feat: Filtre hospitalier pour éliminer les faux positifs

- Ajout config/hospital_stopwords.yml avec adresses/téléphones hôpitaux
- Ajout detectors/hospital_filter.py pour filtrer les FP
- Intégration dans anonymizer_core_refactored_onnx.py
- Test sur document: 40 -> 32 détections (-8 FP)
- Élimine: adresses hôpitaux, codes postaux CEDEX, épisodes dans noms de fichiers

anonymizer_core_refactored_onnx.py

@@ -48,6 +48,13 @@ try:
     _DOCTR_AVAILABLE = True
 except Exception:
     _doctr_ocr_predictor = None  # type: ignore
+
+try:
+    from detectors.hospital_filter import HospitalFilter
+    _HOSPITAL_FILTER_AVAILABLE = True
+except Exception:
+    _HOSPITAL_FILTER_AVAILABLE = False
+    HospitalFilter = None  # type: ignore
     _DOCTR_AVAILABLE = False
 
 # NER manager (facultatif)
@@ -2067,6 +2074,44 @@ def process_pdf(
     if ocr_used:
         anon.audit.insert(0, PiiHit(page=-1, kind="OCR_USED", original="docTR", placeholder=""))
 
+    # Filtrer les faux positifs hospitaliers
+    if _HOSPITAL_FILTER_AVAILABLE:
+        try:
+            hospital_filter = HospitalFilter()
+            original_count = len(anon.audit)
+            
+            # Convertir les PiiHit en format dict pour le filtre
+            detections = [
+                {
+                    'kind': hit.kind,
+                    'original': hit.original,
+                    'page': hit.page
+                }
+                for hit in anon.audit
+            ]
+            
+            # Filtrer
+            filtered_detections = hospital_filter.filter_detections(detections, pdf_path.name)
+            
+            # Reconstruire la liste anon.audit
+            filtered_audit = []
+            for det in filtered_detections:
+                # Trouver le PiiHit original correspondant
+                for hit in anon.audit:
+                    if (hit.kind == det['kind'] and 
+                        hit.original == det['original'] and 
+                        hit.page == det['page']):
+                        filtered_audit.append(hit)
+                        break
+            
+            anon.audit = filtered_audit
+            filtered_count = original_count - len(anon.audit)
+            
+            if filtered_count > 0:
+                log.info("Filtre hospitalier : %d faux positifs éliminés", filtered_count)
+        except Exception as e:
+            log.warning("Erreur lors du filtrage hospitalier : %s", e)
+
     # Sauvegardes
     base = pdf_path.stem
     txt_path = out_dir / f"{base}.pseudonymise.txt"