feat(cognition): orchestrateur VRAM + VLM 7b par défaut

VRAMOrchestrator : bascule automatique entre modes SHADOW et REPLAY.
- SHADOW : streaming server + agent_chat actifs
- REPLAY : VLM qwen2.5vl:7b chargé, services non-essentiels stoppés

vlm_reason_about_screen() appelle ensure_reasoning_ready() avant
chaque raisonnement — libère la VRAM si nécessaire.

Benchmark : qwen2.5vl:7b en 10s (warm) vs 44s quand VRAM saturée.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

core/execution/input_handler.py

@@ -286,8 +286,12 @@ Si tu vois un dialogue ou une popup, indique quel bouton cliquer.
 Si l'écran est normal sans action nécessaire, réponds action="nothing".
 Réponds UNIQUEMENT le JSON, pas d'explication."""
 
+        from core.cognition.vram_orchestrator import get_orchestrator
+        orch = get_orchestrator()
+        orch.ensure_reasoning_ready()
+
         ollama_url = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://localhost:11434")
-        model = os.environ.get("RPA_REASONING_MODEL", os.environ.get("RPA_VLM_MODEL", "qwen2.5vl:3b"))
+        model = os.environ.get("RPA_REASONING_MODEL", "qwen2.5vl:7b")
 
         response = requests.post(
             f"{ollama_url}/api/generate",