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feat(r5.1): clé API de génération configurable (ADR-004 §3 en actes)

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Demande du référent : la génération opt-in devient réellement
configurable. AI_GENERATION=off|api, AI_API_KEY (exigée en mode api —
le boot refuse sinon, jamais loguée, /healthz n'expose que le mode),
AI_MODEL (défaut claude-opus-4-8).

generation.py : interface Generateur — GenerateurExtractif (contrat de
base sans LLM) et GenerateurAPI (SDK officiel anthropic, dépendance
optionnelle --extra generation, absente des tests/CI). Consigne :
citations [n] obligatoires depuis les extraits anonymisés, jamais
d'invention, rappel de validation humaine. Tout échec (refus du
modèle, quota, réseau) retombe silencieusement sur l'extractif.

5 tests ajoutés (19 pytest) + .env.example. Vérifié en réel : boot
refusé api-sans-clé, générateur construit, healthz sans secret.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
pr-daaif
2026-07-17 14:38:36 +01:00
parent d4d73a6f76
commit 76c2ccdfb1
10 changed files with 364 additions and 8 deletions
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docs/03-architecture/adr/ADR-004-modeles-ia.md
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@@ -21,8 +21,12 @@
- Sans clé (`AI_GENERATION=off`, défaut) : l'assistant fonctionne en **mode extractif** —
il montre les meilleurs extraits sourcés et une synthèse templatée, sans LLM. La démo,
la CI et un déploiement sans budget API restent pleinement fonctionnels et honnêtes.
- Avec clé (`AI_GENERATION=api` + `AI_API_KEY`) : rédaction par un LLM externe, sur textes
DÉJÀ anonymisés (D4), avec l'obligation de citer les extraits fournis — jamais au-delà.
- Avec clé (`AI_GENERATION=api` + `AI_API_KEY`, modèle configurable par `AI_MODEL`,
défaut `claude-opus-4-8`) : rédaction par le SDK officiel Anthropic, sur textes DÉJÀ
anonymisés (D4), avec l'obligation de citer les extraits fournis — jamais au-delà.
La config est validée au boot (api sans clé = refus de démarrer) ; la clé n'apparaît
ni dans les journaux ni au `/healthz` (qui n'expose que le mode). Tout échec du LLM
(refus, quota, réseau) retombe silencieusement sur le mode extractif.
- La **suggestion de codes de bilan** n'utilise PAS de LLM : similarité sémantique
(embeddings locaux) entre la description et les libellés des référentiels + les bilans
historiques du parc. Déterministe, testable, explicable (« 9 bilans similaires »).