Couvre les corrections PII batch A/A-2, le NIR multi-ligne en flux reel, le gazetteer FINESS Corse derive depuis la base locale, et les tests de regression associes. Aucun build ni diffusion.
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>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
