Expo Go (App Store) bloqué par le retard d'approbation Apple (SDK 54
contre notre SDK 57) — décision : builds natifs locaux (Xcode/Android
Studio, signature Apple ID personnel gratuite) pour la vraie recette
terrain, Expo Go conservé pour l'aperçu sans installation ailleurs.
- ADR-005 : deux canaux de distribution, managed workflow conservé.
- apps/mobile/.env : EXPO_PUBLIC_USE_RN_FETCH=1 — fix permanent d'un
bug SDK 57 (fetch global expo/fetch incompatible avec l'upload
multipart natif {uri,name,type}, classé à tort « réseau
indisponible » par notre propre gestion d'erreur).
- package.json/app.json : scripts ios/android pointés sur les builds
natifs (expo run:*) plutôt que expo start (Expo Go), identifiants
de bundle générés par le prebuild.
- Recette iOS (iPhone 15 Pro physique) : connexion démo, scan caméra
réel (résolution locale + rejet QR étranger), vrai mode avion (D1),
conflit de version tranché par l'humain avec photo réellement
téléversée (D2/D5), persistance de la file à travers fermeture et
reconstruction de l'app, suggestions R5 au vrai modèle, purge de
sécurité au changement de compte (ADR-003) — 7/7 validés, la
validation terrain due depuis release/r4 est levée pour iOS.
- Android : build natif sur émulateur, passage santé complet
(connexion, navigation, écran Scanner, résolution de référence).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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>
