feat(extraction): modèle DB dossier patient extrait (Job/Table/Field)

ExtractionJob -> ExtractedTable -> ExtractedField (SQLAlchemy, cascade), avec
preuve par cellule (bbox + confidence) réutilisant la sémantique VWBEvidence,
et statut dossier needs_review|complete. Brique 2 de la verticale extraction.
Documenté : ce canal conserve les données patient EN CLAIR (≠ canal
apprentissage anonymisé) — aucune anonymisation ne doit cibler ces colonnes.

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

visual_workflow_builder/backend/db/models.py

@@ -321,6 +321,70 @@ class ExecutionStep(db.Model):
         }
 
 
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# Extraction — « dossier patient extrait » (brique 2)
+#
+# ⚠️ CANAL EXTRACTION ≠ canal apprentissage. Ces tables conservent les
+# VRAIES données patient (patient_ref, ExtractedField.value) : c'est le but,
+# constituer le dossier. Elles NE doivent PAS être anonymisées/tokenisées
+# (à l'inverse du canal apprentissage, cf. pii_sanitizer). Aucun appel
+# d'assainissement PII ne doit cibler ces colonnes.
+#
+# Sémantique de preuve réutilisée de contracts/evidence.py (VWBEvidence) :
+# screenshot_ref ≈ screenshot, screen_bbox/bbox ≈ highlight_box, confidence
+# ≈ confidence_score, created_at ≈ timestamp.
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+class ExtractionJob(db.Model):
+    """Dossier patient extrait — racine d'une session d'extraction."""
+    __tablename__ = 'extraction_jobs'
+
+    id = db.Column(db.String(64), primary_key=True)
+    patient_ref = db.Column(db.String(255), nullable=True)  # donnée patient EN CLAIR (volontaire)
+    source_session_id = db.Column(db.String(64), nullable=True)
+    created_at = db.Column(db.DateTime, default=datetime.utcnow)
+    # status: 'needs_review' (revue humaine requise) | 'complete' (validé)
+    status = db.Column(db.String(32), default='needs_review')
+
+    tables = db.relationship('ExtractedTable', backref='job', lazy='dynamic',
+                             cascade='all, delete-orphan')
+
+    def __repr__(self):
+        return f'<ExtractionJob {self.id}: {self.status}>'
+
+
+class ExtractedTable(db.Model):
+    """Tableau extrait d'un écran (preuve : screenshot_ref + screen_bbox)."""
+    __tablename__ = 'extracted_tables'
+
+    id = db.Column(db.String(64), primary_key=True)
+    job_id = db.Column(db.String(64), db.ForeignKey('extraction_jobs.id'), nullable=False)
+    screen_bbox = db.Column(db.JSON, nullable=True)  # {x, y, width, height}
+    screenshot_ref = db.Column(db.String(512), nullable=True)
+
+    fields = db.relationship('ExtractedField', backref='table', lazy='dynamic',
+                             cascade='all, delete-orphan')
+
+    def __repr__(self):
+        return f'<ExtractedTable {self.id}>'
+
+
+class ExtractedField(db.Model):
+    """Cellule extraite (donnée patient EN CLAIR) + preuve bbox/confidence."""
+    __tablename__ = 'extracted_fields'
+
+    id = db.Column(db.String(64), primary_key=True)
+    table_id = db.Column(db.String(64), db.ForeignKey('extracted_tables.id'), nullable=False)
+    row = db.Column(db.Integer, nullable=True)
+    col = db.Column(db.Integer, nullable=True)
+    value = db.Column(db.Text, nullable=True)  # valeur patient EN CLAIR (volontaire)
+    bbox = db.Column(db.JSON, nullable=True)   # {x, y, width, height}
+    confidence = db.Column(db.Float, nullable=True)
+
+    def __repr__(self):
+        return f'<ExtractedField {self.id}: r{self.row}c{self.col}>'
+
+
 # Session active (en mémoire, pas en DB)
 class SessionState:
     """État de la session utilisateur (en mémoire)"""