"""Vote de typage entre couches (audit reel 2026-07-29). Constat : ~5 spans PERSON du pipeline sont en realite des societes (et inversement). Ces cas ne FUIENT pas (la valeur est masquee) mais degradent la qualite des jetons envoyes au LLM ("PERSON_3" pour un editeur de logiciel embrouille le modele). Regle : quand deux sources independantes proposent le meme span (memes frontieres a la normalisation pres) avec des types differents, on tranche par priorite de fiabilite mesuree, et non par ordre d'arrivee : - regex/gazetteer (deterministe) > tout - camembert-ner generique sur PERSON/CITY (mesure : 0,5 % de fuite) - fine-tune metier sur COMPANY/ADDRESS (mesure : le meilleur sur ces types) """ # fiabilite par (source, type) : plus haut = plus credible PRIORITY = { ("regex", None): 100, ("gazetteer", "CITY"): 90, ("generic", "PERSON"): 80, ("generic", "CITY"): 70, ("noirci", "COMPANY"): 75, ("noirci", "ADDRESS"): 60, ("noirci", "CADASTRE"): 60, ("generic", "COMPANY"): 40, ("noirci", "PERSON"): 50, ("noirci", "CITY"): 40, } DEFAULT = 30 def score(source: str, etype: str) -> int: return PRIORITY.get((source, etype), PRIORITY.get((source, None), DEFAULT)) def resolve(candidates: list[dict]) -> list[dict]: """candidates : spans portant une cle 'source'. Les spans qui se chevauchent sont regroupes ; le type gagnant est celui de la source la plus fiable, les frontieres restent celles du span le plus long.""" if not candidates: return [] ordered = sorted(candidates, key=lambda c: (c["start"], -(c["end"] - c["start"]))) groups: list[list[dict]] = [] for c in ordered: if groups and c["start"] < groups[-1][0]["end"]: groups[-1].append(c) else: groups.append([c]) out = [] for grp in groups: longest = max(grp, key=lambda c: c["end"] - c["start"]) best = max(grp, key=lambda c: score(c.get("source", "?"), c["type"])) out.append({"start": longest["start"], "end": longest["end"], "type": best["type"], "value": longest["value"]}) return out