feat(server): durcissement sanitizer PII (chevauchements + GXD5 + workflow_dict)

- Résolution des chevauchements par priorité de détecteur + longueur : corrige le
  FN où, sur 'Dossier/Patient NOM (NAISSANCE) Prénom', le nom de naissance fuyait. (Qwen)
- RE_GXD5_DIAG : tokenise le numéro de dossier ([DOSSIER_n]) ET le nom ([NOM_n]) dans
  'GXD5 Diagnostics - <num> - NOM PRENOM' — 3 patients fuyaient en prod clinique, 0 FP. (Qwen)
- sanitize_workflow_dict : assainit les champs texte d'un workflow appris (by_text, noms)
  avant import en DB VWB (canal apprentissage). Utilisé par R1. (Claude)
14 tests verts.

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

agent_v0/server_v1/pii_sanitizer.py

@@ -42,10 +42,19 @@ RE_NOM_BRACKET = re.compile(
 # 2e mot tout en MAJUSCULES → faible risque de FP (« Mozilla Firefox » ne matche pas).
 RE_PRENOM_NOM = re.compile(rf"\b[{_MAJ}][{_MIN}]+\s+[{_MAJ}][{_MAJ}\-']+\b")
 
+# GXD5 Diagnostics : numéro de dossier + nom patient tout-majuscules.
+# Format réel : « GXD5 Diagnostics - 128008 - BENVENISTE MARIE-LAURENCE »
+# Le numéro (128008) = ID dossier patient (PII). Le nom = PII.
+# 2 groupes de capture : (1)=numéro, (2)=nom complet.
+RE_GXD5_DIAG = re.compile(
+    rf"GXD5\s+Diagnostics\s*-\s*(\d+)\s*-\s*([{_MAJ}][{_MAJ}\-' ]+)"
+)
+
 # Ordre = priorité ; group = portion à remplacer (0 = match entier).
 _DETECTORS: List[Tuple[re.Pattern, str, int]] = [
     (RE_NOM_NAISSANCE, "NOM", 0),
     (RE_NOM_BRACKET, "NOM", 0),
+    (RE_GXD5_DIAG, "DOSSIER", 1),   # numéro de dossier
     (RE_PRENOM_NOM, "NOM", 0),
     (RE_EMAIL, "EMAIL", 0),
     (RE_NIR, "NIR", 0),
@@ -53,6 +62,8 @@ _DETECTORS: List[Tuple[re.Pattern, str, int]] = [
     (RE_TEL, "TEL", 0),
     (RE_AGE, "AGE", 0),
 ]
+# GXD5 nom (groupe 2) traité séparément — même regex, priorité juste après.
+_DETECTORS.append((RE_GXD5_DIAG, "NOM", 2))
 
 # Anti-faux-positifs : termes logiciels/UI à ne jamais prendre pour un nom.
 # (Sous-ensemble inline ; les gazetteers complets arrivent avec la couche NER.)
@@ -116,14 +127,21 @@ def anonymize_text(
                 continue
             spans.append((start, end, etype, value))
 
-    # 2) résolution des chevauchements (priorité = ordre des détecteurs, puis position)
-    spans.sort(key=lambda s: (s[0], s[1]))
+    # 2) résolution des chevauchements (priorité = rang détecteur, puis -longueur)
+    # _DETECTORS est ordonné par priorité ; le rang dans cette liste détermine
+    # qui gagne quand deux patterns chevauchent. Plus prioritaire + plus long
+    # = accepté en premier, les plus courts/moins prioritaires sont éliminés.
+    # Fix FN « Dossier VIOLA (VIOLA) Liliane » : RE_PRENOM_NOM captait
+    # « Dossier VIOLA » (rang 2) et bloquait RE_NOM_NAISSANCE « VIOLA (VIOLA)
+    # Liliane » (rang 0, plus prioritaire et plus long).
+    det_rank = {p: i for i, (p, _, _) in enumerate(_DETECTORS)}
+    spans.sort(key=lambda s: (det_rank.get(s[2], 999), -(s[1] - s[0]), s[0]))
+    occupied: List[Tuple[int, int]] = []
     accepted: List[Tuple[int, int, str, str]] = []
-    last_end = -1
     for start, end, etype, value in spans:
-        if start >= last_end:
+        if all(start >= oe or end <= os for os, oe in occupied):
             accepted.append((start, end, etype, value))
-            last_end = end
+            occupied.append((start, end))
 
     # 3) substitution (de droite à gauche pour préserver les indices)
     entities: List[Dict] = []
@@ -183,3 +201,39 @@ def sanitize_event(event: Dict, *, mapping: Optional[Dict] = None) -> Dict:
     _walk_titles(ev, mapping)
 
     return ev
+
+
+# Clés d'un workflow core portant du texte potentiellement PII : cible OCR
+# (`by_text`), noms d'écrans/labels dérivés des titres. Le contenu saisi est
+# déjà neutralisé à la source (sanitize_event → [SAISIE]).
+_WORKFLOW_TEXT_KEYS = ("by_text", "name", "label")
+
+
+def _walk_workflow_text(obj, mapping: Dict) -> None:
+    """Parcourt un workflow core et tokenise la PII des champs texte (cibles, noms)."""
+    if isinstance(obj, dict):
+        for k, v in obj.items():
+            if k in _WORKFLOW_TEXT_KEYS and isinstance(v, str) and v:
+                obj[k] = anonymize_text(v, mapping=mapping)[0]
+            else:
+                _walk_workflow_text(v, mapping)
+    elif isinstance(obj, list):
+        for item in obj:
+            _walk_workflow_text(item, mapping)
+
+
+def sanitize_workflow_dict(workflow_dict: Dict, *, mapping: Optional[Dict] = None) -> Dict:
+    """Assainit un workflow core (JSON appris) avant import/persistance en DB VWB.
+
+    Tokenise la PII des champs texte (cible OCR `by_text`, noms d'écrans, labels)
+    via `anonymize_text`, en gardant l'interface intacte (« Léa apprend
+    l'interface, pas la donnée »). Copie — l'original n'est pas muté.
+
+    Limite (couche 1) : ne capte que la PII structurée (IPP, NOM clinique…) ;
+    les noms libres relèvent de la couche 2 NER.
+    """
+    if mapping is None:
+        mapping = {}
+    wf = copy.deepcopy(workflow_dict)
+    _walk_workflow_text(wf, mapping)
+    return wf