feat(r5.1): socle apps/ai — ingestion anonymisée + recherche sémantique

ADR-004 : embeddings locaux sur CPU (fastembed ONNX,
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, 384 dims — les textes du client
ne quittent jamais le serveur), pgvector dans le Postgres existant
(RagChunk possédé par Prisma, migration r5_ia + état de corpus sur
Document), génération opt-in (mode extractif par défaut : la recette
passe sans clé API), service siop2-ai jamais exposé — joint par l'API
NestJS seule (X-Service-Token).

apps/ai (FastAPI + uv) : pipeline PDF MinIO → texte paginé (pypdf) →
anonymisation D4 (e-mails, téléphones marocains, noms connus de la
base, insensible casse/accents — fonction pure testée) → découpage
avec chevauchement (testé) → embeddings → RagChunk localisé (« p. 42 »,
« bilan du 17/07 »). Bilans codés clôturés ingérés. Exclusion de
corpus (D3) appliquée à l'ingestion ET à la lecture.

14 pytest + ruff, embeddeur déterministe en CI (aucun téléchargement),
job CI ai (uv), deploy en dépend. Vérifié en réel avec le vrai modèle :
corpus seedé réindexé en 7 s (PDF réel → 31 extraits paginés + 3
bilans), recherche sémantique concluante, e-mails → ⟨contact⟩,
0 identité dans les chunks (contrôle SQL).

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

docs/journal/journal.md

@@ -4,6 +4,23 @@ Trace chronologique des sessions (la plus récente en premier). Le **playbook**
 
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+## 2026-07-17 — Pr. Daaif (+ Claude) — R5.1 : socle `apps/ai` — ingestion anonymisée + recherche sémantique
+
+**Actions**
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+- **ADR-004 actée** : embeddings **locaux sur CPU** (fastembed ONNX, `paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2`, 384 dims — les textes du client ne quittent jamais le serveur), pgvector dans le Postgres existant (table `RagChunk` **possédée par Prisma**, migration `r5_ia` + état de corpus sur Document), génération **opt-in** (`AI_GENERATION=off` par défaut : mode extractif honnête, la recette doit passer sans clé API), suggestion de bilan sans LLM (similarité sémantique, explicable). Topologie : `siop2-ai` jamais exposé, joint par l'API NestJS seule (`X-Service-Token`).
+- **`apps/ai` posé** (FastAPI + uv, python 3.11) : config validée au démarrage, `/healthz`, `/internal/reindex` (idempotent) et `/internal/search` protégés par le jeton de service. **Pipeline** : PDF MinIO → texte par page (pypdf) → **anonymisation D4** (e-mails, téléphones marocains, noms connus de la base — insensible casse/accents, fonction pure) → découpage (~900 car., chevauchement, testé) → embeddings → `RagChunk` avec localisateur (« p. 42 », « bilan du 17/07 »). Bilans codés clôturés ingérés aussi (« sur votre parc… »). L'exclusion de corpus (D3) s'applique à l'ingestion ET à la lecture.
+- **14 pytest verts + ruff** (embeddeur **déterministe** en test/CI — aucun téléchargement, même interface 384 dims) ; **job CI `ai`** (uv), deploy en dépend.
+- **Vérifié en réel avec le vrai modèle ONNX** : réindexation du corpus seedé en 7 s (1 PDF réel → 31 extraits paginés, 3 bilans), recherche sémantique concluante (PDF trouvé par le sens, bilans du parc par « frottement des guides »), e-mails du PDF remplacés par ⟨contact⟩, **0 identité dans les chunks** (contrôle SQL sur les 9 noms seedés).
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+**Décisions**
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+- Convention de test R5 : pytest unitaires purs en CI (sans DB ni réseau) ; l'intégration réelle (DB + MinIO + modèle) se vérifie en local et en recette.
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+**Prochaine étape** : R5.2 — l'assistant au contrat (proxy NestJS authentifié → `siop2-ai`, mode extractif sourcé « sourcé ou silencieux ») + suggestion de codes de bilan. Restes : recette R4 sur appareil, redéploiement Dokploy de `release/r3`.
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 ## 2026-07-17 — Pr. Daaif (+ Claude) — R5 ouverte : maquettes IA (design d'abord)
 
 **Actions**
@@ -13,9 +30,9 @@ Trace chronologique des sessions (la plus récente en premier). Le **playbook**
 
 **Décisions**
 
-- Aucune actée — les 5 décisions **attendent la validation du référent avec les écrans**. Aucune ligne de code `apps/ai` avant (principe n°1). L'architecture (pgvector, choix des modèles) se tranchera en **ADR-004** au lancement du socle R5.1.
+- **→ Levé le 17/07/2026 : maquettes R5 et les 5 décisions (D1-D5) VALIDÉES par le référent.** Lancement R5.1 (socle `apps/ai` + ADR-004).
 
-**Prochaine étape** : validation référent (maquettes + décisions) → R5.1 socle `apps/ai` (FastAPI/uv, ingestion + ADR-004). Restes : recette R4 sur appareil, redéploiement Dokploy de `release/r3`.
+**Prochaine étape** : R5.1 — ADR-004 (embeddings/modèles), migration `r5_ia` (chunks pgvector, état de corpus), pipeline d'ingestion anonymisé et testé. Restes : recette R4 sur appareil, redéploiement Dokploy de `release/r3`.
 
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