feat(phase2): Gazetteers INSEE (36K prénoms + 34K communes) + silver annotations

- Prénoms INSEE renforcent la confiance NER (prénom connu → ne pas filtrer)
- Communes INSEE disponibles pour distinction ville/nom de famille
- Export 29 fichiers silver annotations (252K tokens, 12.8K entités) pour fine-tuning

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

anonymizer_core_refactored_onnx.py

@@ -114,6 +114,42 @@ def _load_bdpm_medication_names() -> set:
         return set()
 
 
+# ----------------- Gazetteers INSEE (prénoms + communes) -----------------
+_INSEE_PRENOMS: set = set()
+_INSEE_COMMUNES: set = set()
+
+def _load_insee_gazetteers():
+    """Charge les gazetteers INSEE (prénoms français + communes)."""
+    global _INSEE_PRENOMS, _INSEE_COMMUNES
+    data_dir = Path(__file__).parent / "data" / "insee"
+
+    # Prénoms (lowercase, >= 3 chars)
+    prenoms_path = data_dir / "prenoms_france.txt"
+    if prenoms_path.exists():
+        try:
+            _INSEE_PRENOMS = {
+                line.strip().lower() for line in prenoms_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
+                if line.strip() and len(line.strip()) >= 3
+            }
+            log.info(f"Gazetteers INSEE prénoms: {len(_INSEE_PRENOMS)} entrées")
+        except Exception as e:
+            log.warning(f"Erreur chargement prénoms INSEE: {e}")
+
+    # Communes (uppercase, >= 3 chars)
+    communes_path = data_dir / "communes_france.txt"
+    if communes_path.exists():
+        try:
+            _INSEE_COMMUNES = {
+                line.strip().upper() for line in communes_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
+                if line.strip() and len(line.strip()) >= 3
+            }
+            log.info(f"Gazetteers INSEE communes: {len(_INSEE_COMMUNES)} entrées")
+        except Exception as e:
+            log.warning(f"Erreur chargement communes INSEE: {e}")
+
+_load_insee_gazetteers()
+
+
 # ----------------- Whitelists Médicales -----------------
 _MEDICAL_STRUCTURAL_TERMS = set()
 _MEDICATION_WHITELIST = set()
@@ -1846,14 +1882,16 @@ def _mask_with_eds_pseudo(text: str, ents: List[Dict[str, Any]], cfg: Dict[str,
             # Vérifier si c'est un médicament connu
             if w.lower() in _MEDICATION_WHITELIST:
                 continue
-        # Chantier 3+4 : Confiance NER + vote croisé GLiNER (combinés)
+        # Chantier 3+4 : Confiance NER + vote croisé GLiNER + gazetteers INSEE
         # Sécurité d'abord : haute confiance NER → toujours masquer
         # GLiNER peut rejeter SEULEMENT si confiance NER basse
         gliner_vote = e.get("gliner_confirmed")  # True=PII, False=médical, None=neutre
         if label in ("NOM", "PRENOM"):
             score = e.get("score", 1.0)
-            if isinstance(score, float) and score < 0.70:
+            # Gazetteer INSEE : prénom connu = renforcement confiance (ne pas filtrer)
-                # Basse confiance NER : GLiNER peut trancher
+            is_known_prenom = w.lower() in _INSEE_PRENOMS
+            if isinstance(score, float) and score < 0.70 and not is_known_prenom:
+                # Basse confiance NER + pas un prénom connu : GLiNER peut trancher
                 if gliner_vote is False:
                     continue  # NER pas sûr + GLiNER dit "médical" → skip
                 if score < 0.30:

data/silver_annotations/BACTERIO 23232115.bio

@@ -0,0 +1,516 @@
+[MASK]	O
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data/silver_annotations/CONSULTATION ANESTHESISTE 23056022.bio

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