# Référence détections — 6 documents réels (Plan 3, avant build torch-free)

Établie sur HEAD `7dba401` (.venv Linux, chemin dev). Sert de comparaison au smoke
Windows torch-free (Task 8). **AUCUNE valeur PII — compteurs uniquement.**

Les documents sont identifiés par leur **numéro de dossier** du corpus interne
(jamais par un nom de patient). ⚠️ **RGPD** : ces numéros de dossier sont des
**identifiants indirects** — usage **interne** uniquement. Avant toute diffusion
externe de ce fichier, les remplacer par des étiquettes neutres (`DOC-A`, `DOC-B`…). Les sorties de traitement sont restées dans `/tmp`
(non commité). Les compteurs proviennent du champ `kind` de l'audit `.audit.jsonl`
produit par `scripts/anonymize_cli.py` (contrat de production : burn raster +
texte pseudonymisé + audit JSONL). Le champ `original` (la valeur détectée) n'a
jamais été lu ni recopié.

## Environnement de référence

- `pytest tests/unit` = **499 passed / 0 failed** (7 warnings, 0 fail).
- `pytest -k synthetic_regression` = **PASS** (11 passed, 488 deselected) — gate strict de non-régression du masquage.
- CamemBERT-bio ONNX v3 chargé (obligatoire) ✓ ; EDS-Pseudo chargé (optionnel) ✓ ; GLiNER désactivé (défaut).
- Chemin dev : `torch=2.10.0+cu128` présent dans l'environnement (c'est précisément ce que le build Windows torch-free retirera). CamemBERT-bio tourne déjà via onnxruntime, indépendant de torch.

## Détections par document

| Doc (n° dossier) | Type   | Pages | ocr_used | Code | Total dét. | Détections par type (kind) |
|------------------|--------|-------|----------|------|------------|-----------------------------|
| 102_23056463     | natif  | 2     | False    | 0    | 104        | NOM:31 RPPS:24 ETAB:18 TEL:10 VILLE_GAZ:4 CODE_POSTAL:3 DATE_NAISSANCE:3 EMAIL:2 EPISODE:2 FAX:2 FINESS:2 IPP:2 VILLE:1 |
| 101_23041413     | natif  | 1     | False    | 0    | 22         | NOM:7 CODE_POSTAL:6 NOM_INITIAL:4 ADRESSE:2 NOM_FORCE:2 VILLE:1 |
| 103_23056749     | natif  | 2     | False    | 0    | 109        | NOM:33 RPPS:24 ETAB:18 TEL:10 VILLE_GAZ:5 CODE_POSTAL:3 DATE_NAISSANCE:3 EMAIL:2 EPISODE:2 FAX:2 FINESS:2 IPP:2 ADRESSE:1 ETAB_FINESS:1 VILLE:1 |
| 192_23132490     | scanné | 1     | True     | 0    | 17         | NOM:7 CODE_POSTAL:3 ETAB_FINESS:2 TEL:2 DATE_NAISSANCE:1 NOM_FORCE:1 URL:1 |
| 19_23103383      | scanné | 1     | True     | 0    | 15         | NOM:4 CODE_POSTAL:2 ETAB_FINESS:2 TEL:4 DATE_NAISSANCE:1 NOM_FORCE:1 VILLE_GAZ:1 |
| 258_23208848     | scanné | 1     | True     | 0    | 16         | ETAB:4 NOM:3 AGE:2 CODE_POSTAL:2 NOM_FORCE:2 ETAB_FINESS:1 TEL:1 VILLE:1 |

## Notes

- **3 natifs / 3 scannés confirmés** : les 3 natifs ont `ocr_used=False` (texte extractible directement) ; les 3 scannés ont `ocr_used=True` (image-only → OCR docTR/OnnxTR). Les 6 codes retour CLI = **0**.
- Tous les documents ont `quarantine_flags=[]` (aucune mise en quarantaine).
- **Tout écart de compteur au smoke Windows (Task 8) = signal de régression torch-free à investiguer.** La comparaison doit se faire par (doc, type de kind, nombre), pas seulement sur le total.
- **Point de vigilance edsnlp/drugs.json (revue Task 2)** : si des compteurs de type médicament (ou une variation des NOM/ETAB liée au filtrage médicaments) diffèrent en frozen, c'est potentiellement la perte du gazetteer edsnlp — voir mission Qwen. Aucun `kind` explicitement « médicament » n'apparaît dans l'audit de ces 6 docs (les médicaments servent de stop-words/whitelist, pas de type détecté), donc surveiller surtout une **hausse anormale de NOM/ETAB** en frozen (faux positifs par perte du filtre).
- Rappel : les compteurs d'audit incluent l'ensemble du pipeline (NER multi-signal + regex + gazetteers après cross-validation), ce qui explique un total supérieur au seul « NER-first: N détections » visible dans les logs.
