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Intégration Qlik Sense — données réseau (~270 magasins)

Remplace les heuristiques (ranking / IA / score) par les vraies données réseau La Foir'Fouille : CA réseau, Qté vendue réseau, Nb magasins par produit.

Architecture livrée

Élément	Fichier
Connecteur Qlik (NTLM + QIX websocket)	src/lib/qlik-client.ts
Cache lecture/upsert	src/lib/qlik-network-cache.ts
Table cache	qlik_network_metrics (src/db/schema.ts, créée par scripts/db-init.js)
Route de sync (admin)	POST /api/qlik/sync (src/app/api/qlik/sync/route.ts)
Bouton UI	src/features/grid/components/sync-qlik-button.tsx
Jointure grille	enrichWithNetworkMetrics() dans src/features/grid/api/get-product-rows.ts (Phase 8)
Colonnes grille	CA réseau / Qté réseau / Magasins (/270) / % présence (heatmap-grid.tsx)
Recherche produit (Qlik d'abord)	src/lib/qlik-search.ts → src/features/produits/api/search-produits.ts → GET /api/produits/search

Recherche produit — Qlik d'abord

La page /produits ne cherche plus dans le catalogue FF Nancy en premier : le réseau référence bien plus de produits que Nancy, et ce sont précisément ceux-là qu'on veut voir.

1. searchQlikArticles() — recherche de list object sur le champ libellé article. SearchListObjectFor applique un OU entre les mots (« tapis anti » ramenait 17 696 libellés sur l'app FF, et sélectionner ces 17 696 valeurs faisait abandonner le cube en code 15 — Request aborted). On cherche donc mot par mot pour retenir le plus sélectif, on filtre en ET côté client, puis on sélectionne les valeurs retenues par numéro d'élément (SelectListObjectValues). La sélection restreint la dimension « Article Code » aux articles correspondants.

2. Les mesures réseau sortent du même cube, dans la même session Qlik : fenêtre 12 mois glissants sélectionnée sur le champ Date, master measures résolues par titre, cube trié par quantité réseau décroissante (les meilleures ventes en tête, donc pas besoin de lire tout l'ensemble sélectionné). Elles sont ensuite persistées par upsertNetworkMetrics().

   ⚠️ Ne jamais relancer fetchNetworkMetricsPlaywright() pendant une recherche : deux sessions concurrentes sur la même app, dont une avec une grosse sélection, et l'Engine coupe les requêtes (code 15). C'est ce qui faisait échouer la recherche alors que la sync de la Grille — seule sur le serveur — fonctionnait. Le détail mensuel vient donc du cache, et la fiche produit garde son bouton « Actualiser depuis Qlik » pour l'extraire à la demande sur un seul code.

3. pgGetProduitsByCodeCentrale() — rapprochement avec le catalogue Nancy, sur deux clés candidates : la dimension « Article Code » et le champ article_no_centrale, qui n'ont pas le même format sur l'app FF. Un code absent = produit réseau que nous ne référençons pas (?cc= sur la fiche).

Plafonds mesurés en production : sélectionner les 13 446 libellés contenant « tapis » prenait 81 s puis 486 s avant d'abandonner. La sélection est donc plafonnée à 300 valeurs (MAX_VALEURS_SELECTION) et une seule recherche tourne à la fois.

L'API est asynchrone : POST /api/produits/search?q=… démarre un job et rend la main tout de suite, GET renvoie l'avancement puis le résultat (polling client toutes les 2 s). Une requête HTTP maintenue pendant toute l'extraction se faisait couper par le reverse proxy, qui répond une page HTML — le client échouait sur « Unexpected token '<' … is not valid JSON ». Même schéma que POST /api/qlik/sync.

Repli : si Qlik est injoignable, la recherche retombe sur pgSearchProduits() et la réponse le signale (source: "db"). Un résultat Qlik exploitable est mis en cache mémoire 10 min ; un repli ne l'est pas, sinon une panne passagère resterait figée.

Champs de l'app FF (« Magasins Vision Consolidée ») : le code est Article Code, le libellé Article (repli article_libelle_ticket, qui est le libellé ticket tronqué), le fournisseur Fournisseur (repli code_fournisseur, qui ne porte que le code). Ces préférences sont dans CHAMPS_LIBELLE_PREFERES / CHAMPS_FOURNISSEUR_PREFERES, complétées par une heuristique pour les autres apps. Si la détection tombe à côté, forcer :

QLIK_FIELD_ARTICLE_LIBELLE=<nom exact du champ libellé>
QLIK_FIELD_FOURNISSEUR=<nom exact du champ fournisseur>

Sans champ libellé exploitable, la recherche fonctionne encore par code centrale.

⚠️ Les master measures « N » ignorent la sélection Date

Constat de production, vérifié arithmétiquement. Avec août 2025 seul sélectionné, le cube renvoyait qte=164 / ca=2 220,75 € — soit exactement la somme de janvier à juillet 2026. « CA N », « Quantité N » et consorts sont des mesures cumul année en cours, insensibles au champ Date.

Trois conséquences, toutes observées :

• les totaux réseau de la Grille étaient un cumul année en cours (mois courant partiel inclus), pas 12 mois glissants ;
• les mois de l'année précédente non couverts par « Quantité COMP » (août à décembre, en juillet) restaient vides sur tous les articles ;
• la passe de rattrapage y recopiait le total de période, d'où cinq mois identiques à 164 dans qteByMonth.

Aucune sélection ne corrige cela. Le chemin nominal agrège donc directement les champs de faits, qui respectent les sélections :

Rôle	Expression (surchargeable)
Quantité	QLIK_EXPR_QTE — défaut Sum(quantite)
CA	QLIK_EXPR_CA — défaut Sum(ca_ht)
Magasins	QLIK_EXPR_NBMAG — défaut Count(DISTINCT [Magasin Code])
Marge	QLIK_EXPR_MARGE — défaut Sum(marge)

Un seul cube [Article Code, Mois] couvre les 12 mois : ni passe N-1 ni rattrapage — c'est exactement ce qu'ils compensaient. Les totaux deviennent la somme des 12 mois de la fenêtre.

Garde-fous : « Quantité N » est incluse dans le cube pour calibrage, et le log compare les deux sur les mois de l'année en cours, seul périmètre où la master measure est juste :

[qlik-pw][expr] 485210 lignes, quantité totale=…, calibrage année 2026 : 4812/4830 mois conformes à « Quantité N »

Un calibrage faible signale une expression à ajuster (filtre flag_type_mvt, ca_ttc plutôt que ca_ht…). Quantité totale nulle ou erreur Engine → repli automatique sur l'ancien chemin. QLIK_USE_EXPR=0 le force.

Valider les expressions sur le vrai serveur

scripts/qlik-validate.mjs répond aux deux questions ouvertes en une exécution, depuis un réseau qui atteint Qlik (le serveur est filtré par IP : injoignable depuis l'extérieur, la passerelle d'egress tombe en connection timeout) :

docker exec -e QLIK_PWD='<mot de passe>' -it <conteneur> node scripts/qlik-validate.mjs

Il affiche les expressions réelles des master measures, puis un tableau mois par mois comparant Sum(quantite) / Sum(ca_ht) / Sum(ca_ttc) / Count(DISTINCT [Magasin Code]) aux mesures « N » — sur les mois de l'année en cours (où elles doivent coïncider) comme sur ceux de l'année précédente (où les mesures « N » sont censées être à 0). Il affiche enfin Article Code, article_no_centrale et article_codein côte à côte, pour trancher la clé de jointure avec articles.artcentrale.

Lecture seule : sélections en soft lock, objets de session détruits.

Mois vides de la fenêtre glissante (chemin de repli)

Les mesures « N » de l'app sont bornées à une année civile. Quand la fenêtre 12 mois glissants chevauche deux années (le cas 11 mois sur 12), le chemin « dimension Mois » sélectionne les 365 jours d'un coup et la mesure ne se résout que sur une seule année : les mois de l'année précédente ressortent vides. « Quantité COMP » ne rattrape que les mois ayant un comparable dans l'année en cours — d'où, en juillet 2026, un trou observé d'août à décembre 2025 sur tous les articles.

Trois garde-fous, dans qlik-playwright.ts :

1. La passe principale n'écrit plus de 0 pour un mois hors année N, et « Quantité COMP » n'écrit rien quand elle est vide. Un mois absent peut être rattrapé ; un mois à 0 se lit comme « pas de vente » et masque le trou.
2. rattraperMoisVides() : après les passes N et N-1, tout mois vide pour tous les articles est ré-extrait en ne sélectionnant que ses dates — la mesure se résout alors sur la bonne année, quelle que soit l'écriture de son set analysis.
3. Les expressions des master measures sont dumpées au log ([qlik-pw][dump] expression « Quantité N » = …) : c'est la seule façon de savoir comment la mesure est bornée.

Contournement immédiat sans redéploiement : QLIK_MONTH_DIM=0 repasse sur l'itération mois par mois (une sélection de dates par mois, donc pas de trou), au prix d'une extraction plus lente.

⚠️ Les données déjà en cache gardent leurs zéros : il faut relancer la sync Qlik pour les corriger.

Coût de SelectValues sur « Article Code »

Mesuré en production : 8 à 100 s par appel, quasi indépendamment du nombre de valeurs — le moteur balaie un symbole de plus d'un million d'entrées. Avec 7 200 codes en lots de 300, cela faisait 24 appels, ~15 min de sync, et la session Qlik mourait avant la fin (Socket closed, puis Execution context was destroyed).

La dimension Mois livrant déjà tous les mois d'un coup, rien n'oblige à découper les codes : le chemin mensuel fait donc une seule sélection pour tous les codes et un seul cube paginé (la lecture des pages coûte ~50 ms). Repli automatique sur les lots si l'Engine refuse. Même principe pour rattraperMoisVides() : une sélection de codes, puis seule la fenêtre de dates change d'un mois à l'autre.

La sonde de diagnostic de fin de sync a été retirée : elle refaisait une sélection complète des codes et des 365 jours pour rien.

Résultat partiel plutôt que rien

Le script in-page pousse un point de contrôle (cfCheckpoint) après chaque passe. Si la session meurt en cours de route, l'extraction repart de ce point au lieu de tout perdre : les codes déjà traités ont des données complètes (la dimension Mois livre tous leurs mois d'un coup), seul le reliquat manque. Le log signale alors ⚠ résultat PARTIEL — relancer la sync complète le reste.

Tendance réseau = 12 mois glissants stricts

computeNetworkTrend() reconstruit sa fenêtre à partir de la date du jour : 12 mois complets, mois en cours exclu (partiel, il tirait la pente vers le bas). Les mois de la fenêtre absents du cache valent 0 (produit non vendu) ; ceux antérieurs au premier mois réellement extrait sont écartés au lieu d'être inventés à 0 (extraction plus courte que 12 mois).

Retirés : ranking (champs/query/colonnes), analyse IA (routes /api/ai/*, bulk-ai-analyzer, dossier ai-copilot), score (score-engine.ts, colonne score).

Auth — NTLM + ticket SSO (✅ TESTÉ, marche)

Flux implémenté dans qlik-client.ts / scripts/qlik-discover.mjs :

1. GET /hub/ (non authentifié) → 302, on extrait le targetId.
2. NTLM (login FFSCH, domaine vide, pas FOIRFOUILLE) sur /internal_windows_authentication/?targetId=… → 302 vers /hub/?qlikTicket=XXX.
3. GET /hub/?qlikTicket=XXX → Qlik pose le cookie X-Qlik-Session.
4. Cookie + Xrfkey → QRS REST (✅) et Engine websocket.

⚠️ Domaine NTLM vide (comme requests_ntlm("FFSCH", pwd)). Forcer FOIRFOUILLE → 401. Testé depuis l'extérieur : auth + QRS OK, 147 apps côté admin (2 visibles pour FFSCH).

Discovery (✅ FAITE)

App réseau article-niveau = "Magasins Vision Consolidée" (stream Magasin Big Data) :

• QLIK_APP_NETWORK = 9872ee6e-d64a-4b43-984a-076bf1f7f647
• dim QLIK_DIM_CODE_ARTICLE_ID = fcd239e5-288b-4830-a047-0e3d7665d971 (Article Code)
• CA QLIK_MEAS_CA_ID = 43a76088-86fa-402e-a80e-0efd7701b3e1 (CA N)
• Qté QLIK_MEAS_QTE_ID = 7b40caf1-be4b-4811-8d45-50acde33e715 (Quantité N)
• nb mag QLIK_MEAS_NBMAG_ID = 8b63fae5-db2f-4e4c-8618-f3e9d60b6b3b (Magasin Ventes Nb N)

Ces GUID sont déjà les défauts dans qlik-client.ts (hypercube par qLibraryId). (App "CA Foirfouille" stream Réseau = 65b3ad21-… : pas de dimension article → écartée.)

⚠️ À confirmer par un échantillon de hypercube (5 lignes) : que Article Code = code centrale 10000XXXXXX, et que Magasin Ventes Nb N = nb magasins vendeurs. L'agent hermes (Playwright) peut le faire.

Limite extraction depuis l'extérieur

Le websocket Engine renvoie 403 depuis un environnement externe (le proxy Qlik refuse l'upgrade ws hors contexte navigateur ; l'extraction hermes qui marche réutilise une session Playwright). Sur le réseau corporate (où tournera CollectFlow / où /hub/ renvoie 401 NTLM direct), le ws raw devrait passer. À valider en déployant POST /api/qlik/sync sur leur infra interne.

Variables d'environnement (.env.local)

QLIK_HOST=reporting-magasins.lafoirfouille.fr
QLIK_USER=FFSCH
QLIK_PWD=<mot de passe courant>
QLIK_DOMAIN=          # VIDE (ne pas mettre FOIRFOUILLE — NTLM sans domaine)
QLIK_TLS_INSECURE=true
# Défauts déjà en dur dans qlik-client.ts (discovery 2026-06-20) :
QLIK_APP_NETWORK=9872ee6e-d64a-4b43-984a-076bf1f7f647
QLIK_DIM_CODE_ARTICLE_ID=fcd239e5-288b-4830-a047-0e3d7665d971
QLIK_MEAS_CA_ID=43a76088-86fa-402e-a80e-0efd7701b3e1
QLIK_MEAS_QTE_ID=7b40caf1-be4b-4811-8d45-50acde33e715
QLIK_MEAS_NBMAG_ID=8b63fae5-db2f-4e4c-8618-f3e9d60b6b3b

RESTE À FAIRE

1. Confirmer la sémantique des champs (échantillon hypercube, via l'agent hermes/Playwright ou en déployant /api/qlik/sync en interne) : Article Code = code centrale 10000XXXXXX ? Magasin Ventes Nb N = nb magasins vendeurs ? App bien réseau (270 magasins) ?

2. Exécuter le sync depuis le réseau interne : le websocket Engine renvoie 403 depuis l'extérieur. Déployer POST /api/qlik/sync sur l'infra interne FF pour valider l'extraction.

3. Code centrale = articles.artcentrale ✅ RÉSOLU. Confirmé via l'API FF GET /api/articles/{no_id} → champ artcentrale (ex "10000167303" = 10000+6 chiffres). Ajouté au SELECT de pgGetArticlesByFournisseur (a.artcentrale AS "codeCentrale") → propagé dans ProductRow.codeCentrale → jointure enrichWithNetworkMetrics. ⚠️ Vide pour la plupart des articles (seuls les référencés centralement en ont un). À valider que la valeur Qlik "Article Code" est bien au même format sur le premier vrai sync.

Tant que le sync interne n'est pas exécuté, la grille fonctionne en dégradation propre : colonnes réseau vides, aucune erreur.