feat: architecture multi-modèles LLM + quality engine + benchmark

- Multi-modèles : 4 rôles LLM (coding=gemma3:27b-cloud, cpam=gemma3:27b-cloud,
  validation=deepseek-v3.2:cloud, qc=gemma3:12b) avec get_model(role)
- Prompts externalisés : 7 templates dans src/prompts/templates.py
- Cache Ollama : modèle stocké par entrée (migration auto ancien format)
- call_ollama() : paramètre role= (priorité: model > role > global)
- Quality engine : veto_engine + decision_engine + rules_router (YAML)
- Benchmark qualité : scripts/benchmark_quality.py (A/B, métriques CIM-10)
- Fix biologie : valeurs qualitatives (troponine négative) non filtrées
- Fix CPAM : gemma3:27b-cloud au lieu de deepseek (JSON tronqué par thinking)
- CPAM max_tokens 4000→6000, viewer admin multi-modèles
- Benchmark 10 dossiers : 100% DAS valides, 10/10 CPAM, 243s/dossier

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

config/rules/router.yaml

@@ -0,0 +1,35 @@
+version: 1
+
+# 'strict' => si un rule_id n'est pas listé dans base.yaml, il est considéré OFF
+# quand le routage runtime est actif (objectif: pro / pas de surprise).
+mode: strict
+
+defaults:
+  # Socle pro: toujours actif (peu coûteux, structure la contestabilité)
+  enabled_packs:
+    - vetos_core
+    - decisions_core
+
+  # (Optionnel) règles toujours ON même si leur pack n'est pas actif
+  always_on_rules: []
+
+# Triggers : activer des packs additionnels seulement si le dossier a des signaux pertinents
+triggers:
+  - id: TRG-ELECTROLYTES
+    enable_packs: ["bio_electrolytes"]
+    when_any:
+      # Codes souvent porteurs d'ionogramme (hyponatrémie/hyperkaliémie/hypokaliémie)
+      codes_prefix: ["E87."]
+      # Ou biologie présente
+      lab_tests: ["ionogramme", "sodium", "potassium", "na", "k"]
+      # Ou texte
+      keywords:
+        - "ionogramme"
+        - "hypokali"
+        - "hyperkali"
+        - "hyponatr"
+        - "hypernatr"
+        - "kaliémie"
+        - "natrémie"
+        - "sodium"
+        - "potassium"