feat(agent): add learn action flow and grounding guards

core/execution/input_handler.py

@@ -171,13 +171,17 @@ def handle_detected_pattern(pattern: Dict[str, Any]) -> bool:
                 screenshot = sct.grab(monitor)
                 screen = Image.frombytes('RGB', screenshot.size, screenshot.bgra, 'raw', 'BGRX')
 
-            # EasyOCR (rapide, bonne qualité GUI) avec fallback docTR.
-            # gpu=True : harmonisé avec dialog_handler.py et title_verifier.py.
-            # Coût VRAM ~0.5 GB, sous le budget RTX 5070 (cf. deploy/VRAM_BUDGET.md).
+            # EasyOCR (bonne qualité GUI) avec fallback docTR. Par défaut CPU :
+            # le replay server réserve la VRAM à Ollama.
             words = []
             try:
                 import easyocr
-                _reader = easyocr.Reader(['fr', 'en'], gpu=True, verbose=False)
+                from core.llm.ocr_extractor import easyocr_gpu_enabled
+                _reader = easyocr.Reader(
+                    ['fr', 'en'],
+                    gpu=easyocr_gpu_enabled(default=False),
+                    verbose=False,
+                )
                 results = _reader.readtext(np.array(screen))
                 for (bbox_pts, text, conf) in results:
                     if not text or len(text.strip()) < 1: