refactor(docs): réorganiser la documentation selon principes DDD

Réorganise la documentation du projet selon les principes du Domain-Driven Design (DDD) pour améliorer la cohésion, la maintenabilité et l'alignement avec l'architecture modulaire du backend.

**Structure cible:**
```
docs/domains/
├── README.md (Context Map)
├── _shared/ (Core Domain)
├── recommendation/ (Supporting Subdomain)
├── content/ (Supporting Subdomain)
├── moderation/ (Supporting Subdomain)
├── advertising/ (Generic Subdomain)
├── premium/ (Generic Subdomain)
└── monetization/ (Generic Subdomain)
```

**Changements effectués:**

Phase 1: Création de l'arborescence des 7 bounded contexts
Phase 2: Déplacement des règles métier (01-19) vers domains/*/rules/
Phase 3: Déplacement des diagrammes d'entités vers domains/*/entities/
Phase 4: Déplacement des diagrammes flux/états/séquences vers domains/*/
Phase 5: Création des README.md pour chaque domaine
Phase 6: Déplacement des features Gherkin vers domains/*/features/
Phase 7: Création du Context Map (domains/README.md)
Phase 8: Mise à jour de mkdocs.yml pour la nouvelle navigation
Phase 9: Correction automatique des liens internes (script fix-markdown-links.sh)
Phase 10: Nettoyage de l'ancienne structure (regles-metier/, diagrammes/, features/)

**Configuration des tests:**
- Makefile: godog run docs/domains/*/features/
- scripts/generate-bdd-docs.py: features_dir → docs/domains

**Avantages:**
✅ Cohésion forte: toute la doc d'un domaine au même endroit
✅ Couplage faible: domaines indépendants, dépendances explicites
✅ Navigabilité améliorée: README par domaine = entrée claire
✅ Alignement code/docs: miroir de backend/internal/
✅ Onboarding facilité: exploration domaine par domaine
✅ Tests BDD intégrés: features au plus près des règles métier

Voir docs/REFACTOR-DDD.md pour le plan complet.

docs/domains/content/features/audio-guides/metriques-analytics.feature

@@ -0,0 +1,485 @@
+# language: fr
+
+Fonctionnalité: API - Métriques et analytics audio-guides
+  En tant que système backend
+  Je veux collecter et exposer les métriques d'écoute des audio-guides
+  Afin de fournir des insights aux créateurs
+
+  Contexte:
+    Étant donné que l'API RoadWave est démarrée
+    Et que le créateur "creator@example.com" est authentifié
+
+  # Statistiques globales audio-guide
+
+  Scénario: GET /api/v1/creators/me/audio-guides/{id}/stats - Statistiques générales
+    Étant donné un audio-guide "ag_123" avec les métriques suivantes:
+      | ecoutes_totales | ecoutes_completes | taux_completion | temps_ecoute_total |
+      | 1542            | 892               | 58%             | 423h               |
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/stats"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "listens_total": 1542,
+        "listens_complete": 892,
+        "completion_rate": 58,
+        "total_listen_time_seconds": 1522800,
+        "avg_listen_time_seconds": 988,
+        "unique_listeners": 1124,
+        "repeat_listeners": 418
+      }
+      """
+
+  Scénario: Statistiques par période (7j, 30j, 90j, all-time)
+    Étant donné un audio-guide avec historique
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/stats?period=7d"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et les statistiques sur les 7 derniers jours sont retournées
+
+  Plan du Scénario: Périodes disponibles
+    Quand je fais un GET avec period=<period>
+    Alors les stats de la période <description> sont retournées
+
+    Exemples:
+      | period  | description         |
+      | 7d      | 7 derniers jours    |
+      | 30d     | 30 derniers jours   |
+      | 90d     | 90 derniers jours   |
+      | all     | Depuis la création  |
+
+  # Métriques par séquence
+
+  Scénario: GET /api/v1/creators/me/audio-guides/{id}/sequences/stats - Stats par séquence
+    Étant donné un audio-guide de 12 séquences
+    Et les métriques suivantes:
+      | sequence | starts | completions | abandon_rate |
+      | 1        | 1000   | 950         | 5%           |
+      | 2        | 950    | 920         | 3%           |
+      | 3        | 920    | 850         | 8%           |
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/sequences/stats"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "sequences": [
+          {
+            "sequence_id": "seq_1",
+            "sequence_number": 1,
+            "title": "Introduction",
+            "starts": 1000,
+            "completions": 950,
+            "completion_rate": 95,
+            "abandon_rate": 5,
+            "avg_listen_time": 132,
+            "duration": 135
+          },
+          {
+            "sequence_id": "seq_2",
+            "sequence_number": 2,
+            "title": "Pyramide du Louvre",
+            "starts": 950,
+            "completions": 920,
+            "completion_rate": 97,
+            "abandon_rate": 3,
+            "avg_listen_time": 106,
+            "duration": 108
+          }
+        ]
+      }
+      """
+
+  Scénario: Identification séquence la plus écoutée
+    Étant donné les statistiques par séquence
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/sequences/top"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "most_listened": {
+          "sequence_id": "seq_3",
+          "title": "La Joconde",
+          "starts": 920,
+          "reason": "popular_highlight"
+        },
+        "least_listened": {
+          "sequence_id": "seq_11",
+          "title": "Aile Richelieu",
+          "starts": 580,
+          "reason": "late_sequence"
+        }
+      }
+      """
+
+  # Points d'abandon
+
+  Scénario: Détection point d'abandon critique
+    Étant donné un audio-guide avec taux de complétion 58%
+    Et que 35% des utilisateurs abandonnent à la séquence 7
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/abandon-analysis"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "critical_abandon_point": {
+          "sequence_id": "seq_7",
+          "sequence_number": 7,
+          "title": "Aile Richelieu",
+          "abandon_rate": 35,
+          "severity": "high",
+          "suggestion": "Réduire la durée (8 min actuellement) ou rendre plus captivant"
+        }
+      }
+      """
+
+  Scénario: Heatmap des abandons
+    Étant donné un audio-guide
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/abandon-heatmap"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient une heatmap:
+      """json
+      {
+        "heatmap": [
+          {"sequence": 1, "abandon_count": 50, "intensity": "low"},
+          {"sequence": 2, "abandon_count": 30, "intensity": "low"},
+          {"sequence": 7, "abandon_count": 320, "intensity": "high"},
+          {"sequence": 12, "abandon_count": 70, "intensity": "medium"}
+        ]
+      }
+      """
+
+  # Métriques géographiques
+
+  Scénario: GET /api/v1/creators/me/audio-guides/{id}/geographic-stats - Stats géo
+    Étant donné un audio-guide géolocalisé
+    Et les écoutes suivantes par région:
+      | region        | listens | completions |
+      | Île-de-France | 850     | 520         |
+      | PACA          | 320     | 180         |
+      | Auvergne      | 145     | 90          |
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/geographic-stats"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "by_region": [
+          {
+            "region": "Île-de-France",
+            "listens": 850,
+            "completions": 520,
+            "completion_rate": 61
+          },
+          {
+            "region": "PACA",
+            "listens": 320,
+            "completions": 180,
+            "completion_rate": 56
+          }
+        ]
+      }
+      """
+
+  Scénario: Heatmap géographique des écoutes
+    Étant donné un audio-guide avec points GPS
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/geographic-heatmap"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "points": [
+          {
+            "sequence_id": "seq_1",
+            "gps_point": {"lat": 43.1234, "lon": 2.5678},
+            "listen_count": 1000,
+            "density": "high"
+          },
+          {
+            "sequence_id": "seq_2",
+            "gps_point": {"lat": 43.1245, "lon": 2.5690},
+            "listen_count": 950,
+            "density": "high"
+          }
+        ]
+      }
+      """
+
+  # Métriques déclenchement GPS
+
+  Scénario: Attribution GPS auto vs manuel
+    Étant donné un audio-guide voiture avec 8 points GPS
+    Et les déclenchements suivants:
+      | type           | count |
+      | GPS auto       | 542   |
+      | Manuel         | 123   |
+      | Point manqué   | 89    |
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/trigger-stats"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "total_triggers": 754,
+        "by_type": {
+          "gps_auto": 542,
+          "manual": 123,
+          "missed_point": 89
+        },
+        "gps_auto_rate": 72,
+        "manual_rate": 16,
+        "missed_rate": 12
+      }
+      """
+
+  Scénario: Points GPS les plus manqués
+    Étant donné les statistiques de points manqués
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/missed-points"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "most_missed": [
+          {
+            "sequence_id": "seq_5",
+            "title": "Enclos des éléphants",
+            "missed_count": 45,
+            "missed_rate": 12,
+            "suggestion": "Rayon trop petit (30m) ou point mal placé"
+          }
+        ]
+      }
+      """
+
+  # Temps moyen par séquence
+
+  Scénario: Comparaison durée audio vs temps d'écoute moyen
+    Étant donné les métriques temporelles suivantes:
+      | sequence | duration | avg_listen_time | ecart  |
+      | 1        | 135      | 130             | -5s    |
+      | 2        | 108      | 90              | -18s   |
+      | 3        | 222      | 220             | -2s    |
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/time-analysis"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "sequences": [
+          {
+            "sequence_id": "seq_1",
+            "duration_seconds": 135,
+            "avg_listen_time": 130,
+            "delta": -5,
+            "completion_avg": 96
+          },
+          {
+            "sequence_id": "seq_2",
+            "duration_seconds": 108,
+            "avg_listen_time": 90,
+            "delta": -18,
+            "completion_avg": 83,
+            "warning": "Séquence souvent skippée ou abandonnée avant la fin"
+          }
+        ]
+      }
+      """
+
+  # Notifications milestones
+
+  Scénario: POST /api/v1/audio-guides/{id}/milestones/check - Vérification milestone
+    Étant donné qu'un audio-guide atteint 1000 écoutes
+    Quand le système vérifie les milestones
+    Alors un événement "milestone_reached" est émis
+    Et une notification est envoyée au créateur:
+      """json
+      {
+        "type": "milestone",
+        "milestone_type": "listens_1000",
+        "audio_guide_id": "ag_123",
+        "message": "Félicitations ! Votre audio-guide 'Visite du Louvre' a atteint 1000 écoutes !",
+        "stats": {
+          "listens": 1000,
+          "completion_rate": 58
+        }
+      }
+      """
+
+  Plan du Scénario: Milestones prédéfinis
+    Étant donné qu'un audio-guide atteint <seuil> écoutes
+    Quand le milestone est vérifié
+    Alors une notification "<type>" est envoyée
+
+    Exemples:
+      | seuil | type          |
+      | 100   | listens_100   |
+      | 500   | listens_500   |
+      | 1000  | listens_1000  |
+      | 5000  | listens_5000  |
+      | 10000 | listens_10000 |
+
+  # Graphiques et visualisations
+
+  Scénario: GET /api/v1/creators/me/audio-guides/{id}/completion-funnel - Entonnoir complétion
+    Étant donné un audio-guide de 12 séquences
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/completion-funnel"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient un graphique en entonnoir:
+      """json
+      {
+        "funnel": [
+          {"sequence": 1, "listeners": 1000, "percentage": 100},
+          {"sequence": 2, "listeners": 950, "percentage": 95},
+          {"sequence": 3, "listeners": 890, "percentage": 89},
+          {"sequence": 12, "listeners": 580, "percentage": 58}
+        ]
+      }
+      """
+
+  Scénario: GET /api/v1/creators/me/audio-guides/{id}/listens-over-time - Écoutes dans le temps
+    Étant donné un audio-guide avec historique
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/listens-over-time?period=30d"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient une série temporelle:
+      """json
+      {
+        "period": "30d",
+        "granularity": "day",
+        "data_points": [
+          {"date": "2026-01-01", "listens": 45, "completions": 28},
+          {"date": "2026-01-02", "listens": 52, "completions": 31},
+          {"date": "2026-01-03", "listens": 38, "completions": 24}
+        ]
+      }
+      """
+
+  # Comparaisons et benchmarks
+
+  Scénario: GET /api/v1/creators/me/audio-guides/compare - Comparaison audio-guides
+    Étant donné que le créateur a 3 audio-guides:
+      | audio_guide_id | title            | listens | completion_rate |
+      | ag_1           | Tour de Paris    | 1200    | 65%             |
+      | ag_2           | Visite Louvre    | 1542    | 58%             |
+      | ag_3           | Safari du Paugre | 890     | 72%             |
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/compare"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "audio_guides": [
+          {
+            "audio_guide_id": "ag_2",
+            "title": "Visite Louvre",
+            "listens": 1542,
+            "completion_rate": 58,
+            "rank_by_listens": 1,
+            "rank_by_completion": 2
+          },
+          {
+            "audio_guide_id": "ag_1",
+            "title": "Tour de Paris",
+            "listens": 1200,
+            "completion_rate": 65,
+            "rank_by_listens": 2,
+            "rank_by_completion": 1
+          }
+        ]
+      }
+      """
+
+  Scénario: Benchmark par rapport à la moyenne plateforme
+    Étant donné qu'un audio-guide a un taux de complétion de 58%
+    Et que la moyenne plateforme pour la catégorie "musée" est 62%
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/benchmark"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le corps de réponse contient:
+      """json
+      {
+        "your_completion_rate": 58,
+        "category_avg": 62,
+        "platform_avg": 60,
+        "performance": "below_category_avg",
+        "percentile": 45
+      }
+      """
+
+  # Événements trackés
+
+  Scénario: POST /api/v1/events/track - Tracking événements utilisateur
+    Étant donné qu'un utilisateur interagit avec un audio-guide
+    Quand un événement se produit
+    Alors il est tracké avec les données suivantes:
+      | événement              | données                                    |
+      | audio_guide_started    | audio_guide_id, mode, user_id              |
+      | sequence_completed     | sequence_id, completion_rate, duration     |
+      | audio_guide_completed  | audio_guide_id, total_time, sequences_count|
+      | point_gps_triggered    | point_id, distance, auto_or_manual         |
+      | point_gps_missed       | point_id, distance, action_taken           |
+
+  Scénario: Exemple événement audio_guide_started
+    Quand un audio-guide démarre
+    Alors l'événement suivant est envoyé:
+      """json
+      {
+        "event_type": "audio_guide_started",
+        "timestamp": "2026-01-22T14:00:00Z",
+        "user_id": "user_456",
+        "audio_guide_id": "ag_123",
+        "mode": "voiture",
+        "device": "ios",
+        "location": {"lat": 43.1234, "lon": 2.5678}
+      }
+      """
+
+  Scénario: Exemple événement point_gps_triggered
+    Quand un point GPS déclenche une séquence
+    Alors l'événement suivant est envoyé:
+      """json
+      {
+        "event_type": "point_gps_triggered",
+        "timestamp": "2026-01-22T14:05:30Z",
+        "user_id": "user_456",
+        "audio_guide_id": "ag_123",
+        "sequence_id": "seq_2",
+        "trigger_type": "gps_auto",
+        "distance_to_point": 25,
+        "speed_kmh": 28
+      }
+      """
+
+  # Export données
+
+  Scénario: GET /api/v1/creators/me/audio-guides/{id}/export - Export CSV
+    Étant donné un audio-guide avec historique complet
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/export?format=csv"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le Content-Type est "text/csv"
+    Et le fichier CSV contient:
+      | user_id  | sequence_id | started_at          | completed_at        | completion_rate |
+      | user_123 | seq_1       | 2026-01-22 14:10:00 | 2026-01-22 14:12:15 | 100             |
+      | user_123 | seq_2       | 2026-01-22 14:12:20 | 2026-01-22 14:14:08 | 100             |
+
+  Scénario: Export JSON pour analyse externe
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/export?format=json"
+    Alors le code HTTP de réponse est 200
+    Et le Content-Type est "application/json"
+    Et le fichier JSON contient toutes les métriques détaillées
+
+  # Cache et performance
+
+  Scénario: Cache Redis pour stats fréquemment consultées
+    Étant donné que les stats globales d'un audio-guide sont en cache Redis
+    Quand je fais un GET sur "/api/v1/creators/me/audio-guides/ag_123/stats"
+    Alors les stats sont récupérées depuis Redis (pas PostgreSQL)
+    Et le temps de réponse est < 50ms
+    Et le cache a un TTL de 5 minutes
+
+  Scénario: Invalidation cache lors de nouvelles écoutes
+    Étant donné que les stats sont en cache Redis
+    Quand une nouvelle écoute complète est enregistrée
+    Alors le cache Redis est invalidé pour cet audio-guide
+    Et le prochain GET recalcule les stats depuis PostgreSQL
+
+  Scénario: Pré-calcul stats quotidien (job batch)
+    Étant donné que le job batch s'exécute chaque nuit à 3h
+    Quand le job démarre
+    Alors pour chaque audio-guide actif:
+      - Les stats sont calculées depuis les événements bruts
+      - Les résultats sont stockés dans audio_guide_stats_daily
+      - Les agrégations (7j, 30j, 90j) sont pré-calculées
+    Et les requêtes du lendemain sont instantanées (lecture table pré-calculée)