diff --git a/dev/config_fusen.yaml b/dev/config_fusen.yaml
index 7b7d7547f62d7f7f3ab58a7da562e90667f1185e..c1bf6a7f7af0f423ee6f4b321a921fb879a05375 100644
--- a/dev/config_fusen.yaml
+++ b/dev/config_fusen.yaml
@@ -1,3 +1,16 @@
+flat_import_ars_data.Rmd:
+ path: dev/flat_import_ars_data.Rmd
+ state: active
+ R: []
+ tests: []
+ vignettes: vignettes/import-des-donnees-brutes-ars.Rmd
+ inflate:
+ flat_file: dev/flat_import_ars_data.Rmd
+ vignette_name: Import des données brutes ARS
+ open_vignette: true
+ check: true
+ document: true
+ overwrite: ask
flat_import_data.Rmd:
path: dev/flat_import_data.Rmd
state: active
diff --git a/dev/flat_import_ars_data.Rmd b/dev/flat_import_ars_data.Rmd
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c502e8fc51e068227314edc50087e89783f5f590
--- /dev/null
+++ b/dev/flat_import_ars_data.Rmd
@@ -0,0 +1,145 @@
+---
+title: "flat_import_ars_data.Rmd"
+output: html_document
+editor_options:
+ chunk_output_type: console
+---
+
+```{r development, include=FALSE}
+library(testthat)
+```
+
+```{r development-load}
+# Load already included functions if relevant
+pkgload::load_all(export_all = FALSE)
+```
+
+```{r development, include=FALSE}
+library(testthat)
+library(xlsx)
+library(datalibaba)
+library(RPostgreSQL)
+library(sf)
+library(collectr)
+library(dplyr)
+```
+
+```{r development-1}
+# Load already included functions
+pkgload::load_all(export_all = FALSE)
+```
+
+# Présentation
+
+Cette page contient la logique métier concernant l'import des données brutes
+fournies par l'ARS dans une base de données POstgreSQL dans le cadre du projet
+Nitrates
+
+# Connexion à la base de données PostgreSQL
+
+```{r connect_to_db, eval=FALSE}
+# Se connecter à la base de données PostgreSQL si_eau
+connexion <- datalibaba::connect_to_db(db = "si_eau", user = "admin")
+```
+
+```{r list_schemas, eval=FALSE}
+# Lister les schémas présents dans la base
+schemas_list <- data.frame(datalibaba::list_schemas(connexion))
+
+# Renommer la variable unique en "nom_schema"
+schemas_list <- schemas_list |>
+ rename(nom_schema = unique(names(.)))
+
+# Trier le dataframe par la variable nom_schema
+schemas_list <- schemas_list |>
+ arrange(nom_schema)
+```
+
+```{r list_tables, eval=FALSE}
+# Lister les tables présentes dans le schéma spécifié
+tables_list <- data.frame(datalibaba::list_tables(
+ con = connexion,
+ db = "si_eau",
+ schema = "nitrates"))
+
+# Renommer la variable unique en "nom_table"
+tables_list <- tables_list |>
+ rename(nom_table = names(tables_list)[1])
+
+# Trier le dataframe par la variable nom_table
+tables_list <- tables_list |>
+ arrange(nom_table)
+
+```
+
+# Import des données de l'ARS dans un dataframe par millésime
+
+Les données sont transmies au format XLSX.
+
+```{r import_data_ars_2022, eval=FALSE}
+data_ars_2022 <- collectr::import_xlsx(
+ filepath = "T:\\datalab\\SRNP_DEMA_SI_EAU\\NITRATES\\DONNEES_CLIENT\\SOURCES\\ARS\\2023_06\\Nitrates 2022 pour DREAL EPNT4 2023-05-30.xlsx",
+ sheet = 1,
+ row = 2)
+
+```
+
+```{r import_data_ars_2023, eval=FALSE}
+data_ars_2023 <- collectr::import_xlsx(
+ filepath = "T:\\datalab\\SRNP_DEMA_SI_EAU\\NITRATES\\DONNEES_CLIENT\\SOURCES\\ARS\\2024_06\\Nitrates 2023 pour DREAL EPNT4 2024-05-31.xlsx",
+ sheet = 1,
+ row = 2)
+
+```
+
+# Création d'une table pour le nouveau millésime
+
+```{r create-nitrate_data_ars, eval=FALSE}
+# Charger les données dans une nouvelle table en base
+datalibaba::poster_data(data = data_ars_2023,
+ table = "nitrate_data_analyse_ars_2023",
+ schema = "nitrates",
+ db = "si_eau",
+ overwrite = TRUE,
+ user = "admin")
+
+# Ajouter un commentaire sur la table
+datalibaba::commenter_table(comment = "Analyses Nitrates ARS (2023)",
+ table = "nitrate_data_analyse_ars_2023",
+ schema = "nitrates",
+ db = "si_eau",
+ user = "admin")
+
+```
+
+# Modification du type des champs si besoin
+
+```{r modify_column_type, eval=FALSE}
+# Modifier le type de colonne pour les champs de date
+collectr::modify_column_type(database = "si_eau",
+ schema = "nitrates",
+ table = "nitrate_data_analyse_ars_2023",
+ column_name = "plv_date",
+ column_type = "date",
+ role = "admin")
+
+```
+
+# Insertion des données du nouveau millésime en base dans la table globale
+
+```{r import_and_merge_tables, eval=FALSE}
+# Insérer les données de la table du dernier millésime vers la table complète
+collectr::import_and_merge_tables(database = "si_eau",
+ source_table = "nitrate_data_ars_2023",
+ source_schema = "nitrates",
+ target_table = "nitrate_data_analyse_ars_test",
+ target_schema = "nitrates")
+
+```
+
+```{r development-inflate, eval=FALSE}
+# Run but keep eval=FALSE to avoid infinite loop
+# Execute in the console directly
+fusen::inflate(flat_file = "dev/flat_import_ars_data.Rmd", vignette_name = "Import des données brutes ARS")
+```
+
diff --git a/vignettes/import-des-donnees-brutes-ars.Rmd b/vignettes/import-des-donnees-brutes-ars.Rmd
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d83e31131e2dbcf6d1a422f22d21bc4f4cd32516
--- /dev/null
+++ b/vignettes/import-des-donnees-brutes-ars.Rmd
@@ -0,0 +1,132 @@
+---
+title: "Import des données brutes ARS"
+output: rmarkdown::html_vignette
+vignette: >
+ %\VignetteIndexEntry{import-des-donnees-brutes-ars}
+ %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
+ %\VignetteEncoding{UTF-8}
+---
+
+```{r, include = FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(
+ collapse = TRUE,
+ comment = "#>"
+)
+```
+
+```{r setup}
+library(data.nitrates)
+```
+
+<!-- WARNING - This vignette is generated by {fusen} from dev/flat_import_ars_data.Rmd: do not edit by hand -->
+
+# Présentation
+
+Cette page contient la logique métier concernant l'import des données brutes
+fournies par l'ARS dans une base de données POstgreSQL dans le cadre du projet
+Nitrates
+
+
+# Connexion à la base de données PostgreSQL
+
+```{r connect_to_db, eval = FALSE}
+# Se connecter à la base de données PostgreSQL si_eau
+connexion <- datalibaba::connect_to_db(db = "si_eau", user = "admin")
+```
+
+```{r list_schemas, eval = FALSE}
+# Lister les schémas présents dans la base
+schemas_list <- data.frame(datalibaba::list_schemas(connexion))
+
+# Renommer la variable unique en "nom_schema"
+schemas_list <- schemas_list |>
+ rename(nom_schema = unique(names(.)))
+
+# Trier le dataframe par la variable nom_schema
+schemas_list <- schemas_list |>
+ arrange(nom_schema)
+```
+
+```{r list_tables, eval = FALSE}
+# Lister les tables présentes dans le schéma spécifié
+tables_list <- data.frame(datalibaba::list_tables(
+ con = connexion,
+ db = "si_eau",
+ schema = "nitrates"))
+
+# Renommer la variable unique en "nom_table"
+tables_list <- tables_list |>
+ rename(nom_table = names(tables_list)[1])
+
+# Trier le dataframe par la variable nom_table
+tables_list <- tables_list |>
+ arrange(nom_table)
+
+```
+
+# Import des données de l'ARS dans un dataframe par millésime
+
+Les données sont transmies au format XLSX.
+
+
+```{r import_data_ars_2022, eval = FALSE}
+data_ars_2022 <- collectr::import_xlsx(
+ filepath = "T:\\datalab\\SRNP_DEMA_SI_EAU\\NITRATES\\DONNEES_CLIENT\\SOURCES\\ARS\\2023_06\\Nitrates 2022 pour DREAL EPNT4 2023-05-30.xlsx",
+ sheet = 1,
+ row = 2)
+
+```
+
+```{r import_data_ars_2023, eval = FALSE}
+data_ars_2023 <- collectr::import_xlsx(
+ filepath = "T:\\datalab\\SRNP_DEMA_SI_EAU\\NITRATES\\DONNEES_CLIENT\\SOURCES\\ARS\\2024_06\\Nitrates 2023 pour DREAL EPNT4 2024-05-31.xlsx",
+ sheet = 1,
+ row = 2)
+
+```
+
+# Création d'une table pour le nouveau millésime
+
+```{r create-nitrate_data_ars, eval = FALSE}
+# Charger les données dans une nouvelle table en base
+datalibaba::poster_data(data = data_ars_2023,
+ table = "nitrate_data_analyse_ars_2023",
+ schema = "nitrates",
+ db = "si_eau",
+ overwrite = TRUE,
+ user = "admin")
+
+# Ajouter un commentaire sur la table
+datalibaba::commenter_table(comment = "Analyses Nitrates ARS (2023)",
+ table = "nitrate_data_analyse_ars_2023",
+ schema = "nitrates",
+ db = "si_eau",
+ user = "admin")
+
+```
+
+# Modification du type des champs si besoin
+
+```{r modify_column_type, eval = FALSE}
+# Modifier le type de colonne pour les champs de date
+collectr::modify_column_type(database = "si_eau",
+ schema = "nitrates",
+ table = "nitrate_data_analyse_ars_2023",
+ column_name = "plv_date",
+ column_type = "date",
+ role = "admin")
+
+```
+
+# Insertion des données du nouveau millésime en base dans la table globale
+
+```{r import_and_merge_tables, eval = FALSE}
+# Insérer les données de la table du dernier millésime vers la table complète
+collectr::import_and_merge_tables(database = "si_eau",
+ source_table = "nitrate_data_ars_2023",
+ source_schema = "nitrates",
+ target_table = "nitrate_data_analyse_ars_test",
+ target_schema = "nitrates")
+
+```
+