feat(HRT-93): ml_feedback_saas.py — feedback loop ML pour turf_saas

- Crée ml_feedback_saas.py (adaptation de ml_feedback.py pour turf_saas.db)
  - DB_PATH = /home/h3r7/turf_saas/turf_saas.db
  - Stratégies : xgboost_sg, xgboost_value, xgboost_sp, xgboost_2sur4
  - Idempotent (ne duplique pas les paris existants)
  - Tested : 188 paris insérés en 1ère exécution, 0 en 2ème (idempotence OK)
- Crée api_v1/routes/ml_feedback.py
  - POST /api/v1/ml/feedback/run (admin only via X-Admin-Token ou plan pro)
  - GET /api/v1/ml/feedback/stats (premium+)
- Enregistre ml_feedback_bp dans api_v1/__init__.py

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api_v1/routes/ml_feedback.py

@@ -0,0 +1,191 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+ml_feedback.py — API routes pour le feedback loop ML (turf_saas).
+
+Routes:
+  POST /api/v1/ml/feedback/run   — Déclenche le feedback loop (admin uniquement)
+  GET  /api/v1/ml/feedback/stats — Stats performances par stratégie
+
+Sécurité admin : token via variable d'environnement ML_ADMIN_TOKEN
+ou plan "pro" en fallback pour les stats.
+"""
+
+import os
+import sys
+from datetime import datetime
+
+from flask import Blueprint, jsonify, request, g
+
+# Ajoute le répertoire parent de api_v1 dans le path pour importer ml_feedback_saas
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))))
+
+from api_v1.utils import get_db, internal_error, bad_request
+from auth import jwt_required_middleware, plan_required
+
+ml_feedback_bp = Blueprint("v1_ml_feedback", __name__, url_prefix="/api/v1/ml/feedback")
+
+# Token admin interne — configurable via variable d'environnement
+ML_ADMIN_TOKEN = os.environ.get("ML_ADMIN_TOKEN", "")
+
+
+def _check_admin(req):
+    """Vérifie le token admin via header X-Admin-Token ou Authorization Bearer (plan pro)."""
+    # 1. Token interne (scheduler/cron)
+    admin_token = req.headers.get("X-Admin-Token", "").strip()
+    if ML_ADMIN_TOKEN and admin_token == ML_ADMIN_TOKEN:
+        return True, None
+
+    # 2. Pas de token admin configuré → autoriser les utilisateurs "pro" authentifiés
+    user = getattr(g, "current_user", None)
+    if user and user.get("plan") == "pro":
+        return True, None
+
+    return False, jsonify({"error": "Accès admin requis", "code": 403}), 403
+
+
+@ml_feedback_bp.route("/run", methods=["POST"])
+@jwt_required_middleware
+def feedback_run():
+    """
+    Déclenche le feedback loop ML pour une date donnée.
+    ---
+    tags:
+      - ML Feedback
+    summary: Déclenche le feedback loop XGBoost (admin only)
+    security:
+      - Bearer: []
+      - AdminToken: []
+    parameters:
+      - name: body
+        in: body
+        schema:
+          type: object
+          properties:
+            date:
+              type: string
+              description: Date YYYY-MM-DD (défaut aujourd'hui)
+              example: "2026-04-25"
+            mode:
+              type: string
+              description: "run (défaut) ou backfill"
+              enum: [run, backfill]
+              example: run
+    responses:
+      200:
+        description: Feedback loop exécuté avec succès
+      400:
+        description: Paramètre invalide
+      403:
+        description: Accès refusé
+      500:
+        description: Erreur interne
+    """
+    # Vérification admin
+    user = getattr(g, "current_user", None)
+    admin_token = request.headers.get("X-Admin-Token", "").strip()
+    is_admin = (ML_ADMIN_TOKEN and admin_token == ML_ADMIN_TOKEN) or (
+        user and user.get("plan") == "pro"
+    )
+    if not is_admin:
+        return jsonify({"error": "Accès admin requis", "code": 403}), 403
+
+    body = request.get_json(silent=True) or {}
+    date_str = body.get("date") or datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+    mode = body.get("mode", "run")
+
+    # Validation date
+    try:
+        datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
+    except ValueError:
+        return bad_request(f"Date invalide : {date_str}. Format attendu : YYYY-MM-DD")
+
+    if mode not in ("run", "backfill"):
+        return bad_request("mode doit être 'run' ou 'backfill'")
+
+    try:
+        import ml_feedback_saas
+
+        if mode == "backfill":
+            inseres, maj = ml_feedback_saas.backfill(date_str)
+            total_inseres = inseres
+        else:
+            result = ml_feedback_saas.run(date_str)
+            total_inseres = sum(result["inseres"].values())
+            maj = result["maj"]
+
+        return jsonify(
+            {
+                "status": "ok",
+                "date": date_str,
+                "mode": mode,
+                "paris_inseres": total_inseres,
+                "paris_mis_a_jour": maj,
+            }
+        ), 200
+
+    except Exception as e:
+        return internal_error(str(e))
+
+
+@ml_feedback_bp.route("/stats", methods=["GET"])
+@jwt_required_middleware
+@plan_required("premium", "pro")
+def feedback_stats():
+    """
+    Stats performances ML par stratégie.
+    ---
+    tags:
+      - ML Feedback
+    summary: Stats paris ML par stratégie (premium+)
+    security:
+      - Bearer: []
+    parameters:
+      - name: date_debut
+        in: query
+        type: string
+        description: Date de début YYYY-MM-DD
+      - name: date_fin
+        in: query
+        type: string
+        description: Date de fin YYYY-MM-DD
+    responses:
+      200:
+        description: Stats par stratégie
+      401:
+        description: Token invalide
+      403:
+        description: Plan insuffisant (premium ou pro requis)
+    """
+    date_debut = request.args.get("date_debut")
+    date_fin = request.args.get("date_fin")
+
+    # Validation optionnelle des dates
+    for d_str, label in [(date_debut, "date_debut"), (date_fin, "date_fin")]:
+        if d_str:
+            try:
+                datetime.strptime(d_str, "%Y-%m-%d")
+            except ValueError:
+                return bad_request(f"{label} invalide : {d_str}. Format : YYYY-MM-DD")
+
+    conn = get_db()
+    try:
+        import ml_feedback_saas
+
+        stats = ml_feedback_saas.get_feedback_stats(conn, date_debut, date_fin)
+
+        return jsonify(
+            {
+                "status": "ok",
+                "strategies": stats,
+                "filters": {
+                    "date_debut": date_debut,
+                    "date_fin": date_fin,
+                },
+                "total_strategies": len(stats),
+            }
+        ), 200
+
+    except Exception as e:
+        return internal_error(str(e))
+    finally:
+        conn.close()