fix(redact): masquer tokens collés à ponctuation ("Douar,nécessitant")

Fuite détectée lors du QC batch 22 : le nom "Douar" était dans l'audit
(NOM page 6) mais restait visible dans le PDF redacted_vector. Cause :
dans get_text('words') le word était 'Douar,nécessitant' (virgule collée
sans espace). _search_whole_word faisait un == strict après strip des
ponctuations frontières, mais la virgule était au MILIEU — pas stripée.
→ aucun match → aucun rectangle → fuite.

Fix : passe 2 dans _search_whole_word avec regex word-boundary sur le
texte complet du word (pattern `(?<![A-Za-zÀ-ÿ])token(?![A-Za-zÀ-ÿ])`)
+ bbox proportionnelle au ratio chars matched / chars total du word.
Approximation exacte sur polices monospace, précision ±pixels sur
polices proportionnelles — couverte par le rectangle de redaction.

Validation bout-en-bout sur trackare-BA042686-23090597 : "Douar" masqué
(0 page résiduelle). QC strict retombe de 1 anomalie à 0.

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

anonymizer_core_refactored_onnx.py

@@ -3929,15 +3929,42 @@ def _search_ocr_words(ocr_words: List[Tuple[str, float, float, float, float]], t
 def _search_whole_word(page, token: str) -> list:
     """Cherche un token comme mot entier (pas substring) via get_text('words').
     Évite les faux positifs de page.search_for() qui fait du substring matching.
-    Gère les noms composés (JEAN-PIERRE) qui peuvent être splittés par le PDF."""
+    Gère les noms composés (JEAN-PIERRE) qui peuvent être splittés par le PDF.
+    Gère aussi les tokens collés à de la ponctuation sans espace : "Douar,nécessitant"
+    (passe 2 avec regex word-boundary + bbox proportionnelle)."""
     rects = []
     token_lower = token.lower().strip()
     words = page.get_text("words")
+    # Passe 1 : comparaison stricte après strip des ponctuations frontières.
+    # Couvre la majorité des cas normaux (mots bien séparés).
     for w in words:
         # w = (x0, y0, x1, y1, word, block_no, line_no, word_no)
         word_text = w[4].strip(".,;:!?()[]{}\"'«»-–—/\\")
         if word_text.lower() == token_lower:
             rects.append(fitz.Rect(w[0], w[1], w[2], w[3]))
+    # Passe 2 : token collé à d'autres mots via ponctuation interne.
+    # Ex: "Douar,nécessitant" où "Douar" doit être masqué. Le strip ci-dessus
+    # ne marche pas (la virgule est au milieu). Utiliser regex word-boundary
+    # sur le texte complet du word, calculer bbox proportionnelle.
+    if not rects and len(token_lower) >= 3:
+        pattern = re.compile(
+            r"(?<![A-Za-zÀ-ÿ])" + re.escape(token_lower) + r"(?![A-Za-zÀ-ÿ])",
+            re.IGNORECASE,
+        )
+        for w in words:
+            word_text = w[4]
+            if len(word_text) < len(token_lower):
+                continue
+            for m in pattern.finditer(word_text):
+                # Bbox proportionnelle : approximation pour polices proportionnelles,
+                # exacte pour chasses fixes. Marge de quelques pixels couverte par
+                # le rectangle de redaction.
+                wlen = len(word_text)
+                start_ratio = m.start() / wlen
+                end_ratio = m.end() / wlen
+                x0 = w[0] + (w[2] - w[0]) * start_ratio
+                x1 = w[0] + (w[2] - w[0]) * end_ratio
+                rects.append(fitz.Rect(x0, w[1], x1, w[3]))
     # Fallback pour noms composés avec tiret (JEAN-PIERRE) splittés par le PDF
     if not rects and "-" in token:
         parts = [p for p in token.split("-") if p]