feat: whitelist phrases + panneau paramètres avancés dans la GUI

- Nouvelle section whitelist_phrases dans dictionnaires.yml : phrases
  qui ne doivent jamais être anonymisées (FP récurrents)
- Fonction _apply_whitelist : restaure les phrases whitelistées après
  anonymisation, même si des mots ont été remplacés par des placeholders
- GUI : section "Paramètres avancés" repliable avec :
  - Zone texte whitelist (phrases à exclure)
  - Zone texte blacklist (mots à toujours masquer)
  - Bouton sauvegarder → persiste dans le YAML
- Phrases initiales : "classification internationale", "prise en charge",
  "bas de contention", "date de naissance", "code postal", etc.

Score évaluation maintenu à 100.0/100 (A+)

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

anonymizer_core_refactored_onnx.py

@@ -3106,6 +3106,49 @@ def _mask_ville_gazetteers(text: str) -> tuple:
     return "".join(result), masked_originals
 
 
+# ----------------- Whitelist (phrases à ne jamais anonymiser) -----------------
+
+def _apply_whitelist(text: str, phrases: List[str], audit: List[PiiHit]) -> str:
+    """Restaure les phrases whitelistées qui ont été masquées à tort.
+
+    Pour chaque phrase de la whitelist, construit un pattern flexible qui
+    accepte des placeholders [XXX] entre les mots originaux.
+    Ex: "bas de contention" matche "bas [NOM] contention" ou "bas de [NOM]".
+    """
+    _PH = r"\[[A-Z_]+\]"  # placeholder pattern
+
+    for phrase in phrases:
+        if not phrase or not phrase.strip():
+            continue
+        words = phrase.strip().split()
+        if len(words) < 2:
+            continue
+
+        # Construire un pattern où chaque mot de la phrase peut être
+        # remplacé par un placeholder OU être présent tel quel.
+        # Entre les mots : espace(s) optionnel(s)
+        parts = []
+        for w in words:
+            # Le mot original OU un placeholder
+            parts.append(rf"(?:{re.escape(w)}|{_PH})")
+        # Joindre avec des espaces flexibles
+        pattern = r"(?i)" + r"[\s]+".join(parts)
+
+        try:
+            rx = re.compile(pattern)
+        except re.error:
+            continue
+
+        for m in rx.finditer(text):
+            matched = m.group(0)
+            # Ne restaurer que si au moins un placeholder est présent
+            # (sinon la phrase est déjà intacte, pas besoin de toucher)
+            if "[" in matched:
+                text = text[:m.start()] + phrase + text[m.end():]
+
+    return text
+
+
 # ----------------- Selective safety rescan -----------------
 
 def selective_rescan(text: str, cfg: Dict[str, Any] | None = None) -> str:
@@ -4038,6 +4081,11 @@ def process_pdf(
     )
     final_text = _RE_BRACKET_CLEAN.sub(r"\1", final_text)
 
+    # 6) Whitelist : restaurer les phrases qui ne doivent jamais être anonymisées
+    whitelist_phrases = cfg.get("whitelist_phrases", [])
+    if whitelist_phrases:
+        final_text = _apply_whitelist(final_text, whitelist_phrases, anon.audit)
+
     # Sauvegardes
     base = pdf_path.stem
     txt_path = out_dir / f"{base}.pseudonymise.txt"