chore(scratch): archives des scripts exploratoires de choix d'OCR

Conservés comme trace de recherche — non documentés, non factorisés, ne pas dépendre de ce dossier depuis le code de production. - test_glm_ocr.py : benchmark GLM-OCR 0.9B (écarté pour faiblesse sur dp_libelle, praticien et colonne Recodage). - test_got_ocr.py : tests GOT-OCR2.0 (échec sur tableaux denses à en-têtes verticaux). - test_paddle.py : tentative PaddleOCR (incompatible avec paddlepaddle installé). - test_surya.py : tentative Surya (incompatible transformers 5.6). - test_qwen_vl.py : Qwen2.5-VL-7B (excellent mais 220s/page, écarté faute de VRAM et vitesse). - test_qwen_vl_3b.py : Qwen2.5-VL-3B (retenu, 3s/page, qualité > GLM-OCR sur les champs critiques). - test_prompt_ab.py : A/B test prompts Accord/Désaccord. - test_prompt_crop*.py : prompts + crop ciblé checkboxes (échec → module pipeline/checkboxes.py). - test_prompt_recueil_*.py : prompts page recueil (consignes verbeuses dégradent la sortie, cf. discussion). - README.md : index du dossier. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-24 15:06:44 +02:00
parent b6dd9ff1df
commit 71f91d9c31
12 changed files with 808 additions and 0 deletions
--- a/scratch/README.md
+++ b/scratch/README.md
@@ -0,0 +1,14 @@
+# scratch/ — scripts exploratoires
+
+Traces des tests manuels de prototypage réalisés pendant le choix du modèle OCR :
+
+- `test_glm_ocr.py` — benchmark initial GLM-OCR 0.9B (écarté)
+- `test_got_ocr.py` — tests GOT-OCR2.0 (échec sur les tableaux denses)
+- `test_paddle.py` — tentative PaddleOCR (incompatible avec paddlepaddle installé)
+- `test_surya.py` — tentative Surya (incompatible avec transformers 5.6)
+- `test_qwen_vl.py` / `test_qwen_vl_3b.py` — Qwen2.5-VL 7B et 3B (3B retenu)
+- `test_prompt_*.py` — A/B test prompts (checkboxes et recueil)
+
+Non documenté, peu factorisé : ne pas dépendre de ce dossier depuis le code
+de production. Seuls `pipeline/`, `pipeline/referentials.py`, `pipeline/ui_overlay.py`
+et `annotate_validation.py` sont le périmètre stable.
--- a/scratch/test_glm_ocr.py
+++ b/scratch/test_glm_ocr.py
@@ -0,0 +1,101 @@
+"""Test GLM-OCR 0.9B sur une page OGC isolée."""
+import sys
+import time
+import torch
+from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
+from pdf2image import convert_from_path
+import os
+
+PDF_PATH = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "2018 CARC/OGC 7.pdf"
+PAGE_NUM = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 1
+MODE = sys.argv[3] if len(sys.argv) > 3 else "text"  # text | table | json
+OUTPUT_MD = sys.argv[4] if len(sys.argv) > 4 else "test_glm_result.md"
+
+# Prompt selon mode
+JSON_SCHEMA_OGC = """Extrais les informations de cette fiche médicale OGC et réponds en JSON strict :
+{
+  "etablissement": "",
+  "finess": "",
+  "date_debut_controle": "",
+  "n_ogc": "",
+  "n_champ": "",
+  "dates_sejour": "",
+  "codage_etablissement": {
+    "dp": "",
+    "dr": "",
+    "das": [{"code": "", "position": ""}]
+  },
+  "codage_recodage": {
+    "dp": "",
+    "dr": "",
+    "das": [{"code": "", "position": ""}]
+  },
+  "actes_etablissement": [{"code": "", "position": ""}],
+  "actes_recodage": [{"code": "", "position": ""}],
+  "ghm_etablissement": "",
+  "ghs_etablissement": "",
+  "ghm_recodage": "",
+  "ghs_recodage": "",
+  "accord_desaccord": "",
+  "praticien_conseil": ""
+}"""
+
+PROMPTS = {
+    "text":  "Text Recognition:",
+    "table": "Table Recognition:",
+    "json":  JSON_SCHEMA_OGC,
+}
+prompt_text = PROMPTS[MODE]
+
+print(f"PDF: {PDF_PATH}  page: {PAGE_NUM}  mode: {MODE}")
+print(f"--- Chargement GLM-OCR 0.9B ---")
+t0 = time.time()
+MODEL_PATH = "zai-org/GLM-OCR"
+processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
+    MODEL_PATH,
+    torch_dtype="auto",
+    device_map="auto",
+    trust_remote_code=True,
+)
+print(f"Modèle chargé en {time.time()-t0:.1f}s")
+print(f"VRAM utilisée : {torch.cuda.memory_allocated()/1e9:.2f} Go")
+
+print(f"--- Conversion PDF page {PAGE_NUM} ---")
+pages = convert_from_path(PDF_PATH, 300, first_page=PAGE_NUM, last_page=PAGE_NUM)
+tmp = f"/tmp/glm_page_{PAGE_NUM}.png"
+pages[0].save(tmp, "PNG")
+print(f"Image: {tmp} ({pages[0].size})")
+
+messages = [{
+    "role": "user",
+    "content": [
+        {"type": "image", "url": tmp},
+        {"type": "text", "text": prompt_text},
+    ],
+}]
+
+print(f"--- Génération (mode={MODE}) ---")
+t0 = time.time()
+inputs = processor.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=True,
+    add_generation_prompt=True,
+    return_dict=True,
+    return_tensors="pt",
+).to(model.device)
+inputs.pop("token_type_ids", None)
+
+generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=8192)
+output_text = processor.decode(
+    generated_ids[0][inputs["input_ids"].shape[1]:],
+    skip_special_tokens=False,
+)
+print(f"Génération en {time.time()-t0:.1f}s ({len(output_text)} chars)")
+
+with open(OUTPUT_MD, "w", encoding="utf-8") as f:
+    f.write(f"# {os.path.basename(PDF_PATH)} — page {PAGE_NUM} — mode={MODE}\n\n")
+    f.write(output_text)
+print(f"--- Sauvé dans : {OUTPUT_MD} ---")
+print("\n--- Aperçu (1000 premiers chars) ---\n")
+print(output_text[:1000])
--- a/scratch/test_got_ocr.py
+++ b/scratch/test_got_ocr.py
@@ -0,0 +1,45 @@
+"""Test GOT-OCR2.0 sur une page OGC isolée."""
+import sys
+import time
+import torch
+from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
+from pdf2image import convert_from_path
+import os
+
+PDF_PATH = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "2018 CARC/OGC 7.pdf"
+PAGE_NUM = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 1
+OCR_TYPE = sys.argv[3] if len(sys.argv) > 3 else "format"  # "ocr" ou "format"
+OUTPUT_MD = sys.argv[4] if len(sys.argv) > 4 else "test_got_result.md"
+
+print(f"PDF: {PDF_PATH}  page: {PAGE_NUM}  type: {OCR_TYPE}")
+print(f"--- Chargement GOT-OCR2.0 ---")
+t0 = time.time()
+model_name = "ucaslcl/GOT-OCR2_0"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
+model = AutoModel.from_pretrained(
+    model_name,
+    trust_remote_code=True,
+    low_cpu_mem_usage=True,
+    device_map="cuda",
+    use_safetensors=True,
+    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+).eval().cuda()
+print(f"Modèle chargé en {time.time()-t0:.1f}s")
+
+print(f"--- Conversion PDF page {PAGE_NUM} ---")
+pages = convert_from_path(PDF_PATH, 300, first_page=PAGE_NUM, last_page=PAGE_NUM)
+tmp = f"/tmp/got_page_{PAGE_NUM}.png"
+pages[0].save(tmp, "PNG")
+print(f"Image: {tmp} ({pages[0].size})")
+
+print(f"--- OCR (type={OCR_TYPE}) ---")
+t0 = time.time()
+res = model.chat(tokenizer, tmp, ocr_type=OCR_TYPE)
+print(f"OCR terminé en {time.time()-t0:.1f}s ({len(res)} chars)")
+
+with open(OUTPUT_MD, "w", encoding="utf-8") as f:
+    f.write(f"# {os.path.basename(PDF_PATH)} — page {PAGE_NUM} — type={OCR_TYPE}\n\n")
+    f.write(res)
+print(f"--- Résultat sauvegardé : {OUTPUT_MD} ---")
+print("\n--- Aperçu (500 premiers chars) ---\n")
+print(res[:500])
--- a/scratch/test_paddle.py
+++ b/scratch/test_paddle.py
@@ -0,0 +1,36 @@
+"""Test PaddleOCR sur les 4 dossiers de référence."""
+import time
+from pathlib import Path
+from paddleocr import PaddleOCR
+from pipeline.ingest import pdf_to_images
+
+CASES = ["2018 CARC/OGC 7.pdf", "2018 CARC/OGC 27.pdf", "2018 CARC/OGC 55.pdf", "2018 CARC/OGC 86.pdf"]
+
+
+def main():
+    print("--- Chargement PaddleOCR ---")
+    t0 = time.time()
+    # lang='fr' pour le français
+    ocr = PaddleOCR(lang='fr', use_textline_orientation=True)
+    print(f"Chargé en {time.time()-t0:.1f}s")
+
+    Path("test_paddle_out").mkdir(exist_ok=True)
+    for pdf in CASES:
+        name = Path(pdf).stem
+        img_path = str(pdf_to_images(pdf)[0])
+        print(f"\n=== {name} ===")
+        t0 = time.time()
+        result = ocr.predict(img_path)
+        elapsed = time.time() - t0
+        lines = []
+        for r in result:
+            for txt in r.get('rec_texts', []):
+                lines.append(txt)
+        print(f"  ({elapsed:.1f}s, {len(lines)} lignes)")
+        out = "\n".join(lines)
+        print(out[:1500])
+        (Path("test_paddle_out") / f"{name}.txt").write_text(out)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/scratch/test_prompt_ab.py
+++ b/scratch/test_prompt_ab.py
@@ -0,0 +1,79 @@
+"""A/B test : effet du prompt engineering sur la détection Accord/Désaccord.
+
+Ground truth (vérifié visuellement sur les images) :
+- OGC 7  p1 → "accord"
+- OGC 55 p1 → "désaccord"
+- OGC 27 p1 → "désaccord"
+"""
+import time
+from pathlib import Path
+from pipeline.ocr_glm import GLMOCR
+from pipeline.ingest import pdf_to_images
+
+# --- Variantes de prompt ---
+PROMPTS = {
+    # V0 : ce que fait actuellement la V1 — schéma JSON complet
+    "V0_json_schema_complet": """Lis la fiche médicale OGC et renvoie STRICTEMENT le JSON suivant :
+{
+  "etablissement": "", "finess": "", "n_ogc": "",
+  "ghm_etab": "", "ghs_etab": "",
+  "accord_desaccord": "",
+  "praticien_conseil": ""
+}""",
+
+    # V1 : JSON minimal, seulement la checkbox
+    "V1_json_cible": """Regarde la fiche médicale OGC et renvoie UNIQUEMENT ce JSON :
+{"accord_desaccord": ""}
+
+Pour accord_desaccord, écris "accord" ou "désaccord" selon la case cochée en bas à droite (zone "Accord □   Désaccord □").""",
+
+    # V2 : question directe en langage naturel
+    "V2_question_naturelle": """Sur la fiche médicale OGC, en bas à droite, il y a deux cases à cocher : "Accord" et "Désaccord". Quelle case est cochée ? Réponds UNIQUEMENT par un seul mot : "accord" ou "désaccord".""",
+
+    # V3 : chain of thought court
+    "V3_CoT_court": """Sur cette fiche médicale OGC :
+1. Repère en bas à droite la zone avec "Accord" et "Désaccord", chacun suivi d'une case à cocher.
+2. Identifie laquelle des deux cases est cochée (X, V ou remplie).
+3. Réponds par un JSON strict : {"case_cochee": "accord"} ou {"case_cochee": "désaccord"}.""",
+}
+
+CASES = [
+    ("2018 CARC/OGC 7.pdf",  1, "accord"),
+    ("2018 CARC/OGC 55.pdf", 1, "désaccord"),
+    ("2018 CARC/OGC 27.pdf", 1, "désaccord"),
+]
+
+
+def main():
+    ocr = GLMOCR()
+    print(f"Modèle chargé, VRAM={ocr.vram_gb:.2f} Go\n")
+
+    results = {}
+    for pdf, page, expected in CASES:
+        images = pdf_to_images(pdf)
+        img = images[page - 1]
+        print(f"=== {Path(pdf).stem} page {page} (attendu: {expected}) ===")
+        for name, prompt in PROMPTS.items():
+            t0 = time.time()
+            res = ocr.run(img, prompt, max_new_tokens=256)
+            out = res["text"].strip().replace("\n", " ")[:180]
+            print(f"  [{name}] ({time.time()-t0:.1f}s)")
+            print(f"    → {out}")
+            results.setdefault(name, []).append((expected, out))
+        print()
+
+    print("=== RÉCAPITULATIF ===")
+    for name, outs in results.items():
+        hits = 0
+        for expected, out in outs:
+            low = out.lower()
+            # On compte un hit si la bonne valeur apparaît et pas l'autre
+            is_acc = "accord" in low and "désaccord" not in low and "desaccord" not in low
+            is_des = "désaccord" in low or "desaccord" in low
+            got = "accord" if is_acc else ("désaccord" if is_des else "?")
+            hits += 1 if got == expected else 0
+        print(f"  {name:28s} : {hits}/{len(outs)}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/scratch/test_prompt_crop.py
+++ b/scratch/test_prompt_crop.py
@@ -0,0 +1,47 @@
+"""Test : cropper la zone checkbox et demander à GLM-OCR."""
+from pathlib import Path
+from PIL import Image
+from pipeline.ocr_glm import GLMOCR
+from pipeline.ingest import pdf_to_images
+
+# Zone checkbox sur la fiche recueil : bas à droite, ~60-85% largeur, 82-88% hauteur
+ZONE = (0.55, 0.82, 0.92, 0.90)
+
+CASES = [
+    ("2018 CARC/OGC 7.pdf",  1, "accord"),
+    ("2018 CARC/OGC 55.pdf", 1, "désaccord"),
+    ("2018 CARC/OGC 27.pdf", 1, "désaccord"),
+    ("2018 CARC/OGC 86.pdf", 1, "désaccord"),  # ajout pour confirmer
+]
+
+PROMPTS = {
+    "P1_naturel": """Sur cette image, deux cases à cocher : "Accord" et "Désaccord". Quelle case contient une croix ou est remplie ? Réponds par UN SEUL mot : accord OU désaccord.""",
+    "P2_json":    """Retourne UNIQUEMENT ce JSON :\n{"case_cochee": "accord" ou "désaccord"}\nRegarde les deux cases à cocher sur l'image et identifie celle qui est cochée (X, V ou noire).""",
+}
+
+
+def crop_rel(img: Image.Image, z):
+    w, h = img.size
+    return img.crop((int(z[0]*w), int(z[1]*h), int(z[2]*w), int(z[3]*h)))
+
+
+def main():
+    ocr = GLMOCR()
+    print(f"VRAM = {ocr.vram_gb:.2f} Go\n")
+
+    Path("/tmp/ogc_crops").mkdir(exist_ok=True)
+    for pdf, page, expected in CASES:
+        images = pdf_to_images(pdf)
+        img = Image.open(images[page - 1])
+        crop = crop_rel(img, ZONE)
+        crop_path = f"/tmp/ogc_crops/{Path(pdf).stem.replace(' ', '_')}_cb.png"
+        crop.save(crop_path)
+        print(f"=== {Path(pdf).stem} (attendu: {expected})   crop={crop.size} ===")
+        for name, prompt in PROMPTS.items():
+            res = ocr.run(crop_path, prompt, max_new_tokens=64)
+            print(f"  [{name}] → {res['text'].strip()[:120]}")
+        print()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/scratch/test_prompt_crop_v2.py
+++ b/scratch/test_prompt_crop_v2.py
@@ -0,0 +1,76 @@
+"""A/B test corrigé : GLM-OCR sait-il distinguer accord vs désaccord sur un crop ?"""
+from pathlib import Path
+from PIL import Image
+from pipeline.ocr_glm import GLMOCR
+from pipeline.ingest import pdf_to_images
+
+ZONE = (0.55, 0.82, 0.92, 0.90)
+
+# Ground truth vérifié visuellement + confirmé par legacy
+CASES = [
+    ("2018 CARC/OGC 7.pdf",  1, "accord"),
+    ("2018 CARC/OGC 55.pdf", 1, "accord"),
+    ("2018 CARC/OGC 27.pdf", 1, "accord"),
+    ("2018 CARC/OGC 86.pdf", 1, "désaccord"),
+    ("2018 CARC/OGC 9.pdf",  1, None),  # ground truth à vérifier
+    ("2018 CARC/OGC 43.pdf", 1, None),
+    ("2018 CARC/OGC 68.pdf", 1, None),
+]
+
+PROMPTS = {
+    "P1_simple":      """Quelle case est cochée (X) : "Accord" ou "Désaccord" ? Un seul mot.""",
+    "P2_json":        """Renvoie UNIQUEMENT {"cochee":"accord"} ou {"cochee":"désaccord"} selon la case marquée d'une croix.""",
+    "P3_negatif":     """Sur cette image, il y a DEUX cases. L'UNE est cochée par une croix noire, l'AUTRE est vide. Dis-moi laquelle est cochée. Réponds par un seul mot : accord ou désaccord.""",
+    "P4_explicite":   """Regarde ATTENTIVEMENT les deux cases à cocher. Une case VIDE ressemble à [ ]. Une case COCHÉE ressemble à [X]. Quelle case est cochée ? Réponds UNIQUEMENT : accord ou désaccord.""",
+}
+
+
+def crop_rel(img, z):
+    w, h = img.size
+    return img.crop((int(z[0]*w), int(z[1]*h), int(z[2]*w), int(z[3]*h)))
+
+
+def classify(txt):
+    low = txt.lower()
+    # Retirer les séquences "accord_desaccord" et "accord ou désaccord"
+    low = low.replace("accord_desaccord", "").replace("accord ou désaccord", "").replace("accord ou desaccord", "")
+    has_des = "désaccord" in low or "desaccord" in low
+    has_acc = "accord" in low
+    if has_des and not has_acc: return "désaccord"
+    if has_acc and not has_des: return "accord"
+    if has_acc and has_des:     return "both"
+    return "?"
+
+
+def main():
+    ocr = GLMOCR()
+    print(f"VRAM = {ocr.vram_gb:.2f} Go\n")
+
+    Path("/tmp/ogc_crops").mkdir(exist_ok=True)
+    scores = {name: [0, 0] for name in PROMPTS}  # [hits, evaluated]
+    for pdf, page, expected in CASES:
+        images = pdf_to_images(pdf)
+        img = Image.open(images[page - 1])
+        crop = crop_rel(img, ZONE)
+        crop_path = f"/tmp/ogc_crops/{Path(pdf).stem.replace(' ', '_')}_cb.png"
+        crop.save(crop_path)
+        label = f"OGC {Path(pdf).stem.split()[-1]}"
+        print(f"=== {label} (attendu={expected}) ===")
+        for name, prompt in PROMPTS.items():
+            res = ocr.run(crop_path, prompt, max_new_tokens=48)
+            got = classify(res["text"])
+            verdict = ""
+            if expected:
+                if got == expected: scores[name][0] += 1; verdict = " ✓"
+                else: verdict = " ✗"
+                scores[name][1] += 1
+            print(f"  [{name}] → {got:10s} (raw={res['text'].strip()[:80]!r}){verdict}")
+        print()
+
+    print("=== RÉCAPITULATIF (sur cas à ground truth vérifié) ===")
+    for name, (h, n) in scores.items():
+        print(f"  {name:18s}: {h}/{n}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/scratch/test_prompt_recueil_ab.py
+++ b/scratch/test_prompt_recueil_ab.py
@@ -0,0 +1,105 @@
+"""A/B test prompts page recueil — champs qui échouent en V1.
+
+Cible : dp_libelle, praticien_conseil, codage_reco.dp, ghs_reco.
+Ground truth = JSON legacy (sauf quand on l'a corrigé manuellement).
+"""
+import json
+import time
+from pathlib import Path
+from pipeline.ocr_glm import GLMOCR
+from pipeline.ingest import pdf_to_images
+from pipeline.extract import parse_json_output
+
+
+# ======== Prompts à comparer ========
+
+PROMPT_V1 = """Lis la fiche médicale OGC et renvoie STRICTEMENT le JSON suivant, sans commentaire ni markdown.
+Si un champ est illisible, laisse une chaîne vide.
+
+{
+  "codage_etab":  {"dp": "", "dp_libelle": "", "dr": "", "das": [{"code":"","position":"","libelle":""}]},
+  "codage_reco":  {"dp": "", "dr": "", "das": [{"code":"","position":""}]},
+  "ghm_etab": "", "ghs_etab": "",
+  "ghm_reco": "", "ghs_reco": "",
+  "praticien_conseil": ""
+}"""
+
+PROMPT_V2 = """Lis cette fiche médicale OGC (contrôle T2A). Renvoie STRICTEMENT le JSON suivant, sans commentaire ni markdown.
+
+RÈGLES IMPORTANTES :
+- Le tableau "Codage de l'Établissement / Recodage" a DEUX colonnes distinctes : les codes "Recodage" sont dans la colonne la plus à DROITE, séparés des codes "Établissement" (à gauche). Ne recopie JAMAIS les codes Établissement dans Recodage.
+- "dp_libelle" = texte descriptif à droite du code DP (ex: "HEMORR. ET HEMATOME COMPLIQ. UN ACTE, NCA").
+- "ghm_etab", "ghs_etab", "ghm_reco", "ghs_reco" sont sur UNE SEULE ligne en bas, dans cet ordre (4 valeurs).
+- "praticien_conseil" = nom manuscrit (DR + nom) en bas de page sous "Nom du praticien conseil responsable du codage".
+- Si un champ est illisible, laisse une chaîne vide. Ne devine pas.
+
+{
+  "codage_etab":  {"dp": "", "dp_libelle": "", "dr": "", "das": [{"code":"","position":"","libelle":""}]},
+  "codage_reco":  {"dp": "", "dr": "", "das": [{"code":"","position":""}]},
+  "ghm_etab": "", "ghs_etab": "",
+  "ghm_reco": "", "ghs_reco": "",
+  "praticien_conseil": ""
+}"""
+
+
+CASES = [
+    ("2018 CARC/OGC 7.pdf",  1),
+    ("2018 CARC/OGC 27.pdf", 1),
+    ("2018 CARC/OGC 55.pdf", 1),
+    ("2018 CARC/OGC 86.pdf", 1),
+]
+
+
+def get(d, path, default=""):
+    for k in path.split("."):
+        d = d.get(k, {}) if isinstance(d, dict) else default
+    return d if d else default
+
+
+def compare_fields(label, extracted, legacy):
+    fields = {
+        "codage_etab.dp":         ("codage_etab.dp",         "codage_etab.dp"),
+        "codage_etab.dp_libelle": ("codage_etab.dp_libelle", "codage_etab.dp_libelle"),
+        "codage_reco.dp":         ("codage_reco.dp",         "codage_reco.dp"),
+        "ghm_etab":               ("ghm_etab",               "ghm_etab"),
+        "ghs_etab":               ("ghs_etab",               "ghs_etab"),
+        "ghm_reco":               ("ghm_reco",               "ghm_reco"),
+        "ghs_reco":               ("ghs_reco",               "ghs_reco"),
+        "praticien_conseil":      ("praticien_conseil",      "praticien_conseil"),
+    }
+    print(f"    --- {label} vs legacy ---")
+    for f, (pe, pl) in fields.items():
+        v_ext = str(get(extracted or {}, pe)).strip()
+        v_leg = str(get(legacy, pl)).strip()
+        # Comparaison tolérante sur dp_libelle (tronqué dans legacy)
+        if f == "codage_etab.dp_libelle":
+            match = v_leg in v_ext or v_ext in v_leg if (v_ext and v_leg) else (v_ext == v_leg)
+        else:
+            match = v_ext == v_leg
+        mark = "✓" if match else ("∅" if not v_ext and not v_leg else "✗")
+        print(f"      {mark} {f:26s} ext={v_ext!r:45s} leg={v_leg!r}")
+
+
+def main():
+    ocr = GLMOCR()
+    print(f"VRAM = {ocr.vram_gb:.2f} Go\n")
+
+    for pdf, page in CASES:
+        name = Path(pdf).stem
+        images = pdf_to_images(pdf)
+        img = images[page - 1]
+        with open(f"output/{name}.json") as f:
+            legacy = json.load(f)["recueil"]["parsed"]
+
+        print(f"=========== {name} ===========")
+        for label, prompt in [("V1 (actuel)", PROMPT_V1), ("V2 (précisé)", PROMPT_V2)]:
+            t0 = time.time()
+            res = ocr.run(img, prompt, max_new_tokens=2048)
+            parsed = parse_json_output(res["text"])
+            print(f"  [{label}] ({time.time()-t0:.1f}s)")
+            compare_fields(label, parsed, legacy)
+        print()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/scratch/test_prompt_recueil_ab2.py
+++ b/scratch/test_prompt_recueil_ab2.py
@@ -0,0 +1,115 @@
+"""A/B V1 vs V2 — schéma COMPLET comme base (ancrage maximal)."""
+import json
+import time
+from pathlib import Path
+from pipeline.ocr_glm import GLMOCR
+from pipeline.ingest import pdf_to_images
+from pipeline.extract import parse_json_output
+from pipeline.prompts import SCHEMA_RECUEIL as PROMPT_V1_CURRENT
+
+
+PROMPT_V2 = """Lis cette fiche médicale OGC (contrôle T2A Assurance Maladie) et renvoie STRICTEMENT le JSON ci-dessous, sans commentaire ni markdown.
+
+CONSIGNES IMPORTANTES :
+- Le tableau "Codage de l'Établissement / Recodage" a DEUX colonnes distinctes : les codes "Recodage" sont dans la colonne la plus à DROITE, visuellement séparés des codes "Établissement" (à gauche). Ne recopie JAMAIS les codes Établissement dans Recodage. Si la colonne Recodage est vide, laisse vide.
+- "dp_libelle" = texte descriptif majuscules qui suit le code DP sur la même ligne (ex: "HEMORR. ET HEMATOME COMPLIQ. UN ACTE, NCA").
+- Les 4 valeurs GHM/GHS sont sur UNE SEULE LIGNE en bas, lisibles dans cet ordre : "GHM établissement : XXX   GHS établissement : YYY   GHM après recodage : ZZZ   GHS après recodage : WWW". Extrais les 4 séparément.
+- "praticien_conseil" = nom manuscrit (forme "DR + NOM") tout en bas de page, sous "Nom du praticien conseil responsable du codage".
+- Les codes CIM-10 commencent TOUJOURS par une LETTRE majuscule (A-Z) suivie de chiffres. JAMAIS par un chiffre. Ex : "I652", "K650", "T814" — jamais "1652".
+- Les codes GHM : 2 chiffres + lettre + 3 chiffres (ex: "11M122", "06M033").
+- Les codes GHS : nombre à 3-5 chiffres (ex: "4323", "863").
+- Si un champ est illisible ou absent, laisse une chaîne vide. Ne devine pas.
+
+{
+  "etablissement": "",
+  "finess": "",
+  "date_debut_controle": "",
+  "n_ogc": "",
+  "n_champ": "",
+  "dates_sejour": "",
+  "sejour_etab": {
+    "age": "", "sexe": "", "duree_sejour": "",
+    "mode_entree": "", "provenance": "",
+    "mode_sortie": "", "destination": ""
+  },
+  "sejour_reco": {
+    "age": "", "sexe": "", "duree_sejour": "",
+    "mode_entree": "", "provenance": "",
+    "mode_sortie": "", "destination": ""
+  },
+  "rum_etab": {"um": "", "igs": "", "duree": "", "dates": ""},
+  "codage_etab": {
+    "dp": "", "dp_libelle": "", "dr": "",
+    "das": [{"code": "", "position": "", "libelle": ""}]
+  },
+  "codage_reco": {
+    "dp": "", "dr": "",
+    "das": [{"code": "", "position": ""}]
+  },
+  "actes_etab": [{"code": "", "position": "", "libelle": ""}],
+  "actes_reco": [{"code": "", "position": ""}],
+  "ghm_etab": "", "ghs_etab": "",
+  "ghm_reco": "", "ghs_reco": "",
+  "recodage_impactant": "",
+  "ghs_injustifie": "",
+  "praticien_conseil": ""
+}"""
+
+
+CASES = [("2018 CARC/OGC 7.pdf",1), ("2018 CARC/OGC 27.pdf",1), ("2018 CARC/OGC 55.pdf",1), ("2018 CARC/OGC 86.pdf",1)]
+TARGETS = ["codage_etab.dp", "codage_etab.dp_libelle", "codage_reco.dp",
+           "ghm_etab", "ghs_etab", "ghm_reco", "ghs_reco", "praticien_conseil"]
+
+
+def get(d, path):
+    for k in path.split("."):
+        d = d.get(k, "") if isinstance(d, dict) else ""
+    return str(d).strip()
+
+
+def run_prompt(label, prompt, ocr):
+    print(f"\n### {label}")
+    scores = {f: 0 for f in TARGETS}
+    totals = {f: 0 for f in TARGETS}
+    for pdf, page in CASES:
+        name = Path(pdf).stem
+        img = pdf_to_images(pdf)[page-1]
+        with open(f"output/{name}.json") as f: legacy = json.load(f)["recueil"]["parsed"]
+        t0 = time.time()
+        res = ocr.run(img, prompt, max_new_tokens=4096)
+        parsed = parse_json_output(res["text"]) or {}
+        print(f"  {name} ({time.time()-t0:.1f}s)")
+        for tf in TARGETS:
+            v_ext = get(parsed, tf)
+            v_leg = get(legacy, tf)
+            # Tolérance dp_libelle : accepter inclusion
+            if tf == "codage_etab.dp_libelle":
+                match = v_leg in v_ext if (v_ext and v_leg) else (v_ext == v_leg)
+            else:
+                match = v_ext == v_leg
+            if v_leg:  # ne compter que les champs où legacy a une valeur
+                totals[tf] += 1
+                if match: scores[tf] += 1
+            mark = "✓" if match else ("∅" if not v_ext and not v_leg else "✗")
+            if tf in ("codage_reco.dp", "ghs_reco", "praticien_conseil", "codage_etab.dp_libelle"):
+                print(f"    {mark} {tf:26s} ext={v_ext!r:40s} leg={v_leg!r}")
+    print(f"  --- Score par champ (vs legacy si renseigné) ---")
+    for tf in TARGETS:
+        print(f"    {tf:26s}: {scores[tf]}/{totals[tf]}")
+    return scores, totals
+
+
+def main():
+    ocr = GLMOCR()
+    print(f"VRAM = {ocr.vram_gb:.2f} Go")
+    s1, t1 = run_prompt("V1 (schéma actuel)", PROMPT_V1_CURRENT, ocr)
+    s2, t2 = run_prompt("V2 (consignes précises)", PROMPT_V2, ocr)
+    print("\n=========== DELTA V2 - V1 ===========")
+    for tf in TARGETS:
+        d = s2[tf] - s1[tf]
+        mark = "+" if d > 0 else ("-" if d < 0 else "=")
+        print(f"  {mark} {tf:26s} V1={s1[tf]}/{t1[tf]} → V2={s2[tf]}/{t2[tf]}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/scratch/test_qwen_vl.py
+++ b/scratch/test_qwen_vl.py
@@ -0,0 +1,81 @@
+"""Test Qwen2.5-VL-7B sur les 4 dossiers de référence."""
+import sys
+import time
+import torch
+from pathlib import Path
+from transformers import AutoProcessor, Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
+from qwen_vl_utils import process_vision_info
+from pipeline.ingest import pdf_to_images
+
+MODEL = "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct"
+
+PROMPT = """Lis cette fiche médicale OGC (contrôle T2A Assurance Maladie) et renvoie STRICTEMENT le JSON suivant, sans commentaire ni markdown.
+Les codes CIM-10 sont au format lettre + 2 à 4 chiffres (ex: K650, T814).
+Les codes CCAM sont au format 4 lettres + 3 chiffres (ex: EBFA012).
+Les codes GHM sont au format 2 chiffres + lettre + 3 chiffres (ex: 11M122).
+Les codes GHS sont des nombres à 3-5 chiffres (ex: 4323).
+Si un champ est illisible, laisse une chaîne vide. Ne devine pas.
+
+{
+  "n_ogc": "",
+  "codage_etab": {"dp": "", "dp_libelle": "", "dr": "", "das": [{"code": "", "position": ""}]},
+  "codage_reco": {"dp": "", "dr": "", "das": [{"code": "", "position": ""}]},
+  "ghm_etab": "", "ghs_etab": "",
+  "ghm_reco": "", "ghs_reco": "",
+  "praticien_conseil": ""
+}"""
+
+CASES = ["2018 CARC/OGC 7.pdf", "2018 CARC/OGC 27.pdf", "2018 CARC/OGC 55.pdf", "2018 CARC/OGC 86.pdf"]
+
+
+def main():
+    print(f"--- Chargement {MODEL} ---")
+    t0 = time.time()
+    # max_pixels limite les patches visuels ; Qwen2.5-VL par défaut pousse
+    # jusqu'à 12M pixels ce qui explose la VRAM sur RTX 5070 avec 12 Go.
+    # On cible ~1.25M pixels (env. 1120x1120) → ~1600 tokens visuels.
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(
+        MODEL,
+        min_pixels=256 * 28 * 28,
+        max_pixels=1280 * 28 * 28,
+    )
+    model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
+        MODEL,
+        torch_dtype=torch.bfloat16,
+        device_map="auto",
+    )
+    print(f"Modèle chargé en {time.time()-t0:.1f}s")
+    print(f"VRAM = {torch.cuda.memory_allocated()/1e9:.2f} Go")
+
+    Path("test_qwen_out").mkdir(exist_ok=True)
+    for pdf in CASES:
+        name = Path(pdf).stem
+        img = str(pdf_to_images(pdf)[0])
+        messages = [{
+            "role": "user",
+            "content": [
+                {"type": "image", "image": img},
+                {"type": "text", "text": PROMPT},
+            ],
+        }]
+        text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+        image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
+        inputs = processor(
+            text=[text], images=image_inputs, videos=video_inputs,
+            padding=True, return_tensors="pt",
+        ).to(model.device)
+
+        t0 = time.time()
+        with torch.no_grad():
+            gen = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048)
+        out_ids = gen[:, inputs.input_ids.shape[1]:]
+        output = processor.batch_decode(out_ids, skip_special_tokens=True)[0]
+        elapsed = time.time() - t0
+
+        print(f"\n=== {name} ({elapsed:.1f}s) ===")
+        print(output[:1200])
+        (Path("test_qwen_out") / f"{name}.txt").write_text(output)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/scratch/test_qwen_vl_3b.py
+++ b/scratch/test_qwen_vl_3b.py
@@ -0,0 +1,66 @@
+"""Test Qwen2.5-VL-3B — plus léger et rapide."""
+import time
+import torch
+from pathlib import Path
+from transformers import AutoProcessor, Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
+from qwen_vl_utils import process_vision_info
+from pipeline.ingest import pdf_to_images
+
+MODEL = "Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct"
+PROMPT = """Lis cette fiche médicale OGC et renvoie STRICTEMENT le JSON suivant, sans commentaire ni markdown.
+Codes CIM-10 : lettre + 2 à 4 chiffres (ex: K650). Codes CCAM : 4 lettres + 3 chiffres (ex: EBFA012).
+Codes GHM : 2 chiffres + lettre + 3 chiffres (ex: 11M122). Codes GHS : 3-5 chiffres.
+
+{
+  "n_ogc": "",
+  "codage_etab": {"dp": "", "dp_libelle": "", "dr": ""},
+  "codage_reco": {"dp": "", "dr": ""},
+  "ghm_etab": "", "ghs_etab": "",
+  "ghm_reco": "", "ghs_reco": "",
+  "praticien_conseil": ""
+}"""
+
+CASES = ["2018 CARC/OGC 7.pdf", "2018 CARC/OGC 27.pdf", "2018 CARC/OGC 55.pdf", "2018 CARC/OGC 86.pdf"]
+
+
+def main():
+    print(f"--- Chargement {MODEL} ---")
+    t0 = time.time()
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(
+        MODEL,
+        min_pixels=256 * 28 * 28,
+        max_pixels=1280 * 28 * 28,
+    )
+    model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
+        MODEL, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto",
+    )
+    print(f"Chargé en {time.time()-t0:.1f}s, VRAM={torch.cuda.memory_allocated()/1e9:.2f} Go")
+
+    Path("test_qwen3b_out").mkdir(exist_ok=True)
+    total_time = 0
+    for pdf in CASES:
+        name = Path(pdf).stem
+        img = str(pdf_to_images(pdf)[0])
+        messages = [{"role": "user", "content": [
+            {"type": "image", "image": img}, {"type": "text", "text": PROMPT}]}]
+        text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+        image_inputs, _ = process_vision_info(messages)
+        inputs = processor(
+            text=[text], images=image_inputs, videos=None,
+            padding=True, return_tensors="pt",
+        ).to(model.device)
+        t0 = time.time()
+        with torch.no_grad():
+            gen = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
+        out_ids = gen[:, inputs.input_ids.shape[1]:]
+        output = processor.batch_decode(out_ids, skip_special_tokens=True)[0]
+        elapsed = time.time() - t0
+        total_time += elapsed
+        print(f"\n=== {name} ({elapsed:.1f}s) ===")
+        print(output[:600])
+        (Path("test_qwen3b_out") / f"{name}.txt").write_text(output)
+    print(f"\nTotal inférence : {total_time:.1f}s ({total_time/4:.1f}s moy/page)")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/scratch/test_surya.py
+++ b/scratch/test_surya.py
@@ -0,0 +1,43 @@
+"""Test Surya OCR sur les 4 dossiers de référence."""
+import time
+from pathlib import Path
+from PIL import Image
+from pipeline.ingest import pdf_to_images
+
+# Surya expose des predictors ; on fait OCR + layout + reading order
+from surya.recognition import RecognitionPredictor
+from surya.detection import DetectionPredictor
+from surya.foundation import FoundationPredictor
+
+CASES = ["2018 CARC/OGC 7.pdf", "2018 CARC/OGC 27.pdf", "2018 CARC/OGC 55.pdf", "2018 CARC/OGC 86.pdf"]
+
+
+def main():
+    print("--- Chargement Surya ---")
+    t0 = time.time()
+    foundation = FoundationPredictor()
+    recognition = RecognitionPredictor(foundation)
+    detection = DetectionPredictor()
+    print(f"Chargé en {time.time()-t0:.1f}s")
+
+    Path("test_surya_out").mkdir(exist_ok=True)
+    for pdf in CASES:
+        name = Path(pdf).stem
+        img_path = pdf_to_images(pdf)[0]
+        img = Image.open(img_path)
+        print(f"\n=== {name} ===")
+        t0 = time.time()
+        preds = recognition([img], det_predictor=detection)
+        elapsed = time.time() - t0
+        lines = []
+        for p in preds:
+            for l in p.text_lines:
+                lines.append(l.text)
+        out = "\n".join(lines)
+        print(f"  ({elapsed:.1f}s, {len(lines)} lignes)")
+        print(out[:1500])
+        (Path("test_surya_out") / f"{name}.txt").write_text(out)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()