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/openrouter_adapter.py

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 """Adapter OpenRouter — implémente les ports LLMProvider / LLMChatProvider.
 
 OpenRouter expose l'API OpenAI standard (POST {base}/chat/completions, SSE), donc
-cet adapter est en réalité un client "OpenAI-compatible". Le `generate` one-shot
-passe lui aussi par le streaming (puis recollage) pour éviter les coupures de
-passerelle sur les longues générations (cf. 1min.ai / Cloudflare 524).
+cet adapter est un client "OpenAI-compatible" : il hérite de toute la mécanique de
+BaseOpenAICompatibleAdapter et ne fournit que ses spécificités (URL, en-têtes
+d'attribution, messages, lecture de config).
 
 Modèles GRATUITS : utiliser un id finissant par `:free` (ex.
 `meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free`) ou le routeur `openrouter/free` (défaut)
 qui choisit automatiquement un modèle gratuit — aucun crédit consommé.
+
+NB : on n'impose PAS `response_format=json_object` (`_supports_json_object=False`).
+Beaucoup de modèles/providers GRATUITS ne le supportent pas et renvoient une
+réponse VIDE. On laisse le modèle répondre librement ; l'extraction JSON en aval
+(load_json_object + nettoyage du raisonnement) récupère le JSON dans la prose.
 """
 from __future__ import annotations
 
-import asyncio
-import json
-import logging
-from typing import AsyncIterator
-
-import httpx
-
 from app.core.config import Settings
-from app.domain.models import ChatMessage
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
-
-_API_URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
-
-# Délai max pour le PREMIER token de contenu. Un modèle gratuit "en file d'attente"
-# n'envoie que des keep-alive (aucun contenu) → on échoue vite et clairement au lieu
-# de pendre. Généreux (2 min) car la file d'attente d'un tier gratuit peut être longue.
-_FIRST_TOKEN_TIMEOUT_SECONDS = 120.0
+from app.domain.ports import LLMProviderError
+from app.infrastructure.base_openai_adapter import (
+    _FIRST_TOKEN_TIMEOUT_SECONDS,
+    BaseOpenAICompatibleAdapter,
+)
 
 
-class OpenRouterLLMProvider:
+class OpenRouterLLMProvider(BaseOpenAICompatibleAdapter):
     """Adapter OpenRouter (OpenAI-compatible) — satisfait LLMProvider et LLMChatProvider."""
 
+    _provider_label = "OpenRouter"
+    _api_url = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
+    _supports_json_object = False
+
     def __init__(self, settings: Settings) -> None:
         if not settings.openrouter_api_key:
             raise LLMProviderError(
                 "Clé API OpenRouter manquante. Configure-la depuis l'écran Paramètres."
             )
-        self._api_key = settings.openrouter_api_key
-        self._model = settings.openrouter_model
-        self._timeout = settings.llm_timeout_seconds
+        super().__init__(
+            settings.openrouter_api_key, settings.openrouter_model, settings.llm_timeout_seconds
+        )
 
     def _headers(self) -> dict[str, str]:
         return {
-            "Authorization": f"Bearer {self._api_key}",
-            "Content-Type": "application/json",
+            **super()._headers(),
             # Attribution facultative (classement OpenRouter) — sans impact fonctionnel.
             "HTTP-Referer": "https://loremind.app",
             "X-Title": "LoreMind",
         }
 
-    async def generate(
-        self,
-        prompt: str,
-        *,
-        output_format: str | None = None,
-        temperature: float | None = None,
-    ) -> str:
-        """One-shot via streaming (puis recollage) pour robustesse sur longues sorties.
-
-        Timeout au TEMPS ÉCOULÉ (asyncio) en plus du timeout réseau d'httpx : un
-        modèle gratuit saturé/en file d'attente envoie des keep-alive (`: OPENROUTER
-        PROCESSING`) mais AUCUN contenu → httpx ne déclenche jamais son read-timeout
-        (des octets arrivent) et l'appel pendrait à l'infini. Ici on coupe net après
-        `self._timeout` secondes, quoi qu'il arrive.
-        """
-        return await self._collect_with_timeouts(
-            [ChatMessage(role="user", content=prompt)], temperature, output_format, "OpenRouter"
+    def _first_token_timeout_message(self) -> str:
+        return (
+            f"Erreur OpenRouter : aucun contenu produit en "
+            f"{int(_FIRST_TOKEN_TIMEOUT_SECONDS)}s — le modèle gratuit est "
+            "probablement en file d'attente / saturé. Réessayez plus tard ou "
+            "choisissez un autre modèle (1min.ai, ou payant)."
         )
-
-    async def _collect_with_timeouts(
-        self,
-        messages: list[ChatMessage],
-        temperature: float | None,
-        output_format: str | None,
-        provider: str,
-    ) -> 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.
-        Le timeout réseau d'httpx ne suffit pas : des keep-alive font 'arriver des
-        octets' et empêchent son read-timeout de se déclencher.
-        """
-        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 (file d'attente) ; 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(
-                            f"Erreur {provider} : aucun contenu produit en "
-                            f"{int(_FIRST_TOKEN_TIMEOUT_SECONDS)}s — le modèle gratuit est "
-                            "probablement en file d'attente / saturé. Réessayez plus tard ou "
-                            "choisissez un autre modèle (1min.ai, ou payant)."
-                        )
-                    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(
-                f"Erreur {provider} : génération non terminée en {self._timeout}s. Réduisez la "
-                "taille des morceaux d'import, augmentez le timeout, ou changez de modèle."
-            ) from exc
-
-    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
-
-    async def _stream(
-        self,
-        messages: list[ChatMessage],
-        system_prompt: str | None,
-        temperature: float | None,
-        output_format: str | None = None,
-    ) -> AsyncIterator[str]:
-        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
-        # NB : on n'impose PAS `response_format=json_object`. Beaucoup de modèles/
-        # providers GRATUITS ne le supportent pas et renvoient une réponse VIDE.
-        # On laisse le modèle répondre librement ; l'extraction JSON en aval
-        # (load_json_object + nettoyage du raisonnement) récupère le JSON dans la prose.
-
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
-            try:
-                async with client.stream(
-                    "POST", _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 d'OpenRouter (ex. le 429 précise
-                        # "free-models-per-day" vs "per-minute"), sinon on n'a que le
-                        # code HTTP nu et le diagnostic est impossible.
-                        detail = (await response.aread()).decode("utf-8", "replace").strip()
-                        raise LLMProviderError(
-                            f"Erreur OpenRouter (HTTP {response.status_code})"
-                            + (f" : {detail[:500]}" if detail else "")
-                        )
-                    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 OpenRouter : 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 OpenRouter ({exc.__class__.__name__}) : {detail}"