diff --git a/.env.example b/.env.example
new file mode 100644
index 0000000..f731d9c
--- /dev/null
+++ b/.env.example
@@ -0,0 +1,11 @@
+# Connexion PostgreSQL utilisée par l'ETL (etl/database.py).
+# Ces valeurs correspondent à l'instance locale définie dans docker-compose.yml.
+# Copier ce fichier en `.env` : `cp .env.example .env`
+PG_USER=postgres
+PG_PWD=postgres
+PG_DB=ipolitics
+PG_HOST=localhost
+PG_PORT=5432
+
+# Mettre à True pour logguer toutes les requêtes SQL émises par SQLAlchemy.
+PG_ECHO=False
diff --git a/etl/database.py b/etl/database.py
index aa7bc90..47904c3 100644
--- a/etl/database.py
+++ b/etl/database.py
@@ -5,6 +5,13 @@
 import models  # noqa: F401  # pyright: ignore[reportUnusedImport]  # registers all ORM models with Base.metadata
 from models.base import Base
 
+# Tables alimentées par l'ETL depuis les fichiers JSON de ./data.
+# Seules ces tables sont détruites lors d'un rebuild et parcourues par l'ETL.
+# Les tables d'analyse (ajoutées plus tard) en sont volontairement exclues afin
+# que leurs résultats survivent à un rebuild et ne soient pas traitées comme des
+# fichiers source à charger.
+ETL_TABLES = {"dossiers", "amendements"}
+
 
 def _get_db_url():
     PG_USER = getenv("PG_USER")
@@ -24,21 +31,33 @@ def _get_db_url():
 
 def get_engine():
     """Return a configured SQLAlchemy engine"""
-    PG_ECHO = getenv("PG_ECHO", False)
+    # getenv renvoie une chaîne : bool("False") vaudrait True, d'où la comparaison explicite.
+    pg_echo = getenv("PG_ECHO", "").strip().lower() == "true"
     pg_url = _get_db_url()
-    return create_engine(pg_url, poolclass=pool.NullPool, echo=bool(PG_ECHO))
+    return create_engine(pg_url, poolclass=pool.NullPool, echo=pg_echo)
+
+
+def _get_etl_tables():
+    """Return the schema definitions of the ETL-managed tables only."""
+    return [table for table in Base.metadata.sorted_tables if table.name in ETL_TABLES]
 
 
 def create_db():
-    """Drop the current DB and recreate from the schema."""
+    """Rebuild the ETL-managed tables from the schema.
+
+    Only the tables listed in ETL_TABLES are dropped and recreated. Analysis
+    tables are left untouched so their results survive a rebuild; create_all is
+    idempotent and (re)creates any missing table without altering existing ones.
+    """
     print("Creating DB")
     engine = get_engine()
-    print(Base.metadata.tables)
-    Base.metadata.drop_all(engine)
+    etl_tables = _get_etl_tables()
+    print(etl_tables)
+    Base.metadata.drop_all(engine, tables=etl_tables)
     Base.metadata.create_all(engine)
     print("Db was created")
     return Base.metadata.tables
 
 
 def get_tables_definition():
-    return Base.metadata.sorted_tables
+    return _get_etl_tables()
diff --git a/models/__init__.py b/models/__init__.py
index efb2b64..187aec0 100644
--- a/models/__init__.py
+++ b/models/__init__.py
@@ -1 +1,2 @@
+from models.amendement import Amendement  # noqa: F401
 from models.dossier import Dossier  # noqa: F401
diff --git a/models/amendement.py b/models/amendement.py
new file mode 100644
index 0000000..723183d
--- /dev/null
+++ b/models/amendement.py
@@ -0,0 +1,59 @@
+from sqlalchemy import Text
+from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
+
+from models.base import Base
+
+
+class Amendement(Base):
+    """Amendement brut tel que renvoyé par l'API des tricoteuses (endpoint /amendements).
+
+    Les noms d'attributs sont en camelCase afin de correspondre exactement aux clés
+    du JSON source : l'ETL (etl/extraction.py) s'appuie sur cette correspondance
+    1:1 entre nom de colonne et nom de champ JSON.
+
+    Seul `uid` est non nullable (clé primaire) ; les autres champs restent nullable
+    car les amendements sont hétérogènes (budgétaires, sous-amendements...) et
+    n'exposent pas toujours l'ensemble des champs.
+    """
+
+    __tablename__ = "amendements"
+
+    # --- Identité ---
+    uid: Mapped[str] = mapped_column(primary_key=True)
+    numeroLong: Mapped[str | None]
+    numeroOrdreDepot: Mapped[int | None]
+    legislature: Mapped[int | None]
+    chambre: Mapped[str | None]
+    dataset: Mapped[int | None]
+
+    # --- Texte (contenu analysé) ---
+    exposeSommaire: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
+    dispositif: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
+
+    # --- Auteur / signataires ---
+    acteurRefUid: Mapped[str | None]
+    groupePolitiqueRefUid: Mapped[str | None]
+    organeRefUid: Mapped[str | None]
+    typeAuteur: Mapped[str | None]
+    nomRepresentation: Mapped[str | None]
+    signatairesLibelle: Mapped[str | None]
+    nombreCoSignataires: Mapped[int | None]
+
+    # --- Rattachement (références molles vers d'autres entités de l'API) ---
+    dossierRefUid: Mapped[str | None]
+    documentRefUid: Mapped[str | None]
+    etapeLegislativeRefUid: Mapped[str | None]
+    codeEtape: Mapped[str | None]
+
+    # --- Statut / sort ---
+    sortAmendement: Mapped[str | None]
+    etatCode: Mapped[str | None]
+    etatLibelle: Mapped[str | None]
+    triAmendement: Mapped[str | None]
+
+    # --- Dates (conservées en texte : l'ETL insère les valeurs JSON brutes) ---
+    dateDepot: Mapped[str | None]
+    dateSort: Mapped[str | None]
+    dateMaj: Mapped[str | None]
+    datePublication: Mapped[str | None]
+    datePremierAjout: Mapped[str | None]