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/tests/unit/test_extraction_models.py

@@ -0,0 +1,124 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Test TDD — Extraction (brique 2) : modèle « dossier patient extrait ».
+
+Objectif : valider les 3 modèles métier d'extraction (absents avant cette brique) :
+    ExtractionJob → ExtractedTable → ExtractedField
+avec leurs relations, cascade, et le `status` ∈ {complete, needs_review}.
+
+⚠️ CANAL EXTRACTION ≠ canal apprentissage : ici on conserve les **vraies
+données patient** (le but est de constituer le dossier). Pas d'anonymisation.
+Le test pose donc une valeur patient en clair et vérifie qu'elle est restituée
+telle quelle.
+
+Isolation (même pattern que test_import_core_workflow_to_db.py) :
+- pas d'app Flask complète (`app.py`), pas de socketio/blueprints ;
+- `db` partagé (`db.models.db`) lié à une SQLite **en mémoire**.
+"""
+
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+import pytest
+from flask import Flask
+
+_BACKEND = Path(__file__).resolve().parent.parent.parent  # .../visual_workflow_builder/backend
+_ROOT = _BACKEND.parent.parent                            # .../rpa_vision_v3
+for p in (str(_ROOT), str(_BACKEND)):
+    if p not in sys.path:
+        sys.path.insert(0, p)
+
+from db.models import db  # noqa: E402
+
+
+@pytest.fixture
+def db_app():
+    """App Flask minimale liée à une SQLite en mémoire, schéma créé."""
+    app = Flask("test_extraction_models")
+    app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///:memory:"
+    app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False
+    db.init_app(app)
+    with app.app_context():
+        db.create_all()
+        yield app
+        db.session.remove()
+        db.drop_all()
+
+
+def test_extraction_job_table_field_chain(db_app):
+    """Chaîne complète Job → Table → Field, relations + status par défaut."""
+    from db.models import ExtractionJob, ExtractedTable, ExtractedField
+
+    with db_app.app_context():
+        job = ExtractionJob(
+            id="job_001",
+            patient_ref="MOREL Catherine",  # donnée patient EN CLAIR (canal extraction)
+            source_session_id="sess_extract_001",
+        )
+
+        table = ExtractedTable(
+            id="tbl_001",
+            job=job,
+            screen_bbox={"x": 10, "y": 20, "width": 300, "height": 120},
+            screenshot_ref="data/extract/sess_extract_001/screen_0.png",
+        )
+        field = ExtractedField(
+            id="fld_001",
+            table=table,
+            row=0,
+            col=1,
+            value="1975-04-12",
+            bbox={"x": 110, "y": 22, "width": 80, "height": 18},
+            confidence=0.94,
+        )
+
+        db.session.add(job)
+        db.session.commit()
+
+        # status par défaut appliqué à l'INSERT = needs_review (revue humaine requise)
+        assert job.status == "needs_review"
+
+        # Relations descendantes
+        assert job.tables.count() == 1
+        assert job.tables.first().fields.count() == 1
+
+        # Relations remontantes
+        f = ExtractedField.query.get("fld_001")
+        assert f.table.job.patient_ref == "MOREL Catherine"  # patient conservé en clair
+        assert f.value == "1975-04-12"
+        assert f.bbox["width"] == 80
+        assert f.confidence == pytest.approx(0.94)
+        assert f.table.screen_bbox["height"] == 120
+
+
+def test_status_complete_is_accepted(db_app):
+    """`status` accepte 'complete' (extraction validée)."""
+    from db.models import ExtractionJob
+
+    with db_app.app_context():
+        job = ExtractionJob(id="job_ok", patient_ref="DUPONT Jean", status="complete")
+        db.session.add(job)
+        db.session.commit()
+        assert ExtractionJob.query.get("job_ok").status == "complete"
+        assert job.created_at is not None and isinstance(job.created_at, datetime)
+
+
+def test_cascade_delete_removes_children(db_app):
+    """Supprimer le Job supprime tables + fields (cascade, pas d'orphelins)."""
+    from db.models import ExtractionJob, ExtractedTable, ExtractedField
+
+    with db_app.app_context():
+        job = ExtractionJob(id="job_del", patient_ref="X")
+        table = ExtractedTable(id="tbl_del", job=job, screen_bbox={}, screenshot_ref="s.png")
+        ExtractedField(id="fld_del", table=table, row=0, col=0, value="v",
+                       bbox={}, confidence=0.5)
+        db.session.add(job)
+        db.session.commit()
+
+        db.session.delete(job)
+        db.session.commit()
+
+        assert ExtractionJob.query.count() == 0
+        assert ExtractedTable.query.count() == 0
+        assert ExtractedField.query.count() == 0