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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>