feat: instrument model

backend/services/instrument_models.py

@@ -1639,6 +1639,22 @@ def simulate_timeline(
     vals_struct   = evaluate_graph(gj_struct, inputs_struct)
     static_structural = round(float(vals_struct.get(output_id, 0.0)), 1)
 
+    # Unités par nœud input_manual — pour corriger les valeurs brutes de ff_calendar
+    # (NFP: raw=228000 → attendu=228 K; PMI: raw=54.7 → attendu=4.7 pts écart/50)
+    macro_node_units: dict[str, str] = {
+        n["id"]: n.get("unit", "")
+        for n in graph_def.get("nodes", [])
+        if n.get("node_type") == "input_manual"
+    }
+
+    def _unit_correct(v: float, unit: str) -> float:
+        """Convertit les valeurs brutes ff_calendar en valeur attendue par le nœud."""
+        if unit == "K" and abs(v) >= 1_000:
+            return round(v / 1_000, 1)
+        if unit == "pts" and v > 10:
+            return round(v - 50.0, 1)
+        return v
+
     # ── Auto-anchor : offset pour que la synthétique parte du prix réel à date_from ──
     # Calculé une seule fois sur le prix réel à date_from (ou le plus proche disponible).
     # Cet offset compense l'écart de calibration sans changer la dynamique du modèle.
@@ -1660,6 +1676,7 @@ def simulate_timeline(
                         # Valeur la plus proche avant date_from
                         v = next((tl[d] for d in sorted(tl) if d <= str(date_from)), next(iter(tl.values()), None))
                     if v is not None:
+                        v = _unit_correct(v, macro_node_units.get(node_id, ""))
                         anchor_overrides[node_id] = {"value": v, "note": "anchor", "set_at": ""}
                 gj_a = _graph_json_for_eval(graph_def, {})
                 in_a = _build_inputs(graph_def, anchor_overrides, {}, saturation=True)
@@ -1677,7 +1694,7 @@ def simulate_timeline(
     for node_id, tl in macro_node_timelines.items():
         v0 = tl.get(str(date_from))
         if v0 is not None:
-            macro_last[node_id] = v0
+            macro_last[node_id] = _unit_correct(v0, macro_node_units.get(node_id, ""))
 
     # Catégories d'events gérées par les nœuds input_event du graphe
     # Les catégories sans nœud correspondant sont appliquées comme choc direct sur l'output.
@@ -1733,6 +1750,7 @@ def simulate_timeline(
             for node_id, tl in macro_node_timelines.items():
                 v = tl.get(cur_str)
                 if v is not None:
+                    v = _unit_correct(v, macro_node_units.get(node_id, ""))
                     macro_last[node_id] = v
                 else:
                     v = macro_last.get(node_id)   # gap-fill (weekend)