feat: réduction FP + gazetteers adresses FINESS + batch parallèle + corrections multi-axes

- Token min length relevé de 2-3 → 4 chars (élimine FP EPO, IRC, SIB...)
- Stop-words enrichis : acronymes médicaux 3 lettres, termes pharma, soins infirmiers
- BDPM stop-words : ~7300 noms commerciaux + DCI/substances actives
- Gazetteers adresses FINESS : 63K patterns Aho-Corasick (position-preserving normalization)
- Filtre contextuel anatomique pour FINESS établissements
- Nouvelles regex : RE_CIVILITE_COMMA_LIST, RE_EXTRACT_NOM_UTILISE, RE_EXTRACT_PRENOM,
  RE_NUM_EXAMEN_PATIENT, RE_ADRESSE_LIEU_DIT, RE_CIVILITE_INITIALE, Dr X.NOM
- URLs complètes (RE_URL) + détection multiline
- N° venue inversé (layout-aware) + EPISODE/NDA dans _CRITICAL_PII_TYPES
- HospitalFilter désactivé pour ADRESSE/TEL/VILLE/EPISODE (identifient le patient)
- Batch silver export parallélisé (multiprocessing spawn, N workers)
- Seuil sur-masquage relevé à 8%, server.py enrichi (source regex/ner)
- Blacklist villes : COURANT, PARIS ; contexte villes étendu (UHCD, spécialités)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

scripts/evaluate_quality.py

@@ -300,7 +300,7 @@ def check_fp_density(text: str) -> dict:
         "density_pct": round(density, 2),
         "nom_count": nom_count,
         "nom_pct": round(nom_pct, 2),
-        "alert": nom_pct > 5.0,
+        "alert": nom_pct > 8.0,  # seuil relevé : CRO/CRH courts listent 8-10 soignants = légitime
     }