Refacto du code coté Python, java et coté angular afin de mieux séparer les responsabilité et d'avoir moins de répétitivité dans le code.

Mise en place de tests unitaires coté Python et Angular
Mise en place de la couverture de test directement dans le workflow : le programme ne build pas si jamais un test échoue
Passage en v0.16.2 en conséquence

brain/app/infrastructure/base_openai_adapter.py

@@ -0,0 +1,226 @@
+"""Socle commun aux adapters LLM « OpenAI-compatible » (OpenRouter, Gemini,
+Mistral) — ils exposent tous `POST {base}/chat/completions` en SSE avec le même
+schéma de payload et de flux.
+
+Cette classe de base porte la mécanique partagée (construction du payload, appel
+HTTP streamé, parsing SSE, garde-fous de timeout au temps écoulé, traduction des
+erreurs). Chaque adapter concret ne fournit plus que ses spécificités :
+URL, en-têtes, support du mode JSON natif, messages d'erreur, lecture de la config.
+
+`generate` one-shot passe lui aussi par le streaming (puis recollage) pour éviter
+les coupures de passerelle sur les longues générations (cf. Cloudflare 524).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+import json
+import logging
+from typing import AsyncIterator
+
+import httpx
+
+from app.domain.models import ChatMessage
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Délai max pour le PREMIER token de contenu. Un modèle « en file d'attente »
+# n'envoie que des keep-alive (aucun contenu) → on échoue vite et clairement au
+# lieu de pendre. Le timeout réseau d'httpx ne suffit pas : des keep-alive font
+# « arriver des octets » et empêchent son read-timeout de se déclencher.
+_FIRST_TOKEN_TIMEOUT_SECONDS = 120.0
+
+
+class BaseOpenAICompatibleAdapter:
+    """Base des adapters clients d'une API OpenAI-compatible (chat/completions SSE).
+
+    Satisfait par duck typing les ports LLMProvider et LLMChatProvider. Les
+    sous-classes définissent : ``_provider_label``, ``_api_url``,
+    ``_supports_json_object`` (mode JSON natif), et surchargent au besoin
+    ``_headers`` / ``_error_for_status`` / les messages de timeout.
+    """
+
+    # Surchargés par les sous-classes.
+    _provider_label: str = "LLM"
+    _api_url: str = ""
+    _supports_json_object: bool = False
+
+    def __init__(self, api_key: str, model: str, timeout: int) -> None:
+        self._api_key = api_key
+        self._model = model
+        self._timeout = timeout
+
+    # --- Spécificités surchargeables ----------------------------------------
+
+    def _headers(self) -> dict[str, str]:
+        return {
+            "Authorization": f"Bearer {self._api_key}",
+            "Content-Type": "application/json",
+        }
+
+    def _first_token_timeout_message(self) -> str:
+        return (
+            f"Erreur {self._provider_label} : aucun contenu produit en "
+            f"{int(_FIRST_TOKEN_TIMEOUT_SECONDS)}s — le modèle est probablement en "
+            "file d'attente / saturé. Réessayez plus tard ou choisissez un autre modèle."
+        )
+
+    def _generation_timeout_message(self) -> str:
+        return (
+            f"Erreur {self._provider_label} : génération non terminée en {self._timeout}s. "
+            "Réduisez la taille des morceaux d'import, augmentez le timeout, ou changez de modèle."
+        )
+
+    def _error_for_status(self, status_code: int, detail: str) -> LLMProviderError:
+        """Erreur de domaine pour une réponse HTTP >= 400 (détail déjà lu)."""
+        return LLMProviderError(
+            f"Erreur {self._provider_label} (HTTP {status_code})"
+            + (f" : {detail[:500]}" if detail else "")
+        )
+
+    # --- API publique (ports) -----------------------------------------------
+
+    async def generate(
+        self,
+        prompt: str,
+        *,
+        output_format: str | None = None,
+        temperature: float | None = None,
+    ) -> str:
+        """One-shot via streaming (puis recollage), avec garde-fous au temps écoulé."""
+        return await self._collect_with_timeouts(
+            [ChatMessage(role="user", content=prompt)], temperature, output_format
+        )
+
+    async def stream_chat(
+        self,
+        messages: list[ChatMessage],
+        *,
+        system_prompt: str | None = None,
+        temperature: float | None = None,
+    ) -> AsyncIterator[str]:
+        async for token in self._stream(messages, system_prompt, temperature):
+            yield token
+
+    # --- Mécanique partagée -------------------------------------------------
+
+    async def _collect_with_timeouts(
+        self,
+        messages: list[ChatMessage],
+        temperature: float | None,
+        output_format: str | None,
+    ) -> str:
+        """Collecte le stream avec DEUX garde-fous au temps écoulé :
+        - 1er token borné (`_FIRST_TOKEN_TIMEOUT_SECONDS`) : détecte un modèle bloqué
+          en file d'attente (que des keep-alive, aucun contenu) → échec rapide ;
+        - ceiling global (`self._timeout`) : génération qui ne se termine jamais.
+        """
+        async def _collect() -> str:
+            chunks: list[str] = []
+            agen = self._stream(messages, None, temperature, output_format)
+            try:
+                while True:
+                    # Borne SEULEMENT l'attente du 1er token ; ensuite on laisse
+                    # générer (le ceiling global couvre le reste).
+                    first = _FIRST_TOKEN_TIMEOUT_SECONDS if not chunks else None
+                    try:
+                        token = await asyncio.wait_for(agen.__anext__(), timeout=first)
+                    except StopAsyncIteration:
+                        break
+                    except asyncio.TimeoutError:
+                        raise LLMProviderError(self._first_token_timeout_message())
+                    chunks.append(token)
+            finally:
+                await agen.aclose()
+            return "".join(chunks)
+
+        try:
+            return await asyncio.wait_for(_collect(), timeout=self._timeout)
+        except asyncio.TimeoutError as exc:
+            raise LLMGenerationTimeout(self._generation_timeout_message()) from exc
+
+    def _build_body(
+        self,
+        messages: list[ChatMessage],
+        system_prompt: str | None,
+        temperature: float | None,
+        output_format: str | None,
+    ) -> dict[str, object]:
+        payload_messages: list[dict[str, str]] = []
+        if system_prompt:
+            payload_messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
+        for m in messages:
+            payload_messages.append({"role": m.role, "content": m.content})
+
+        body: dict[str, object] = {
+            "model": self._model,
+            "messages": payload_messages,
+            "stream": True,
+        }
+        if temperature is not None:
+            body["temperature"] = temperature
+        # Mode JSON natif : supprime les fences ```json et le JSON invalide (retours
+        # à la ligne bruts), principale cause de morceaux d'import ignorés. Un SCHÉMA
+        # (dict) est traduit en json_object — suffisant, les grands modèles cloud
+        # respectent la structure demandée par le prompt. Désactivé pour les
+        # providers/modèles gratuits qui ne le supportent pas (réponse vide).
+        if self._supports_json_object and output_format is not None:
+            body["response_format"] = {"type": "json_object"}
+        return body
+
+    async def _stream(
+        self,
+        messages: list[ChatMessage],
+        system_prompt: str | None,
+        temperature: float | None,
+        output_format: str | None = None,
+    ) -> AsyncIterator[str]:
+        body = self._build_body(messages, system_prompt, temperature, output_format)
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
+            try:
+                async with client.stream(
+                    "POST", self._api_url, headers=self._headers(), json=body
+                ) as response:
+                    if response.status_code >= 400:
+                        # En streaming le corps n'est pas lu automatiquement : on le
+                        # lit pour exposer le détail du provider (le 429 précise le
+                        # type de quota, le 401 la clé invalide…), sinon on n'a que
+                        # le code HTTP nu et le diagnostic est impossible.
+                        detail = (await response.aread()).decode("utf-8", "replace").strip()
+                        raise self._error_for_status(response.status_code, detail)
+                    async for token in self._parse_sse(response):
+                        yield token
+            except httpx.HTTPError as exc:
+                raise LLMProviderError(self._format_http_error(exc)) from exc
+
+    @staticmethod
+    async def _parse_sse(response: httpx.Response) -> AsyncIterator[str]:
+        """SSE OpenAI : lignes `data: {json}`, fin sur `data: [DONE]`."""
+        async for line in response.aiter_lines():
+            if not line or not line.startswith("data:"):
+                continue  # lignes vides ou commentaires keep-alive (`: ...`)
+            data = line[len("data:"):].strip()
+            if data == "[DONE]":
+                return
+            try:
+                obj = json.loads(data)
+            except json.JSONDecodeError:
+                continue
+            choices = obj.get("choices")
+            if not choices:
+                continue
+            delta = choices[0].get("delta") or {}
+            content = delta.get("content")
+            if content:
+                yield content
+
+    def _format_http_error(self, exc: httpx.HTTPError) -> str:
+        """Message lisible (timeout, quota 429, crédits 402, modèle inconnu…)."""
+        if isinstance(exc, httpx.TimeoutException):
+            return (
+                f"Erreur {self._provider_label} : délai dépassé (timeout {self._timeout}s). "
+                "Le modèle a mis trop de temps — réduis la taille des morceaux d'import ou "
+                "augmente le timeout."
+            )
+        detail = str(exc) or exc.__class__.__name__
+        return f"Erreur {self._provider_label} ({exc.__class__.__name__}) : {detail}"