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>

tests/unit/test_pii_sanitizer.py

@@ -172,3 +172,65 @@ def test_sanitize_event_titre_imbrique_vision_info():
     assert "[IPP_1]" in wc
     # cohérence : même titre dans window et vision_info -> même token
     assert out["window"]["title"] == wc
+
+
+def test_sanitize_workflow_dict_tokenise_by_text_garde_ui():
+    """R1/PII : un workflow appris ne doit pas porter de PII brute dans ses cibles
+    (by_text) ni ses noms avant import en DB VWB ; l'interface est préservée."""
+    import json
+    from agent_v0.server_v1.pii_sanitizer import sanitize_workflow_dict
+
+    wf = {
+        "name": "Dossier patient",
+        "nodes": [{"node_id": "n1", "name": "VIOLA (VIOLA) Liliane 90 ans"}],
+        "edges": [{
+            "edge_id": "e1",
+            "action": {
+                "type": "mouse_click",
+                "target": {"by_text": "Valider", "by_role": "ocr"},
+            },
+        }],
+    }
+    out = sanitize_workflow_dict(wf)
+    s = json.dumps(out, ensure_ascii=False)
+    assert "VIOLA" not in s           # nom clinique tokenisé (dans un node name)
+    assert "[NOM_1]" in s
+    assert "90 ans" not in s          # âge tokenisé
+    assert "Valider" in s             # cible UI préservée (by_text)
+    assert "VIOLA" in json.dumps(wf, ensure_ascii=False)  # original non muté
+
+
+def test_chevauchement_prefix_capitalise():
+    """FN bloquant (Claude R1) : mot capitalisé avant NOM (NAISSANCE) Prénom
+    -> RE_PRENOM_NOM captait « Dossier VIOLA » et bloquait RE_NOM_NAISSANCE
+    « VIOLA (VIOLA) Liliane ». Fix : résolution par priorité détecteur + longueur."""
+    from agent_v0.server_v1.pii_sanitizer import anonymize_text
+
+    m: dict = {}
+    for titre, leak in [("Dossier VIOLA (VIOLA) Liliane", "VIOLA"),
+                        ("Patient ROSSIGNOL (SOUBIE) Pierrette", "ROSSIGNOL"),
+                        ("Fenetre LAVAL (BARTHELEMY) Nicole", "LAVAL")]:
+        out, _ = anonymize_text(titre, mapping=m)
+        assert leak not in out, f"FN: {leak} still visible in '{out}'"
+
+    # contrôle : sans préfixe, toujours OK
+    out, _ = anonymize_text("VIOLA (VIOLA) Liliane", mapping=m)
+    assert "VIOLA" not in out
+
+
+def test_gxd5_diagnostics_numero_et_nom():
+    """GXD5 Diagnostics — numéro de dossier + nom tout-majuscules (3 patients prod)."""
+    from agent_v0.server_v1.pii_sanitizer import anonymize_text
+
+    m: dict = {}
+    for titre, num_leak, nom_leak in [
+        ("GXD5 Diagnostics - 128008 - BENVENISTE MARIE-LAURENCE", "128008", "BENVENISTE"),
+        ("GXD5 Diagnostics - 272223 - LEMOINE ERIC", "272223", "LEMOINE"),
+        ("GXD5 Diagnostics - 153442 - ROSELIER MATHEO", "153442", "ROSELIER"),
+    ]:
+        out, ents = anonymize_text(titre, mapping=m)
+        assert num_leak not in out, f"FN: numéro {num_leak} visible dans '{out}'"
+        assert nom_leak not in out, f"FN: nom {nom_leak} visible dans '{out}'"
+        types = {e["type"] for e in ents}
+        assert "DOSSIER" in types, f"Pas de token DOSSIER dans {ents}"
+        assert "NOM" in types, f"Pas de token NOM dans {ents}"