fix: add app.py placeholder and update README YAML for HF Space

app.py

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+from fastapi import FastAPI
+app = FastAPI()
+
+@app.get("/")
+def root():
+    return {"status": "Space HF prêt pour ML !"}

docs/pipeline.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+# Plan du Pipeline CI/CD
+
+## Objectif
+Automatiser tests (qualité code/ML) et déploiement vers Hugging Face Spaces pour un POC scalable. Flux : Push → Tests → Build → Deploy (dev sur branche `dev`, prod sur `main` avec validation manuelle).  
+*Choix : GitHub Actions pour simplicité/intégration gratuite ; HF Spaces pour hébergement ML sans infra (GPU si besoin pour inférence). Temps cible <10min par run (vigilance doc).*
+
+## Triggers
+- Push sur branches : `dev` (auto-deploy dev), `main` (deploy prod après review).
+- Pull Requests vers `main` (tests + validation avant merge).  
+*Choix : Limite à ces branches pour isoler envs ; évite triggers sur features pour perf.*
+
+## Étapes du Pipeline (Séquentiel : Tests d'abord, puis Deploy si OK)
+1. **Checkout Code** : Récupère le repo.  
+   *Outil : `actions/checkout@v4` (standard, rapide).*
+2. **Setup Environnement** : Python 3.10+ (compatible FastAPI/Pytest/SQLAlchemy).  
+   *Choix : Version fixe pour reproductibilité ML ; cache deps pour accélérer runs futurs.*
+3. **Installation Dépendances** : `pip install -r requirements.txt` + outils tests (pytest, black, flake8).  
+   *Choix : Inclut lint pour standards code (reco ML : black pour formatage auto).*
+4. **Linting** : Vérifie style (`black --check`, `flake8`).  
+   *Pourquoi ? Détecte erreurs tôt ; coverage >80% visé pour robustesse.*
+5. **Tests Automatisés** : `pytest --cov=src` (unitaires/fonctionnels API/ML).  
+   *Choix : Couvre cas critiques (erreurs validation Pydantic, prédictions ML) ; rapport XML pour badges GitHub.*
+6. **Build (Optionnel pour POC)** : Package API (e.g., build Docker si HF le requiert).  
+   *Évolutif : Ajoute plus tard pour prod.*
+7. **Déploiement** : Push vers HF Space (dev/prod).  
+   *Choix : Conditionnel par branche ; utilise secrets pour HF_TOKEN (sécurité).*
+
+## Gestion Envs et Secrets
+- **Devs** : Branche `dev` → Space `ton-username/espace-dev` (tests rapides).
+- **Test/Prod** : PR → `main` → Space `espace-prod` (review requise).
+- **Secrets** : HF_TOKEN (GitHub Secrets) ; jamais en code.  
+*Choix : Sépare envs pour traçabilité (inputs/outputs ML en DB PostgreSQL plus tard).*
+
+## Standards Code/ML
+- Format : Black.
+- Tests : >80% coverage ; reproductibles (seeds pour ML).
+- Monitoring : Badges GitHub pour coverage/status.  
+*Pourquoi ? Assure fiabilité en prod ; aligné sur reco OpenClassrooms (ressource doc).*