Refonte identification des séries : PDF-first en deux étapes

Avant : le LLM devait simultanément grouper les notes ET les matcher
aux titres du site → résultats incohérents, séries perdues si pas de
correspondance sur le site.

Après (pipeline en 4 étapes) :
1. cluster_notes_into_series : LLM groupe les notes du PDF en séries
   canoniques, SANS le catalogue du site
2. scrape_catalog : enrichissement optionnel (+ extraction des dates
   de représentation depuis chaque page événement)
3. match_series_to_catalog : correspondance canonique→site pour
   enrichir le titre et la description (null si pas de match)
4. Génération ICS pour TOUTES les séries PDF, même sans correspondance
   site (répétitions seules incluses)

Autres changements :
- _build_description : inclut les dates du site et l'URL quand dispo
- clear_cache : inclut series_clusters.json et series_site_match.json
- _parse_json_response : helper robuste pour parser les réponses LLM

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

webapp/app.py

@@ -300,7 +300,8 @@ async def cache_status(user: str = Depends(get_current_user)):
 async def clear_cache(user: str = Depends(get_current_user)):
     cache_dir = DATA_DIR / "cache"
     deleted = []
-    for name in ["website_catalog.json", "series_mapping.json"]:
+    for name in ["website_catalog.json", "series_mapping.json",
+                 "series_clusters.json", "series_site_match.json"]:
         p = cache_dir / name
         if p.exists():
             p.unlink()

webapp/core.py

@@ -1,6 +1,13 @@
 """
 core.py - Logique métier pour planning2ics web app.
 Adapté de planning2ics.py pour usage web (config injectable, callback de progression).
+
+Pipeline :
+  1. Extraction PDF → événements bruts
+  2. Clustering PDF-first  → notes groupées en séries canoniques (LLM, sans site)
+  3. Scraping site         → catalogue officiel (enrichissement optionnel)
+  4. Match canonique→site  → correspondance pour titre officiel + description (LLM)
+  5. Génération ICS        → une série = un fichier, même sans correspondance site
 """
 
 import re
@@ -35,6 +42,12 @@ CONCERT_KEYWORDS = {
     'raccord', 'italienne', 'scène orch'
 }
 
+FRENCH_MONTHS = {
+    'janvier': 1, 'février': 2, 'mars': 3, 'avril': 4,
+    'mai': 5, 'juin': 6, 'juillet': 7, 'août': 8,
+    'septembre': 9, 'octobre': 10, 'novembre': 11, 'décembre': 12,
+}
+
 
 # ── Utilitaires ───────────────────────────────────────────────────────────────
 
@@ -196,11 +209,13 @@ def scrape_catalog(config: dict, cache_dir: Path,
                 'url':         info['url'],
                 'description': _extract_description(page_soup),
                 'category':    info['category'],
+                'dates':       _extract_dates_from_page(page_soup),
             }
             time_module.sleep(0.2)
         except Exception:
             catalog[title] = {
-                'url': info['url'], 'description': '', 'category': info['category']
+                'url': info['url'], 'description': '', 'category': info['category'],
+                'dates': [],
             }
 
     with open(cache_file, 'w') as f:
@@ -226,6 +241,24 @@ def _extract_description(soup: BeautifulSoup) -> str:
     return soup.get_text('\n', strip=True)[:2000]
 
 
+def _extract_dates_from_page(soup: BeautifulSoup) -> list[str]:
+    """Extrait les dates de représentation depuis une page événement du site."""
+    text = soup.get_text(' ')
+    months = '|'.join(FRENCH_MONTHS.keys())
+    pattern = rf'\b(\d{{1,2}})\s+({months})\s*(?:(\d{{4}}))?\b'
+    found = []
+    for m in re.finditer(pattern, text, re.IGNORECASE):
+        found.append(m.group(0).strip())
+    # Déduplique en conservant l'ordre
+    seen = set()
+    unique = []
+    for d in found:
+        if d not in seen:
+            seen.add(d)
+            unique.append(d)
+    return unique[:15]
+
+
 # ── LLM ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
 
 def _llm_call(prompt: str, ollama_url: str, model: str) -> str:
@@ -252,130 +285,190 @@ def _llm_call(prompt: str, ollama_url: str, model: str) -> str:
     return content
 
 
-def _apply_parallel_heuristic(note: str, catalog: dict) -> Optional[str]:
+def _parse_json_response(content: str, key: str) -> dict:
-    m = re.match(r"^\([AB]'?\)\s*:\s*[\"']?(.+?)[\"']?\s*$", note, re.IGNORECASE)
+    """Extrait un dict depuis une réponse LLM JSON (robuste aux erreurs de parsing)."""
-    if not m:
+    json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
-        return None
+    if not json_match:
-    inner = m.group(1).strip().lower()
+        return {}
-    for title in catalog:
+    raw = json_match.group()
-        if inner in title.lower() or title.lower() in inner:
+    try:
-            return title
+        return json.loads(raw).get(key, {})
-    return m.group(1).strip().strip('"\'')
+    except json.JSONDecodeError:
+        result = {}
+        for m in re.finditer(r'"((?:[^"\\]|\\.)*)"\s*:\s*(?:"((?:[^"\\]|\\.)*)"|null)', raw):
+            result[m.group(1)] = m.group(2) if m.group(2) is not None else None
+        return result
 
 
-def cluster_notes_global(unique_notes: set, catalog: dict, config: dict,
+# ── Étape 1 : clustering PDF-first ───────────────────────────────────────────
-                          cache_dir: Path, log: Callable = None,
+
-                          force: bool = False) -> dict:
+def cluster_notes_into_series(unique_notes: set, config: dict, cache_dir: Path,
-    cache_file = cache_dir / "series_mapping.json"
+                               log: Callable = None, force: bool = False) -> dict:
+    """
+    Groupe les notes du PDF en séries canoniques via LLM.
+    Ne nécessite PAS le catalogue du site.
+    Retourne {note: nom_canonique_série}.
+    """
+    cache_file = cache_dir / "series_clusters.json"
     cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
     if not force and cache_file.exists():
         if log:
-            log("Mapping des séries chargé depuis le cache")
+            log("Clusters de séries chargés depuis le cache")
         with open(cache_file) as f:
             return json.load(f)
 
-    catalog_titles = sorted(catalog.keys())
+    non_empty = sorted(n for n in unique_notes if n.strip())
-    titles_list    = '\n'.join(f'- "{t}"' for t in catalog_titles)
+    if not non_empty:
-    notes_list     = '\n'.join(f'- {repr(n)}' for n in sorted(unique_notes) if n.strip())
+        return {}
 
-    prompt = f"""Tu analyses le planning interne de l'Opéra Orchestre National Montpellier.
+    # Heuristique (A)/(B) : pré-traitement avant LLM
+    heuristic = {}
+    for note in non_empty:
+        m = re.match(r"^\(([AB]'?)\)\s*:\s*[\"']?(.+?)[\"']?\s*$", note, re.IGNORECASE)
+        if m:
+            heuristic[note] = m.group(2).strip().strip('"\'')
 
-Voici les titres OFFICIELS des événements de la saison (depuis le site web) :
+    notes_list = '\n'.join(f'- {repr(n)}' for n in non_empty)
-{titles_list}
 
-Voici toutes les notes du planning interne (certaines sont des variantes de la même série) :
+    prompt = f"""Tu analyses le planning interne d'un orchestre (Opéra Orchestre National Montpellier).
+Voici des notes de programme extraites du PDF de planning interne.
+
+Ta tâche : regrouper ces notes en SÉRIES (même programme = même série).
+Pour chaque note, donne un nom canonique court et propre de la série.
+
+Règles :
+1. Mêmes œuvres/compositeurs avec formulations différentes → MÊME série
+2. Préfixes (A), (B), (A'), (B') → SÉRIES PARALLÈLES DIFFÉRENTES (noms distincts)
+3. Mentions entre parenthèses (captation, présence de...) ne changent PAS la série
+4. Répétitions partielles (Cordes, Vents...) = même série que le Tutti complet
+5. Les séries avec seulement des répétitions (pas de concert) sont valides
+6. Nom canonique = titre principal de l'œuvre ou des compositeurs (ex: "Pelléas et Mélisande", "Concert Beethoven / Brahms")
+
+Notes à analyser :
 {notes_list}
 
-Ta tâche : associer CHAQUE note à UN titre officiel.
-Règles IMPORTANTES :
-1. Les notes listant les mêmes compositeurs (ordre ou sous-titres différents) → MÊME série
-2. Les préfixes "(A) :", "(B) :", "(A') :", "(B') :" → séries PARALLÈLES DIFFÉRENTES
-   Ex: '(A) : "Magdalena"' → "Magdalena" ; '(B) : "Élémentaire"' → "Élémentaire, mon cher !"
-3. Les annotations entre parenthèses (captation, présence de...) ne changent PAS la série
-4. Les répétitions partielles (Cordes, Vents...) = même série que le Tutti
-
 Réponds UNIQUEMENT avec un JSON valide, sans texte autour :
 {{
-  "matches": {{
+  "clusters": {{
-    "note exacte telle quelle": "Titre Officiel du Site",
+    "note exacte telle quelle": "Nom Canonique de la Série",
     ...
   }}
 }}"""
 
     model = config['ollama']['cluster_model']
     if log:
-        log(f"Identification des séries avec l'IA ({model})...")
+        log(f"Identification des séries depuis le PDF ({model})...")
 
     content = _llm_call(prompt, config['ollama']['url'], model)
+    result = _parse_json_response(content, 'clusters')
 
-    json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
+    # Appliquer les heuristiques pour les notes non assignées
-    if not json_match:
+    for note, canonical in heuristic.items():
-        raise ValueError("Pas de JSON dans la réponse LLM")
+        if note not in result:
+            result[note] = canonical
 
-    raw = json_match.group()
+    # Fallback : note non assignée → elle-même (tronquée)
-    try:
+    for note in non_empty:
-        result = json.loads(raw).get('matches', {})
+        if note not in result or not result[note]:
-    except json.JSONDecodeError:
+            result[note] = note[:80]
-        result = {}
-        for m in re.finditer(r'"((?:[^"\\]|\\.)*)"\s*:\s*"((?:[^"\\]|\\.)*)"', raw):
-            result[m.group(1)] = m.group(2)
 
     with open(cache_file, 'w') as f:
         json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
 
+    nb_series = len(set(v for v in result.values() if v))
     if log:
-        log(f"{len(result)} notes associées à des séries")
+        log(f"{len(result)} notes → {nb_series} séries identifiées depuis le PDF")
     return result
 
 
-def match_notes_to_series(unique_notes: set, catalog: dict, config: dict,
+# ── Étape 2 : correspondance séries PDF ↔ site (enrichissement) ──────────────
+
+def match_series_to_catalog(canonical_series: set, catalog: dict, config: dict,
                              cache_dir: Path, log: Callable = None,
-                           force_series: bool = False) -> dict:
+                             force: bool = False) -> dict:
-    note_to_series = cluster_notes_global(
+    """
-        unique_notes, catalog, config, cache_dir, log, force_series
+    Fait correspondre les noms canoniques (PDF) aux titres officiels du site.
-    )
+    Retourne {nom_canonique: titre_site_ou_None}.
-    # Heuristique (A)/(B) pour les non-assignés
+    Les séries sans correspondance reçoivent None (pas perdues).
-    for note in unique_notes:
+    """
-        if note not in note_to_series and note.strip():
+    cache_file = cache_dir / "series_site_match.json"
-            r = _apply_parallel_heuristic(note, catalog)
+    cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-            if r:
-                note_to_series[note] = r
 
-    # Retry local pour les notes restantes
+    if not force and cache_file.exists():
-    still_missing = [n for n in unique_notes if n.strip() and n not in note_to_series]
-    if still_missing:
         if log:
-            log(f"Retry pour {len(still_missing)} notes non assignées...")
+            log("Correspondances séries↔site chargées depuis le cache")
-        titles_str = '\n'.join(f'- "{t}"' for t in sorted(catalog.keys()))
+        with open(cache_file) as f:
-        notes_str  = '\n'.join(f'- {repr(n)}' for n in still_missing)
+            return json.load(f)
-        prompt = (
-            f"Associe ces notes à des titres officiels.\n"
-            f"Titres:\n{titles_str}\nNotes:\n{notes_str}\n"
-            f'Réponds UNIQUEMENT avec JSON: {{"matches": {{"note": "Titre"}}}}'
-        )
-        content = _llm_call(prompt, config['ollama']['url'], config['ollama']['local_model'])
-        j = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
-        if j:
-            try:
-                note_to_series.update(json.loads(j.group()).get('matches', {}))
-            except Exception:
-                pass
 
-    return note_to_series
+    if not canonical_series or not catalog:
+        return {s: None for s in canonical_series}
+
+    catalog_titles = sorted(catalog.keys())
+    titles_list    = '\n'.join(f'- "{t}"' for t in catalog_titles)
+    series_list    = '\n'.join(f'- "{s}"' for s in sorted(canonical_series))
+
+    prompt = f"""Tu dois faire correspondre des noms de séries (extraits d'un planning interne)
+aux titres officiels du site web de l'Opéra Orchestre National Montpellier.
+
+Titres officiels du site :
+{titles_list}
+
+Séries du planning PDF :
+{series_list}
+
+Pour chaque série PDF, donne le titre officiel le plus proche, ou null si aucun ne correspond
+(ex: série de répétitions sans concert public).
+
+Réponds UNIQUEMENT avec un JSON valide :
+{{
+  "matches": {{
+    "Nom série PDF": "Titre officiel du site",
+    "Série répétitions seules": null
+  }}
+}}"""
+
+    model = config['ollama']['local_model']
+    if log:
+        log("Correspondance séries PDF ↔ site web...")
+
+    content = _llm_call(prompt, config['ollama']['url'], model)
+    result = _parse_json_response(content, 'matches')
+
+    # S'assurer que toutes les séries ont une entrée (null si absente)
+    for s in canonical_series:
+        if s not in result:
+            result[s] = None
+
+    with open(cache_file, 'w') as f:
+        json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    matched = sum(1 for v in result.values() if v)
+    if log:
+        log(f"{matched}/{len(result)} séries PDF trouvées sur le site")
+    return result
 
 
 # ── Génération ICS ────────────────────────────────────────────────────────────
 
-def _build_description(evt: dict, series_title: str, catalog: dict) -> str:
+def _build_description(evt: dict, catalog_entry: Optional[dict]) -> str:
     lines = []
-    if is_public_event(evt['titre']):
+
-        desc = catalog.get(series_title, {}).get('description', '')
+    if is_public_event(evt['titre']) and catalog_entry:
-        lines.append(desc[:1500] if desc else f"Programme : {evt['note']}")
+        desc = catalog_entry.get('description', '')
+        if desc:
+            lines.append(desc[:1500])
+        site_dates = catalog_entry.get('dates', [])
+        if site_dates:
+            lines.append(f"Dates sur le site : {', '.join(site_dates)}")
+        url = catalog_entry.get('url', '')
+        if url:
+            lines.append(f"Site : {url}")
     else:
         if evt['note']:
             lines.append(f"Œuvres : {evt['note']}")
         lines.append(f"Type : {evt['titre']}")
+
     if evt['dec']:
         lines.append(f"Durée déclarée : {evt['dec']}")
     if evt['voy']:
@@ -384,7 +477,8 @@ def _build_description(evt: dict, series_title: str, catalog: dict) -> str:
     return '\n'.join(lines)
 
 
-def _create_ics_bytes(series_title: str, events: list, catalog: dict) -> bytes:
+def _create_ics_bytes(series_title: str, events: list,
+                      catalog_entry: Optional[dict]) -> bytes:
     cal = Calendar()
     cal.add('prodid', '-//Opéra Orchestre National Montpellier//planning2ics//FR')
     cal.add('version', '2.0')
@@ -410,7 +504,7 @@ def _create_ics_bytes(series_title: str, events: list, catalog: dict) -> bytes:
         vevent.add('summary', f"{evt['titre']} – {series_title}")
         if evt['lieu']:
             vevent.add('location', evt['lieu'])
-        vevent.add('description', _build_description(evt, series_title, catalog))
+        vevent.add('description', _build_description(evt, catalog_entry))
         vevent.add('uid', str(uuid4()) + '@planning-orchestre')
         cal.add_component(vevent)
 
@@ -424,10 +518,14 @@ def process_pdfs(pdf_paths: list, config: dict, data_dir: Path,
     """
     Traite une liste de PDFs.
     Retourne {series_title: {filename, bytes, event_count}}.
+
+    Pipeline :
+      PDF → extraction → clustering PDF-first → scraping site → match optionnel → ICS
+    Toutes les séries du PDF sont générées, même sans correspondance site.
     """
     cache_dir = data_dir / "cache"
 
-    # 1. Extraction
+    # ── 1. Extraction PDF ──────────────────────────────────────────────────────
     if log:
         log(f"Extraction de {len(pdf_paths)} PDF(s)...")
     all_events = []
@@ -443,30 +541,48 @@ def process_pdfs(pdf_paths: list, config: dict, data_dir: Path,
     if log:
         log(f"{len(all_events)} événements extraits au total")
 
-    # 2. Catalogue site web
+    if not all_events:
-    catalog = scrape_catalog(config, cache_dir, log)
+        return {}
 
-    # 3. Identification des séries
+    # ── 2. Clustering PDF-first (sans site) ────────────────────────────────────
     unique_notes = {e['note'] for e in all_events}
     if log:
         log(f"{len(unique_notes)} notes uniques à analyser...")
-    note_to_series = match_notes_to_series(unique_notes, catalog, config, cache_dir, log)
+    note_to_canonical = cluster_notes_into_series(unique_notes, config, cache_dir, log)
 
-    # 4. Groupement et génération ICS
+    # ── 3. Scraping site (pour enrichissement) ─────────────────────────────────
+    catalog = scrape_catalog(config, cache_dir, log)
+
+    # ── 4. Correspondance canonique → site (optionnel) ─────────────────────────
+    canonical_series = set(v for v in note_to_canonical.values() if v)
+    canonical_to_site = match_series_to_catalog(canonical_series, catalog, config, cache_dir, log)
+
+    # ── 5. Groupement des événements par série ─────────────────────────────────
     series_events: dict[str, list] = {}
     for evt in all_events:
-        s = note_to_series.get(evt['note'])
+        canonical = note_to_canonical.get(evt['note'])
-        if s:
+        if not canonical:
-            series_events.setdefault(s, []).append(evt)
+            # Note vide : regrouper par type de titre
+            canonical = evt['titre'] or 'SANS PROGRAMME'
+
+        # Titre final = titre site si trouvé, sinon nom canonique PDF
+        site_title = canonical_to_site.get(canonical)
+        series_key = site_title if site_title else canonical
+
+        evt['_canonical']   = canonical
+        evt['_site_title']  = site_title
+        series_events.setdefault(series_key, []).append(evt)
 
     if log:
-        log(f"Génération de {len(series_events)} fichiers ICS...")
+        log(f"{len(series_events)} séries à générer...")
 
+    # ── 6. Génération ICS ──────────────────────────────────────────────────────
     result = {}
-    for series_title, events in series_events.items():
+    for series_key, events in series_events.items():
-        result[series_title] = {
+        catalog_entry = catalog.get(series_key)  # None si pas de correspondance site
-            'filename':    sanitize_filename(series_title) + '.ics',
+        result[series_key] = {
-            'bytes':       _create_ics_bytes(series_title, events, catalog),
+            'filename':    sanitize_filename(series_key) + '.ics',
+            'bytes':       _create_ics_bytes(series_key, events, catalog_entry),
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