chore(dgx): snapshot consolidation WIP pour transfert poc DGX

Regroupe le WIP non committé requis pour le clone/runtime DGX (Option A) :
- api_stream.py : préflight replay + smoke santé modèles + handler 403 WP-B
- de-hardcode VLM : vlm_config, gpu/*, vram_orchestrator, ollama_manager
- stream_processor, semantic_matcher, agent_chat (app/planner/intent)
- workflows.db (acquis ; le transfert artifacts le mettra à jour + rewrite chemins)
- docs : plans DGX, benchmarks VLM/grounders, recherche SOTA, coordination 8 juin

Snapshot destiné à la branche poc-dgx poussée sur Gitea pour cloner le DGX.
Scan anti-secret : clean. graphify (repo embarqué) exclu.

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

agent_chat/autonomous_planner.py

@@ -27,6 +27,8 @@ import requests
 # Ajouter le chemin du projet pour les imports core
 sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
 
+from core.detection.vlm_config import get_reasoning_model
+
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # Essayer d'importer les composants de détection visuelle
@@ -113,11 +115,11 @@ class AutonomousPlanner:
     def __init__(
         self,
         llm_endpoint: str = "http://localhost:11434/api/generate",
-        llm_model: str = "qwen2.5:7b",
+        llm_model: Optional[str] = None,
         timeout: int = 60
     ):
         self.llm_endpoint = llm_endpoint
-        self.llm_model = llm_model
+        self.llm_model = llm_model or get_reasoning_model()
         self.timeout = timeout
         self.llm_available = self._check_llm()
 
@@ -1028,12 +1030,12 @@ _planner_instance: Optional[AutonomousPlanner] = None
 
 
 def get_autonomous_planner(
-    llm_model: str = "qwen2.5:7b"
+    llm_model: Optional[str] = None
 ) -> AutonomousPlanner:
     """Retourne l'instance singleton du planner."""
     global _planner_instance
 
     if _planner_instance is None:
-        _planner_instance = AutonomousPlanner(llm_model=llm_model)
+        _planner_instance = AutonomousPlanner(llm_model=llm_model or get_reasoning_model())
 
     return _planner_instance