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Prompts LLM — Pipeline T2A

Ce document récapitule les 7 prompts externalisés dans src/prompts/templates.py.

Chaque template utilise str.format(**kwargs) — les accolades JSON sont échappées via {{ / }}.

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1. CODING_CIM10 — Codage CIM-10 (DP / DAS)

Paramètre	Valeur
Rôle	coding
Température	0.1
Max tokens	2 500
Appelé par	rag_search.py → _build_prompt()

Variables : texte, type_diag, ctx_str, sources_text

Fonction : Code un diagnostic en CIM-10 à partir des sources RAG. Le LLM joue un médecin DIM et doit discriminer entre codes candidats en citant les règles d'inclusion/exclusion.

Sortie JSON : analyse_clinique, codes_candidats, discrimination, regle_pmsi, code, confidence, justification, preuves_cliniques[]

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2. CODING_CCAM — Codage CCAM (actes)

Paramètre	Valeur
Rôle	coding
Température	0.1
Max tokens	2 500
Appelé par	rag_search.py → _build_prompt_ccam()

Variables : texte, ctx_str, sources_text

Fonction : Code un acte chirurgical/médical en CCAM (4 lettres + 3 chiffres). Vérifie activité, regroupement, et tarif secteur 1.

Sortie JSON : analyse_acte, codes_candidats, discrimination, code, confidence, justification

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3. DAS_EXTRACTION — Extraction DAS supplémentaires

Paramètre	Valeur
Rôle	coding
Température	0.1
Max tokens	2 000
Appelé par	rag_search.py → _build_prompt_das_extraction()

Variables : dp_texte, existing_str, ctx_str, text_medical

Fonction : Identifie les DAS non encore codés dans le texte médical. Exclut les doublons, les symptômes expliqués par un diagnostic précis, et les antécédents non pertinents. Attention aux valeurs biologiques normales.

Sortie JSON : diagnostics_supplementaires[{texte, code_cim10, justification}]

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4. QC_VALIDATION — Validation qualité post-codage

Paramètre	Valeur
Rôle	qc
Température	0.1
Max tokens	2 500
Appelé par	cim10_extractor.py → _validate_justifications()

Variables : ctx_str, codes_section

Fonction : Contrôle qualité du codage complet. Vérifie pour chaque code : preuve clinique, spécificité, conflits/redondances. Peut recommander de maintenir, reclasser ou supprimer un code.

Sortie JSON : validations[{numero, code, verdict, confidence_recommandee, commentaire}], alertes_globales[]

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5. CPAM_EXTRACTION — Passe 1 : extraction structurée

Paramètre	Valeur
Rôle	cpam
Température	0.0
Max tokens	1 500
Appelé par	cpam_response.py → _extraction_pass()

Variables : dp_str, das_str, tagged_text, titre, arg_ucr, decision_ucr, dp_ucr_line, da_ucr_line

Fonction : Comprend la contestation CPAM sans argumenter. Extrait les éléments cliniques pertinents, les points d'accord potentiels, et identifie les codes en jeu.

Sortie JSON : comprehension_contestation, elements_cliniques_pertinents[{tag, pertinence}], points_accord_potentiels[], codes_en_jeu{dp_etablissement, dp_ucr, difference_cle}

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6. CPAM_ARGUMENTATION — Passe 2 : contre-argumentation (3 axes)

Paramètre	Valeur
Rôle	cpam
Température	0.1
Max tokens	4 000
Appelé par	cpam_response.py → _build_cpam_prompt()

Variables : dossier_str, asymetrie_str, tagged_str, titre, arg_ucr, decision_ucr, codes_str, definitions_str, sources_text, extraction_str

Fonction : Produit la contre-argumentation CPAM complète selon 3 axes :

1. Axe médical — bien-fondé clinique avec citations exactes du dossier (tags [XX-N])
2. Axe asymétrie d'information — éléments que la CPAM n'avait pas (biologie, imagerie, traitements)
3. Axe réglementaire — erreurs d'interprétation avec citations verbatim des sources

Contraintes clés :

• Doit reconnaître au moins un point valide de la CPAM (crédibilité)
• Codes CIM-10 toujours cités explicitement avec libellé
• Références au format [Document - page N] + citation verbatim
• Prend en compte âge, mode d'entrée, durée de séjour

Sortie JSON : analyse_contestation, points_accord, contre_arguments_medicaux, preuves_dossier[{ref, element, valeur, signification}], contre_arguments_asymetrie, contre_arguments_reglementaires, references[{document, page, citation}], conclusion

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7. CPAM_ADVERSARIAL — Passe 3 : validation adversariale

Paramètre	Valeur
Rôle	validation
Température	0.0
Max tokens	800
Appelé par	cpam_response.py → _validate_adversarial()

Variables : response_json, factual_section, normes_section, dp_ucr_line, da_ucr_line

Fonction : Relecture critique de la contre-argumentation générée. Vérifie :

1. Les valeurs citées existent dans les éléments factuels
2. Les qualifications bio (élevée/basse) respectent les normes de référence
3. La conclusion est cohérente avec l'argumentation
4. Les points d'accord ne contredisent pas les contre-arguments
5. Les codes CIM-10 de la conclusion sont cohérents

Point architectural : ce prompt utilise le rôle validation (modèle différent du générateur) pour garantir une vérification indépendante.

Sortie JSON : coherent (bool), erreurs[], score_confiance (0-10)

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Architecture multi-modèles

Les rôles LLM sont définis dans src/config.py :

Rôle	Modèle par défaut	Variable d'env
coding	gemma3:27b-cloud	T2A_MODEL_CODING
cpam	deepseek-v3.2:cloud	T2A_MODEL_CPAM
validation	deepseek-v3.2:cloud	T2A_MODEL_VALIDATION
qc	gemma3:12b	T2A_MODEL_QC

Le rôle validation utilise volontairement un modèle différent du cpam pour éviter l'auto-validation.