Refactor SRP : decoupage de main.py (Brain) en routers et du SettingsComponent (web)

Brain : main.py (1496 l.) reduit a l'assemblage (~95 l.) ; un router par
responsabilite (generation, chat, tables, imports, notebooks, settings, models),
factories DI dans api/deps.py, DTOs chat + mapping anti-corruption separes,
auto-pull embeddings deplace en infrastructure. Chemins HTTP inchanges.

Web : SettingsComponent (729 l.) recentre sur le formulaire (~330 l.) ;
sous-composants standalone updates-section (MAJ + licence Patreon + switch
canal) et ollama-model-manager (liste/pull/suppression de modeles).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

brain/app/api/deps.py

@@ -0,0 +1,143 @@
+"""Factories d'injection de dépendance — le point d'inversion de l'hexagone.
+
+C'est ICI (et seulement ici) qu'on choisit QUEL adapter concret incarne chaque
+port (LLM, embeddings, extracteur PDF), en fonction des Settings — modifiables
+à chaud depuis l'écran Paramètres de l'UI. Les routers ne connaissent que les
+ports et les use cases, jamais Ollama/Mistral/etc.
+"""
+from typing import Annotated
+
+from fastapi import Depends, HTTPException
+
+from app.application.adapt_campaign import AdaptCampaignUseCase
+from app.application.chat import ChatUseCase
+from app.application.embeddings import EmbeddingError
+from app.application.generate_page import GeneratePageUseCase
+from app.application.import_campaign import ImportCampaignUseCase
+from app.application.import_rules import ImportRulesUseCase
+from app.application.notebook_chat import NotebookChatUseCase
+from app.application.notebook_deep import NotebookDeepUseCase
+from app.application.notebook_rag import NotebookRagUseCase
+from app.core.config import Settings, get_settings
+from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError
+from app.infrastructure.gemini_adapter import GeminiLLMProvider
+from app.infrastructure.mistral_adapter import MistralLLMProvider
+from app.infrastructure.mistral_embedding_adapter import MistralEmbeddingProvider
+from app.infrastructure.ollama_adapter import OllamaLLMProvider
+from app.infrastructure.ollama_embedding_adapter import OllamaEmbeddingProvider
+from app.infrastructure.onemin_adapter import OneMinAiLLMProvider
+from app.infrastructure.openrouter_adapter import OpenRouterLLMProvider
+from app.infrastructure.pdf_extractor import PyMuPdfTextExtractor
+
+# Extracteur PDF partagé : la détection OCR (version Tesseract) a un coût
+# (subprocess) qu'on ne veut pas payer à chaque requête → singleton module.
+_PDF_EXTRACTOR = PyMuPdfTextExtractor()
+
+
+def get_llm_provider(
+    settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
+) -> LLMProvider:
+    """Factory d'adapter — point d'inversion de dépendance.
+
+    C'est ici (et uniquement ici) qu'on choisit QUEL adapter concret
+    incarne le port, en fonction du champ `llm_provider` des Settings
+    (modifiable a chaud depuis l'ecran Parametres de l'UI).
+    """
+    try:
+        if settings.llm_provider == "onemin":
+            return OneMinAiLLMProvider(settings)
+        if settings.llm_provider == "openrouter":
+            return OpenRouterLLMProvider(settings)
+        if settings.llm_provider == "mistral":
+            return MistralLLMProvider(settings)
+        if settings.llm_provider == "gemini":
+            return GeminiLLMProvider(settings)
+        return OllamaLLMProvider(settings)
+    except LLMProviderError as exc:
+        # Ex : cle 1min.ai manquante. On renvoie du 400 plutot que du 500
+        # pour que le frontend puisse afficher un message actionnable.
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(exc)) from exc
+
+
+def get_generate_page_use_case(
+    llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
+) -> GeneratePageUseCase:
+    """Factory du use case — injecte le port LLMProvider sans connaître l'adapter."""
+    return GeneratePageUseCase(llm=llm)
+
+
+def get_chat_use_case(
+    llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
+) -> ChatUseCase:
+    """Factory du use case chat.
+
+    L'adapter OllamaLLMProvider satisfait les deux protocoles (LLMProvider
+    et LLMChatProvider) par duck typing ; on lui passe la même instance.
+    """
+    return ChatUseCase(llm=llm)  # type: ignore[arg-type]
+
+
+def get_import_rules_use_case(
+    llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
+    settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
+) -> ImportRulesUseCase:
+    """Factory du use case d'import de règles PDF (extraction + structuration)."""
+    return ImportRulesUseCase(
+        llm=llm, extractor=_PDF_EXTRACTOR, chunk_target_tokens=settings.import_chunk_tokens)
+
+
+def get_import_campaign_use_case(
+    llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
+    settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
+) -> ImportCampaignUseCase:
+    """Factory du use case d'import de campagne PDF (extraction + arborescence)."""
+    return ImportCampaignUseCase(
+        llm=llm, extractor=_PDF_EXTRACTOR, chunk_target_tokens=settings.import_chunk_tokens)
+
+
+def get_adapt_campaign_use_case(
+    llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
+    settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
+) -> AdaptCampaignUseCase:
+    """Factory du use case d'adaptation d'un PDF à une campagne (conseils streamés)."""
+    # L'adapter satisfait aussi LLMChatProvider (stream_chat) par duck typing.
+    # Budget d'entrée = taille de morceau configurée (qui passe déjà côté provider).
+    return AdaptCampaignUseCase(  # type: ignore[arg-type]
+        llm=llm, extractor=_PDF_EXTRACTOR, max_input_tokens=settings.import_chunk_tokens)
+
+
+def get_embedding_provider(
+    settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
+):
+    """Factory de l'adapter d'embeddings (RAG) selon `embedding_provider`."""
+    try:
+        if settings.embedding_provider == "mistral":
+            return MistralEmbeddingProvider(settings)
+        return OllamaEmbeddingProvider(settings)
+    except EmbeddingError as exc:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(exc)) from exc
+
+
+def get_notebook_rag_use_case(
+    embedder: Annotated[object, Depends(get_embedding_provider)],
+    settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
+) -> NotebookRagUseCase:
+    return NotebookRagUseCase(
+        extractor=_PDF_EXTRACTOR,
+        embedder=embedder,  # type: ignore[arg-type]
+        min_score=settings.rag_min_score,
+    )
+
+
+def get_notebook_chat_use_case(
+    llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
+    rag: Annotated[NotebookRagUseCase, Depends(get_notebook_rag_use_case)],
+) -> NotebookChatUseCase:
+    return NotebookChatUseCase(rag=rag, llm=llm)  # type: ignore[arg-type]
+
+
+def get_notebook_deep_use_case(
+    llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
+    settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
+) -> NotebookDeepUseCase:
+    return NotebookDeepUseCase(llm=llm, batch_tokens=settings.import_chunk_tokens)