Mise à jour de la configuration de la base de données pour utiliser PostgreSQL et ajout de Redis dans le fichier .env. Modifications du Dockerfile pour installer les dépendances nécessaires. Amélioration des services de stockage pour supporter les opérations asynchrones avec S3 et le stockage local. Refactorisation des pipelines d'images pour une meilleure gestion des tâches asynchrones. Ajout de la gestion des clés API dans l'authentification. Mise à jour de la documentation et des exemples d'utilisation.

app/models/image.py

@@ -38,7 +38,7 @@ class Image(Base):
     file_size       = Column(BigInteger)                        # bytes
     width           = Column(Integer)
     height          = Column(Integer)
-    uploaded_at     = Column(DateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
+    uploaded_at     = Column(DateTime(timezone=True), default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
 
     # ── Statut du pipeline AI ─────────────────────────────────
     processing_status = Column(
@@ -48,15 +48,15 @@ class Image(Base):
         index=True
     )
     processing_error  = Column(Text)
-    processing_started_at = Column(DateTime)
-    processing_done_at    = Column(DateTime)
+    processing_started_at = Column(DateTime(timezone=True))
+    processing_done_at    = Column(DateTime(timezone=True))
 
     # ── Métadonnées EXIF ──────────────────────────────────────
     exif_raw        = Column(JSON)          # dict complet brut
     exif_make       = Column(String(256))   # Appareil — fabricant
     exif_model      = Column(String(256))   # Appareil — modèle
     exif_lens       = Column(String(256))
-    exif_taken_at   = Column(DateTime)      # DateTimeOriginal EXIF
+    exif_taken_at   = Column(DateTime(timezone=True))      # DateTimeOriginal EXIF
     exif_gps_lat    = Column(Float)
     exif_gps_lon    = Column(Float)
     exif_altitude   = Column(Float)
@@ -79,7 +79,7 @@ class Image(Base):
     ai_tags         = Column(JSON)          # ["nature", "paysage", ...]
     ai_confidence   = Column(Float)         # score de confiance global
     ai_model_used   = Column(String(128))
-    ai_processed_at = Column(DateTime)
+    ai_processed_at = Column(DateTime(timezone=True))
     ai_prompt_tokens  = Column(Integer)
     ai_output_tokens  = Column(Integer)