- Création POD/Intelligence/ML_Predictions_SaaS.md : architecture ML complète,
flow ml_predictions_cache → ml_feedback_saas → paris → ROI dashboard,
schéma données/jointures, décision duplication vs modification turf_scraper,
documentation des 4 stratégies XGBoost, idempotence, usage CLI
- Mise à jour DOCUMENTATION.md : ajout section Turf SaaS API v1 complète
avec tous les endpoints documentés dont /api/v1/roi/* et /api/v1/ml/feedback/*
(HRT-92 ROI backend + HRT-93 ML feedback loop)
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