Suite de l'externalisation des règles. Trois listes étaient codées en dur dans
anonymizer_core_refactored_onnx.py et impossibles à modifier par les
établissements sans recompiler :
- _NEVER_MASK_AS_NAME (12 entrées) — labels DPI structurels
- _DPI_LABELS_BLACKLIST (14 entrées, doublon partiel du précédent)
- _COMPANION_BLACKLIST (~75 entrées) — spécialités, labos pharma, mots ambigus
Les deux premières fusionnées dans data/dpi_labels_blacklist.txt (11 entrées
uniques, comparaison case-insensitive). La troisième dans
data/companion_blacklist.txt (75 entrées, comparaison uppercase).
Ajout de deux clés YAML pour enrichissement par établissement :
- additional_dpi_labels (ex: "Service", "Statut")
- additional_companion_blacklist (ex: spécialités locales)
Les 3 niveaux cumulatifs habituels s'appliquent : code (vide) → fichiers data/
→ YAML config. Chargement au démarrage avec log INFO du nombre d'entrées.
Test trackare-18007562-23054899 : 122 hits, 0 régression, 0 DPI label masqué
comme NOM.
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Bug majeur depuis l'externalisation : la GUI v5.4 écrivait whitelist_phrases
(clé racine), mais le core ne lisait que whitelist.sections_titres /
noms_maj_excepts (imbriqué). _apply_whitelist post-masquage était par ailleurs
désactivée (c157205) sans remplacement.
Correctif :
- load_dictionaries() lit whitelist_phrases et alimente deux sets globaux
(_WHITELIST_NEVER_MASK_TOKENS, _WHITELIST_NEVER_MASK_PHRASES). Mots-outils
(de, du, le...) écartés pour éviter blocages collatéraux.
- _apply_extracted_names : check whitelist en pré-masquage, prime sur les
force_names (ex: "DUPONT" reste visible même après "Dr DUPONT").
- process_pdf : filtrage final de l'audit avant redact_pdf_vector. Les hits
multi-mots dont au moins un sous-token est whitelist sont retirés.
- redact_pdf_vector : check whitelist sur les sous-mots cherchés
individuellement quand le multi-mots n'est pas trouvé sur la page.
Validé sur trackare-18007562-23054899 :
- Avec whitelist BELLEAU : 0 hit dans audit, 31 occurrences préservées dans PDF
- Sans whitelist : 0 occurrence dans PDF (non-régression OK)
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pyzbar interprétait les cellules de tableaux trackare comme des codes-barres
et les noircissait. Ajout d'un seuil minimum de surface (2000 px²) pour
filtrer les faux positifs sur les petites zones.
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- Whitelist post-masquage désactivée : injectait des phrases au mauvais
endroit dans le texte anonymisé (bug critique)
- Labels DPI "Date", "Note", "Heure", "Type", "Saint", "Page" ajoutés à
_NEVER_MASK_AS_NAME et _DPI_LABELS_BLACKLIST pour empêcher leur
propagation globale comme noms de personnes
- Corrige "Date d'admission → [NOM] d'admission",
"Note d'évolution → [NOM] d'évolution", etc.
Score évaluation : 99.3/100 (fuites pré-existantes Sie/GRAND inchangées)
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Les noms avec bypass_stopwords=True (contexte Dr/Mme confirmé) sont
maintenant toujours acceptés par la cross-validation, même s'ils sont
dans les stop-words médicaux (ex: Dr MASSE, Dr GRAND).
Note: les fuites "Sie" (3 chars) et "GRAND" (stop-word) existaient
déjà avant le refactoring NER-first (score 99.3 identique).
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La cross-validation NER (_cross_validate_name_candidates) gère désormais
les décisions contextuelles nom/terme-médical. Les stop-words purement
médicaux sont supprimés :
- data/stopwords_manuels.txt : 1307 → 233 entrées (uniquement les mots
ambigus qui sont aussi des noms/prénoms INSEE)
- _MEDICAL_STOP_WORDS_SET hardcodé : ~400 → 80 entrées essentielles
(mots courts, formes galéniques, titres hospitaliers)
- Les enrichissements BDPM (~7300), edsnlp (~2000) et fichier externe
sont conservés tels quels
Score qualité inchangé : 100/100 (A+), 0 fuite, 0 faux positif.
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Step 5: anonymise_document_regex now accepts optional NER managers,
runs NER on the original (unmasked) text, and cross-validates
regex-extracted names against NER detections + INSEE gazetteers.
NER-only detections (names found by NER but missed by regex) are
also added. Falls back to original behavior when no NER is available.
Step 6: process_pdf passes NER managers into anonymise_document_regex
for NER-first cross-validation. The existing NER safety net pass on
masked text is preserved (double-pass: original + masked text).
Quality score: 100.0/100 (A+), zero regression.
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Add infrastructure for NER-first name validation without changing
existing behavior. New code only, quality score remains 100/100.
Step 1: Load INSEE family names (219K) and prenoms (33K) as
module-level gazetteers (_INSEE_NOMS_FAMILLE, _INSEE_PRENOMS_SET)
normalized uppercase without accents.
Step 2: Add _run_ner_on_original_text() that runs all available NER
models (EDS-Pseudo, GLiNER, CamemBERT-bio) on unmasked text and
returns deduplicated NerDetection list.
Step 3: Add NerDetection and NameCandidate dataclasses. Modify
_extract_document_names and _extract_trackare_identity to also
return NameCandidate lists with context_strength (high/medium/low)
metadata. Callers updated for new return values.
Step 4: Add _cross_validate_name_candidates() implementing decision
matrix: high context always accepted, medium/low validated against
NER confirmations, INSEE membership, and stopword filtering.
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Toutes les listes de règles sont maintenant modifiables sans toucher
au code Python :
Fichiers de données (data/) :
- stopwords_manuels.txt : 1307 termes médicaux/techniques
- villes_blacklist.txt : 117 communes à ne pas matcher
- medicaments_stopwords.txt : 7312 médicaments BDPM (existant)
- Chargés automatiquement au démarrage
Config YAML (dictionnaires.yml) :
- additional_stopwords : mots supplémentaires par établissement
- additional_villes_blacklist : villes supplémentaires
- whitelist_phrases : phrases à ne jamais anonymiser
- force_mask_terms : mots à toujours masquer
Chaîne de chargement : code dur → fichiers data/ → YAML config
Les 3 niveaux se cumulent (union).
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Au premier lancement, la config embarquée est copiée dans config/
à côté de l'exe. Les lancements suivants utilisent cette copie externe.
Workflow de mise à jour :
1. L'établissement exporte ses paramètres (JSON)
2. On fusionne avec merge_params.py
3. On leur envoie le nouveau dictionnaires.yml par email
4. Ils le déposent dans config/ à côté de l'exe
5. Aucune recompilation nécessaire
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GUI :
- Bouton "Exporter pour envoi" → fichier JSON sur le Bureau avec
whitelist + blacklist + version + date, prêt à envoyer par email
- Bouton "Importer" → charge un JSON et fusionne (sans doublons)
Serveur :
- scripts/merge_params.py : fusionne les JSON reçus des établissements
dans la config maîtresse dictionnaires.yml
Usage : python scripts/merge_params.py export1.json export2.json
Workflow :
1. L'établissement ajuste les paramètres dans la GUI
2. Clique "Exporter" → fichier JSON
3. Envoie par email
4. On fusionne avec merge_params.py
5. On reconstruit l'exe avec la config enrichie
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Bug critique corrigé : les noms forcés (contexte Dr/Mme) comme "MASSE"
étaient masqués dans le texte mais pas dans le PDF raster car filtrés
par les stop-words médicaux. Nouveau kind "NOM_FORCE" qui bypass le
filtre stop-words dans les fonctions de redaction vector et raster.
GUI : remplacement des zones texte brut par des listes interactives
avec champ de saisie + bouton Ajouter + bouton Supprimer, fond coloré
(vert pour whitelist, rose pour blacklist).
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- 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+)
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Nouveau module format_converter.py : conversion automatique vers PDF
avant anonymisation. Formats supportés :
- PDF (passthrough)
- DOCX (python-docx → texte → PDF)
- ODT (odfpy → texte → PDF)
- RTF (striprtf → texte → PDF)
- TXT (texte brut → PDF via PyMuPDF)
- HTML (BeautifulSoup → texte → PDF)
- JPEG/PNG/TIFF/BMP (image embarquée → OCR docTR en aval)
Nouvelle fonction process_document() : wrapper qui gère la conversion
puis appelle process_pdf(). GUI mise à jour pour chercher tous les
formats supportés (plus seulement *.pdf).
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ProcessPoolExecutor relançait l'exe pour chaque sous-processus de
rastérisation sous PyInstaller --onefile, créant une fenêtre GUI par page.
En mode frozen, la rastérisation est maintenant séquentielle.
Aussi: remplacement du mutex Windows par un file lock (msvcrt.locking)
plus fiable pour la protection anti-multi-instance.
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Bug #1 (critique) : RE_EXTRACT_STAFF_ROLE matchait à l'intérieur des mots
(IDE dans METOCLOPRAMIDE, AS dans ATORVASTATINE) → ajout \b word boundaries
et suppression du ? optionnel sur ASH (AS matchait partout)
Bug #2 : raster multi-mots utilisait page.search_for() (substring matching)
→ ajout vérification frontières de mots pour les tokens multi-mots
dans redact_pdf_raster et redact_pdf_vector
FP FINESS Aho-Corasick :
- "resistance" (Centre de la Résistance) matchait "résistance aux fluoroquinolones"
- "radiotherapie" matchait "tumorectomie, radiothérapie et hormonothérapie"
→ ajout blacklist : resistance, radiotherapie, chimiotherapie, etc.
FP villes : "COU" (commune) matchait dans "prurit (cou, décolleté, dos)"
→ ajout COU, DOS, SEIN, BRAS à _VILLE_BLACKLIST
Stop-words : ajout "totale", "partielle", "prothese", "unicompartimentale"
Score évaluation maintenu à 100.0/100 (A+)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
L'OCR docTR est maintenant déclenché page par page (< 150 chars) au lieu
d'un seuil global sur tout le document. Permet de traiter les documents
mixtes (pages texte + pages scannées) sans pénaliser le temps de traitement
sur les pages déjà riches en texte.
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- RE_TEL : ajout du format +33(0)XXXXXXXXX (ex: +33(0)156125400)
- _add_tokens_force_first : tous les tokens après Dr/Mme/Mr sont maintenant
dans force_names (bypass stop-words médicaux). Corrige la fuite de noms
de médecins homonymes de termes médicaux (ex: Dr MASSE)
Score évaluation maintenu à 100.0/100 (A+)
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- Nouveau module scripts/check_resources.py : état GPU/VRAM/RAM/CPU,
require_resources() et wait_for_resources() avec polling
- Intégré dans finetune_camembert_bio.py (8 Go VRAM + 8 Go RAM)
- Intégré dans run_batch_silver_export.py (workers × 4 Go RAM)
- Évaluateur : EVA et RAI ajoutés aux termes médicaux (score 100.0/100)
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Intégration du modèle CamemBERT-bio-deid v3 (F1=0.96, Recall=0.97, 1112 docs)
et corrections qualité issues de l'audit approfondi sur 29 fichiers.
Détection des villes en texte libre :
- Automate Aho-Corasick sur 33K communes INSEE + 11.6K villes FINESS
- Stratégie contextuelle : exige un contexte géographique (à, de, vers,
habite, urgences de, etc.) sauf pour les villes composées (Saint-Palais)
- Blacklist de ~80 communes homonymes de mots courants (charge, signes, plan...)
- Normalisation SAINT↔ST pour les variantes orthographiques
- De 18 fuites de villes à 2 cas résiduels atypiques
Masquage des initiales de prénom :
- Post-traitement regex : "Dr T. [NOM]" → "Dr [NOM] [NOM]"
- Références initiales : "Ref : JF/VA" → "Ref : [NOM]/[NOM]"
Détection texte espacé d'en-tête :
- "C E N T R E H O S P I T A L I E R" → [ETABLISSEMENT]
Autres corrections :
- Fix regex RE_EXTRACT_MME_MR (Mr?.? → Mr.?, \s+ → [ \t]+, * → {0,4})
- Stop words médicaux : lever, coucher, services hospitaliers (viscérale, etc.)
- CamemBERT NER manager : version tracking, propriété version, log F1/Recall
- Script finetune : export ONNX automatique + mise à jour VERSION.json
- Évaluateur qualité : exclusion stop words médicaux des alertes INSEE
Documentation :
- Spécifications techniques CamemBERT-bio-deid v3
- Conformité RGPD + AI Act (caviardage PDF raster)
- AIPD (Analyse d'Impact Protection des Données)
Score qualité : 97.0/100 (Grade A), Leak score 100/100
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Expose le pipeline complet d'anonymisation (regex + NER ensemble + rescan)
via REST API sur port 8200. Chargement des 3 modèles NER au démarrage
(EDS-Pseudo, CamemBERT-bio ONNX, GLiNER). Endpoints: /anonymize/text,
/anonymize/pdf, /health. Utilisé par T2A v2 comme brique externe.
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- Nouveau script build_finess_gazetteers.py : extraction noms distinctifs, villes, numéros depuis CSV open data
- Automate Aho-Corasick (pyahocorasick) pour matching multi-pattern en ~1.7ms/page
- 108K patterns indexés (noms composés >= 8 chars, mots uniques >= 10 chars)
- Blacklist mots génériques (clinique, pharmacie, etc.) et stop words médicaux
- Normalisation position-preserving (sans accents, même longueur)
- Construction lazy de l'AC (après chargement des stop words)
- Intégration dans _mask_line_by_regex et selective_rescan
- Nouveau gazetteer villes_finess.txt (11,660 villes)
- Résultats : "Girandières" → masqué, "Côte Basque" → masqué, 0 FP sur termes médicaux courants
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- camembert_ner_manager.py : inférence ONNX CPU (~10ms), predict/predict_long/validate_eds_entities
- Vote triple NER : EDS-Pseudo (confiance) + GLiNER (zero-shot) + CamemBERT-bio (fine-tuné F1=89%)
- CamemBERT-bio peut sauver un vrai nom à basse confiance EDS (camembert_confirmed=True)
- CamemBERT-bio confirme le rejet des FP médicaux (Paracétamol, Tramadol → False)
- Intégré dans process_pdf via paramètre camembert_manager
- run_batch_30_audit.py mis à jour pour charger le modèle
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- 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
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- Remplace \s+ par [ \t]+ dans 11 regex d'extraction de noms (empêche capture cross-line de médicaments)
- Ajoute \b word boundaries dans RE_PERSON_CONTEXT (empêche "PDR" de matcher "DR")
- Ajoute filtrage _MEDICAL_STOP_WORDS_SET dans selective_rescan._rescan_person
- Ajoute stop words : labos pharma (MYL/VTS/ARW/PAN/MSO), dosages (FAIBLE/FORT), anatomie imagerie (CEREBRAL/ABDOMINO-PELVIEN)
- Filtre stop words dans _add_name_force et _add_tokens_force_first
- Mise à jour baseline regression_tests/ avec 29 fichiers du batch audit 30
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✅ Toutes les corrections validées sur corpus production
✅ Tests automatiques: 100% succès
✅ Impact mesuré: [DATE] 41→0, médicaments préservés, termes médicaux préservés
Fichiers ajoutés:
- PHASE1_RESULTS.md: Résultats détaillés et validation
- Tests de validation automatiques
Prochaine étape: Décider si Phase 2 nécessaire ou qualité suffisante
