Score 0-10 basé sur les preuves objectives (bio/img/trt/actes).
Dossier faible (score < 3) : prompt LLM adapté + seuil adversarial
abaissé (score 2-3 → Tier B au lieu de C). Les éléments contextuels
(âge, IMC, urgence) restent dans le prompt mais hors du scoring car
ils ne constituent pas des preuves opposables à un contrôleur CPAM.
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Le LLM (deepseek) propose systématiquement des codes alternatifs (D62,
T81.0, T80, R39.2) malgré l'interdiction dans le prompt. Ces codes
déclenchaient des warnings CRITIQUE → Tier C automatique.
Solution conforme au principe "LLM propose, moteur de règles dispose" :
- _sanitize_unauthorized_codes() supprime les codes hors whitelist du
texte de la réponse AVANT toute validation
- Nettoyage propre : "D62 — libellé" → "libellé", "(D62)" → ""
- _build_whitelist_prefixes() factorisé en helper partagé
- Sanitisation appliquée après génération ET après correction
- 9 tests unitaires couvrant tous les cas (parenthèses, tirets, multiple)
Résultat live : 0 warning CRITIQUE "code hors périmètre" sur 3 dossiers
(vs 6 warnings CRITIQUE avant). Le seul CRITIQUE restant est le score
adversarial bas, qui reflète des limites de raisonnement du modèle.
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Cause racine du Tier C : le LLM inventait des tags ([C83.3], [Antécédents])
car _build_tagged_context() ne taguait que bio/img/trt/actes. Le DP, les DAS,
antécédents et complications n'avaient aucun tag citable.
- cpam_context: 4 nouveaux types de tags [DP], [DAS-N], [ANT-N], [COMPL-N]
- cpam_validation: fuzzy matching — résout les refs CIM-10 nues vers le tag contenant ce code
- templates: liste explicite des tags valides, interdiction d'inventer des tags
- tests: 18 nouveaux tests (tags, fuzzy match, grounding DAS/DP)
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- parse_json_response : réparation JSON tronqué par max_tokens (fermeture
auto des structures ouvertes), meilleur stripping des blocs fencés avec
texte superflu après la fermeture ```
- call_ollama : retry avec backoff exponentiel (1s/2s/4s) pour les erreurs
429 rate limit, 3 tentatives au lieu de 2
- Validation adversariale : max_tokens 800 → 1500
- Prompt CPAM : whitelist PÉRIMÈTRE DE CODES AUTORISÉS (dossier DP+DAS +
UCR) avec interdiction explicite des codes hors périmètre
- Tests : 19 tests parse_json/_repair_truncated_json, 6 tests whitelist
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Découpe le monolithe cpam_response.py (1207L) en 3 modules spécialisés :
- cpam_rag.py : recherche RAG ciblée (5 requêtes, dédup)
- cpam_context.py : construction prompt, définitions CIM-10, bio summary
- cpam_validation.py : grounding, références, codes fermée, adversariale
Le cpam_response.py reste orchestrateur (~230L) avec re-exports
backward-compat. Mocks des tests mis à jour pour cibler les bons modules.
Ajout RULE-CPAM-CORRECTION-LOOP dans base.yaml. 748 tests passent.
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- Résolution des libellés CIM-10 pour les codes contestés (dp_ucr, da_ucr, dr_ucr)
- Fallback DP depuis dp_ucr quand le pipeline n'extrait pas de diagnostic principal
- Troncature arg_ucr augmentée de 200 à 500 chars pour conserver les citations de règles
- Requête RAG 4 : définitions CIM-10 (inclusion/exclusion) des codes contestés
- Requête RAG 5 : extraction et recherche des règles nommées (RègleT7, Annexe, etc.)
- Cap résultats RAG de 10 à 12 pour absorber les nouvelles requêtes
- Reprocess viewer : pipeline complet (fusion + GHM + CPAM) pour dossiers multi-PDF
- Affichage structuré response_data dans le viewer (analyse, preuves, références)
- 7 nouveaux tests CPAM, 6 nouveaux tests viewer
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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.
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