feat(p1x): de-hardcode VLM models/endpoints to vlm_config (DGX-ready)

Migre les call-sites VLM serveur vers la configuration centrale pour
fonctionner sur DGX (tunnel Ollama 11434), où gemma4:* est absent et le
port Docker 11435 est mort.

- task_planner, replay_verifier, domain_context, ir_builder, resolve_engine
  (popup): modele -> vlm_config.get_vlm_model(), defaut 11435 -> 11434
  (override GEMMA4_PORT legacy conserve)
- resolve_engine (grounding bbox x2): nouvel helper
  vlm_config.get_bbox_grounding_model() (var dediee RPA_BBOX_GROUNDING_MODEL,
  fallback RPA_GROUNDING_MODEL puis qwen2.5vl:7b-rpa) -> desambiguise le
  conflit D5-v3b, bbox_2d + num_ctx 4096 preserves
- safety_checks_provider: defaut -> get_vlm_model(), override
  RPA_SAFETY_CHECKS_LLM_MODEL preserve
- ui_detector: default_factory + resolution lazy (corrige aussi un gel a
  l'import), pas d'appel reseau a l'import
- field_extractor: property lazy via vlm_config

TDD strict (RED->GREEN), 305 tests verts, tests mockes HTTP (zero dependance
DGX reel), aucun alias Ollama.

Hors perimetre (arbitrage Dom): client Lea agent_v1/executor.py (gele),
chemin V4 observe_reason_act (RPA_REASONING_MODEL), core/config.py defaults.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

core/detection/vlm_config.py

@@ -234,6 +234,33 @@ def get_grounding_profile(endpoint: str = DEFAULT_OLLAMA_ENDPOINT) -> dict:
     }
 
 
+def get_bbox_grounding_model() -> str:
+    """Retourne le modèle pour le grounding **format bbox_2d natif** (qwen2.5vl).
+
+    Distinct de get_grounding_profile() (format JSON {x_pct,y_pct} via prefill,
+    défaut qwen3.5:9b). Les chemins bbox_2d de resolve_engine
+    (`parse_bbox_to_norm` / `parse_bbox_to_norm_validated`) exigent un modèle
+    de la famille qwen2.5vl qui émet des coordonnées en pixels.
+
+    D5-v3b (2026-06-03) : désambiguïse l'env var. Historiquement le site bbox
+    lisait `RPA_GROUNDING_MODEL`, partagé avec get_grounding_profile() qui
+    attend un modèle JSON → conflit documenté. On introduit une var dédiée.
+
+    Ordre de résolution :
+      1. RPA_BBOX_GROUNDING_MODEL (dédié, prioritaire)
+      2. RPA_GROUNDING_MODEL (rétrocompat — ancien comportement)
+      3. DEFAULT_GROUNDING_FALLBACK (qwen2.5vl:7b-rpa, présent sur DGX)
+
+    Returns:
+        Nom du modèle bbox_2d (ex: "qwen2.5vl:7b-rpa")
+    """
+    return (
+        os.environ.get("RPA_BBOX_GROUNDING_MODEL")
+        or os.environ.get("RPA_GROUNDING_MODEL")
+        or DEFAULT_GROUNDING_FALLBACK
+    )
+
+
 def needs_think_false(model_name: str) -> bool:
     """Détermine si un modèle nécessite think=false dans le payload.