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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 >
2026-06-19 17:07:00 +02:00
a6ee68a8a3
feat(gui): add GUI V6 G1 foundation (license client/store, shell, About tab)
...
Socle de la refonte GUI V6 (couche présentation uniquement, aucune logique de
détection) :
- license_store: stockage licence hors dépôt (%LOCALAPPDATA%/Aivanov | XDG),
read/write atomique/delete, ne journalise aucun token
- license_client: LicenseStatus + activate/check/local_status, session HTTP
injectable, serveur indisponible géré sans crash, aucune clé privée
- theme: 4 thèmes + couleurs de statut licence
- app + tab_about: shell customtkinter minimal (header, bandeau licence,
3 onglets), onglet À propos étoffé
- Pseudonymisation_Gui_V6.py: point d'entrée + --self-test (exit 0 sans fenêtre)
- requirements.txt: customtkinter==5.2.2
Tests: 20 nouveaux (store sur vrais fichiers, client sur session injectée).
Suite tests/unit: 167 passed, 0 régression. V5/moteur/managers/specs intacts.
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2026-06-11 18:50:23 +02:00
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Initial commit — Pseudonymisation de PDF v5
...
- GUI v5 : vue unique épurée (tkinter), 2 étapes visuelles
- Core ONNX : anonymisation regex + NER optionnel
- Extraction globale des noms depuis champs structurés
(Patient, Rédigé par, MME/Madame, DR)
- Génération simultanée PDF Image + PDF Anonymisé (structure préservée)
- Build Windows via Nuitka (script batch + GitHub Actions CI)
- install.sh pour setup/run Linux
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-16 15:03:37 +01:00
