feat(extract): second passage VLM sur crop colonne Recodage (P0)

Qwen ne lit systématiquement que la colonne de gauche du tableau
Codage quand on lui donne la page recueil entière : la colonne droite
(Recodage) a 27% de couverture en V2.0 avec 100% de validité — une
régression majeure puisque c'est le cœur métier du contrôle T2A.

Solution : après le passage principal, refaire une extraction dédiée
sur un crop zonal de la seule colonne Recodage (y=0.330→0.490 pour
exclure le bloc Actes adjacent). Prompt strict anti-hallucination
("beaucoup de lignes sont vides, n'invente rien"). Le résultat écrase
partiellement `codage_reco` (DP/DR/DAS) dans le JSON principal.

Classification Python par règle métier :
- 1er code sans position  → DP
- 2e code sans position   → DR (ignoré si == DP : Qwen duplique parfois)
- codes avec position     → DAS

Filtre CIM-10 par regex en Python pour retirer les codes CCAM (actes)
qui pourraient rester si le crop déborde.

Ajout d'une env var `QWEN_MAX_PIXELS` (défaut 800) pour ajuster la
consommation VRAM sur machines avec GPU partagé (test sur RTX 5070
avec rpa_vision_v3 en parallèle).

Ajout de `torch.cuda.empty_cache()` après chaque inférence pour
réduire la fragmentation VRAM sur exécutions longues.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

pipeline/ocr_qwen.py

@@ -28,11 +28,15 @@ class QwenVLOCR:
     def _init_model(self):
         t0 = time.time()
         # max_pixels limite le nombre de patches visuels pour éviter l'OOM
-        # sur images 300 dpi (2481x3509). ~1.25M pixels = équilibre qualité/VRAM.
+        # sur images 300 dpi (2481x3509). ~800 patches = équilibre qualité/VRAM,
+        # tient confortablement dans ~5-6 Go même avec d'autres processus GPU
+        # en arrière-plan. Configurable via env var QWEN_MAX_PIXELS (en patches).
+        import os as _os
+        max_pixels = int(_os.environ.get("QWEN_MAX_PIXELS", 800)) * 28 * 28
         self.processor = AutoProcessor.from_pretrained(
             MODEL_PATH,
             min_pixels=256 * 28 * 28,
-            max_pixels=1280 * 28 * 28,
+            max_pixels=max_pixels,
         )
         self.model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
             MODEL_PATH,
@@ -67,4 +71,9 @@ class QwenVLOCR:
             generated_ids = self.model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens)
         out_ids = generated_ids[:, inputs.input_ids.shape[1]:]
         output = self.processor.batch_decode(out_ids, skip_special_tokens=True)[0]
+        # Libérer la VRAM allouée par l'inférence (utile quand d'autres
+        # processus tournent en parallèle sur le même GPU)
+        del inputs, generated_ids, out_ids
+        if torch.cuda.is_available():
+            torch.cuda.empty_cache()
         return {"text": output.strip(), "elapsed_s": time.time() - t0}

pipeline/prompts.py

@@ -54,6 +54,38 @@ Si un champ est illisible, laisse une chaîne vide. Ne devine pas.
   "praticien_conseil": ""
 }"""
 
+# --- Second passage dédié : colonne Recodage de la page recueil ---
+# Qwen-VL sous-extrait la colonne droite du tableau Codage quand on lui donne
+# la page entière (27% de couverture sur `codage_reco.dp` en V2.0). En lui
+# donnant directement un crop zonal de cette seule colonne, il lit beaucoup
+# mieux (la structure à une seule colonne lève l'ambiguïté).
+#
+# Zone cropée (coordonnées relatives dans l'image complète) :
+# Zone restreinte au seul bloc codage (DP/DR/DAS de la colonne Recodage).
+# On exclut la partie Actes (qui commence autour de y=0.680) pour éviter que
+# Qwen confonde les codes CCAM (actes) avec des codes CIM-10 (DAS).
+RECUEIL_RECODAGE_ZONE = (0.77, 0.330, 0.97, 0.490)
+
+SCHEMA_RECUEIL_RECODAGE = """Cette image est un extrait d'une colonne d'un tableau médical.
+La colonne peut contenir ZÉRO, UN ou PLUSIEURS codes médicaux CIM-10 (format : 1 lettre majuscule + 2 à 4 chiffres, ex: K650, T810, Z954, R31, I652). Un code peut avoir un suffixe `*`. À droite d'un code, une position numérique (1-9) peut être visible.
+
+IMPORTANT — LIS UNIQUEMENT CE QUI EST PHYSIQUEMENT VISIBLE :
+- La plupart des lignes de ce tableau sont VIDES. C'est NORMAL.
+- Ne liste QUE les codes effectivement écrits dans l'image. N'INVENTE rien.
+- Si l'image ne contient qu'un seul code, ta réponse doit lister exactement un code (pas plusieurs).
+- Si l'image ne contient aucun code, renvoie `"codes": []`.
+- Ne déduis pas les codes d'autres cases non montrées dans l'image.
+
+Pour chaque code réellement visible, indique sa position à droite si elle est écrite, sinon "".
+
+Renvoie STRICTEMENT ce JSON, sans commentaire ni markdown :
+{
+  "codes": [
+    {"code": "", "position": ""}
+  ]
+}"""
+
+
 # --- Page 5 : Fiche administrative de concertation 2/2 (décision finale) ---
 SCHEMA_CONCERTATION_2 = """Lis la fiche de concertation et renvoie STRICTEMENT le JSON suivant, sans commentaire ni markdown.
 Si un champ est illisible, laisse une chaîne vide.