feat(agent_chat): Activer intégration LLM Ollama pour parsing intelligent

- Activer use_llm=True par défaut dans app.py
- Améliorer le prompt LLM avec contexte des workflows disponibles
- Ajouter endpoints /api/llm/status et /api/llm/model pour configuration
- Permettre injection dynamique des workflows dans IntentParser
- Supporter changement de modèle à chaud

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

agent_chat/app.py

@@ -115,11 +115,20 @@ def init_system():
 
     # 3. Composants conversationnels
     try:
-        intent_parser = get_intent_parser(use_llm=False)  # LLM optionnel
+        intent_parser = get_intent_parser(use_llm=True)  # LLM activé (Ollama)
         confirmation_loop = get_confirmation_loop()
         response_generator = get_response_generator()
         conversation_manager = get_conversation_manager()
-        logger.info("✓ Composants conversationnels initialisés")
+
+        # Injecter les workflows dans l'intent_parser pour contexte LLM
+        if matcher and intent_parser:
+            workflows_for_llm = [
+                {"name": wf.name, "description": wf.description, "tags": wf.tags}
+                for wf in matcher.get_all_workflows()
+            ]
+            intent_parser.set_workflows(workflows_for_llm)
+
+        logger.info("✓ Composants conversationnels initialisés (LLM activé)")
     except Exception as e:
         logger.error(f"✗ Composants conversationnels: {e}")
         # Fallback aux composants de base
@@ -560,6 +569,51 @@ def api_gpu_action(action):
         return jsonify({"success": False, "error": str(e)})
 
 
+@app.route('/api/llm/status')
+def api_llm_status():
+    """Statut du LLM (Ollama)."""
+    status = {
+        "enabled": intent_parser.use_llm if intent_parser else False,
+        "available": intent_parser.llm_available if intent_parser else False,
+        "model": intent_parser.llm_model if intent_parser else None,
+        "endpoint": intent_parser.llm_endpoint if intent_parser else None,
+        "workflows_loaded": len(intent_parser._workflows_cache) if intent_parser else 0
+    }
+
+    # Lister les modèles Ollama disponibles
+    try:
+        import requests
+        response = requests.get("http://localhost:11434/api/tags", timeout=2)
+        if response.status_code == 200:
+            models = response.json().get('models', [])
+            status["available_models"] = [m["name"] for m in models]
+    except:
+        status["available_models"] = []
+
+    return jsonify(status)
+
+
+@app.route('/api/llm/model', methods=['POST'])
+def api_llm_set_model():
+    """Changer le modèle LLM."""
+    data = request.json
+    model = data.get('model')
+
+    if not model:
+        return jsonify({"success": False, "error": "Modèle non spécifié"})
+
+    if intent_parser:
+        intent_parser.llm_model = model
+        intent_parser._check_llm_availability()
+        return jsonify({
+            "success": True,
+            "model": model,
+            "available": intent_parser.llm_available
+        })
+
+    return jsonify({"success": False, "error": "IntentParser non initialisé"})
+
+
 @app.route('/api/help')
 def api_help():
     """Aide et mode d'emploi."""