af3fb53772b7aa9c6bb1a3034421c79be7fa0542
## F1 — Décomposition noms composés (corrige GRAND, EJNAINI)
Quand le NER détecte un nom à trait d'union (ex "Romain BILLON-GRAND",
"Cécilia NOCENT-EJNAINI"), le regex `\bBILLON-GRAND\b` ne traverse pas le
saut de ligne du formatage Trackare en colonnes étroites ("BILLON-\nGRAND").
Solution dans `_apply_extracted_names` : pour chaque nom validé contenant un
`-` (et ≥5 chars), ajouter aussi les sous-tokens (≥4 chars) à `safe_names`.
Les sous-tokens héritent du `bypass_stopwords` du composé (cas Dr/Mme).
Validation sur audit_30 :
- GRAND : 17 → 0 occurrences ✅
- Score global : 97.9 → 98.3 (+0.4)
- leak_audit : 3 → 1
## F4 — Filet rescan résiduel élargi noms INSEE (OPT-IN)
Le rescan post-anonymisation ne couvrait que NIR/EMAIL/IBAN/TEL. Ajout
d'un check sur les tokens uppercase ≥4 chars présents dans le gazetteer
INSEE (`_INSEE_NOMS_FAMILLE`), hors stopwords médicaux, hors placeholders,
hors whitelist utilisateur.
**Désactivé par défaut** (`cfg["rescan"]["check_insee_names"] = False`).
Raison : INSEE contient beaucoup de mots français courants (VOIR, ALLO,
POLYGONE, MIDI, FAURE, …) qui produisent un sur-masquage massif. Sur le
corpus audit_30, F4 activé met 29/29 docs en quarantaine. Inutilisable
en l'état mais utile pour un futur profil "paranoid" avec filtre par
fréquence INSEE rare + dictionnaire français en exclusion.
À activer via :
cfg["rescan"]["check_insee_names"] = True
## Restant
- F2 (SIMONET) : pattern NAME+PRENOM+PRENOM → medium (à implémenter)
- F3 (OYARCABAL) : label "Nom usuel :" → high sur ligne suivante (à implémenter)
- EJNAINI : mystère — fix F1 devrait suffire mais ne suffit pas, à investiguer
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
placer tout les fichiers dans un répertoire. faire un chmod 777 install.sh pour lui donner les droits d'execution lancer ./install.sh pour lancer l'installation complete
L'installation peut prendre du temps, elle charge deux modele IA nlp. Elle crée un environement virtuel python.
Description
Languages
Python
98.2%
Batchfile
1%
PowerShell
0.5%
Shell
0.3%