feat: chat unifié, GestureCatalog, Copilot, Léa UI, extraction données, vérification replay

Refonte majeure du système Agent Chat et ajout de nombreux modules :

- Chat unifié : suppression du dual Workflows/Agent Libre, tout passe par /api/chat
  avec résolution en 3 niveaux (workflow → geste → "montre-moi")
- GestureCatalog : 38 raccourcis clavier universels Windows avec matching sémantique,
  substitution automatique dans les replays, et endpoint /api/gestures
- Mode Copilot : exécution pas-à-pas des workflows avec validation humaine via WebSocket
  (approve/skip/abort) avant chaque action
- Léa UI (agent_v0/lea_ui/) : interface PyQt5 pour Windows avec overlay transparent
  pour feedback visuel pendant le replay
- Data Extraction (core/extraction/) : moteur d'extraction visuelle de données
  (OCR + VLM → SQLite), avec schémas YAML et export CSV/Excel
- ReplayVerifier (agent_v0/server_v1/) : vérification post-action par comparaison
  de screenshots, avec logique de retry (max 3)
- IntentParser durci : meilleur fallback regex, type GREETING, patterns améliorés
- Dashboard : nouvelles pages gestures, streaming, extractions
- Tests : 63 tests GestureCatalog, 47 tests extraction, corrections tests existants
- Dépréciation : /api/agent/plan et /api/agent/execute retournent HTTP 410,
  suppression du code hardcodé _plan_to_replay_actions

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

tests/unit/test_effective_lru_cache.py

@@ -349,18 +349,22 @@ class TestMemoryManager:
     
     def test_stats(self):
         """Test statistiques du gestionnaire."""
+        # Compter les ressources déjà enregistrées (ex: gpu_resource_manager)
+        baseline = len(self.manager.resource_registry)
+
         # Enregistrer quelques ressources
         for i in range(3):
             self.manager.register_resource(f"resource{i}", {"data": i})
-        
+
         stats = self.manager.get_stats()
-        
+
         assert stats['max_memory_mb'] == 100
-        assert stats['registered_resources'] == 3
+        assert stats['registered_resources'] == baseline + 3
         assert stats['cleanup_threshold'] == 0.8
         assert stats['check_interval'] == 60.0  # Corrigé: était 1.0
         assert not stats['running'] or not self.manager.enable_monitoring  # Monitoring désactivé
     
+    @pytest.mark.slow
     def test_gpu_resource_management(self):
         """Test gestion des ressources GPU."""
         # Créer un manager avec gestion GPU activée
@@ -369,20 +373,20 @@ class TestMemoryManager:
             enable_monitoring=False,
             enable_gpu_management=True
         )
-        
+
         try:
             # Enregistrer une ressource GPU
             def cleanup_gpu_model(resource_id):
                 # Simuler le nettoyage d'un modèle GPU
                 pass
-            
+
             manager.register_gpu_resource(
                 "test_model",
                 "model",
                 cleanup_gpu_model,
                 {"size_mb": 500}
             )
-            
+
             # Vérifier l'enregistrement
             assert "test_model" in manager._gpu_resources
             assert "gpu_test_model" in manager.resource_registry
@@ -443,7 +447,8 @@ class TestMemoryManager:
         assert len(self.manager.resource_registry) == 0
         assert len(self.manager.cleanup_functions) == 0
     
-    def test_gpu_resource_management(self):
+    @pytest.mark.slow
+    def test_gpu_resource_management_global(self):
         """Test gestion des ressources GPU."""
         # Créer un manager avec gestion GPU activée
         manager = MemoryManager(
@@ -451,20 +456,20 @@ class TestMemoryManager:
             enable_monitoring=False,
             enable_gpu_management=True
         )
-        
+
         try:
             # Enregistrer une ressource GPU
             def cleanup_gpu_model(resource_id):
                 # Simuler le nettoyage d'un modèle GPU
                 pass
-            
+
             manager.register_gpu_resource(
                 "test_model",
                 "model",
                 cleanup_gpu_model,
                 {"size_mb": 500}
             )
-            
+
             # Vérifier l'enregistrement
             if manager.enable_gpu_management:  # Peut être désactivé si pas de GPU
                 assert "test_model" in manager._gpu_resources
@@ -520,20 +525,20 @@ class TestGlobalMemoryManager:
     
     def test_singleton_behavior(self):
         """Test comportement singleton."""
-        manager1 = get_memory_manager()
-        manager2 = get_memory_manager()
-        
+        manager1 = get_memory_manager(enable_monitoring=False, enable_gpu_management=False)
+        manager2 = get_memory_manager(enable_monitoring=False, enable_gpu_management=False)
+
         assert manager1 is manager2
-    
+
     def test_shutdown_global(self):
         """Test arrêt du gestionnaire global."""
-        manager = get_memory_manager()
+        manager = get_memory_manager(enable_monitoring=False, enable_gpu_management=False)
         assert manager is not None
-        
+
         shutdown_memory_manager()
-        
+
         # Nouveau gestionnaire après shutdown
-        new_manager = get_memory_manager()
+        new_manager = get_memory_manager(enable_monitoring=False, enable_gpu_management=False)
         assert new_manager is not manager
 
 
@@ -547,8 +552,8 @@ class TestIntegration:
             max_memory_mb=2.0,
             enable_monitoring=False
         )
-        # Désactiver le monitoring pour le gestionnaire global aussi
-        self.manager = get_memory_manager(enable_monitoring=False)
+        # Désactiver le monitoring et GPU pour les tests
+        self.manager = get_memory_manager(enable_monitoring=False, enable_gpu_management=False)
     
     def teardown_method(self):
         """Cleanup après chaque test."""