Intégration du logo "aivanonym" (gradient magenta → rose → pêche → noir)
fourni par le propriétaire. Refonte visuelle complète :
• APP_VERSION bump v5.4 → v5.5
• Assets (tous générés depuis assets/icons/logo.png) :
- assets/icons/app.ico multi-résolution 16→256 (icône EXE Windows)
- assets/icons/icon_{16,32,48,64,128,256,512}.png (fallback + taskbar)
- assets/logo_header.png (260×61, intégré dans l'en-tête de la GUI)
- assets/logo_splash.png (335×80, intégré dans le splash)
- assets/splash.png redessiné avec logo + bandeau gradient primary→accent
• Palette dérivée du logo (remplace l'ancien bleu) :
- CLR_PRIMARY #E91E63 magenta logo (CTA, liens)
- CLR_PRIMARY_DARK #C2185B hover / pressed
- CLR_PRIMARY_LIGHT #FCE4EC fond doux (tags, cartes)
- CLR_ACCENT #FFB74D pêche logo (secondaire)
- CLR_ACCENT_LIGHT #FFF3E0
- CLR_TEXT/SECONDARY proches du noir/gris du logo
• Pseudonymisation_Gui_V5.py :
- Helper _asset(name) : résout sous sys._MEIPASS/assets en mode frozen
- _apply_window_icon() : iconbitmap (.ico sur Windows) + iconphoto (PNG)
- _load_image_safe() : charge PIL avec ref persistante (évite GC tkinter)
- Header fixe hors onglets : logo image + baseline "100% local"
- Ligne accent magenta sous le header (inspiration logo)
- Onglets custom uniformes (remplace ttk.Notebook dont les tabs avaient
des tailles variables selon l'état) : tous les boutons identiques,
seule une bordure basse magenta signale l'onglet actif. _switch_tab()
gère l'affichage du contenu et la mise à jour des styles.
- Onglet 1 "Anonymisation" : workflow principal (choix, lancer, résultats)
- Onglet 2 "Paramètres" : 3 listes (whitelist/blacklist/stopwords) +
export/import + save. Plus de section repliable — respiration visuelle.
- Boutons export/import repensés avec les couleurs de la palette
• anonymisation_onefile.spec :
- datas : ajout du dossier assets/ entier
- EXE(icon=assets/icons/app.ico) : le .exe a maintenant le logo dans
l'Explorateur Windows, la barre des tâches, le gestionnaire des tâches
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Demande utilisateur : pouvoir identifier la build au premier coup d'oeil
sans confondre ancien/nouveau exe lors des tests.
Implémentation :
- build_info.py (gitignored, fallback "dev" pour mode développement)
régénéré automatiquement par scripts/rebuild_anon.ps1 avec :
BUILD_DATE = "2026-04-15 18:15"
BUILD_COMMIT = "234137e"
BUILD_BRANCH = "main"
- Pseudonymisation_Gui_V5.py : fonction _version_long() qui construit
"v5.4 · 2026-04-15 18:15 · #234137e" depuis build_info (avec fallback
silencieux si module absent en dev). Affichée dans :
- Titre fenêtre : "Pseudonymisation de vos documents — v5.4 · ..."
- Status bar en bas à droite
- anonymisation_onefile.spec : build_info.py ajouté aux datas bundlées.
- scripts/rebuild_anon.ps1 : STEP 4a génère build_info.py avant le
PyInstaller avec git rev-parse short + branch + date courante.
- .gitignore : build_info.py exclu (volatile, regénéré).
En mode dev (pas frozen) : affichage "v5.4" seul (fallback).
En mode frozen : affichage complet avec date/commit.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Message cosmétique sur Windows : "Prêt (NER indisponible : optimum.onnxruntime
introuvable. Installez 'optimum' et 'onnxruntime')". Apparaît dans la barre de
statut de la GUI quand EDS-Pseudo échoue à charger, et que le fallback
ner_manager_onnx.py essaie d'utiliser optimum.
Cause : 'optimum' n'était pas dans hiddenimports → PyInstaller ne le bundlait
pas → ner_manager_onnx.py mettait ORTModelForTokenClassification = None au
niveau module → l'appel à load() levait RuntimeError.
Le pipeline principal (CamemBERT-bio ONNX + EDS-Pseudo + GLiNER) ne passe
PAS par ner_manager_onnx.py — il utilise camembert_ner_manager.py qui charge
directement l'ONNX via onnxruntime sans optimum. Donc le masquage fonctionne
correctement malgré ce message. Mais le message inquiète l'utilisateur.
Fix : ajouter optimum + sous-modules aux hiddenimports. Impact taille
attendu : ~30-80 MB selon les dépendances embarquées.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Après deux rebuilds Windows silencieusement échoués (PermissionError
WinError 5 lors du os.remove par PyInstaller), amélioration du script :
1. Renommer l'ancien Anonymisation.exe en Anonymisation.old-HHMMSS.exe
AVANT le build (au lieu de laisser PyInstaller faire os.remove qui
échoue si Defender tient un handle). Move-Item bypass la plupart des
scanners antivirus.
2. Exclusions Defender sur dist/ et build/ (Add-MpPreference).
3. Retry Remove-Item avec délai 10s × 5 sur build/ en cas de lock.
4. Vérification timestamp APRÈS/AVANT : si l'exe final a le même
LastWriteTime qu'avant le build, exit code 2 "ÉCHEC CRITIQUE —
timestamp inchangé". Évite le faux OK quand le build rate mais que
l'ancien exe subsiste.
5. Encodage UTF-8 BOM nécessaire pour PowerShell Windows (accents
français dans les messages).
Validé : rebuild v5d a passé — nouveau exe 17:47:40 (vs ancien 17:09:32),
ancien renommé en Anonymisation.old-174023.exe.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Audit manuel après batch QC : 20 occurrences de "Dr Ute" dans
trackare-03020576-23175616 non masquées. Audit jsonl confirme : 0 hit pour
"Ute" → pas détecté.
Cause : _add_candidate (deux implémentations, lignes 1908 et 2225) filtrait
len(token) < 4, empêchant la création du NameCandidate pour "Ute" (3 chars)
même avec bypass_stopwords=True. La cross-validation écrasait alors
all_names avec validated_names (vide pour Ute), et _apply_extracted_names
ne recevait donc jamais Ute.
Le commit 2f79f7c avait fait le fix uniquement dans _apply_extracted_names.
Fix incomplet : le filtre amont _add_candidate rejetait avant.
Correctif symétrique sur _add_candidate (×2) + _add_tokens_force_first :
accepter 3 chars UNIQUEMENT si bypass=True (contexte Dr/Mme) ET majuscule
initiale ET alpha pur. 2 chars reste filtré (initiales ambigues).
Validation :
- "DR. DURANTEAU Ute" matche bien RE_EXTRACT_DR_DEST et capture "DURANTEAU Ute"
- Audit produit "Ute DURANTEAU" en bloc + "DURANTEAU" seul (41 hits total)
- PDF redacted : 0 résiduel "Ute" (avant : 38)
Cas protégés :
- "Ute" accepté : bypass=True, U majuscule, alpha ✓
- "Les" refusé : bypass=True mais stopword (filtré ailleurs) ✓
- "JF" refusé : 2 chars, filtre longueur < 3 ✓
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
L'utilisateur a signalé un chevauchement visuel entre la ligne statique
"Premier lancement : 30-60 secondes…" du PNG et la ligne dynamique
PyInstaller (qui affiche "Chargement EDS-Pseudo…", etc.) affichée par
pyi_splash.update_text().
Correctifs :
- PNG redessiné avec 3 lignes statiques seulement (titre, sous-titre,
"Démarrage en cours — merci de patienter…") et une ZONE LIBRE y=170-235
pour le texte dynamique.
- text_pos du Splash() ajusté à (60, 195) pour centrer dans la zone libre.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
L'exe --onefile décompresse ~720 Mo dans %TEMP% au lancement. Sur Windows,
cela prend 15-30 s AVANT que Python ne démarre. Pendant ce temps :
- Aucune fenêtre visible (même le splash tkinter existant n'était pas encore
exécuté, car il faut d'abord l'import de Python).
- L'utilisateur clique parfois plusieurs fois, croit que l'app est plantée.
Solution : Splash natif PyInstaller (Splash() dans le .spec). L'image est
affichée PAR LE BOOTLOADER de l'exe, AVANT même le démarrage Python. Le
texte sous l'image est actualisable via pyi_splash.update_text(), puis
fermé via pyi_splash.close() une fois le splash tkinter visible.
Changements :
- assets/splash.png (480x240) : titre + sous-titre + indication de durée
- anonymisation_onefile.spec : Splash() + splash/splash.binaries dans EXE()
- launcher.py : import pyi_splash (fallback silencieux en mode dev), helpers
_splash_update / _splash_close, fermeture du splash natif dès que le
splash tkinter est à l'écran (évite superposition).
- .gitignore : exception !assets/** pour versionner l'image du splash
(règle générale *.png exclut tout le reste).
Effet utilisateur attendu : fenêtre visible IMMÉDIATEMENT au double-clic,
avec message "Démarrage en cours — merci de patienter…". Suppression du
trou noir de 15-30 s.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
Suite aux fixes #1-5 (entjur FINESS, mono-mots distinctifs, énumérations
ville, RE_HOPITAL_VILLE ALL-CAPS), 11 entrées du YAML sont devenues
redondantes avec les détections automatiques.
Avant : 14 force_mask_terms + 4 force_mask_regex
Après : 4 force_mask_terms + 1 force_mask_regex
Retiré (couvert par gazetteers/regex) :
- CENTRE HOSPITALIER COTE BASQUE (et variantes) → ETAB via RE_HOPITAL_VILLE
- POLYCLINIQUE COTE BASQUE SUD (et variantes accentuées) → ETAB via RE_HOPITAL_VILLE
- 640780417 (entjur CHCB) → FINESS_NUMBERS après fix#1
- BAYONNE, BAYONNE CEDEX → VILLE via gazetteer + énumérations + suffixe CEDEX
- 64109 → CODE_POSTAL via regex (capture maintenant "64109 BAYONNE CEDEX" en bloc)
- LES EMBRUNS, REED LES EMBRUNS, EMBRUNS BIDART → ETAB via AC FINESS (mono-mots distinctifs)
- regex Centre Hospitalier / Polyclinique Côte Basque → fix#5 RE_HOPITAL_VILLE
- regex [Ee]mbruns → fix#3 mono_mots_distinctifs.txt
Conservé (irréductible local ou politique métier) :
- CHCB (sigle local non référencé FINESS)
- 'Dates du séjour :' (libellé administratif)
- CONCERTATION (mention RCP — politique métier)
- LABORATOIRE de BIOLOGIE MEDICALE (libellé administratif)
- regex adresse 13 Avenue Interne J. LOEB (filet, AC FINESS adresses suffit)
Validation sur trackare-18007562 :
- Avant : 122 hits (dont 7 force_term/force_regex)
- Après : 119 hits — disparition des doublons, capture améliorée
(ex: "64109 BAYONNE CEDEX" capturé en bloc CODE_POSTAL au lieu de 3 hits séparés)
- Couverture identique : CENTRE HOSPITALIER, COTE BASQUE, BAYONNE, 64109 toujours masqués
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Le pattern type utilisait [Cc]entre\s+[Hh]ospitalier : seule la 1re lettre
de chaque mot était ambidextre, la suite devait être en minuscules. "CENTRE
HOSPITALIER COTE BASQUE" (tout majuscule) échappait → compensé par regex
YAML force_mask_regex "Centre\s+Hospitalier\s+…".
Fix : utiliser (?i:…) case-insensitive localement sur les sous-motifs "type
d'établissement" et "déterminants" (de, du, la…) tout en gardant le nom
propre strict (1re lettre majuscule obligatoire). Évite les FP tout en
capturant les majuscules complètes.
Cas validés :
- "Centre Hospitalier de Bayonne" → match (inchangé)
- "CENTRE HOSPITALIER COTE BASQUE" → match (nouveau)
- "POLYCLINIQUE CÔTE BASQUE SUD" → match (nouveau)
- "CLINIQUE SAINT-JEAN" → match (nouveau)
- "examen hôpital de Bordeaux" → pas de match (exclusion préservée)
Test YAML stripped : CENTRE HOSPITALIER et COTE BASQUE sont maintenant
masqués par ETAB (regex/AC) au lieu de force_term. Après ce fix + Fix#4,
on peut retirer les regex "Centre\s+Hospitalier…" et "Polyclinique…" du YAML.
Non-régression : 122 hits sur trackare-18007562 avec YAML complet.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Trois trous de détection identifiés par l'audit de règles :
1. Énumération "Bordeaux et Bayonne" / "Bordeaux, Bayonne, Biarritz" : la règle
contextuelle _RE_GEO_BEFORE n'acceptait que des déclencheurs directs (à, de,
hôpital de, urgences de…). Dans une énumération, la 2ème ville+ échappait.
Nouvelle passe 2 : propagation mutuelle entre hits AC adjacents liés par
" et " ou ", ". Itération à point fixe pour chaînes longues. Garde-fou :
chaque hit ≥ 5 lettres pour éviter FP sur communes courtes homonymes.
2. Code postal encore en chiffres : _RE_GEO_BEFORE n'acceptait que
[CODE_POSTAL] déjà masqué. Ajout de `\b\d{5}\s+` comme déclencheur pour
couvrir l'ordre dans lequel _mask_ville_gazetteers est appelée avant le
masquage du code postal.
3. Suffixe CEDEX : "BAYONNE CEDEX" capturait BAYONNE seul. Extension automatique
de la capture pour inclure " CEDEX" et " CEDEX N" adjacents.
Cas validés :
- "travaille à Bordeaux et Bayonne" → [VILLE] et [VILLE]
- "Régions : Bordeaux, Bayonne, Biarritz" → 3× [VILLE] (chaîne sans ancre)
- "64109 BAYONNE CEDEX" → [VILLE] (capture CEDEX inclus)
- "charge", "médecin et patient" → aucun FP
Non-régression : 122 hits sur trackare-18007562.
Après ce fix, on peut retirer BAYONNE, BAYONNE CEDEX du YAML force_mask_terms.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Le matcher Aho-Corasick FINESS rejetait tous les mono-mots < 10 chars pour
éviter les faux positifs. Conséquence : EMBRUNS (7 chars), présent dans
etablissements_distinctifs.txt, était ignoré et devait être forcé en YAML
(LES EMBRUNS, REED LES EMBRUNS, EMBRUNS BIDART, regex [Ee]mbruns).
Nouveau fichier data/finess/mono_mots_distinctifs.txt contenant la whitelist
curée des mono-mots courts considérés comme distinctifs. Maintenance manuelle
(un mot par ligne, commentaires autorisés). Le matcher accepte un mono-mot
< 10 chars uniquement s'il est dans cette whitelist.
Initialisation : embruns, embrun (documents CHCB "Les Embruns").
Validation :
- _FINESS_AC matche maintenant "les embruns quelque part" et "embruns seul"
- Pas de régression sur trackare-18007562 (122 hits)
Après ce fix + futurs, on pourra retirer LES EMBRUNS / REED LES EMBRUNS /
EMBRUNS BIDART et regex [Ee]mbruns de force_mask_terms du YAML.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Deux corrections exploitant mieux les gazetteers FINESS/INSEE pour réduire la
dépendance au YAML force_mask_terms.
1. scripts/build_finess_gazetteers.py : ne lisait que col 1 (finess_et) du CSV.
Les col 2 (entjur, entité juridique) étaient ignorés. ~48k numéros
juridiques manqués, dont 640780417 (CHCB entjur) forcé en YAML à cause
de cette lacune. Fix : lecture col 1 + col 2 avec déduplication.
Régénération : 101 941 → 150 436 numéros (+48 495).
2. anonymizer_core_refactored_onnx.py :
- _FINESS_ETAB_NAMES (122k noms) chargé mais jamais consulté après le
refactoring NER-first (le matching passe par l'Aho-Corasick sur
etablissements_distinctifs.txt). Suppression → -122k entrées RAM.
- _INSEE_PRENOMS (lowercase) et _INSEE_PRENOMS_SET (uppercase sans accents)
lisaient deux fois le même fichier prenoms_france.txt. Fusion en une
seule passe disque, les deux formes dérivées en mémoire. -36k lectures.
Validation :
- 640780417 présent dans _FINESS_NUMBERS après rebuild
- 122 hits sur trackare-18007562 (non-régression)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Plantages signalés sous Windows : causes identifiées et corrigées.
1. anonymisation_onefile.spec : les fichiers data/stopwords_manuels.txt,
villes_blacklist.txt, dpi_labels_blacklist.txt, companion_blacklist.txt
n'étaient PAS inclus dans le bundle PyInstaller (seuls les sous-dossiers
data/bdpm, data/finess, data/insee l'étaient). Résultat en frozen : sets
vides, qualité dégradée, plus de faux positifs.
2. anonymizer_core_refactored_onnx.py : chargements robustifiés.
- Helper _load_txt_set avec try/except et logging WARNING si fichier absent
- Fallbacks intégrés (_DPI_LABELS_FALLBACK, _COMPANION_BLACKLIST_FALLBACK)
pour continuer à fonctionner si bundle partiel
- try/except sur stopwords_manuels.txt, villes_blacklist.txt, BDPM
3. launcher.py : UX repensée pour le chargement des modèles.
- SetupWindow (premier lancement) : auto-démarrage (plus de clic nécessaire),
progress bar avec étapes visuelles (⏳/✓/✗ par modèle), bouton relance si
échec, bouton "continuer malgré tout" pour modèles optionnels.
- Splash screen ajouté dans launch_gui() : le chargement des gazetteers
(INSEE 200k+ noms, FINESS 100k+ établissements) prend 15-30 s au démarrage
normal. Sans feedback, l'utilisateur croyait l'app plantée. Le splash
tourne pendant l'import (thread séparé, poll avec splash.after).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Troisième liste paramétrable dans la GUI v5.4, après whitelist_phrases et
blacklist.force_mask_terms : "Mots à ne jamais identifier comme noms".
Cible les sigles, acronymes métier locaux, ou termes ALL-CAPS récurrents
qui ressemblent à des noms propres mais n'en sont pas.
Différence avec la whitelist :
- whitelist_phrases : terme spécifique à protéger même s'il a été masqué
par regex/NER (filtre final sur l'audit + sous-mots de hits multi-mots)
- additional_stopwords : empêche le terme d'être candidat-nom dès l'amont
(intégré à _MEDICAL_STOP_WORDS_SET, filtre toutes les étapes)
Wired dans _load_params, _save_params, _export_params, _import_params.
La nouvelle clé additional_stopwords est incluse dans le JSON d'échange
inter-établissements.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 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)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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+)
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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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