;
 }
 #source_table {
  margin-bottom: 25px;
 }
 #instructions {
  max-width: 1000px;
 }
 details > div {
  padding-top: 24px;
 }
 /* Logo et version */
 a.logo {
  color: black;
  text-decoration: none;
  float: left;
 }
 p.version {
  float: left;
  margin-top: 21px;
  margin-left: 12px;
 }
 p.version > a {
  text-decoration: none;
  margin-top: 10px;
 }
 .navbar-brand {
  margin-right: 2px;
 }
 /* Réduire la taille du texte de la colonne Objet */
 /*
 td[data-dash-column="objet"],td[data-dash-column="titulaire_nom"],td[data-dash-column="acheteur_nom"],  {
  font-size: 85%;
 }*/
 /* Couleur des en-têtes */
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  th.dash-header {
  background-color: #b33821;
  color: white;
  font-family: "Open Sans", sans-serif;
  text-align: left;
 }
 .dash-table-container
  .dash-spreadsheet-container
  .dash-spreadsheet-inner
  th.dash-filter {
  background-color: #f0afa3;
 }
 .dash-table-container p {
  margin-bottom: 0;
 }
 .dash-filter--case {
  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: "Open Sans", sans-serif;
 }
 /* Menu de masquage des colonnes */
 .column-actions {
  margin-right: 8px;
 }
 .column-header--hide {
  display: none;
 }
 .show-hide {
  position: relative;
  width: 180px;
  margin: 0 0 10px 10px;
 }
 .show-hide::before {
  background: inherit;
  content: "Colonnes affichées";
  position: absolute;
  left: 5px;
  right: 5px;
 }
 .show-hide-menu-item > input {
  margin-right: 10px;
 }
 /* Alternance des couleurs pour les lignes */
 .marches_table table td,
 .marches_table table th {
  font-family: "Open Sans", sans-serif;
 }
 .marches_table.stuck {
  position: relative;
  right: 200px;
 }
 .marches_table .cell-table tr:nth-child(even) td {
  background-color: #feeeee;
  font-family: "Open Sans", sans-serif;
 }
 #header > *,
 .dash-spreadsheet-menu button.export {
  margin: 0 0 20px 20px;
 }
 /* Annonces */
 #announcements {
  margin: 25px 40px 0 60px;
  font-size: 90%;
  max-width: 900px;
 }
 /* Page de recherche */
 .tagline {
  text-align: center;
  font-size: 120%;
  display: block;
  margin-top: 50px;
 }
 #search {
  margin: 30px auto 0px auto;
  width: 500px;
  font-size: 16px;
  height: 30px;
  display: block;
 }
 .search_options {
  margin: 16px auto;
  width: 450px;
 }
 .search_options input {
  margin-right: 12px;
 }
 .results_acheteur {
  grid-column: 1;
  grid-row: 1;
 }
 .results_titulaire {
  grid-column: 2;
  grid-row: 1;
 }
 /* Menu de navigation */
 h3 {
  margin: 36px 0 20px 0;
 }
 summary > h3 {
  margin: 0;
  display: inline;
 }
 #_pages_content {
  padding: 28px 24px 0 24px;
 }
 /* Vue acheteur/titulaire/recherche    */
 .wrapper {
  display: grid;
  grid-gap: 10px;
  margin-bottom: 50px;
  justify-content: space-between;
 }
 .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;
 }
 .org_top {
  grid-column: 1/3;
  grid-row: 3;
 }
@media (max-width: 992px) {
  #announcements-nav {
    display: none !important;
  }
 }
 /* CSS for the /a-propos page Layout and Table of Contents */
 .a-propos-container {
  display: flex;
  flex-wrap: wrap;
  align-items: flex-start;
  position: relative;
  max-width: 1200px;
  margin: 0 auto;
 }
 .a-propos-content {
  flex: 1 1 70%;
  max-width: 75%;
  padding-right: 40px;
 }
 .a-propos-toc {
  flex: 0 0 25%;
  max-width: 25%;
  /* Keeps it from growing too large */
  position: sticky;
  top: 40px;
  /* Sticks 40px from the top of the viewport */
  border-left: 2px solid #333;
  /* Dark vertical line like hedgedoc */
  padding-left: 15px;
  margin-top: 40px;
  background-color: #fff;
  /* Aligns visually with the first header */
 }
 /* Hide TOC on smaller screens */
@media (max-width: 992px) {
  .a-propos-content {
    max-width: 100%;
    padding-right: 0;
    flex: 1 1 100%;
  }
  .a-propos-toc {
    display: none;
  }
 }
 /* Styling for TOC links */
 .toc-link {
  display: block;
  color: #666;
  text-decoration: none;
  font-size: 0.9em;
  padding: 2px 0;
  transition: color 0.2s, font-weight 0.2s;
  line-height: 1.4;
 }
 .toc-link:hover {
  color: #000;
  text-decoration: none;
 }
 .toc-active {
  color: #000;
  font-weight: bold;
 }
 /* Indentation for H5 levels (Level 2 in our simplified TOC) */
 /* Using specific classes if I generate them, or just generic hierarchy if nested */
 .toc-level-2 {
  margin-left: 15px;
  font-size: 0.85em;
 }
 /* Header title for TOC (optional) */
 .toc-header {
  font-weight: bold;
  margin-bottom: 10px;
  display: block;
  color: #333;
 }
@@ -11,11 +11,11 @@ def get_top_org_table(data, org_type: str):
        return html.Div()
    dff = dff.select(
-        ["uid", f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "distance", "montant"]
+        ["uid", f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "titulaire_distance", "montant"]
    )
    dff_nb = dff.group_by(f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "distance").agg(
        pl.len().alias("Attributions"), pl.sum("montant").alias("montant")
    )
    dff_nb = dff.group_by(
        f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "titulaire_distance"
    ).agg(pl.len().alias("Attributions"), pl.sum("montant").alias("montant"))
    dff_nb = dff_nb.sort(by="montant", descending=True, nulls_last=True)
    dff_nb = dff_nb.cast(pl.String)
    dff_nb = dff_nb.fill_null("")
@@ -6,10 +6,10 @@ import plotly.graph_objects as go
 import polars as pl
 from dash import dash_table, dcc, html
-from src.utils import format_number
+from src.utils import data_schema, df, format_number
-def get_map_count_marches(df: pl.DataFrame):
+def get_map_count_marches():
    lf = df.lazy()
    lf = lf.with_columns(
        pl.col("lieuExecution_code").str.head(2).str.zfill(2).alias("Département")
@@ -31,16 +31,16 @@ def get_map_count_marches(df: pl.DataFrame):
    for f in departements["features"]:
        f["id"] = f["properties"]["code"]
-    df = lf.collect(engine="streaming")
+    df_map = lf.collect(engine="streaming")
    fig = px.choropleth(
-        df,
+        df_map,
        geojson=departements,
        locations="Département",
        color="uid",
        color_continuous_scale="Reds",
        title="Nombres de marchés attribués par département (lieu d'exécution)",
-        range_color=(df["uid"].min(), df["uid"].max()),
+        range_color=(df_map["uid"].min(), df_map["uid"].max()),
        labels={"uid": "Marchés attribués"},
        scope="europe",
        width=900,
@@ -91,13 +91,15 @@ def get_yearly_statistics(statistics, today_str) -> html.Div:
        page_size=10,
        sort_action="none",
        filter_action="none",
        style_header={"fontFamily": "Inter", "fontSize": "16px"},
        style_cell={"fontFamily": "Inter", "fontSize": "16px"},
    )
    return html.Div(children=table, className="marches_table")
-def get_barchart_sources(df: pl.DataFrame, type_date: str):
+def get_barchart_sources(df_source: pl.DataFrame, type_date: str):
-    lf = df.lazy()
+    lf = df_source.lazy()
    labels = {
        "dateNotification": "notification",
        "datePublicationDonnees": "publication des données",
@@ -169,14 +171,23 @@ def get_sources_tables(source_path) -> html.Div:
            + pl.lit("</a>")
        ).alias("nom")
    )
-    df = df.drop("url")
+    df = df.drop("url", "unique")
    df = df.sort(by=["nb_marchés"], descending=True)
    columns = {
        "nom": "Nom de la source",
        "organisation": "Responsable de publication",
        "nb_marchés": "Nb de marchés",
        "nb_acheteurs": "Nb d'acheteurs",
        "code": "Code",
    }
    datatable = dash_table.DataTable(
        id="source_table",
        data=df.to_dicts(),
        columns=[
            {
-                "name": i,
+                "name": columns[i],
                "id": i,
                "presentation": "markdown",
                "type": "text",
@@ -196,8 +207,9 @@ def get_sources_tables(source_path) -> html.Div:
        ],
        sort_action="native",
        markdown_options={"html": True},
        style_header={"fontFamily": "Inter", "fontSize": "16px"},
        style_cell={"fontFamily": "Inter", "fontSize": "16px"},
    )
    datatable.data = df.to_dicts()
    return html.Div(children=datatable)
@@ -232,6 +244,7 @@ def point_on_map(lat, lon):
    fig.update_layout(map_center={"lat": 46.6, "lon": 1.89}, map_zoom=4)
    graph = dcc.Graph(id="map", figure=fig)
    graph = html.Div(style={"width": "400px"})
    return graph
@@ -239,29 +252,35 @@ class DataTable(dash_table.DataTable):
    def __init__(
        self,
        dtid: str,
-        hidden_columns: list = None,
+        hidden_columns: list[str] | None = None,
-        data=None,
+        data: list[dict[str, str | int | float | bool]] | None = None,
-        columns: list = None,
+        columns: list[dict[str, str]] | None = None,
        page_size: int = 20,
        page_action: Literal["native", "custom", "none"] = "native",
        sort_action: Literal["native", "custom", "none"] = "native",
        filter_action: Literal["native", "custom", "none"] = "native",
        style_cell_conditional: list | None = None,
        style_cell: dict | None = None,
        **kwargs,
    ):
        # Styles de base
-        style_cell_conditional = [
+        style_cell_conditional_common = [
            {
                "if": {"column_id": "objet"},
                "minWidth": "350px",
                "textAlign": "left",
                "overflow": "hidden",
                "lineHeight": "18px",
                "whiteSpace": "normal",
            },
            {
                "if": {"column_id": "acheteur_id"},
                "minWidth": "160px",
                "overflow": "hidden",
                "whiteSpace": "normal",
            },
            {
                "if": {"column_id": "acheteur_nom"},
                "minWidth": "250px",
                "textAlign": "left",
                "overflow": "hidden",
                "lineHeight": "18px",
                "whiteSpace": "normal",
@@ -269,13 +288,33 @@ class DataTable(dash_table.DataTable):
            {
                "if": {"column_id": "titulaire_nom"},
                "minWidth": "250px",
                "textAlign": "left",
                "overflow": "hidden",
                "lineHeight": "18px",
                "whiteSpace": "normal",
            },
        ]
        style_cell_common = {"fontFamily": "Inter", "fontSize": "16px"}
        for key in data_schema.keys():
            field = data_schema[key]
            if field["type"] in ["number", "integer"]:
                rule = {
                    "if": {"column_id": field["name"]},
                    "textAlign": "right",
                    # "fontFamily": "Fira Code",
                }
                style_cell_conditional_common.append(rule)
        style_cell_conditional = (
            style_cell_conditional or []
        ) + style_cell_conditional_common
        if style_cell:
            style_cell.update(style_cell_common)
        else:
            style_cell = style_cell_common
        style_header = style_cell
        # Initialisation de la classe parente avec les arguments
        super().__init__(
            id=dtid,
@@ -285,15 +324,19 @@ class DataTable(dash_table.DataTable):
            page_size=page_size,
            filter_action=filter_action,
            page_action=page_action,
-            filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
+            filter_options={
                "case": "insensitive",
                "placeholder_text": "Filtre de colonne...",
            },
            sort_action=sort_action,
            sort_mode="multi",
            sort_by=[],
            row_deletable=False,
            page_current=0,
            style_cell_conditional=style_cell_conditional,
            data_timestamp=0,
            markdown_options={"html": True},
            style_header=style_header,
            style_cell=style_cell,
            tooltip_duration=8000,
            tooltip_delay=350,
            hidden_columns=hidden_columns,
@@ -324,13 +367,6 @@ def get_duplicate_matrix() -> html.Div:
    Passez votre souris sur une case pour avoir les pourcentages exacts. À noter que ces statistiques sont produites avant le dédoublonnement qui a lieu avant la publication en Open Data et sur ce site.""")
    # Assuming result_df is your DataFrame with structure:
    # | sourceDataset | unique | dataset1 | dataset2 | dataset3 |
    # |---------------|--------|----------|----------|----------|
    # | dataset1      | 0.8    |          | 0.15     | 0.2      |
    # | dataset2      | 0.75   | 0.15     |          | 0.12     |
    # | dataset3      | 0.85   | 0.2      | 0.12     |          |
    # Extract data
    z_data = result_df.select(pl.all().exclude("sourceDataset")).fill_null(0).to_numpy()
    x_labels = result_df.columns[1:]  # columns after "sourceDataset"
@@ -342,12 +378,6 @@ def get_duplicate_matrix() -> html.Div:
            z=z_data,
            x=x_labels,
            y=y_labels,
            # colorscale=[
            #     [0, "white"],  # 0% → white
            #     [0.10, "lightblue"],  # 1% → light blue (soft start)
            #     [0.50, "steelblue"],  # 50% → medium blue
            #     [1, "darkblue"],  # 100% → dark blue
            # ],
            colorscale=[
                [0.0, "white"],  # 0% → white
                [0.10, "lightsalmon"],  # 10% → light warm tone
@@ -355,8 +385,6 @@ def get_duplicate_matrix() -> html.Div:
            ],
            zmin=0,
            zmax=1,
            # texttemplate="%{z:.0%}",  # Format as percentage
            # textfont={"size": 10, "color": "black"},  # Smaller font
            hoverongaps=False,
            showscale=True,
            hovertemplate=(
@@ -386,3 +414,57 @@ def get_duplicate_matrix() -> html.Div:
            dcc.Graph(figure=fig),
        ]
    )
 def make_column_picker(page: str):
    table_data = []
    table_columns = [
        {
            "id": col,
            "name": data_schema[col]["title"],
            "description": data_schema[col]["description"],
        }
        for col in df.columns
    ]
    for column in table_columns:
        new_column = {
            "id": column["id"],
            "name": column["name"],
            "description": data_schema[column["id"]]["description"],
        }
        table_data.append(new_column)
    table = (
        DataTable(
            row_selectable="multi",
            data=table_data,
            filter_action="native",
            sort_action="none",
            style_cell={
                "textAlign": "left",
            },
            columns=[
                {
                    "name": "Nom",
                    "id": "name",
                },
                {
                    "name": "Description",
                    "id": "description",
                },
            ],
            style_cell_conditional=[
                {
                    "if": {"column_id": "description"},
                    "minWidth": "450px",
                    "overflow": "hidden",
                    "lineHeight": "18px",
                    "whiteSpace": "normal",
                }
            ],
            page_action="none",
            dtid=f"{page}_column_list",
        ),
    )
    return table
@@ -120,7 +120,28 @@ C’est vrai, vous n’avez pas eu à cliquer sur un bloc qui recouvre la moiti
 Rien d’exceptionnel, je respecte simplement la loi, qui dit que certains outils de suivi d’audience, correctement configurés pour respecter la vie privée, sont exemptés d’autorisation préalable.
-J’utilise pour cela [Matomo](https://matomo.org/), un outil [libre](https://matomo.org/free-software/), paramétré pour être en conformité avec [la recommandation « Cookies »](https://www.cnil.fr/fr/solutions-pour-les-cookies-de-mesure-daudience) de la CNIL. Cela signifie que votre adresse IP, par exemple, est anonymisée avant d’être enregistrée. Il m’est donc impossible d’associer vos visites sur ce site à votre personne."""
+J’utilise pour cela [Matomo](https://matomo.org/), un outil [libre](https://matomo.org/free-software/), paramétré pour être en conformité avec [la recommandation « Cookies »](https://www.cnil.fr/fr/solutions-pour-les-cookies-de-mesure-daudience) de la CNIL. Cela signifie que votre adresse IP, par exemple, est anonymisée avant d’être enregistrée. Il m’est donc impossible d’associer vos visites sur ce site à votre personne.
 J'enregistre également les données suivantes, de manière anonyme, afin de mieux comprendre comment vous utilisez le site et l'améliorer :
 - recherches sur la page d'accueil
 - filtres appliqués aux données
 """
                        ),
                        html.H5("Attributions", id="attributions"),
                        dcc.Markdown("""
                        Les polices de caractères sont distribuées par [Bunny fonts](https://fonts.bunny.net), une alternative européenne et qualitative à Google Fonts.
                        - la police de caractère [Inter](https://fonts.bunny.net/family/inter), principale police de ce site, a été créée par The Inter Project Authors ([source](https://github.com/rsms/inter))
                        - la police de caractère [Fira Code](https://fonts.bunny.net/family/fira-code), la police à largeure fixe, a été créée par The Fira Code Project Authors (https://github.com/tonsky/FiraCode)
                        """),
                        html.H4(
                            "Liste des marchés par département", id="liste_marches"
                        ),
                        dcc.Markdown(
                            """
                            - [Marchés par département](/departements)
                            """
                        ),
                    ],
                ),
@@ -173,6 +194,11 @@ J’utilise pour cela [Matomo](https://matomo.org/), un outil [libre](https://ma
                                    href="#audience",
                                    className="toc-link toc-level-2",
                                ),
                                html.A(
                                    "Attributions",
                                    href="#attributions",
                                    className="toc-link toc-level-2",
                                ),
                            ]
                        ),
                    ],
@@ -1,12 +1,25 @@
 import datetime
 import dash_bootstrap_components as dbc
 import polars as pl
-from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, register_page
+from dash import (
    ClientsideFunction,
    Input,
    Output,
    State,
    callback,
    clientside_callback,
    dcc,
    html,
    register_page,
 )
 from src.callbacks import get_top_org_table
-from src.figures import DataTable, point_on_map
+from src.figures import DataTable, make_column_picker, point_on_map
 from src.utils import (
    columns,
    df,
    df_acheteurs,
    filter_table_data,
    format_number,
    get_annuaire_data,
@@ -20,7 +33,12 @@ from src.utils import (
 def get_title(acheteur_id: str = None) -> str:
-    return f"Acheteur {acheteur_id} | decp.info"
+    acheteur_nom = df_acheteurs.filter(pl.col("acheteur_id") == acheteur_id).select(
        "acheteur_nom"
    )
    if acheteur_nom.height > 0:
        return f"Marchés publics attribués par {acheteur_nom.item(0, 0)} | decp.info"
    return "Marchés publics attribués | decp.info"
 register_page(
@@ -37,17 +55,23 @@ datatable = html.Div(
    className="marches_table",
    children=DataTable(
        dtid="acheteur_datatable",
        persistence=True,
        persistence_type="local",
        persisted_props=["filter_query", "sort_by"],
        page_action="custom",
        filter_action="custom",
        sort_action="custom",
        page_size=10,
-        hidden_columns=get_default_hidden_columns(page="acheteur"),
+        hidden_columns=[],
        columns=[{"id": col, "name": col} for col in df.columns],
    ),
 )
 layout = [
    dcc.Store(id="acheteur_data", storage_type="memory"),
-    dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
+    dcc.Store(id="acheteur-hidden-columns", storage_type="local"),
    dcc.Store(id="filter-cleanup-trigger-acheteur"),
    dcc.Location(id="acheteur_url", refresh="callback-nav"),
    html.Div(
        children=[
            html.Div(
@@ -65,7 +89,7 @@ layout = [
                        className="org_year",
                        children=dcc.Dropdown(
                            id="acheteur_year",
-                            options=["Toutes"]
+                            options=["Toutes les années"]
                            + [
                                str(year)
                                for year in range(
@@ -90,7 +114,6 @@ layout = [
                            html.A(
                                id="acheteur_lien_annuaire",
                                children="Plus de détails sur l'Annuaire des entreprises",
                                target="_blank",
                            ),
                        ],
                    ),
@@ -103,6 +126,7 @@ layout = [
                            html.Button(
                                "Téléchargement au format Excel",
                                id="btn-download-data-acheteur",
                                className="btn btn-primary",
                            ),
                            dcc.Download(id="download-data-acheteur"),
                        ],
@@ -126,16 +150,52 @@ layout = [
                children=[
                    html.Div(
                        [
                            # Bouton modal des colonnes affichées
                            dbc.Button(
                                "Colonnes affichées",
                                id="acheteur_columns_open",
                                className="column_list",
                            ),
                            html.P("lignes", id="acheteur_nb_rows"),
                            html.Button(
                                "Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes",
                                id="btn-download-filtered-data-acheteur",
                                className="btn btn-primary",
                                disabled=True,
                            ),
                            dcc.Download(id="acheteur-download-filtered-data"),
                            dbc.Button(
                                "Remise à zéro",
                                title="Supprime tous les filtres et les tris. Autrement ils sont conservés même si vous fermez la page.",
                                id="btn-acheteur-reset",
                            ),
                        ],
                        className="table-menu",
                    ),
                    dbc.Modal(
                        [
                            dbc.ModalHeader(
                                dbc.ModalTitle("Choix des colonnes à afficher")
                            ),
                            dbc.ModalBody(
                                id="acheteur_columns_body",
                                children=make_column_picker("acheteur"),
                            ),
                            dbc.ModalFooter(
                                dbc.Button(
                                    "Fermer",
                                    id="acheteur_columns_close",
                                    className="ms-auto",
                                    n_clicks=0,
                                )
                            ),
                        ],
                        id="acheteur_columns",
                        is_open=False,
                        fullscreen="md-down",
                        scrollable=True,
                        size="xl",
                    ),
                    datatable,
                ],
            ),
@@ -152,30 +212,44 @@ layout = [
    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"),
+    Input(component_id="acheteur_url", component_property="pathname"),
 )
 def update_acheteur_infos(url):
    acheteur_siret = url.split("/")[-1]
-    if len(acheteur_siret) != 14:
+    # if len(acheteur_siret) != 14:
-        acheteur_siret = (
+    #     acheteur_siret = (
-            f"Le SIRET renseigné doit faire 14 caractères ({acheteur_siret})"
+    #         f"Le SIRET renseigné doit faire 14 caractères ({acheteur_siret})"
-        )
+    #     )
    data = get_annuaire_data(acheteur_siret)
-    data_etablissement = data["matching_etablissements"][0]
+    data_etablissement = data.get("matching_etablissements") if data else None
-    acheteur_map = point_on_map(
+    if data_etablissement:
-        data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+        data_etablissement = data_etablissement[0]
-    )
+
-    code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
+        acheteur_map = point_on_map(
-        data_etablissement["code_postal"]
+            data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
-    )
+        )
-    departement = f"{nom_departement} ({code_departement})"
+        code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
-    lien_annuaire = (
+            data_etablissement["code_postal"]
-        f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{acheteur_siret}"
+        )
-    )
+        departement = f"{nom_departement} ({code_departement})"
        lien_annuaire = (
            f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{acheteur_siret}"
        )
        raison_sociale = data["nom_raison_sociale"]
        libelle_commune = data_etablissement["libelle_commune"]
    else:
        acheteur_map = html.Div()
        code_departement, nom_departement, nom_region = "", "", ""
        departement = ""
        lien_annuaire = ""
        raison_sociale = ""
        libelle_commune = ""
    return (
        acheteur_siret,
-        data["nom_raison_sociale"],
+        raison_sociale,
-        data_etablissement["libelle_commune"],
+        libelle_commune,
        acheteur_map,
        departement,
        nom_region,
@@ -216,14 +290,14 @@ def update_acheteur_stats(data):
    Output("btn-download-data-acheteur", "disabled"),
    Output("btn-download-data-acheteur", "children"),
    Output("btn-download-data-acheteur", "title"),
-    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+    Input(component_id="acheteur_url", component_property="pathname"),
    Input(component_id="acheteur_year", component_property="value"),
 )
 def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> tuple:
    acheteur_siret = url.split("/")[-1]
    lff = df.lazy()
    lff = lff.filter(pl.col("acheteur_id") == acheteur_siret)
-    if acheteur_year and acheteur_year != "Toutes":
+    if acheteur_year and acheteur_year != "Toutes les années":
        acheteur_year = int(acheteur_year)
        lff = lff.filter(pl.col("dateNotification").dt.year() == acheteur_year)
    lff = lff.sort(["dateNotification", "uid"], descending=True, nulls_last=True)
@@ -243,6 +317,8 @@ def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> tuple:
    Output("btn-download-filtered-data-acheteur", "disabled"),
    Output("btn-download-filtered-data-acheteur", "children"),
    Output("btn-download-filtered-data-acheteur", "title"),
    Output("filter-cleanup-trigger-acheteur", "data"),
    Input("acheteur_url", "href"),
    Input("acheteur_data", "data"),
    Input("acheteur_datatable", "page_current"),
    Input("acheteur_datatable", "page_size"),
@@ -251,10 +327,10 @@ def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> tuple:
    State("acheteur_datatable", "data_timestamp"),
 )
 def get_last_marches_data(
-    data, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp
+    href, data, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp
 ) -> tuple:
    return prepare_table_data(
-        data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
+        data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by, "acheteur"
    )
@@ -284,7 +360,7 @@ def download_acheteur_data(
    def to_bytes(buffer):
        df_to_download.write_excel(
-            buffer, worksheet="DECP" if annee in ["Toutes", None] else annee
+            buffer, worksheet="DECP" if annee in ["Toutes les années", None] else annee
        )
    date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
@@ -313,7 +389,7 @@ def download_filtered_acheteur_data(
        lff = lff.drop(hidden_columns)
    if filter_query:
-        lff = filter_table_data(lff, filter_query)
+        lff = filter_table_data(lff, filter_query, "ach download")
    if len(sort_by) > 0:
        lff = sort_table_data(lff, sort_by)
@@ -325,3 +401,77 @@ def download_filtered_acheteur_data(
    return dcc.send_bytes(
        to_bytes, filename=f"decp_filtrées_{acheteur_nom}_{date}.xlsx"
    )
 # Pour nettoyer les icontains et i< des filtres
 # voir aussi src/assets/dash_clientside.js
 clientside_callback(
    ClientsideFunction(
        namespace="clientside",
        function_name="clean_filters",
    ),
    Output("filter-cleanup-trigger-acheteur", "data", allow_duplicate=True),
    Input("filter-cleanup-trigger-acheteur", "data"),
    prevent_initial_call=True,
 )
@callback(
    Output("acheteur-hidden-columns", "data", allow_duplicate=True),
    Input("acheteur_column_list", "selected_rows"),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def update_hidden_columns_from_checkboxes(selected_columns):
    if selected_columns:
        selected_columns = [columns[i] for i in selected_columns]
        hidden_columns = [col for col in columns if col not in selected_columns]
        return hidden_columns
    else:
        return []
@callback(
    Output("acheteur_datatable", "hidden_columns", allow_duplicate=True),
    Input(
        "acheteur-hidden-columns",
        "data",
    ),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def store_hidden_columns(hidden_columns):
    return hidden_columns
@callback(
    Output("acheteur_column_list", "selected_rows"),
    Input("acheteur_datatable", "hidden_columns"),
    State("acheteur_column_list", "selected_rows"),  # pour éviter la boucle infinie
 )
 def update_checkboxes_from_hidden_columns(hidden_cols, current_checkboxes):
    hidden_cols = hidden_cols or get_default_hidden_columns("acheteur")
    # Show all columns that are NOT hidden
    visible_cols = [columns.index(col) for col in columns if col not in hidden_cols]
    return visible_cols
@callback(
    Output("acheteur_columns", "is_open"),
    Input("acheteur_columns_open", "n_clicks"),
    Input("acheteur_columns_close", "n_clicks"),
    State("acheteur_columns", "is_open"),
 )
 def toggle_acheteur_columns(click_open, click_close, is_open):
    if click_open or click_close:
        return not is_open
    return is_open
@callback(
    Output("acheteur_datatable", "filter_query", allow_duplicate=True),
    Output("acheteur_datatable", "sort_by"),
    Input("btn-acheteur-reset", "n_clicks"),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def reset_view(n_clicks):
    return "", []
@@ -0,0 +1,78 @@
 import polars as pl
 from dash import Input, Output, callback, dcc, html, register_page
 from src.utils import departements, df_acheteurs_departement, df_titulaires_departement
 name = "Département"
 def get_title(code):
    return f"Marchés publics de {departements[code]['departement']} | decp.info"
 def get_description(code):
    return f"Marchés publics passés dans le département {departements[code]['departement']} | decp.info"
 register_page(
    __name__,
    path_template="/departements/<code>",
    title=get_title,
    description=get_description,
    order=50,
    name=name,
 )
 layout = html.Div(
    [
        dcc.Location(id="departement_url", refresh="callback-nav"),
        html.Div(id="departement_marches"),
    ]
 )
@callback(
    Output(component_id="departement_marches", component_property="children"),
    Input(component_id="departement_url", component_property="pathname"),
 )
 def departement_marches(url):
    departement = url.split("/")[-1]
    def make_link_list(org_type) -> list:
        link_list = []
        if org_type == "acheteur":
            df = df_acheteurs_departement
        elif org_type == "titulaire":
            df = df_titulaires_departement
        else:
            raise ValueError
        df = df.filter(pl.col(f"{org_type}_departement_code") == departement)
        for row in df.iter_rows(named=True):
            li = html.Li(
                [
                    dcc.Link(
                        row[f"{org_type}_nom"],
                        href=url + f"/{org_type}/{row[f'{org_type}_id']}",
                        title=f"Marchés publics de {row[f'{org_type}_nom']}",
                    ),
                    " ",
                    dcc.Link(
                        "(page dédiée)",
                        href=f"/{org_type}s/{row[f'{org_type}_id']}",
                        title=f"Page dédiée aux marchés publics de {row[f'{org_type}_nom']}",
                    ),
                ]
            )
            link_list.append(li)
        return link_list
    content = [
        html.H3("Acheteurs publics du département"),
        html.Ul(make_link_list("acheteur")),
        html.H3("Titulaires du département"),
        html.Ul(make_link_list("titulaire")),
    ]
    return content
@@ -0,0 +1,25 @@
 from dash import dcc, html, register_page
 from src.utils import departements
 name = "Départements"
 register_page(
    __name__,
    path="/departements",
    title="Marchés par département | decp.info",
    name="Départements",
    description="Tous les marchés publics, classés par départements",
 )
 layout = html.Div(
    [
        html.H3("Départements"),
        html.Ul(
            [
                html.Li(dcc.Link(d["departement"], href=f"/departements/{k}"))
                for k, d in departements.items()
            ]
        ),
    ]
 )
@@ -0,0 +1,101 @@
 import polars as pl
 from dash import Input, Output, callback, dcc, html, register_page
 from src.utils import (
    df_acheteurs,
    df_acheteurs_marches,
    df_titulaires,
    df_titulaires_marches,
 )
 name = "Liste des marchés publics"
 def make_org_nom_verbe(org_type, org_id) -> tuple:
    if org_type == "titulaire":
        df = df_titulaires
        verbe = "remportés"
    elif org_type == "acheteur":
        df = df_acheteurs
        verbe = "attribués"
    else:
        raise ValueError
    org_nom = (
        df.filter(pl.col(f"{org_type}_id") == org_id)
        .select(f"{org_type}_nom")
        .item(0, 0)
    )
    return org_nom, verbe
 def get_title(code, org_type, org_id):
    org_nom, verbe = make_org_nom_verbe(org_type, org_id)
    return f"Marchés publics {verbe} par {org_nom} | decp.info"
 def get_description(code, org_type, org_id):
    org_nom, verbe = make_org_nom_verbe(org_type, org_id)
    return f"Liste complète des marchés publics {verbe} par {org_nom} et publiés par decp.info. Cliquez sur les liens pour consulter les détails de chaque marché."
 register_page(
    __name__,
    path_template="/departements/<code>/<org_type>/<org_id>",
    title=get_title,
    description=get_description,
    order=40,
    name=name,
 )
 layout = html.Div(
    [
        dcc.Location(id="liste_marches_url", refresh="callback-nav"),
        html.Div(id="liste_marches"),
    ]
 )
@callback(
    Output(component_id="liste_marches", component_property="children"),
    Input(component_id="liste_marches_url", component_property="pathname"),
 )
 def liste_marches(url):
    org_type = url.split("/")[-2]
    org_id = url.split("/")[-1]
    def make_link_list() -> list:
        link_list = []
        if org_type == "acheteur":
            df = df_acheteurs_marches
        elif org_type == "titulaire":
            df = df_titulaires_marches
        else:
            raise ValueError
        df = df.filter(pl.col(f"{org_type}_id") == org_id)
        for row in df.iter_rows(named=True):
            li = html.Li(
                [
                    dcc.Link(
                        row["objet"],
                        href=f"/marches/{row['uid']}",
                        title=f"Marchés public attribué : {row['objet']}",
                    )
                ]
            )
            link_list.append(li)
        return link_list
    nom, verbe = make_org_nom_verbe(org_type, org_id)
    content = [
        html.H3(f"Marchés publics {verbe} par {nom}"),
        html.Ul(make_link_list()),
    ]
    return content
@@ -1,3 +1,4 @@
 import json
 from datetime import datetime
 import dash_bootstrap_components as dbc
@@ -5,7 +6,14 @@ 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_values, meta_content
+from src.utils import (
    data_schema,
    df,
    format_values,
    make_org_jsonld,
    meta_content,
    unformat_montant,
 )
 def get_title(uid: str = None) -> str:
@@ -25,13 +33,15 @@ register_page(
 layout = [
    dcc.Store(id="marche_data"),
    dcc.Store(id="titulaires_data"),
-    dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
+    dcc.Location(id="marche_url", refresh="callback-nav"),
    html.Script(type="application/ld+json", id="marche_jsonld"),
    dbc.Container(
        className="marche_infos",
        children=[
            dbc.Row(
                dbc.Col(
                    [
                        html.H1(id="marche_objet", style={"fontSize": "1.5em"}),
                        html.P(
                            "Vous consultez un résumé des données de ce marché public"
                        ),
@@ -73,7 +83,7 @@ layout = [
@callback(
    Output("marche_data", "data"),
    Output("titulaires_data", "data"),
-    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+    Input(component_id="marche_url", component_property="pathname"),
 )
 def get_marche_data(url) -> tuple[dict, list]:
    marche_uid = url.split("/")[-1]
@@ -94,6 +104,7 @@ def get_marche_data(url) -> tuple[dict, list]:
@callback(
    Output("marche_objet", "children"),
    Output("marche_infos_1", "children"),
    Output("marche_infos_2", "children"),
    Output("marche_infos_titulaires", "children"),
@@ -101,7 +112,7 @@ def get_marche_data(url) -> tuple[dict, list]:
    Input("titulaires_data", "data"),
 )
 def update_marche_info(marche, titulaires):
-    def make_parameter(col):
+    def make_parameter(col, bold=True):
        column_object = data_schema.get(col)
        column_name = column_object.get("title") if column_object else col
@@ -145,12 +156,14 @@ def update_marche_info(marche, titulaires):
        else:
            value = ""
-        param_content = html.P([column_name, "  : ", html.Strong(value)])
+        value = html.Strong(value) if bold else value
        param_content = html.P([column_name, "  : ", value])
        return param_content
    marche_objet = make_parameter("objet", bold=False)
    marche_infos = [
        make_parameter("id"),
        make_parameter("objet"),
        make_parameter("dateNotification"),  # date
        make_parameter("nature"),
        make_parameter("acheteur_nom"),  # lien
@@ -159,6 +172,7 @@ def update_marche_info(marche, titulaires):
        make_parameter("procedure"),
        make_parameter("techniques"),  # list
        make_parameter("dureeMois"),
        make_parameter("dureeRestanteMois"),
        make_parameter("offresRecues"),
        make_parameter("datePublicationDonnees"),  # date
        make_parameter("formePrix"),
@@ -184,14 +198,71 @@ def update_marche_info(marche, titulaires):
    titulaires_lines = []
    for titulaire in titulaires:
        if titulaire["titulaire_typeIdentifiant"] == "SIRET":
            categorie = titulaire.get("titulaire_categorie", "")
            if titulaire.get("titulaire_distance"):
                distance = str(titulaire.get("titulaire_distance")) + " km"
            else:
                distance = ""
            content = html.Li(
-                html.A(
+                [
-                    href=f"/titulaires/{titulaire['titulaire_id']}",
+                    html.A(
-                    children=titulaire["titulaire_nom"],
+                        href=f"/titulaires/{titulaire['titulaire_id']}",
-                )
+                        children=titulaire["titulaire_nom"],
                    ),
                    f" ({categorie}, {distance})",
                ]
            )
        else:
            content = html.Li(titulaire["titulaire_nom"])
        titulaires_lines.append(content)
-    return marche_infos[:half], marche_infos[half:], titulaires_lines
+    return marche_objet, marche_infos[:half], marche_infos[half:], titulaires_lines
@callback(
    Output(component_id="marche_jsonld", component_property="children"),
    Input("marche_data", "data"),
    Input("titulaires_data", "data"),
 )
 def get_marche_jsonld(marche, titulaires) -> str:
    acheteur_id = marche.get("acheteur_id")
    type_order = (
        "Service" if marche.get("categorie") in ["Services", "Travaux"] else "Product"
    )
    result = []
    for titulaire in titulaires:
        jsonld = {
            "@context": "https://schema.org",
            "@type": "Order",
            "@id": f"https://decp.info/marches/{marche.get('uid')}",
            "name": f"{marche.get('nature')} conclu par {marche.get('acheteur_nom')} le {marche.get('dateNotification')}",
            "description": marche.get("objet"),
            "orderNumber": marche.get("uid"),
            "orderDate": marche.get("dateNotification"),
            "price": unformat_montant(marche.get("montant")),
            "priceCurrency": "EUR",
            "customer": make_org_jsonld(
                acheteur_id, org_name=marche.get("acheteur_nom"), org_type="acheteur"
            ),
            "seller": make_org_jsonld(
                titulaire.get("titulaire_id"),
                org_name=titulaire.get("titulaire_nom"),
                org_type="titulaire",
                type_org_id=titulaire.get("titulaire_typeIdentifiant"),
            ),
            "orderedItem": {
                "@type": type_order,
                "name": marche.get("objet"),
                "category": {
                    "@type": "CategoryCode",
                    "propertyID": "cpv",
                    "codeValue": marche.get("codeCPV"),
                    # "description": "Description du code CPV"
                },
                # "serviceType": "Description du code CPV"
            },
        }
        result.append(jsonld)
    return json.dumps(result, indent=2)
@@ -1,4 +1,4 @@
-from dash import Input, Output, callback, dcc, html, register_page
+from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, register_page
 from src.figures import DataTable
 from src.utils import (
@@ -16,7 +16,7 @@ register_page(
    path="/",
    title="Recherche de marchés publics | decp.info",
    name=name,
-    description="Recherchez des des acheteurs et des titulaires parmi les données essentielles de la commande publique.",
+    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.",
    image_url=meta_content["image_url"],
    order=0,
 )
@@ -26,15 +26,52 @@ layout = html.Div(
    children=[
        html.Div(
            className="tagline",
-            children=html.P(
+            children=html.P("Recherchez un acheteur ou un titulaire de marché public"),
                "Exploration et téléchargement des données des marchés publics"
            ),
        ),
-        dcc.Input(
+        html.Div(
-            id="search",
+            style={
-            type="text",
+                "display": "flex",
-            placeholder="Nom d'acheteur/entreprise, SIREN/SIRET, code département",
+                "justifyContent": "center",
-            autoFocus=True,
+                "marginTop": "30px",
                "marginBottom": "30px",
            },
            children=[
                dcc.Input(
                    id="search",
                    type="text",
                    placeholder="Nom d'acheteur/entreprise, SIREN/SIRET, code département",
                    autoFocus=True,
                    style={
                        "margin": "0",
                        "width": "500px",
                        "border": "1px solid #ccc",
                        "borderRight": "none",
                        "borderRadius": "3px 0 0 3px",
                        "padding": "5px 10px",
                        "outline": "none",
                        "height": "34px",
                    },
                ),
                html.Button(
                    "=>",
                    id="search-button",
                    className="btn btn-primary",
                    style={
                        "border": "1px solid #ccc",
                        "borderRadius": "0 3px 3px 0",
                        "marginLeft": "0",
                        "height": "auto",  # Ensure it matches input height if necessary, often relying on padding/line-height
                    },
                ),
            ],
        ),
        html.P(
            [
                "...ou bien filtrez les marchés publics dans la vue ",
                dcc.Link("Tableau", href="/tableau"),
            ],
            style={"textAlign": "center"},
            id="mention_tableau",
        ),
        # html.Div(
        #     className="search_options",
@@ -47,11 +84,14 @@ layout = html.Div(
@callback(
    Output("search_results", "children"),
-    Input("search", "value"),
+    Output("mention_tableau", "style"),
    Input("search", "n_submit"),
    Input("search-button", "n_clicks"),
    State("search", "value"),
    prevent_initial_call=True,
 )
-def update_search_results(query):
+def update_search_results(n_submit, n_clicks, query):
-    if len(query) >= 1:
+    if query and len(query) >= 1:
        content = []
        for org_type in ["acheteur", "titulaire"]:
@@ -88,6 +128,7 @@ def update_search_results(query):
                else html.P(f"Aucun {org_type} trouvé."),
            ]
            content.extend(org_content)
            style = {"textAlign": "center", "display": "none"}
-        return content
+        return content, style
-    return html.P("")
+    return html.P(""), {"textAlign": "center"}
@@ -48,7 +48,6 @@ layout = [
                            Les statistiques publiées sur cette page ont été produites automatiquement à partir des données les plus récentes ({today_str}).
                            """),
                            dcc.Graph(figure=get_map_count_marches(df)),
                            html.H3(
                                "Statistiques générales sur les marchés",
                                id="marches",
@@ -66,6 +65,7 @@ layout = [
                                                        """),
                            html.H4("Statistiques par année"),
                            get_yearly_statistics(statistics, today_str),
                            dcc.Graph(figure=get_map_count_marches()),
                            get_duplicate_matrix(),
                            html.H3("Nombre de marchés par source dans le temps"),
                            dcc.Graph(
@@ -1,25 +1,42 @@
 import json
 import os
 import urllib.parse
 import uuid
 from datetime import datetime
 import dash_bootstrap_components as dbc
 import polars as pl
-from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, no_update, register_page
+from dash import (
    ClientsideFunction,
    Input,
    Output,
    State,
    callback,
    clientside_callback,
    dcc,
    html,
    no_update,
    register_page,
 )
 from figures import make_column_picker
 from src.figures import DataTable
 from src.utils import (
    columns,
    df,
    filter_table_data,
    get_default_hidden_columns,
    invert_columns,
    logger,
    meta_content,
    schema,
    sort_table_data,
 )
 from utils import prepare_table_data
-update_date = os.path.getmtime(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
+update_date_timestamp = os.path.getmtime(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
-update_date = datetime.fromtimestamp(update_date).strftime("%d/%m/%Y")
+update_date = datetime.fromtimestamp(update_date_timestamp).strftime("%d/%m/%Y")
 update_date_iso = datetime.fromtimestamp(update_date_timestamp).isoformat()
 name = "Tableau"
@@ -36,76 +53,89 @@ register_page(
 datatable = html.Div(
    className="marches_table",
    children=DataTable(
-        dtid="table",
+        dtid="tableau_datatable",
        persisted_props=["filter_query", "sort_by"],
        persistence_type="local",
        persistence=True,
        page_size=20,
        page_action="custom",
        filter_action="custom",
        sort_action="custom",
-        hidden_columns=get_default_hidden_columns(None),
+        hidden_columns=[],
        columns=[{"id": col, "name": col} for col in df.columns],
    ),
 )
 layout = [
-    dcc.Location(id="url", refresh=False),
+    dcc.Location(id="tableau_url", refresh=False),
    dcc.Store(id="filter-cleanup-trigger-tableau"),
    dcc.Store(id="tableau-hidden-columns", storage_type="local"),
    dcc.Store(id="tableau-table"),
    html.Script(
        type="application/ld+json",
        id="dataset_jsonld",
        children=[
            json.dumps(
                {
                    "@context": "https://schema.org/",
                    "@type": "Dataset",
                    "name": "Données essentielles des marchés publics français (DECP)",
                    "description": "Données de marchés publics exhaustives décrivant les marchés publics attribués en France depuis 2018.",
                    "url": "https://decp.info",
                    "sameAs": "https://www.data.gouv.fr/datasets/608c055b35eb4e6ee20eb325",
                    "keywords": [
                        "marchés publics",
                        "commande publique",
                        "decp",
                        "public procurement",
                    ],
                    "license": "https://www.etalab.gouv.fr/licence-ouverte-open-licence",
                    "isAccessibleForFree": True,
                    "creator": {
                        "@type": "Organization",
                        "url": "https://colmo.tech",
                        "name": "Colmo",
                        "sameAs": "https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/entreprise/colmo-989393350",
                        "contactPoint": {
                            "@type": "ContactPoint",
                            "contactType": "Support et contact commercial",
                            "email": "colin@colmo.tech",
                        },
                    },
                    "includedInDataCatalog": {
                        "@type": "DataCatalog",
                        "name": "data.gouv.fr",
                    },
                    "distribution": [
                        {
                            "@type": "DataDownload",
                            "encodingFormat": "CSV",
                            "contentUrl": "https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/22847056-61df-452d-837d-8b8ceadbfc52",
                        },
                        {
                            "@type": "DataDownload",
                            "encodingFormat": "Parquet",
                            "contentUrl": "https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/11cea8e8-df3e-4ed1-932b-781e2635e432",
                        },
                    ],
                    "temporalCoverage": f"2018-01-01/{update_date_iso[:10]}",
                    "spatialCoverage": {
                        "@type": "Place",
                        "address": {"countryCode": "FR"},
                    },
                },
                indent=2,
            )
        ],
    ),
    dcc.Markdown(
        f"Ce tableau contient tous les marchés attribués en France. Il vous permet d'appliquer un filtre sur une ou plusieurs colonnes, et ainsi produire la liste de marchés dont vous avez besoin (exemples : [marchés de voirie < 40 k€ en 2025](/tableau?filtres=%7Bacheteur_id%7D+icontains+24350013900189+%26%26+%7BdateNotification%7D+icontains+2025%2A+%26%26+%7Bmontant%7D+i%3C+40000+%26%26+%7Bobjet%7D+icontains+voirie&colonnes=uid%2Cacheteur_id%2Cacheteur_nom%2Ctitulaire_id%2Ctitulaire_nom%2Cobjet%2Cmontant%2CdureeMois%2CdateNotification%2Cacheteur_departement_code%2CsourceDataset), [marchés > 500 k€ avec clause sociale attribués à des PME à plus de 100 km dans le Var](/tableau?filtres=%7Btitulaire_categorie%7D+icontains+PME+%26%26+%7Btitulaire_distance%7D+i%3E+100+%26%26+%7Bmontant%7D+i%3E+500000+%26%26+%7Bacheteur_departement_code%7D+icontains+83+%26%26+%7BconsiderationsSociales%7D+icontains+clause&colonnes=uid%2Cacheteur_id%2Cacheteur_nom%2Ctitulaire_id%2Ctitulaire_nom%2Cobjet%2Cmontant%2CdureeMois%2CdateNotification%2CconsiderationsSociales%2Ctitulaire_distance%2Cacheteur_departement_code%2Ctitulaire_categorie%2CsourceDataset)). Par défaut seules quelques colonnes sont affichées, mais vous pouvez en afficher jusqu'à {str(df.width)} en cliquant sur le bouton **Choisir les colonnes**. Cet outil est assez puissant, je vous recommande de lire le mode d'emploi pour en tirer pleinement partie.",
        style={"maxWidth": "1000px"},
    ),
    html.Div(
-        html.Details(
+        [],
            children=[
                html.Summary(
                    html.H3("Mode d'emploi", style={"textDecoration": "underline"}),
                ),
                dcc.Markdown(
                    dangerously_allow_html=True,
                    children="""
    ##### 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". Les guillemets simples (apostrophe du 4) doivent être prédédées d'une barre oblique (AltGr + 8). Exemple : `services d\\\'assurances`. Lorsque vous ouvrez une URL de vue, le format équivalent `icontains rennes` est utilisé.
    - 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". Lorsque vous ouvrez une URL de vue, le format équivalent `i<` ou `i>` est utilisé.
    - Pour les champs textuels et dates : pour chercher du texte qui **commence par** votre texte, entez `texte*`, pour chercher du texte qui **finit par** votre texte, entez `*texte`. C'est par exemple utile pour filtrer des acheteurs ou titulaires par numéro SIREN (`123456789*`).
    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.
    ##### Partager une vue
    Une vue est un ensemble de filtres, de tris et de choix de colonnes que vous avez appliqué. Vous pouvez copier une adresse Web qui reproduit la vue courante à l'identique en cliquant sur l'icône <img src="/assets/copy.svg" alt="drawing" width="20"/>. En la collant dans la barre d'adresse d'un navigateur, vous ouvrez la vue Tableau avec les mêmes paramètres.
    Pratique pour partager une vue avec un·e collègue, sur les réseaux sociaux, ou la sauvegarder pour plus tard.
    ##### 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",
@@ -113,10 +143,100 @@ layout = [
        children=[
            html.Div(
                [
                    # Modal du mode d'emploi
                    dbc.Button("Mode d'emploi", id="tableau_help_open"),
                    dbc.Modal(
                        [
                            dbc.ModalHeader(dbc.ModalTitle("Mode d'emploi")),
                            dbc.ModalBody(
                                dcc.Markdown(
                                    dangerously_allow_html=True,
                                    children=f"""
            ##### Définition des colonnes
            Pour voir la définition d'une colonne, passez votre souris sur son en-tête.
            ##### Vos réglages sont persistents
            Les filtres, les tris et le choix de colonnes sont automatiquement enregistrés dans votre navigateur et persistent même si vous changez de page ou si vous fermez votre navigateur. À votre retour, vous retrouverez cette page comme vous l'avez laissée.
            ##### Appliquer des 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 retourne les valeurs qui contiennent le texte recherché et n'est pas sensible à la casse (majuscules/minuscules).
                - Exemple : `rennes` retourne "RENNES METROPOLE".
                - Les guillemets simples (apostrophe du 4) doivent être prédédées d'une barre oblique (AltGr + 8). Exemple : `services d\\\'assurances`
            - Champs numériques (Durée en mois, Montant, ...) : vous pouvez...
                - soit taper un nombre pour trouver les valeurs strictement égales. Exemple : `12` ne retourne que des 12
                - 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 (Date de notification, ...) : 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".
            - Pour les champs textuels et les champs dates :
                - pour chercher du texte qui **commence par** votre texte, entrez `texte*`. C'est par exemple utile pour filtrer des acheteurs ou titulaires par numéro SIREN (`123456789*`) ou les marchés sur une année en particulier (`2024*`)
                - pour chercher du texte qui **finit par** votre texte, entrez `*texte`
            Vous pouvez filtrer plusieurs colonnes à la fois.
            ##### Trier les données
            Pour trier une colonne, utilisez les flèches grises à côté des noms de colonnes. Chaque clic change le tri dans cet ordre :
            1. tri croissant
            2. tri décroissant
            3. pas de tri
            ##### Afficher plus de colonnes
            Par défaut, un nombre réduit de colonnes est affiché pour ne pas surcharger la page. Mais vous avez le choix parmi {str(df.width)} colonnes, ce serait dommage de vous limiter !
            Pour afficher plus de colonnes, cliquez sur le bouton **Choisir les colonnes** et cochez les colonnes pour les afficher.
            ##### Partager une vue
            Une vue est un ensemble de filtres, de tris et de choix de colonnes que vous avez appliqués. Cliquez sur **Partager** pour copier une adresse Web qui reproduit la vue courante à l'identique : en la collant dans la barre d'adresse d'un navigateur, vous ouvrez la vue Tableau avec les mêmes paramètres.
            Pratique pour partager une vue avec un·e collègue, sur les réseaux sociaux, ou la sauvegarder pour plus tard.
            ##### 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.)
            """,
                                ),
                            ),
                            dbc.ModalFooter(
                                dbc.Button(
                                    "Fermer",
                                    id="tableau_help_close",
                                    className="ms-auto",
                                    n_clicks=0,
                                )
                            ),
                        ],
                        id="tableau_help",
                        is_open=False,
                        fullscreen="md-down",
                        scrollable=True,
                        size="lg",
                    ),
                    # Bouton modal des colonnes affichées
                    dbc.Button(
                        "Choisir les colonnes",
                        id="tableau_columns_open",
                        className="column_list",
                        title="Choisir les colonnes à afficher et masquer",
                    ),
                    html.P("lignes", id="nb_rows"),
                    html.Div(id="copy-container"),
                    dcc.Input(id="share-url", readOnly=True, style={"display": "none"}),
-                    html.Button(
+                    dbc.Button(
                        "Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes",
                        id="btn-download-data",
                        disabled=True,
@@ -124,9 +244,36 @@ layout = [
                    dcc.Download(id="download-data"),
                    dcc.Store(id="filtered_data", storage_type="memory"),
                    html.P("Données mises à jour le " + str(update_date)),
                    dbc.Button(
                        "Remettre à zéro",
                        title="Supprime tous les filtres et les tris. Autrement ils sont conservés même si vous fermez la page.",
                        id="btn-tableau-reset",
                    ),
                ],
                className="table-menu",
            ),
            dbc.Modal(
                [
                    dbc.ModalHeader(dbc.ModalTitle("Choix des colonnes à afficher")),
                    dbc.ModalBody(
                        id="tableau_columns_body",
                        children=make_column_picker("tableau"),
                    ),
                    dbc.ModalFooter(
                        dbc.Button(
                            "Fermer",
                            id="tableau_columns_close",
                            className="ms-auto",
                            n_clicks=0,
                        )
                    ),
                ],
                id="tableau_columns",
                is_open=False,
                fullscreen="md-down",
                scrollable=True,
                size="xl",
            ),
            datatable,
        ],
    ),
@@ -134,36 +281,39 @@ layout = [
@callback(
-    Output("table", "data"),
+    Output("tableau_datatable", "data"),
-    Output("table", "columns"),
+    Output("tableau_datatable", "columns"),
-    Output("table", "tooltip_header"),
+    Output("tableau_datatable", "tooltip_header"),
-    Output("table", "data_timestamp"),
+    Output("tableau_datatable", "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"),
+    Output("filter-cleanup-trigger-tableau", "data", allow_duplicate=True),
-    Input("table", "page_size"),
+    Input("tableau_url", "href"),
-    Input("table", "filter_query"),
+    Input("tableau_datatable", "page_current"),
-    Input("table", "sort_by"),
+    Input("tableau_datatable", "page_size"),
-    State("table", "data_timestamp"),
+    Input("tableau_datatable", "filter_query"),
    Input("tableau_datatable", "sort_by"),
    State("tableau_datatable", "data_timestamp"),
    prevent_initial_call=True,
 )
-def update_table(page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp):
+def update_table(href, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp):
    # if ctx.triggered_id != "url":
    #     search_params = None
    # else:
    #     search_params = urllib.parse.parse_qs(search_params.lstrip("?"))
    return prepare_table_data(
-        None, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
+        None, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by, "tableau"
    )
@callback(
    Output("download-data", "data"),
    Input("btn-download-data", "n_clicks"),
-    State("table", "filter_query"),
+    State("tableau_datatable", "filter_query"),
-    State("table", "sort_by"),
+    State("tableau_datatable", "sort_by"),
-    State("table", "hidden_columns"),
+    State("tableau_datatable", "hidden_columns"),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def download_data(n_clicks, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None):
@@ -174,7 +324,7 @@ def download_data(n_clicks, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None):
        lff = lff.drop(hidden_columns)
    if filter_query:
-        lff = filter_table_data(lff, filter_query)
+        lff = filter_table_data(lff, filter_query, "tab download")
    if len(sort_by) > 0:
        lff = sort_table_data(lff, sort_by)
@@ -187,48 +337,73 @@ def download_data(n_clicks, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None):
@callback(
-    Output("table", "filter_query"),
+    Output("tableau_datatable", "filter_query"),
-    Output("table", "sort_by"),
+    Output("tableau_datatable", "sort_by"),
-    Output("table", "hidden_columns"),
+    Output("tableau-hidden-columns", "data"),
-    Output("url", "search", allow_duplicate=True),
+    Output("tableau_url", "search"),
-    Input("url", "search"),
+    Output("filter-cleanup-trigger-tableau", "data"),
-    prevent_initial_call=True,
+    Input("tableau_url", "search"),
    State("tableau_datatable", "filter_query"),
    State("tableau_datatable", "sort_by"),
 )
-def restore_view_from_url(search):
+def restore_view_from_url(search, stored_filters, stored_sort):
-    if not search:
+    if not search and not stored_filters:
-        return no_update, no_update, no_update, no_update
+        return no_update, no_update, no_update, no_update, no_update
-    params = urllib.parse.parse_qs(search.lstrip("?"))
+    params = urllib.parse.parse_qs(search.lstrip("?")) if search else {}
-    print("params", params)
+    logger.debug("params " + json.dumps(params, indent=2))
    filter_query = no_update
    sort_by = no_update
    hidden_columns = no_update
    trigger_cleanup = no_update
    if "filtres" in params:
        filter_query = params["filtres"][0]
        trigger_cleanup = str(uuid.uuid4())
    elif stored_filters:
        filter_query = stored_filters
        trigger_cleanup = str(uuid.uuid4())
    if "tris" in params:
        try:
            sort_by = json.loads(params["tris"][0])
        except json.JSONDecodeError:
            pass
    elif stored_sort:
        sort_by = stored_sort
    if "colonnes" in params:
-        columns = params["colonnes"][0].split(",")
+        table_columns = params["colonnes"][0].split(",")
-        verified_columns = [column for column in columns if column in schema.names()]
+        verified_columns = [
            column for column in table_columns if column in schema.names()
        ]
        hidden_columns = invert_columns(verified_columns)
-    return filter_query, sort_by, hidden_columns, ""
+    return filter_query, sort_by, hidden_columns, "", trigger_cleanup
 # Pour nettoyer les icontains et i< des filtres
 # voir aussi src/assets/dash_clientside.js
 clientside_callback(
    ClientsideFunction(
        namespace="clientside",
        function_name="clean_filters",
    ),
    Output("filter-cleanup-trigger-tableau", "data", allow_duplicate=True),
    Input("filter-cleanup-trigger-tableau", "data"),
    prevent_initial_call=True,
 )
@callback(
    Output("share-url", "value"),
    Output("copy-container", "children"),
-    Input("table", "filter_query"),
+    Input("tableau_datatable", "filter_query"),
-    Input("table", "sort_by"),
+    Input("tableau_datatable", "sort_by"),
-    Input("table", "hidden_columns"),
+    Input("tableau_datatable", "hidden_columns"),
-    State("url", "href"),
+    State("tableau_url", "href"),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def sync_url_and_reset_button(filter_query, sort_by, hidden_columns, href):
    if not href:
@@ -245,9 +420,9 @@ def sync_url_and_reset_button(filter_query, sort_by, hidden_columns, href):
        params["tris"] = json.dumps(sort_by)
    if hidden_columns:
-        columns = invert_columns(hidden_columns)
+        table_columns = invert_columns(hidden_columns)
-        columns = ",".join(columns)
+        table_columns = ",".join(table_columns)
-        params["colonnes"] = columns
+        params["colonnes"] = table_columns
    query_string = urllib.parse.urlencode(params)
    full_url = f"{base_url}?{query_string}" if query_string else base_url
@@ -263,6 +438,13 @@ def sync_url_and_reset_button(filter_query, sort_by, hidden_columns, href):
            "cursor": "pointer",
        },
        className="fa fa-link",
        children=[
            dbc.Button(
                "Partager",
                className="btn btn-primary",
                title="Copier l'adresse de cette vue (filtres, tris, choix de colonnes) pour la partager.",
            )
        ],
    )
    return full_url, copy_button
@@ -280,3 +462,74 @@ def show_confirmation(n_clicks):
            style={"color": "green", "fontWeight": "bold", "marginLeft": "10px"},
        )
    return no_update
@callback(
    Output("tableau_help", "is_open"),
    [Input("tableau_help_open", "n_clicks"), Input("tableau_help_close", "n_clicks")],
    [State("tableau_help", "is_open")],
 )
 def toggle_tableau_help(click_open, click_close, is_open):
    if click_open or click_close:
        return not is_open
    return is_open
@callback(
    Output("tableau-hidden-columns", "data", allow_duplicate=True),
    Input("tableau_column_list", "selected_rows"),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def update_hidden_columns_from_checkboxes(selected_columns):
    if selected_columns:
        selected_columns = [columns[i] for i in selected_columns]
        hidden_columns = [col for col in columns if col not in selected_columns]
        return hidden_columns
    else:
        return []
@callback(
    Output("tableau_datatable", "hidden_columns"),
    Input(
        "tableau-hidden-columns",
        "data",
    ),
 )
 def store_hidden_columns(hidden_columns):
    return hidden_columns
@callback(
    Output("tableau_column_list", "selected_rows"),
    Input("tableau_datatable", "hidden_columns"),
    State("tableau_column_list", "selected_rows"),  # pour éviter la boucle infinie
 )
 def update_checkboxes_from_hidden_columns(hidden_cols, current_checkboxes):
    hidden_cols = hidden_cols or get_default_hidden_columns("tableau")
    # Show all columns that are NOT hidden
    visible_cols = [columns.index(col) for col in columns if col not in hidden_cols]
    return visible_cols
@callback(
    Output("tableau_columns", "is_open"),
    Input("tableau_columns_open", "n_clicks"),
    Input("tableau_columns_close", "n_clicks"),
    State("tableau_columns", "is_open"),
 )
 def toggle_tableau_columns(click_open, click_close, is_open):
    if click_open or click_close:
        return not is_open
    return is_open
@callback(
    Output("tableau_datatable", "filter_query", allow_duplicate=True),
    Output("tableau_datatable", "sort_by", allow_duplicate=True),
    Input("btn-tableau-reset", "n_clicks"),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def reset_view(n_clicks):
    return "", []
@@ -1,12 +1,25 @@
 import datetime
 import dash_bootstrap_components as dbc
 import polars as pl
-from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, register_page
+from dash import (
    ClientsideFunction,
    Input,
    Output,
    State,
    callback,
    clientside_callback,
    dcc,
    html,
    register_page,
 )
 from src.callbacks import get_top_org_table
-from src.figures import DataTable, point_on_map
+from src.figures import DataTable, make_column_picker, point_on_map
 from src.utils import (
    columns,
    df,
    df_titulaires,
    filter_table_data,
    format_number,
    get_annuaire_data,
@@ -20,7 +33,12 @@ from src.utils import (
 def get_title(titulaire_id: str = None) -> str:
-    return f"Titulaire {titulaire_id} | decp.info"
+    titulaire_nom = df_titulaires.filter(pl.col("titulaire_id") == titulaire_id).select(
        "titulaire_nom"
    )
    if titulaire_nom.height > 0:
        return f"Marchés publics remportés par {titulaire_nom.item(0, 0)} | decp.info"
    return "Marchés publics remportés | decp.info"
 register_page(
@@ -37,17 +55,23 @@ datatable = html.Div(
    className="marches_table",
    children=DataTable(
        dtid="titulaire_datatable",
        persistence=True,
        persistence_type="local",
        persisted_props=["filter_query", "sort_by"],
        page_action="custom",
        filter_action="custom",
        sort_action="custom",
        page_size=10,
-        hidden_columns=get_default_hidden_columns(page="titulaire"),
+        hidden_columns=[],
        columns=[{"id": col, "name": col} for col in df.columns],
    ),
 )
 layout = [
    dcc.Store(id="titulaire_data", storage_type="memory"),
-    dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
+    dcc.Store(id="titulaire-hidden-columns", storage_type="local"),
    dcc.Store(id="filter-cleanup-trigger-titulaire"),
    dcc.Location(id="titulaire_url", refresh="callback-nav"),
    html.Div(
        children=[
            html.Div(
@@ -65,7 +89,7 @@ layout = [
                        className="org_year",
                        children=dcc.Dropdown(
                            id="titulaire_year",
-                            options=["Toutes"]
+                            options=["Toutes les années"]
                            + [
                                str(year)
                                for year in range(
@@ -90,7 +114,6 @@ layout = [
                            html.A(
                                id="titulaire_lien_annuaire",
                                children="Plus de détails sur l'Annuaire des entreprises",
                                target="_blank",
                            ),
                        ],
                    ),
@@ -103,6 +126,7 @@ layout = [
                            html.Button(
                                "Téléchargement au format Excel",
                                id="btn-download-data-titulaire",
                                className="btn btn-primary",
                            ),
                            dcc.Download(id="download-data-titulaire"),
                        ],
@@ -126,16 +150,53 @@ layout = [
                children=[
                    html.Div(
                        [
                            # Bouton modal des colonnes affichées
                            dbc.Button(
                                "Colonnes affichées",
                                id="titulaire_columns_open",
                                className="column_list",
                            ),
                            html.P("lignes", id="titulaire_nb_rows"),
                            html.Button(
                                "Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes",
                                id="btn-download-filtered-data-titulaire",
                                disabled=True,
                                className="btn btn-primary",
                            ),
                            dcc.Download(id="titulaire-download-filtered-data"),
                            dbc.Button(
                                "Remise à zéro",
                                title="Supprime tous les filtres et les tris. Autrement ils sont conservés même si vous fermez la page.",
                                id="btn-titulaire-reset",
                                className="btn btn-primary",
                            ),
                        ],
                        className="table-menu",
                    ),
                    dbc.Modal(
                        [
                            dbc.ModalHeader(
                                dbc.ModalTitle("Choix des colonnes à afficher")
                            ),
                            dbc.ModalBody(
                                id="titulaire_columns_body",
                                children=make_column_picker("titulaire"),
                            ),
                            dbc.ModalFooter(
                                dbc.Button(
                                    "Fermer",
                                    id="titulaire_columns_close",
                                    className="ms-auto",
                                    n_clicks=0,
                                )
                            ),
                        ],
                        id="titulaire_columns",
                        is_open=False,
                        fullscreen="md-down",
                        scrollable=True,
                        size="xl",
                    ),
                    datatable,
                ],
            ),
@@ -152,30 +213,42 @@ layout = [
    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"),
+    Input(component_id="titulaire_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]
+    data_etablissement = data.get("matching_etablissements") if data else None
-    titulaire_map = point_on_map(
+    if data_etablissement:
-        data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+        data_etablissement = data_etablissement[0]
-    )
+
-    code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
+        titulaire_map = point_on_map(
-        data_etablissement["code_postal"]
+            data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
-    )
+        )
-    departement = f"{nom_departement} ({code_departement})"
+        code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
-    lien_annuaire = (
+            data_etablissement["code_postal"]
-        f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{titulaire_siret}"
+        )
-    )
+        departement = f"{nom_departement} ({code_departement})"
        lien_annuaire = (
            f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{titulaire_siret}"
        )
        raison_sociale = data["nom_raison_sociale"]
        libelle_commune = data_etablissement["libelle_commune"]
    else:
        titulaire_map = html.Div()
        code_departement, nom_departement, nom_region = "", "", ""
        departement = ""
        lien_annuaire = ""
        raison_sociale = html.Span(
            f"N° SIREN inconnu de l'INSEE ({titulaire_siret[:9]})"
        )
        libelle_commune = ""
    return (
        titulaire_siret,
-        data["nom_raison_sociale"],
+        raison_sociale,
-        data_etablissement["libelle_commune"],
+        libelle_commune,
        titulaire_map,
        departement,
        nom_region,
@@ -219,7 +292,7 @@ def update_titulaire_stats(data):
    Output("btn-download-data-titulaire", "disabled"),
    Output("btn-download-data-titulaire", "children"),
    Output("btn-download-data-titulaire", "title"),
-    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+    Input(component_id="titulaire_url", component_property="pathname"),
    Input(component_id="titulaire_year", component_property="value"),
 )
 def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> tuple:
@@ -229,7 +302,7 @@ def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> tuple:
        (pl.col("titulaire_id") == titulaire_siret)
        & (pl.col("titulaire_typeIdentifiant") == "SIRET")
    )
-    if titulaire_year and titulaire_year != "Toutes":
+    if titulaire_year and titulaire_year != "Toutes les années":
        lff = lff.filter(
            pl.col("dateNotification").cast(pl.String).str.starts_with(titulaire_year)
        )
@@ -252,6 +325,8 @@ def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> tuple:
    Output("btn-download-filtered-data-titulaire", "disabled"),
    Output("btn-download-filtered-data-titulaire", "children"),
    Output("btn-download-filtered-data-titulaire", "title"),
    Output("filter-cleanup-trigger-titulaire", "data"),
    Input(component_id="titulaire_url", component_property="href"),
    Input("titulaire_data", "data"),
    Input("titulaire_datatable", "page_current"),
    Input("titulaire_datatable", "page_size"),
@@ -260,10 +335,16 @@ def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> tuple:
    State("titulaire_datatable", "data_timestamp"),
 )
 def get_last_marches_data(
-    data, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp
+    href, data, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp
 ) -> list[dict]:
    return prepare_table_data(
-        data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
+        data,
        data_timestamp,
        filter_query,
        page_current,
        page_size,
        sort_by,
        "titulaire",
    )
@@ -293,7 +374,7 @@ def download_titulaire_data(
    def to_bytes(buffer):
        df_to_download.write_excel(
-            buffer, worksheet="DECP" if annee in ["Toutes", None] else annee
+            buffer, worksheet="DECP" if annee in ["Toutes les années", None] else annee
        )
    date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
@@ -322,7 +403,7 @@ def download_filtered_titulaire_data(
        lff = lff.drop(hidden_columns)
    if filter_query:
-        lff = filter_table_data(lff, filter_query)
+        lff = filter_table_data(lff, filter_query, "titu download")
    if len(sort_by) > 0:
        lff = sort_table_data(lff, sort_by)
@@ -334,3 +415,77 @@ def download_filtered_titulaire_data(
    return dcc.send_bytes(
        to_bytes, filename=f"decp_filtrées_{titulaire_nom}_{date}.xlsx"
    )
 # Pour nettoyer les icontains et i< des filtres
 # voir aussi src/assets/dash_clientside.js
 clientside_callback(
    ClientsideFunction(
        namespace="clientside",
        function_name="clean_filters",
    ),
    Output("filter-cleanup-trigger-titulaire", "data", allow_duplicate=True),
    Input("filter-cleanup-trigger-titulaire", "data"),
    prevent_initial_call=True,
 )
@callback(
    Output("titulaire-hidden-columns", "data", allow_duplicate=True),
    Input("titulaire_column_list", "selected_rows"),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def update_hidden_columns_from_checkboxes(selected_columns):
    if selected_columns:
        selected_columns = [columns[i] for i in selected_columns]
        hidden_columns = [col for col in columns if col not in selected_columns]
        return hidden_columns
    else:
        return []
@callback(
    Output("titulaire_datatable", "hidden_columns", allow_duplicate=True),
    Input(
        "titulaire-hidden-columns",
        "data",
    ),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def store_hidden_columns(hidden_columns):
    return hidden_columns
@callback(
    Output("titulaire_column_list", "selected_rows"),
    Input("titulaire_datatable", "hidden_columns"),
    State("titulaire_column_list", "selected_rows"),  # pour éviter la boucle infinie
 )
 def update_checkboxes_from_hidden_columns(hidden_cols, current_checkboxes):
    hidden_cols = hidden_cols or get_default_hidden_columns("titulaire")
    # Show all columns that are NOT hidden
    visible_cols = [columns.index(col) for col in columns if col not in hidden_cols]
    return visible_cols
@callback(
    Output("titulaire_columns", "is_open"),
    Input("titulaire_columns_open", "n_clicks"),
    Input("titulaire_columns_close", "n_clicks"),
    State("titulaire_columns", "is_open"),
 )
 def toggle_titulaire_columns(click_open, click_close, is_open):
    if click_open or click_close:
        return not is_open
    return is_open
@callback(
    Output("titulaire_datatable", "filter_query", allow_duplicate=True),
    Output("titulaire_datatable", "sort_by"),
    Input("btn-titulaire-reset", "n_clicks"),
    prevent_initial_call=True,
 )
 def reset_view(n_clicks):
    return "", []
@@ -2,22 +2,27 @@ import json
 import logging
 import os
 import uuid
 from collections import OrderedDict
 from time import localtime, sleep
 import polars as pl
 import polars.selectors as cs
-from httpx import get, post
+from dash import no_update
 from httpx import HTTPError, get, post
 from polars.exceptions import ComputeError
 from unidecode import unidecode
 logger = logging.getLogger("decp.info")
 logging.getLogger("httpx").setLevel("WARNING")
 logging.basicConfig(
    format="%(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s",
    level=logging.INFO,
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
 )
 logger = logging.getLogger("decp.info")
 development = os.getenv("DEVELOPMENT", "False").lower() == "true"
 if development:
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
 logging.getLogger("httpx").setLevel("WARNING")
 def split_filter_part(filter_part):
@@ -29,14 +34,14 @@ def split_filter_part(filter_part):
        ["icontains", "contains"],
        # [" ", "contains"]
    ]
-    print("filter part", filter_part)
+    logger.debug("filter part " + filter_part)
    for operator_group in operators:
        if operator_group[0] in filter_part:
            name_part, value_part = filter_part.split(operator_group[0], 1)
            name_part = name_part.strip()
            value = value_part.strip()
            name = name_part[name_part.find("{") + 1 : name_part.rfind("}")]
-            print("=>", name, operator_group[1], value)
+            logger.debug("=> " + " ".join([name, operator_group[1], value]))
            return name, operator_group[1], value
@@ -53,7 +58,7 @@ def add_resource_link(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
    return dff
-def add_links(dff: pl.DataFrame, target: str = "_blank"):
+def add_links(dff: pl.DataFrame):
    for col in ["uid", "acheteur_nom", "titulaire_nom", "acheteur_id", "titulaire_id"]:
        if col in dff.columns:
            if col.startswith("titulaire_"):
@@ -67,7 +72,7 @@ def add_links(dff: pl.DataFrame, target: str = "_blank"):
                    .then(
                        '<a href = "/titulaires/'
                        + pl.col("titulaire_id")
-                        + f'" target="{target}">'
+                        + '">'
                        + pl.col(col)
                        + "</a>"
                    )
@@ -79,7 +84,7 @@ def add_links(dff: pl.DataFrame, target: str = "_blank"):
                    (
                        '<a href = "/acheteurs/'
                        + pl.col("acheteur_id")
-                        + f'" target="{target}">'
+                        + '">'
                        + pl.col(col)
                        + "</a>"
                    ).alias(col)
@@ -89,7 +94,7 @@ def add_links(dff: pl.DataFrame, target: str = "_blank"):
                    (
                        '<a href = "/marches/'
                        + pl.col("uid")
-                        + f'" target="{target}">'
+                        + '">'
                        + pl.col("uid")
                        + "</a>"
                    ).alias("uid")
@@ -145,6 +150,14 @@ def format_number(number) -> str:
    return number
 def unformat_montant(number: str) -> float:
    number = number.replace(" €", "")
    number = number.replace(" €", "").replace(" ", "")
    number = number.replace(",", ".")
    number = number.strip()
    return float(number)
 def format_values(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
    def format_montant(expr, scale=None):
        # https://stackoverflow.com/a/78636786
@@ -182,9 +195,11 @@ def format_values(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
    if "montant" in dff.columns:
        dff = dff.with_columns(pl.col("montant").pipe(format_montant).alias("montant"))
-    if "distance" in dff.columns:
+    if "titulaire_distance" in dff.columns:
        dff = dff.with_columns(
-            pl.col("distance").pipe(format_distance).alias("distance")
+            pl.col("titulaire_distance")
            .pipe(format_distance)
            .alias("titulaire_distance")
        )
    return dff
@@ -192,8 +207,13 @@ def format_values(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
 def get_annuaire_data(siret: str) -> dict:
    url = f"https://recherche-entreprises.api.gouv.fr/search?q={siret}"
-    response = get(url)
+    try:
-    return response.json()["results"][0]
+        response = get(url).raise_for_status()
        response = response.json()["results"][0]
    except (HTTPError, IndexError):
        response = None
        logger.warning("Could not fetch data from recherche-entreprises.api.")
    return response
 def get_decp_data() -> pl.DataFrame:
@@ -221,6 +241,15 @@ def get_decp_data() -> pl.DataFrame:
    # Convertir les colonnes booléennes en chaînes de caractères
    lff = booleans_to_strings(lff)
    # Mention pour les org dont on a pas le nom
    for col in ["acheteur_nom", "titulaire_nom"]:
        lff = lff.with_columns(
            pl.when(pl.col(col).is_null())
            .then(pl.lit("[Identifiant non reconnu dans la base INSEE]"))
            .otherwise(pl.col(col))
            .name.keep()
        )
    # 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)
@@ -267,18 +296,19 @@ def get_departement_region(code_postal):
    return code_departement, nom_departement, nom_region
-def filter_table_data(lff: pl.LazyFrame, filter_query: str) -> pl.LazyFrame:
+def filter_table_data(
-    debug = os.getenv("DEVELOPMENT", "False").lower() == "true"
+    lff: pl.LazyFrame, filter_query: str, filter_source: str
-    schema = lff.collect_schema()
+) -> pl.LazyFrame:
    _schema = lff.collect_schema()
    track_search(filter_query, filter_source)
    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])
+        col_type = str(_schema[col_name])
-        if debug:
+        # logger.debug("filter_value:", filter_value)
-            print("filter_value:", filter_value)
+        # logger.debug("filter_value_type:", type(filter_value))
-            print("filter_value_type:", type(filter_value))
+        # logger.debug("operator:", operator)
-            print("operator:", operator)
+        # logger.debug("col_type:", col_type)
            print("col_type:", col_type)
        lff = lff.filter(pl.col(col_name).is_not_null())
@@ -339,16 +369,15 @@ def sort_table_data(lff: pl.LazyFrame, sort_by: list) -> pl.LazyFrame:
        descending=[col["direction"] == "desc" for col in sort_by],
        nulls_last=True,
    )
-    print(sort_by)
+    logger.debug(sort_by)
    return lff
 def setup_table_columns(
    dff, hideable: bool = True, exclude: list = None, new_columns: list = None
 ) -> tuple:
    new_columns = new_columns or []
    # Liste finale de colonnes
    markdown_exceptions = ["montant", "titulaire_distance", "distance", "dureeMois"]
    columns = []
    tooltip = {}
    for column_id in dff.columns:
@@ -358,19 +387,19 @@ def setup_table_columns(
        if column_object:
            column_name = column_object.get("title")
        else:
-            if column_id not in new_columns:
+            # Si le champ est un champ créé par erreur lors d'une jointure, on le skip
-                # Si le champ n'est pas dans le schéma et pas annoncé, on le skip
+            if column_id.endswith("_left") or column_id.endswith("_right"):
-                print("Champ innatendu : ")
+                logger.warning(f"Champ innatendu : {column_id}")
-                print(dff[column_id].head())
+                continue
                if column_id.endswith("_right") or column_id.endswith("_left"):
                    continue
            column_name = column_id
            column_object = {"title": column_name, "description": ""}
        presentation = "input" if column_id in markdown_exceptions else "markdown"
        column = {
            "name": column_name,
            "id": column_id,
-            "presentation": "markdown",
+            "presentation": presentation,
            "type": "text",
            "format": {"nully": "N/A"},
            "hideable": hideable,
@@ -396,7 +425,7 @@ def get_default_hidden_columns(page):
            "titulaire_id",
            "titulaire_typeIdentifiant",
            "titulaire_nom",
-            "distance",
+            "titulaire_distance",
            "montant",
            "codeCPV",
            "dureeRestanteMois",
@@ -408,17 +437,16 @@ def get_default_hidden_columns(page):
            "dateNotification",
            "acheteur_id",
            "acheteur_nom",
-            "distance",
+            "titulaire_distance",
            "montant",
            "codeCPV",
            "dureeRestanteMois",
        ]
    elif page == "tableau":
        displayed_columns = os.getenv("DISPLAYED_COLUMNS")
    else:
        displayed_columns = os.getenv("DISPLAYED_COLUMNS")
-        if displayed_columns is None:
+        logger.warning(f"Invalid page: {page}")
            raise ValueError("DISPLAYED_COLUMNS n'est pas configuré")
        else:
            displayed_columns = displayed_columns.replace(" ", "").split(",")
    hidden_columns = []
@@ -443,34 +471,23 @@ def get_data_schema() -> dict:
    else:
        raise Exception(f"Chemin vers le schéma invalide: {path}")
-    new_schema = {}
+    new_schema = OrderedDict()
    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
-def track_search(query):
+def track_search(query, category):
-    if (
+    if len(query) >= 4 and not development and os.getenv("MATOMO_DOMAIN"):
-        len(query) >= 4
+        url = "https://decp.info"
        and os.getenv("DEVELOPMENT").lower != "true"
        and os.getenv("MATOMO_DOMAIN")
    ):
        if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true":
            url = "https://test.decp.info"
        else:
            url = "https://decp.info"
        params = {
            "idsite": os.getenv("MATOMO_ID_SITE"),
            "url": url,
            "rec": "1",
-            "action_name": "front_page_search",
+            "action_name": "search" if category == "home_page_search" else "filter",
            "search_cat": category,
            "rand": uuid.uuid4().hex,
            "apiv": "1",
            "h": localtime().tm_hour,
@@ -498,7 +515,7 @@ def search_org(dff: pl.DataFrame, query: str, org_type: str) -> pl.DataFrame:
        return dff.select(pl.lit(False).alias("matches"))
    # Enregistrement des recherche dans Matomo
-    track_search(query)
+    track_search(query, "home_page_search")
    # Normalize query
    normalized_query = unidecode(query.strip()).upper()
@@ -543,12 +560,11 @@ def search_org(dff: pl.DataFrame, query: str, org_type: str) -> pl.DataFrame:
    dff = (
        dff.with_columns(token_matches + [match_score])
        .filter(pl.col("match_score") == len(tokens))
        .sort("Marchés", descending=True)
        .drop([f"token_{token}" for token in tokens])
    )
    # Format result
-    dff = add_links(dff, target="")
+    dff = add_links(dff)
    dff = dff.with_columns(
        pl.concat_str(
            pl.col(f"{org_type}_departement_nom"),
@@ -559,12 +575,14 @@ def search_org(dff: pl.DataFrame, query: str, org_type: str) -> pl.DataFrame:
    )
    dff = dff.select(f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "Département", "Marchés")
    dff = dff.group_by(f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "Département").sum()
    dff = dff.sort("Marchés", descending=True)
    return dff
 def prepare_table_data(
-    data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
+    data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by, source_table
 ):
    """
    Fonction de préparation des données pour les datatables, afin de permettre une gestion fine des logiques,
@@ -575,12 +593,14 @@ def prepare_table_data(
    :param page_current:
    :param page_size:
    :param sort_by:
-    :param search_params:
+    :param source_table:
    :return:
    """
    if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true":
-        print(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
+        logger.debug(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
    trigger_cleanup = no_update
    # Récupération des données
    if isinstance(data, list):
@@ -588,30 +608,13 @@ def prepare_table_data(
    else:
        lff: pl.LazyFrame = df.lazy()  # start from the original data
    # if search_params:
    #     if "filtres" in search_params:
    #         filter_query = search_params["filtres"][0]
    #
    #     if "tris" in search_params:
    #         try:
    #             sort_by = json.loads(search_params["tris"][0])
    #         except json.JSONDecodeError:
    #             pass
    #
    #     if "colonnes" in search_params:
    #         try:
    #             hidden_columns = json.loads(search_params["colonnes"][0])
    #             print(hidden_columns)
    #             lff = lff.drop(hidden_columns)
    #         except json.JSONDecodeError:
    #             pass
    # Application des filtres
    if filter_query:
-        lff = filter_table_data(lff, filter_query)
+        lff = filter_table_data(lff, filter_query, source_table)
        trigger_cleanup = no_update if source_table == "tableau" else str(uuid.uuid4())
    # Application des tris
-    if len(sort_by) > 0:
+    if sort_by and len(sort_by) > 0:
        lff = sort_table_data(lff, sort_by)
    # Matérialisation des filtres
@@ -646,7 +649,7 @@ def prepare_table_data(
        dff = format_values(dff)
    # Récupération des colonnes et tooltip
-    columns, tooltip = setup_table_columns(dff)
+    table_columns, tooltip = setup_table_columns(dff)
    dicts = dff.to_dicts()
@@ -655,13 +658,14 @@ def prepare_table_data(
    return (
        dicts,
-        columns,
+        table_columns,
        tooltip,
        data_timestamp + 1,
        nb_rows,
        download_disabled,
        download_text,
        download_title,
        trigger_cleanup,
    )
@@ -669,7 +673,7 @@ def get_button_properties(height):
    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."
+        download_title = " Ajoutez des filtres pour réduire le nombre de lignes, Excel ne supporte pas d'avoir plus de 65 000 URLs dans une même feuille de calcul."
    elif height == 0:
        download_disabled = True
        download_text = "Pas de données à télécharger"
@@ -677,7 +681,7 @@ def get_button_properties(height):
    else:
        download_disabled = False
        download_text = "Télécharger au format Excel"
-        download_title = ""
+        download_title = "Télécharger les données telles qu'affichées au format Excel"
    return download_disabled, download_text, download_title
@@ -695,11 +699,69 @@ def invert_columns(columns):
    return inverted_columns
 def make_org_jsonld(org_id, org_type, org_name=None, type_org_id="SIRET") -> dict:
    org_types = {"acheteur": "GovernmentOrganization", "titulaire": "Organization"}
    address = None
    if type_org_id.lower() == "siret" and len(org_id) == 14:
        annuaire_data = get_annuaire_data(org_id)
        annuaire_address = annuaire_data["matching_etablissements"][0]
        code_postal = annuaire_address["code_postal"]
        commune = annuaire_address["libelle_commune"]
        address = (
            {
                "@type": "PostalAddress",
                "streetAddress": annuaire_address.get("adresse", "")
                .replace(code_postal, "")
                .replace(commune, "")
                .strip(),
                "addressLocality": commune,
                "postalCode": code_postal,
                "addressCountry": "FR",
            },
        )
    jsonld = {
        "@type": org_types[org_type],
        "name": org_name,
        "url": f"https://decp.info/{org_type}s/{org_id}",
        "sameAs": f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{org_id}",
        "identifier": {
            "@type": "PropertyValue",
            "propertyID": type_org_id.lower(),
            "value": org_id,
        },
    }
    if address:
        jsonld["address"] = address
    return jsonld
 df: pl.DataFrame = get_decp_data()
 schema = df.collect_schema()
 df_acheteurs = get_org_data(df, "acheteur")
 df_titulaires = get_org_data(df, "titulaire")
 df_acheteurs_departement: pl.DataFrame = (
    df_acheteurs.select(["acheteur_id", "acheteur_nom", "acheteur_departement_code"])
    .unique()
    .sort("acheteur_nom")
 )
 df_titulaires_departement: pl.DataFrame = (
    df_titulaires.select(
        ["titulaire_id", "titulaire_nom", "titulaire_departement_code"]
    )
    .unique()
    .sort("titulaire_nom")
 )
 df_acheteurs_marches: pl.DataFrame = (
    df.select("uid", "objet", "acheteur_id").unique().sort("acheteur_id")
 )
 df_titulaires_marches: pl.DataFrame = (
    df.select("uid", "objet", "titulaire_id").unique().sort("titulaire_id")
 )
 departements = get_departements()
 domain_name = (
@@ -714,3 +776,4 @@ meta_content = {
    ),
 }
 data_schema = get_data_schema()
 columns = df.columns
@@ -0,0 +1,50 @@
 import datetime
 import os
 import polars as pl
 import pytest
 from selenium.webdriver.chrome.options import Options
@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
 def test_data():
    data = [
        {
            "uid": "1",
            "id": "1",
            "acheteur_nom": "ACHETEUR 1",
            "acheteur_id": "a1",
            "titulaire_nom": "TITULAIRE 1",
            "titulaire_id": "t1",
            "montant": 10,
            "dateNotification": datetime.date(2025, 1, 1),
            "codeCPV": "71600000",
            "donneesActuelles": True,
            "acheteur_departement_code": "75",
            "acheteur_departement_nom": "Paris",
            "acheteur_commune_nom": "Paris",
            "titulaire_departement_code": "35",
            "titulaire_departement_nom": "Ille-et-Vilaine",
            "titulaire_commune_nom": "Rennes",
            "titulaire_distance": 10,
            "titulaire_typeIdentifiant": "SIRET",
            "objet": "Objet test",
            "dureeRestanteMois": 12,
            "lieuExecution_code": "75001",
            "sourceFile": "test.xml",
            "sourceDataset": "test_dataset",
            "datePublicationDonnees": datetime.date(2025, 1, 1),
        }
    ]
    path = "tests/test.parquet"
    path = os.path.abspath(path)
    print(f"Writing test data to: {path}")  # <-- This will show you the real path
    pl.DataFrame(data).write_parquet("tests/test.parquet")
    yield path
 def pytest_setup_options():
    options = Options()
    options.add_argument("--window-size=1200,800")
    return options
@@ -0,0 +1,60 @@
 from dash.testing.composite import DashComposite
 from selenium.webdriver import Keys
 from selenium.webdriver.common.by import By
 from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement
 def test_001_logo_and_search(dash_duo: DashComposite):
    from src.app import app
    dash_duo.start_server(app)
    dash_duo.wait_for_text_to_equal(".logo > h1", "decp.info", timeout=4)
    assert dash_duo.find_element(".logo > h1").text == "decp.info"
    for org_type in ["acheteur", "titulaire"]:
        name = f"{org_type.upper()} 1"
        search_bar: WebElement = dash_duo.find_element("#search")
        dash_duo.clear_input(search_bar)
        search_bar.send_keys(name)
        search_bar.send_keys(Keys.ENTER)
        dash_duo.wait_for_element(f"#results_{org_type}_datatable", timeout=2)
        result_table: WebElement = dash_duo.find_element(
            f"#results_{org_type}_datatable tbody"
        )
        assert len(result_table.find_elements(by=By.TAG_NAME, value="tr")) == 2, (
            "The search should return only one result"
        )  # header row + 1 result
        assert (
            result_table.find_element(
                by=By.CSS_SELECTOR, value=f'td[data-dash-column="{org_type}_nom"]'
            ).text
            == name
        ), f"The search result should have the right {org_type} name"
 def test_002_filter_persistence(dash_duo: DashComposite):
    from src.app import app
    dash_duo.start_server(app)
    dash_duo.wait_for_text_to_equal(".logo > h1", "decp.info", timeout=4)
    def open_page_and_check_filter_input():
        dash_duo.wait_for_page(f"{dash_duo.server_url}/{page}")
        filter_input_selector = (
            '.marches_table th[data-dash-column="uid"] input[type="text"]'
        )
        dash_duo.wait_for_element(filter_input_selector, timeout=2)
        _filter_input: WebElement = dash_duo.find_element(filter_input_selector)
        return _filter_input
    for page in ["tableau", "acheteurs/a1", "titulaires/t1"]:
        print("page:", page)
        filter_input = open_page_and_check_filter_input()
        filter_input.send_keys("11")  # a UID that doesn't exist
        filter_input.send_keys(Keys.ENTER)
        filter_input = open_page_and_check_filter_input()
        assert filter_input.get_attribute("value") == "11"
Author	SHA1	Message	Date
Colin Maudry	367e5f64ff	Changelog 2.6.1	2026-02-17 14:50:29 +01:00
Colin Maudry	adda58bada	Suppresion des liens canoniques, pas trouvé comment les insérer assez tôt	2026-02-17 14:24:46 +01:00
Colin Maudry	2b0b048520	Amélioration du nom titulaire/acheteur	2026-02-15 16:54:30 +01:00
Colin Maudry	5c43bfea78	AMélioration de la génération de liens canoniques (pas de doublons)	2026-02-15 16:50:09 +01:00
Colin Maudry	83119b86e9	Merge branch 'release/2.6.0'	2026-02-05 18:23:26 +01:00
Colin Maudry	af89bb0630	Plus grosses cases à cocher	2026-02-05 18:22:17 +01:00
Colin Maudry	eb5be1972e	Correction de soucis de sauvegarde des colonnes dans acheteur.py	2026-02-05 18:10:20 +01:00
Colin Maudry	b303a8bea6	Bump version 2.6.0 et changelog	2026-02-05 17:29:54 +01:00
Colin Maudry	472fbb7cbb	Améliorations des textes et petits ajustements	2026-02-05 17:16:31 +01:00
Colin Maudry	6891aabd4d	Merge branch 'feature/ui_tests' into dev	2026-02-05 15:05:59 +01:00
Colin Maudry	3beedbcfe4	Test de la persistence des fitres (toutes pages)	2026-02-05 15:05:37 +01:00
Colin Maudry	37e893d642	Utilisation de la persistence sur /acheteurs	2026-02-05 14:54:30 +01:00
Colin Maudry	64fc40e5aa	Meilleure gestion des SIRET absents du SIRENE dans acheteur et titulaire	2026-02-05 14:18:38 +01:00
Colin Maudry	cb885eeb90	Utilisation des options de persistence de Dash	2026-02-04 23:59:01 +01:00
Colin Maudry	61dbf237cf	Premier test UI	2026-02-04 23:33:59 +01:00
Colin Maudry	39af4bafbe	titulaire : clientside callback ajouté	2026-02-04 13:05:59 +01:00
Colin Maudry	f480439985	acheteur : le clientside callback est aussi trigger quand les colonnes affichées changent	2026-02-04 13:04:11 +01:00
Colin Maudry	ad9b4f0fdf	Nettoyage des filtres aussi sur acheteur (clientside callback)	2026-02-04 12:17:41 +01:00
Colin Maudry	0532f6b0a7	Colonnes, filtres et tri de la page titulaire en LocalStorage (buggy)	2026-02-04 09:46:22 +01:00
Colin Maudry	6fdf01e5e1	Colonnes, filtres et tri de la page acheteur en LocalStorage	2026-02-02 19:56:27 +01:00
Colin Maudry	15de2aaf17	Placeholder de dropdown plus visible	2026-02-02 19:51:40 +01:00
Colin Maudry	55e2992559	id table => tableau_datatable	2026-02-02 19:51:21 +01:00
Colin Maudry	f16cca036d	Toutes les pages s'ouvrent dans le même onglet puisque plus de perte de filtre	2026-02-02 19:02:27 +01:00
Colin Maudry	deba0a244e	Ajout d'un lien canonique vers chaque page dans le head #70 Dynamique, donc pas sûr que les moteurs de recherche le voit.	2026-02-02 18:28:50 +01:00
Colin Maudry	ef11184286	Les colonnes masquées sont stockées en LocalStorage et correctement synchronisées	2026-02-02 17:11:32 +01:00
Colin Maudry	edd52d471e	Suppression (pour l'instant de la carte acheteur/titulaire)	2026-01-31 19:20:41 +01:00
Colin Maudry	7b3ea9c580	Les tris sont stockés en LocalStorage	2026-01-31 19:12:34 +01:00
Colin Maudry	bfc4065cbb	Les filtres sont stockés en LocalStorage	2026-01-31 18:28:19 +01:00
Colin Maudry	41a832d7be	Tableau de choix des colonnes aussi sur les pages acheteur et titulaire	2026-01-31 17:38:54 +01:00
Colin Maudry	1561cb3c9a	Tableau de choix des colonnes => filtrable	2026-01-31 01:44:11 +01:00
Colin Maudry	f1725a95f8	Une ligne de boutons	2026-01-31 01:41:08 +01:00
Colin Maudry	b59afd1cbc	Merge branch 'feature/columns_modal' into dev	2026-01-31 01:34:20 +01:00
Colin Maudry	75b42f4baf	Correction bug style cell	2026-01-31 01:33:26 +01:00
Colin Maudry	8f5d38ff78	Petites améliorations sur les boutons	2026-01-31 01:29:37 +01:00
Colin Maudry	bd149ff11f	Meilleure gestion des styles dans les tableaux	2026-01-31 01:27:59 +01:00
Colin Maudry	cd81aa9532	Syncro sélection de colonnes et tableau fonctionnelle	2026-01-31 01:04:49 +01:00
Colin Maudry	2a381f6dbb	Merge branch 'feature/mode_demploi_modal' into dev	2026-01-30 21:14:03 +01:00
Colin Maudry	e609bc3e32	Weight des titres	2026-01-30 21:13:29 +01:00
Colin Maudry	c3ebdb0057	Améliorations styles tableaux, headers	2026-01-30 20:13:59 +01:00
Colin Maudry	55bb92468e	Styles de boutons homogènes	2026-01-30 20:05:58 +01:00
Colin Maudry	965aef06f9	Bonne application des fonts dans les cellules de tableau	2026-01-30 20:04:43 +01:00
Colin Maudry	3ce37784dc	Modal mode d'emploi et style boutons	2026-01-30 19:22:54 +01:00
Colin Maudry	cee51d929c	Petites améliorations au suivi des recherches	2026-01-30 18:29:48 +01:00
Colin Maudry	b11aa20743	Correction loggers	2026-01-30 15:19:46 +01:00
Colin Maudry	674639cf6e	Merge branch 'main' into dev	2026-01-29 21:49:36 +01:00
Colin Maudry	68a87985c7	Bump version number 2.5.1	2026-01-29 21:48:35 +01:00
Colin Maudry	776aa271f1	Correction de la recherche #67	2026-01-29 21:48:13 +01:00
Colin Maudry	427eb111bf	Merge tag 'v2.5.1' into dev - Mise en production un peu hâtive ([#67](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/67), [#68](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/68))	2026-01-29 21:27:12 +01:00
Colin Maudry	fe7277ce26	Merge branch 'hotfix/2.5.1'	2026-01-29 21:26:57 +01:00
Colin Maudry	b68fa3872f	Changelog 2.5.1	2026-01-29 21:26:54 +01:00
Colin Maudry	b7ff04c69c	Correction de l'affichage de la distance	2026-01-29 21:26:16 +01:00
Colin Maudry	ccee27baee	Correction de la couleur des bordures dans statistiques	2026-01-29 21:19:36 +01:00
Colin Maudry	47e17c48e7	Bugs de créations de noms acheteur/titulaire #67 #68	2026-01-29 21:16:35 +01:00
Colin Maudry	e3b57608f4	padding right dans les td	2026-01-29 20:32:35 +01:00
Colin Maudry	f4f0d70864	Merge branch 'release/2.5.0'	2026-01-29 20:26:31 +01:00
Colin Maudry	10c69013f0	Bump version 2.5.0	2026-01-29 20:26:00 +01:00
Colin Maudry	c08e2fa143	Date changelog	2026-01-29 20:24:43 +01:00
Colin Maudry	afd812c50d	Suppression des styles non utilisés	2026-01-29 19:55:11 +01:00
Colin Maudry	536d37d67c	Correction style tableau sources (bords)	2026-01-29 19:39:22 +01:00
Colin Maudry	f43bb14e23	Alignement à droite pour les nombres	2026-01-29 19:38:21 +01:00
Colin Maudry	5422f95ea7	400 et 600 en weight	2026-01-29 19:37:56 +01:00
Colin Maudry	29f6e5c2c2	Finalisation en-têtes	2026-01-29 19:37:35 +01:00
Colin Maudry	c311ed5f23	Doublons	2026-01-29 19:36:29 +01:00
Colin Maudry	31d0a626e6	Version number redesign	2026-01-29 19:24:07 +01:00
Colin Maudry	307e3379e0	Angles arrondis OK et tableau aligné	2026-01-29 18:48:30 +01:00
Colin Maudry	1fb18bcf6f	Tentative d'angles ronds pour les data tables	2026-01-29 18:23:24 +01:00
Colin Maudry	30e822d435	Quelques améliorations visuelles sur les tableaux	2026-01-29 03:01:50 +01:00
Colin Maudry	a44aaf6df6	Changelog	2026-01-29 02:43:14 +01:00
Colin Maudry	8c11a018a0	Alignement du logo et du numéro de version	2026-01-29 02:38:10 +01:00
Colin Maudry	a0d6222424	Ajout des attributions pour les fonts	2026-01-29 02:25:47 +01:00
Colin Maudry	25115c305c	Smoothing des fonts, logo plus fin	2026-01-29 02:25:24 +01:00
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