diff --git a/5_GEONATURE/MIGRATION/RNGL/serena.py b/5_GEONATURE/MIGRATION/RNGL/serena.py
new file mode 100644
index 0000000..750b920
--- /dev/null
+++ b/5_GEONATURE/MIGRATION/RNGL/serena.py
@@ -0,0 +1,208 @@
+from pycen import con_sicen, update_to_sql
+from sqlalchemy import create_engine                      # pour lecture de la bd Géonature
+from sqlalchemy.engine import URL
+from shapely.geometry import Polygon
+import geopandas as gpd
+import pandas as pd
+import json
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+PATH = '/home/colas/Documents/9_PROJETS/6_GEONATURE/MIGRATION/RNGL/DUMP/'
+FILE = 'export_rnngl.txt'
+
+usr = 'postgres'
+pdw = 'postgres'
+bdd = 'serenadb'
+host = '172.17.0.2'
+
+eng = URL.create('postgresql+psycopg2',username=usr,password=pdw,host=host,database=bdd)
+conn = create_engine(eng)
+
+tax = pd.read_sql_table('rnf_taxo',con=conn,schema='serenarefe')
+obs = pd.read_sql_table('rnf_obse',con=conn,schema='serenabase')
+sit = pd.read_sql_table('rnf_site',con=conn,schema='serenabase')
+exp = pd.read_table(PATH+FILE,sep='\t',encoding='Windows-1252',dtype={'OBSE_NOMBRE':str,'OBSE_ABOND_CHOI':str,'OBSE_DATE':str})
+exp.columns = exp.columns.str.lower()
+exp[['obse_lat','obse_lon','obse_nombre','oglat','oglon']] = exp[['obse_lat','obse_lon','obse_nombre','oglat','oglon']].replace(',','.',regex=True)
+cols_coord = exp.columns[exp.columns.str.endswith('lat|lon')]
+year_only = exp.obse_date.str.len() == 4
+month_only = exp.obse_date.str.len() == 6
+exp.loc[year_only,'obse_date'] = exp.loc[year_only,'obse_date'] + '0101'
+exp.loc[month_only,'obse_date'] = exp.loc[month_only,'obse_date'] + '01'
+exp = (gpd.GeoDataFrame(
+    exp,crs=4326,
+    geometry=gpd.points_from_xy(exp.oglon,exp.oglat))
+        .to_crs(2154))
+exp['obse_date'] = pd.to_datetime(exp.obse_date)
+
+# Re-création des géométries des sites
+sit['poly'] = (sit
+    .site_poly.str[9:]
+    .str.split(','))
+
+sit.loc[sit.poly.notna(),'geom'] = (sit.loc[sit.poly.notna(),'poly']
+    .apply(lambda x: [xx.split(' ') for xx in x if xx])
+    .apply(lambda x: [[float(xxx) for xxx in xx] for xx in x ])
+    .apply(lambda x: Polygon(x)))
+
+sit = (sit
+    .set_geometry('geom',crs=4326)
+    .to_crs(2154))
+
+# Création des géométries à partir des coordonnées
+geom_na = obs.geom_obse.isna()
+idx = obs[geom_na].obse_id.tolist()
+
+# Test des données de l'export
+exp[exp.obse_id.isin(idx)]
+
+
+# Mise à jour des observations-sites
+obs_sit = (obs[geom_na]
+    .merge(sit[['site_id','geom']],how='left',left_on='obse_site_id',right_on='site_id')
+    .set_geometry('geom',crs=2154))
+update_to_sql(
+    obs_sit[['obse_id','geom']].rename_geometry('geom_site'),
+    conn,'rnf_obse','serenabase','obse_id')
+
+#### IDENTIFICATION SERENA-GLEMPS ON SICEN ####
+
+
+#### IDENTIFICATION SERENA-GLEMPS ON SICEN ####
+obs = pd.read_sql_table('rnf_obse',con=conn,schema='serenabase')
+sic = pd.read_sql_table('saisie_observation',con=con_sicen,schema='saisie')
+vsi = pd.read_sql_table('v_saisie_observation',con=con_sicen,schema='saisie')
+# vmsi = pd.read_sql_table('vm_synthese_observations',con=con_sicen,schema='saisie')
+vmsi = gpd.read_postgis('SELECT * FROM saisie.vm_synthese_observations',con_sicen,crs=2154)
+vmsi['date_obs'] = pd.to_datetime(vmsi.date_obs)
+test_obsEXP = exp.obsv_libel.str.contains('BIRON|JUTON|MARRON',na=False)
+exp[test_obsEXP]
+
+id_obsGL = obs.obse_id.astype(str).tolist()
+t1_obsVM = ~vmsi.observateurs_v2.str.contains('BIRON',na=False)
+t2_obsVM = vmsi.rmq_localisation.str.contains('GRAND-LEMPS|GRAND LEMPS',na=False,case=False)
+t3_obsVM = ~vmsi.id_origine.isin(exp[test_obsEXP].obse_id.astype(str))
+t4_obsVM = vmsi.date_obs <= '2019-01-01'
+t5_obsVM = vmsi.etude != 'Import données Pro Faune Isère'
+t6_obsVM = vmsi.id_origine.isin(id_obsGL)
+
+GL = vmsi[t2_obsVM&t1_obsVM].copy()
+GL['lat'] = GL.to_crs(4326).geometry.y.round(10).astype(str)
+GL['lon'] = GL.to_crs(4326).geometry.x.round(10).astype(str)
+
+while (GL.lat.str.len()==13).all() == False:
+    GL.loc[GL.lat.str.len()<13,'lat'] = GL[GL.lat.str.len()<13].lat + '0'
+
+while (GL.lon.str.len()==12).all() == False:
+    GL.loc[GL.lon.str.len()<12,'lon'] = GL[GL.lon.str.len()<12].lon + '0'
+
+test = GL[['lat','lon']].eq(exp[['oglat','oglon']])
+test = GL.intersects(exp.unary_union)
+GL[test]
+# 18819 Données dans Sicen Qui concerne le Grand-Lemps
+data_gl = vmsi[t6_obsVM]
+t7 = ~vmsi.id_obs.isin(data_gl.id_obs)
+GL = vmsi[t1_obsVM&t2_obsVM&t4_obsVM&t5_obsVM&t7].copy()
+4259862565
+45.4259862565
+
+id_obs = obs.obse_id.astype(str).tolist()
+vsi[vsi.id_origine.isin(id_obs)].astype({'id_origine':int}).sort_values('id_origine')
+vsi[vsi.id_origine.isin(id_obs)].date_obs.max()
+
+loc_glps = vsi.localisation.str.contains('ETANG DU GRAND-LEMPS',na=False)
+vsi[loc_glps].observateur.unique()
+loc_glps = vmsi.rmq_localisation.str.contains('ETANG DU GRAND-LEMPS',na=False)
+loc_avenir = vmsi.observateurs_v2.str.contains('BIRON|JUTON|MARRON',na=False)
+vmsi[loc_glps&~loc_avenir].observateurs_v2.unique()
+(vsi[loc_glps].observateur
+    .astype(list))
+
+
+## By OBSV_LIBEL + DATE
+rnn = exp.copy()
+rnn.obsv_libel = (rnn.obsv_libel
+    .replace(r'\(.*?\)','',regex=True)
+    .str.strip()
+    .replace({' - ':' '},regex=True)
+    .replace({'  ':' '},regex=True)
+    .replace({' et ':' & '},regex=True)
+    .replace({'&':','},regex=True)
+    .replace({' , ':', '},regex=True)
+    .replace({' , ':', '},regex=True)
+    .apply(lambda x: ', '.join(sorted(x.split(', ')))))
+
+sieg = vmsi.copy()
+sieg.observateurs_v2 = (sieg.observateurs_v2
+    .replace(r'\(.*?\)','',regex=True)
+    .str.strip()
+    .replace({'  ':' '},regex=True)
+    .replace({' ,':', '},regex=True)
+    .replace({' ,':', '},regex=True)
+    .apply(lambda x: ', '.join(sorted(x.split(', ')))))
+
+sit.set_index('site_id',inplace=True)
+
+lst_etude_serena = [
+    'Protocole de suivi AVENIR',
+    'Veille écologique AVENIR',
+    'Anciennes BD AVENIR',
+    'BIBLIOGRAPHIE',
+    'Échange de données - CORA Rhône',
+    'Veille écologique',
+    'Échange de données - CBNA',
+    'Echange de données - GRPLS',
+    # 'Echange de données (partenaires)'
+]
+t1 = sieg.observateurs_v2.isin(rnn.obsv_libel)
+t2 = sieg.date_obs.isin(rnn.obse_date)
+t3 = sieg.intersects(sit.iloc[2].geom.buffer(0))
+t4 = sieg.etude.isin(lst_etude_serena)
+t4 = sieg.etude=='Échange de données - CORA Rhône'
+sieg[t1&t2&t3&t4]       # Données à écarter. 15212 données dans Sicen qui concerne le Grand-Lemps
+# 10404 dans le Grand-Lemps avant le 01-01-2018
+
+date_max = sieg[t1&t2&t3&t4].date_obs.max()
+rnn[rnn.obse_date <= date_max]
+t5 = sieg.date_obs==date_max
+sieg[t1&t2&t3&t4&(~t5)]
+dat_max2 = sieg[t1&t2&t3&t4&(~t5)].date_obs.max()
+t6 = sieg.date_obs==dat_max2
+sieg[t1&t2&t3&t4&(~t5)&(~t6)]
+sieg[t1&t2&t3&t4&t6]
+
+dict_col = {
+    'observateurs_v2':'obsv_libel',
+    'date_obs':'obse_date',
+    # 'lot_donnee':'lot_donnee',
+    'etude':'relv_nom',
+    'nom_complet':'taxo_latin_c',
+    # 'geom':'geometry',
+}
+fusion = pd.concat(
+    [sieg[t1&t2&t3&t4].rename(columns=dict_col)[[*dict_col.values()]],
+    rnn[[*dict_col.values()]]],
+)
+
+
+#### Test equivalence [obse_lat - oglat, obse_lon - oglon]
+# Columns : 
+    # obsv_libel : Observateur
+    # obse_date : date d'Observation
+
+test = exp[exp.obse_lat.notna()]
+tlat = test.obse_lat.eq(test.oglat)
+tlon = test.obse_lon.eq(test.oglon)
+test[~tlat].index.equals(test[~tlon].index)
+test[~tlat]
+test[~tlon]
+
+lst_tax = tax.taxo_id.tolist()
+test = obs[~obs.obse_taxo_id.isin(lst_tax)]
+
+# ERREUR: une instruction insert ou update sur la table « rnf_obse » viole la contrainte de clé
+# étrangère « rnf_obse_rnf_user_fk »
+#   Détail : La clé (obse_obsv_id)=(6052) n'est pas présente dans la table « rnf_user ».
+test = ~vmsi.observateurs_v2.str.contains('Isère|Personnel',na=False,case=False)
+vmsi[test]
+vmsi[test].observateurs_v2