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>
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