feat: mode hybride Ollama — gemma3:27b pour CPAM, 12b pour codage
Le pipeline utilise désormais gemma3:12b (rapide) pour le codage CIM-10 et gemma3:27b (meilleur raisonnement) pour la contre-argumentation CPAM. Configurable via OLLAMA_MODEL_CPAM et OLLAMA_TIMEOUT_CPAM. Inclut aussi : traçabilité source/page DAS, niveaux CMA ATIH, sévérité, page tracker PDF, améliorations fusion et filtres DAS. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
dom
@@ -4,8 +4,8 @@ from __future__ import annotations
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import logging
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from ..config import ControleCPAM, DossierMedical, RAGSource
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from ..medical.ollama_client import call_ollama
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from ..config import ControleCPAM, DossierMedical, RAGSource, OLLAMA_MODEL_CPAM, OLLAMA_TIMEOUT_CPAM
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from ..medical.ollama_client import call_anthropic, call_ollama
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logger = logging.getLogger(__name__)
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@@ -244,33 +244,84 @@ CONSIGNES :
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AXE MÉDICAL :
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- Analyse le bien-fondé médical du codage de l'établissement
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- CITE les éléments cliniques EXACTS du dossier : valeurs bio précises (ex: CRP 180 mg/L), résultats imagerie verbatim, traitements avec molécules et posologies
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- Confronte l'argumentation CPAM aux sources CIM-10 et Guide Méthodologique fournies
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- Identifie les points où la CPAM a éventuellement raison
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- Ne mentionne que les éléments réellement présents dans le dossier fourni
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AXE ASYMÉTRIE D'INFORMATION :
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- La CPAM a fondé son analyse uniquement sur le CRH et les codes transmis
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- Démontre en quoi les éléments cliniques complémentaires (biologie, imagerie, traitements, actes) justifient le codage contesté
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- Pour chaque élément clinique pertinent, explique pourquoi il invalide ou nuance l'argumentation CPAM
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- Pour CHAQUE élément clinique pertinent, cite les VALEURS EXACTES et explique leur signification clinique
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- Démontre en quoi ces éléments complémentaires (biologie, imagerie, traitements, actes) justifient le codage contesté
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- Ne mentionne AUCUN élément qui n'est pas dans le dossier fourni
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AXE RÉGLEMENTAIRE :
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- Identifie si l'UCR fait une interprétation restrictive non fondée d'une règle
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- Confronte le raisonnement CPAM au texte EXACT des sources fournies
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- Format OBLIGATOIRE pour chaque référence : [Document - page N] suivi d'une CITATION VERBATIM du passage pertinent
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- INTERDICTION ABSOLUE de citer une référence qui ne figure pas dans les sources fournies ci-dessus
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- Si aucune source pertinente n'est disponible → écrire explicitement "Pas de source réglementaire disponible"
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- Relève les contradictions entre l'argumentation CPAM et les règles officielles
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- NE CITE AUCUNE référence qui ne figure pas dans les sources fournies
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Réponds UNIQUEMENT avec un objet JSON au format suivant :
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{{
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"analyse_contestation": "Résumé de ce que conteste la CPAM et sur quelle base",
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"points_accord": "Points où la CPAM a raison (ou 'Aucun')",
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"contre_arguments_medicaux": "Argumentation médicale en faveur du codage",
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"preuves_dossier": [
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{{"element": "biologie|imagerie|traitement|acte|clinique", "valeur": "valeur exacte du dossier", "signification": "explication clinique"}}
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],
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"contre_arguments_asymetrie": "Éléments cliniques que la CPAM n'avait pas et qui justifient le codage",
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"contre_arguments_reglementaires": "Erreurs d'interprétation réglementaire de la CPAM, avec citations des sources",
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"references": "Références EXACTES tirées des sources fournies (document, page, code)",
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"contre_arguments_reglementaires": "Erreurs d'interprétation réglementaire de la CPAM, avec citations verbatim des sources",
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"references": [
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||||
{{"document": "nom du document source", "page": "numéro de page", "citation": "citation verbatim du passage"}}
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],
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"conclusion": "Synthèse et position recommandée"
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}}"""
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def _format_response(parsed: dict) -> str:
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||||
def _validate_references(parsed: dict, sources: list[dict]) -> list[str]:
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||||
"""Vérifie que les références citées correspondent aux sources RAG fournies.
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Returns:
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Liste d'avertissements pour les références non vérifiables.
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"""
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warnings = []
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refs = parsed.get("references")
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||||
if not refs or not isinstance(refs, list):
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return warnings
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# Construire un set des documents sources disponibles
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source_docs = set()
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for src in sources:
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doc_name = src.get("document", "")
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source_docs.add(doc_name)
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# Ajouter les noms lisibles aussi
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readable = {
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"cim10": "CIM-10 FR 2026",
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"cim10_alpha": "CIM-10 Index Alphabétique 2026",
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"guide_methodo": "Guide Méthodologique MCO 2026",
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"ccam": "CCAM PMSI V4 2025",
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||||
}.get(doc_name, "")
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||||
if readable:
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||||
source_docs.add(readable)
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||||
source_docs.add(readable.lower())
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||||
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||||
if not source_docs:
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return warnings
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||||
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for ref in refs:
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||||
if not isinstance(ref, dict):
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||||
continue
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doc = ref.get("document", "")
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||||
if doc and not any(sd in doc.lower() or doc.lower() in sd.lower() for sd in source_docs if sd):
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||||
warnings.append(f"Référence non vérifiable : {doc}")
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||||
logger.warning("CPAM : référence non vérifiable « %s »", doc)
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return warnings
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||||
def _format_response(parsed: dict, ref_warnings: list[str] | None = None) -> str:
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||||
"""Formate la réponse LLM en texte lisible."""
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sections = []
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||||
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||||
@@ -287,6 +338,19 @@ def _format_response(parsed: dict) -> str:
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||||
if contre_med:
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||||
sections.append(f"CONTRE-ARGUMENTS MÉDICAUX\n{contre_med}")
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||||
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# Preuves du dossier (nouveau champ structuré)
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preuves = parsed.get("preuves_dossier")
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||||
if preuves and isinstance(preuves, list):
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preuves_lines = []
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||||
for p in preuves:
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||||
if isinstance(p, dict):
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||||
elem = p.get("element", "")
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valeur = p.get("valeur", "")
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||||
signif = p.get("signification", "")
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||||
preuves_lines.append(f"- [{elem}] {valeur} → {signif}")
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if preuves_lines:
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||||
sections.append(f"PREUVES DU DOSSIER\n" + "\n".join(preuves_lines))
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||||
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||||
contre_asym = parsed.get("contre_arguments_asymetrie")
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||||
if contre_asym:
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||||
sections.append(f"ASYMÉTRIE D'INFORMATION\n{contre_asym}")
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||||
@@ -301,14 +365,33 @@ def _format_response(parsed: dict) -> str:
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||||
if contre:
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||||
sections.append(f"CONTRE-ARGUMENTS\n{contre}")
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||||
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||||
# Références structurées (nouveau format liste) ou ancien format string
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refs = parsed.get("references")
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||||
if refs:
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||||
sections.append(f"REFERENCES\n{refs}")
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||||
if isinstance(refs, list):
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||||
ref_lines = []
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||||
for r in refs:
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||||
if isinstance(r, dict):
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||||
doc = r.get("document", "")
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||||
page = r.get("page", "")
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||||
citation = r.get("citation", "")
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||||
ref_lines.append(f"- [{doc}, p.{page}] {citation}")
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||||
else:
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ref_lines.append(f"- {r}")
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||||
if ref_lines:
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sections.append(f"REFERENCES\n" + "\n".join(ref_lines))
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||||
else:
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sections.append(f"REFERENCES\n{refs}")
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conclusion = parsed.get("conclusion")
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if conclusion:
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sections.append(f"CONCLUSION\n{conclusion}")
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# Avertissements sur les références non vérifiables
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if ref_warnings:
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warning_text = "\n".join(f"- {w}" for w in ref_warnings)
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||||
sections.append(f"AVERTISSEMENT — REFERENCES NON VÉRIFIÉES\n{warning_text}")
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return "\n\n".join(sections)
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@@ -335,8 +418,24 @@ def generate_cpam_response(
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# 2. Construction du prompt
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prompt = _build_cpam_prompt(dossier, controle, sources)
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# 3. Appel Ollama
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result = call_ollama(prompt, temperature=0.1, max_tokens=3000)
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# 3. Appel LLM — Mode hybride : Ollama CPAM (27b) > Haiku > Ollama défaut
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result = None
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if OLLAMA_MODEL_CPAM:
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logger.info(" Contre-argumentation via Ollama %s (mode hybride)", OLLAMA_MODEL_CPAM)
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result = call_ollama(
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||||
prompt, temperature=0.1, max_tokens=4000,
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||||
model=OLLAMA_MODEL_CPAM, timeout=OLLAMA_TIMEOUT_CPAM,
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)
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if result is not None:
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logger.info(" Contre-argumentation via Ollama %s", OLLAMA_MODEL_CPAM)
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else:
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logger.info(" Ollama CPAM indisponible → fallback Anthropic Haiku")
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||||
result = call_anthropic(prompt, temperature=0.1, max_tokens=4000)
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if result is not None:
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logger.info(" Contre-argumentation via Anthropic Haiku")
|
||||
else:
|
||||
logger.info(" Haiku indisponible → fallback Ollama défaut")
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result = call_ollama(prompt, temperature=0.1, max_tokens=3000)
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# 4. Conversion des sources RAG
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rag_sources = [
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@@ -350,11 +449,16 @@ def generate_cpam_response(
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]
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if result is None:
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logger.warning(" Ollama non disponible — contre-argumentation non générée")
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logger.warning(" LLM non disponible — contre-argumentation non générée")
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return "", rag_sources
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# 5. Formater la réponse
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text = _format_response(result)
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# 5. Validation des références
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ref_warnings = _validate_references(result, sources)
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if ref_warnings:
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logger.warning(" CPAM : %d référence(s) non vérifiable(s)", len(ref_warnings))
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# 6. Formater la réponse
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text = _format_response(result, ref_warnings)
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logger.info(" Contre-argumentation générée (%d caractères)", len(text))
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return text, rag_sources
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