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Tests Gherkin - Algorithme de Recommandation

Tests BDD pour la section 04-algorithme-recommandation.md

Fichiers de tests

classification-geo.feature

Couverture : Section 2.1 des règles métier

• ✅ Classification 3 types (Géo-ancré 70%, Géo-contextuel 50%, Géo-neutre 20%)
• ✅ Choix par créateur
• ✅ Reclassification par modérateur
• ✅ Modification après publication
• ✅ Impact sur pondération algorithme

Scénarios : 11

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scoring-recommandation.feature

Couverture : Sections 2.2, 2.3, 2.4 des règles métier

• ✅ Calcul score géographique linéaire (1 - distance/200km)
• ✅ Calcul score d'intérêts (moyenne jauges tags)
• ✅ Calcul score engagement (complétion 50%, likes 30%, abonnements 20%)
• ✅ Seuil minimum 50 écoutes
• ✅ Score final combiné selon type contenu
• ✅ Bonus aléatoire 10% configurable
• ✅ Contenu viral peut être recommandé loin
• ✅ Pré-calcul 5 contenus suivants
• ✅ Recalcul si >10 km ou >10 min

Scénarios : 23

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contenu-politique.feature

Couverture : Section 2.5 des règles métier (MVP simplifié)

• ✅ Tag simple "Politique" sans classification gauche/droite
• ✅ Filtrage utilisateur "Masquer contenu politique"
• ✅ Par défaut tous contenus visibles
• ✅ Mode Kids filtre automatiquement le politique
• ✅ Pas d'équilibrage imposé en MVP

Scénarios : 13

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mode-kids.feature

Couverture : Section 2.6 des règles métier

• ✅ Activation manuelle (pas automatique car âge min 13 ans)
• ✅ Filtrage contenus "Tous publics" uniquement
• ✅ Exclusion automatique contenu politique
• ✅ Pas de publicité (ou validée manuellement)
• ✅ Interface standard (pas d'UI enfant)
• ✅ Désactivation possible à tout moment

Scénarios : 15

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declenchement-geo.feature

Couverture : Section 2.7 des règles métier

• ✅ Notification sonore + visuelle au passage <500m
• ✅ Délai réaction 5 secondes
• ✅ Pas d'interruption contenu en cours
• ✅ Logos différenciés (📍🏛️🍴🎭)
• ✅ Publicité uniquement entre contenus
• ✅ Gestion demi-tour (pas de répétition avant 24h)
• ✅ Rayon configurable par admin

Scénarios : 17

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historique-reproposition.feature

Couverture : Section 2.8 des règles métier

• ✅ Contenu >80% jamais reproposé (sauf replayable=true)
• ✅ Contenu <10s ne pas reproposer (signal négatif)
• ✅ Contenu 10-80% reproposer avec reprise position
• ✅ Stockage illimité PostgreSQL
• ✅ Algorithme considère 100 derniers pour performance
• ✅ Export complet RGPD

Scénarios : 17

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parametrabilite-admin.feature

Couverture : Section 2.9 des règles métier

• ✅ Dashboard admin avec tous paramètres configurables à chaud
• ✅ Validation plages de valeurs
• ✅ Aucun recalcul batch (économie CPU)
• ✅ Versioning configurations (git-like)
• ✅ Rollback 1 clic
• ✅ A/B testing avec split 50/50
• ✅ Métriques comparatives temps réel
• ✅ Graphiques évolution engagement
• ✅ Export CSV analyse externe

Scénarios : 17

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parametrabilite-utilisateur.feature

Couverture : Section 2.10 des règles métier

• ✅ 3 curseurs (Géolocalisation, Découverte, Politique)
• ✅ Profils sauvegardables (Trajet quotidien, Road trip, Enfants)
• ✅ Synchronisation multi-devices
• ✅ Auto-switch selon contexte GPS
• ✅ Blocage modification si vitesse >10 km/h
• ✅ Warning avant de prendre la route
• ✅ Limite 10 profils par utilisateur

Scénarios : 22

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medias-traditionnels.feature

Couverture : Section 2.11 des règles métier

• ✅ Compte média vérifié (badge ✓)
• ✅ Pas de validation 3 premiers contenus
• ✅ Modération a posteriori uniquement
• ✅ Formats: flash info, chroniques, éditos, reportages
• ✅ Classification âge obligatoire
• ✅ Monétisation standard (3€/1000 écoutes)
• ✅ Sponsoring direct autorisé
• ✅ Statistiques détaillées

Scénarios : 19

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Statistiques

Métrique	Valeur
Fichiers	9
Scénarios	154
Règles métier	100% couverture section 2

Formules mathématiques testées

Score géographique

score_geo = 1 - (distance_km / distance_max_km)

Score intérêts

score_interets = moyenne(jauges_tags_correspondants)

Score engagement

score_engagement = (taux_completion × 0.5) + (ratio_likes × 0.3) + (ratio_abonnements × 0.2)

Score final

score_final = (score_geo × poids_geo_type)
            + (score_interets × poids_interets_type)
            + (score_engagement × 0.2)
            + bonus_aleatoire

Paramètres par défaut

Paramètre	Défaut	Plage
poids_geo_ancre	0.7	0.5 - 1.0
poids_geo_contextuel	0.5	0.3 - 0.7
poids_geo_neutre	0.2	0.0 - 0.4
poids_engagement	0.2	0.0 - 0.5
part_aleatoire_global	0.1	0.0 - 0.3
distance_max_km	200	50 - 500
rayon_gps_point_m	500	100 - 2000
seuil_min_ecoutes_engagement	50	10 - 200

Exécution des tests

Tous les tests de recommandation

godog run features/recommendation/

Un fichier spécifique

godog run features/recommendation/scoring-recommandation.feature

Tests calculs mathématiques uniquement

godog run features/recommendation/scoring-recommandation.feature --tags=@calcul

CI/CD

Ces tests sont exécutés :

• ✅ Avant chaque release
• ✅ Sur les PRs modifiant l'algorithme de recommandation
• ✅ Nightly builds (tous les tests)

Implémentation des steps

Les steps definitions seront implémentées dans :

features/steps/recommendation_steps.go

Exemple avec calculs :

func (s *RecommendationSteps) lalgorithmeCalculeLeScoreGeo(expectedScore float64) error {
    actualScore := 1.0 - (s.distance / s.distanceMax)
    if math.Abs(actualScore - expectedScore) > 0.01 {
        return fmt.Errorf("score_geo: attendu %.2f, obtenu %.2f", expectedScore, actualScore)
    }
    return nil
}

Prochaines étapes

1. ⏳ Implémenter les steps definitions en Go
2. ⏳ Tester les formules mathématiques avec valeurs edge cases
3. ⏳ Configurer Testcontainers pour PostgreSQL + PostGIS
4. ⏳ Tests de performance (calcul score pour 1000 contenus <100ms)
5. ⏳ Créer les Gherkin pour les 14 autres sections

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Statut : ✅ Spécifications complètes Dernière mise à jour : 2026-01-21