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CPAM — Méthode TIM (mémoire en défense) : - Réécriture CPAM_ARGUMENTATION avec raisonnement 5 passes TIM (contexte admin → motif réel → confrontation bio → hiérarchie → validation défensive) - _BIO_THRESHOLDS (19 entrées) + _build_bio_confrontation() pour confrontation biologie/diagnostic avec seuils chiffrés et verdicts - _format_response() dual format : nouveau TIM (moyens numérotés, tableau bio, codes non défendables, conclusion dispositive) + rétrocompat legacy - CPAM_ADVERSARIAL mis à jour pour vérifier honnêteté intellectuelle - Tests adaptés + 12 nouveaux tests (bio confrontation, format TIM) Moteur de règles : - Nouvelles règles YAML : demographic, diagnostic_conflicts, procedure_diagnosis, temporal, parcours - Bio extraction FAISS (synonymes vectoriels) - Veto engine enrichi (citations, Trackare skip, règles démographiques) - Decision engine : _apply_bio_rules_gen() + matchers analytiques Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# === Référentiels PDF (chemins absolus vers les PDFs ATIH) ===
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# T2A_CIM10_PDF=/chemin/vers/cim-10-fr.pdf
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# T2A_GUIDE_METHODO_PDF=/chemin/vers/guide_methodo_mco.pdf
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# T2A_CCAM_PDF=/chemin/vers/ccam_descriptive.pdf
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# === Ollama ===
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# OLLAMA_URL=http://localhost:11434
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# OLLAMA_MODEL=gemma3:27b-cloud
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# OLLAMA_TIMEOUT=120
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# OLLAMA_MAX_PARALLEL=2
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# === Modèles par rôle LLM ===
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# T2A_MODEL_CODING=gemma3:27b-cloud # Codage CIM-10/CCAM, extraction DAS
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# T2A_MODEL_CPAM=deepseek-v3.2:cloud # CPAM passe 1 + passe 2
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# T2A_MODEL_VALIDATION=deepseek-v3.2:cloud # Validation adversariale
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# T2A_MODEL_QC=gemma3:12b # QC batch justifications
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# IMPORTANT : T2A_MODEL_CPAM et T2A_MODEL_VALIDATION DOIVENT être différents
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# en production pour que la validation adversariale soit réellement indépendante.
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# Si identiques, la validation adversariale est automatiquement dégradée (LOGIC-3).
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# === Sélecteur DP (NUKE-3) ===
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# T2A_DP_RANKER_LLM=1 # 1/true/yes = LLM tiebreaker actif, 0/false/no = pré-ranker déterministe uniquement
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# Note : l'ancien nom DP_RANKER_LLM_ENABLED est accepté mais déprécié.
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# === Modèles IA ===
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# T2A_EMBEDDING_MODEL=dangvantuan/sentence-camembert-large
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# T2A_NER_MODEL=Jean-Baptiste/camembert-ner
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# T2A_NER_THRESHOLD=0.80
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# === Établissement ===
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# T2A_FINESS=000000000
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# T2A_NUM_UM=0000
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# === Anonymisation ===
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# T2A_KEEP_ESTABLISHMENT=True
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