feat(r5): recette sans clé API + durcissement production siop2-ai

Recette (mode extractif, aucune clé) — elle a invalidé le modèle R5.1 :
- MiniLM-384 classait la page-réponse DERRIÈRE des passages sans rapport
  (0,24 vs 0,41 sur la question type du plan) → bascule mesurée vers
  paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 (768 d, local/CPU), ADR-004 amendé
  avec le banc comparatif (e5-large écarté : 2,2 Go, scores compressés).
- Migration r5_embeddings_mpnet : pgvector 384 → 768, index vidé
  (re-dérivable par « Réindexer tout »).
- Découpage affiné (~350 caractères) : la phrase-réponse ne se noie plus,
  l'extrait cité est lisible ; seuils par défaut recalés 0,45/0,40/0,55.
- Rejouée après bascule : réponse sourcée p. 2 en tête, refus honnête
  chiffré, suggestions étagées — 16/16 Playwright, 78 API, 23 pytest.
- Revue pixel publiée (6 écrans réels vs maquettes, 3 arbitrages).

Durcissement :
- apps/ai/Dockerfile : uv, modèle ONNX téléchargé AU BUILD (ADR-004 §1),
  non-root, healthcheck ; répétition locale conteneurisée validée
  (healthz, reindex via MinIO/pgvector, 401 sans jeton, refus de boot
  api-sans-clé, réponse sourcée depuis le conteneur).
- Compose Dokploy : siop2-ai interne (jamais sur dokploy-network,
  AI_SERVICE_TOKEN requis, génération opt-in, seuils par env) ;
  siop2-api branché (AI_SERVICE_URL).
- Runbook §5-6 : service IA en production, calibrage des seuils sur le
  corpus client, réindexation post-déploiement.

Le tag release/r5 attend la validation de la revue pixel par le référent.

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

docs/journal/journal.md

@@ -4,6 +4,43 @@ Trace chronologique des sessions (la plus récente en premier). Le **playbook**
 
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+## 2026-07-17 — Pr. Daaif (+ Claude) — Recette R5 (sans clé API) + durcissement production `siop2-ai`
+
+**Actions**
+
+- **Recette rejouée au vrai modèle, mode extractif (aucune clé API)** sur un corpus mis en scène (notice
+  Otis Gen2 générée, 2 pages). Elle a **invalidé le modèle d'embeddings choisi en R5.1** : sur la question
+  type du plan (« quel couple de serrage pour les guides du Gen2 ? »), MiniLM-384 classait la page-réponse
+  DERRIÈRE des passages sans rapport (0,24 contre 0,41). Banc comparatif mesuré : `mpnet-base-v2` multilingue
+  (768 d) rétablit le classement et une marge signal/bruit exploitable (pertinent ≥ 0,46, hors-corpus ≤ 0,42) ;
+  `multilingual-e5-large` (1 024 d, 2,2 Go) classait bien aussi mais scores compressés (0,73-0,90) et poids
+  rédhibitoires. **Bascule vers mpnet** (ADR-004 amendé, migration `r5_embeddings_mpnet` : pgvector 384 → 768,
+  index vidé — re-dérivable par « Réindexer tout ») + **découpage affiné** (~350 caractères : la phrase-réponse
+  ne se noie plus, l'extrait cité est lisible) + seuils par défaut recalés (0,45 / 0,40 / 0,55).
+- **Recette validée après bascule** : réponse sourcée p. 2 en tête ✓, refus honnête chiffré sur question hors
+  corpus ✓ (« routeur wifi » → refus ; charabia → refus), suggestions étagées ✓, D1-D5 tenues, le tout SANS
+  clé. 16/16 Playwright (l'embeddeur déterministe suit les 768 dims sans recalibrage), 78 tests API, 23 pytest.
+- **Revue pixel** : captures réelles des 6 écrans (web ×4, liseré « suggéré », mobile) face aux écrans de
+  maquette-r5 — artefact publié pour le référent avec 3 points d'arbitrage (« Appliquer » à écriture directe,
+  vignettes vs tableau du corpus, refus « voisin de domaine » dépendant du calibrage client).
+- **Durcissement production** : `apps/ai/Dockerfile` (uv, venv non éditable, **modèle ONNX téléchargé au
+  build** — ADR-004 §1, non-root, healthcheck) ; compose Dokploy : service `siop2-ai` interne (jamais sur
+  `dokploy-network`, secret `AI_SERVICE_TOKEN` requis, génération opt-in par variables, seuils calibrables),
+  `siop2-api` branché (`AI_SERVICE_URL`) ; runbook enrichi (§2 variables, §5 service IA, §6 calibrage des
+  seuils sur corpus client, réindexation post-déploiement).
+
+**Décisions**
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+- Le refus « voisin de domaine » (question ascenseur absente du corpus) reste dépendant du calibrage : jamais
+  d'invention (extraits réels cités), mais pas toujours un refus. Les seuils sont des variables d'environnement
+  pour être calibrés sur le corpus SPELEV réel — procédure au runbook §6.
+- Le tag `release/r5` attend la validation de la revue pixel par le référent.
+
+**Prochaine étape** : validation du référent (revue pixel + arbitrages) → tag `release/r5`. Restes : recette
+R4 sur téléphone (Expo Go), redéploiement Dokploy (`release/r3` puis r5), secret `DOKPLOY_WEBHOOK_URL`.
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 ## 2026-07-17 — Pr. Daaif (+ Claude) — R5.3 : les écrans de l'IA (web + mobile) et le corpus administrable
 
 **Actions**