# === Référentiels PDF (chemins absolus vers les PDFs ATIH) ===
# T2A_CIM10_PDF=/chemin/vers/cim-10-fr.pdf
# T2A_GUIDE_METHODO_PDF=/chemin/vers/guide_methodo_mco.pdf
# T2A_CCAM_PDF=/chemin/vers/ccam_descriptive.pdf

# === Ollama ===
# OLLAMA_URL=http://localhost:11434
# OLLAMA_MODEL=gemma3:27b
# OLLAMA_TIMEOUT=600
# OLLAMA_MAX_PARALLEL=2

# === Modèles par rôle LLM ===
# T2A_MODEL_CODING=gemma3:27b              # Codage CIM-10/CCAM, extraction DAS
# T2A_MODEL_CPAM=mistral-small3.2:24b      # CPAM passe 1 + passe 2 (TIM complet, bonne précision bio)
# T2A_MODEL_VALIDATION=qwen3:32b           # Validation adversariale (rapide, modèle différent → LOGIC-3 actif)
# T2A_MODEL_QC=gemma3:12b                  # QC batch justifications
#
# IMPORTANT : T2A_MODEL_CPAM et T2A_MODEL_VALIDATION DOIVENT être différents
# en production pour que la validation adversariale soit réellement indépendante.
# Si identiques, la validation adversariale est automatiquement dégradée (LOGIC-3).
#
# Benchmark (dossier 183_23087212, machine locale) :
#   mistral-small3.2:24b → TIM complet, meilleure précision bio, 430s
#   qwen3:32b            → TIM complet, rapide (302s), JSON fiable
#   gemma3:27b           → hallucinations bio, format TIM non respecté
#   llama3.3:70b         → riche mais trop lent (1743s), nécessite DGX Spark

# === Sélecteur DP (NUKE-3) ===
# T2A_DP_RANKER_LLM=1   # 1/true/yes = LLM tiebreaker actif, 0/false/no = pré-ranker déterministe uniquement
# Note : l'ancien nom DP_RANKER_LLM_ENABLED est accepté mais déprécié.

# === Modèles IA ===
# T2A_EMBEDDING_MODEL=dangvantuan/sentence-camembert-large
# T2A_NER_MODEL=Jean-Baptiste/camembert-ner
# T2A_NER_THRESHOLD=0.80

# === Établissement ===
# T2A_FINESS=000000000
# T2A_NUM_UM=0000

# === Anonymisation ===
# T2A_KEEP_ESTABLISHMENT=True