feat(ocr): migrer l'OCR de docTR (PyTorch) vers OnnxTR (ONNX Runtime)

OnnxTR exécute les MÊMES modèles que docTR (db_resnet50 + crnn_vgg16_bn) sur
ONNX Runtime, sans PyTorch. Corrige le crash torch/oneDNN « could not create a
primitive » sur CPU contraint (VM 2 cœurs collaborateur : OCR scan impossible →
quarantaine). Qualité identique validée empiriquement (CER 0,10-0,23 % vs docTR,
2 validations indépendantes Claude+Qwen), OCR ~2-3× plus rapide CPU.

- core : import OnnxTR, _get_ocr_model(), _OCR_AVAILABLE, boucle OCR inchangée
  (API miroir) ; ONNXTR_CACHE_DIR pour le frozen ; bandeau de logs ENV au démarrage
  (OS, CPU+AVX, cœurs, RAM, versions, providers) pour retours terrain auto-suffisants.
- 3 .spec : embarquent les poids ONNX OnnxTR (fail-closed) + hiddenimports onnxtr.
- requirements : onnxtr[cpu] (python-doctr conservé transitoirement).
- inclut le correctif quarantaine-visible du runner (GO Qwen).

Tests : test_ocr_onnxtr.py (RED→GREEN), 95 unit passed, e2e scan client OK
(OCR 5/5, PDF produit, plus de crash). Retrait torch du frozen + rebuild Windows
= étapes suivantes (gates Dom).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

requirements.txt

@@ -19,6 +19,10 @@ pyahocorasick>=2.1.0,<3
 # huggingface_hub==0.23.4
 
 # --- OCR pour PDF scannés ---
+# OnnxTR = mêmes modèles docTR (db_resnet50 + crnn_vgg16_bn) sur ONNX Runtime, SANS torch.
+# Remplace docTR pour l'OCR (supprime le crash torch/oneDNN sur CPU contraint).
+onnxtr[cpu]>=0.8.1
+# python-doctr conservé en transitoire (retrait avec torch = étape séparée) :
 python-doctr[torch]>=0.9.0
 
 # (optionnel – NER clinique EDS-Pseudo AP-HP, activer manuellement)