feat(p1): persist workflows and semantic learning artifacts

core/embedding/clip_embedder.py

@@ -59,8 +59,13 @@ class CLIPEmbedder(EmbedderBase):
             )
         
         if device is None:
+            # NOTE: utiliser le `torch` du scope module (l. 8). Un import local
+            # ici rendait `torch` LOCAL à __init__ pour tout le scope, faisant
+            # planter `with torch.no_grad():` plus bas en UnboundLocalError
+            # quand l'appelant passait device="cpu" (l'import local n'était
+            # alors pas exécuté). Voir inbox_codex/2026-05-25_1235_..._enquete-
+            # feedbackbus-5004.md.
             try:
-                import torch
                 if torch.cuda.is_available():
                     free_vram = torch.cuda.mem_get_info()[0] / 1024**3
                     if free_vram > 1.5: