Migration v1 (Flask) -> v2 (FastAPI + Vue.js) complétée

✨ Changements majeurs:
- Suppression complète du code Flask legacy
- Migration backend FastAPI vers racine /backend
- Migration frontend Vue.js vers racine /frontend
- Suppression de notytex-v2/ (code monté à la racine)

✅ Validations:
- Backend démarre correctement (port 8000)
- API /api/v2/health répond healthy
- 99/99 tests unitaires passent
- Frontend configuré avec proxy Vite

📝 Documentation:
- README.md réécrit pour v2
- Instructions de démarrage mises à jour
- .gitignore adapté pour backend/frontend/

🎯 Architecture finale:
notytex/
├── backend/     # FastAPI + SQLAlchemy + Pydantic
├── frontend/    # Vue 3 + Vite + TailwindCSS
├── docs/        # Documentation
└── school_management.db  # Base de données (inchangée)

Jalon 6 complété: Application v2 prête pour utilisation!

backend/domain/value_objects/statistics.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+"""
+Value Objects pour les statistiques.
+"""
+from dataclasses import dataclass
+from typing import List
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class StatisticsResult:
+    """
+    Résultat des calculs statistiques.
+    
+    Attributes:
+        count: Nombre de valeurs
+        mean: Moyenne
+        median: Médiane
+        min: Minimum
+        max: Maximum
+        std_dev: Écart-type
+    """
+    count: int
+    mean: float
+    median: float
+    min: float
+    max: float
+    std_dev: float
+    
+    def to_dict(self) -> dict:
+        """Convertit en dictionnaire pour la sérialisation."""
+        return {
+            "count": self.count,
+            "mean": self.mean,
+            "median": self.median,
+            "min": self.min,
+            "max": self.max,
+            "std_dev": self.std_dev
+        }
+    
+    @classmethod
+    def empty(cls) -> "StatisticsResult":
+        """Crée un résultat vide."""
+        return cls(
+            count=0,
+            mean=0.0,
+            median=0.0,
+            min=0.0,
+            max=0.0,
+            std_dev=0.0
+        )
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class HistogramBin:
+    """
+    Un bin d'histogramme.
+    
+    Attributes:
+        range_start: Début de l'intervalle
+        range_end: Fin de l'intervalle
+        count: Nombre de valeurs dans l'intervalle
+    """
+    range_start: float
+    range_end: float
+    count: int
+    
+    @property
+    def label(self) -> str:
+        """Génère le label pour l'affichage."""
+        if self.range_end == float('inf'):
+            return f"{int(self.range_start)}+"
+        return f"{int(self.range_start)}-{int(self.range_end)}"
+    
+    def to_dict(self) -> dict:
+        """Convertit en dictionnaire pour la sérialisation."""
+        return {
+            "range": self.label,
+            "count": self.count
+        }
+
+
+@dataclass
+class HistogramData:
+    """
+    Données d'histogramme.
+    
+    Attributes:
+        bins: Liste des bins
+        max_count: Nombre maximum dans un bin (pour l'affichage)
+    """
+    bins: List[HistogramBin]
+    
+    @property
+    def max_count(self) -> int:
+        """Retourne le count maximum parmi tous les bins."""
+        if not self.bins:
+            return 0
+        return max(bin.count for bin in self.bins)
+    
+    @property
+    def total_count(self) -> int:
+        """Retourne le nombre total d'éléments."""
+        return sum(bin.count for bin in self.bins)
+    
+    def to_list(self) -> List[int]:
+        """Convertit en liste simple de counts (pour Chart.js)."""
+        return [bin.count for bin in self.bins]
+    
+    def to_dict_list(self) -> List[dict]:
+        """Convertit en liste de dictionnaires."""
+        return [bin.to_dict() for bin in self.bins]