diff --git a/core/extraction/role_mapper.py b/core/extraction/role_mapper.py
new file mode 100644
index 000000000..15fb6ea10
--- /dev/null
+++ b/core/extraction/role_mapper.py
@@ -0,0 +1,123 @@
+"""role_mapper — reconstruction de champs ANCRÉS sur l'OCR.
+
+Principe cardinal (gate validé le 30/06 sur DPI urgences réel) :
+le VLM ne fournit QUE des ids de tokens OCR (`value_ids`) ; la valeur est
+reconstruite ici depuis l'OCR. Aucun texte produit par le VLM ne peut entrer
+dans une valeur → **0 hallucination par construction**.
+
+Ce module est volontairement PUR (pas d'appel réseau/VLM) : il prend les tokens
+OCR (issus de `core.llm.ocr_extractor.extract_grid_from_image`) et la réponse
+déjà désérialisée du VLM, et produit des champs ancrés. L'appel VLM lui-même
+est orchestré ailleurs (et mockable), pour rester testable hors-ligne.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from dataclasses import dataclass
+from typing import List, Optional, Sequence, Tuple
+
+BBox = Tuple[int, int, int, int]  # (x_min, y_min, x_max, y_max)
+
+
+@dataclass
+class OcrToken:
+    """Un token OCR indexé par un id stable."""
+    id: int
+    text: str
+    confidence: float = 1.0
+    bbox: Optional[BBox] = None
+
+
+@dataclass
+class MappedField:
+    """Un champ {rôle → valeur} dont la valeur est 100% issue de l'OCR."""
+    label: str
+    value: str
+    value_ids: List[int]
+    confidence: float
+    bbox: Optional[BBox]
+    anchored: bool
+    invalid_ids: List[int]
+
+
+def _norm_bbox(bbox) -> Optional[BBox]:
+    """Normalise une bbox en (x_min, y_min, x_max, y_max).
+
+    Accepte soit 4 points EasyOCR `[[x,y], ...]`, soit un quadruplet déjà plat.
+    """
+    if bbox is None:
+        return None
+    if len(bbox) == 4 and all(isinstance(v, (int, float)) for v in bbox):
+        return (int(bbox[0]), int(bbox[1]), int(bbox[2]), int(bbox[3]))
+    xs = [p[0] for p in bbox]
+    ys = [p[1] for p in bbox]
+    return (int(min(xs)), int(min(ys)), int(max(xs)), int(max(ys)))
+
+
+def tokens_from_grid(grid: Sequence[Sequence[dict]]) -> List[OcrToken]:
+    """Convertit une grille `extract_grid_from_image` en tokens indexés (id séquentiel).
+
+    L'ordre des ids suit l'ordre de lecture de la grille (lignes top→bottom,
+    colonnes left→right), ce qui donne au VLM un référentiel stable.
+    """
+    tokens: List[OcrToken] = []
+    tid = 0
+    for row in grid:
+        for cell in row:
+            tokens.append(OcrToken(
+                id=tid,
+                text=cell["text"],
+                confidence=float(cell.get("confidence", 1.0)),
+                bbox=_norm_bbox(cell.get("bbox")),
+            ))
+            tid += 1
+    return tokens
+
+
+def _enclosing_bbox(bboxes: Sequence[Optional[BBox]]) -> Optional[BBox]:
+    present = [b for b in bboxes if b is not None]
+    if not present:
+        return None
+    return (
+        min(b[0] for b in present),
+        min(b[1] for b in present),
+        max(b[2] for b in present),
+        max(b[3] for b in present),
+    )
+
+
+def reconstruct_fields(
+    tokens: Sequence[OcrToken],
+    vlm_fields: Sequence[dict],
+) -> List[MappedField]:
+    """Reconstruit les champs à partir des tokens OCR et des `value_ids` du VLM.
+
+    Pour chaque champ VLM `{label, value_ids:[...]}` :
+    - déduplique les ids en préservant l'ordre de lecture donné par le VLM ;
+    - filtre les ids hors OCR (listés dans `invalid_ids`) ;
+    - reconstruit la valeur par concaténation des `text` des tokens valides ;
+    - confidence = min des tokens ancrés (le plus prudent), bbox = englobante.
+
+    Tout champ `value`/texte fourni par le VLM est IGNORÉ : seule la liste
+    d'ids fait foi (anti-hallucination).
+    """
+    by_id = {t.id: t for t in tokens}
+    out: List[MappedField] = []
+    for vf in vlm_fields:
+        label = vf.get("label", "")
+        seen: List[int] = []
+        for i in (vf.get("value_ids") or []):
+            if i not in seen:
+                seen.append(i)
+        valid = [i for i in seen if i in by_id]
+        invalid = [i for i in seen if i not in by_id]
+        toks = [by_id[i] for i in valid]
+        out.append(MappedField(
+            label=label,
+            value=" ".join(t.text for t in toks),
+            value_ids=valid,
+            confidence=min((t.confidence for t in toks), default=0.0),
+            bbox=_enclosing_bbox([t.bbox for t in toks]),
+            anchored=bool(valid),
+            invalid_ids=invalid,
+        ))
+    return out
diff --git a/tests/unit/test_role_mapper.py b/tests/unit/test_role_mapper.py
new file mode 100644
index 000000000..3376efac2
--- /dev/null
+++ b/tests/unit/test_role_mapper.py
@@ -0,0 +1,93 @@
+"""Tests du role_mapper : reconstruction de champs ANCRÉS sur l'OCR.
+
+Principe cardinal (cf. gate vert 30/06) : le VLM ne fournit QUE des ids de tokens OCR
+(value_ids) ; la valeur est reconstruite côté Python depuis l'OCR. Aucun texte produit
+par le VLM ne doit pouvoir entrer dans une valeur -> 0 hallucination par construction.
+"""
+import pytest
+
+from core.extraction.role_mapper import (
+    OcrToken,
+    reconstruct_fields,
+    tokens_from_grid,
+)
+
+
+def _tok(tid, text, conf=0.9, bbox=(0, 0, 10, 10)):
+    return OcrToken(id=tid, text=text, confidence=conf, bbox=bbox)
+
+
+def test_reconstruit_value_concatene_tokens_dans_lordre():
+    tokens = [_tok(0, "DUPONT"), _tok(1, "Jean")]
+    fields = reconstruct_fields(tokens, [{"label": "Nom complet", "value_ids": [0, 1]}])
+    assert len(fields) == 1
+    assert fields[0].label == "Nom complet"
+    assert fields[0].value == "DUPONT Jean"
+    assert fields[0].anchored is True
+
+
+def test_ignore_les_ids_hors_plage_et_les_liste():
+    tokens = [_tok(0, "DUPONT")]
+    fields = reconstruct_fields(tokens, [{"label": "Nom", "value_ids": [0, 99]}])
+    assert fields[0].value == "DUPONT"
+    assert fields[0].invalid_ids == [99]
+    assert fields[0].anchored is True
+
+
+def test_value_ids_vide_donne_champ_non_ancre():
+    tokens = [_tok(0, "DUPONT")]
+    fields = reconstruct_fields(tokens, [{"label": "Poids", "value_ids": []}])
+    assert fields[0].value == ""
+    assert fields[0].anchored is False
+
+
+def test_aucun_id_valide_donne_champ_non_ancre():
+    tokens = [_tok(0, "DUPONT")]
+    fields = reconstruct_fields(tokens, [{"label": "Poids", "value_ids": [7, 8]}])
+    assert fields[0].anchored is False
+    assert fields[0].value == ""
+    assert fields[0].invalid_ids == [7, 8]
+
+
+def test_dedup_ids_en_preservant_lordre():
+    tokens = [_tok(0, "DUPONT"), _tok(1, "Jean")]
+    fields = reconstruct_fields(tokens, [{"label": "X", "value_ids": [1, 1, 0]}])
+    assert fields[0].value == "Jean DUPONT"
+    assert fields[0].value_ids == [1, 0]
+
+
+def test_confidence_est_le_min_des_tokens_ancres():
+    tokens = [_tok(0, "A", conf=0.95), _tok(1, "B", conf=0.70)]
+    fields = reconstruct_fields(tokens, [{"label": "X", "value_ids": [0, 1]}])
+    assert fields[0].confidence == pytest.approx(0.70)
+
+
+def test_bbox_englobante_des_tokens_ancres():
+    tokens = [_tok(0, "A", bbox=(0, 0, 10, 10)), _tok(1, "B", bbox=(20, 5, 40, 15))]
+    fields = reconstruct_fields(tokens, [{"label": "X", "value_ids": [0, 1]}])
+    assert fields[0].bbox == (0, 0, 40, 15)
+
+
+def test_invariant_aucun_texte_hors_ocr():
+    # 'value' fournie par le VLM est ignorée : seul value_ids compte.
+    tokens = [_tok(0, "DUPONT")]
+    fields = reconstruct_fields(
+        tokens, [{"label": "Nom", "value_ids": [0], "value": "HALLUCINATION"}]
+    )
+    assert fields[0].value == "DUPONT"
+
+
+def test_tokens_from_grid_indexe_et_normalise_bbox():
+    # grille extract_grid_from_image : bbox = 4 points EasyOCR
+    grid = [
+        [
+            {"text": "Nom", "bbox": [[0, 0], [10, 0], [10, 8], [0, 8]],
+             "confidence": 0.9, "row": 0, "col": 0},
+            {"text": "DUPONT", "bbox": [[20, 0], [60, 0], [60, 8], [20, 8]],
+             "confidence": 0.95, "row": 0, "col": 1},
+        ],
+    ]
+    tokens = tokens_from_grid(grid)
+    assert [t.id for t in tokens] == [0, 1]
+    assert tokens[0].text == "Nom"
+    assert tokens[1].bbox == (20, 0, 60, 8)