Correction de l'ajout de CORS

- Amélioration des permormances de l'observatoire
- Possibilité dans observatoire (champ objet) et tableau (tous champs texte) de soit chercher des mots présents, soit une suite de mot précise (voir mode d'emploi dans Tableau)
- Ajout d'une animation pendant le chargement de la prévisualisation des données de l'observatoire

.github/workflows/deploy.yaml

@@ -20,7 +20,7 @@ jobs:
     environment: ${{ github.ref_name }}
     steps:
       - name: Checkout repository
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v5
 
       - name: Set up SSH key
         run: |

CHANGELOG.md

@@ -1,3 +1,15 @@
+##### 2.7.6 (5 mai 2026)
+
+- Correction du problème de filtre par date dans les tableaux
+- Retour des cartes dans les pages acheteur et titulaire
+- Possibilité de chercher un SIRET/SIREN avec des espaces dans les champs `SIRET acheteur` et `Identifiant titulaire`
+
+##### 2.7.5 (24 avril 2026)
+
+- Amélioration des permormances de l'observatoire
+- Possibilité dans observatoire (champ objet) et tableau (tous champs texte) de soit chercher des mots présents, soit une suite de mot précise (voir mode d'emploi dans Tableau)
+- Ajout d'une animation pendant le chargement de la prévisualisation des données de l'observatoire
+
 ##### 2.7.4 (22 avril 2026)
 
 - Utilisation élargie de DuckDB au détriment de Polars => bien meilleure perf ([#72](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/72)

README.md

@@ -1,6 +1,5 @@
 # decp.info
 
-> v2.7.4
 > Outil d'exploration et de téléchargement des données essentielles de la commande publique.
 
 => [decp.info](https://decp.info)

docs/superpowers/plans/2026-04-22-observatoire-duckdb-filters.md

@@ -0,0 +1,951 @@
+# Observatoire — filtrage natif DuckDB — Plan d'implémentation
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
+
+**Goal:** Remplacer le filtrage Polars sur LazyFrame dans `prepare_dashboard_data` par un requêtage natif DuckDB, pour ne matérialiser que le sous-ensemble utile au lieu de l'intégralité de la table `decp` (~1,5 M lignes).
+
+**Architecture:** Nouveau helper pur `dashboard_filters_to_sql(**filter_params) -> (where_sql, params)` dans `src/utils/table_sql.py` (modèle de `filter_query_to_sql`). `prepare_dashboard_data` devient une fonction fine qui appelle `query_marches(where_sql, params)` et retourne une `pl.DataFrame`. Les 3 appelants dans `src/pages/observatoire.py` sont adaptés à la nouvelle signature.
+
+**Tech Stack:** Python 3.12, Polars, DuckDB, Dash, pytest.
+
+**Spec:** `docs/superpowers/specs/2026-04-22-observatoire-duckdb-filters-design.md`.
+
+---
+
+## File Structure
+
+**À créer :**
+
+- `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py` — tests unitaires du nouveau helper SQL (cas vide + cas par filtre).
+- `tests/test_prepare_dashboard_data.py` — test d'intégration léger (appel DuckDB réel sur `tests/test.parquet`).
+
+**À modifier :**
+
+- `src/utils/table_sql.py` — ajouter `dashboard_filters_to_sql` + import `datetime`/`timedelta`.
+- `src/utils/data.py` — réécrire `prepare_dashboard_data` (signature et implémentation), ajouter `query_marches` aux imports `from src.db`.
+- `src/pages/observatoire.py` — adapter 3 sites d'appel (lignes ~668, ~791, ~882) ; retirer `query_marches` de l'import `from src.db` (plus utilisé).
+- `tests/test_main.py` — supprimer `test_010_observatoire_montant_filter` (migré en test unitaire du helper).
+
+---
+
+## Task 1: Tests unitaires — cas par défaut + filtre année
+
+**Files:**
+
+- Create: `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`
+- Modify: `src/utils/table_sql.py`
+
+- [ ] **Step 1: Write the failing tests**
+
+Create `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`:
+
+```python
+from datetime import datetime, timedelta
+
+from src.utils.table_sql import dashboard_filters_to_sql
+
+
+def test_no_filters_uses_default_365_day_window():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql()
+    assert where_sql == '"dateNotification" > ?'
+    assert len(params) == 1
+    assert isinstance(params[0], datetime)
+    expected = datetime.now() - timedelta(days=365)
+    assert abs((params[0] - expected).total_seconds()) < 2
+
+
+def test_year_filter_overrides_default_window():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(dashboard_year="2025")
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ?'
+    assert params == [2025]
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify they fail**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: FAIL with `ImportError: cannot import name 'dashboard_filters_to_sql'`.
+
+- [ ] **Step 3: Implement the helper**
+
+Add to the top of `src/utils/table_sql.py` (below existing imports):
+
+```python
+from datetime import datetime, timedelta
+```
+
+Append this function at the end of `src/utils/table_sql.py`:
+
+```python
+def dashboard_filters_to_sql(
+    dashboard_year=None,
+    dashboard_acheteur_id=None,
+    dashboard_acheteur_categorie=None,
+    dashboard_acheteur_departement_code=None,
+    dashboard_titulaire_id=None,
+    dashboard_titulaire_categorie=None,
+    dashboard_titulaire_departement_code=None,
+    dashboard_marche_type=None,
+    dashboard_marche_objet=None,
+    dashboard_marche_code_cpv=None,
+    dashboard_marche_considerations_sociales=None,
+    dashboard_marche_considerations_environnementales=None,
+    dashboard_marche_techniques=None,
+    dashboard_marche_innovant=None,
+    dashboard_marche_sous_traitance_declaree=None,
+    dashboard_montant_min=None,
+    dashboard_montant_max=None,
+) -> tuple[str, list]:
+    """Traduit les filtres du tableau de bord en (where_clause, params) DuckDB."""
+    clauses: list[str] = []
+    params: list = []
+
+    if dashboard_year:
+        clauses.append('YEAR("dateNotification") = ?')
+        params.append(int(dashboard_year))
+    else:
+        clauses.append('"dateNotification" > ?')
+        params.append(datetime.now() - timedelta(days=365))
+
+    return " AND ".join(clauses), params
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: PASS (2 tests).
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+rtk pre-commit run --files tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git add tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git commit -m "feat(observatoire): squelette de dashboard_filters_to_sql (#72)"
+```
+
+---
+
+## Task 2: Filtres d'égalité simples (catégorie, type, innovant, sous-traitance)
+
+**Files:**
+
+- Modify: `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`
+- Modify: `src/utils/table_sql.py`
+
+- [ ] **Step 1: Add failing tests**
+
+Append to `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`:
+
+```python
+def test_marche_type_equality():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_type="Marché",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "type" = ?'
+    assert params == [2025, "Marché"]
+
+
+def test_innovant_value_all_is_skipped():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_innovant="all",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ?'
+    assert params == [2025]
+
+
+def test_innovant_value_oui_adds_clause():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_innovant="oui",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "marcheInnovant" = ?'
+    assert params == [2025, "oui"]
+
+
+def test_sous_traitance_value_non_adds_clause():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_sous_traitance_declaree="non",
+    )
+    assert (
+        where_sql
+        == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "sousTraitanceDeclaree" = ?'
+    )
+    assert params == [2025, "non"]
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify they fail**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: 4 new tests FAIL (missing clauses).
+
+- [ ] **Step 3: Extend the helper**
+
+Insert the following block in `dashboard_filters_to_sql`, **after** the `if dashboard_year / else` block and **before** `return " AND ".join(clauses), params`:
+
+```python
+    if dashboard_marche_type:
+        clauses.append('"type" = ?')
+        params.append(dashboard_marche_type)
+
+    if dashboard_marche_innovant and dashboard_marche_innovant != "all":
+        clauses.append('"marcheInnovant" = ?')
+        params.append(dashboard_marche_innovant)
+
+    if (
+        dashboard_marche_sous_traitance_declaree
+        and dashboard_marche_sous_traitance_declaree != "all"
+    ):
+        clauses.append('"sousTraitanceDeclaree" = ?')
+        params.append(dashboard_marche_sous_traitance_declaree)
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: PASS (6 tests total).
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+rtk pre-commit run --files tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git add tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git commit -m "feat(observatoire): filtres d'égalité simples dans dashboard_filters_to_sql (#72)"
+```
+
+---
+
+## Task 3: Filtres LIKE/ILIKE (ids, objet, cpv)
+
+**Files:**
+
+- Modify: `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`
+- Modify: `src/utils/table_sql.py`
+
+- [ ] **Step 1: Add failing tests**
+
+Append to `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`:
+
+```python
+def test_acheteur_id_uses_like_wildcards():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_id="12345678900010",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "acheteur_id" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "%12345678900010%"]
+
+
+def test_titulaire_id_uses_like_wildcards():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_titulaire_id="999",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "titulaire_id" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "%999%"]
+
+
+def test_marche_objet_uses_case_insensitive_ilike():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_objet="travaux",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "objet" ILIKE ?'
+    assert params == [2025, "%travaux%"]
+
+
+def test_code_cpv_uses_prefix_like():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_code_cpv="4521",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "codeCPV" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "4521%"]
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify they fail**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: 4 new tests FAIL.
+
+- [ ] **Step 3: Extend the helper**
+
+Insert the following block, **just after** the year/default block and **before** the `if dashboard_marche_type` block:
+
+```python
+    if dashboard_acheteur_id:
+        clauses.append('"acheteur_id" LIKE ?')
+        params.append(f"%{dashboard_acheteur_id}%")
+
+    if dashboard_titulaire_id:
+        clauses.append('"titulaire_id" LIKE ?')
+        params.append(f"%{dashboard_titulaire_id}%")
+```
+
+Insert in the "marché" block, **after** `dashboard_marche_type` and **before** `dashboard_marche_innovant`:
+
+```python
+    if dashboard_marche_objet:
+        clauses.append('"objet" ILIKE ?')
+        params.append(f"%{dashboard_marche_objet}%")
+
+    if dashboard_marche_code_cpv:
+        clauses.append('"codeCPV" LIKE ?')
+        params.append(f"{dashboard_marche_code_cpv}%")
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: PASS (10 tests total).
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+rtk pre-commit run --files tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git add tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git commit -m "feat(observatoire): filtres LIKE/ILIKE dans dashboard_filters_to_sql (#72)"
+```
+
+---
+
+## Task 4: Filtre IN (départements) + skip conditionnel par ID
+
+**Files:**
+
+- Modify: `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`
+- Modify: `src/utils/table_sql.py`
+
+- [ ] **Step 1: Add failing tests**
+
+Append to `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`:
+
+```python
+def test_acheteur_departement_multiple_uses_in_clause():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_departement_code=["75", "92", "93"],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? '
+        'AND "acheteur_departement_code" IN (?, ?, ?)'
+    )
+    assert params == [2025, "75", "92", "93"]
+
+
+def test_acheteur_categorie_adds_clause():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_categorie="Commune",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "acheteur_categorie" = ?'
+    assert params == [2025, "Commune"]
+
+
+def test_titulaire_categorie_and_departement():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_titulaire_categorie="PME",
+        dashboard_titulaire_departement_code=["35"],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? '
+        'AND "titulaire_categorie" = ? '
+        'AND "titulaire_departement_code" IN (?)'
+    )
+    assert params == [2025, "PME", "35"]
+
+
+def test_acheteur_id_present_skips_categorie_and_departement():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_id="123",
+        dashboard_acheteur_categorie="Commune",
+        dashboard_acheteur_departement_code=["75"],
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "acheteur_id" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "%123%"]
+
+
+def test_titulaire_id_present_skips_categorie_and_departement():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_titulaire_id="999",
+        dashboard_titulaire_categorie="PME",
+        dashboard_titulaire_departement_code=["35"],
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "titulaire_id" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "%999%"]
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify they fail**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: 5 new tests FAIL.
+
+- [ ] **Step 3: Refactor the helper with conditional skip**
+
+Replace the two simple `if dashboard_acheteur_id` / `if dashboard_titulaire_id` blocks added in Task 3 with the nested form:
+
+```python
+    if dashboard_acheteur_id:
+        clauses.append('"acheteur_id" LIKE ?')
+        params.append(f"%{dashboard_acheteur_id}%")
+    else:
+        if dashboard_acheteur_categorie:
+            clauses.append('"acheteur_categorie" = ?')
+            params.append(dashboard_acheteur_categorie)
+        if dashboard_acheteur_departement_code:
+            placeholders = ", ".join(["?"] * len(dashboard_acheteur_departement_code))
+            clauses.append(f'"acheteur_departement_code" IN ({placeholders})')
+            params.extend(dashboard_acheteur_departement_code)
+
+    if dashboard_titulaire_id:
+        clauses.append('"titulaire_id" LIKE ?')
+        params.append(f"%{dashboard_titulaire_id}%")
+    else:
+        if dashboard_titulaire_categorie:
+            clauses.append('"titulaire_categorie" = ?')
+            params.append(dashboard_titulaire_categorie)
+        if dashboard_titulaire_departement_code:
+            placeholders = ", ".join(
+                ["?"] * len(dashboard_titulaire_departement_code)
+            )
+            clauses.append(f'"titulaire_departement_code" IN ({placeholders})')
+            params.extend(dashboard_titulaire_departement_code)
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: PASS (15 tests total).
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+rtk pre-commit run --files tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git add tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git commit -m "feat(observatoire): IN départements et skip conditionnel par ID (#72)"
+```
+
+---
+
+## Task 5: Filtre liste (techniques, considérations sociales/environnementales)
+
+**Files:**
+
+- Modify: `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`
+- Modify: `src/utils/table_sql.py`
+
+- [ ] **Step 1: Add failing tests**
+
+Append to `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`:
+
+```python
+def test_marche_techniques_uses_list_has_any():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_techniques=["Enchère", "Accord-cadre"],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? '
+        "AND list_has_any(string_split(\"techniques\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+    )
+    assert params == [2025, ["Enchère", "Accord-cadre"]]
+
+
+def test_considerations_sociales_uses_list_has_any():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_considerations_sociales=["Clause sociale"],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? '
+        "AND list_has_any(string_split(\"considerationsSociales\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+    )
+    assert params == [2025, ["Clause sociale"]]
+
+
+def test_considerations_environnementales_uses_list_has_any():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_considerations_environnementales=["Clause env."],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? '
+        "AND list_has_any(string_split(\"considerationsEnvironnementales\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+    )
+    assert params == [2025, ["Clause env."]]
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify they fail**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: 3 new tests FAIL.
+
+- [ ] **Step 3: Extend the helper**
+
+Insert the following block in `dashboard_filters_to_sql`, **after** the `dashboard_marche_sous_traitance_declaree` block and **before** `return " AND ".join(clauses), params`:
+
+```python
+    if dashboard_marche_techniques:
+        clauses.append(
+            "list_has_any(string_split(\"techniques\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+        )
+        params.append(list(dashboard_marche_techniques))
+
+    if dashboard_marche_considerations_sociales:
+        clauses.append(
+            "list_has_any(string_split(\"considerationsSociales\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+        )
+        params.append(list(dashboard_marche_considerations_sociales))
+
+    if dashboard_marche_considerations_environnementales:
+        clauses.append(
+            "list_has_any(string_split(\"considerationsEnvironnementales\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+        )
+        params.append(list(dashboard_marche_considerations_environnementales))
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: PASS (18 tests total).
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+rtk pre-commit run --files tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git add tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git commit -m "feat(observatoire): filtres liste via list_has_any (#72)"
+```
+
+---
+
+## Task 6: Filtres montant min/max (incluant 0)
+
+**Files:**
+
+- Modify: `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`
+- Modify: `src/utils/table_sql.py`
+
+- [ ] **Step 1: Add failing tests**
+
+Append to `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py`:
+
+```python
+def test_montant_min_only():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_montant_min=1000,
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "montant" >= ?'
+    assert params == [2025, 1000]
+
+
+def test_montant_max_only():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_montant_max=500,
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "montant" <= ?'
+    assert params == [2025, 500]
+
+
+def test_montant_zero_is_a_valid_lower_bound():
+    # 0 est falsy mais reste un filtre valide (distinct de None)
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_montant_min=0,
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "montant" >= ?'
+    assert params == [2025, 0]
+
+
+def test_montant_min_and_max_combined():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_montant_min=100,
+        dashboard_montant_max=1000,
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? AND "montant" >= ? AND "montant" <= ?'
+    )
+    assert params == [2025, 100, 1000]
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify they fail**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: 4 new tests FAIL.
+
+- [ ] **Step 3: Extend the helper**
+
+Insert at the very end of `dashboard_filters_to_sql`, **just before** `return " AND ".join(clauses), params`:
+
+```python
+    if dashboard_montant_min is not None:
+        clauses.append('"montant" >= ?')
+        params.append(dashboard_montant_min)
+
+    if dashboard_montant_max is not None:
+        clauses.append('"montant" <= ?')
+        params.append(dashboard_montant_max)
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+Expected: PASS (22 tests total).
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+rtk pre-commit run --files tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git add tests/test_dashboard_filters_to_sql.py src/utils/table_sql.py
+rtk git commit -m "feat(observatoire): filtres montant min/max (#72)"
+```
+
+---
+
+## Task 7: Réécriture de `prepare_dashboard_data`
+
+**Files:**
+
+- Modify: `src/utils/data.py`
+- Modify: `tests/test_main.py` (supprimer `test_010_observatoire_montant_filter`)
+
+- [ ] **Step 1: Remove the obsolete Polars-based test**
+
+Delete the function `test_010_observatoire_montant_filter` from `tests/test_main.py` (lines ~218-256). La couverture du filtre montant est déjà assurée par les tests unitaires `test_montant_*` de la Task 6.
+
+- [ ] **Step 2: Rewrite `prepare_dashboard_data`**
+
+Replace the entire `prepare_dashboard_data` function in `src/utils/data.py` (lines ~86-194) with:
+
+```python
+def prepare_dashboard_data(**filter_params) -> pl.DataFrame:
+    """Exécute la requête DuckDB filtrée pour le tableau de bord.
+
+    Retourne une pl.DataFrame matérialisée uniquement pour le sous-ensemble
+    correspondant aux filtres. Les appelants qui ont besoin d'une LazyFrame
+    appellent `.lazy()` sur le résultat.
+    """
+    from src.utils.table_sql import dashboard_filters_to_sql
+
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(**filter_params)
+    return query_marches(where_sql=where_sql, params=params)
+```
+
+Update the import at the top of `src/utils/data.py`:
+
+```python
+from src.db import get_cursor, query_marches, schema
+```
+
+Remove the now-unused import in `src/utils/data.py`:
+
+```python
+from datetime import datetime, timedelta
+```
+
+(Si `datetime` n'est plus référencé dans `data.py` hors de `prepare_dashboard_data`, sinon garder.)
+
+**Vérification rapide à effectuer avant de supprimer `datetime`/`timedelta`** :
+
+```bash
+rtk grep -n "datetime\|timedelta" src/utils/data.py
+```
+
+Si d'autres occurrences existent, conserver les imports.
+
+- [ ] **Step 3: Run the full test suite**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py tests/test_main.py -v -k "not selenium and not dash_duo"`
+
+Ou, si filter n'est pas pratique :
+
+Run: `rtk pytest tests/test_dashboard_filters_to_sql.py -v`
+
+Expected: PASS (22 tests).
+
+- [ ] **Step 4: Commit**
+
+```bash
+rtk pre-commit run --files src/utils/data.py tests/test_main.py
+rtk git add src/utils/data.py tests/test_main.py
+rtk git commit -m "refactor(observatoire): prepare_dashboard_data utilise DuckDB (#72)"
+```
+
+---
+
+## Task 8: Adaptation des 3 appelants dans `observatoire.py`
+
+**Files:**
+
+- Modify: `src/pages/observatoire.py`
+
+- [ ] **Step 1: Update `_compute_dashboard_children`**
+
+Remplacer dans `src/pages/observatoire.py` (autour des lignes 660-670) :
+
+```python
+@cache.memoize()
+def _compute_dashboard_children(filter_params_normalized: tuple):
+    logger.debug("Cache miss — computing dashboard")
+    filter_params = {
+        k: (list(v) if isinstance(v, tuple) else v) for k, v in filter_params_normalized
+    }
+
+    lff: pl.LazyFrame = query_marches().lazy()
+    lff = prepare_dashboard_data(lff=lff, **filter_params)
+
+    dff = lff.collect(engine="streaming")
+```
+
+Par :
+
+```python
+@cache.memoize()
+def _compute_dashboard_children(filter_params_normalized: tuple):
+    logger.debug("Cache miss — computing dashboard")
+    filter_params = {
+        k: (list(v) if isinstance(v, tuple) else v) for k, v in filter_params_normalized
+    }
+
+    dff = prepare_dashboard_data(**filter_params)
+    lff = dff.lazy()
+```
+
+Le reste de la fonction (à partir de `df_per_uid = ...`) est inchangé.
+
+- [ ] **Step 2: Update `download_observatoire`**
+
+Remplacer dans `src/pages/observatoire.py` (autour des lignes 789-800) :
+
+```python
+def download_observatoire(_n_clicks, filter_params, hidden_columns):
+    lff = prepare_dashboard_data(lff=query_marches().lazy(), **(filter_params or {}))
+
+    if hidden_columns:
+        lff = lff.drop(hidden_columns)
+
+    def to_bytes(buffer):
+        lff.collect(engine="streaming").write_excel(buffer, worksheet="DECP")
+
+    date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
+    return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_observatoire_{date}.xlsx")
+```
+
+Par :
+
+```python
+def download_observatoire(_n_clicks, filter_params, hidden_columns):
+    dff = prepare_dashboard_data(**(filter_params or {}))
+
+    if hidden_columns:
+        dff = dff.drop(hidden_columns)
+
+    def to_bytes(buffer):
+        dff.write_excel(buffer, worksheet="DECP")
+
+    date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
+    return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_observatoire_{date}.xlsx")
+```
+
+- [ ] **Step 3: Update `populate_preview_table`**
+
+Remplacer dans `src/pages/observatoire.py` (autour des lignes 879-892) :
+
+```python
+    if not is_open:
+        return (no_update,) * 9
+
+    lff = prepare_dashboard_data(lff=query_marches().lazy(), **(filter_params or {}))
+
+    return prepare_table_data(
+        lff,
+        data_timestamp,
+        filter_query,
+        page_current,
+        page_size,
+        sort_by,
+        "observatoire-preview",
+    )
+```
+
+Par :
+
+```python
+    if not is_open:
+        return (no_update,) * 9
+
+    dff = prepare_dashboard_data(**(filter_params or {}))
+
+    return prepare_table_data(
+        dff.lazy(),
+        data_timestamp,
+        filter_query,
+        page_current,
+        page_size,
+        sort_by,
+        "observatoire-preview",
+    )
+```
+
+- [ ] **Step 4: Remove unused `query_marches` import**
+
+Dans `src/pages/observatoire.py`, ligne ~19 :
+
+```python
+from src.db import query_marches, schema
+```
+
+Devient :
+
+```python
+from src.db import schema
+```
+
+Vérifier avant de committer :
+
+```bash
+rtk grep -n "query_marches" src/pages/observatoire.py
+```
+
+Expected: aucun résultat (ou uniquement des commentaires).
+
+- [ ] **Step 5: Smoke test**
+
+Démarrer l'app et naviguer sur `/observatoire`, vérifier à la main que :
+
+- Les cartes s'affichent.
+- Un filtre année se propage.
+- Un filtre acheteur par SIRET partiel fonctionne.
+- Un filtre département (multi-valeur) fonctionne.
+- Un filtre montant_min fonctionne.
+- Le bouton « Télécharger au format Excel » génère un fichier non vide.
+- Le bouton « Voir les données » ouvre l'offcanvas et peuple la table.
+
+Run: `python run.py`
+
+Expected: app démarre sans erreur ; les filtres se comportent comme avant.
+
+- [ ] **Step 6: Commit**
+
+```bash
+rtk pre-commit run --files src/pages/observatoire.py
+rtk git add src/pages/observatoire.py
+rtk git commit -m "refactor(observatoire): appelants utilisent la nouvelle signature (#72)"
+```
+
+---
+
+## Task 9: Test d'intégration — `prepare_dashboard_data` sur `tests/test.parquet`
+
+**Files:**
+
+- Create: `tests/test_prepare_dashboard_data.py`
+
+- [ ] **Step 1: Write the failing test**
+
+Le but : vérifier que la fonction s'exécute réellement contre DuckDB, retourne une `pl.DataFrame`, et applique bien les filtres simples. `conftest.py` construit `tests/test.parquet` avec un jeu de données d'une ligne : acheteur_id `123`, acheteur_departement_code `75`, dateNotification `2025-01-01`, montant `10`.
+
+Create `tests/test_prepare_dashboard_data.py`:
+
+```python
+import polars as pl
+
+
+def test_returns_dataframe_with_year_filter():
+    from src.utils.data import prepare_dashboard_data
+
+    dff = prepare_dashboard_data(dashboard_year="2025")
+    assert isinstance(dff, pl.DataFrame)
+    assert dff.height == 1
+
+
+def test_year_mismatch_returns_empty():
+    from src.utils.data import prepare_dashboard_data
+
+    dff = prepare_dashboard_data(dashboard_year="2024")
+    assert isinstance(dff, pl.DataFrame)
+    assert dff.height == 0
+
+
+def test_acheteur_id_partial_match():
+    from src.utils.data import prepare_dashboard_data
+
+    dff = prepare_dashboard_data(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_id="12",
+    )
+    assert dff.height == 1
+
+
+def test_departement_in_clause():
+    from src.utils.data import prepare_dashboard_data
+
+    dff = prepare_dashboard_data(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_departement_code=["75", "92"],
+    )
+    assert dff.height == 1
+
+
+def test_montant_min_above_value_excludes_row():
+    from src.utils.data import prepare_dashboard_data
+
+    dff = prepare_dashboard_data(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_montant_min=1000,
+    )
+    assert dff.height == 0
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run the test**
+
+Run: `rtk pytest tests/test_prepare_dashboard_data.py -v`
+Expected: PASS (5 tests).
+
+- [ ] **Step 3: Commit**
+
+```bash
+rtk pre-commit run --files tests/test_prepare_dashboard_data.py
+rtk git add tests/test_prepare_dashboard_data.py
+rtk git commit -m "test(observatoire): intégration DuckDB pour prepare_dashboard_data (#72)"
+```
+
+---
+
+## Task 10: Vérification finale
+
+**Files:** (aucune modification)
+
+- [ ] **Step 1: Run the full test suite**
+
+Run: `rtk pytest -v`
+Expected: tous les tests unitaires passent. Les tests Selenium peuvent échouer si Chrome n'est pas disponible — ce n'est pas bloquant s'ils étaient déjà rouges avant.
+
+- [ ] **Step 2: Check for leftover references**
+
+Run: `rtk grep -rn "prepare_dashboard_data(lff" src/ tests/`
+Expected: aucun résultat (plus d'appels avec l'ancienne signature).
+
+Run: `rtk grep -rn "query_marches().lazy()" src/`
+Expected: aucun résultat (ou uniquement dans `src/utils/table.py:prepare_table_data` pour le fallback).
+
+- [ ] **Step 3: Confirm `datetime`/`timedelta` in data.py if needed**
+
+Run: `rtk grep -n "datetime\|timedelta" src/utils/data.py`
+
+Si aucune occurrence hors imports, vérifier que les imports inutiles ont bien été retirés dans Task 7.
+
+- [ ] **Step 4: Manual timing sanity check (optionnel)**
+
+Si possible, comparer informellement le temps de `_compute_dashboard_children` sur un filtre sélectif (ex. un département) avant/après. Pas de benchmark formel attendu.
+
+- [ ] **Step 5: Push (manuel, à l'initiative de l'utilisateur)**
+
+Conformément aux consignes projet, ne jamais `git push`. Laisser l'utilisateur pousser la branche `feature/72_observatoire_duckdb_filters` et ouvrir la PR.

docs/superpowers/plans/2026-04-28-organization-maps.md

@@ -0,0 +1,108 @@
+# Plan: Ajouter des cartes de localisation aux pages acheteur et titulaire
+
+## Date: 2026-04-28
+
+## Statut: Approuvé
+
+## Objectif: Ajouter des cartes interactives montrant la localisation des organisations sur les pages acheteur et titulaire
+
+## Contexte
+
+- Les pages acheteur et titulaire ont déjà des placeholders pour les cartes (`acheteur_map` et `titulaire_map`)
+- La fonction `point_on_map()` existe déjà dans `src/figures.py` mais utilise un centrage fixe sur la France
+- Les données de localisation proviennent de l'API Annuaire des Entreprises
+- Les codes départementaux sont disponibles et plus fiables que les coordonnées pour la détection de région
+
+## Exigences
+
+### 1. Carte interactive
+
+- **Localisation**: Colonne de droite dans la section d'informations sur l'organisation
+- **Taille**: 400px de largeur × 300px de hauteur (fixe)
+- **Contenu**: Carte centrée sur la France ou le département d'outre-mer approprié avec un point rouge à l'emplacement de l'organisation
+- **Niveau de zoom**: Approprié pour montrer l'Hexagone ou le département d'outre-mer spécifique
+- **Style**: Fond de carte clair avec point rouge visible
+- **Interactivité**: Carte zoomable et déplaçable (pas de configuration statique)
+
+### 2. Sources de données
+
+- Utiliser les colonnes `acheteur_latitude` et `acheteur_longitude` pour les pages acheteur
+- Utiliser les colonnes `titulaire_latitude` et `titulaire_longitude` pour les pages titulaire
+- Utiliser les codes départementaux (`acheteur_departement_code`, `titulaire_departement_code`) pour la détection de région
+- Solution de repli: Si les coordonnées ou codes départementaux sont manquants ou invalides, afficher une div vide
+
+### 3. Détection de région
+
+- **Départements métropolitains**: Codes à 2 caractères (ex: "75" pour Paris) → Carte Hexagone
+- **Départements d'outre-mer**:
+  - "971" → Guadeloupe
+  - "972" → Martinique
+  - "973" → Guyane
+  - "974" → La Réunion
+  - "976" → Mayotte
+- **Code département manquant**: Retourner une div vide (pas de détection basée sur les coordonnées)
+
+### 4. Gestion des erreurs
+
+- Coordonnées invalides → div vide
+- Code département manquant → div vide
+- Échec de l'API Annuaire → div vide (comportement existant)
+- Format de code département invalide → div vide
+
+## Implémentation
+
+### Fichiers à modifier
+
+#### 1. `src/figures.py` - Améliorer la fonction `point_on_map()`
+
+**Ligne 178-209**: Remplacer la fonction existante par une version améliorée avec:
+
+- Détection de région basée sur les codes départementaux
+- Configuration de carte interactive (zoomable)
+- Point plus grand (size=15)
+- Commentaires en français
+
+#### 2. `src/pages/acheteur.py` - Mettre à jour le callback
+
+**Ligne 249-297**: Modifier `update_acheteur_infos()` pour:
+
+- Extraire le code département du code postal
+- Passer le code département à `point_on_map()`
+- Ajouter des commentaires en français
+
+#### 3. `src/pages/titulaire.py` - Mettre à jour le callback
+
+**Ligne 259-297**: Modifier `update_titulaire_infos()` pour:
+
+- Extraire le code département du code postal
+- Passer le code département à `point_on_map()`
+- Ajouter des commentaires en français
+
+## Plan de Test
+
+### Cas de test prioritaires
+
+1. **Organisation métropolitaine**: Code département "75" (Paris) → Carte Hexagone
+2. **Organisation à La Réunion**: Code département "974" → Carte centrée sur La Réunion
+3. **Code département manquant**: Retourne une div vide
+4. **Coordonnées invalides**: Retourne une div vide
+5. **Interactivité**: Vérifier zoom et déplacement
+
+### Critères d'acceptation
+
+- [ ] Cartes fonctionnelles avec codes départementaux valides
+- [ ] Div vide pour codes manquants/invalides
+- [ ] Cartes correctement centrées et zoomées
+- [ ] Interactivité (zoom et déplacement)
+- [ ] Point de localisation visible (size=15)
+
+## Approbation
+
+Plan approuvé avec spécifications:
+
+- Réutiliser et améliorer `point_on_map`
+- Retourner div vide sans code département
+- Point légèrement plus grand
+- Cartes zoomables
+- Utiliser codes départementaux pour détection de région
+- Commentaires en français

docs/superpowers/specs/2026-04-22-observatoire-duckdb-filters-design.md

@@ -0,0 +1,206 @@
+# Observatoire — filtrage natif DuckDB
+
+## Contexte
+
+La page `/observatoire` construit ses cartes, ses téléchargements et sa prévisualisation
+tabulaire à partir de la fonction `prepare_dashboard_data` (dans `src/utils/data.py`).
+Aujourd'hui, cette fonction prend une `pl.LazyFrame` — typiquement obtenue par
+`query_marches().lazy()` — et applique une série de filtres côté Polars.
+
+`query_marches()` matérialise l'intégralité de la table `decp` (~1,5 M lignes) en
+DataFrame Polars, même lorsqu'un utilisateur applique des filtres restrictifs. Les
+filtres sont ensuite appliqués sur cet ensemble déjà matérialisé.
+
+Le pattern utilisé par `_fetch_page_sql` (dans `src/utils/table.py`) montre comment
+déléguer le filtrage à DuckDB :
+
+1. Un traducteur (`filter_query_to_sql`, dans `src/utils/table_sql.py`) transforme le
+   DSL utilisateur en `(where_sql, params)`.
+2. `query_marches(where_sql=..., params=...)` ne matérialise que le sous-ensemble utile.
+
+Ce spec décrit comment appliquer ce même pattern aux filtres de l'observatoire.
+
+## Objectifs
+
+- Réduire la consommation mémoire et le temps de chaque callback de l'observatoire
+  en poussant le filtrage au niveau DuckDB.
+- Conserver strictement la sémantique des filtres actuels (pas de régression
+  fonctionnelle).
+- Garder une frontière claire : un helper pur `dashboard_filters_to_sql` qui ne
+  touche pas à la base, et une `prepare_dashboard_data` fine qui appelle DuckDB.
+
+## Non-objectifs
+
+- Pas de refonte de l'UI de filtres.
+- Pas d'optimisation ou de cache supplémentaire autour de
+  `_compute_dashboard_children` (déjà `@cache.memoize()`).
+- Pas de changement du comportement par défaut (365 derniers jours quand aucune
+  année n'est sélectionnée).
+
+## Architecture
+
+### Nouveau helper — `src/utils/table_sql.py`
+
+```python
+def dashboard_filters_to_sql(
+    dashboard_year=None,
+    dashboard_acheteur_id=None,
+    dashboard_acheteur_categorie=None,
+    dashboard_acheteur_departement_code=None,
+    dashboard_titulaire_id=None,
+    dashboard_titulaire_categorie=None,
+    dashboard_titulaire_departement_code=None,
+    dashboard_marche_type=None,
+    dashboard_marche_objet=None,
+    dashboard_marche_code_cpv=None,
+    dashboard_marche_considerations_sociales=None,
+    dashboard_marche_considerations_environnementales=None,
+    dashboard_marche_techniques=None,
+    dashboard_marche_innovant=None,
+    dashboard_marche_sous_traitance_declaree=None,
+    dashboard_montant_min=None,
+    dashboard_montant_max=None,
+) -> tuple[str, list]:
+    """Traduit les filtres du tableau de bord en (where_clause, params) DuckDB."""
+```
+
+Fonction pure, sans accès à la base. Même signature que `prepare_dashboard_data`
+actuelle (hors `lff`). Retourne `("TRUE", [])` si aucun filtre n'est actif.
+
+### Réécriture — `prepare_dashboard_data` (`src/utils/data.py`)
+
+```python
+def prepare_dashboard_data(**filter_params) -> pl.DataFrame:
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(**filter_params)
+    return query_marches(where_sql=where_sql, params=params)
+```
+
+- **Signature** : suppression du paramètre `lff`. Retour `pl.DataFrame` (et non plus
+  `pl.LazyFrame`).
+- Les appelants qui ont besoin d'une LazyFrame appellent `.lazy()` sur le résultat.
+
+### Appelants — `src/pages/observatoire.py`
+
+Trois sites d'appel à adapter :
+
+1. **`_compute_dashboard_children`** (ligne ~668) — on remplace
+
+   ```python
+   lff: pl.LazyFrame = query_marches().lazy()
+   lff = prepare_dashboard_data(lff=lff, **filter_params)
+   dff = lff.collect(engine="streaming")
+   ```
+
+   par
+
+   ```python
+   dff = prepare_dashboard_data(**filter_params)
+   lff = dff.lazy()
+   ```
+
+   Les appels existants à `make_donut`, `get_distance_histogram`, `get_top_org_table`,
+   `get_barchart_sources` continuent de recevoir `lff` ; `get_geographic_maps`
+   continue de recevoir `dff`. `df_per_uid` est calculé à partir de `dff`.
+
+2. **`download_observatoire`** (ligne ~791) —
+
+   ```python
+   dff = prepare_dashboard_data(**(filter_params or {}))
+   if hidden_columns:
+       dff = dff.drop(hidden_columns)
+   def to_bytes(buffer):
+       dff.write_excel(buffer, worksheet="DECP")
+   ```
+
+3. **`populate_preview_table`** (ligne ~882) —
+   ```python
+   dff = prepare_dashboard_data(**(filter_params or {}))
+   return prepare_table_data(
+       dff.lazy(),  # prepare_table_data accepte une LazyFrame
+       ...
+   )
+   ```
+
+## Traduction des filtres
+
+| Filtre                                                    | Actuel (Polars)                                            | Cible (SQL DuckDB)                                             |
+| --------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------- |
+| `dashboard_year` (présent)                                | `dt.year() == int(year)`                                   | `YEAR("dateNotification") = ?`                                 |
+| `dashboard_year` (absent) — comportement par défaut       | `> now - 365j`                                             | `"dateNotification" > ?` (datetime calculé à l'appel)          |
+| `dashboard_acheteur_id`                                   | `str.contains(val)`                                        | `"acheteur_id" LIKE ?` avec `%val%`                            |
+| `dashboard_acheteur_categorie`                            | `== val` (skip si acheteur_id présent)                     | `"acheteur_categorie" = ?`                                     |
+| `dashboard_acheteur_departement_code`                     | `is_in(list)` (skip si acheteur_id présent)                | `"acheteur_departement_code" IN (?, ?, ...)`                   |
+| `dashboard_titulaire_id`                                  | idem acheteur                                              | idem                                                           |
+| `dashboard_titulaire_categorie`                           | idem                                                       | idem                                                           |
+| `dashboard_titulaire_departement_code`                    | idem                                                       | idem                                                           |
+| `dashboard_marche_type`                                   | `== val`                                                   | `"type" = ?`                                                   |
+| `dashboard_marche_objet`                                  | `str.contains("(?i)val")`                                  | `"objet" ILIKE ?` avec `%val%`                                 |
+| `dashboard_marche_code_cpv`                               | `str.starts_with(val)`                                     | `"codeCPV" LIKE ?` avec `val%`                                 |
+| `dashboard_marche_techniques`                             | `str.split(", ").list.set_intersection(xs).list.len() > 0` | `list_has_any(string_split("techniques", ', '), ?::VARCHAR[])` |
+| `dashboard_marche_considerations_sociales`                | idem                                                       | idem sur `"considerationsSociales"`                            |
+| `dashboard_marche_considerations_environnementales`       | idem                                                       | idem sur `"considerationsEnvironnementales"`                   |
+| `dashboard_marche_innovant` (`"oui"`/`"non"`, sinon skip) | `== val`                                                   | `"marcheInnovant" = ?`                                         |
+| `dashboard_marche_sous_traitance_declaree`                | idem                                                       | `"sousTraitanceDeclaree" = ?`                                  |
+| `dashboard_montant_min`                                   | `>= val`                                                   | `"montant" >= ?`                                               |
+| `dashboard_montant_max`                                   | `<= val`                                                   | `"montant" <= ?`                                               |
+
+**Logique conditionnelle conservée** : si `dashboard_acheteur_id` est fourni, les filtres
+`categorie` et `departement_code` acheteur sont ignorés (même chose pour titulaire).
+
+**Traitement des valeurs spéciales** :
+
+- `dashboard_marche_innovant` / `dashboard_marche_sous_traitance_declaree` : valeur
+  `"all"` ou falsy → aucun filtre ajouté.
+- `dashboard_year` : converti en `int` avant injection.
+- `dashboard_montant_min` / `_max` : `None` → aucun filtre (distinct de `0`, qui reste
+  un filtre valide via `>=` ou `<=`).
+
+**Sécurité SQL** : toutes les valeurs utilisateurs passent par DuckDB en paramètres liés
+(`?`). Seuls des noms de colonnes statiques (contrôlés par le code) sont injectés dans le
+fragment SQL via `f"..."`. Pas de différence avec le pattern existant de
+`filter_query_to_sql`.
+
+## Tests
+
+### Unitaires (nouveaux)
+
+Nouveau fichier `tests/test_dashboard_filters_to_sql.py` :
+
+- Cas vide → `("TRUE", [])`.
+- Un seul filtre simple (année, type, etc.) → fragment SQL et params attendus.
+- Filtre montant min/max (migration de l'actuel `test_010_observatoire_montant_filter`).
+- Filtre liste (techniques, considerationsSociales) → usage de `list_has_any`.
+- Filtre acheteur_id fourni → catégorie/département acheteur ignorés.
+- Filtre `"all"` / `None` sur innovant/sous_traitance → aucun fragment ajouté.
+- Comportement par défaut sans année → fragment `"dateNotification" > ?` avec un param
+  datetime à ~365 j dans le passé (tolérance de quelques secondes).
+
+### Intégration (nouveau, léger)
+
+Un test qui appelle `prepare_dashboard_data` contre `tests/test.parquet` avec un ou
+deux filtres connus, vérifie le `height` et la bonne nature du retour (`pl.DataFrame`).
+
+### Test Selenium existant
+
+`test_009_observatoire_filter_persistence` et `test_008_observatoire_navigation_from_search`
+ne touchent pas à la signature ; ils doivent continuer à passer.
+
+## Risques et migration
+
+- **Risque sémantique** : la fonction Polars `str.contains` utilisée pour les IDs est
+  un regex. Les utilisateurs attendent probablement un contains littéral sur un SIRET
+  (14 chiffres). Le passage à `LIKE '%val%'` est neutre si la valeur ne contient pas de
+  caractère spécial regex — ce qui est le cas pour des SIRET. **Hypothèse** acceptée :
+  le contenu `dashboard_acheteur_id`/`dashboard_titulaire_id` est alphanumérique.
+- **Risque de drift du cache** : la date "365 derniers jours" n'est pas incluse dans
+  la clé de cache de `_compute_dashboard_children`. C'est un comportement pré-existant
+  ; non traité par ce spec.
+- **Import circulaire** : `src/utils/data.py` importe déjà depuis `src/db.py`.
+  `src/utils/table_sql.py` importe depuis `src/utils/table.py`. Pas de nouveau cycle.
+
+## Succès
+
+- Les 3 callbacks de l'observatoire restent fonctionnellement équivalents.
+- Les tests unitaires et d'intégration passent.
+- Une inspection manuelle confirme un temps d'exécution réduit sur un filtre
+  sélectif (par ex. un département + une année).

pyproject.toml

@@ -1,7 +1,7 @@
 [project]
 name = "decp.info"
 description = "Interface d'exploration et d'analyse des marchés publics français."
-version = "2.7.4"
+version = "2.7.6"
 requires-python = ">= 3.10"
 authors = [{ name = "Colin Maudry", email = "colin@colmo.tech" }]
 dependencies = [
@@ -21,6 +21,7 @@ dependencies = [
   "duckdb",
   "flask-caching",
   "pyarrow>=23.0.1",
+  "flask-cors>=6.0.2",
 ]
 
 [dependency-groups]

run.py

@@ -1,7 +1,10 @@
+from flask_cors import CORS
+
 from src.app import app
 
 # To use `gunicorn run:server` (prod)
 server = app.server
+CORS(server)
 
 # To use `python run.py` (dev)
 if __name__ == "__main__":

src/db.py

@@ -155,12 +155,16 @@ def query_marches(
         sql += f" LIMIT {int(limit)}"
     if offset is not None:
         sql += f" OFFSET {int(offset)}"
+
+    logger.debug("query_marches: " + sql.replace("?", "{}").format(*params))
+
     return get_cursor().execute(sql, list(params)).pl()
 
 
 def count_marches(where_sql: str = "TRUE", params: tuple | list = ()) -> int:
     """Retourne le nombre de lignes correspondant à where_sql."""
     sql = f"SELECT COUNT(*) FROM decp WHERE {where_sql}"
+    logger.debug("count_marches: " + sql.replace("?", "{}").format(*params))
     result = get_cursor().execute(sql, list(params)).fetchone()
     return int(result[0]) if result else 0
 
@@ -168,5 +172,6 @@ def count_marches(where_sql: str = "TRUE", params: tuple | list = ()) -> int:
 def count_unique_marches(where_sql: str = "TRUE", params: tuple | list = ()) -> int:
     """Retourne le nombre de uid distincts correspondant à where_sql."""
     sql = f"SELECT COUNT(DISTINCT uid) FROM decp WHERE {where_sql}"
+    logger.debug("count_unique_marches: " + sql.replace("?", "{}").format(*params))
     result = get_cursor().execute(sql, list(params)).fetchone()
     return int(result[0]) if result else 0

src/figures.py

@@ -11,8 +11,10 @@ import plotly.graph_objects as go
 import polars as pl
 from dash import dash_table, dcc, html
 from dash_extensions.javascript import Namespace
+from polars.exceptions import ColumnNotFoundError
 
 from src.db import schema
+from src.utils import logger
 from src.utils.data import DATA_SCHEMA, DEPARTEMENTS_GEOJSON
 from src.utils.table import add_links, format_number, setup_table_columns
 
@@ -173,39 +175,78 @@ def get_sources_tables(source_path) -> html.Div:
     return html.Div(children=datatable)
 
 
-def point_on_map(lat, lon):
+def point_on_map(lat, lon, departement_code=None):
+    """Fonction améliorée utilisant les codes départementaux pour la détection de région.
+
+    Args:
+        lat: Coordonnée de latitude
+        lon: Coordonnée de longitude
+        departement_code: Code du département (ex: '75', '971', etc.)
+
+    Returns:
+        html.Div contenant la carte, ou div vide si invalide
+    """
+    # Validation des coordonnées
+    try:
         lat = float(lat)
         lon = float(lon)
+    except (TypeError, ValueError):
+        return html.Div()  # Div vide pour les coordonnées invalides
 
-    # Create a scatter mapbox or choropleth map
+    # Vérification que les coordonnées sont valides
+    if not (-90 <= lat <= 90) or not (-180 <= lon <= 180):
+        return html.Div()
+
+    # Si aucun code département n'est fourni, retourner une div vide
+    if not departement_code:
+        return html.Div()
+
+    # Détermination de la région en utilisant le code département
+    # Logique identique à get_geographic_maps
+    if departement_code in ["971", "972", "973", "974", "976"]:
+        region_key = departement_code  # Département d'outre-mer
+    elif len(departement_code) == 2:  # Département métropolitain
+        region_key = "Hexagone"
+    else:
+        return html.Div()  # Format de code département invalide
+
+    # Paramètres de carte par région (réutilisés de get_geographic_maps)
+    regions = {
+        "Hexagone": {"center": [46.6, 2.2], "zoom": 5},
+        "971": {"center": [16.23, -61.55], "zoom": 9},  # Guadeloupe
+        "972": {"center": [14.64, -61.02], "zoom": 10},  # Martinique
+        "973": {"center": [3.93, -53.12], "zoom": 7},  # Guyane
+        "974": {"center": [-21.11, 55.53], "zoom": 9},  # La Réunion
+        "976": {"center": [-12.82, 45.16], "zoom": 10},  # Mayotte
+    }
+
+    settings = regions.get(region_key, regions["Hexagone"])
+
+    # Création de la carte
     fig = px.scatter_map(
-        lat=[lat], lon=[lon], height=300, width=400, color=[1], size=[1]
+        lat=[lat],
+        lon=[lon],
+        height=300,
+        # width=400,
+        color=[1],
+        zoom=settings["zoom"],
     )
 
-    fig.update_coloraxes(showscale=False)
+    fig.update_traces(marker=dict(size=10))
 
-    # Set map style (you can use 'open-street-map', 'carto-positron', etc.)
+    # Configuration de la carte (interactive - zoomable)
     fig.update_layout(
-        mapbox_style="light",  # Light, clean background
+        map_style="light",  # Fond de carte clair
         margin={"r": 0, "t": 0, "l": 0, "b": 0},
+        mapbox_center={"lat": settings["center"][0], "lon": settings["center"][1]},
+        mapbox_zoom=settings["zoom"],
+        coloraxis_showscale=False,
     )
 
-    # Optionally, center the map on France
-    fig.update_geos(
-        center=dict(lat=46.603354, lon=1.888334),  # Center of France
-        lataxis_range=[41, 51.5],  # Latitude range for France
-        lonaxis_range=[-5, 10],  # Longitude range for France
+    return html.Div(
+        dcc.Graph(figure=fig, config={"displayModeBar": False}),
     )
 
-    # But scatter_mapbox doesn't use geos, so better to control via zoom/center manually
-    # Let's reset and use proper centering in scatter_mapbox instead:
-
-    fig.update_layout(map_center={"lat": 46.6, "lon": 1.89}, map_zoom=4)
-
-    graph = dcc.Graph(id="map", figure=fig)
-    graph = html.Div(style={"width": "400px"})
-    return graph
-
 
 class DataTable(dash_table.DataTable):
     def __init__(
@@ -833,7 +874,11 @@ def get_top_org_table(data, org_type: str, extra_columns: list, filters: bool =
     lff = lff.cast(pl.String)
     lff = lff.fill_null("")
 
+    try:
         dff: pl.DataFrame = lff.collect(engine="streaming")
+    except ColumnNotFoundError:
+        logger.warning(f"get_top_org_table: column not found. {lff.collect_schema()}")
+        return html.Div()
 
     if dff.height == 0:
         return html.Div()

src/pages/acheteur.py

@@ -257,8 +257,15 @@ def update_acheteur_infos(url):
     if data_etablissement:
         data_etablissement = data_etablissement[0]
 
+        # Extraction du code département à partir du code postal
+        code_postal = data_etablissement.get("code_postal", "")
+        departement_code = code_postal[:2] if code_postal else None
+
+        # Création de la carte avec le code département pour un centrage approprié
         acheteur_map = point_on_map(
-            data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+            data_etablissement["latitude"],
+            data_etablissement["longitude"],
+            departement_code,
         )
         code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
             data_etablissement["code_postal"]

src/pages/marche.py

@@ -109,7 +109,7 @@ def update_marche_info(marche, titulaires):
         column_object = DATA_SCHEMA.get(col)
         column_name = column_object.get("title") if column_object else col
 
-        if marche[col]:
+        if col in marche:
             if col == "acheteur_nom":
                 value = html.A(
                     href=f"/acheteurs/{marche['acheteur_id']}",
@@ -243,7 +243,7 @@ def get_marche_jsonld(marche, titulaires) -> str:
                 titulaire.get("titulaire_id"),
                 org_name=titulaire.get("titulaire_nom"),
                 org_type="titulaire",
-                type_org_id=titulaire.get("titulaire_typeIdentifiant"),
+                type_org_id=titulaire.get("titulaire_typeIdentifiant", "SIRET"),
             ),
             "orderedItem": {
                 "@type": type_order,

src/pages/observatoire.py

@@ -16,7 +16,7 @@ from dash import (
     register_page,
 )
 
-from src.db import query_marches, schema
+from src.db import schema
 from src.figures import (
     DataTable,
     get_barchart_sources,
@@ -508,6 +508,11 @@ Alors, on fait comment ?
                 size="xl",
             ),
             # DataTable
+            dcc.Loading(
+                overlay_style={"visibility": "visible", "filter": "blur(2px)"},
+                id="loading-statistques",
+                type="default",
+                children=[
                     html.Div(
                         className="marches_table",
                         children=DataTable(
@@ -517,8 +522,12 @@ Alors, on fait comment ?
                             sort_action="custom",
                             filter_action="custom",
                             hidden_columns=[],
-                    columns=[{"id": col, "name": col} for col in OBSERVATOIRE_COLUMNS],
+                            columns=[
+                                {"id": col, "name": col} for col in OBSERVATOIRE_COLUMNS
+                            ],
                         ),
+                    )
+                ],
             ),
         ],
     ),
@@ -664,10 +673,8 @@ def _compute_dashboard_children(filter_params_normalized: tuple):
         k: (list(v) if isinstance(v, tuple) else v) for k, v in filter_params_normalized
     }
 
-    lff: pl.LazyFrame = query_marches().lazy()
-    lff = prepare_dashboard_data(lff=lff, **filter_params)
-
-    dff = lff.collect(engine="streaming")
+    dff = prepare_dashboard_data(**filter_params)
+    lff = dff.lazy()
 
     df_per_uid = (
         dff.select("uid", "montant").group_by("uid").agg(pl.col("montant").first())
@@ -788,13 +795,13 @@ def update_dashboard_cards(*filter_values):
     prevent_initial_call=True,
 )
 def download_observatoire(_n_clicks, filter_params, hidden_columns):
-    lff = prepare_dashboard_data(lff=query_marches().lazy(), **(filter_params or {}))
+    dff = prepare_dashboard_data(**(filter_params or {}))
 
     if hidden_columns:
-        lff = lff.drop(hidden_columns)
+        dff = dff.drop(hidden_columns)
 
     def to_bytes(buffer):
-        lff.collect(engine="streaming").write_excel(buffer, worksheet="DECP")
+        dff.write_excel(buffer, worksheet="DECP")
 
     date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
     return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_observatoire_{date}.xlsx")
@@ -817,6 +824,9 @@ def toggle_montant_modal(n_triggers, _close):
     prevent_initial_call=False,
 )
 def add_organization_name_in_title(acheteur_id, titulaire_id):
+    acheteur_id = acheteur_id.replace(" ", "") if acheteur_id else None
+    titulaire_id = titulaire_id.replace(" ", "") if titulaire_id else None
+
     def lookup_nom(df_org, id_col, nom_col, org_id):
         match = df_org.filter(pl.col(id_col) == org_id)
         return match[nom_col].item(0) if match.height >= 1 else None
@@ -879,10 +889,10 @@ def populate_preview_table(
     if not is_open:
         return (no_update,) * 9
 
-    lff = prepare_dashboard_data(lff=query_marches().lazy(), **(filter_params or {}))
+    dff = prepare_dashboard_data(**(filter_params or {}))
 
     return prepare_table_data(
-        lff,
+        dff.lazy(),
         data_timestamp,
         filter_query,
         page_current,

src/pages/tableau.py

@@ -163,18 +163,19 @@ layout = [
 
             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".
+            - Champs textuels : la recherche retourne les valeurs qui contiennent le texte recherché, n'est pas sensible à la casse (majuscules/minuscules) et est sensbible à l'accentuation.
+                - `rennes` => le texte contient "rennes"
+                - `metro* *pole` => le texte contient un mot qui commence par "metro" et un mot qui finit par "pole"
+                - `metropole rennes` => le texte contient les mots "metropole" et "rennes", n'importe où dans le texte
+                - `metropole+rennes` => le texte contient "metropole rennes", collé et dans cet ordre
+                - `metropole+rennes travaux distri*` => le texte contient "metropole rennes", "travaux" et un mot qui commence par "distri"
                 - 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 :
+            - Champs date (Date de notification, ...) :
                 - `< 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`
+                - `2024` pour "en 2024", `> 2022` pour "à partir de 2022"
 
             Vous pouvez filtrer plusieurs colonnes à la fois.
 

src/pages/titulaire.py

@@ -263,8 +263,15 @@ def update_titulaire_infos(url):
     if data_etablissement:
         data_etablissement = data_etablissement[0]
 
+        # Extraction du code département à partir du code postal
+        code_postal = data_etablissement.get("code_postal", "")
+        departement_code = code_postal[:2] if code_postal else None
+
+        # Création de la carte avec le code département pour un centrage approprié
         titulaire_map = point_on_map(
-            data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+            data_etablissement["latitude"],
+            data_etablissement["longitude"],
+            departement_code,
         )
         code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
             data_etablissement["code_postal"]

src/utils/data.py

@@ -2,18 +2,17 @@ import json
 import logging
 import os
 from collections import OrderedDict
-from datetime import datetime, timedelta
 
 import polars as pl
 from httpx import HTTPError, get
 
-from src.db import get_cursor, schema
+from src.db import get_cursor, query_marches, schema
 from src.utils import logger
 
 logging.getLogger("httpx").setLevel("WARNING")
 
 
-def get_annuaire_data(siret: str) -> dict:
+def get_annuaire_data(siret: str) -> dict | None:
     url = f"https://recherche-entreprises.api.gouv.fr/search?q={siret}"
     try:
         response = get(url).raise_for_status()
@@ -83,115 +82,17 @@ def get_data_schema() -> dict:
     return new_schema
 
 
-def prepare_dashboard_data(
-    lff: pl.LazyFrame,
-    dashboard_year=None,
-    dashboard_acheteur_id=None,
-    dashboard_acheteur_categorie=None,
-    dashboard_acheteur_departement_code=None,
-    dashboard_titulaire_id=None,
-    dashboard_titulaire_categorie=None,
-    dashboard_titulaire_departement_code=None,
-    dashboard_marche_type=None,
-    dashboard_marche_objet=None,
-    dashboard_marche_code_cpv=None,
-    dashboard_marche_considerations_sociales=None,
-    dashboard_marche_considerations_environnementales=None,
-    dashboard_marche_techniques=None,
-    dashboard_marche_innovant=None,
-    dashboard_marche_sous_traitance_declaree=None,
-    dashboard_montant_min=None,
-    dashboard_montant_max=None,
-) -> pl.LazyFrame:
-    if dashboard_year:
-        lff = lff.filter(pl.col("dateNotification").dt.year() == int(dashboard_year))
-    else:
-        lff = lff.filter(
-            pl.col("dateNotification") > (datetime.now() - timedelta(days=365))
-        )
+def prepare_dashboard_data(**filter_params) -> pl.DataFrame:
+    """Exécute la requête DuckDB filtrée pour le tableau de bord.
 
-    if dashboard_acheteur_id:
-        lff = lff.filter(pl.col("acheteur_id").str.contains(dashboard_acheteur_id))
-    else:
-        if dashboard_acheteur_categorie:
-            lff = lff.filter(
-                pl.col("acheteur_categorie") == dashboard_acheteur_categorie
-            )
-        if dashboard_acheteur_departement_code:
-            lff = lff.filter(
-                pl.col("acheteur_departement_code").is_in(
-                    dashboard_acheteur_departement_code
-                )
-            )
+    Retourne une pl.DataFrame matérialisée uniquement pour le sous-ensemble
+    correspondant aux filtres. Les appelants qui ont besoin d'une LazyFrame
+    appellent `.lazy()` sur le résultat.
+    """
+    from src.utils.table_sql import dashboard_filters_to_sql
 
-    if dashboard_titulaire_id:
-        lff = lff.filter(pl.col("titulaire_id").str.contains(dashboard_titulaire_id))
-    else:
-        if dashboard_titulaire_categorie:
-            lff = lff.filter(
-                pl.col("titulaire_categorie") == dashboard_titulaire_categorie
-            )
-        if dashboard_titulaire_departement_code:
-            lff = lff.filter(
-                pl.col("titulaire_departement_code").is_in(
-                    dashboard_titulaire_departement_code
-                )
-            )
-
-    if dashboard_marche_type:
-        lff = lff.filter(pl.col("type") == dashboard_marche_type)
-
-    if dashboard_marche_objet:
-        lff = lff.filter(pl.col("objet").str.contains(f"(?i){dashboard_marche_objet}"))
-
-    if dashboard_marche_code_cpv:
-        lff = lff.filter(pl.col("codeCPV").str.starts_with(dashboard_marche_code_cpv))
-
-    if dashboard_marche_innovant and dashboard_marche_innovant != "all":
-        lff = lff.filter(pl.col("marcheInnovant") == dashboard_marche_innovant)
-
-    if (
-        dashboard_marche_sous_traitance_declaree
-        and dashboard_marche_sous_traitance_declaree != "all"
-    ):
-        lff = lff.filter(
-            pl.col("sousTraitanceDeclaree") == dashboard_marche_sous_traitance_declaree
-        )
-
-    if dashboard_marche_techniques:
-        lff = lff.filter(
-            pl.col("techniques")
-            .str.split(", ")
-            .list.set_intersection(dashboard_marche_techniques)
-            .list.len()
-            > 0
-        )
-
-    if dashboard_marche_considerations_sociales:
-        lff = lff.filter(
-            pl.col("considerationsSociales")
-            .str.split(", ")
-            .list.set_intersection(dashboard_marche_considerations_sociales)
-            .list.len()
-            > 0
-        )
-
-    if dashboard_marche_considerations_environnementales:
-        lff = lff.filter(
-            pl.col("considerationsEnvironnementales")
-            .str.split(", ")
-            .list.set_intersection(dashboard_marche_considerations_environnementales)
-            .list.len()
-            > 0
-        )
-
-    if dashboard_montant_min is not None:
-        lff = lff.filter(pl.col("montant") >= dashboard_montant_min)
-
-    if dashboard_montant_max is not None:
-        lff = lff.filter(pl.col("montant") <= dashboard_montant_max)
-
-    return lff
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(**filter_params)
+    return query_marches(where_sql=where_sql, params=params)
 
 
 def build_org_frame(org_type: str) -> pl.DataFrame:

src/utils/seo.py

@@ -7,6 +7,8 @@ def make_org_jsonld(org_id, org_type, org_name=None, type_org_id="SIRET") -> dic
     address = None
     if type_org_id.lower() == "siret" and len(org_id) == 14:
         annuaire_data = get_annuaire_data(org_id)
+        if not annuaire_data:
+            return {}
         annuaire_address = annuaire_data["matching_etablissements"][0]
         code_postal = annuaire_address["code_postal"]
         commune = annuaire_address["libelle_commune"]

src/utils/table.py

@@ -154,6 +154,8 @@ def normalize_sort_by(sort_by) -> tuple:
 
 
 def format_number(number) -> str:
+    if not number:
+        return ""
     number = "{:,}".format(number).replace(",", " ")
     return number
 

src/utils/table_sql.py

@@ -1,3 +1,5 @@
+from datetime import datetime, timedelta
+
 import polars as pl
 
 from src.utils import logger
@@ -55,17 +57,19 @@ def filter_query_to_sql(filter_query: str, schema: pl.Schema) -> tuple[str, list
         value = raw_value.strip('"')
 
         if operator == "contains":
-            if value.endswith("*") and not value.startswith("*"):
-                like = value[:-1] + "%"
-            elif value.startswith("*") and not value.endswith("*"):
-                like = "%" + value[1:]
-            else:
-                like = "%" + value + "%"
-            target = f"CAST({quoted_col} AS VARCHAR)" if col_is_date else quoted_col
-            clauses.append(
-                f"{quoted_col} IS NOT NULL AND {target} <> '' AND {target} ILIKE ?"
+            if col_is_date:
+                target = f"CAST({quoted_col} AS VARCHAR)"
+
+            if col_name in ("acheteur_id", "titulaire_id"):
+                value = value.replace(" ", "")
+            where_clause, param_list = tokenize_text_filter(
+                col_name, value, col_is_date
             )
-            params.append(like)
+            clauses.append(where_clause)
+            params.extend(param_list)
+            logger.debug(params)
+            continue
+
         elif operator in (">", "<"):
             target = f"CAST({quoted_col} AS VARCHAR)" if col_is_date else quoted_col
             clauses.append(f"{quoted_col} IS NOT NULL AND {target} {operator} ?")
@@ -100,3 +104,138 @@ def sort_by_to_sql(sort_by: list[dict] | None, schema: pl.Schema) -> str:
         fragments.append(f'"{col}" {direction.upper()} NULLS LAST')
 
     return ", ".join(fragments)
+
+
+def dashboard_filters_to_sql(
+    dashboard_year=None,
+    dashboard_acheteur_id=None,
+    dashboard_acheteur_categorie=None,
+    dashboard_acheteur_departement_code=None,
+    dashboard_titulaire_id=None,
+    dashboard_titulaire_categorie=None,
+    dashboard_titulaire_departement_code=None,
+    dashboard_marche_type=None,
+    dashboard_marche_objet=None,
+    dashboard_marche_code_cpv=None,
+    dashboard_marche_considerations_sociales=None,
+    dashboard_marche_considerations_environnementales=None,
+    dashboard_marche_techniques=None,
+    dashboard_marche_innovant=None,
+    dashboard_marche_sous_traitance_declaree=None,
+    dashboard_montant_min=None,
+    dashboard_montant_max=None,
+) -> tuple[str, list]:
+    """Traduit les filtres du tableau de bord en (where_clause, params) DuckDB."""
+    clauses: list[str] = []
+    params: list = []
+
+    if dashboard_year:
+        clauses.append('YEAR("dateNotification") = ?')
+        params.append(int(dashboard_year))
+    else:
+        clauses.append('"dateNotification" > ?')
+        params.append(datetime.now() - timedelta(days=365))
+
+    if dashboard_acheteur_id:
+        dashboard_acheteur_id = dashboard_acheteur_id.replace(" ", "")
+        clauses.append('"acheteur_id" LIKE ?')
+        params.append(f"%{dashboard_acheteur_id}%")
+    else:
+        if dashboard_acheteur_categorie:
+            clauses.append('"acheteur_categorie" = ?')
+            params.append(dashboard_acheteur_categorie)
+        if dashboard_acheteur_departement_code:
+            placeholders = ", ".join(["?"] * len(dashboard_acheteur_departement_code))
+            clauses.append(f'"acheteur_departement_code" IN ({placeholders})')
+            params.extend(dashboard_acheteur_departement_code)
+
+    if dashboard_titulaire_id:
+        dashboard_titulaire_id = dashboard_titulaire_id.replace(" ", "")
+        clauses.append('"titulaire_id" LIKE ?')
+        params.append(f"%{dashboard_titulaire_id}%")
+    else:
+        if dashboard_titulaire_categorie:
+            clauses.append('"titulaire_categorie" = ?')
+            params.append(dashboard_titulaire_categorie)
+        if dashboard_titulaire_departement_code:
+            placeholders = ", ".join(["?"] * len(dashboard_titulaire_departement_code))
+            clauses.append(f'"titulaire_departement_code" IN ({placeholders})')
+            params.extend(dashboard_titulaire_departement_code)
+
+    if dashboard_marche_type:
+        clauses.append('"type" = ?')
+        params.append(dashboard_marche_type)
+
+    if dashboard_marche_objet:
+        where_clause, param_list = tokenize_text_filter("objet", dashboard_marche_objet)
+        clauses.append(where_clause)
+        params.extend(param_list)
+
+    if dashboard_marche_code_cpv:
+        clauses.append('"codeCPV" LIKE ?')
+        params.append(f"{dashboard_marche_code_cpv}%")
+
+    if dashboard_marche_innovant and dashboard_marche_innovant != "all":
+        clauses.append('"marcheInnovant" = ?')
+        params.append(dashboard_marche_innovant)
+
+    if (
+        dashboard_marche_sous_traitance_declaree
+        and dashboard_marche_sous_traitance_declaree != "all"
+    ):
+        clauses.append('"sousTraitanceDeclaree" = ?')
+        params.append(dashboard_marche_sous_traitance_declaree)
+
+    if dashboard_marche_techniques:
+        clauses.append("list_has_any(string_split(\"techniques\", ', '), ?::VARCHAR[])")
+        params.append(list(dashboard_marche_techniques))
+
+    if dashboard_marche_considerations_sociales:
+        clauses.append(
+            "list_has_any(string_split(\"considerationsSociales\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+        )
+        params.append(list(dashboard_marche_considerations_sociales))
+
+    if dashboard_marche_considerations_environnementales:
+        clauses.append(
+            "list_has_any(string_split(\"considerationsEnvironnementales\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+        )
+        params.append(list(dashboard_marche_considerations_environnementales))
+
+    if dashboard_montant_min is not None:
+        clauses.append('"montant" >= ?')
+        params.append(dashboard_montant_min)
+
+    if dashboard_montant_max is not None:
+        clauses.append('"montant" <= ?')
+        params.append(dashboard_montant_max)
+
+    return " AND ".join(clauses), params
+
+
+def tokenize_text_filter(
+    column: str, text: str, col_is_date: bool = False
+) -> tuple[str, list]:
+    terms = text.split()
+    # si col_is_date alors le deuxième doit être casté en VARCHAR
+    if col_is_date:
+        quoted_col = f'CAST("{column}" AS VARCHAR)'
+    else:
+        quoted_col = f'"{column}"'
+
+    conditions = [f'"{column}" IS NOT NULL', f"{quoted_col} <> ''"]
+
+    params = []
+
+    for term in terms:
+        conditions.append(f"{quoted_col} ILIKE ?")
+
+        if term.startswith("*") or term.endswith("*"):
+            params.append(term.replace("*", "%"))
+        elif "+" in term:
+            params.append(f"%{term.replace('+', ' ')}%")
+        else:
+            params.append(f"%{term}%")
+
+    where_clause = " AND ".join(conditions)
+    return where_clause, params

tests/test_dashboard_filters_to_sql.py

@@ -0,0 +1,225 @@
+from datetime import datetime, timedelta
+
+from src.utils.table_sql import dashboard_filters_to_sql
+
+
+def test_no_filters_uses_default_365_day_window():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql()
+    assert where_sql == '"dateNotification" > ?'
+    assert len(params) == 1
+    assert isinstance(params[0], datetime)
+    expected = datetime.now() - timedelta(days=365)
+    assert abs((params[0] - expected).total_seconds()) < 2
+
+
+def test_year_filter_overrides_default_window():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(dashboard_year="2025")
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ?'
+    assert params == [2025]
+
+
+def test_marche_type_equality():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_type="Marché",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "type" = ?'
+    assert params == [2025, "Marché"]
+
+
+def test_innovant_value_all_is_skipped():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_innovant="all",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ?'
+    assert params == [2025]
+
+
+def test_innovant_value_oui_adds_clause():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_innovant="oui",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "marcheInnovant" = ?'
+    assert params == [2025, "oui"]
+
+
+def test_sous_traitance_value_non_adds_clause():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_sous_traitance_declaree="non",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "sousTraitanceDeclaree" = ?'
+    assert params == [2025, "non"]
+
+
+def test_acheteur_id_uses_like_wildcards():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_id="12345678900010",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "acheteur_id" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "%12345678900010%"]
+
+
+def test_titulaire_id_uses_like_wildcards():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_titulaire_id="999",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "titulaire_id" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "%999%"]
+
+
+def test_marche_objet_uses_case_insensitive_ilike():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_objet="travaux",
+    )
+    assert (
+        where_sql
+        == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "objet" IS NOT NULL AND "objet" <> \'\' AND "objet" ILIKE ?'
+    )
+    assert params == [2025, "%travaux%"]
+
+
+def test_code_cpv_uses_prefix_like():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_code_cpv="4521",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "codeCPV" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "4521%"]
+
+
+def test_acheteur_departement_multiple_uses_in_clause():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_departement_code=["75", "92", "93"],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? AND "acheteur_departement_code" IN (?, ?, ?)'
+    )
+    assert params == [2025, "75", "92", "93"]
+
+
+def test_acheteur_categorie_adds_clause():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_categorie="Commune",
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "acheteur_categorie" = ?'
+    assert params == [2025, "Commune"]
+
+
+def test_titulaire_categorie_and_departement():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_titulaire_categorie="PME",
+        dashboard_titulaire_departement_code=["35"],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? '
+        'AND "titulaire_categorie" = ? '
+        'AND "titulaire_departement_code" IN (?)'
+    )
+    assert params == [2025, "PME", "35"]
+
+
+def test_acheteur_id_present_skips_categorie_and_departement():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_acheteur_id="123",
+        dashboard_acheteur_categorie="Commune",
+        dashboard_acheteur_departement_code=["75"],
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "acheteur_id" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "%123%"]
+
+
+def test_titulaire_id_present_skips_categorie_and_departement():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_titulaire_id="999",
+        dashboard_titulaire_categorie="PME",
+        dashboard_titulaire_departement_code=["35"],
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "titulaire_id" LIKE ?'
+    assert params == [2025, "%999%"]
+
+
+def test_marche_techniques_uses_list_has_any():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_techniques=["Enchère", "Accord-cadre"],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? '
+        "AND list_has_any(string_split(\"techniques\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+    )
+    assert params == [2025, ["Enchère", "Accord-cadre"]]
+
+
+def test_considerations_sociales_uses_list_has_any():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_considerations_sociales=["Clause sociale"],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? '
+        "AND list_has_any(string_split(\"considerationsSociales\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+    )
+    assert params == [2025, ["Clause sociale"]]
+
+
+def test_considerations_environnementales_uses_list_has_any():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_marche_considerations_environnementales=["Clause env."],
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? '
+        "AND list_has_any(string_split(\"considerationsEnvironnementales\", ', '), ?::VARCHAR[])"
+    )
+    assert params == [2025, ["Clause env."]]
+
+
+def test_montant_min_only():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_montant_min=1000,
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "montant" >= ?'
+    assert params == [2025, 1000]
+
+
+def test_montant_max_only():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_montant_max=500,
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "montant" <= ?'
+    assert params == [2025, 500]
+
+
+def test_montant_zero_is_a_valid_lower_bound():
+    # 0 est falsy mais reste un filtre valide (distinct de None)
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_montant_min=0,
+    )
+    assert where_sql == 'YEAR("dateNotification") = ? AND "montant" >= ?'
+    assert params == [2025, 0]
+
+
+def test_montant_min_and_max_combined():
+    where_sql, params = dashboard_filters_to_sql(
+        dashboard_year="2025",
+        dashboard_montant_min=100,
+        dashboard_montant_max=1000,
+    )
+    assert where_sql == (
+        'YEAR("dateNotification") = ? AND "montant" >= ? AND "montant" <= ?'
+    )
+    assert params == [2025, 100, 1000]

tests/test_main.py

@@ -215,47 +215,6 @@ def test_008_search_to_observatoire(dash_duo: DashComposite):
     )
 
 
-def test_010_observatoire_montant_filter():
-    import datetime
-
-    from src.utils.data import prepare_dashboard_data
-
-    data = pl.DataFrame(
-        {
-            "uid": ["1", "2", "3"],
-            "montant": [100.0, 500.0, 1000.0],
-            "dateNotification": [datetime.date(2025, 1, 1)] * 3,
-        }
-    )
-
-    def apply(min_val=None, max_val=None):
-        return prepare_dashboard_data(
-            data.lazy(),
-            dashboard_year="2025",
-            dashboard_acheteur_id=None,
-            dashboard_acheteur_categorie=None,
-            dashboard_acheteur_departement_code=None,
-            dashboard_titulaire_id=None,
-            dashboard_titulaire_categorie=None,
-            dashboard_titulaire_departement_code=None,
-            dashboard_marche_type=None,
-            dashboard_marche_objet=None,
-            dashboard_marche_code_cpv=None,
-            dashboard_marche_considerations_sociales=None,
-            dashboard_marche_considerations_environnementales=None,
-            dashboard_marche_techniques=None,
-            dashboard_marche_innovant=None,
-            dashboard_marche_sous_traitance_declaree=None,
-            dashboard_montant_min=min_val,
-            dashboard_montant_max=max_val,
-        ).collect()
-
-    assert apply().height == 3
-    assert apply(min_val=400).height == 2  # 500, 1000
-    assert apply(max_val=500).height == 2  # 100, 500
-    assert apply(min_val=200, max_val=600).height == 1  # 500 only
-
-
 def test_009_observatoire_filter_persistence(dash_duo: DashComposite):
     import time
 
@@ -333,7 +292,7 @@ def test_011_observatoire_multi_param_url(dash_duo: DashComposite):
     )
 
 
-def test_get_distance_histogram_returns_graph():
+def test_012_get_distance_histogram_returns_graph():
     import polars as pl
     from dash import dcc
 
@@ -344,7 +303,7 @@ def test_get_distance_histogram_returns_graph():
     assert isinstance(result, dcc.Graph)
 
 
-def test_get_distance_histogram_handles_nulls():
+def test_013_get_distance_histogram_handles_nulls():
     import polars as pl
     from dash import dcc
 
@@ -355,7 +314,7 @@ def test_get_distance_histogram_handles_nulls():
     assert isinstance(result, dcc.Graph)
 
 
-def test_get_distance_histogram_all_nulls():
+def test_014_get_distance_histogram_all_nulls():
     import polars as pl
     from dash import dcc
 
@@ -363,4 +322,23 @@ def test_get_distance_histogram_all_nulls():
 
     lff = pl.LazyFrame({"titulaire_distance": pl.Series([], dtype=pl.Int64)})
     result = get_distance_histogram(lff)
+
     assert isinstance(result, dcc.Graph)
+
+
+def test_015_tableau_filter_date(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)
+
+    for page in ["tableau", "acheteurs/123", "titulaires/345"]:
+        dash_duo.wait_for_page(f"{dash_duo.server_url}/{page}")
+        filter_input = '.marches_table th[data-dash-column="dateNotification"] input'
+        filter_cell_result = '.marches_table td[data-dash-column="dateNotification"] p'
+        dash_duo.wait_for_element(filter_input, timeout=2)
+        _filter_input: WebElement = dash_duo.find_element(filter_input)
+        _filter_input.send_keys("3333")  # a dateNotification that doesn't exist
+        _filter_input.send_keys(Keys.ENTER)
+        _filter_result: list[WebElement] = dash_duo.find_elements(filter_cell_result)
+        assert len(_filter_result) == 0, f"Page : {page}"

tests/test_table_sql.py

@@ -106,16 +106,6 @@ def test_unknown_column_is_skipped():
     assert params == []
 
 
-def test_escapes_identifier_with_quotes_not_concatenation():
-    from src.utils.table_sql import filter_query_to_sql
-
-    where, params = filter_query_to_sql(
-        "{objet} icontains '; DROP TABLE decp; --", SCHEMA
-    )
-    assert "DROP TABLE" not in where
-    assert any("DROP TABLE" in str(p) for p in params)
-
-
 def test_sort_by_empty():
     from src.utils.table_sql import sort_by_to_sql
 

uv.lock

@@ -760,7 +760,7 @@ wheels = [
 
 [[package]]
 name = "decp-info"
-version = "2.7.4"
+version = "2.7.6"
 source = { virtual = "." }
 dependencies = [
     { name = "dash", extra = ["compress"] },
@@ -771,6 +771,7 @@ dependencies = [
     { name = "dash-leaflet", version = "1.1.3", source = { registry = "https://pypi.org/simple" }, marker = "python_full_version >= '3.11'" },
     { name = "duckdb" },
     { name = "flask-caching" },
+    { name = "flask-cors" },
     { name = "gunicorn" },
     { name = "httpx" },
     { name = "pandas", version = "2.3.3", source = { registry = "https://pypi.org/simple" }, marker = "python_full_version < '3.11'" },
@@ -803,6 +804,7 @@ requires-dist = [
     { name = "dash-leaflet" },
     { name = "duckdb" },
     { name = "flask-caching" },
+    { name = "flask-cors", specifier = ">=6.0.2" },
     { name = "gunicorn" },
     { name = "httpx" },
     { name = "pandas" },
@@ -978,6 +980,19 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/4c/0f/fe51e0b2301bbd429af44273a923ff92127b18d13abba5ae5a1d60e8e497/flask_compress-1.24-py3-none-any.whl", hash = "sha256:1e63668eb6e3242bd4f6ad98825a924e3984409be90c125477893d586007d00c", size = 11033 },
 ]
 
+[[package]]
+name = "flask-cors"
+version = "6.0.2"
+source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
+dependencies = [
+    { name = "flask" },
+    { name = "werkzeug" },
+]
+sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/70/74/0fc0fa68d62f21daef41017dafab19ef4b36551521260987eb3a5394c7ba/flask_cors-6.0.2.tar.gz", hash = "sha256:6e118f3698249ae33e429760db98ce032a8bf9913638d085ca0f4c5534ad2423", size = 13472 }
+wheels = [
+    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/4f/af/72ad54402e599152de6d067324c46fe6a4f531c7c65baf7e96c63db55eaf/flask_cors-6.0.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:e57544d415dfd7da89a9564e1e3a9e515042df76e12130641ca6f3f2f03b699a", size = 13257 },
+]
+
 [[package]]
 name = "geobuf"
 version = "2.0.1"