feat(p1z): centralize V4 reasoning model resolution (DGX-safe)

Remplace le default runtime dangereux `qwen2.5vl:7b` (absent du tunnel DGX
-> 404) des chemins V4/reasoning par un helper central get_reasoning_model().

- core/detection/vlm_config.py : + get_reasoning_model() + DEFAULT_REASONING_MODEL
  (qwen2.5vl:7b-rpa). Ordre : RPA_REASONING_MODEL -> RPA_VLM_MODEL/VLM_MODEL ->
  default DGX-safe. Pas d'appel reseau (lazy, safe a l'import).
- core/execution/input_handler.py, observe_reason_act.py (x3),
  core/cognition/vram_orchestrator.py : migration des 5 call-sites.
- tests/unit/test_reasoning_model.py : 8 tests (default DGX-safe, ordre de
  resolution, non-regression wiring des 3 modules V4).

Hors scope (signale lot P1.w) : DEFAULT_VLM_MODEL=gemma4:latest reste fallback
de get_vlm_model(). Client gele non touche.

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

core/cognition/vram_orchestrator.py

@@ -3,7 +3,7 @@ Orchestrateur VRAM — gère le chargement/déchargement des modèles selon le m
 
 Deux modes :
 - SHADOW : streaming server + agent_chat actifs, VLM raisonnement déchargé
-- REPLAY : VLM raisonnement (qwen2.5vl:7b) chargé, services non-essentiels stoppés
+- REPLAY : VLM raisonnement (cf. get_reasoning_model) chargé, services non-essentiels stoppés
 
 Bascule automatique ou manuelle selon le contexte.
 """
@@ -15,10 +15,12 @@ import time
 from enum import Enum
 from typing import Optional
 
+from core.detection.vlm_config import get_reasoning_model
+
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 OLLAMA_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://localhost:11434")
-REASONING_MODEL = os.environ.get("RPA_REASONING_MODEL", "qwen2.5vl:7b")
+REASONING_MODEL = get_reasoning_model()
 MIN_VRAM_FOR_REASONING = 5.0  # Go minimum pour charger le modèle de raisonnement