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Author SHA1 Message Date
21a408a9e4 fix(perf): apply MVP threading hotfix
Configure numerical library and torch threading for H1, keep raster threading/timing instrumentation, remove CONCERTATION from forced masks after real PDF FP testing, and record coordination archive state.
2026-06-08 10:41:15 +02:00
92557d4e74 chore(rgpd): replace CHCB/Bayonne/Saint-Denis/Réunion refs in source + configs (D-12)
Anonymise toutes les références à des entités réelles (CHCB, Bayonne, Saint-Denis,
Réunion, etc.) dans le code source, les configurations YAML, les scripts/outils,
et les tests unitaires. Conserve les tests synthétiques (cases) intentionnels.

- profile key chcb_strict → chuxx_strict
- CHCB → CHUXX, Bayonne → Chicago, Saint-Denis → Springfield,
  Réunion → Province Bêta, 64100/97400 → 12345, FINESS → 999999999,
  préfixe tél 05.59.44 → 0X.XX.XX
- renomme tools/test_chcb_leak.py → tools/test_force_term_leak.py

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-02 14:39:21 +02:00
72b41739e0 feat: vérification ressources GPU/RAM avant exécution + évaluateur 100/100
- 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)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-16 10:27:33 +01:00
893ecd90de feat: réduction FP + gazetteers adresses FINESS + batch parallèle + corrections multi-axes
- Token min length relevé de 2-3 → 4 chars (élimine FP EPO, IRC, SIB...)
- Stop-words enrichis : acronymes médicaux 3 lettres, termes pharma, soins infirmiers
- BDPM stop-words : ~7300 noms commerciaux + DCI/substances actives
- Gazetteers adresses FINESS : 63K patterns Aho-Corasick (position-preserving normalization)
- Filtre contextuel anatomique pour FINESS établissements
- Nouvelles regex : RE_CIVILITE_COMMA_LIST, RE_EXTRACT_NOM_UTILISE, RE_EXTRACT_PRENOM,
  RE_NUM_EXAMEN_PATIENT, RE_ADRESSE_LIEU_DIT, RE_CIVILITE_INITIALE, Dr X.NOM
- URLs complètes (RE_URL) + détection multiline
- N° venue inversé (layout-aware) + EPISODE/NDA dans _CRITICAL_PII_TYPES
- HospitalFilter désactivé pour ADRESSE/TEL/VILLE/EPISODE (identifient le patient)
- Batch silver export parallélisé (multiprocessing spawn, N workers)
- Seuil sur-masquage relevé à 8%, server.py enrichi (source regex/ner)
- Blacklist villes : COURANT, PARIS ; contexte villes étendu (UHCD, spécialités)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-16 09:26:56 +01:00
8588c0660b feat(phase3): CamemBERT v3 + détection villes + initiales + texte espacé + docs réglementaires
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

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-11 12:16:13 +01:00