Améliorations sur l'utilisation de l'IA pour l'exploitation des PDF, que ce soit la partie cloud ou la partie ollama + montée en version

brain/app/application/import_rules.py

@@ -25,7 +25,12 @@ from app.application.streaming import with_heartbeat
 # 1-2 niveaux suffisent en pratique, le reste est un garde-fou).
 _MAX_SPLIT_DEPTH = 3
 from app.domain.models import RulesImportResult
-from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError, PdfTextExtractor
+from app.domain.ports import (
+    LLMGenerationTimeout,
+    LLMProvider,
+    LLMProviderError,
+    PdfTextExtractor,
+)
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -102,6 +107,29 @@ class _SectionMerger:
         return {title: "\n\n".join(parts) for title, parts in self._merged.items()}
 
 
+def _coerce_markdown(value: object) -> str:
+    """Convertit une valeur de section renvoyée par le LLM en markdown plat.
+
+    Malgré la consigne « valeurs = markdown », certains modèles nichent des
+    sous-sections ({titre: {sous-titre: contenu}}) ou des listes. Un `str(v)`
+    naïf produirait du repr Python ({'k': 'v'}) ; on aplatit récursivement à la
+    place pour ne perdre aucun contenu.
+    """
+    if isinstance(value, str):
+        return value
+    if isinstance(value, dict):
+        parts = []
+        for k, v in value.items():
+            content = _coerce_markdown(v)
+            # Clé = sous-titre (cas normal) ; si la "valeur" est vide, la clé
+            # elle-même porte le contenu (dérive observée sur certains modèles).
+            parts.append(f"{k}\n\n{content}".strip() if content else str(k))
+        return "\n\n".join(parts)
+    if isinstance(value, list):
+        return "\n\n".join(_coerce_markdown(v) for v in value)
+    return "" if value is None else str(value)
+
+
 def _combine_sections(a: dict[str, str], b: dict[str, str]) -> dict[str, str]:
     """Fusionne deux dicts de sections (issus des 2 moitiés d'un morceau re-découpé).
 
@@ -241,8 +269,24 @@ class ImportRulesUseCase:
             + f"\n\n--- EXTRAIT {index + 1}/{total} ---\n{text}\n\n"
             "Renvoie maintenant le JSON des sections."
         )
-        raw = await generate_with_retry(
-            self._llm, prompt, output_format="json", temperature=_TEMPERATURE)
+        try:
+            raw = await generate_with_retry(
+                self._llm, prompt, output_format="json", temperature=_TEMPERATURE)
+        except LLMGenerationTimeout:
+            # Le modèle générait mais trop lentement pour réécrire tout le morceau
+            # dans le temps imparti (fréquent sur tier gratuit + gros morceaux).
+            # Même remède que la troncature : deux moitiés → sortie 2× plus courte.
+            if depth >= _MAX_SPLIT_DEPTH:
+                raise
+            left, right = split_in_half(text)
+            if not left or not right:
+                raise
+            logger.info(
+                "Morceau %s : timeout de génération → re-découpage en 2 moitiés (niveau %s).",
+                index, depth + 1)
+            a = await self._extract_sections(left, index=index, total=total, depth=depth + 1)
+            b = await self._extract_sections(right, index=index, total=total, depth=depth + 1)
+            return _combine_sections(a, b)
         sections, truncated = self._parse_sections(raw, index=index)
 
         if truncated and depth < _MAX_SPLIT_DEPTH:
@@ -276,4 +320,4 @@ class ImportRulesUseCase:
         if not isinstance(parsed, dict):
             logger.warning("Morceau %s : le LLM n'a pas renvoyé un objet, ignoré.", index)
             return {}, False
-        return {str(k): str(v) for k, v in parsed.items()}, recovered
+        return {str(k): _coerce_markdown(v) for k, v in parsed.items()}, recovered

brain/app/application/llm_json.py

@@ -38,13 +38,16 @@ def load_json_object(raw: str) -> tuple[object | None, bool]:
     obj = extract_json_object(raw)
     if obj is not None:
         try:
-            return json.loads(obj), False
+            # strict=False : tolère les caractères de contrôle BRUTS (retours à la
+            # ligne non échappés…) dans les chaînes — erreur fréquente des LLM hors
+            # mode JSON natif, qui invalidait toute la réponse.
+            return json.loads(obj, strict=False), False
         except json.JSONDecodeError:
             pass
     repaired = repair_truncated_json(raw)
     if repaired is not None:
         try:
-            return json.loads(repaired), True
+            return json.loads(repaired, strict=False), True
         except json.JSONDecodeError:
             pass
     return None, False

brain/app/application/llm_retry.py

@@ -14,7 +14,7 @@ import asyncio
 import logging
 import re
 
-from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProvider, LLMProviderError
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -74,6 +74,12 @@ async def generate_with_retry(
     for attempt in range(_ATTEMPTS):
         try:
             return await llm.generate(prompt, output_format=output_format, temperature=temperature)
+        except LLMGenerationTimeout:
+            # Timeout de DÉBIT (génération trop lente pour la sortie demandée) :
+            # rejouer le même prompt re-timeoutera à l'identique — on a déjà perdu
+            # `timeout` secondes. On remonte tout de suite : l'appelant (import)
+            # sait re-découper le morceau en deux pour réduire la sortie.
+            raise
         except LLMProviderError as exc:
             last_error = exc
             # Quota JOURNALIER épuisé : inutile d'insister, on remonte tout de suite

brain/app/domain/ports.py

@@ -113,3 +113,14 @@ class LLMProviderError(Exception):
     Définie dans le domaine (pas dans l'infra) pour que les couches
     supérieures puissent l'attraper sans connaître l'adapter concret.
     """
+
+
+class LLMGenerationTimeout(LLMProviderError):
+    """La génération a démarré mais n'a pas FINI dans le temps imparti.
+
+    Cas distinct d'un échec transitoire (file d'attente, 503) : le modèle
+    produisait des tokens mais trop lentement pour la taille de sortie demandée.
+    Réessayer à l'identique est inutile (même entrée → même lenteur) ; la bonne
+    réaction est de RÉDUIRE la sortie demandée (ex. import : re-découper le
+    morceau en deux moitiés).
+    """

brain/app/infrastructure/gemini_adapter.py

@@ -20,7 +20,7 @@ import httpx
 
 from app.core.config import Settings
 from app.domain.models import ChatMessage
-from app.domain.ports import LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -95,7 +95,7 @@ class GeminiLLMProvider:
         try:
             return await asyncio.wait_for(_collect(), timeout=self._timeout)
         except asyncio.TimeoutError as exc:
-            raise LLMProviderError(
+            raise LLMGenerationTimeout(
                 f"Erreur Gemini : génération non terminée en {self._timeout}s. Réduisez la "
                 "taille des morceaux d'import ou augmentez le timeout."
             ) from exc
@@ -130,6 +130,10 @@ class GeminiLLMProvider:
         }
         if temperature is not None:
             body["temperature"] = temperature
+        # Mode JSON natif (supporté par l'endpoint OpenAI-compatible de Gemini) :
+        # supprime fences ```json et JSON invalide, principale cause de morceaux ignorés.
+        if output_format == "json":
+            body["response_format"] = {"type": "json_object"}
 
         async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
             try:

brain/app/infrastructure/mistral_adapter.py

@@ -20,7 +20,7 @@ import httpx
 
 from app.core.config import Settings
 from app.domain.models import ChatMessage
-from app.domain.ports import LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -101,7 +101,7 @@ class MistralLLMProvider:
         try:
             return await asyncio.wait_for(_collect(), timeout=self._timeout)
         except asyncio.TimeoutError as exc:
-            raise LLMProviderError(
+            raise LLMGenerationTimeout(
                 f"Erreur Mistral : génération non terminée en {self._timeout}s. Réduisez la "
                 "taille des morceaux d'import, augmentez le timeout, ou changez de modèle."
             ) from exc
@@ -136,6 +136,11 @@ class MistralLLMProvider:
         }
         if temperature is not None:
             body["temperature"] = temperature
+        # Mode JSON natif : TOUS les modèles Mistral le supportent → plus de fences
+        # ```json ni de JSON invalide (retours à la ligne bruts dans les chaînes),
+        # principale cause de morceaux d'import ignorés.
+        if output_format == "json":
+            body["response_format"] = {"type": "json_object"}
 
         async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
             try:

brain/app/infrastructure/ollama_adapter.py

@@ -11,7 +11,7 @@ import httpx
 
 from app.core.config import Settings
 from app.domain.models import ChatMessage
-from app.domain.ports import LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
 
 
 class OllamaLLMProvider:
@@ -71,6 +71,22 @@ class OllamaLLMProvider:
                     raise LLMProviderError(
                         f"Ollama HTTP {response.status_code} : {err_msg.strip()[:500]}"
                     )
+            except httpx.ConnectTimeout as exc:
+                # Serveur injoignable : erreur d'infrastructure, pas de lenteur.
+                raise LLMProviderError(
+                    f"Erreur lors de l'appel à Ollama : {exc}"
+                ) from exc
+            except httpx.TimeoutException as exc:
+                # `stream: False` → le read-timeout court jusqu'à la réponse COMPLÈTE,
+                # donc le dépasser = génération trop lente pour la sortie demandée
+                # (fréquent : modèle local modeste + gros morceau d'import à réécrire).
+                # Type dédié → pas de retry à l'identique ; l'import re-découpe le
+                # morceau en deux moitiés (sortie 2× plus courte) à la place.
+                raise LLMGenerationTimeout(
+                    f"Erreur Ollama : génération non terminée en {self._timeout}s. Réduisez "
+                    "la taille des morceaux d'import, augmentez le timeout, ou utilisez un "
+                    "modèle plus rapide."
+                ) from exc
             except httpx.HTTPError as exc:
                 raise LLMProviderError(
                     f"Erreur lors de l'appel à Ollama : {exc}"

brain/app/infrastructure/openrouter_adapter.py

@@ -22,7 +22,7 @@ from app.core.config import Settings
 from app.domain.models import ChatMessage
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
-from app.domain.ports import LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
 
 _API_URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
 
@@ -113,7 +113,7 @@ class OpenRouterLLMProvider:
         try:
             return await asyncio.wait_for(_collect(), timeout=self._timeout)
         except asyncio.TimeoutError as exc:
-            raise LLMProviderError(
+            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

brain/app/main.py

@@ -26,7 +26,7 @@ from app.infrastructure.ollama_model_installer import ensure_ollama_embedding_mo
 app = FastAPI(
     title="LoreMind Brain",
     description="Backend IA pour la génération de contenu narratif.",
-    version="0.12.0-beta",
+    version="0.12.1-beta",
 )
 
 logger = logging.getLogger(__name__)

core/pom.xml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
     <groupId>com.loremind</groupId>
     <artifactId>loremind-core</artifactId>
-    <version>0.12.0-beta</version>
+    <version>0.12.1-beta</version>
     <name>LoreMind Core</name>
     <description>Backend Core - Architecture Hexagonale</description>
 

core/src/main/java/com/loremind/application/campaigncontext/CampaignImportService.java

@@ -64,9 +64,11 @@ public class CampaignImportService {
             byte[] pdfBytes,
             String filename,
             Consumer<CampaignImportProgress> onProgress,
+            Runnable onHeartbeat,
             Consumer<CampaignImportProposal> onDone,
             Consumer<Throwable> onError) {
-        campaignPdfImporter.importCampaignStreaming(pdfBytes, filename, onProgress, onDone, onError);
+        campaignPdfImporter.importCampaignStreaming(
+                pdfBytes, filename, onProgress, onHeartbeat, onDone, onError);
     }
 
     /**

core/src/main/java/com/loremind/application/gamesystemcontext/GameSystemService.java

@@ -39,9 +39,11 @@ public class GameSystemService {
             byte[] pdfBytes,
             String filename,
             java.util.function.Consumer<com.loremind.domain.gamesystemcontext.RulesImportProgress> onProgress,
+            Runnable onHeartbeat,
             java.util.function.Consumer<RulesImportResult> onDone,
             java.util.function.Consumer<Throwable> onError) {
-        rulesPdfImporter.importRulesStreaming(pdfBytes, filename, onProgress, onDone, onError);
+        rulesPdfImporter.importRulesStreaming(
+                pdfBytes, filename, onProgress, onHeartbeat, onDone, onError);
     }
 
     /**

core/src/main/java/com/loremind/domain/campaigncontext/ports/CampaignPdfImporter.java

@@ -15,14 +15,18 @@ public interface CampaignPdfImporter {
      * Variante streamée : l'import peut durer plusieurs minutes, on remonte
      * l'avancement au fil de l'eau, puis la proposition finale.
      *
-     * @param onProgress invoqué à chaque étape (extraction, puis par morceau).
-     * @param onDone     invoqué une fois avec l'arbre proposé (non persisté).
-     * @param onError    invoqué si l'extraction/structuration échoue.
+     * @param onProgress  invoqué à chaque étape (extraction, puis par morceau).
+     * @param onHeartbeat invoqué périodiquement pendant un appel LLM long (aucune
+     *                    avancée à afficher, mais le canal SSE vers le navigateur
+     *                    doit rester actif — sinon un proxy intermédiaire le coupe).
+     * @param onDone      invoqué une fois avec l'arbre proposé (non persisté).
+     * @param onError     invoqué si l'extraction/structuration échoue.
      */
     void importCampaignStreaming(
             byte[] pdfBytes,
             String filename,
             Consumer<CampaignImportProgress> onProgress,
+            Runnable onHeartbeat,
             Consumer<CampaignImportProposal> onDone,
             Consumer<Throwable> onError);
 }

core/src/main/java/com/loremind/domain/gamesystemcontext/ports/RulesPdfImporter.java

@@ -26,14 +26,18 @@ public interface RulesPdfImporter {
      * l'avancement au fil de l'eau. Les callbacks sont invoqués depuis le thread
      * d'exécution de l'adapter (synchrone jusqu'à {@code onDone}/{@code onError}).
      *
-     * @param onProgress invoqué à chaque étape (extraction, puis par morceau).
-     * @param onDone     invoqué une fois avec le résultat final.
-     * @param onError    invoqué si l'extraction/structuration échoue.
+     * @param onProgress  invoqué à chaque étape (extraction, puis par morceau).
+     * @param onHeartbeat invoqué périodiquement pendant un appel LLM long (aucune
+     *                    avancée à afficher, mais le canal SSE vers le navigateur
+     *                    doit rester actif — sinon un proxy intermédiaire le coupe).
+     * @param onDone      invoqué une fois avec le résultat final.
+     * @param onError     invoqué si l'extraction/structuration échoue.
      */
     void importRulesStreaming(
             byte[] pdfBytes,
             String filename,
             Consumer<RulesImportProgress> onProgress,
+            Runnable onHeartbeat,
             Consumer<RulesImportResult> onDone,
             Consumer<Throwable> onError);
 }

core/src/main/java/com/loremind/infrastructure/ai/BrainCampaignImportClient.java

@@ -60,6 +60,7 @@ public class BrainCampaignImportClient implements CampaignPdfImporter {
             byte[] pdfBytes,
             String filename,
             Consumer<CampaignImportProgress> onProgress,
+            Runnable onHeartbeat,
             Consumer<CampaignImportProposal> onDone,
             Consumer<Throwable> onError) {
 
@@ -83,7 +84,8 @@ public class BrainCampaignImportClient implements CampaignPdfImporter {
             flux
                 .timeout(Duration.ofSeconds(importTimeoutSeconds))
                 .doOnNext(sse -> handleEvent(
-                        sse, pageCount, ocrPageCount, terminated, onProgress, onDone, onError))
+                        sse, pageCount, ocrPageCount, terminated,
+                        onProgress, onHeartbeat, onDone, onError))
                 .blockLast();
             if (!terminated[0]) {
                 onError.accept(new CampaignImportException(
@@ -107,12 +109,19 @@ public class BrainCampaignImportClient implements CampaignPdfImporter {
             int[] ocrPageCount,
             boolean[] terminated,
             Consumer<CampaignImportProgress> onProgress,
+            Runnable onHeartbeat,
             Consumer<CampaignImportProposal> onDone,
             Consumer<Throwable> onError) {
 
         String event = sse.event();
         String data = sse.data() == null ? "" : sse.data();
 
+        if ("heartbeat".equals(event)) {
+            // Keep-alive du Brain pendant un appel LLM long : à PROPAGER jusqu'au
+            // navigateur, sinon nginx (proxy_read_timeout) coupe le SSE Core→front.
+            onHeartbeat.run();
+            return;
+        }
         if ("error".equals(event)) {
             terminated[0] = true;
             onError.accept(new CampaignImportException(

core/src/main/java/com/loremind/infrastructure/ai/BrainRulesImportClient.java

@@ -114,6 +114,7 @@ public class BrainRulesImportClient implements RulesPdfImporter {
             byte[] pdfBytes,
             String filename,
             Consumer<RulesImportProgress> onProgress,
+            Runnable onHeartbeat,
             Consumer<RulesImportResult> onDone,
             Consumer<Throwable> onError) {
 
@@ -139,7 +140,8 @@ public class BrainRulesImportClient implements RulesPdfImporter {
             flux
                 .timeout(Duration.ofSeconds(importTimeoutSeconds))
                 .doOnNext(sse -> handleEvent(
-                        sse, pageCount, ocrPageCount, terminated, onProgress, onDone, onError))
+                        sse, pageCount, ocrPageCount, terminated,
+                        onProgress, onHeartbeat, onDone, onError))
                 .blockLast();
             // Flux terminé sans event done/error (ex: connexion coupée) → on signale.
             if (!terminated[0]) {
@@ -165,12 +167,20 @@ public class BrainRulesImportClient implements RulesPdfImporter {
             int[] ocrPageCount,
             boolean[] terminated,
             Consumer<RulesImportProgress> onProgress,
+            Runnable onHeartbeat,
             Consumer<RulesImportResult> onDone,
             Consumer<Throwable> onError) {
 
         String event = sse.event();
         String data = sse.data() == null ? "" : sse.data();
 
+        if ("heartbeat".equals(event)) {
+            // Keep-alive du Brain pendant un appel LLM long : à PROPAGER jusqu'au
+            // navigateur, sinon nginx (proxy_read_timeout) coupe le SSE Core→front
+            // resté silencieux pendant tout le traitement du morceau.
+            onHeartbeat.run();
+            return;
+        }
         if ("error".equals(event)) {
             terminated[0] = true;
             onError.accept(new RulesImportException(

core/src/main/java/com/loremind/infrastructure/web/GlobalExceptionHandler.java

@@ -10,6 +10,7 @@ import org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException;
 import org.springframework.web.bind.MethodArgumentNotValidException;
 import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
 import org.springframework.web.bind.annotation.RestControllerAdvice;
+import org.springframework.web.context.request.async.AsyncRequestNotUsableException;
 
 import java.util.LinkedHashMap;
 import java.util.Map;
@@ -70,6 +71,18 @@ public class GlobalExceptionHandler {
         ));
     }
 
+    /**
+     * Client HTTP parti pendant une reponse asynchrone (SSE) : le navigateur a ferme
+     * la connexion (onglet ferme, proxy coupe...), la reponse n'est plus utilisable.
+     * Ce n'est PAS une erreur serveur -> pas de log ERROR + stack trace (bruit),
+     * et aucune reponse a renvoyer (le canal est mort).
+     */
+    @ExceptionHandler(AsyncRequestNotUsableException.class)
+    public void handleClientDisconnected(HttpServletRequest request, AsyncRequestNotUsableException ex) {
+        log.debug("Client deconnecte pendant la reponse asynchrone sur {} {} : {}",
+                request.getMethod(), request.getRequestURI(), ex.getMessage());
+    }
+
     /**
      * Fallback : tout ce qui n'a pas ete catche au-dessus -> 500, mais avec
      * un log ERROR explicite (path + stack trace) et un body JSON debuggable

core/src/main/java/com/loremind/infrastructure/web/controller/CampaignImportController.java

@@ -15,6 +15,7 @@ import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
 
 import java.io.IOException;
 import java.util.Map;
+import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
 
 /**
  * REST Controller pour l'import d'un PDF de campagne → arbre arc/chapitre/scène.
@@ -54,33 +55,55 @@ public class CampaignImportController {
             @RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {
         SseEmitter emitter = new SseEmitter(IMPORT_SSE_TIMEOUT_MS);
         if (file == null || file.isEmpty()) {
-            sendError(emitter, "Fichier PDF vide.");
+            sendError(emitter, new AtomicBoolean(false), "Fichier PDF vide.");
             return emitter;
         }
         byte[] bytes = file.getBytes();
         String filename = file.getOriginalFilename();
 
+        // Suivi de la déconnexion du navigateur : dès qu'un envoi échoue (ou que
+        // l'emitter se termine), on cesse d'envoyer ET on interrompt le streaming
+        // amont (ClientGoneException remonte dans le doOnNext du WebClient →
+        // annule la souscription → le Brain voit la coupure et stoppe le LLM).
+        AtomicBoolean clientGone = new AtomicBoolean(false);
+        emitter.onTimeout(() -> clientGone.set(true));
+        emitter.onError(e -> clientGone.set(true));
+
         taskExecutor.execute(() -> {
             try {
                 campaignImportService.importStructureStreaming(
                         bytes, filename,
-                        progress -> sendEvent(emitter, "progress", progress),
+                        progress -> sendEvent(emitter, clientGone, "progress", progress),
+                        () -> sendHeartbeat(emitter, clientGone),
                         proposal -> {
-                            sendEvent(emitter, "done", proposal);
+                            sendEvent(emitter, clientGone, "done", proposal);
                             emitter.complete();
                         },
                         error -> {
+                            if (clientGone.get()) {
+                                log.info("Import campagne (stream) interrompu : client déconnecté.");
+                                return;
+                            }
                             log.warn("Import campagne (stream) échoué : {}", error.getMessage());
-                            sendError(emitter, error.getMessage());
+                            sendError(emitter, clientGone, error.getMessage());
                         });
+            } catch (ClientGoneException e) {
+                log.info("Import campagne (stream) interrompu : client déconnecté.");
             } catch (Exception e) {
                 log.warn("Import campagne (stream) échoué : {}", e.getMessage());
-                sendError(emitter, e.getMessage());
+                sendError(emitter, clientGone, e.getMessage());
             }
         });
         return emitter;
     }
 
+    /** Signale que le navigateur a fermé le flux SSE : inutile de continuer l'import. */
+    private static final class ClientGoneException extends RuntimeException {
+        ClientGoneException(Throwable cause) {
+            super("Client SSE déconnecté.", cause);
+        }
+    }
+
     @PostMapping(value = "/apply", consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)
     public ResponseEntity<CampaignImportService.ApplyResult> apply(
             @PathVariable String campaignId,
@@ -96,23 +119,52 @@ public class CampaignImportController {
 
     // --- Helpers SSE ---------------------------------------------------------
 
-    private void sendEvent(SseEmitter emitter, String eventName, Object payload) {
+    private void sendEvent(
+            SseEmitter emitter, AtomicBoolean clientGone, String eventName, Object payload) {
+        if (clientGone.get()) {
+            throw new ClientGoneException(null);
+        }
         try {
             emitter.send(SseEmitter.event().name(eventName).data(
                     objectMapper.writeValueAsString(payload), MediaType.APPLICATION_JSON));
-        } catch (IOException e) {
+        } catch (Exception e) {
+            // IOException OU IllegalStateException (emitter déjà terminé) : le client
+            // est parti — on interrompt le pipeline amont au lieu de rejouer l'échec.
+            clientGone.set(true);
             emitter.completeWithError(e);
+            throw new ClientGoneException(e);
         }
     }
 
-    private void sendError(SseEmitter emitter, String message) {
+    /**
+     * Keep-alive vers le navigateur pendant un appel LLM long : un commentaire SSE
+     * (ignoré par le front) suffit à réarmer le {@code proxy_read_timeout} de nginx.
+     */
+    private void sendHeartbeat(SseEmitter emitter, AtomicBoolean clientGone) {
+        if (clientGone.get()) {
+            throw new ClientGoneException(null);
+        }
+        try {
+            emitter.send(SseEmitter.event().comment("keepalive"));
+        } catch (Exception e) {
+            clientGone.set(true);
+            emitter.completeWithError(e);
+            throw new ClientGoneException(e);
+        }
+    }
+
+    private void sendError(SseEmitter emitter, AtomicBoolean clientGone, String message) {
+        if (clientGone.get()) {
+            return; // le client n'est plus là pour lire le message d'erreur.
+        }
         try {
             emitter.send(SseEmitter.event().name("error").data(
                     objectMapper.writeValueAsString(Map.of(
                             "message", message != null ? message : "Erreur inconnue.")),
                     MediaType.APPLICATION_JSON));
             emitter.complete();
-        } catch (IOException e) {
+        } catch (Exception e) {
+            clientGone.set(true);
             emitter.completeWithError(e);
         }
     }

core/src/main/java/com/loremind/infrastructure/web/controller/GameSystemController.java

@@ -3,7 +3,6 @@ package com.loremind.infrastructure.web.controller;
 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import com.loremind.application.gamesystemcontext.GameSystemService;
 import com.loremind.domain.gamesystemcontext.GameSystem;
-import com.loremind.domain.gamesystemcontext.RulesImportProgress;
 import com.loremind.domain.gamesystemcontext.RulesImportResult;
 import com.loremind.domain.gamesystemcontext.ports.RulesImportException;
 import com.loremind.domain.shared.template.TemplateField;
@@ -27,6 +26,7 @@ import java.io.IOException;
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
 import java.util.Map;
+import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
 import java.util.stream.Collectors;
 
 @RestController
@@ -135,7 +135,7 @@ public class GameSystemController {
     public SseEmitter importRulesStream(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {
         SseEmitter emitter = new SseEmitter(IMPORT_SSE_TIMEOUT_MS);
         if (file == null || file.isEmpty()) {
-            sendImportError(emitter, "Fichier PDF vide.");
+            sendImportError(emitter, new AtomicBoolean(false), "Fichier PDF vide.");
             return emitter;
         }
         // Les octets sont lus sur le thread servlet (le MultipartFile n'est plus
@@ -143,46 +143,100 @@ public class GameSystemController {
         byte[] bytes = file.getBytes();
         String filename = file.getOriginalFilename();
 
+        // Suivi de la déconnexion du navigateur : dès qu'un envoi échoue (ou que
+        // l'emitter se termine), on cesse d'envoyer ET on interrompt le streaming
+        // amont (l'exception ClientGone remonte dans le doOnNext du WebClient →
+        // annule la souscription → le Brain voit la coupure et stoppe le LLM).
+        AtomicBoolean clientGone = new AtomicBoolean(false);
+        emitter.onTimeout(() -> clientGone.set(true));
+        emitter.onError(e -> clientGone.set(true));
+
         taskExecutor.execute(() -> {
             try {
                 gameSystemService.importRulesFromPdfStreaming(
                         bytes, filename,
-                        progress -> sendImportEvent(emitter, "progress", progress),
+                        progress -> sendImportEvent(emitter, clientGone, "progress", progress),
+                        () -> sendImportHeartbeat(emitter, clientGone),
                         result -> {
-                            sendImportEvent(emitter, "done", result);
+                            sendImportEvent(emitter, clientGone, "done", result);
                             emitter.complete();
                         },
                         error -> {
+                            if (clientGone.get()) {
+                                // La "panne" amont n'est que l'écho de la déconnexion
+                                // du navigateur : pas un échec d'import.
+                                log.info("Import de règles (stream) interrompu : client déconnecté.");
+                                return;
+                            }
                             log.warn("Import de règles (stream) échoué : {}", error.getMessage());
-                            sendImportError(emitter, error.getMessage());
+                            sendImportError(emitter, clientGone, error.getMessage());
                         });
+            } catch (ClientGoneException e) {
+                log.info("Import de règles (stream) interrompu : client déconnecté.");
             } catch (Exception e) {
                 log.warn("Import de règles (stream) échoué : {}", e.getMessage());
-                sendImportError(emitter, e.getMessage());
+                sendImportError(emitter, clientGone, e.getMessage());
             }
         });
         return emitter;
     }
 
+    /** Signale que le navigateur a fermé le flux SSE : inutile de continuer l'import. */
+    private static final class ClientGoneException extends RuntimeException {
+        ClientGoneException(Throwable cause) {
+            super("Client SSE déconnecté.", cause);
+        }
+    }
+
     /** Sérialise `payload` en JSON et l'envoie comme évènement SSE nommé. */
-    private void sendImportEvent(SseEmitter emitter, String eventName, Object payload) {
+    private void sendImportEvent(
+            SseEmitter emitter, AtomicBoolean clientGone, String eventName, Object payload) {
+        if (clientGone.get()) {
+            throw new ClientGoneException(null);
+        }
         try {
             emitter.send(SseEmitter.event().name(eventName).data(
                     objectMapper.writeValueAsString(payload), MediaType.APPLICATION_JSON));
-        } catch (IOException e) {
+        } catch (Exception e) {
+            // IOException OU IllegalStateException (emitter déjà terminé) : le client
+            // est parti. On marque l'état et on INTERROMPT le pipeline amont — sinon
+            // chaque évènement suivant rejouerait l'échec (bruit de logs + LLM gaspillé).
+            clientGone.set(true);
             emitter.completeWithError(e);
+            throw new ClientGoneException(e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Keep-alive vers le navigateur pendant un appel LLM long : un commentaire SSE
+     * (ignoré par le front) suffit à réarmer le {@code proxy_read_timeout} de nginx.
+     */
+    private void sendImportHeartbeat(SseEmitter emitter, AtomicBoolean clientGone) {
+        if (clientGone.get()) {
+            throw new ClientGoneException(null);
+        }
+        try {
+            emitter.send(SseEmitter.event().comment("keepalive"));
+        } catch (Exception e) {
+            clientGone.set(true);
+            emitter.completeWithError(e);
+            throw new ClientGoneException(e);
         }
     }
 
     /** Envoie un évènement `error` {message} puis termine le flux. */
-    private void sendImportError(SseEmitter emitter, String message) {
+    private void sendImportError(SseEmitter emitter, AtomicBoolean clientGone, String message) {
+        if (clientGone.get()) {
+            return; // le client n'est plus là pour lire le message d'erreur.
+        }
         try {
             emitter.send(SseEmitter.event().name("error").data(
                     objectMapper.writeValueAsString(Map.of(
                             "message", message != null ? message : "Erreur inconnue.")),
                     MediaType.APPLICATION_JSON));
             emitter.complete();
-        } catch (IOException e) {
+        } catch (Exception e) {
+            clientGone.set(true);
             emitter.completeWithError(e);
         }
     }

web/package.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "name": "loremind-web",
-  "version": "0.12.0-beta",
+  "version": "0.12.1-beta",
   "description": "LoreMind Frontend - Angular",
   "scripts": {
     "ng": "ng",
@@ -34,6 +34,8 @@
     "@angular-devkit/build-angular": "^21.2.14",
     "@angular/cli": "^21.2.14",
     "@angular/compiler-cli": "^21.2.16",
+    "@emnapi/core": "^1.11.0",
+    "@emnapi/runtime": "^1.11.0",
     "@playwright/test": "^1.59.1",
     "typescript": "~5.9.3"
   }