Retrait des disponibilités et des limites de temps dans la journée

Disponibilités déclarées supprimées (table `availability`, migration 0022,
API, éditeur de la fiche bénévole, badge de couverture du panneau
d'affectation, colonnes des statistiques) ainsi que les règles
OUTSIDE_AVAILABILITY, DAILY_HOURS_EXCEEDED et INSUFFICIENT_REST, les malus
de disponibilité et de repos du solveur et le filtre « Surchargés » de la
vue bénévoles. Seul le chevauchement reste contrôlé. La case « je suis
disponible » du formulaire public est conservée.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

backend/app/solver/engine.py

@@ -6,17 +6,13 @@ coordination qui affecte (dans l'app, via l'écran habituel — le solveur se
 contente de faire remonter ces candidats en tête de liste).
 
 Contrainte dure : aucun chevauchement de créneaux pour un même bénévole (règle
-`SHIFT_OVERLAP`, cf. `app.validation`). Tout le reste (disponibilité, repos,
-chaînage entre créneaux consécutifs, vœu de poste, vœu de compagnon, vœu
-d'artiste, équité de charge) est un terme de l'objectif, pas une contrainte —
-comme le moteur de validation, qui reste seul juge au moment où la
-coordination confirme une affectation.
-Pas de plafond de cumul journalier côté solveur : `DAILY_HOURS_EXCEEDED`
-reste vérifiée par la validation, à la confirmation.
+`SHIFT_OVERLAP`, cf. `app.validation`). Tout le reste (chaînage entre
+créneaux consécutifs, vœu de poste, vœu de compagnon, vœu d'artiste, équité de
+charge) est un terme de l'objectif, pas une contrainte. Aucune limite d'heures
+par journée ni de temps de repos : ni le solveur ni la validation n'en
+tiennent compte.
 """
 
-import datetime as dt
-
 from ortools.sat.python import cp_model
 
 from app.solver.models import (
@@ -26,22 +22,16 @@ from app.solver.models import (
     SolverSolution,
     SolverVolunteer,
 )
-from app.validation.engine import uncovered_minutes
 from app.validation.models import ShiftInfo
 
-_EIGHT_HOURS_MIN = 8 * 60
-
 # Poids de l'objectif (unités arbitraires, cf. docstring de `_score`).
 # L'écart à un effectif minimal non atteint prime sur tout le reste : le
 # solveur doit toujours proposer quelqu'un pour un créneau sous-staffé, quitte
-# à ce que la disponibilité soit imparfaite (avertissement, pas un blocage —
-# la validation reste seule juge à la confirmation). Au-delà du minimum, un
-# candidat mal assorti peut légitimement ne pas être suggéré du tout.
+# à ce que le candidat soit mal assorti. Au-delà du minimum, un candidat mal
+# assorti peut légitimement ne pas être suggéré du tout.
 _URGENT_BASE = 1000  # créneau encore sous son effectif minimal
 _NORMAL_BASE = 20  # créneau entre effectif minimal et idéal
 _WISH_BONUS = 30
-_AVAIL_PENALTY_PER_HALF_HOUR = 5
-_REST_PENALTY = 60
 _FAIRNESS_PENALTY_PER_HOUR = 2
 # Le créneau lui ferait manquer le passage d'un artiste qu'il veut voir.
 _ARTIST_CONFLICT_PENALTY = 80
@@ -58,22 +48,6 @@ def _overlaps(a: ShiftInfo, b: ShiftInfo) -> bool:
     return a.starts_at < b.ends_at and b.starts_at < a.ends_at
 
 
-def _has_insufficient_rest(volunteer: SolverVolunteer, shift: SolverShift) -> bool:
-    candidate = shift.shift_info
-    for other in volunteer.existing_shifts:
-        if _overlaps(candidate, other):
-            continue
-        if other.ends_at <= candidate.starts_at:
-            gap = candidate.starts_at - other.ends_at
-        elif candidate.ends_at <= other.starts_at:
-            gap = other.starts_at - candidate.ends_at
-        else:
-            continue
-        if gap < dt.timedelta(minutes=_EIGHT_HOURS_MIN):
-            return True
-    return False
-
-
 def _chained_from_predecessor(volunteer: SolverVolunteer, shift: SolverShift) -> bool:
     """Le bénévole a déjà (affectation décidée) l'un des créneaux qui
     précèdent immédiatement celui-ci, le même jour — n'importe quel poste :
@@ -88,20 +62,14 @@ def _score(volunteer: SolverVolunteer, shift: SolverShift) -> int:
     """Score d'affinité (bénévole, créneau) : plus haut = meilleur candidat.
 
     Purement additif (aucune interaction entre deux affectations proposées),
-    ce qui garde le modèle CP-SAT linéaire simple. Repos, chaînage et
-    compagnons ne sont vérifiés que contre les affectations déjà décidées,
-    pas entre deux suggestions du même calcul : la validation finale (à la
-    confirmation) reste seule juge en cas de cas limite entre deux
-    suggestions (et deux compagnons suggérés ensemble dans le même calcul ne
-    se renforcent pas mutuellement, faute d'interaction entre variables).
+    ce qui garde le modèle CP-SAT linéaire simple. Chaînage et compagnons ne
+    sont vérifiés que contre les affectations déjà décidées, pas entre deux
+    suggestions du même calcul (deux compagnons suggérés ensemble ne se
+    renforcent pas mutuellement, faute d'interaction entre variables).
     """
     score = _URGENT_BASE if shift.already_assigned < shift.min_staff else _NORMAL_BASE
     if shift.position_id in volunteer.wished_position_ids:
         score += _WISH_BONUS
-    missed = uncovered_minutes(shift.shift_info, volunteer.availability)
-    score -= (missed // 30) * _AVAIL_PENALTY_PER_HALF_HOUR
-    if _has_insufficient_rest(volunteer, shift):
-        score -= _REST_PENALTY
     if _chained_from_predecessor(volunteer, shift):
         score -= _CHAIN_PENALTY
     companions_present = len(volunteer.wished_companion_ids & shift.assigned_volunteer_ids)

backend/app/solver/loader.py

@@ -9,7 +9,6 @@ from sqlmodel import Session, select
 from app.models import (
     Artist,
     Assignment,
-    Availability,
     DayPart,
     Edition,
     Shift,
@@ -20,7 +19,7 @@ from app.models import (
 )
 from app.solver.models import SolverInput, SolverShift, SolverVolunteer
 from app.validation.engine import day_boundary, festival_day
-from app.validation.models import AvailabilityWindow, ShiftInfo
+from app.validation.models import ShiftInfo
 
 
 def _artist_window(artist: Artist) -> ShiftInfo:
@@ -93,14 +92,6 @@ def build_solver_input(*, session: Session, edition: Edition) -> SolverInput:
         if assigned_count.get(s.id, 0) < s.ideal_staff
     )
 
-    availabilities: dict = defaultdict(list)
-    for a in session.exec(
-        select(Availability).where(Availability.edition_id == edition.id)
-    ):
-        availabilities[a.volunteer_id].append(
-            AvailabilityWindow(date=a.date, start_time=a.start_time, end_time=a.end_time)
-        )
-
     wishes: dict = defaultdict(set)
     for w in session.exec(
         select(VolunteerPositionWish).join(
@@ -141,7 +132,6 @@ def build_solver_input(*, session: Session, edition: Edition) -> SolverInput:
     solver_volunteers = tuple(
         SolverVolunteer(
             id=str(v.id),
-            availability=tuple(availabilities.get(v.id, ())),
             wished_position_ids=frozenset(wishes.get(v.id, ())),
             wished_companion_ids=frozenset(companion_wishes.get(v.id, ())),
             wished_artist_windows=tuple(artist_wishes.get(v.id, ())),

backend/app/solver/models.py

@@ -2,13 +2,13 @@
 
 Le solveur ne connaît que ces structures simples (jamais les modèles
 SQLModel), comme le moteur de validation dont il réutilise les briques
-(`app.validation.models`, `app.validation.engine.uncovered_minutes`).
+(`app.validation.models`).
 """
 
 import datetime as dt
 from dataclasses import dataclass, field
 
-from app.validation.models import AvailabilityWindow, ShiftInfo
+from app.validation.models import ShiftInfo
 
 
 @dataclass(frozen=True)
@@ -39,7 +39,6 @@ class SolverShift:
 @dataclass(frozen=True)
 class SolverVolunteer:
     id: str
-    availability: tuple[AvailabilityWindow, ...] = ()
     wished_position_ids: frozenset[str] = frozenset()
     # Bénévoles (0 à N) avec qui il voudrait être affecté. Le vœu est saisi à
     # sens unique (`VolunteerCompanionWish`) mais rendu réciproque ici par le
@@ -50,7 +49,7 @@ class SolverVolunteer:
     # lui ferait manquer le passage.
     wished_artist_windows: tuple[ShiftInfo, ...] = ()
     # Créneaux déjà occupés (affectations existantes, décisions figées) :
-    # comptent pour chevauchement, repos, chaînage.
+    # comptent pour chevauchement et chaînage.
     existing_shifts: tuple[ShiftInfo, ...] = ()
     # Total déjà affecté sur l'édition (minutes), pour répartir la charge.
     existing_minutes: int = 0