feat: Introduce bulk AI analyzer component to pre-classify products and prepare data for AI analysis, including context profiling.

src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts

@@ -56,6 +56,12 @@ Si AUCUNE condition d'ajustement n'est remplie → CONFIRME le verdict pré-calc
 Note dans la justification (sans changer la décision) :
 • Si un magasin représente ≥ 80% des ventes → "porté par [magasin]"
 • Si produit protégé (nouveauté, dernière ref fournisseur) → le mentionner
+• Si un RANKING est fourni, mentionne la position et le percentile du produit (ex: "classé 45e / 5 000 produits, top 1%")
+  → Le ranking est un signal contextuel qui RENFORCE le verdict :
+    - Top 5% du réseau → signal fort pour garder en A
+    - Top 20% du réseau → signal modéré pour garder en A
+    - Bottom 30% du réseau → signal défavorable, cohérent avec Z
+  → Le ranking seul ne change PAS le verdict, mais combiné avec d'autres signaux il peut justifier un ajustement
 
 --- FORMAT OBLIGATOIRE ---
 JSON uniquement, sans markdown.
@@ -163,6 +169,25 @@ SI AUCUNE RÈGLE MANAGER n'est définie, tu recommandes UNIQUEMENT A ou Z (jamai
         lines.push(`• Poids CA fournisseur : ${ctx.weightCaFournisseur.toFixed(1)}%`);
         lines.push("");
 
+        // Ranking réseau & magasin (avec percentile contextuel)
+        if (p.rankingCa != null || p.rankingQte != null || p.rankingMagCa != null || p.rankingMagQte != null) {
+            const total = p.totalRankedProducts ?? 0;
+            const totalLabel = total > 0 ? ` / ${total.toLocaleString('fr-FR')} produits` : "";
+            lines.push(`--- RANKING RÉSEAU (${total > 0 ? total.toLocaleString('fr-FR') : "?"} produits vendus sur la période) ---`);
+            if (p.rankingCa != null) {
+                const pctCa = total > 0 ? ((p.rankingCa / total) * 100).toFixed(1) : "?";
+                lines.push(`• Classement CA réseau : ${p.rankingCa}e${totalLabel} (top ${pctCa}%)`);
+            }
+            if (p.rankingQte != null) {
+                const pctQte = total > 0 ? ((p.rankingQte / total) * 100).toFixed(1) : "?";
+                lines.push(`• Classement Qté réseau : ${p.rankingQte}e${totalLabel} (top ${pctQte}%)`);
+            }
+            if (p.rankingMagCa != null) lines.push(`• Classement CA magasin : ${p.rankingMagCa}e`);
+            if (p.rankingMagQte != null) lines.push(`• Classement Qté magasin : ${p.rankingMagQte}e`);
+            lines.push(`• Contexte : ce fournisseur a ${ctx.lotSize} produits dans le lot analysé`);
+            lines.push("");
+        }
+
         // Signaux pré-calculés (si données mensuelles disponibles)
         if (p.siteMonthlyData && p.siteMonthlyData.length > 0) {
             const signals = AnalysisEngine.computeSignals(p.siteMonthlyData);
@@ -291,7 +316,8 @@ Famille / Rayon : ${p.libelleNiveau2 ?? "N/A"}
 • Quantité : ${p.totalQuantite} unités
 • Marge : ${p.tauxMarge.toFixed(1)}%
 • PMV : ${pmv.toFixed(2)}€
-${p.shareCa !== undefined ? `• Poids CA Fournisseur : ${p.shareCa.toFixed(1)}%` : ""}${contextRules}
+${p.shareCa !== undefined ? `• Poids CA Fournisseur : ${p.shareCa.toFixed(1)}%` : ""}
+${p.rankingCa != null || p.rankingQte != null ? `\n--- RANKING ---\n${p.rankingCa != null ? `• Classement CA réseau : ${p.rankingCa}e${p.totalRankedProducts ? ` / ${p.totalRankedProducts} produits (top ${((p.rankingCa / p.totalRankedProducts) * 100).toFixed(1)}%)` : ""}\n` : ""}${p.rankingQte != null ? `• Classement Qté réseau : ${p.rankingQte}e${p.totalRankedProducts ? ` / ${p.totalRankedProducts} produits (top ${((p.rankingQte / p.totalRankedProducts) * 100).toFixed(1)}%)` : ""}\n` : ""}${p.rankingMagCa != null ? `• Classement CA magasin : ${p.rankingMagCa}e\n` : ""}${p.rankingMagQte != null ? `• Classement Qté magasin : ${p.rankingMagQte}e` : ""}` : ""}${contextRules}
 Génère UNIQUEMENT le JSON :`;
     }
 

src/features/ai-copilot/models/ai-analysis.types.ts

@@ -78,6 +78,15 @@ export interface ProductAnalysisInput {
     nbJoursDerniereVente?: number;
     derniereVente?: string;
 
+    /** Ranking réseau (classement global tous magasins) */
+    rankingCa?: number;
+    rankingQte?: number;
+    /** Ranking magasin (classement local) */
+    rankingMagCa?: number;
+    rankingMagQte?: number;
+    /** Nombre total de produits classés (avec ventes sur la période) */
+    totalRankedProducts?: number;
+
     /**
      * Fiche de contexte enrichie générée par le ContextProfiler.
      * Transmise au prompt de l'IA pour une analyse multi-dimensionnelle.

src/features/grid/api/get-product-rows.ts

@@ -31,12 +31,13 @@ export async function getProductRows(input: GetProductRowsInput): Promise<Produc
 
         // ─── Phase 2 : Mensuel + Commandes (en parallèle) ────────────────────
         const { dateDebut, dateFin } = buildLast12MonthsRange();
-        const [mensuelMap, referentielMap, commandesMap, rankingMap] = await Promise.all([
+        const [mensuelMap, referentielMap, commandesMap, rankingResult] = await Promise.all([
             getMensuelByArticles(articles, dateDebut, dateFin),
             getReferentielByArticles(articles),
             getCommandesByFournisseur(codeFournisseur),
             getRankingByArticles(articles),
         ]);
+        const { rankings: rankingMap, totalRankedProducts } = rankingResult;
         console.log(`[getProductRows] mensuel data for ${mensuelMap.size}/${articles.length} articles`);
 
         // ─── Phase 3 : Fenêtre temporelle (12 mois complets) ─────────────────
@@ -230,6 +231,7 @@ export async function getProductRows(input: GetProductRowsInput): Promise<Produc
             product.rankingQte = ranking.ranking_qte;
             product.rankingMagCa = ranking.ranking_mag_ca;
             product.rankingMagQte = ranking.ranking_mag_qte;
+            product.totalRankedProducts = totalRankedProducts;
         }
 
         // ─── Phase 7 : Restaurer gammes depuis dernier snapshot ──────────────

src/features/grid/components/bulk-ai-analyzer.tsx

@@ -134,9 +134,28 @@ export function BulkAiAnalyzer() {
         }
         const deadStockCodes = new Set(deadStockRows.map(r => r.codein));
 
+        // 2c. Top 20 réseau → A direct, sans appel IA
+        const top20Rows = rows.filter(r =>
+            (r.totalQuantite || 0) > 0 &&
+            !deadStockCodes.has(r.codein) &&
+            ((r.rankingCa != null && r.rankingCa <= 20) || (r.rankingQte != null && r.rankingQte <= 20))
+        );
+        if (top20Rows.length > 0) {
+            const aChanges: Record<string, GammeCode> = {};
+            top20Rows.forEach(r => { aChanges[r.codein] = "A"; });
+            batchSetDraftGamme(aChanges);
+            top20Rows.forEach(r => {
+                const rkCa = r.rankingCa != null ? `${r.rankingCa}e CA` : "";
+                const rkQte = r.rankingQte != null ? `${r.rankingQte}e Qté` : "";
+                const total = r.totalRankedProducts ? ` / ${r.totalRankedProducts.toLocaleString("fr-FR")} produits` : "";
+                setInsight(r.codein, `Top 20 réseau (${[rkCa, rkQte].filter(Boolean).join(", ")}${total}) — classé A automatiquement.`);
+            });
+        }
+        const top20Codes = new Set(top20Rows.map(r => r.codein));
+
         // Filtrer : ne soumettre à l'IA que les produits avec au moins 1 vente et CA/quantité suffisants
         const payloadsWithSales = initialPayloads.filter(p =>
-            (p.totalQuantite || 0) > 0 && !deadStockCodes.has(p.codein)
+            (p.totalQuantite || 0) > 0 && !deadStockCodes.has(p.codein) && !top20Codes.has(p.codein)
         );
 
         // 2c. Context profiling en micro-batches asynchrones
@@ -182,6 +201,11 @@ export function BulkAiAnalyzer() {
                     commandesEnCours: row?.commandesEnCours,
                     nbJoursDerniereVente: row?.nbJoursDerniereVente,
                     derniereVente: row?.derniereVente,
+                    rankingCa: row?.rankingCa,
+                    rankingQte: row?.rankingQte,
+                    rankingMagCa: row?.rankingMagCa,
+                    rankingMagQte: row?.rankingMagQte,
+                    totalRankedProducts: row?.totalRankedProducts,
                     contextProfile,
                     scoring: {
                         score,

src/lib/api-ff-client.ts

@@ -444,17 +444,39 @@ function parseRankNum(val: string | null | undefined): number | undefined {
     return isNaN(n) ? undefined : n;
 }
 
+export interface RankingResult {
+    rankings: Map<string, FfRanking>;
+    /** Nombre total de produits dans le classement (produits avec ventes sur la période) */
+    totalRankedProducts: number;
+}
+
 /**
  * Récupère le ranking (réseau + magasin) pour un lot d'articles via codein.
- * Retourne Map<codein, FfRanking>
+ * Fait d'abord un appel pour connaître le nombre total de produits classés,
+ * puis récupère le ranking de chaque article.
  */
 export async function getRankingByArticles(
     articles: { codein: string; gtin?: string }[],
     batchSize = 20
-): Promise<Map<string, FfRanking>> {
+): Promise<RankingResult> {
-    const result = new Map<string, FfRanking>();
+    const rankings = new Map<string, FfRanking>();
-    if (articles.length === 0) return result;
+    if (articles.length === 0) return { rankings, totalRankedProducts: 0 };
 
+    // 1. Récupérer le nombre total de produits classés (1 seul appel)
+    let totalRankedProducts = 0;
+    try {
+        const countUrl = `${FF_API_BASE}/api/ranking?limit=1`;
+        const countRes = await fetch(countUrl, { cache: "no-store" });
+        if (countRes.ok) {
+            const countData = await countRes.json();
+            totalRankedProducts = countData?.count ?? 0;
+            console.log(`[api-ff] Ranking total produits classés : ${totalRankedProducts}`);
+        }
+    } catch (err) {
+        console.warn(`[api-ff] Failed to get ranking total count:`, err);
+    }
+
+    // 2. Récupérer le ranking de chaque article
     for (let i = 0; i < articles.length; i += batchSize) {
         const batch = articles.slice(i, i + batchSize);
         await Promise.all(
@@ -465,18 +487,15 @@ export async function getRankingByArticles(
                     if (!res.ok) return;
                     const data = await res.json();
 
-                    // Structure : { count: number, ranking: RankingEntry[] }
+                    const rankingList = data?.ranking;
-                    const rankings = data?.ranking;
+                    if (!Array.isArray(rankingList) || rankingList.length === 0) return;
-                    if (!Array.isArray(rankings) || rankings.length === 0) return;
 
-                    // Log premier résultat pour diagnostic
+                    if (rankings.size === 0) {
-                    if (result.size === 0) {
+                        console.log(`[api-ff] Ranking sample keys: ${Object.keys(rankingList[0]).join(",")}`);
-                        console.log(`[api-ff] Ranking sample keys: ${Object.keys(rankings[0]).join(",")}`);
                     }
 
-                    // Prendre la première entrée
+                    const entry = rankingList[0];
-                    const entry = rankings[0];
+                    rankings.set(art.codein, {
-                    result.set(art.codein, {
                         ranking_ca: parseRankNum(entry.ranking_ca),
                         ranking_qte: parseRankNum(entry.ranking_qte),
                         ranking_mag_ca: parseRankNum(entry.ranking_mag_ca),
@@ -493,8 +512,8 @@ export async function getRankingByArticles(
         );
     }
 
-    console.log(`[api-ff] Ranking: ${result.size}/${articles.length} articles enrichis`);
+    console.log(`[api-ff] Ranking: ${rankings.size}/${articles.length} articles enrichis`);
-    return result;
+    return { rankings, totalRankedProducts };
 }
 
 // ---------------------------------------------------------------------------

src/types/grid.ts

@@ -99,6 +99,8 @@ export interface ProductRow {
     /** Ranking magasin */
     rankingMagCa?: number;
     rankingMagQte?: number;
+    /** Nombre total de produits classés dans le réseau (produits avec ventes sur la période) */
+    totalRankedProducts?: number;
 }
 
 /** Summary bar totals for the currently visible/filtered rows */