Ajout d'open router en fournisseur IA ; ajout de la possibilité de mettre des conditions de déverouillage pour les chapitres optionnels

Fonctionnalité de comparaison PDF / campagne pour faire un mix et demander des conseils à l'IA

brain/Dockerfile

@@ -1,7 +1,15 @@
 FROM python:3.12-slim
 WORKDIR /app
 
-RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends curl \
+# curl : healthcheck docker.
+# tesseract-ocr (+ langues fra/eng) : repli OCR de l'import de PDF de regles
+#   pour les pages sans couche texte (scans). Inutile pour les PDF born-digital
+#   mais necessaire pour couvrir tous les cas.
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+        curl \
+        tesseract-ocr \
+        tesseract-ocr-fra \
+        tesseract-ocr-eng \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 COPY requirements.txt .

brain/app/application/adapt_campaign.py

@@ -0,0 +1,125 @@
+"""Use case : conseils d'adaptation d'un PDF à une campagne EXISTANTE.
+
+L'IA connaît la campagne de l'utilisateur (un « brief » : structure arcs/chapitres/
+scènes + PNJ + univers/lore), lit le contenu du PDF, et rédige des recommandations
+d'INTÉGRATION/ADAPTATION (où insérer, reskins de PNJ, transposition à l'univers,
+doublons à réconcilier…). Sortie en markdown, streamée token par token.
+
+Contrairement à l'IMPORT (qui produit une arborescence à créer), ici on produit
+du CONSEIL libre : rien n'est créé, l'utilisateur applique à la main.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from typing import AsyncIterator
+
+from app.domain.models import ChatMessage
+from app.domain.ports import LLMChatProvider, PdfExtractionError, PdfTextExtractor
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Plus créatif que l'import (tâche de structuration) : ici on conseille/adapte.
+_TEMPERATURE = 0.7
+
+_SYSTEM_PREFIX = (
+    "Tu es un assistant pour Maître de Jeu de jeu de rôle. L'utilisateur a une "
+    "campagne EXISTANTE (décrite plus bas) et souhaite ADAPTER et INTÉGRER le "
+    "contenu d'un PDF (aventure, donjon, supplément) à CETTE campagne précise."
+)
+
+_SYSTEM_SUFFIX = (
+    "Produis des CONSEILS D'ADAPTATION concrets, actionnables et en FRANÇAIS, "
+    "en markdown structuré (titres ##, listes). Couvre notamment :\n"
+    "- **Où l'insérer** : à quel(s) arc(s)/chapitre(s) EXISTANT(s) rattacher ce "
+    "contenu, dans quel ordre, et — si l'arc est un hub — sous quelles conditions de déblocage.\n"
+    "- **Reskins / liens PNJ** : quels PNJ EXISTANTS de la campagne peuvent incarner "
+    "ou remplacer les personnages clés du PDF.\n"
+    "- **Adaptation à l'univers** : comment transposer lieux, factions, noms propres et "
+    "ton vers l'univers de l'utilisateur plutôt que le cadre d'origine du PDF.\n"
+    "- **Doublons / conflits** : ce qui recoupe l'existant et comment le réconcilier.\n"
+    "- **Ajustements de ton et de difficulté**.\n\n"
+    "Réfère-toi TOUJOURS aux éléments existants par leur NOM. Ne réécris PAS le PDF en "
+    "entier : donne des recommandations. Si une information manque, propose des options."
+)
+
+
+class AdaptCampaignUseCase:
+    """Génère (en streaming) des conseils d'adaptation d'un PDF à une campagne."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        llm: LLMChatProvider,
+        extractor: PdfTextExtractor,
+        max_input_tokens: int = 10000,
+    ) -> None:
+        self._llm = llm
+        self._extractor = extractor
+        # L'adaptation envoie le PDF en UNE requête (pas de découpage). On plafonne
+        # donc l'entrée pour ne pas dépasser la taille de requête acceptée par le
+        # provider (sinon HTTP 400). Calé sur la taille des morceaux d'import.
+        self._max_input_tokens = max_input_tokens
+
+    async def stream(
+        self,
+        pdf_bytes: bytes,
+        brief: str,
+        messages: list[ChatMessage],
+    ) -> AsyncIterator[str]:
+        """Conversationnel : le PDF + la campagne sont le CONTEXTE (system prompt),
+        `messages` est l'échange (demande initiale, puis feedbacks de l'utilisateur)."""
+        doc = self._extractor.extract(pdf_bytes)
+        pdf_text = doc.full_text
+        if not pdf_text.strip():
+            raise PdfExtractionError("Aucun texte exploitable n'a été extrait du PDF.")
+
+        brief = brief or ""
+        pdf_text, truncated = self._fit_pdf_to_budget(pdf_text, brief)
+
+        logger.info(
+            "Adaptation campagne : %s page(s) (%s via OCR), brief %s car., PDF %s car.%s, %s message(s).",
+            doc.page_count, doc.ocr_page_count, len(brief), len(pdf_text),
+            " (tronqué)" if truncated else "", len(messages),
+        )
+
+        trunc_note = (
+            "\n[Note : PDF tronqué pour tenir dans une requête — base-toi sur ce début.]"
+            if truncated else ""
+        )
+        # Concaténation (pas .format) : brief/PDF peuvent contenir des { } littéraux.
+        system_prompt = (
+            f"{_SYSTEM_PREFIX}\n\n"
+            "--- CAMPAGNE EXISTANTE DE L'UTILISATEUR ---\n"
+            f"{brief.strip() or '(campagne encore vide)'}\n\n"
+            "--- CONTENU DU PDF À ADAPTER ---\n"
+            f"{pdf_text}{trunc_note}\n\n"
+            f"{_SYSTEM_SUFFIX}\n\n"
+            "Tu es en CONVERSATION : à chaque message de l'utilisateur, ajuste, corrige "
+            "ou propose des alternatives en gardant tout ce contexte à l'esprit."
+        )
+
+        # 1er tour : si aucun message, on lance la demande initiale par défaut.
+        convo = messages or [ChatMessage(
+            role="user",
+            content="Propose-moi comment intégrer et adapter ce PDF à ma campagne.",
+        )]
+
+        async for token in self._llm.stream_chat(
+            convo, system_prompt=system_prompt, temperature=_TEMPERATURE
+        ):
+            yield token
+
+    def _fit_pdf_to_budget(self, pdf_text: str, brief: str) -> tuple[str, bool]:
+        """Tronque le texte du PDF pour que (brief + PDF) tienne dans le budget tokens.
+
+        Évite un HTTP 400 « requête trop grosse » côté provider. Réserve une marge
+        pour le prompt système et le brief.
+        """
+        import tiktoken
+
+        enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
+        brief_tokens = len(enc.encode(brief))
+        budget = max(2000, self._max_input_tokens - brief_tokens - 1000)  # 1000 = marge système
+        pdf_tokens = enc.encode(pdf_text)
+        if len(pdf_tokens) <= budget:
+            return pdf_text, False
+        return enc.decode(pdf_tokens[:budget]), True

brain/app/application/chunking.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+"""Découpage d'un long texte en morceaux qui tiennent dans la fenêtre LLM.
+
+Partagé par les imports (règles, campagne) : un livre dépasse la fenêtre de
+contexte, on le découpe par paragraphes jusqu'à une cible de tokens, en coupant
+les paragraphes géants si besoin. Dimensionnement via tiktoken (cl100k_base),
+approximation suffisante (±10% vs tokenizer natif).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+# Cible conservatrice : tient dans une fenêtre Ollama (num_ctx 16384) en laissant
+# la place au prompt + à la sortie JSON. Les providers à grand contexte (1min.ai)
+# le supportent largement.
+CHUNK_TARGET_TOKENS = 6000
+
+
+def chunk_text(full_text: str, target_tokens: int = CHUNK_TARGET_TOKENS) -> list[str]:
+    """Découpe `full_text` en morceaux ~`target_tokens` tokens (frontières de §)."""
+    if not full_text.strip():
+        return []
+
+    import tiktoken
+
+    enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
+    paragraphs = [p for p in full_text.split("\n\n") if p.strip()]
+
+    chunks: list[str] = []
+    current: list[str] = []
+    current_tokens = 0
+    for para in paragraphs:
+        para_tokens = len(enc.encode(para))
+        # Un paragraphe seul plus gros que la cible : on le coupe en sous-blocs.
+        if para_tokens > target_tokens:
+            if current:
+                chunks.append("\n\n".join(current))
+                current, current_tokens = [], 0
+            chunks.extend(_split_oversized(para, enc, target_tokens))
+            continue
+        if current_tokens + para_tokens > target_tokens and current:
+            chunks.append("\n\n".join(current))
+            current, current_tokens = [], 0
+        current.append(para)
+        current_tokens += para_tokens
+
+    if current:
+        chunks.append("\n\n".join(current))
+    return chunks
+
+
+def _split_oversized(paragraph: str, enc, target_tokens: int) -> list[str]:
+    """Coupe un paragraphe géant en sous-blocs ~`target_tokens` tokens."""
+    tokens = enc.encode(paragraph)
+    out: list[str] = []
+    for i in range(0, len(tokens), target_tokens):
+        out.append(enc.decode(tokens[i : i + target_tokens]))
+    return out

brain/app/application/import_campaign.py

@@ -0,0 +1,312 @@
+"""Use case : import d'un PDF de campagne → arbre arc → chapitre → scène.
+
+Couche APPLICATION. Même chaîne que l'import de règles (extraction + OCR +
+chunking + map-reduce) mais la cible est une ARBORESCENCE narrative :
+  - MAP    : chaque morceau → un sous-arbre {arcs:[{chapters:[{scenes}]}]}
+  - REDUCE : fusion par NOM à chaque niveau (un chapitre coupé entre 2 morceaux
+             est recollé ; ses scènes s'accumulent).
+
+PROPOSITION non persistée : le Core crée les entités seulement après revue.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+
+from app.application.chunking import chunk_text
+from app.application.llm_json import load_json_object
+from app.application.llm_retry import generate_with_retry
+from app.domain.models import (
+    ArcProposal,
+    CampaignImportResult,
+    ChapterProposal,
+    RoomProposal,
+    SceneProposal,
+)
+from app.domain.ports import LLMProvider, PdfTextExtractor
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+_TEMPERATURE = 0.2
+
+# Nom de l'arc unique quand le livre n'est pas découpé en actes/parties.
+_DEFAULT_ARC_NAME = "Aventure principale"
+
+# Morceaux PLUS GROS que pour les règles : l'IA voit une quête/un chapitre entier
+# d'un coup et le structure de façon cohérente (1 scène par lieu) au lieu de le
+# fragmenter en dizaines de scènes. Adapté aux providers à grand contexte (1min.ai).
+_CHUNK_TARGET_TOKENS = 10000
+
+_MAP_SYSTEM = """Tu es un assistant qui structure un livre de campagne de jeu de rôle.
+On te donne un EXTRAIT brut d'un PDF de campagne (texte parfois mal coupé par la mise en page).
+
+Ta tâche : en dégager une ARBORESCENCE narrative à GROS GRAIN : arcs → chapitres → scènes,
+et — pour les lieux explorables — leurs PIÈCES (rooms).
+  - Un ARC = un acte / une grande partie de la campagne (souvent un seul pour une aventure courte).
+  - Un CHAPITRE = une étape majeure du récit : un chapitre du livre, OU — dans une
+    campagne "hub" / bac-à-sable — UNE QUÊTE ou UN LIEU principal débloqué depuis le
+    point central (ex : Dragon of Icespire Peak → chaque quête/lieu = un chapitre).
+  - Une SCÈNE = un temps fort jouable du chapitre : un lieu, une rencontre clé, un moment pivot.
+  - Une PIÈCE (room) = une salle d'un lieu explorable (donjon, crypte, manoir...).
+
+TYPE D'ARC ("type") :
+- "HUB" si la campagne est un bac-à-sable : des quêtes/lieux optionnels, parallèles,
+  débloqués depuis un point central, SANS ordre fixe imposé (ex : Dragon of Icespire Peak).
+- "LINEAR" si les chapitres se jouent dans un ordre séquentiel imposé.
+- Dans le doute : "LINEAR".
+
+GRANULARITÉ (évite la sur-détection) :
+- Vise PEU de scènes : typiquement 1 à 6 par chapitre. PAS des dizaines.
+- Un LIEU EXPLORABLE (donjon, crypte, manoir, grotte à plusieurs salles) = UNE SEULE
+  scène. Ses salles vont dans le tableau "rooms" de cette scène — JAMAIS en scènes séparées.
+- NE crée PAS une scène par rencontre isolée, par PNJ, par monstre ou par paragraphe.
+- IGNORE : blocs de stats, listes de monstres, encarts de règles, légendes de cartes,
+  pieds de page, sommaires, crédits.
+
+CONTENU D'UNE SCÈNE (fidélité au livre — important) :
+- `description` = synopsis de la scène, 2 à 4 phrases (plus que 1 ligne, mais pas le texte intégral).
+- `player_narration` = le texte d'AMBIANCE « à lire aux joueurs » (encadrés / boxed text /
+  « lecture à voix haute »), recopié FIDÈLEMENT s'il existe dans l'extrait. Vide sinon.
+- `gm_notes` = les informations pour le MJ : secrets, développement, ce qui se passe,
+  conséquences, indices cachés. Vide si rien de tel.
+- Ne RÉSUME pas abusivement player_narration et gm_notes : recopie le contenu utile du livre.
+
+PIÈCES (rooms) — uniquement pour les scènes qui sont des lieux explorables :
+- Une entrée par salle numérotée/nommée du donjon (ex : "1. Entrée", "2. Salle des gardes").
+- `enemies` = créatures/boss de la salle (vide si aucune). `loot` = trésor/récompense (vide si aucun).
+- Pour une scène narrative classique (pas un donjon), "rooms" est un tableau vide [].
+
+Format de réponse :
+- Tu réponds UNIQUEMENT par un objet JSON valide, sans markdown ni commentaire autour.
+- Schéma EXACT :
+  {{"arcs": [{{"name": "...", "description": "...", "type": "LINEAR",
+     "chapters": [{{"name": "...", "description": "...", "scenes": [
+        {{"name": "...", "description": "...", "player_narration": "...", "gm_notes": "...",
+          "rooms": [{{"name": "...", "description": "...", "enemies": "...", "loot": "..."}}]}}
+     ]}}]}}
+  ]}}
+- Utilise les VRAIS titres du livre pour les noms (pas de paraphrase).
+- Si le livre n'est PAS découpé en actes/parties, regroupe tout sous un seul arc nommé "{default_arc}".
+- N'invente pas de contenu : tu réorganises et recopies ce qui est présent dans l'extrait.
+- Si l'extrait ne contient aucune matière narrative, renvoie {{"arcs": []}}."""
+
+
+class _TreeMerger:
+    """Fusionne les sous-arbres des morceaux en un seul arbre, ordre préservé.
+
+    Clés insensibles à la casse à chaque niveau (nom d'arc / chapitre / scène).
+    Description : la première non-vide rencontrée l'emporte (les morceaux suivants
+    ne l'écrasent pas).
+    """
+
+    def __init__(self) -> None:
+        # arc_key -> {"name", "description", "chapters": {chap_key -> {...}}}
+        self._arcs: dict[str, dict] = {}
+
+    def add(self, arcs_json: list[dict]) -> None:
+        for arc in arcs_json or []:
+            name = str(arc.get("name", "")).strip()
+            if not name:
+                continue
+            a = self._arcs.setdefault(
+                name.lower(), {"name": name, "description": "", "type": "LINEAR", "chapters": {}})
+            self._fill_desc(a, arc)
+            # Type d'arc : HUB l'emporte si un seul morceau le signale (propriété globale
+            # souvent énoncée une fois, dans l'intro du livre).
+            if str(arc.get("type", "")).strip().upper() == "HUB":
+                a["type"] = "HUB"
+            for chap in arc.get("chapters", []) or []:
+                cname = str(chap.get("name", "")).strip()
+                if not cname:
+                    continue
+                c = a["chapters"].setdefault(cname.lower(), {"name": cname, "description": "", "scenes": {}})
+                self._fill_desc(c, chap)
+                for sc in chap.get("scenes", []) or []:
+                    sname = str(sc.get("name", "")).strip()
+                    if not sname:
+                        continue
+                    s = c["scenes"].setdefault(
+                        sname.lower(),
+                        {"name": sname, "description": "", "player_narration": "",
+                         "gm_notes": "", "rooms": {}})
+                    self._fill_desc(s, sc)
+                    self._fill_field(s, sc, "player_narration")
+                    self._fill_field(s, sc, "gm_notes")
+                    for rm in sc.get("rooms", []) or []:
+                        rname = str(rm.get("name", "")).strip()
+                        if not rname:
+                            continue
+                        r = s["rooms"].setdefault(
+                            rname.lower(),
+                            {"name": rname, "description": "", "enemies": "", "loot": ""})
+                        self._fill_desc(r, rm)
+                        self._fill_field(r, rm, "enemies")
+                        self._fill_field(r, rm, "loot")
+
+    @staticmethod
+    def _fill_desc(node: dict, src: dict) -> None:
+        if not node["description"]:
+            node["description"] = str(src.get("description") or "").strip()
+
+    @staticmethod
+    def _fill_field(node: dict, src: dict, field_name: str) -> None:
+        if not node[field_name]:
+            node[field_name] = str(src.get(field_name) or "").strip()
+
+    def result(self) -> list[ArcProposal]:
+        arcs: list[ArcProposal] = []
+        for a in self._arcs.values():
+            chapters: list[ChapterProposal] = []
+            for c in a["chapters"].values():
+                scenes: list[SceneProposal] = []
+                for s in c["scenes"].values():
+                    rooms = [
+                        RoomProposal(r["name"], r["description"], r["enemies"], r["loot"])
+                        for r in s["rooms"].values()
+                    ]
+                    scenes.append(SceneProposal(
+                        s["name"], s["description"], s["player_narration"], s["gm_notes"], rooms))
+                chapters.append(ChapterProposal(c["name"], c["description"], scenes))
+            arcs.append(ArcProposal(a["name"], a["description"], a["type"], chapters))
+        return arcs
+
+    def counts(self) -> tuple[int, int, int]:
+        arcs = len(self._arcs)
+        chapters = sum(len(a["chapters"]) for a in self._arcs.values())
+        scenes = sum(len(c["scenes"]) for a in self._arcs.values() for c in a["chapters"].values())
+        return arcs, chapters, scenes
+
+
+class ImportCampaignUseCase:
+    """Transforme un PDF de campagne en proposition d'arbre arc→chapitre→scène."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        llm: LLMProvider,
+        extractor: PdfTextExtractor,
+        chunk_target_tokens: int = _CHUNK_TARGET_TOKENS,
+    ) -> None:
+        self._llm = llm
+        self._extractor = extractor
+        self._chunk_target_tokens = chunk_target_tokens
+
+    async def execute(self, pdf_bytes: bytes) -> CampaignImportResult:
+        """Variante non-streamée : traite tout puis renvoie l'arbre complet."""
+        doc = self._extractor.extract(pdf_bytes)
+        chunks = chunk_text(doc.full_text, self._chunk_target_tokens)
+        merger = _TreeMerger()
+        for i, chunk in enumerate(chunks):
+            merger.add(await self._map_chunk(chunk, index=i, total=len(chunks)))
+        return CampaignImportResult(
+            arcs=merger.result(),
+            page_count=doc.page_count,
+            ocr_page_count=doc.ocr_page_count,
+        )
+
+    async def stream(self, pdf_bytes: bytes):
+        """Variante streamée : yield des évènements d'avancement.
+
+        {"type":"extracting"}, puis {"type":"start", page_count, ocr_page_count,
+        total}, puis un {"type":"progress", current, total, arc_count,
+        chapter_count, scene_count} par morceau, et enfin
+        {"type":"done", arcs:[...], page_count, ocr_page_count}.
+        """
+        yield {"type": "extracting"}
+
+        doc = self._extractor.extract(pdf_bytes)
+        chunks = chunk_text(doc.full_text, self._chunk_target_tokens)
+        total = len(chunks)
+        logger.info(
+            "Import campagne (stream) : %s page(s) (%s via OCR), %s morceau(x).",
+            doc.page_count, doc.ocr_page_count, total,
+        )
+        yield {
+            "type": "start",
+            "page_count": doc.page_count,
+            "ocr_page_count": doc.ocr_page_count,
+            "total": total,
+        }
+
+        merger = _TreeMerger()
+        for i, chunk in enumerate(chunks):
+            merger.add(await self._map_chunk(chunk, index=i, total=total))
+            arcs, chapters, scenes = merger.counts()
+            yield {
+                "type": "progress",
+                "current": i + 1,
+                "total": total,
+                "arc_count": arcs,
+                "chapter_count": chapters,
+                "scene_count": scenes,
+            }
+
+        yield {
+            "type": "done",
+            "arcs": _serialize_arcs(merger.result()),
+            "page_count": doc.page_count,
+            "ocr_page_count": doc.ocr_page_count,
+        }
+
+    # --- MAP : un morceau → sous-arbre ---------------------------------------
+
+    async def _map_chunk(self, chunk: str, *, index: int, total: int) -> list[dict]:
+        prompt = (
+            _MAP_SYSTEM.format(default_arc=_DEFAULT_ARC_NAME)
+            + f"\n\n--- EXTRAIT {index + 1}/{total} ---\n{chunk}\n\n"
+            "Renvoie maintenant le JSON de l'arborescence."
+        )
+        raw = await generate_with_retry(
+            self._llm, prompt, output_format="json", temperature=_TEMPERATURE)
+        return self._parse_arcs(raw, index=index)
+
+    @staticmethod
+    def _parse_arcs(raw: str, *, index: int) -> list[dict]:
+        """Parse robuste : objet JSON équilibré, ou récupération partielle si tronqué."""
+        parsed, recovered = load_json_object(raw)
+        if parsed is None:
+            logger.warning("Morceau %s : aucun objet JSON exploitable, ignoré.", index)
+            return []
+        if recovered:
+            logger.warning(
+                "Morceau %s : sortie tronquée — récupération des éléments complets "
+                "(envisagez des morceaux plus petits).", index)
+        if isinstance(parsed, dict):
+            arcs = parsed.get("arcs", [])
+            return arcs if isinstance(arcs, list) else []
+        return []
+
+
+def _serialize_arcs(arcs: list[ArcProposal]) -> list[dict]:
+    """Sérialise l'arbre de dataclasses en dicts JSON pour le flux SSE."""
+    return [
+        {
+            "name": a.name,
+            "description": a.description,
+            "type": a.arc_type,
+            "chapters": [
+                {
+                    "name": c.name,
+                    "description": c.description,
+                    "scenes": [
+                        {
+                            "name": s.name,
+                            "description": s.description,
+                            "player_narration": s.player_narration,
+                            "gm_notes": s.gm_notes,
+                            "rooms": [
+                                {
+                                    "name": r.name,
+                                    "description": r.description,
+                                    "enemies": r.enemies,
+                                    "loot": r.loot,
+                                }
+                                for r in s.rooms
+                            ],
+                        }
+                        for s in c.scenes
+                    ],
+                }
+                for c in a.chapters
+            ],
+        }
+        for a in arcs
+    ]

brain/app/application/import_rules.py

@@ -0,0 +1,197 @@
+"""Use case : import d'un PDF de règles → sections markdown structurées.
+
+Couche APPLICATION. Orchestre :
+  PDF (bytes) → extraction texte (port PdfTextExtractor)
+              → CHUNKING (le texte d'un livre dépasse la fenêtre de contexte)
+              → MAP   : chaque morceau → {titre de section → markdown}
+              → REDUCE: fusion des sections de même titre entre morceaux
+              → RulesImportResult (proposition, NON persistée)
+
+Ne dépend que des abstractions du domaine (ports LLMProvider + PdfTextExtractor)
+→ testable avec des fakes, et indépendant du provider concret (Ollama/1min.ai).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+
+from app.application.chunking import CHUNK_TARGET_TOKENS, chunk_text
+from app.application.llm_json import load_json_object
+from app.application.llm_retry import generate_with_retry
+from app.domain.models import RulesImportResult
+from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError, PdfTextExtractor
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Température basse : tâche de tri/réécriture fidèle, pas de créativité.
+_TEMPERATURE = 0.2
+
+# Taxonomie canonique suggérée au modèle pour homogénéiser les titres entre
+# morceaux (sinon "Combat" / "Le combat" / "Règles de combat" se dispersent).
+# Le modèle reste libre d'en créer d'autres si rien ne correspond.
+_CANONICAL_SECTIONS = [
+    "Règles générales",
+    "Création de personnage",
+    "Caractéristiques et tests",
+    "Compétences",
+    "Combat",
+    "Magie et sorts",
+    "Équipement et objets",
+    "États et conditions",
+    "Repos et récupération",
+    "Progression et niveaux",
+    "Conseils au Maître de Jeu",
+]
+
+_MAP_SYSTEM = """Tu es un assistant qui réorganise un livre de règles de jeu de rôle.
+On te donne un EXTRAIT brut d'un PDF de règles (texte parfois mal coupé par la mise en page).
+
+Ta tâche : répartir le contenu de cet extrait dans des SECTIONS THÉMATIQUES.
+
+Règles impératives :
+- Tu réponds UNIQUEMENT par un objet JSON valide, sans markdown ni commentaire autour.
+- Les CLÉS sont des titres de section (texte court). Les VALEURS sont le contenu de la règle en markdown.
+- Utilise EN PRIORITÉ ces titres canoniques quand le contenu y correspond :
+{canonical}
+- Si un contenu ne rentre dans aucun, crée un titre clair et concis (en français).
+- Reproduis FIDÈLEMENT les règles : tu peux nettoyer la coupure des lignes, recoller les mots coupés
+  par un tiret en fin de ligne, retirer les en-têtes/pieds de page et numéros de page parasites.
+- N'INVENTE AUCUNE règle, ne résume pas abusivement : tu réorganises, tu ne réécris pas le fond.
+- Ignore les pages de garde, sommaires, crédits, pages vides (renvoie {{}} si l'extrait n'a aucune règle)."""
+
+
+class _SectionMerger:
+    """Fusionne les sections issues des différents morceaux, ordre préservé.
+
+    Titres insensibles à la casse ("Combat" / "combat" → une seule clé). Chaque
+    `add()` renvoie la liste (dé-dupliquée, ordonnée) des titres touchés par ce
+    morceau — sert au flux de progression pour annoncer les sections trouvées.
+    """
+
+    def __init__(self) -> None:
+        self._merged: dict[str, list[str]] = {}
+        self._canonical_key: dict[str, str] = {}
+
+    def add(self, sections: dict[str, str]) -> list[str]:
+        touched: list[str] = []
+        for title, content in sections.items():
+            title = title.strip()
+            content = (content or "").strip()
+            if not title or not content:
+                continue
+            key = title.lower()
+            if key not in self._canonical_key:
+                self._canonical_key[key] = title
+                self._merged[title] = []
+            canonical = self._canonical_key[key]
+            self._merged[canonical].append(content)
+            touched.append(canonical)
+        # Dé-duplication en préservant l'ordre d'apparition.
+        seen: set[str] = set()
+        return [t for t in touched if not (t in seen or seen.add(t))]
+
+    def result(self) -> dict[str, str]:
+        return {title: "\n\n".join(parts) for title, parts in self._merged.items()}
+
+
+class ImportRulesUseCase:
+    """Transforme un PDF de règles en proposition de sections markdown."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        llm: LLMProvider,
+        extractor: PdfTextExtractor,
+        chunk_target_tokens: int = CHUNK_TARGET_TOKENS,
+    ) -> None:
+        self._llm = llm
+        self._extractor = extractor
+        self._chunk_target_tokens = chunk_target_tokens
+
+    async def execute(self, pdf_bytes: bytes) -> RulesImportResult:
+        """Variante non-streamée : traite tout puis renvoie le résultat complet."""
+        doc = self._extractor.extract(pdf_bytes)
+        chunks = chunk_text(doc.full_text, self._chunk_target_tokens)
+        logger.info(
+            "Import règles : %s page(s) (%s via OCR), %s morceau(x) à traiter.",
+            doc.page_count, doc.ocr_page_count, len(chunks),
+        )
+        merger = _SectionMerger()
+        for i, chunk in enumerate(chunks):
+            merger.add(await self._map_chunk(chunk, index=i, total=len(chunks)))
+        return RulesImportResult(
+            sections=merger.result(),
+            page_count=doc.page_count,
+            ocr_page_count=doc.ocr_page_count,
+        )
+
+    async def stream(self, pdf_bytes: bytes):
+        """Variante streamée : yield des évènements d'avancement au fil de l'eau.
+
+        Évènements (dicts) : {"type": "extracting"}, puis
+        {"type": "start", page_count, ocr_page_count, total}, puis un
+        {"type": "progress", current, total, new_sections:[...]} par morceau,
+        et enfin {"type": "done", sections, page_count, ocr_page_count}.
+        """
+        # Émis AVANT l'extraction (potentiellement lente si OCR) pour que l'UI
+        # affiche tout de suite "Extraction…" plutôt qu'un écran figé.
+        yield {"type": "extracting"}
+
+        doc = self._extractor.extract(pdf_bytes)
+        chunks = chunk_text(doc.full_text, self._chunk_target_tokens)
+        total = len(chunks)
+        logger.info(
+            "Import règles (stream) : %s page(s) (%s via OCR), %s morceau(x).",
+            doc.page_count, doc.ocr_page_count, total,
+        )
+        yield {
+            "type": "start",
+            "page_count": doc.page_count,
+            "ocr_page_count": doc.ocr_page_count,
+            "total": total,
+        }
+
+        merger = _SectionMerger()
+        for i, chunk in enumerate(chunks):
+            new_titles = merger.add(await self._map_chunk(chunk, index=i, total=total))
+            yield {
+                "type": "progress",
+                "current": i + 1,
+                "total": total,
+                "new_sections": new_titles,
+            }
+
+        yield {
+            "type": "done",
+            "sections": merger.result(),
+            "page_count": doc.page_count,
+            "ocr_page_count": doc.ocr_page_count,
+        }
+
+    # --- MAP : un morceau → sections -----------------------------------------
+
+    async def _map_chunk(self, chunk: str, *, index: int, total: int) -> dict[str, str]:
+        prompt = (
+            _MAP_SYSTEM.format(
+                canonical="\n".join(f"  - {s}" for s in _CANONICAL_SECTIONS)
+            )
+            + f"\n\n--- EXTRAIT {index + 1}/{total} ---\n{chunk}\n\n"
+            "Renvoie maintenant le JSON des sections."
+        )
+        raw = await generate_with_retry(
+            self._llm, prompt, output_format="json", temperature=_TEMPERATURE)
+        return self._parse_sections(raw, index=index)
+
+    @staticmethod
+    def _parse_sections(raw: str, *, index: int) -> dict[str, str]:
+        """Parse robuste : objet JSON équilibré, ou récupération partielle si tronqué."""
+        parsed, recovered = load_json_object(raw)
+        if parsed is None:
+            logger.warning("Morceau %s : aucun objet JSON exploitable, ignoré.", index)
+            return {}
+        if recovered:
+            logger.warning(
+                "Morceau %s : sortie tronquée — récupération des sections complètes "
+                "(envisagez des morceaux plus petits).", index)
+        if not isinstance(parsed, dict):
+            logger.warning("Morceau %s : le LLM n'a pas renvoyé un objet, ignoré.", index)
+            return {}
+        return {str(k): str(v) for k, v in parsed.items()}

brain/app/application/llm_json.py

@@ -0,0 +1,126 @@
+"""Extraction robuste d'un objet JSON depuis une réponse LLM.
+
+Les LLM enrobent souvent leur JSON : fences markdown ```json … ```, texte
+d'introduction, commentaire de fin, voire un 2e objet. Un simple
+`json.loads(raw)` ou un `raw[first_brace:last_brace]` échoue dans ces cas
+("Extra data", accolade parasite dans une string, etc.).
+
+Cette fonction scanne depuis la PREMIÈRE `{` et renvoie exactement le premier
+objet `{…}` ÉQUILIBRÉ, en ignorant les accolades à l'intérieur des chaînes JSON
+et tout ce qui suit. Renvoie None si aucun objet complet n'est trouvé
+(sortie tronquée / accolades non refermées).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import json
+
+
+def load_json_object(raw: str) -> tuple[object | None, bool]:
+    """Parse un objet JSON depuis une réponse LLM, avec récupération si tronqué.
+
+    Renvoie (objet_parsé, récupéré_partiellement) :
+      - d'abord on tente le 1er objet complet (extract_json_object) ;
+      - sinon on tente une réparation du JSON tronqué (repair_truncated_json),
+        auquel cas le second élément vaut True.
+    (None, False) si rien d'exploitable.
+    """
+    obj = extract_json_object(raw)
+    if obj is not None:
+        try:
+            return json.loads(obj), False
+        except json.JSONDecodeError:
+            pass
+    repaired = repair_truncated_json(raw)
+    if repaired is not None:
+        try:
+            return json.loads(repaired), True
+        except json.JSONDecodeError:
+            pass
+    return None, False
+
+
+def extract_json_object(raw: str) -> str | None:
+    if not raw:
+        return None
+    text = raw.strip()
+    start = text.find("{")
+    if start == -1:
+        return None
+
+    depth = 0
+    in_string = False
+    escape = False
+    for i in range(start, len(text)):
+        c = text[i]
+        if in_string:
+            if escape:
+                escape = False
+            elif c == "\\":
+                escape = True
+            elif c == '"':
+                in_string = False
+        else:
+            if c == '"':
+                in_string = True
+            elif c == "{":
+                depth += 1
+            elif c == "}":
+                depth -= 1
+                if depth == 0:
+                    return text[start : i + 1]
+    return None  # accolades non refermées (réponse probablement tronquée)
+
+
+# Fermeture correspondante de chaque ouvrant, pour reconstituer un JSON tronqué.
+_CLOSE_OF = {"{": "}", "[": "]"}
+
+
+def repair_truncated_json(raw: str) -> str | None:
+    """Répare un JSON COUPÉ (sortie LLM tronquée) en gardant les éléments complets.
+
+    On scanne depuis la première `{` et on retient le DERNIER point où un conteneur
+    (`}` ou `]`) vient de se fermer — donc juste après une sous-structure complète
+    (un arc / chapitre / scène / pièce / section entièrement écrit). On coupe là et
+    on referme les conteneurs encore ouverts. L'élément en cours d'écriture au moment
+    de la troncature est abandonné, mais tous les précédents sont sauvés.
+
+    Renvoie une chaîne JSON équilibrée (à valider par json.loads) ou None.
+    """
+    if not raw:
+        return None
+    text = raw.strip()
+    start = text.find("{")
+    if start == -1:
+        return None
+
+    stack: list[str] = []
+    in_string = False
+    escape = False
+    best_cut = -1            # index (exclusif) où couper
+    best_closing = ""        # fermetures à ajouter pour rééquilibrer
+
+    for i in range(start, len(text)):
+        c = text[i]
+        if in_string:
+            if escape:
+                escape = False
+            elif c == "\\":
+                escape = True
+            elif c == '"':
+                in_string = False
+        else:
+            if c == '"':
+                in_string = True
+            elif c in "{[":
+                stack.append(c)
+            elif c in "}]":
+                if stack:
+                    stack.pop()
+                # Point de coupe sûr : on vient de fermer une sous-structure complète.
+                best_cut = i + 1
+                best_closing = "".join(_CLOSE_OF[b] for b in reversed(stack))
+
+    if best_cut == -1:
+        return None  # rien de complet à sauver
+    head = text[start:best_cut].rstrip().rstrip(",")
+    return head + best_closing

brain/app/application/llm_retry.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+"""Retry avec backoff pour les appels LLM one-shot (imports).
+
+Les imports enchaînent de nombreux appels en série ; un échec TRANSITOIRE sur un
+seul morceau (503/502 surcharge serveur, 504/524 passerelle, timeout réseau) ne
+doit pas faire échouer tout l'import. On réessaie quelques fois avec une attente
+croissante. Après épuisement, on relaie l'erreur (problème durable : quota, panne).
+
+Réservé aux appels `generate` (one-shot, bufferisé) : réessayer est propre, sans
+risque de doublons. À NE PAS utiliser sur le streaming (re-jouerait des tokens).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+import logging
+
+from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+_ATTEMPTS = 3
+_BASE_DELAY_SECONDS = 2.0
+
+
+async def generate_with_retry(
+    llm: LLMProvider,
+    prompt: str,
+    *,
+    output_format: str | None = None,
+    temperature: float | None = None,
+) -> str:
+    """Comme `llm.generate`, mais réessaie les erreurs transitoires (backoff x2)."""
+    delay = _BASE_DELAY_SECONDS
+    last_error: LLMProviderError | None = None
+    for attempt in range(_ATTEMPTS):
+        try:
+            return await llm.generate(prompt, output_format=output_format, temperature=temperature)
+        except LLMProviderError as exc:
+            last_error = exc
+            if attempt < _ATTEMPTS - 1:
+                logger.warning(
+                    "Appel LLM échoué (tentative %s/%s) : %s — nouvelle tentative dans %ss.",
+                    attempt + 1, _ATTEMPTS, exc, delay,
+                )
+                await asyncio.sleep(delay)
+                delay *= 2
+    assert last_error is not None
+    raise last_error

brain/app/core/config.py

@@ -25,12 +25,15 @@ class Settings(BaseSettings):
         extra="ignore",
     )
 
-    # Provider LLM actif. "ollama" = local ; "onemin" = 1min.ai (etage 2).
-    llm_provider: Literal["ollama", "onemin"] = "ollama"
+    # Provider LLM actif. "ollama" = local ; "onemin" = 1min.ai ; "openrouter" = OpenRouter.
+    llm_provider: Literal["ollama", "onemin", "openrouter"] = "ollama"
 
     ollama_base_url: str = "http://localhost:11434"
     llm_model: str = "gemma4:26b"
-    llm_timeout_seconds: int = 120
+    # Timeout HTTP des appels au LLM. Les imports/adaptations PDF génèrent de gros
+    # blocs (surtout avec l'extraction riche) → 120s était trop court. Surchargeable
+    # depuis l'UI (Paramètres) si un import lourd dépasse encore.
+    llm_timeout_seconds: int = 300
 
     # Fenêtre de contexte (num_ctx Ollama). Défaut Ollama = 2048, trop étroit
     # dès que le Structural Context du Lore dépasse ~10 pages (b9). On monte
@@ -44,6 +47,19 @@ class Settings(BaseSettings):
     onemin_api_key: str = ""
     onemin_model: str = "gpt-4o-mini"
 
+    # OpenRouter (OpenAI-compatible). Cle + modele modifiables depuis l'UI.
+    # Defaut = routeur `openrouter/free` : choisit un modele GRATUIT (0 credit).
+    # Pour un modele precis gratuit : id finissant par `:free`.
+    openrouter_api_key: str = ""
+    openrouter_model: str = "openrouter/free"
+
+    # Taille cible d'un morceau (en tokens) pour l'import de PDF (regles/campagne).
+    # Plus c'est gros, moins il y a de morceaux => moins de fragmentation et un
+    # import plus rapide, MAIS il faut que ca tienne dans la fenetre du modele.
+    # Defaut prudent (compatible Ollama num_ctx 16384). Sur un modele a grand
+    # contexte (ex: GPT-5 mini, 400k), monter a ~100000 traite un livre en 1 passe.
+    import_chunk_tokens: int = 10000
+
     # Secret partage entre le Core Spring et le Brain. Le Brain n'accepte une
     # requete que si l'entete X-Internal-Secret correspond. Volontairement
     # non-surchargeable via settings_store (securite critique, .env-only).

brain/app/core/settings_store.py

@@ -29,6 +29,9 @@ _ALLOWED_KEYS = frozenset({
     "llm_num_ctx",
     "onemin_api_key",
     "onemin_model",
+    "openrouter_api_key",
+    "openrouter_model",
+    "import_chunk_tokens",
 })
 
 

brain/app/domain/models.py

@@ -301,3 +301,128 @@ class SessionContext:
     in_progress_quests: list[QuestSummary] = field(default_factory=list)
     locked_quest_titles: list[str] = field(default_factory=list)
     active_flags: list[str] = field(default_factory=list)
+
+
+# ─────────────────────── Import de PDF (règles → GameSystem) ───────────────────────
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class ExtractedPage:
+    """Texte extrait d'UNE page de PDF, avec la trace de la méthode utilisée.
+
+    `used_ocr=True` signale que la page n'avait pas de couche texte exploitable
+    (born-digital absent) et a donc été rasterisée puis passée à l'OCR. Permet
+    au CLI/diagnostic de dire à l'utilisateur si son PDF est "texte" ou "scan".
+    """
+
+    index: int  # 0-based
+    text: str
+    used_ocr: bool
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class ExtractedDocument:
+    """Résultat brut de l'extraction d'un PDF : une entrée par page."""
+
+    pages: list[ExtractedPage]
+
+    @property
+    def page_count(self) -> int:
+        return len(self.pages)
+
+    @property
+    def ocr_page_count(self) -> int:
+        return sum(1 for p in self.pages if p.used_ocr)
+
+    @property
+    def full_text(self) -> str:
+        """Concatène le texte de toutes les pages, séparées par un saut double."""
+        return "\n\n".join(p.text for p in self.pages if p.text.strip())
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class RulesImportResult:
+    """Proposition structurée de règles : sections markdown indexées par titre.
+
+    `sections` = {titre H2 → contenu markdown}. C'est une PROPOSITION : rien
+    n'est persisté côté Core tant que l'utilisateur n'a pas validé/édité.
+    `page_count` / `ocr_page_count` remontent au diagnostic d'extraction.
+    """
+
+    sections: dict[str, str]
+    page_count: int
+    ocr_page_count: int
+
+    def to_markdown(self) -> str:
+        """Assemble les sections en un markdown monolithique (## titre + contenu).
+
+        Format aligné sur `GameSystem.rulesMarkdown` côté Core (découpé par H2).
+        """
+        blocks = [f"## {title}\n\n{content.strip()}" for title, content in self.sections.items()]
+        return "\n\n".join(blocks).strip() + "\n"
+
+
+# ─────────────────────── Import de PDF de campagne (arbre arc→chapitre→scène) ──────────────
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class RoomProposal:
+    """Pièce d'un lieu explorable (donjon) proposée pour une scène."""
+
+    name: str
+    description: str
+    enemies: str = ""
+    loot: str = ""
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class SceneProposal:
+    """Scène proposée. `rooms` non vide => donjon/lieu explorable.
+
+    On capture aussi, quand le livre les fournit, le texte d'encadré « à lire aux
+    joueurs » (`player_narration`) et les secrets/développement MJ (`gm_notes`).
+    """
+
+    name: str
+    description: str
+    player_narration: str = ""
+    gm_notes: str = ""
+    rooms: list[RoomProposal] = field(default_factory=list)
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class ChapterProposal:
+    """Chapitre proposé : nom + synopsis + ses scènes."""
+
+    name: str
+    description: str
+    scenes: list[SceneProposal] = field(default_factory=list)
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class ArcProposal:
+    """Arc proposé : nom + synopsis + type (LINEAR/HUB) + ses chapitres."""
+
+    name: str
+    description: str
+    arc_type: str = "LINEAR"
+    chapters: list[ChapterProposal] = field(default_factory=list)
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class CampaignImportResult:
+    """Proposition d'arborescence narrative extraite d'un PDF de campagne.
+
+    PROPOSITION non persistée : l'UI laisse l'utilisateur réviser/éditer l'arbre
+    avant la création effective des arcs/chapitres/scènes côté Core.
+    """
+
+    arcs: list[ArcProposal]
+    page_count: int
+    ocr_page_count: int
+
+    def counts(self) -> tuple[int, int, int]:
+        """(nb arcs, nb chapitres, nb scènes) — pour le diagnostic / la progression."""
+        chapters = sum(len(a.chapters) for a in self.arcs)
+        scenes = sum(len(c.scenes) for a in self.arcs for c in a.chapters)
+        return len(self.arcs), chapters, scenes

brain/app/domain/ports.py

@@ -7,7 +7,10 @@ En Python moderne on privilégie Protocol (PEP 544) sur ABC pour bénéficier
 du duck typing structurel : toute classe qui possède les bonnes méthodes
 satisfait le contrat, sans héritage explicite.
 """
-from typing import AsyncIterator, Protocol
+from typing import TYPE_CHECKING, AsyncIterator, Protocol
+
+if TYPE_CHECKING:
+    from app.domain.models import ExtractedDocument
 
 
 class LLMProvider(Protocol):
@@ -78,6 +81,32 @@ class LLMChatProvider(Protocol):
         ...
 
 
+class PdfTextExtractor(Protocol):
+    """Port sortant — extrait le texte d'un PDF (born-digital ou scan).
+
+    L'implémentation décide de sa stratégie (couche texte directe, repli OCR
+    page par page…). Le domaine ne connaît ni PyMuPDF ni Tesseract.
+    """
+
+    def extract(self, pdf_bytes: bytes) -> "ExtractedDocument":
+        """Extrait le texte du PDF fourni sous forme d'octets.
+
+        Args:
+            pdf_bytes: contenu binaire du fichier PDF.
+
+        Returns:
+            ExtractedDocument : une entrée par page (texte + flag OCR).
+
+        Raises:
+            PdfExtractionError: si le PDF est illisible/corrompu.
+        """
+        ...
+
+
+class PdfExtractionError(Exception):
+    """Erreur du domaine : un PDF n'a pas pu être lu/extrait."""
+
+
 class LLMProviderError(Exception):
     """Erreur du domaine signalant qu'un LLMProvider n'a pas pu générer.
 

brain/app/infrastructure/onemin_adapter.py

@@ -14,6 +14,7 @@ avec des marqueurs de role lisibles pour le modele.
 from __future__ import annotations
 
 import json
+import logging
 from typing import AsyncIterator
 
 import httpx
@@ -22,6 +23,8 @@ from app.core.config import Settings
 from app.domain.models import ChatMessage
 from app.domain.ports import LLMProviderError
 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 _API_BASE = "https://api.1min.ai/api/chat-with-ai"
 _PAYLOAD_TYPE = "UNIFY_CHAT_WITH_AI"
 
@@ -48,6 +51,18 @@ class OneMinAiLLMProvider:
             "promptObject": {"prompt": prompt},
         }
 
+    def _format_http_error(self, exc: httpx.HTTPError) -> str:
+        """Message d'erreur lisible. Un timeout httpx a un str() vide → on le nomme."""
+        if isinstance(exc, httpx.TimeoutException):
+            return (
+                f"Erreur 1min.ai : délai dépassé (timeout {self._timeout}s). Le modèle a mis "
+                "trop de temps à répondre — typique d'un morceau d'import trop gros. "
+                "Réduisez « Taille des morceaux à l'import » (Paramètres → Import de PDF) "
+                "ou augmentez le timeout LLM."
+            )
+        detail = str(exc) or exc.__class__.__name__
+        return f"Erreur 1min.ai ({exc.__class__.__name__}) : {detail}"
+
     async def generate(
         self,
         prompt: str,
@@ -55,18 +70,18 @@ class OneMinAiLLMProvider:
         output_format: str | None = None,  # 1min.ai ne supporte pas format=json
         temperature: float | None = None,  # idem, pas d'hyperparam expose ici
     ) -> str:
-        """Appel one-shot : retourne la reponse complete sous forme de string."""
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
-            try:
-                response = await client.post(
-                    _API_BASE, headers=self._headers(), json=self._payload(prompt)
-                )
-                response.raise_for_status()
-                data = response.json()
-            except httpx.HTTPError as exc:
-                raise LLMProviderError(f"Erreur 1min.ai : {exc}") from exc
+        """One-shot, mais via l'endpoint STREAMING (puis recollage).
 
-        return self._extract_result(data)
+        On NE passe PAS par l'endpoint non-streame `chat-with-ai` : sur les longues
+        generations (gros imports), la passerelle Cloudflare de 1min.ai coupe la
+        connexion au bout de ~100s et renvoie un HTTP 524. En streaming, des octets
+        circulent en continu => pas de 524, quelle que soit la duree. On accumule
+        tous les fragments pour reconstituer la reponse complete.
+        """
+        chunks: list[str] = []
+        async for token in self._stream_prompt(prompt):
+            chunks.append(token)
+        return "".join(chunks)
 
     async def stream_chat(
         self,
@@ -75,17 +90,18 @@ class OneMinAiLLMProvider:
         system_prompt: str | None = None,
         temperature: float | None = None,
     ) -> AsyncIterator[str]:
-        """Streame via SSE.
-
-        1min.ai expose deux evenements utiles :
-          - `event: content`  → `data: {"content": "..."}`
-          - `event: done`     → fin du stream
-          - `event: error`    → erreur serveur
-        On yield le champ `content` au fil de l'arrivee.
-        """
+        """Streame une conversation : aplatit les messages puis delegue au coeur SSE."""
         prompt = self._flatten_messages(messages, system_prompt)
-        url = f"{_API_BASE}?isStreaming=true"
+        async for token in self._stream_prompt(prompt):
+            yield token
 
+    async def _stream_prompt(self, prompt: str) -> AsyncIterator[str]:
+        """Coeur du streaming SSE 1min.ai (`?isStreaming=true`) pour un prompt brut.
+
+        1min.ai expose : `event: content` → `data: {"content": "..."}`, `event: done`,
+        `event: error`. On yield le champ `content` au fil de l'arrivee.
+        """
+        url = f"{_API_BASE}?isStreaming=true"
         async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
             try:
                 async with client.stream(
@@ -95,9 +111,7 @@ class OneMinAiLLMProvider:
                     async for token in self._parse_sse(response):
                         yield token
             except httpx.HTTPError as exc:
-                raise LLMProviderError(
-                    f"Erreur lors du streaming 1min.ai : {exc}"
-                ) from exc
+                raise LLMProviderError(self._format_http_error(exc)) from exc
 
     # --- Helpers ------------------------------------------------------------
 
@@ -146,12 +160,21 @@ class OneMinAiLLMProvider:
         """
         record = payload.get("aiRecord") or {}
         detail = record.get("aiRecordDetail") or {}
-        result = detail.get("resultObject") or []
-        if isinstance(result, list):
+        result = detail.get("resultObject")
+        if isinstance(result, list) and result:
             return "".join(str(x) for x in result)
-        if isinstance(result, str):
+        if isinstance(result, str) and result:
             return result
-        raise LLMProviderError("Reponse 1min.ai inattendue : resultObject absent.")
+
+        # Schema inattendu : on remonte un EXTRAIT du vrai payload pour diagnostiquer.
+        # Causes frequentes : credits/quota 1min.ai epuises, moderation, modele
+        # indisponible, ou reponse asynchrone (record cree mais resultat pas encore
+        # pret). Sans ce detail, l'erreur "resultObject absent" est aveugle.
+        snippet = json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
+        if len(snippet) > 800:
+            snippet = snippet[:800] + "…"
+        logger.warning("Reponse 1min.ai inattendue (resultObject absent) : %s", snippet)
+        raise LLMProviderError(f"Reponse 1min.ai inattendue (resultObject absent) : {snippet}")
 
     @staticmethod
     def _flatten_messages(

brain/app/infrastructure/openrouter_adapter.py

@@ -0,0 +1,130 @@
+"""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).
+
+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.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from typing import AsyncIterator
+
+import httpx
+
+from app.core.config import Settings
+from app.domain.models import ChatMessage
+from app.domain.ports import LLMProviderError
+
+_API_URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
+
+
+class OpenRouterLLMProvider:
+    """Adapter OpenRouter (OpenAI-compatible) — satisfait LLMProvider et LLMChatProvider."""
+
+    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
+
+    def _headers(self) -> dict[str, str]:
+        return {
+            "Authorization": f"Bearer {self._api_key}",
+            "Content-Type": "application/json",
+            # 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."""
+        chunks: list[str] = []
+        async for token in self._stream([ChatMessage(role="user", content=prompt)], None, temperature):
+            chunks.append(token)
+        return "".join(chunks)
+
+    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,
+    ) -> 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
+
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
+            try:
+                async with client.stream(
+                    "POST", _API_URL, headers=self._headers(), json=body
+                ) as response:
+                    response.raise_for_status()
+                    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}"

brain/app/infrastructure/pdf_extractor.py

@@ -0,0 +1,102 @@
+"""Adapter d'extraction de texte PDF — implémente le port PdfTextExtractor.
+
+Stratégie HYBRIDE auto :
+  1. On tente d'abord l'extraction de la couche texte (PyMuPDF). Les PDF
+     "born-digital" (livres de règles officiels type Nimble, faits dans
+     InDesign/Affinity : très graphiques mais avec une vraie couche texte)
+     passent par là → rapide, fidèle, AUCUN OCR.
+  2. Si une page ne rend (quasi) aucun texte → c'est probablement une image
+     (scan ou page 100% illustrée). On rasterise la page et on la passe à
+     Tesseract (OCR). Gère donc aussi les scans purs et les PDF mixtes.
+
+Tesseract est un binaire SYSTÈME (installé dans l'image Docker du Brain). S'il
+est absent (ex: exécution locale Windows sans install), l'OCR est désactivé
+proprement : les pages-images ressortent vides mais l'extraction ne plante pas,
+et le diagnostic le signale (used_ocr reste False, texte vide).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+
+import pymupdf as fitz  # PyMuPDF — on importe par le nom canonique `pymupdf`
+# (et NON `import fitz`) pour éviter la collision avec le faux paquet PyPI "fitz"
+# qui échoue sur `from frontend import *`.
+
+from app.domain.models import ExtractedDocument, ExtractedPage
+from app.domain.ports import PdfExtractionError
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# En dessous de ce nombre de caractères "significatifs" sur une page, on
+# considère qu'il n'y a pas de couche texte exploitable → repli OCR.
+_MIN_TEXT_CHARS = 20
+
+# DPI de rasterisation avant OCR. 300 = bon compromis qualité/vitesse pour du
+# texte de livre. Plus haut = plus lent et plus gourmand en mémoire.
+_OCR_DPI = 300
+
+# Langues Tesseract : français + anglais (la plupart des règles de JDR FR ont
+# des termes anglais résiduels). Doivent être installées dans l'image Docker
+# (tesseract-ocr-fra, tesseract-ocr-eng).
+_OCR_LANGS = "fra+eng"
+
+
+class PyMuPdfTextExtractor:
+    """Extracteur PDF basé sur PyMuPDF, avec repli OCR Tesseract optionnel."""
+
+    def __init__(self) -> None:
+        # On détecte la disponibilité de l'OCR une seule fois (le binaire
+        # Tesseract ne va pas apparaître/disparaître en cours d'exécution).
+        self._ocr_available = self._detect_ocr()
+
+    @staticmethod
+    def _detect_ocr() -> bool:
+        """True si pytesseract + le binaire Tesseract sont disponibles."""
+        try:
+            import pytesseract
+
+            pytesseract.get_tesseract_version()
+            return True
+        except Exception as exc:  # ImportError, TesseractNotFoundError, etc.
+            logger.warning(
+                "OCR indisponible (Tesseract non installé ?) : %s. "
+                "Les pages sans couche texte ressortiront vides.",
+                exc,
+            )
+            return False
+
+    def extract(self, pdf_bytes: bytes) -> ExtractedDocument:
+        try:
+            doc = fitz.open(stream=pdf_bytes, filetype="pdf")
+        except Exception as exc:
+            raise PdfExtractionError(f"PDF illisible ou corrompu : {exc}") from exc
+
+        pages: list[ExtractedPage] = []
+        try:
+            for index, page in enumerate(doc):
+                text = (page.get_text() or "").strip()
+                used_ocr = False
+                if len(text) < _MIN_TEXT_CHARS and self._ocr_available:
+                    ocr_text = self._ocr_page(page)
+                    if ocr_text.strip():
+                        text = ocr_text.strip()
+                        used_ocr = True
+                pages.append(ExtractedPage(index=index, text=text, used_ocr=used_ocr))
+        finally:
+            doc.close()
+
+        return ExtractedDocument(pages=pages)
+
+    @staticmethod
+    def _ocr_page(page: "fitz.Page") -> str:
+        """Rasterise une page et lui applique l'OCR Tesseract."""
+        import pytesseract
+        from PIL import Image
+
+        pix = page.get_pixmap(dpi=_OCR_DPI)
+        img = Image.frombytes("RGB", (pix.width, pix.height), pix.samples)
+        try:
+            return pytesseract.image_to_string(img, lang=_OCR_LANGS)
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("Échec OCR sur la page %s : %s", page.number, exc)
+            return ""

brain/app/main.py

@@ -10,12 +10,15 @@ from typing import Annotated, AsyncIterator, Literal
 import hmac
 import httpx
 import tiktoken
-from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, Request
+from fastapi import Depends, FastAPI, File, Form, HTTPException, Request, UploadFile
 from fastapi.responses import JSONResponse, StreamingResponse
 from pydantic import BaseModel, Field
 
+from app.application.adapt_campaign import AdaptCampaignUseCase
 from app.application.chat import ChatUseCase
 from app.application.generate_page import GeneratePageUseCase
+from app.application.import_campaign import ImportCampaignUseCase
+from app.application.import_rules import ImportRulesUseCase
 from app.core.config import Settings, get_settings
 from app.core.settings_store import save_overrides
 from app.domain.models import (
@@ -39,14 +42,16 @@ from app.domain.models import (
     SceneSummary,
     SessionContext,
 )
-from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError, PdfExtractionError
 from app.infrastructure.ollama_adapter import OllamaLLMProvider
 from app.infrastructure.onemin_adapter import OneMinAiLLMProvider
+from app.infrastructure.openrouter_adapter import OpenRouterLLMProvider
+from app.infrastructure.pdf_extractor import PyMuPdfTextExtractor
 
 app = FastAPI(
     title="LoreMind Brain",
     description="Backend IA pour la génération de contenu narratif.",
-    version="0.9.1-beta",
+    version="0.10.2-beta",
 )
 
 
@@ -350,6 +355,8 @@ def get_llm_provider(
     try:
         if settings.llm_provider == "onemin":
             return OneMinAiLLMProvider(settings)
+        if settings.llm_provider == "openrouter":
+            return OpenRouterLLMProvider(settings)
         return OllamaLLMProvider(settings)
     except LLMProviderError as exc:
         # Ex : cle 1min.ai manquante. On renvoie du 400 plutot que du 500
@@ -375,6 +382,40 @@ def get_chat_use_case(
     return ChatUseCase(llm=llm)  # type: ignore[arg-type]
 
 
+# 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_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)
+
+
 # --- Endpoints ---
 
 
@@ -428,6 +469,177 @@ async def generate_page(
     return GeneratePageResponseDTO(values=result.values)
 
 
+class RulesImportResponseDTO(BaseModel):
+    """Proposition de sections de règles extraites d'un PDF.
+
+    `sections` = {titre → contenu markdown}. C'est une PROPOSITION : le Core
+    et l'UI laissent l'utilisateur réviser/éditer avant toute persistance.
+    `ocr_page_count` permet d'indiquer si le PDF était un scan (OCR utilisé).
+    """
+
+    sections: dict[str, str]
+    page_count: int
+    ocr_page_count: int
+
+
+# Garde-fou taille : un livre de règles dépasse rarement quelques dizaines de Mo.
+# Au-delà, on refuse (probable erreur d'upload) plutôt que d'OOM le conteneur.
+_MAX_PDF_BYTES = 60 * 1024 * 1024  # 60 Mo
+
+
+@app.post("/import/rules", response_model=RulesImportResponseDTO)
+async def import_rules(
+    use_case: Annotated[ImportRulesUseCase, Depends(get_import_rules_use_case)],
+    file: UploadFile = File(...),
+) -> RulesImportResponseDTO:
+    """Import d'un PDF de règles → sections markdown structurées (proposition).
+
+    Extrait le texte (couche texte + repli OCR par page pour les scans), découpe,
+    et demande au LLM de répartir les règles en sections thématiques. Ne persiste
+    rien : renvoie la proposition au Core, qui la présente pour révision.
+    """
+    content = await file.read()
+    if not content:
+        raise HTTPException(status_code=422, detail="Fichier PDF vide.")
+    if len(content) > _MAX_PDF_BYTES:
+        raise HTTPException(
+            status_code=413,
+            detail=f"PDF trop volumineux (> {_MAX_PDF_BYTES // (1024 * 1024)} Mo).",
+        )
+
+    try:
+        result = await use_case.execute(content)
+    except PdfExtractionError as exc:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(exc)) from exc
+    except LLMProviderError as exc:
+        raise HTTPException(status_code=502, detail=str(exc)) from exc
+
+    return RulesImportResponseDTO(
+        sections=result.sections,
+        page_count=result.page_count,
+        ocr_page_count=result.ocr_page_count,
+    )
+
+
+@app.post("/import/rules/stream")
+async def import_rules_stream(
+    use_case: Annotated[ImportRulesUseCase, Depends(get_import_rules_use_case)],
+    file: UploadFile = File(...),
+) -> StreamingResponse:
+    """Import streamé : émet l'avancement (SSE) puis le résultat final.
+
+    Évènements SSE :
+      - `event: extracting`  → data: {}                    (extraction en cours)
+      - `event: start`       → data: {page_count, ocr_page_count, total}
+      - `event: progress`    → data: {current, total, new_sections:[...]}
+      - `event: done`        → data: {sections, page_count, ocr_page_count}
+      - `event: error`       → data: {message}
+    """
+    content = await file.read()
+
+    def _sse(event: str, data: dict) -> str:
+        return f"event: {event}\ndata: {json.dumps(data, ensure_ascii=False)}\n\n"
+
+    async def event_stream() -> AsyncIterator[str]:
+        if not content:
+            yield _sse("error", {"message": "Fichier PDF vide."})
+            return
+        if len(content) > _MAX_PDF_BYTES:
+            yield _sse("error", {"message": f"PDF trop volumineux (> {_MAX_PDF_BYTES // (1024 * 1024)} Mo)."})
+            return
+        try:
+            async for ev in use_case.stream(content):
+                event_type = ev.pop("type")
+                yield _sse(event_type, ev)
+        except PdfExtractionError as exc:
+            yield _sse("error", {"message": str(exc)})
+        except LLMProviderError as exc:
+            yield _sse("error", {"message": str(exc)})
+
+    return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")
+
+
+@app.post("/import/campaign/stream")
+async def import_campaign_stream(
+    use_case: Annotated[ImportCampaignUseCase, Depends(get_import_campaign_use_case)],
+    file: UploadFile = File(...),
+) -> StreamingResponse:
+    """Import streamé d'un PDF de campagne → arbre arc→chapitre→scène (SSE).
+
+    Évènements : `extracting`, `start` {page_count, ocr_page_count, total},
+    `progress` {current, total, arc_count, chapter_count, scene_count},
+    `done` {arcs:[...], page_count, ocr_page_count}, `error` {message}.
+    """
+    content = await file.read()
+
+    def _sse(event: str, data: dict) -> str:
+        return f"event: {event}\ndata: {json.dumps(data, ensure_ascii=False)}\n\n"
+
+    async def event_stream() -> AsyncIterator[str]:
+        if not content:
+            yield _sse("error", {"message": "Fichier PDF vide."})
+            return
+        if len(content) > _MAX_PDF_BYTES:
+            yield _sse("error", {"message": f"PDF trop volumineux (> {_MAX_PDF_BYTES // (1024 * 1024)} Mo)."})
+            return
+        try:
+            async for ev in use_case.stream(content):
+                event_type = ev.pop("type")
+                yield _sse(event_type, ev)
+        except PdfExtractionError as exc:
+            yield _sse("error", {"message": str(exc)})
+        except LLMProviderError as exc:
+            yield _sse("error", {"message": str(exc)})
+
+    return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")
+
+
+@app.post("/adapt/campaign/stream")
+async def adapt_campaign_stream(
+    use_case: Annotated[AdaptCampaignUseCase, Depends(get_adapt_campaign_use_case)],
+    file: UploadFile = File(...),
+    brief: str = Form(""),
+    messages: str = Form("[]"),
+) -> StreamingResponse:
+    """Adaptation CONVERSATIONNELLE d'un PDF à une campagne (SSE markdown).
+
+    `brief` = description de la campagne (Core). `messages` = JSON de l'échange
+    ([{role, content}, …]) ; vide au 1er tour. Évènements : `token`, `done`, `error`.
+    """
+    content = await file.read()
+
+    try:
+        raw_messages = json.loads(messages) if messages else []
+    except json.JSONDecodeError:
+        raw_messages = []
+    convo = [
+        ChatMessage(role=str(m.get("role", "user")), content=str(m.get("content", "")))
+        for m in raw_messages
+        if isinstance(m, dict) and str(m.get("content", "")).strip()
+    ]
+
+    def _sse(event: str, data: dict) -> str:
+        return f"event: {event}\ndata: {json.dumps(data, ensure_ascii=False)}\n\n"
+
+    async def event_stream() -> AsyncIterator[str]:
+        if not content:
+            yield _sse("error", {"message": "Fichier PDF vide."})
+            return
+        if len(content) > _MAX_PDF_BYTES:
+            yield _sse("error", {"message": f"PDF trop volumineux (> {_MAX_PDF_BYTES // (1024 * 1024)} Mo)."})
+            return
+        try:
+            async for token in use_case.stream(content, brief, convo):
+                yield _sse("token", {"token": token})
+            yield _sse("done", {})
+        except PdfExtractionError as exc:
+            yield _sse("error", {"message": str(exc)})
+        except LLMProviderError as exc:
+            yield _sse("error", {"message": str(exc)})
+
+    return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")
+
+
 @app.post("/chat/stream")
 async def chat_stream(
     body: ChatStreamRequestDTO,
@@ -479,7 +691,9 @@ async def chat_stream(
         "system": _count_tokens(system_prompt_preview),
         "history": sum(_count_tokens(m.content) for m in history_msgs),
         "current": _count_tokens(current_msg.content) if current_msg else 0,
-        "max": settings.llm_num_ctx,
+        # Plafond connu seulement pour Ollama (num_ctx). Pour le cloud (1min/OpenRouter)
+        # on ne connaît pas la fenêtre réelle → 0 = "pas de max" (jauge sans dénominateur).
+        "max": settings.llm_num_ctx if settings.llm_provider == "ollama" else 0,
     }
 
     async def event_stream() -> AsyncIterator[str]:
@@ -676,27 +890,38 @@ class SettingsDTO(BaseModel):
     Les secrets (onemin_api_key) sont masques en lecture.
     """
 
-    llm_provider: Literal["ollama", "onemin"]
+    llm_provider: Literal["ollama", "onemin", "openrouter"]
     ollama_base_url: str
     llm_model: str
     onemin_model: str
     # True si une cle 1min.ai est deja configuree — pas de leak de la cle elle-meme.
     onemin_api_key_set: bool
+    openrouter_model: str
+    # True si une cle OpenRouter est deja configuree (cle elle-meme jamais renvoyee).
+    openrouter_api_key_set: bool
     # Fenetre de contexte effective passee au modele (num_ctx Ollama) — sert
     # aussi de plafond a la jauge de contexte UI.
     llm_num_ctx: int
+    # Taille cible d'un morceau (tokens) pour l'import de PDF (regles/campagne).
+    import_chunk_tokens: int
+    # Timeout HTTP des appels LLM (s). A monter si les imports lourds expirent.
+    llm_timeout_seconds: int
 
 
 class SettingsUpdateDTO(BaseModel):
     """Patch partiel des settings. Tous les champs sont optionnels."""
 
-    llm_provider: Literal["ollama", "onemin"] | None = None
+    llm_provider: Literal["ollama", "onemin", "openrouter"] | None = None
     ollama_base_url: str | None = None
     llm_model: str | None = None
     onemin_model: str | None = None
     # Chaine vide => on efface la cle. None => pas de changement.
     onemin_api_key: str | None = None
+    openrouter_model: str | None = None
+    openrouter_api_key: str | None = None
     llm_num_ctx: int | None = None
+    import_chunk_tokens: int | None = None
+    llm_timeout_seconds: int | None = None
 
 
 def _to_settings_dto(s: Settings) -> SettingsDTO:
@@ -706,7 +931,11 @@ def _to_settings_dto(s: Settings) -> SettingsDTO:
         llm_model=s.llm_model,
         onemin_model=s.onemin_model,
         onemin_api_key_set=bool(s.onemin_api_key),
+        openrouter_model=s.openrouter_model,
+        openrouter_api_key_set=bool(s.openrouter_api_key),
         llm_num_ctx=s.llm_num_ctx,
+        import_chunk_tokens=s.import_chunk_tokens,
+        llm_timeout_seconds=s.llm_timeout_seconds,
     )
 
 
@@ -864,6 +1093,51 @@ async def delete_ollama_model(
     return {"status": "deleted", "name": name}
 
 
+@app.get("/models/openrouter")
+async def list_openrouter_models() -> dict[str, list[dict[str, object]]]:
+    """Catalogue DYNAMIQUE des modeles OpenRouter (API publique, sans cle).
+
+    Renvoie {models: [{id, name, context_length, free}]}, trie gratuits d'abord
+    puis contexte decroissant. `free` = id finissant par ':free' OU prix nul.
+    """
+    try:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=20) as client:
+            response = await client.get("https://openrouter.ai/api/v1/models")
+            response.raise_for_status()
+            data = response.json()
+    except httpx.HTTPError as exc:
+        raise HTTPException(status_code=502, detail=f"OpenRouter injoignable : {exc}")
+
+    def _is_zero(value: object) -> bool:
+        try:
+            return float(value) == 0.0  # type: ignore[arg-type]
+        except (TypeError, ValueError):
+            return False
+
+    models: list[dict[str, object]] = []
+    for m in data.get("data", []) or []:
+        mid = str(m.get("id") or "")
+        if not mid:
+            continue
+        pricing = m.get("pricing") or {}
+        is_free = mid.endswith(":free") or (
+            _is_zero(pricing.get("prompt")) and _is_zero(pricing.get("completion"))
+        )
+        try:
+            ctx = int(m.get("context_length") or 0)
+        except (TypeError, ValueError):
+            ctx = 0
+        models.append({
+            "id": mid,
+            "name": str(m.get("name") or mid),
+            "context_length": ctx,
+            "free": is_free,
+        })
+
+    models.sort(key=lambda x: (not x["free"], -int(x["context_length"])))  # type: ignore[index]
+    return {"models": models}
+
+
 @app.get("/models/onemin")
 def list_onemin_models() -> dict[str, list[dict[str, object]]]:
     """Catalogue statique des modeles 1min.ai, groupes par fournisseur.

brain/requirements.txt

@@ -2,6 +2,8 @@ fastapi==0.115.*
 uvicorn[standard]==0.32.*
 httpx==0.27.*
 pydantic-settings==2.6.*
+# Requis par FastAPI pour les uploads multipart (UploadFile) — import de PDF.
+python-multipart==0.0.*
 
 pydantic
 
@@ -10,3 +12,12 @@ pydantic
 # la plupart des modeles Llama/Gemma/Mistral (~5-10% d'ecart) — suffisant
 # pour une jauge visuelle.
 tiktoken==0.8.*
+
+# Import de PDF de regles (-> GameSystem). Extraction de la couche texte
+# (born-digital) avec repli OCR par page pour les scans.
+#   - pymupdf  : extraction texte + rasterisation des pages (pas besoin de poppler)
+#   - pytesseract + Pillow : OCR Tesseract sur les pages sans couche texte
+#     (le binaire tesseract-ocr est installe dans le Dockerfile, langues fra+eng)
+pymupdf==1.24.*
+pytesseract==0.3.*
+Pillow==11.*

brain/scripts/test_import_rules.py

@@ -0,0 +1,107 @@
+"""CLI de test pour l'import de règles PDF — boucle de feedback rapide.
+
+But : tester l'extraction + la structuration en sections sur un VRAI PDF
+(ex: livre Nimble), SANS passer par HTTP, le Core ou l'UI.
+
+Usage (depuis le dossier brain/, venv activé) :
+    python scripts/test_import_rules.py "chemin/vers/regles.pdf"
+
+Le provider LLM utilisé est celui configuré (.env + overrides de l'écran
+Paramètres) — donc 1min.ai si tu l'as sélectionné. Le script :
+  1. extrait le texte (et dit, page par page, si l'OCR s'est déclenché),
+  2. découpe + structure via le LLM,
+  3. affiche un résumé des sections,
+  4. écrit le markdown complet dans "<pdf>.rules.md" à côté du PDF.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+import logging
+import sys
+from pathlib import Path
+
+# Permet `import app...` quel que soit le cwd : on ajoute la racine brain/.
+_BRAIN_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+sys.path.insert(0, str(_BRAIN_ROOT))
+
+from app.application.import_rules import ImportRulesUseCase  # noqa: E402
+from app.core.config import get_settings  # noqa: E402
+from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError, PdfExtractionError  # noqa: E402
+from app.infrastructure.ollama_adapter import OllamaLLMProvider  # noqa: E402
+from app.infrastructure.onemin_adapter import OneMinAiLLMProvider  # noqa: E402
+from app.infrastructure.pdf_extractor import PyMuPdfTextExtractor  # noqa: E402
+
+
+def _build_provider() -> LLMProvider:
+    """Réplique la factory de main.py (choix provider selon les settings)."""
+    settings = get_settings()
+    print(f"→ Provider LLM : {settings.llm_provider} "
+          f"(modèle : {settings.onemin_model if settings.llm_provider == 'onemin' else settings.llm_model})")
+    if settings.llm_provider == "onemin":
+        return OneMinAiLLMProvider(settings)
+    return OllamaLLMProvider(settings)
+
+
+async def _run(pdf_path: Path) -> None:
+    pdf_bytes = pdf_path.read_bytes()
+    print(f"→ PDF chargé : {pdf_path.name} ({len(pdf_bytes) // 1024} Ko)\n")
+
+    extractor = PyMuPdfTextExtractor()
+
+    # 1. Extraction seule d'abord, pour le diagnostic page/OCR avant tout LLM.
+    try:
+        doc = extractor.extract(pdf_bytes)
+    except PdfExtractionError as exc:
+        print(f"✗ Extraction impossible : {exc}")
+        return
+
+    print(f"=== Extraction : {doc.page_count} page(s), "
+          f"{doc.ocr_page_count} via OCR, "
+          f"{len(doc.full_text)} caractères ===")
+    if doc.ocr_page_count == 0:
+        print("  → PDF born-digital détecté (couche texte présente, OCR non nécessaire).")
+    else:
+        print(f"  → {doc.ocr_page_count} page(s) sans couche texte : OCR déclenché.")
+    if not doc.full_text.strip():
+        print("\n✗ Aucun texte extrait. Si le PDF est un scan, vérifie que Tesseract "
+              "est installé (sinon l'OCR est désactivé).")
+        return
+
+    # 2. Structuration via le LLM (réutilise l'extraction déjà faite indirectement :
+    #    le use case ré-extrait, coût négligeable vs l'appel LLM).
+    print("\n=== Structuration via LLM (peut prendre un moment selon le nombre de morceaux)… ===")
+    use_case = ImportRulesUseCase(llm=_build_provider(), extractor=extractor)
+    try:
+        result = await use_case.execute(pdf_bytes)
+    except LLMProviderError as exc:
+        print(f"✗ Échec LLM : {exc}")
+        return
+
+    if not result.sections:
+        print("\n✗ Aucune section proposée (le modèle n'a rien renvoyé d'exploitable).")
+        return
+
+    print(f"\n=== {len(result.sections)} section(s) proposée(s) ===")
+    for title, content in result.sections.items():
+        preview = content.strip().replace("\n", " ")[:90]
+        print(f"  • {title}  ({len(content)} car.)  — {preview}…")
+
+    out_path = pdf_path.with_suffix(".rules.md")
+    out_path.write_text(result.to_markdown(), encoding="utf-8")
+    print(f"\n✓ Markdown complet écrit dans : {out_path}")
+
+
+def main() -> None:
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s %(name)s — %(message)s")
+    if len(sys.argv) != 2:
+        print("Usage : python scripts/test_import_rules.py \"chemin/vers/regles.pdf\"")
+        sys.exit(1)
+    pdf_path = Path(sys.argv[1]).expanduser()
+    if not pdf_path.is_file():
+        print(f"✗ Fichier introuvable : {pdf_path}")
+        sys.exit(1)
+    asyncio.run(_run(pdf_path))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

core/pom.xml

@@ -14,7 +14,7 @@
 
     <groupId>com.loremind</groupId>
     <artifactId>loremind-core</artifactId>
-    <version>0.9.1-beta</version>
+    <version>0.10.2-beta</version>
     <name>LoreMind Core</name>
     <description>Backend Core - Architecture Hexagonale</description>
 

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

@@ -0,0 +1,118 @@
+package com.loremind.application.campaigncontext;
+
+import com.loremind.application.generationcontext.CampaignStructuralContextBuilder;
+import com.loremind.application.generationcontext.LoreStructuralContextBuilder;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.Campaign;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.CampaignPdfAdvisor;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.CampaignRepository;
+import com.loremind.domain.generationcontext.CampaignStructuralContext;
+import com.loremind.domain.generationcontext.CampaignStructuralContext.ArcSummary;
+import com.loremind.domain.generationcontext.CampaignStructuralContext.ChapterSummary;
+import com.loremind.domain.generationcontext.CampaignStructuralContext.NpcSummary;
+import com.loremind.domain.generationcontext.CampaignStructuralContext.SceneSummary;
+import com.loremind.domain.generationcontext.LoreStructuralContext;
+import com.loremind.domain.generationcontext.LoreStructuralContext.PageSummary;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+import java.util.function.Consumer;
+
+/**
+ * Service applicatif : conseils d'adaptation d'un PDF à une campagne existante.
+ *
+ * <p>Assemble un « brief » de la campagne (structure + PNJ + univers/lore) — la même
+ * matière que le chat de campagne — et délègue la génération streamée au Brain via
+ * {@link CampaignPdfAdvisor}. Ne persiste rien : la sortie est du conseil libre.</p>
+ */
+@Service
+public class CampaignAdaptService {
+
+    private final CampaignRepository campaignRepository;
+    private final CampaignStructuralContextBuilder campaignContextBuilder;
+    private final LoreStructuralContextBuilder loreContextBuilder;
+    private final CampaignPdfAdvisor advisor;
+
+    public CampaignAdaptService(
+            CampaignRepository campaignRepository,
+            CampaignStructuralContextBuilder campaignContextBuilder,
+            LoreStructuralContextBuilder loreContextBuilder,
+            CampaignPdfAdvisor advisor) {
+        this.campaignRepository = campaignRepository;
+        this.campaignContextBuilder = campaignContextBuilder;
+        this.loreContextBuilder = loreContextBuilder;
+        this.advisor = advisor;
+    }
+
+    public void adviseStreaming(
+            String campaignId,
+            byte[] pdfBytes,
+            String filename,
+            String messagesJson,
+            Consumer<String> onToken,
+            Runnable onComplete,
+            Consumer<Throwable> onError) {
+        Campaign campaign = campaignRepository.findById(campaignId)
+                .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("Campagne introuvable : " + campaignId));
+        advisor.adviseStreaming(
+                pdfBytes, filename, buildBrief(campaign), messagesJson, onToken, onComplete, onError);
+    }
+
+    /** Construit un résumé markdown de la campagne (structure + PNJ + lore). */
+    private String buildBrief(Campaign campaign) {
+        CampaignStructuralContext cc = campaignContextBuilder.build(campaign.getId());
+        StringBuilder sb = new StringBuilder();
+
+        sb.append("# Campagne : ").append(cc.campaignName()).append("\n");
+        if (notBlank(cc.campaignDescription())) sb.append(cc.campaignDescription()).append("\n");
+
+        sb.append("\n## Structure (arcs → chapitres → scènes)\n");
+        if (cc.arcs().isEmpty()) {
+            sb.append("_(aucun arc pour le moment)_\n");
+        }
+        for (ArcSummary arc : cc.arcs()) {
+            sb.append("### Arc : ").append(arc.name());
+            if (notBlank(arc.description())) sb.append(" — ").append(arc.description());
+            sb.append("\n");
+            for (ChapterSummary ch : arc.chapters()) {
+                sb.append("- Chapitre : ").append(ch.name());
+                if (notBlank(ch.description())) sb.append(" — ").append(ch.description());
+                sb.append("\n");
+                for (SceneSummary sc : ch.scenes()) {
+                    sb.append("  - Scène : ").append(sc.name());
+                    if (notBlank(sc.description())) sb.append(" — ").append(sc.description());
+                    sb.append("\n");
+                }
+            }
+        }
+
+        if (!cc.npcs().isEmpty()) {
+            sb.append("\n## PNJ existants\n");
+            for (NpcSummary n : cc.npcs()) {
+                sb.append("- ").append(n.name());
+                if (notBlank(n.snippet())) sb.append(" : ").append(n.snippet());
+                sb.append("\n");
+            }
+        }
+
+        if (campaign.isLinkedToLore()) {
+            loreContextBuilder.buildOptional(campaign.getLoreId()).ifPresent(lore -> appendLore(sb, lore));
+        }
+        return sb.toString();
+    }
+
+    private void appendLore(StringBuilder sb, LoreStructuralContext lore) {
+        sb.append("\n## Univers (Lore) : ").append(lore.loreName()).append("\n");
+        if (notBlank(lore.loreDescription())) sb.append(lore.loreDescription()).append("\n");
+        for (Map.Entry<String, List<PageSummary>> entry : lore.folders().entrySet()) {
+            sb.append("### ").append(entry.getKey()).append("\n");
+            for (PageSummary page : entry.getValue()) {
+                sb.append("- ").append(page.title()).append("\n");
+            }
+        }
+    }
+
+    private static boolean notBlank(String s) {
+        return s != null && !s.isBlank();
+    }
+}

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

@@ -0,0 +1,181 @@
+package com.loremind.application.campaigncontext;
+
+import com.loremind.domain.campaigncontext.Arc;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.ArcType;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProgress;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal.ArcProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal.ChapterProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal.RoomProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal.SceneProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.Chapter;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.Room;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.Scene;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.CampaignPdfImporter;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
+
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+import java.util.UUID;
+import java.util.function.Consumer;
+
+/**
+ * Service applicatif pour l'import d'un PDF de campagne.
+ *
+ * <p>Deux temps, conformes au principe « revue avant écriture » :
+ *  1. {@link #importStructureStreaming} génère une PROPOSITION d'arbre (rien
+ *     n'est persisté), streamée pour l'avancement.
+ *  2. {@link #applyStructure} crée réellement les arcs/chapitres/scènes une fois
+ *     l'arbre révisé/édité par l'utilisateur.</p>
+ */
+@Service
+public class CampaignImportService {
+
+    private final CampaignPdfImporter campaignPdfImporter;
+    private final CampaignService campaignService;
+    private final ArcService arcService;
+    private final ChapterService chapterService;
+    private final SceneService sceneService;
+
+    public CampaignImportService(
+            CampaignPdfImporter campaignPdfImporter,
+            CampaignService campaignService,
+            ArcService arcService,
+            ChapterService chapterService,
+            SceneService sceneService) {
+        this.campaignPdfImporter = campaignPdfImporter;
+        this.campaignService = campaignService;
+        this.arcService = arcService;
+        this.chapterService = chapterService;
+        this.sceneService = sceneService;
+    }
+
+    /** Résumé de ce qui a été créé par {@link #applyStructure}. */
+    public record ApplyResult(int arcsCreated, int chaptersCreated, int scenesCreated) {}
+
+    /** Génère la proposition d'arbre (streamée). Ne persiste rien. */
+    public void importStructureStreaming(
+            byte[] pdfBytes,
+            String filename,
+            Consumer<CampaignImportProgress> onProgress,
+            Consumer<CampaignImportProposal> onDone,
+            Consumer<Throwable> onError) {
+        campaignPdfImporter.importCampaignStreaming(pdfBytes, filename, onProgress, onDone, onError);
+    }
+
+    /**
+     * Crée les arcs/chapitres/scènes de l'arbre révisé dans la campagne. Les
+     * arcs sont ajoutés APRÈS les arcs existants (ordre continué). Tout est créé
+     * dans une seule transaction (rollback si une étape échoue).
+     */
+    @Transactional
+    public ApplyResult applyStructure(String campaignId, CampaignImportProposal proposal) {
+        if (!campaignService.campaignExists(campaignId)) {
+            throw new IllegalArgumentException("Campagne introuvable : " + campaignId);
+        }
+
+        int arcsCreated = 0, chaptersCreated = 0, scenesCreated = 0;
+
+        // Les nouveaux nœuds sont ordonnés APRÈS les frères existants (déjà comptés
+        // via leur existingId dans l'arbre fusionné venu de la revue).
+        int arcOrder = countExisting(proposal.arcs(), ArcProposal::existingId);
+        for (ArcProposal arcP : proposal.arcs()) {
+            if (isBlank(arcP.name())) continue;
+            String arcId;
+            if (!isBlank(arcP.existingId())) {
+                arcId = arcP.existingId();  // arc déjà présent → on s'y rattache
+            } else {
+                arcOrder++;
+                Arc arc = arcService.createArc(Arc.builder()
+                        .name(arcP.name().trim())
+                        .description(nullIfBlank(arcP.description()))
+                        .campaignId(campaignId)
+                        .order(arcOrder)
+                        .type(parseArcType(arcP.type()))
+                        .build());
+                arcId = arc.getId();
+                arcsCreated++;
+            }
+
+            int chapterOrder = countExisting(arcP.chapters(), ChapterProposal::existingId);
+            for (ChapterProposal chapP : safe(arcP.chapters())) {
+                if (isBlank(chapP.name())) continue;
+                String chapId;
+                if (!isBlank(chapP.existingId())) {
+                    chapId = chapP.existingId();
+                } else {
+                    chapterOrder++;
+                    Chapter chapter = chapterService.createChapter(
+                            chapP.name().trim(), nullIfBlank(chapP.description()), arcId, chapterOrder);
+                    chapId = chapter.getId();
+                    chaptersCreated++;
+                }
+
+                int sceneOrder = countExisting(chapP.scenes(), SceneProposal::existingId);
+                for (SceneProposal sceneP : safe(chapP.scenes())) {
+                    if (isBlank(sceneP.name())) continue;
+                    if (!isBlank(sceneP.existingId())) continue;  // scène déjà présente
+                    sceneOrder++;
+                    sceneService.createScene(Scene.builder()
+                            .name(sceneP.name().trim())
+                            .description(nullIfBlank(sceneP.description()))
+                            .playerNarration(nullIfBlank(sceneP.playerNarration()))
+                            .gmSecretNotes(nullIfBlank(sceneP.gmNotes()))
+                            .chapterId(chapId)
+                            .order(sceneOrder)
+                            .rooms(toRooms(sceneP.rooms()))
+                            .build());
+                    scenesCreated++;
+                }
+            }
+        }
+        return new ApplyResult(arcsCreated, chaptersCreated, scenesCreated);
+    }
+
+    /** Compte les nœuds déjà présents (existingId non vide) d'une liste. */
+    private static <T> int countExisting(List<T> list, java.util.function.Function<T, String> idOf) {
+        if (list == null) return 0;
+        int n = 0;
+        for (T t : list) {
+            if (!isBlank(idOf.apply(t))) n++;
+        }
+        return n;
+    }
+
+    /** "HUB" (insensible à la casse) → {@link ArcType#HUB} ; tout le reste → LINEAR. */
+    private static ArcType parseArcType(String type) {
+        return "HUB".equalsIgnoreCase(type == null ? "" : type.trim()) ? ArcType.HUB : ArcType.LINEAR;
+    }
+
+    /** Convertit les pièces proposées en {@link Room} (ID généré, ordre = index). */
+    private static List<Room> toRooms(List<RoomProposal> proposals) {
+        List<Room> rooms = new ArrayList<>();
+        if (proposals == null) return rooms;
+        int order = 0;
+        for (RoomProposal r : proposals) {
+            if (isBlank(r.name())) continue;
+            rooms.add(Room.builder()
+                    .id(UUID.randomUUID().toString())
+                    .name(r.name().trim())
+                    .description(nullIfBlank(r.description()))
+                    .enemies(nullIfBlank(r.enemies()))
+                    .loot(nullIfBlank(r.loot()))
+                    .order(order++)
+                    .build());
+        }
+        return rooms;
+    }
+
+    private static <T> java.util.List<T> safe(java.util.List<T> list) {
+        return list == null ? java.util.List.of() : list;
+    }
+
+    private static boolean isBlank(String s) {
+        return s == null || s.isBlank();
+    }
+
+    private static String nullIfBlank(String s) {
+        return isBlank(s) ? null : s.trim();
+    }
+}

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

@@ -6,6 +6,7 @@ import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.SceneRepository;
 import org.springframework.beans.BeanUtils;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 
+import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
 import java.util.Optional;
 import java.util.Set;
@@ -40,6 +41,19 @@ public class SceneService {
         return sceneRepository.save(scene);
     }
 
+    /**
+     * Crée une scène à partir d'un objet Scene complet (tous les champs : narration
+     * joueurs, notes MJ, pièces…). Utilisé par l'import de campagne. L'ID est forcé
+     * à null pour laisser le repo en générer un nouveau.
+     */
+    public Scene createScene(Scene input) {
+        input.setId(null);
+        if (input.getRooms() == null) {
+            input.setRooms(new ArrayList<>());
+        }
+        return sceneRepository.save(input);
+    }
+
     public Optional<Scene> getSceneById(String id) {
         return sceneRepository.findById(id);
     }

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

@@ -1,7 +1,9 @@
 package com.loremind.application.gamesystemcontext;
 
 import com.loremind.domain.gamesystemcontext.GameSystem;
+import com.loremind.domain.gamesystemcontext.RulesImportResult;
 import com.loremind.domain.gamesystemcontext.ports.GameSystemRepository;
+import com.loremind.domain.gamesystemcontext.ports.RulesPdfImporter;
 import com.loremind.domain.shared.template.TemplateField;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 
@@ -12,9 +14,34 @@ import java.util.Optional;
 public class GameSystemService {
 
     private final GameSystemRepository gameSystemRepository;
+    private final RulesPdfImporter rulesPdfImporter;
 
-    public GameSystemService(GameSystemRepository gameSystemRepository) {
+    public GameSystemService(GameSystemRepository gameSystemRepository,
+                             RulesPdfImporter rulesPdfImporter) {
         this.gameSystemRepository = gameSystemRepository;
+        this.rulesPdfImporter = rulesPdfImporter;
+    }
+
+    /**
+     * Importe un PDF de règles et renvoie une PROPOSITION de sections (titre →
+     * markdown). Ne persiste rien : l'UI laisse l'utilisateur réviser/éditer
+     * puis enregistrer le GameSystem via {@link #updateGameSystem}/{@link #createGameSystem}.
+     */
+    public RulesImportResult importRulesFromPdf(byte[] pdfBytes, String filename) {
+        return rulesPdfImporter.importRules(pdfBytes, filename);
+    }
+
+    /**
+     * Variante streamée de {@link #importRulesFromPdf} : remonte l'avancement via
+     * callbacks (import long → l'UI affiche une progression). Ne persiste rien.
+     */
+    public void importRulesFromPdfStreaming(
+            byte[] pdfBytes,
+            String filename,
+            java.util.function.Consumer<com.loremind.domain.gamesystemcontext.RulesImportProgress> onProgress,
+            java.util.function.Consumer<RulesImportResult> onDone,
+            java.util.function.Consumer<Throwable> onError) {
+        rulesPdfImporter.importRulesStreaming(pdfBytes, filename, onProgress, onDone, onError);
     }
 
     /**

core/src/main/java/com/loremind/application/generationcontext/SessionStructuralContextBuilder.java

@@ -174,10 +174,9 @@ public class SessionStructuralContextBuilder {
                 .filter(a -> a.getId() != null)
                 .collect(Collectors.toMap(Arc::getId, a -> a));
 
-        boolean anyHub = arcs.stream().anyMatch(a -> a.getType() == ArcType.HUB);
-        if (!anyHub) {
-            return new HubStatus(List.of(), List.of(), List.of(), activeFlags);
-        }
+        // On suit comme "quêtes" les chapitres CONDITIONNELS : ceux d'un arc HUB, ET
+        // ceux d'un arc linéaire qui portent des prérequis. Un chapitre linéaire sans
+        // condition reste hors du tableau (sinon tous les chapitres deviendraient des quêtes).
 
         // Map chapterId -> ProgressionStatus pour ce Playthrough
         Map<String, ProgressionStatus> progressionByChapter = new HashMap<>();
@@ -197,8 +196,10 @@ public class SessionStructuralContextBuilder {
         List<String> lockedTitles = new ArrayList<>();
 
         for (Arc arc : arcs) {
-            if (arc.getType() != ArcType.HUB) continue;
+            boolean isHub = arc.getType() == ArcType.HUB;
             for (Chapter c : chapterRepository.findByArcId(arc.getId())) {
+                boolean hasPrereqs = c.getPrerequisites() != null && !c.getPrerequisites().isEmpty();
+                if (!isHub && !hasPrereqs) continue;  // chapitre linéaire sans condition : ignoré
                 ProgressionStatus prog = progressionByChapter.getOrDefault(c.getId(), ProgressionStatus.NOT_STARTED);
                 QuestStatus status = prerequisiteEvaluator.computeStatus(prog, c.getPrerequisites(), ctx);
                 Arc parent = arcsById.get(c.getArcId());

core/src/main/java/com/loremind/domain/campaigncontext/CampaignImportProgress.java

@@ -0,0 +1,18 @@
+package com.loremind.domain.campaigncontext;
+
+/**
+ * Évènement d'avancement émis pendant l'import streamé d'un PDF de campagne.
+ * <p>
+ * {@code total} = nombre de morceaux à traiter (0 pendant l'extraction).
+ * {@code current} = morceaux traités. Les compteurs arc/chapitre/scène donnent
+ * un aperçu de l'arbre trouvé jusqu'ici (affichage « au fil de l'eau »).
+ */
+public record CampaignImportProgress(
+        int current,
+        int total,
+        int pageCount,
+        int ocrPageCount,
+        int arcCount,
+        int chapterCount,
+        int sceneCount) {
+}

core/src/main/java/com/loremind/domain/campaigncontext/CampaignImportProposal.java

@@ -0,0 +1,40 @@
+package com.loremind.domain.campaigncontext;
+
+import java.util.List;
+
+/**
+ * Proposition d'arborescence narrative extraite d'un PDF de campagne.
+ * <p>
+ * PROPOSITION non persistée : l'UI laisse l'utilisateur réviser/éditer l'arbre
+ * avant la création effective des arcs/chapitres/scènes. Records purs (domaine).
+ */
+public record CampaignImportProposal(List<ArcProposal> arcs) {
+
+    /**
+     * {@code existingId} (nullable) : si présent, le nœud existe DÉJÀ dans la
+     * campagne (rempli côté UI lors de la revue pré-chargée) → l'apply ne le
+     * recrée pas, il l'utilise comme parent des nouveaux enfants. Null = à créer.
+     */
+
+    /** {@code type} = "LINEAR" ou "HUB" (mappé sur {@link ArcType} à l'apply). */
+    public record ArcProposal(
+            String name, String description, String type,
+            List<ChapterProposal> chapters, String existingId) {
+    }
+
+    public record ChapterProposal(
+            String name, String description, List<SceneProposal> scenes, String existingId) {
+    }
+
+    /**
+     * {@code rooms} non vide => lieu explorable (donjon). {@code playerNarration}
+     * = encadré « à lire aux joueurs », {@code gmNotes} = secrets/développement MJ.
+     */
+    public record SceneProposal(
+            String name, String description, String playerNarration, String gmNotes,
+            List<RoomProposal> rooms, String existingId) {
+    }
+
+    public record RoomProposal(String name, String description, String enemies, String loot) {
+    }
+}

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

@@ -0,0 +1,16 @@
+package com.loremind.domain.campaigncontext.ports;
+
+/**
+ * Erreur de domaine : l'import d'un PDF de campagne a échoué (PDF illisible,
+ * Brain injoignable, LLM en erreur...).
+ */
+public class CampaignImportException extends RuntimeException {
+
+    public CampaignImportException(String message) {
+        super(message);
+    }
+
+    public CampaignImportException(String message, Throwable cause) {
+        super(message, cause);
+    }
+}

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

@@ -0,0 +1,32 @@
+package com.loremind.domain.campaigncontext.ports;
+
+import java.util.function.Consumer;
+
+/**
+ * Port de sortie : produit des CONSEILS d'adaptation d'un PDF à une campagne
+ * existante, streamés token par token. Délègue au Brain (LLM + extraction PDF).
+ * <p>
+ * Contrairement à {@link CampaignPdfImporter} (qui structure pour créer), ici la
+ * sortie est du texte libre (markdown) : l'utilisateur applique à la main.
+ */
+public interface CampaignPdfAdvisor {
+
+    /**
+     * @param pdfBytes contenu du PDF à adapter.
+     * @param filename nom d'origine (diagnostic ; peut être null).
+     * @param brief    description de la campagne existante (structure + PNJ + lore).
+     * @param messagesJson JSON de l'échange conversationnel ([{role, content}, …]) ;
+     *                     "[]" au 1er tour. Permet à l'utilisateur de répondre/corriger.
+     * @param onToken  invoqué à chaque fragment de texte généré.
+     * @param onComplete invoqué à la fin normale du flux.
+     * @param onError  invoqué en cas d'échec (PDF illisible, Brain/LLM en erreur).
+     */
+    void adviseStreaming(
+            byte[] pdfBytes,
+            String filename,
+            String brief,
+            String messagesJson,
+            Consumer<String> onToken,
+            Runnable onComplete,
+            Consumer<Throwable> onError);
+}

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

@@ -0,0 +1,28 @@
+package com.loremind.domain.campaigncontext.ports;
+
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProgress;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal;
+
+import java.util.function.Consumer;
+
+/**
+ * Port de sortie : extrait et structure un PDF de campagne en arbre
+ * arc → chapitre → scène. L'implémentation délègue au Brain Python.
+ */
+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.
+     */
+    void importCampaignStreaming(
+            byte[] pdfBytes,
+            String filename,
+            Consumer<CampaignImportProgress> onProgress,
+            Consumer<CampaignImportProposal> onDone,
+            Consumer<Throwable> onError);
+}

core/src/main/java/com/loremind/domain/gamesystemcontext/RulesImportProgress.java

@@ -0,0 +1,19 @@
+package com.loremind.domain.gamesystemcontext;
+
+import java.util.List;
+
+/**
+ * Évènement d'avancement émis pendant l'import streamé d'un PDF de règles.
+ * <p>
+ * {@code total} = nombre de morceaux à traiter (0 tant que l'extraction n'est
+ * pas finie). {@code current} = morceaux déjà traités. {@code newSectionTitles}
+ * = titres de sections nouvellement trouvés/complétés par le dernier morceau
+ * (pour un affichage « au fil de l'eau »).
+ */
+public record RulesImportProgress(
+        int current,
+        int total,
+        int pageCount,
+        int ocrPageCount,
+        List<String> newSectionTitles) {
+}

core/src/main/java/com/loremind/domain/gamesystemcontext/RulesImportResult.java

@@ -0,0 +1,20 @@
+package com.loremind.domain.gamesystemcontext;
+
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * Proposition de règles extraites d'un PDF, prête à être révisée par l'utilisateur.
+ * <p>
+ * {@code sections} associe un titre de section à son contenu markdown — aligné
+ * sur le format {@link GameSystem#getRulesMarkdown()} (découpé par titres H2).
+ * C'est une PROPOSITION : rien n'est persisté ; l'UI laisse l'utilisateur
+ * réviser/éditer avant d'enregistrer le GameSystem.
+ * <p>
+ * {@code ocrPageCount} indique combien de pages ont nécessité l'OCR (scan) —
+ * 0 = PDF born-digital (couche texte présente).
+ */
+public record RulesImportResult(
+        Map<String, String> sections,
+        int pageCount,
+        int ocrPageCount) {
+}

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

@@ -0,0 +1,17 @@
+package com.loremind.domain.gamesystemcontext.ports;
+
+/**
+ * Erreur de domaine : l'import d'un PDF de règles a échoué (PDF illisible,
+ * Brain injoignable, LLM en erreur...). Les couches supérieures la traduisent
+ * en réponse HTTP sans connaître l'adapter concret.
+ */
+public class RulesImportException extends RuntimeException {
+
+    public RulesImportException(String message) {
+        super(message);
+    }
+
+    public RulesImportException(String message, Throwable cause) {
+        super(message, cause);
+    }
+}

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

@@ -0,0 +1,39 @@
+package com.loremind.domain.gamesystemcontext.ports;
+
+import com.loremind.domain.gamesystemcontext.RulesImportProgress;
+import com.loremind.domain.gamesystemcontext.RulesImportResult;
+
+import java.util.function.Consumer;
+
+/**
+ * Port de sortie : extrait et structure les règles d'un PDF en sections.
+ * <p>
+ * L'implémentation (adapter) délègue au Brain Python (extraction texte + OCR +
+ * structuration LLM). Le domaine ne connaît ni HTTP, ni le Brain, ni le LLM.
+ */
+public interface RulesPdfImporter {
+
+    /**
+     * @param pdfBytes contenu binaire du PDF de règles.
+     * @param filename nom d'origine (diagnostic/logs ; peut être null).
+     * @return la proposition de sections (non persistée).
+     * @throws RulesImportException si l'extraction ou la structuration échoue.
+     */
+    RulesImportResult importRules(byte[] pdfBytes, String filename);
+
+    /**
+     * Variante streamée : l'import peut durer plusieurs minutes, on remonte
+     * 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.
+     */
+    void importRulesStreaming(
+            byte[] pdfBytes,
+            String filename,
+            Consumer<RulesImportProgress> onProgress,
+            Consumer<RulesImportResult> onDone,
+            Consumer<Throwable> onError);
+}

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

@@ -0,0 +1,120 @@
+package com.loremind.infrastructure.ai;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.CampaignPdfAdvisor;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.core.ParameterizedTypeReference;
+import org.springframework.core.io.ByteArrayResource;
+import org.springframework.http.MediaType;
+import org.springframework.http.client.MultipartBodyBuilder;
+import org.springframework.http.codec.ServerSentEvent;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
+import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
+import reactor.core.publisher.Flux;
+
+import java.time.Duration;
+import java.util.function.Consumer;
+
+/**
+ * Adapter de sortie : implémente {@link CampaignPdfAdvisor} via WebClient + SSE
+ * (POST /adapt/campaign/stream). Envoie le PDF (multipart) + le brief de campagne,
+ * relaie les tokens de conseil au fil de l'eau.
+ */
+@Component
+public class BrainCampaignAdaptClient implements CampaignPdfAdvisor {
+
+    private static final String ADAPT_PATH = "/adapt/campaign/stream";
+    private static final ParameterizedTypeReference<ServerSentEvent<String>> SSE_STRING_TYPE =
+            new ParameterizedTypeReference<>() {};
+
+    private final WebClient webClient;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+    private final long timeoutSeconds;
+
+    public BrainCampaignAdaptClient(
+            WebClient.Builder webClientBuilder,
+            ObjectMapper objectMapper,
+            @Value("${brain.base-url}") String baseUrl,
+            @Value("${brain.import-timeout-seconds:600}") long timeoutSeconds) {
+        this.webClient = webClientBuilder.baseUrl(baseUrl).build();
+        this.objectMapper = objectMapper;
+        this.timeoutSeconds = timeoutSeconds;
+    }
+
+    @Override
+    public void adviseStreaming(
+            byte[] pdfBytes,
+            String filename,
+            String brief,
+            String messagesJson,
+            Consumer<String> onToken,
+            Runnable onComplete,
+            Consumer<Throwable> onError) {
+
+        MultipartBodyBuilder parts = new MultipartBodyBuilder();
+        parts.part("file", new ByteArrayResource(pdfBytes) {
+            @Override
+            public String getFilename() {
+                return (filename == null || filename.isBlank()) ? "campaign.pdf" : filename;
+            }
+        });
+        parts.part("brief", brief == null ? "" : brief);
+        parts.part("messages", (messagesJson == null || messagesJson.isBlank()) ? "[]" : messagesJson);
+
+        Flux<ServerSentEvent<String>> flux = webClient.post()
+                .uri(ADAPT_PATH)
+                .contentType(MediaType.MULTIPART_FORM_DATA)
+                .accept(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM)
+                .body(BodyInserters.fromMultipartData(parts.build()))
+                .retrieve()
+                .bodyToFlux(SSE_STRING_TYPE);
+
+        boolean[] terminated = {false};
+        try {
+            flux
+                .timeout(Duration.ofSeconds(timeoutSeconds))
+                .doOnNext(sse -> handleEvent(sse, terminated, onToken, onComplete, onError))
+                .blockLast();
+            // Flux clos sans 'done' explicite (ex: coupure) → on complète quand même.
+            if (!terminated[0]) onComplete.run();
+        } catch (Exception e) {
+            if (!terminated[0]) {
+                onError.accept(new RuntimeException(
+                        "Erreur lors du streaming d'adaptation depuis le Brain.", e));
+            }
+        }
+    }
+
+    private void handleEvent(
+            ServerSentEvent<String> sse,
+            boolean[] terminated,
+            Consumer<String> onToken,
+            Runnable onComplete,
+            Consumer<Throwable> onError) {
+
+        String event = sse.event();
+        String data = sse.data() == null ? "" : sse.data();
+
+        if ("error".equals(event)) {
+            terminated[0] = true;
+            onError.accept(new RuntimeException("Le Brain a signalé une erreur : " + readField(data, "message")));
+        } else if ("done".equals(event)) {
+            terminated[0] = true;
+            onComplete.run();
+        } else if ("token".equals(event)) {
+            String token = readField(data, "token");
+            if (token != null && !token.isEmpty()) onToken.accept(token);
+        }
+    }
+
+    private String readField(String data, String field) {
+        try {
+            JsonNode node = objectMapper.readTree(data);
+            return node.hasNonNull(field) ? node.get(field).asText() : data;
+        } catch (Exception e) {
+            return data;
+        }
+    }
+}

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

@@ -0,0 +1,232 @@
+package com.loremind.infrastructure.ai;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProgress;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal.ArcProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal.ChapterProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal.RoomProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal.SceneProposal;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.CampaignImportException;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.CampaignPdfImporter;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.core.ParameterizedTypeReference;
+import org.springframework.core.io.ByteArrayResource;
+import org.springframework.http.MediaType;
+import org.springframework.http.client.MultipartBodyBuilder;
+import org.springframework.http.codec.ServerSentEvent;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
+import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
+import reactor.core.publisher.Flux;
+
+import java.time.Duration;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+import java.util.function.Consumer;
+
+/**
+ * Adapter de sortie : implémente {@link CampaignPdfImporter} en appelant le
+ * Brain Python via WebClient + SSE (POST /import/campaign/stream).
+ * <p>
+ * Le secret inter-service est ajouté par le WebClientCustomizer. Le timeout est
+ * long (import d'un livre entier = nombreux appels LLM en série).
+ */
+@Component
+public class BrainCampaignImportClient implements CampaignPdfImporter {
+
+    private static final String IMPORT_CAMPAIGN_STREAM_PATH = "/import/campaign/stream";
+    private static final ParameterizedTypeReference<ServerSentEvent<String>> SSE_STRING_TYPE =
+            new ParameterizedTypeReference<>() {};
+
+    private final WebClient webClient;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+    private final long importTimeoutSeconds;
+
+    public BrainCampaignImportClient(
+            WebClient.Builder webClientBuilder,
+            ObjectMapper objectMapper,
+            @Value("${brain.base-url}") String baseUrl,
+            @Value("${brain.import-timeout-seconds:600}") long importTimeoutSeconds) {
+        this.webClient = webClientBuilder.baseUrl(baseUrl).build();
+        this.objectMapper = objectMapper;
+        this.importTimeoutSeconds = importTimeoutSeconds;
+    }
+
+    @Override
+    public void importCampaignStreaming(
+            byte[] pdfBytes,
+            String filename,
+            Consumer<CampaignImportProgress> onProgress,
+            Consumer<CampaignImportProposal> onDone,
+            Consumer<Throwable> onError) {
+
+        MultipartBodyBuilder parts = new MultipartBodyBuilder();
+        parts.part("file", filePart(pdfBytes, filename))
+                .filename(filename == null || filename.isBlank() ? "campaign.pdf" : filename);
+
+        Flux<ServerSentEvent<String>> flux = webClient.post()
+                .uri(IMPORT_CAMPAIGN_STREAM_PATH)
+                .contentType(MediaType.MULTIPART_FORM_DATA)
+                .accept(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM)
+                .body(BodyInserters.fromMultipartData(parts.build()))
+                .retrieve()
+                .bodyToFlux(SSE_STRING_TYPE);
+
+        int[] pageCount = {0};
+        int[] ocrPageCount = {0};
+        boolean[] terminated = {false};
+
+        try {
+            flux
+                .timeout(Duration.ofSeconds(importTimeoutSeconds))
+                .doOnNext(sse -> handleEvent(
+                        sse, pageCount, ocrPageCount, terminated, onProgress, onDone, onError))
+                .blockLast();
+            if (!terminated[0]) {
+                onError.accept(new CampaignImportException(
+                        "Le flux d'import s'est interrompu avant la fin."));
+            }
+        } catch (Exception e) {
+            if (!terminated[0]) {
+                onError.accept(new CampaignImportException(
+                        "Erreur lors du streaming d'import depuis le Brain.", e));
+            }
+        }
+    }
+
+    private void handleEvent(
+            ServerSentEvent<String> sse,
+            int[] pageCount,
+            int[] ocrPageCount,
+            boolean[] terminated,
+            Consumer<CampaignImportProgress> onProgress,
+            Consumer<CampaignImportProposal> onDone,
+            Consumer<Throwable> onError) {
+
+        String event = sse.event();
+        String data = sse.data() == null ? "" : sse.data();
+
+        if ("error".equals(event)) {
+            terminated[0] = true;
+            onError.accept(new CampaignImportException(
+                    "Le Brain a signalé une erreur : " + readMessage(data)));
+            return;
+        }
+        if ("extracting".equals(event)) {
+            onProgress.accept(new CampaignImportProgress(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0));
+            return;
+        }
+
+        JsonNode node = readJson(data);
+        if (node == null) return;
+
+        if ("start".equals(event)) {
+            pageCount[0] = node.path("page_count").asInt();
+            ocrPageCount[0] = node.path("ocr_page_count").asInt();
+            onProgress.accept(new CampaignImportProgress(
+                    0, node.path("total").asInt(), pageCount[0], ocrPageCount[0], 0, 0, 0));
+        } else if ("progress".equals(event)) {
+            onProgress.accept(new CampaignImportProgress(
+                    node.path("current").asInt(),
+                    node.path("total").asInt(),
+                    pageCount[0],
+                    ocrPageCount[0],
+                    node.path("arc_count").asInt(),
+                    node.path("chapter_count").asInt(),
+                    node.path("scene_count").asInt()));
+        } else if ("done".equals(event)) {
+            terminated[0] = true;
+            onDone.accept(new CampaignImportProposal(toArcs(node.path("arcs"))));
+        }
+    }
+
+    // --- Parsing de l'arbre --------------------------------------------------
+
+    private List<ArcProposal> toArcs(JsonNode arcsNode) {
+        List<ArcProposal> arcs = new ArrayList<>();
+        if (arcsNode != null && arcsNode.isArray()) {
+            for (JsonNode arc : arcsNode) {
+                arcs.add(new ArcProposal(
+                        text(arc, "name"),
+                        text(arc, "description"),
+                        text(arc, "type"),
+                        toChapters(arc.path("chapters")),
+                        null));
+            }
+        }
+        return arcs;
+    }
+
+    private List<ChapterProposal> toChapters(JsonNode chaptersNode) {
+        List<ChapterProposal> chapters = new ArrayList<>();
+        if (chaptersNode != null && chaptersNode.isArray()) {
+            for (JsonNode ch : chaptersNode) {
+                chapters.add(new ChapterProposal(
+                        text(ch, "name"),
+                        text(ch, "description"),
+                        toScenes(ch.path("scenes")),
+                        null));
+            }
+        }
+        return chapters;
+    }
+
+    private List<SceneProposal> toScenes(JsonNode scenesNode) {
+        List<SceneProposal> scenes = new ArrayList<>();
+        if (scenesNode != null && scenesNode.isArray()) {
+            for (JsonNode sc : scenesNode) {
+                scenes.add(new SceneProposal(
+                        text(sc, "name"), text(sc, "description"),
+                        text(sc, "player_narration"), text(sc, "gm_notes"),
+                        toRooms(sc.path("rooms")), null));
+            }
+        }
+        return scenes;
+    }
+
+    private List<RoomProposal> toRooms(JsonNode roomsNode) {
+        List<RoomProposal> rooms = new ArrayList<>();
+        if (roomsNode != null && roomsNode.isArray()) {
+            for (JsonNode rm : roomsNode) {
+                rooms.add(new RoomProposal(
+                        text(rm, "name"), text(rm, "description"),
+                        text(rm, "enemies"), text(rm, "loot")));
+            }
+        }
+        return rooms;
+    }
+
+    // --- Helpers -------------------------------------------------------------
+
+    private ByteArrayResource filePart(byte[] pdfBytes, String filename) {
+        return new ByteArrayResource(pdfBytes) {
+            @Override
+            public String getFilename() {
+                return (filename == null || filename.isBlank()) ? "campaign.pdf" : filename;
+            }
+        };
+    }
+
+    private static String text(JsonNode node, String field) {
+        JsonNode v = node.path(field);
+        return v.isMissingNode() || v.isNull() ? "" : v.asText();
+    }
+
+    private JsonNode readJson(String data) {
+        try {
+            return objectMapper.readTree(data);
+        } catch (Exception e) {
+            return null;
+        }
+    }
+
+    private String readMessage(String data) {
+        JsonNode node = readJson(data);
+        if (node != null && node.hasNonNull("message")) {
+            return node.get("message").asText();
+        }
+        return data;
+    }
+}

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

@@ -0,0 +1,248 @@
+package com.loremind.infrastructure.ai;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.loremind.domain.gamesystemcontext.RulesImportProgress;
+import com.loremind.domain.gamesystemcontext.RulesImportResult;
+import com.loremind.domain.gamesystemcontext.ports.RulesImportException;
+import com.loremind.domain.gamesystemcontext.ports.RulesPdfImporter;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.core.ParameterizedTypeReference;
+import org.springframework.core.io.ByteArrayResource;
+import org.springframework.http.HttpEntity;
+import org.springframework.http.HttpHeaders;
+import org.springframework.http.MediaType;
+import org.springframework.http.client.MultipartBodyBuilder;
+import org.springframework.http.codec.ServerSentEvent;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.util.LinkedMultiValueMap;
+import org.springframework.util.MultiValueMap;
+import org.springframework.web.client.ResourceAccessException;
+import org.springframework.web.client.RestClientResponseException;
+import org.springframework.web.client.RestTemplate;
+import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
+import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
+import reactor.core.publisher.Flux;
+
+import java.time.Duration;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.LinkedHashMap;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+import java.util.function.Consumer;
+
+/**
+ * Adapter de sortie : implémente {@link RulesPdfImporter} en appelant le Brain
+ * Python via HTTP multipart.
+ * <p>
+ * Deux variantes :
+ *  - {@link #importRules} : one-shot bloquant (RestTemplate, POST /import/rules).
+ *  - {@link #importRulesStreaming} : streamé (WebClient + SSE, POST /import/rules/stream)
+ *    pour remonter l'avancement d'un import long.
+ * <p>
+ * Le RestTemplate ({@code brainImportRestTemplate}) a un timeout long ; le secret
+ * inter-service est ajouté par l'intercepteur du bean (RestTemplate) et par le
+ * WebClientCustomizer (WebClient).
+ */
+@Component
+public class BrainRulesImportClient implements RulesPdfImporter {
+
+    private static final String IMPORT_RULES_PATH = "/import/rules";
+    private static final String IMPORT_RULES_STREAM_PATH = "/import/rules/stream";
+    private static final ParameterizedTypeReference<ServerSentEvent<String>> SSE_STRING_TYPE =
+            new ParameterizedTypeReference<>() {};
+
+    private final RestTemplate restTemplate;
+    private final WebClient webClient;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+    private final String baseUrl;
+    private final long importTimeoutSeconds;
+
+    public BrainRulesImportClient(
+            @Qualifier("brainImportRestTemplate") RestTemplate restTemplate,
+            WebClient.Builder webClientBuilder,
+            ObjectMapper objectMapper,
+            @Value("${brain.base-url}") String baseUrl,
+            @Value("${brain.import-timeout-seconds:600}") long importTimeoutSeconds) {
+        this.restTemplate = restTemplate;
+        this.webClient = webClientBuilder.baseUrl(baseUrl).build();
+        this.objectMapper = objectMapper;
+        this.baseUrl = baseUrl;
+        this.importTimeoutSeconds = importTimeoutSeconds;
+    }
+
+    // --- One-shot (bloquant) -------------------------------------------------
+
+    @Override
+    public RulesImportResult importRules(byte[] pdfBytes, String filename) {
+        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
+        headers.setContentType(MediaType.MULTIPART_FORM_DATA);
+
+        MultiValueMap<String, Object> body = new LinkedMultiValueMap<>();
+        body.add("file", filePart(pdfBytes, filename));
+        HttpEntity<MultiValueMap<String, Object>> entity = new HttpEntity<>(body, headers);
+
+        try {
+            BrainRulesImportResponse response = restTemplate.postForObject(
+                    baseUrl + IMPORT_RULES_PATH, entity, BrainRulesImportResponse.class);
+            if (response == null || response.getSections() == null) {
+                throw new RulesImportException("Le Brain a renvoyé une réponse vide.");
+            }
+            return new RulesImportResult(
+                    Map.copyOf(response.getSections()),
+                    response.getPageCount(),
+                    response.getOcrPageCount());
+        } catch (ResourceAccessException e) {
+            throw new RulesImportException(
+                    "Le Brain est injoignable (timeout ou service arrêté).", e);
+        } catch (RestClientResponseException e) {
+            throw new RulesImportException(
+                    "Le Brain a répondu HTTP " + e.getStatusCode().value()
+                            + " : " + e.getResponseBodyAsString(), e);
+        } catch (RulesImportException e) {
+            throw e;
+        } catch (Exception e) {
+            throw new RulesImportException("Erreur inattendue lors de l'import via le Brain.", e);
+        }
+    }
+
+    // --- Streamé (SSE) -------------------------------------------------------
+
+    @Override
+    public void importRulesStreaming(
+            byte[] pdfBytes,
+            String filename,
+            Consumer<RulesImportProgress> onProgress,
+            Consumer<RulesImportResult> onDone,
+            Consumer<Throwable> onError) {
+
+        MultipartBodyBuilder parts = new MultipartBodyBuilder();
+        parts.part("file", filePart(pdfBytes, filename))
+                .filename(filename == null || filename.isBlank() ? "rules.pdf" : filename);
+
+        Flux<ServerSentEvent<String>> flux = webClient.post()
+                .uri(IMPORT_RULES_STREAM_PATH)
+                .contentType(MediaType.MULTIPART_FORM_DATA)
+                .accept(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM)
+                .body(BodyInserters.fromMultipartData(parts.build()))
+                .retrieve()
+                .bodyToFlux(SSE_STRING_TYPE);
+
+        // Holders mutables : le flux est consommé séquentiellement (blockLast),
+        // donc pas de souci de concurrence sur ces compteurs.
+        int[] pageCount = {0};
+        int[] ocrPageCount = {0};
+        boolean[] terminated = {false};
+
+        try {
+            flux
+                .timeout(Duration.ofSeconds(importTimeoutSeconds))
+                .doOnNext(sse -> handleEvent(
+                        sse, pageCount, ocrPageCount, terminated, onProgress, onDone, onError))
+                .blockLast();
+            // Flux terminé sans event done/error (ex: connexion coupée) → on signale.
+            if (!terminated[0]) {
+                onError.accept(new RulesImportException(
+                        "Le flux d'import s'est interrompu avant la fin."));
+            }
+        } catch (Exception e) {
+            if (!terminated[0]) {
+                onError.accept(new RulesImportException(
+                        "Erreur lors du streaming d'import depuis le Brain.", e));
+            }
+        }
+    }
+
+    private void handleEvent(
+            ServerSentEvent<String> sse,
+            int[] pageCount,
+            int[] ocrPageCount,
+            boolean[] terminated,
+            Consumer<RulesImportProgress> onProgress,
+            Consumer<RulesImportResult> onDone,
+            Consumer<Throwable> onError) {
+
+        String event = sse.event();
+        String data = sse.data() == null ? "" : sse.data();
+
+        if ("error".equals(event)) {
+            terminated[0] = true;
+            onError.accept(new RulesImportException(
+                    "Le Brain a signalé une erreur : " + readMessage(data)));
+            return;
+        }
+        if ("extracting".equals(event)) {
+            // Phase d'extraction : total inconnu (0) → l'UI affiche "Extraction…".
+            onProgress.accept(new RulesImportProgress(0, 0, 0, 0, List.of()));
+            return;
+        }
+
+        JsonNode node = readJson(data);
+        if (node == null) return;
+
+        if ("start".equals(event)) {
+            pageCount[0] = node.path("page_count").asInt();
+            ocrPageCount[0] = node.path("ocr_page_count").asInt();
+            onProgress.accept(new RulesImportProgress(
+                    0, node.path("total").asInt(), pageCount[0], ocrPageCount[0], List.of()));
+        } else if ("progress".equals(event)) {
+            onProgress.accept(new RulesImportProgress(
+                    node.path("current").asInt(),
+                    node.path("total").asInt(),
+                    pageCount[0],
+                    ocrPageCount[0],
+                    toStringList(node.path("new_sections"))));
+        } else if ("done".equals(event)) {
+            terminated[0] = true;
+            onDone.accept(new RulesImportResult(
+                    toStringMap(node.path("sections")),
+                    node.path("page_count").asInt(),
+                    node.path("ocr_page_count").asInt()));
+        }
+    }
+
+    // --- Helpers -------------------------------------------------------------
+
+    /** ByteArrayResource avec nom de fichier : sans nom, l'upload n'est pas vu comme un fichier. */
+    private ByteArrayResource filePart(byte[] pdfBytes, String filename) {
+        return new ByteArrayResource(pdfBytes) {
+            @Override
+            public String getFilename() {
+                return (filename == null || filename.isBlank()) ? "rules.pdf" : filename;
+            }
+        };
+    }
+
+    private JsonNode readJson(String data) {
+        try {
+            return objectMapper.readTree(data);
+        } catch (Exception e) {
+            return null; // morceau de flux non-JSON inattendu : on l'ignore.
+        }
+    }
+
+    private String readMessage(String data) {
+        JsonNode node = readJson(data);
+        if (node != null && node.hasNonNull("message")) {
+            return node.get("message").asText();
+        }
+        return data;
+    }
+
+    private List<String> toStringList(JsonNode array) {
+        List<String> out = new ArrayList<>();
+        if (array != null && array.isArray()) {
+            array.forEach(n -> out.add(n.asText()));
+        }
+        return out;
+    }
+
+    private Map<String, String> toStringMap(JsonNode object) {
+        Map<String, String> out = new LinkedHashMap<>();
+        if (object != null && object.isObject()) {
+            object.fields().forEachRemaining(e -> out.put(e.getKey(), e.getValue().asText()));
+        }
+        return out;
+    }
+}

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

@@ -0,0 +1,26 @@
+package com.loremind.infrastructure.ai;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * DTO interne de l'Adapter : JSON reçu du Brain sur POST /import/rules.
+ *
+ * @Data + @NoArgsConstructor : requis par Jackson pour la désérialisation.
+ */
+@Data
+@NoArgsConstructor
+class BrainRulesImportResponse {
+
+    @JsonProperty("sections")
+    private Map<String, String> sections;
+
+    @JsonProperty("page_count")
+    private int pageCount;
+
+    @JsonProperty("ocr_page_count")
+    private int ocrPageCount;
+}

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

@@ -5,6 +5,7 @@ import org.springframework.boot.web.client.RestTemplateBuilder;
 import org.springframework.boot.web.reactive.function.client.WebClientCustomizer;
 import org.springframework.context.annotation.Bean;
 import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.context.annotation.Primary;
 import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
 import java.time.Duration;
@@ -23,6 +24,7 @@ public class RestTemplateConfig {
     private static final String INTERNAL_SECRET_HEADER = "X-Internal-Secret";
 
     @Bean
+    @Primary
     public RestTemplate brainRestTemplate(
             RestTemplateBuilder builder,
             @Value("${brain.timeout-seconds}") long timeoutSeconds,
@@ -39,6 +41,29 @@ public class RestTemplateConfig {
                 .build();
     }
 
+    /**
+     * RestTemplate dédié à l'import de PDF (règles/campagne) au timeout LONG :
+     * l'extraction + la structuration map-reduce d'un livre entier enchaîne de
+     * nombreux appels LLM et dépasse facilement le timeout des appels courts.
+     * Même entête d'auth inter-service que {@link #brainRestTemplate}.
+     */
+    @Bean
+    public RestTemplate brainImportRestTemplate(
+            RestTemplateBuilder builder,
+            @Value("${brain.import-timeout-seconds:600}") long importTimeoutSeconds,
+            @Value("${brain.internal-secret}") String internalSecret) {
+        return builder
+                .setConnectTimeout(Duration.ofSeconds(10))
+                .setReadTimeout(Duration.ofSeconds(importTimeoutSeconds))
+                .additionalInterceptors((request, body, execution) -> {
+                    if (internalSecret != null && !internalSecret.isBlank()) {
+                        request.getHeaders().set(INTERNAL_SECRET_HEADER, internalSecret);
+                    }
+                    return execution.execute(request, body);
+                })
+                .build();
+    }
+
     /**
      * Ajoute X-Internal-Secret comme header par defaut a tous les WebClient
      * construits via le builder auto-configure par Spring Boot. Evite de

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

@@ -0,0 +1,97 @@
+package com.loremind.infrastructure.web.controller;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.loremind.application.campaigncontext.CampaignAdaptService;
+import org.slf4j.Logger;
+import org.slf4j.LoggerFactory;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
+import org.springframework.core.task.TaskExecutor;
+import org.springframework.http.MediaType;
+import org.springframework.web.bind.annotation.*;
+import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
+import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
+
+import java.io.IOException;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * REST Controller : conseils d'adaptation d'un PDF à une campagne existante (SSE).
+ *  - POST /api/campaigns/{id}/adapt-pdf/stream  (multipart) → flux de tokens markdown.
+ * Ne persiste rien : la sortie est du conseil libre à appliquer manuellement.
+ */
+@RestController
+@RequestMapping("/api/campaigns/{campaignId}/adapt-pdf")
+public class CampaignAdaptController {
+
+    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CampaignAdaptController.class);
+    private static final long SSE_TIMEOUT_MS = 15 * 60 * 1000L;
+
+    private final CampaignAdaptService campaignAdaptService;
+    private final TaskExecutor taskExecutor;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+
+    public CampaignAdaptController(
+            CampaignAdaptService campaignAdaptService,
+            @Qualifier("applicationTaskExecutor") TaskExecutor taskExecutor,
+            ObjectMapper objectMapper) {
+        this.campaignAdaptService = campaignAdaptService;
+        this.taskExecutor = taskExecutor;
+        this.objectMapper = objectMapper;
+    }
+
+    @PostMapping(value = "/stream",
+            consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE,
+            produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
+    public SseEmitter adaptStream(
+            @PathVariable String campaignId,
+            @RequestParam("file") MultipartFile file,
+            @RequestParam(value = "messages", required = false) String messagesJson) throws IOException {
+        SseEmitter emitter = new SseEmitter(SSE_TIMEOUT_MS);
+        if (file == null || file.isEmpty()) {
+            sendError(emitter, "Fichier PDF vide.");
+            return emitter;
+        }
+        byte[] bytes = file.getBytes();
+        String filename = file.getOriginalFilename();
+
+        taskExecutor.execute(() -> {
+            try {
+                campaignAdaptService.adviseStreaming(
+                        campaignId, bytes, filename, messagesJson,
+                        token -> sendToken(emitter, token),
+                        () -> {
+                            sendEvent(emitter, "done", Map.of());
+                            emitter.complete();
+                        },
+                        error -> {
+                            log.warn("Adaptation PDF échouée : {}", error.getMessage());
+                            sendError(emitter, error.getMessage());
+                        });
+            } catch (IllegalArgumentException e) {
+                sendError(emitter, "Campagne introuvable.");
+            } catch (Exception e) {
+                log.warn("Adaptation PDF échouée : {}", e.getMessage());
+                sendError(emitter, e.getMessage());
+            }
+        });
+        return emitter;
+    }
+
+    private void sendToken(SseEmitter emitter, String token) {
+        sendEvent(emitter, "token", Map.of("token", token));
+    }
+
+    private void sendError(SseEmitter emitter, String message) {
+        sendEvent(emitter, "error", Map.of("message", message != null ? message : "Erreur inconnue."));
+        emitter.complete();
+    }
+
+    private void sendEvent(SseEmitter emitter, String eventName, Object payload) {
+        try {
+            emitter.send(SseEmitter.event().name(eventName).data(
+                    objectMapper.writeValueAsString(payload), MediaType.APPLICATION_JSON));
+        } catch (IOException e) {
+            emitter.completeWithError(e);
+        }
+    }
+}

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

@@ -0,0 +1,119 @@
+package com.loremind.infrastructure.web.controller;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.loremind.application.campaigncontext.CampaignImportService;
+import com.loremind.domain.campaigncontext.CampaignImportProposal;
+import org.slf4j.Logger;
+import org.slf4j.LoggerFactory;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
+import org.springframework.core.task.TaskExecutor;
+import org.springframework.http.MediaType;
+import org.springframework.http.ResponseEntity;
+import org.springframework.web.bind.annotation.*;
+import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
+import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
+
+import java.io.IOException;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * REST Controller pour l'import d'un PDF de campagne → arbre arc/chapitre/scène.
+ * <p>
+ *  - POST /api/campaigns/{id}/import-structure/stream  (multipart) → SSE de la
+ *    proposition (progress + done). Ne persiste rien.
+ *  - POST /api/campaigns/{id}/import-structure/apply   (JSON arbre révisé) →
+ *    crée les entités et renvoie le récapitulatif.
+ */
+@RestController
+@RequestMapping("/api/campaigns/{campaignId}/import-structure")
+public class CampaignImportController {
+
+    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CampaignImportController.class);
+
+    /** Timeout SSE généreux : un import de livre entier peut durer plusieurs minutes. */
+    private static final long IMPORT_SSE_TIMEOUT_MS = 15 * 60 * 1000L;
+
+    private final CampaignImportService campaignImportService;
+    private final TaskExecutor taskExecutor;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+
+    public CampaignImportController(
+            CampaignImportService campaignImportService,
+            @Qualifier("applicationTaskExecutor") TaskExecutor taskExecutor,
+            ObjectMapper objectMapper) {
+        this.campaignImportService = campaignImportService;
+        this.taskExecutor = taskExecutor;
+        this.objectMapper = objectMapper;
+    }
+
+    @PostMapping(value = "/stream",
+            consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE,
+            produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
+    public SseEmitter importStream(
+            @PathVariable String campaignId,
+            @RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {
+        SseEmitter emitter = new SseEmitter(IMPORT_SSE_TIMEOUT_MS);
+        if (file == null || file.isEmpty()) {
+            sendError(emitter, "Fichier PDF vide.");
+            return emitter;
+        }
+        byte[] bytes = file.getBytes();
+        String filename = file.getOriginalFilename();
+
+        taskExecutor.execute(() -> {
+            try {
+                campaignImportService.importStructureStreaming(
+                        bytes, filename,
+                        progress -> sendEvent(emitter, "progress", progress),
+                        proposal -> {
+                            sendEvent(emitter, "done", proposal);
+                            emitter.complete();
+                        },
+                        error -> {
+                            log.warn("Import campagne (stream) échoué : {}", error.getMessage());
+                            sendError(emitter, error.getMessage());
+                        });
+            } catch (Exception e) {
+                log.warn("Import campagne (stream) échoué : {}", e.getMessage());
+                sendError(emitter, e.getMessage());
+            }
+        });
+        return emitter;
+    }
+
+    @PostMapping(value = "/apply", consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)
+    public ResponseEntity<CampaignImportService.ApplyResult> apply(
+            @PathVariable String campaignId,
+            @RequestBody CampaignImportProposal proposal) {
+        try {
+            CampaignImportService.ApplyResult result =
+                    campaignImportService.applyStructure(campaignId, proposal);
+            return ResponseEntity.ok(result);
+        } catch (IllegalArgumentException e) {
+            return ResponseEntity.notFound().build();
+        }
+    }
+
+    // --- Helpers SSE ---------------------------------------------------------
+
+    private void sendEvent(SseEmitter emitter, String eventName, Object payload) {
+        try {
+            emitter.send(SseEmitter.event().name(eventName).data(
+                    objectMapper.writeValueAsString(payload), MediaType.APPLICATION_JSON));
+        } catch (IOException e) {
+            emitter.completeWithError(e);
+        }
+    }
+
+    private void sendError(SseEmitter emitter, String message) {
+        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) {
+            emitter.completeWithError(e);
+        }
+    }
+}

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

@@ -1,33 +1,59 @@
 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;
 import com.loremind.infrastructure.web.dto.gamesystemcontext.GameSystemDTO;
+import com.loremind.infrastructure.web.dto.gamesystemcontext.RulesImportResponseDTO;
 import com.loremind.infrastructure.web.dto.shared.TemplateFieldDTO;
 import com.loremind.infrastructure.web.mapper.GameSystemMapper;
 import com.loremind.infrastructure.web.mapper.TemplateFieldMapper;
+import org.slf4j.Logger;
+import org.slf4j.LoggerFactory;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
+import org.springframework.core.task.TaskExecutor;
+import org.springframework.http.HttpStatus;
+import org.springframework.http.MediaType;
 import org.springframework.http.ResponseEntity;
 import org.springframework.web.bind.annotation.*;
+import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
+import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
 
+import java.io.IOException;
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
+import java.util.Map;
 import java.util.stream.Collectors;
 
 @RestController
 @RequestMapping("/api/game-systems")
 public class GameSystemController {
 
+    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(GameSystemController.class);
+
+    /** Timeout SSE généreux : un import de livre entier peut durer plusieurs minutes. */
+    private static final long IMPORT_SSE_TIMEOUT_MS = 15 * 60 * 1000L;
+
     private final GameSystemService gameSystemService;
     private final GameSystemMapper gameSystemMapper;
     private final TemplateFieldMapper templateFieldMapper;
+    private final TaskExecutor taskExecutor;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
 
     public GameSystemController(GameSystemService gameSystemService,
                                 GameSystemMapper gameSystemMapper,
-                                TemplateFieldMapper templateFieldMapper) {
+                                TemplateFieldMapper templateFieldMapper,
+                                @Qualifier("applicationTaskExecutor") TaskExecutor taskExecutor,
+                                ObjectMapper objectMapper) {
         this.gameSystemService = gameSystemService;
         this.gameSystemMapper = gameSystemMapper;
         this.templateFieldMapper = templateFieldMapper;
+        this.taskExecutor = taskExecutor;
+        this.objectMapper = objectMapper;
     }
 
     @PostMapping
@@ -71,6 +97,96 @@ public class GameSystemController {
         return ResponseEntity.noContent().build();
     }
 
+    /**
+     * Import d'un PDF de règles → proposition de sections (titre → markdown).
+     * Ne persiste RIEN : l'UI présente la proposition pour révision/édition,
+     * puis l'utilisateur enregistre le GameSystem via les endpoints habituels.
+     */
+    @PostMapping(value = "/import-rules", consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE)
+    public ResponseEntity<RulesImportResponseDTO> importRules(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
+        if (file == null || file.isEmpty()) {
+            return ResponseEntity.badRequest().build();
+        }
+        try {
+            RulesImportResult result = gameSystemService.importRulesFromPdf(
+                    file.getBytes(), file.getOriginalFilename());
+            return ResponseEntity.ok(new RulesImportResponseDTO(
+                    result.sections(), result.pageCount(), result.ocrPageCount()));
+        } catch (IOException e) {
+            return ResponseEntity.badRequest().build();
+        } catch (RulesImportException e) {
+            // Brain injoignable / LLM en erreur / PDF illisible : 502 (dépendance amont).
+            // On loggue la vraie cause (message du Brain propagé) pour le diagnostic.
+            log.warn("Import de règles échoué : {}", e.getMessage());
+            return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_GATEWAY).build();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Variante streamée de l'import : émet l'avancement (SSE) puis le résultat,
+     * pour que l'UI affiche une progression pendant un import long.
+     * <p>
+     * Événements : {@code progress} (current/total/pageCount/ocrPageCount/newSectionTitles),
+     * {@code done} (sections + compteurs), {@code error} (message).
+     */
+    @PostMapping(value = "/import-rules/stream",
+            consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE,
+            produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
+    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.");
+            return emitter;
+        }
+        // Les octets sont lus sur le thread servlet (le MultipartFile n'est plus
+        // disponible une fois la requête asynchrone) avant de partir en tâche de fond.
+        byte[] bytes = file.getBytes();
+        String filename = file.getOriginalFilename();
+
+        taskExecutor.execute(() -> {
+            try {
+                gameSystemService.importRulesFromPdfStreaming(
+                        bytes, filename,
+                        progress -> sendImportEvent(emitter, "progress", progress),
+                        result -> {
+                            sendImportEvent(emitter, "done", result);
+                            emitter.complete();
+                        },
+                        error -> {
+                            log.warn("Import de règles (stream) échoué : {}", error.getMessage());
+                            sendImportError(emitter, error.getMessage());
+                        });
+            } catch (Exception e) {
+                log.warn("Import de règles (stream) échoué : {}", e.getMessage());
+                sendImportError(emitter, e.getMessage());
+            }
+        });
+        return emitter;
+    }
+
+    /** Sérialise `payload` en JSON et l'envoie comme évènement SSE nommé. */
+    private void sendImportEvent(SseEmitter emitter, String eventName, Object payload) {
+        try {
+            emitter.send(SseEmitter.event().name(eventName).data(
+                    objectMapper.writeValueAsString(payload), MediaType.APPLICATION_JSON));
+        } catch (IOException e) {
+            emitter.completeWithError(e);
+        }
+    }
+
+    /** Envoie un évènement `error` {message} puis termine le flux. */
+    private void sendImportError(SseEmitter emitter, String message) {
+        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) {
+            emitter.completeWithError(e);
+        }
+    }
+
     private GameSystemService.GameSystemData toData(GameSystemDTO dto) {
         return new GameSystemService.GameSystemData(
                 dto.getName(),

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

@@ -140,6 +140,11 @@ public class SettingsController {
         return forward(HttpMethod.GET, "/models/onemin", null);
     }
 
+    @GetMapping("/models/openrouter")
+    public ResponseEntity<Map<String, Object>> listOpenRouterModels() {
+        return forward(HttpMethod.GET, "/models/openrouter", null);
+    }
+
     /**
      * Serialiseur JSON minimal pour eviter d'instancier ObjectMapper a chaque
      * appel. Suffisant pour notre cas d'usage : Map<String,Object> avec des

core/src/main/java/com/loremind/infrastructure/web/dto/gamesystemcontext/RulesImportResponseDTO.java

@@ -0,0 +1,16 @@
+package com.loremind.infrastructure.web.dto.gamesystemcontext;
+
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * Réponse de l'import d'un PDF de règles : proposition de sections à réviser.
+ *
+ * @param sections     titre de section → contenu markdown (non persisté).
+ * @param pageCount     nombre de pages extraites du PDF.
+ * @param ocrPageCount  nombre de pages ayant nécessité l'OCR (0 = born-digital).
+ */
+public record RulesImportResponseDTO(
+        Map<String, String> sections,
+        int pageCount,
+        int ocrPageCount) {
+}

core/src/main/resources/application.properties

@@ -35,6 +35,9 @@ spring.web.cors.allow-credentials=true
 # Configuration du Brain (service IA Python)
 brain.base-url=${BRAIN_BASE_URL:http://localhost:8000}
 brain.timeout-seconds=120
+# Timeout dedie a l'import de PDF (regles/campagne) : map-reduce LLM sur un
+# livre entier => potentiellement plusieurs minutes. Surchargeable via env.
+brain.import-timeout-seconds=${BRAIN_IMPORT_TIMEOUT_SECONDS:600}
 
 # Secret partage Core <-> Brain (auth inter-service via entete X-Internal-Secret).
 # OBLIGATOIRE en prod : si non defini, le Brain rejette toutes les requetes (fail-closed).
@@ -53,9 +56,10 @@ minio.access-key=${MINIO_ACCESS_KEY:minioadmin}
 minio.secret-key=${MINIO_SECRET_KEY:minioadmin}
 minio.bucket=${MINIO_BUCKET:loremind-images}
 
-# Limites d'upload d'images (MB)
-spring.servlet.multipart.max-file-size=10MB
-spring.servlet.multipart.max-request-size=10MB
+# Limites d'upload multipart (MB) : images ET PDF de regles. Releve a 64 Mo
+# pour accepter les livres de regles illustres (le Brain plafonne aussi a 60 Mo).
+spring.servlet.multipart.max-file-size=64MB
+spring.servlet.multipart.max-request-size=64MB
 
 # Mode demo : masque Settings/Export cote front et bloque les PUT /api/settings
 # cote serveur. Activer via DEMO_MODE=true sur les deploiements publics.

core/src/test/java/com/loremind/application/campaigncontext/CampaignServiceTest.java

@@ -1,15 +1,16 @@
 package com.loremind.application.campaigncontext;
 
+import com.loremind.application.playcontext.PlaythroughService;
 import com.loremind.domain.campaigncontext.Arc;
 import com.loremind.domain.campaigncontext.Campaign;
 import com.loremind.domain.campaigncontext.Chapter;
-import com.loremind.domain.campaigncontext.Character;
 import com.loremind.domain.campaigncontext.Scene;
 import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.ArcRepository;
 import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.CampaignRepository;
 import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.ChapterRepository;
-import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.CharacterRepository;
 import com.loremind.domain.campaigncontext.ports.SceneRepository;
+import com.loremind.domain.playcontext.Playthrough;
+import com.loremind.domain.playcontext.ports.PlaythroughRepository;
 import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
 import org.junit.jupiter.api.Test;
 import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
@@ -42,7 +43,9 @@ public class CampaignServiceTest {
     @Mock
     private SceneRepository sceneRepository;
     @Mock
-    private CharacterRepository characterRepository;
+    private PlaythroughRepository playthroughRepository;
+    @Mock
+    private PlaythroughService playthroughService;
 
     @InjectMocks
     private CampaignService campaignService;
@@ -222,7 +225,7 @@ public class CampaignServiceTest {
         verify(arcRepository, never()).deleteById(anyString());
         verify(chapterRepository, never()).deleteById(anyString());
         verify(sceneRepository, never()).deleteById(anyString());
-        verify(characterRepository, never()).deleteById(anyString());
+        verify(playthroughService, never()).delete(anyString());
     }
 
     @Test
@@ -249,13 +252,15 @@ public class CampaignServiceTest {
     }
 
     @Test
-    void testDeleteCampaign_CascadesCharacters() {
-        Character pc = Character.builder().id("char-1").campaignId("campaign-1").name("Alric").build();
-        when(characterRepository.findByCampaignId("campaign-1")).thenReturn(List.of(pc));
+    void testDeleteCampaign_CascadesPlaythroughs() {
+        // Depuis Playthrough : les PJ/sessions ne sont plus rattachés à la campagne ;
+        // la suppression cascade sur les Parties, qui cascadent elles-mêmes.
+        Playthrough play = Playthrough.builder().id("play-1").campaignId("campaign-1").name("Partie principale").build();
+        when(playthroughRepository.findByCampaignId("campaign-1")).thenReturn(List.of(play));
 
         campaignService.deleteCampaign("campaign-1");
 
-        verify(characterRepository).deleteById("char-1");
+        verify(playthroughService).delete("play-1");
         verify(campaignRepository).deleteById("campaign-1");
     }
 
@@ -267,20 +272,20 @@ public class CampaignServiceTest {
         Scene s1 = Scene.builder().id("s-1").chapterId("chap-1").name("S1").build();
         Scene s2 = Scene.builder().id("s-2").chapterId("chap-2").name("S2").build();
         Scene s3 = Scene.builder().id("s-3").chapterId("chap-2").name("S3").build();
-        Character pc = Character.builder().id("char-1").campaignId("campaign-1").name("Alric").build();
+        Playthrough play = Playthrough.builder().id("play-1").campaignId("campaign-1").name("Partie principale").build();
 
         when(arcRepository.findByCampaignId("campaign-1")).thenReturn(List.of(arc));
         when(chapterRepository.findByArcId("arc-1")).thenReturn(List.of(c1, c2));
         when(sceneRepository.findByChapterId("chap-1")).thenReturn(List.of(s1));
         when(sceneRepository.findByChapterId("chap-2")).thenReturn(List.of(s2, s3));
-        when(characterRepository.findByCampaignId("campaign-1")).thenReturn(List.of(pc));
+        when(playthroughRepository.findByCampaignId("campaign-1")).thenReturn(List.of(play));
 
         CampaignService.DeletionImpact impact = campaignService.getDeletionImpact("campaign-1");
 
         assertEquals(1, impact.arcs());
         assertEquals(2, impact.chapters());
         assertEquals(3, impact.scenes());
-        assertEquals(1, impact.characters());
+        assertEquals(1, impact.playthroughs());
     }
 
     @Test

core/src/test/java/com/loremind/application/generationcontext/CampaignStructuralContextBuilderTest.java

@@ -151,11 +151,11 @@ public class CampaignStructuralContextBuilderTest {
 
     @Test
     void testBuild_ProjectsCharactersAndNpcsWithSnippets() {
-        Character pj1 = Character.builder().id("c-1").campaignId("camp-1").order(1)
+        Character pj1 = Character.builder().id("c-1").playthroughId("play-1").order(1)
                 .name("Aragorn")
                 .values(new java.util.HashMap<>(java.util.Map.of("Histoire", "# Aragorn\n\nRôdeur du Nord, héritier d'Isildur.")))
                 .build();
-        Character pj2 = Character.builder().id("c-2").campaignId("camp-1").order(2)
+        Character pj2 = Character.builder().id("c-2").playthroughId("play-1").order(2)
                 .name("Legolas")
                 .values(null) // pas de snippet → string vide
                 .build();
@@ -170,10 +170,10 @@ public class CampaignStructuralContextBuilderTest {
 
         when(campaignRepository.findById("camp-1")).thenReturn(Optional.of(campaign));
         when(arcRepository.findByCampaignId("camp-1")).thenReturn(List.of());
-        when(characterRepository.findByCampaignId("camp-1")).thenReturn(List.of(pj2, pj1));
+        when(characterRepository.findByPlaythroughId("play-1")).thenReturn(List.of(pj2, pj1));
         when(npcRepository.findByCampaignId("camp-1")).thenReturn(List.of(npc1, npc2));
 
-        CampaignStructuralContext ctx = builder.build("camp-1");
+        CampaignStructuralContext ctx = builder.build("camp-1", "play-1");
 
         // PJ triés par order croissant
         assertEquals(2, ctx.characters().size());

core/src/test/java/com/loremind/domain/generationcontext/CampaignStructuralContextTest.java

@@ -25,7 +25,8 @@ class CampaignStructuralContextTest {
                 "L'auberge",
                 "Rencontre tendue avec le tavernier",
                 2,
-                List.of(branch));
+                List.of(branch),
+                List.of());
 
         ChapterSummary chapter = new ChapterSummary(
                 "L'arrivee",
@@ -77,7 +78,7 @@ class CampaignStructuralContextTest {
     void illustrationCount_defaultsToZero_onAllSummaryTypes() {
         ArcSummary arc = new ArcSummary("X", null, 0, List.of());
         ChapterSummary chapter = new ChapterSummary("X", null, 0, List.of());
-        SceneSummary scene = new SceneSummary("X", null, 0, List.of());
+        SceneSummary scene = new SceneSummary("X", null, 0, List.of(), List.of());
 
         assertEquals(0, arc.illustrationCount());
         assertEquals(0, chapter.illustrationCount());

core/src/test/java/com/loremind/infrastructure/ai/BrainChatPayloadBuilderTest.java

@@ -163,7 +163,7 @@ class BrainChatPayloadBuilderTest {
     @SuppressWarnings("unchecked")
     void build_campaignContext_serializesFullNarrativeTree() {
         BranchHint branch = new BranchHint("fuite", "La poursuite", "HP < 50%");
-        SceneSummary scene = new SceneSummary("L'auberge", "Rencontre tendue", 3, List.of(branch));
+        SceneSummary scene = new SceneSummary("L'auberge", "Rencontre tendue", 3, List.of(branch), List.of());
         ChapterSummary chapter = new ChapterSummary("L'arrivee", "...", 0, List.of(scene));
         ArcSummary arc = new ArcSummary("Acte I", "Mise en place", 1, List.of(chapter));
         CampaignStructuralContext camp = new CampaignStructuralContext(
@@ -213,7 +213,7 @@ class BrainChatPayloadBuilderTest {
     @Test
     @SuppressWarnings("unchecked")
     void build_sceneSummary_omitsBranches_whenEmpty() {
-        SceneSummary scene = new SceneSummary("S", "", 0, List.of());
+        SceneSummary scene = new SceneSummary("S", "", 0, List.of(), List.of());
         ChapterSummary chapter = new ChapterSummary("Ch", "", 0, List.of(scene));
         ArcSummary arc = new ArcSummary("A", "", 0, List.of(chapter));
         CampaignStructuralContext camp = new CampaignStructuralContext(
@@ -232,7 +232,7 @@ class BrainChatPayloadBuilderTest {
     @SuppressWarnings("unchecked")
     void build_branchHint_omitsCondition_whenBlank() {
         BranchHint branch = new BranchHint("X", "Y", "   ");
-        SceneSummary scene = new SceneSummary("S", "", 0, List.of(branch));
+        SceneSummary scene = new SceneSummary("S", "", 0, List.of(branch), List.of());
         ChapterSummary chapter = new ChapterSummary("Ch", "", 0, List.of(scene));
         ArcSummary arc = new ArcSummary("A", "", 0, List.of(chapter));
         CampaignStructuralContext camp = new CampaignStructuralContext(

web/nginx.conf

@@ -5,7 +5,9 @@ server {
     root /usr/share/nginx/html;
     index index.html;
 
-    client_max_body_size 10M;
+    # Upload max : aligné sur la limite multipart du Core (64 Mo). Couvre les
+    # imports/adaptations de PDF (livres de règles/campagne illustrés) et les images.
+    client_max_body_size 64M;
 
     location /api/ {
         proxy_pass http://core:8080/api/;
@@ -15,9 +17,11 @@ server {
         proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
         proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
 
+        # Streaming SSE (chat, import, adaptation) : pas de buffering, et timeouts
+        # longs car une génération sur gros PDF peut tarder avant le 1er octet.
         proxy_buffering off;
-        proxy_read_timeout 300s;
-        proxy_send_timeout 300s;
+        proxy_read_timeout 600s;
+        proxy_send_timeout 600s;
     }
 
     # index.html : toujours revalide. Empeche un navigateur qui a precedemment

web/package-lock.json

@@ -1,12 +1,12 @@
 {
   "name": "loremind-web",
-  "version": "0.9.1-beta",
+  "version": "0.10.2-beta",
   "lockfileVersion": 3,
   "requires": true,
   "packages": {
     "": {
       "name": "loremind-web",
-      "version": "0.9.1-beta",
+      "version": "0.10.2-beta",
       "dependencies": {
         "@angular/animations": "^17.0.0",
         "@angular/common": "^17.0.0",

web/package.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "name": "loremind-web",
-  "version": "0.9.1-beta",
+  "version": "0.10.2-beta",
   "description": "LoreMind Frontend - Angular",
   "scripts": {
     "ng": "ng",

web/src/app/app.component.html

@@ -6,6 +6,7 @@
   <ng-container *ngIf="sidebarConfig$ | async as config">
     <app-secondary-sidebar
       [title]="config.title"
+      [titleRoute]="config.titleRoute || null"
       [items]="config.items"
       [createActions]="config.createActions"
       [bottomPanel]="config.bottomPanel || null">

web/src/app/app.routes.ts

@@ -16,11 +16,13 @@ export const routes: Routes = [
   { path: 'lore/:loreId/pages/:pageId/edit', loadComponent: () => import('./lore/page-edit/page-edit.component').then(m => m.PageEditComponent) },
   { path: 'campaigns', loadComponent: () => import('./campaigns/campaigns.component').then(m => m.CampaignsComponent) },
   { path: 'campaigns/:id', loadComponent: () => import('./campaigns/campaign/campaign-detail/campaign-detail.component').then(m => m.CampaignDetailComponent) },
+  { path: 'campaigns/:campaignId/import', loadComponent: () => import('./campaigns/campaign/campaign-import/campaign-import.component').then(m => m.CampaignImportComponent) },
+  { path: 'campaigns/:campaignId/adapt', loadComponent: () => import('./campaigns/campaign/campaign-adapt/campaign-adapt.component').then(m => m.CampaignAdaptComponent) },
   { path: 'campaigns/:campaignId/playthroughs/:playthroughId', loadComponent: () => import('./campaigns/playthrough/playthrough-detail/playthrough-detail.component').then(m => m.PlaythroughDetailComponent) },
   { path: 'campaigns/:campaignId/playthroughs/:playthroughId/flags', loadComponent: () => import('./campaigns/playthrough/playthrough-flags-page/playthrough-flags-page.component').then(m => m.PlaythroughFlagsPageComponent) },
-  { path: 'campaigns/:campaignId/characters/create', loadComponent: () => import('./campaigns/character/character-edit/character-edit.component').then(m => m.CharacterEditComponent) },
-  { path: 'campaigns/:campaignId/characters/:characterId/edit', loadComponent: () => import('./campaigns/character/character-edit/character-edit.component').then(m => m.CharacterEditComponent) },
-  { path: 'campaigns/:campaignId/characters/:characterId', loadComponent: () => import('./campaigns/character/character-view/character-view.component').then(m => m.CharacterViewComponent) },
+  { path: 'campaigns/:campaignId/playthroughs/:playthroughId/characters/create', loadComponent: () => import('./campaigns/character/character-edit/character-edit.component').then(m => m.CharacterEditComponent) },
+  { path: 'campaigns/:campaignId/playthroughs/:playthroughId/characters/:characterId/edit', loadComponent: () => import('./campaigns/character/character-edit/character-edit.component').then(m => m.CharacterEditComponent) },
+  { path: 'campaigns/:campaignId/playthroughs/:playthroughId/characters/:characterId', loadComponent: () => import('./campaigns/character/character-view/character-view.component').then(m => m.CharacterViewComponent) },
   { path: 'campaigns/:campaignId/npcs/create', loadComponent: () => import('./campaigns/npc/npc-edit/npc-edit.component').then(m => m.NpcEditComponent) },
   { path: 'campaigns/:campaignId/npcs/:npcId/edit', loadComponent: () => import('./campaigns/npc/npc-edit/npc-edit.component').then(m => m.NpcEditComponent) },
   { path: 'campaigns/:campaignId/npcs/:npcId', loadComponent: () => import('./campaigns/npc/npc-view/npc-view.component').then(m => m.NpcViewComponent) },

web/src/app/campaigns/arc/arc-view/arc-view.component.html

@@ -39,7 +39,7 @@
     <h2 class="view-section-title"><span class="view-section-icon">🗺️</span> Quêtes du hub (scénario)</h2>
 
     <p class="view-section-empty" *ngIf="hubQuests.length === 0">
-      Aucune quête pour ce hub. Créez un chapitre pour ajouter une première quête.
+      Aucune quête pour ce hub. Créez-en une pour démarrer.
     </p>
 
     <div class="hub-quest-grid" *ngIf="hubQuests.length > 0">

web/src/app/campaigns/campaign-tree.helper.ts

@@ -82,30 +82,9 @@ export function buildCampaignTree(campaignId: string, data: CampaignTreeData): T
   // IDs préfixés par type pour éviter les collisions dans LayoutService.expanded
   // (chaque entité a sa propre séquence IDENTITY en base → arc.id=1 et chapter.id=1
   // peuvent coexister et se marchaient sur les pieds dans le Set<string> global).
-  const sortedCharacters = [...data.characters].sort(byName);
-  const characterItems: TreeItem[] = sortedCharacters.map(ch => ({
-    id: `character-${ch.id}`,
-    label: ch.name,
-    route: `/campaigns/${campaignId}/characters/${ch.id}`
-  }));
-
-  const charactersNode: TreeItem = {
-    id: 'characters-root',
-    label: 'PJ',
-    iconKey: 'users',
-    children: characterItems,
-    meta: characterItems.length ? String(characterItems.length) : undefined,
-    sectionHeaderBefore: 'Personnages',
-    // Note : le section header "Personnages" est porté par le premier nœud (PJ).
-    // Le filet au-dessus est masqué par CSS si c'est le tout premier item de la sidebar.
-    createActions: [{
-      id: 'new-character',
-      label: 'Nouveau PJ',
-      route: `/campaigns/${campaignId}/characters/create`,
-      actionIcon: 'plus'
-    }]
-  };
-
+  // Note refonte Playthrough : les PJ ne sont plus rattachés à la campagne mais
+  // à une Partie (Playthrough). On ne les affiche donc plus dans la sidebar de
+  // campagne — seuls les PNJ (donnée de scénario) restent sous "Personnages".
   const sortedNpcs = [...data.npcs].sort(byName);
   const npcItems: TreeItem[] = sortedNpcs.map(n => ({
     id: `npc-${n.id}`,
@@ -119,7 +98,9 @@ export function buildCampaignTree(campaignId: string, data: CampaignTreeData): T
     iconKey: 'c-drama',
     children: npcItems,
     meta: npcItems.length ? String(npcItems.length) : undefined,
-    // Pas de sectionHeaderBefore : on reste sous le header "Personnages" du nœud PJ.
+    // Porte le header de section "Personnages" (les PJ ayant migré vers la Partie).
+    // Le filet au-dessus est masqué par CSS si c'est le tout premier item de la sidebar.
+    sectionHeaderBefore: 'Personnages',
     createActions: [{
       id: 'new-npc',
       label: 'Nouveau PNJ',
@@ -146,6 +127,8 @@ export function buildCampaignTree(campaignId: string, data: CampaignTreeData): T
         id: `chapter-${ch.id}`,
         label: ch.name,
         iconKey: ch.icon ?? undefined,
+        // Cadenas si le chapitre porte des conditions de déblocage (hub ou linéaire).
+        meta: (ch.prerequisites?.length ?? 0) > 0 ? '🔒' : undefined,
         children: sceneItems,
         route: `/campaigns/${campaignId}/arcs/${arc.id}/chapters/${ch.id}`,
         createActions: [{
@@ -166,14 +149,15 @@ export function buildCampaignTree(campaignId: string, data: CampaignTreeData): T
 
       createActions: [{
         id: `new-chapter-${arc.id}`,
-        label: 'Nouveau chapitre',
+        // Dans un arc hub, un "chapitre" est présenté comme une "quête".
+        label: arc.type === 'HUB' ? 'Nouvelle quête' : 'Nouveau chapitre',
         route: `/campaigns/${campaignId}/arcs/${arc.id}/chapters/create`,
         actionIcon: 'plus'
       }]
     };
   });
 
-  return [...arcNodes, charactersNode, npcsNode];
+  return [...arcNodes, npcsNode];
 }
 
 /**
@@ -197,6 +181,8 @@ export function buildCampaignSidebarConfig(
   }));
   return {
     title: campaign.name,
+    // Titre cliquable → accueil de la campagne (raccourci depuis n'importe quelle sous-page).
+    titleRoute: `/campaigns/${campaignId}`,
     items: buildCampaignTree(campaignId, treeData),
     footerLabel: 'Toutes les campagnes',
     createActions: [

web/src/app/campaigns/campaign/campaign-adapt/campaign-adapt.component.html

@@ -0,0 +1,61 @@
+<div class="adapt-page">
+
+  <div class="page-header">
+    <button type="button" class="btn-back" (click)="back()">
+      <lucide-icon [img]="ArrowLeft" [size]="14"></lucide-icon>
+      Retour à la campagne
+    </button>
+    <h1>Adapter un PDF à cette campagne</h1>
+    <p class="subtitle">
+      L'IA connaît votre campagne (structure, PNJ, univers) et lit le PDF, puis discute avec vous
+      pour l'intégrer et l'adapter. Ce sont des <strong>conseils</strong> : rien n'est créé,
+      vous appliquez ce qui vous plaît — et vous pouvez lui répondre pour qu'elle ajuste.
+    </p>
+  </div>
+
+  <!-- Choix / changement du PDF -->
+  <section class="upload-bar">
+    <input #pdfInput type="file" accept="application/pdf,.pdf" hidden (change)="onPdfSelected($event)" />
+    <button type="button" class="btn-primary" [disabled]="streaming" (click)="pdfInput.click()">
+      <lucide-icon [img]="Upload" [size]="15"></lucide-icon>
+      {{ hasConversation ? 'Changer de PDF' : 'Choisir un PDF à adapter' }}
+    </button>
+    <span class="file-name" *ngIf="fileName">{{ fileName }}</span>
+  </section>
+
+  <p class="adapt-error" *ngIf="error">{{ error }}</p>
+
+  <!-- Conversation -->
+  <section class="chat" *ngIf="hasConversation">
+    <div class="msg" *ngFor="let m of messages; let i = index"
+         [class.msg--user]="m.role === 'user'" [class.msg--assistant]="m.role === 'assistant'">
+      <div class="msg-role">{{ m.role === 'user' ? 'Vous' : 'IA' }}</div>
+
+      <div class="msg-body" *ngIf="m.role === 'user'">{{ m.content }}</div>
+      <div class="msg-body markdown-body" *ngIf="m.role === 'assistant'" [innerHTML]="m.content | markdown"></div>
+
+      <div class="msg-actions" *ngIf="m.role === 'assistant' && m.content && !(streaming && i === messages.length - 1)">
+        <button type="button" class="btn-copy" (click)="copy(i)">
+          <lucide-icon [img]="copiedIndex === i ? Check : Copy" [size]="12"></lucide-icon>
+          {{ copiedIndex === i ? 'Copié' : 'Copier' }}
+        </button>
+      </div>
+
+      <span class="streaming-cursor" *ngIf="streaming && i === messages.length - 1 && m.role === 'assistant'">▌</span>
+    </div>
+  </section>
+
+  <!-- Saisie d'un feedback -->
+  <section class="composer" *ngIf="hasConversation">
+    <textarea
+      [(ngModel)]="input"
+      [disabled]="streaming"
+      rows="2"
+      placeholder="Répondez à l'IA : corrigez, demandez une alternative, un autre lieu à intégrer…"
+      (keydown.enter)="$event.preventDefault(); sendCurrent()"></textarea>
+    <button type="button" class="btn-send" [disabled]="streaming || !input.trim()" (click)="sendCurrent()">
+      <lucide-icon [img]="Send" [size]="16"></lucide-icon>
+    </button>
+  </section>
+
+</div>

web/src/app/campaigns/campaign/campaign-adapt/campaign-adapt.component.scss

@@ -0,0 +1,184 @@
+.adapt-page {
+  padding: 2rem 2.5rem;
+  max-width: 900px;
+}
+
+.page-header {
+  margin-bottom: 1.25rem;
+
+  h1 { margin: 0.6rem 0 0.3rem; font-size: 1.5rem; color: #f3f4f6; }
+}
+
+.btn-back {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.4rem;
+  background: transparent;
+  border: none;
+  color: #9ca3af;
+  cursor: pointer;
+  font-size: 0.85rem;
+  padding: 0;
+
+  &:hover { color: #c4b5fd; }
+}
+
+.subtitle { margin: 0; color: #9ca3af; font-size: 0.9rem; strong { color: #d1d5db; } }
+
+// --- Barre PDF --------------------------------------------------------------
+.upload-bar {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.8rem;
+  flex-wrap: wrap;
+  margin-bottom: 1rem;
+}
+
+.btn-primary {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.45rem;
+  padding: 0.6rem 1.1rem;
+  border-radius: 8px;
+  font-size: 0.9rem;
+  font-weight: 500;
+  cursor: pointer;
+  border: none;
+  background: #6c63ff;
+  color: white;
+
+  &:hover:not(:disabled) { background: #5b52e0; }
+  &:disabled { opacity: 0.6; cursor: progress; }
+}
+
+.file-name { color: #9ca3af; font-size: 0.82rem; }
+
+.adapt-error {
+  margin: 0 0 1rem;
+  padding: 0.55rem 0.8rem;
+  background: rgba(248, 113, 113, 0.1);
+  border: 1px solid rgba(248, 113, 113, 0.35);
+  border-radius: 8px;
+  color: #fca5a5;
+  font-size: 0.85rem;
+}
+
+// --- Conversation -----------------------------------------------------------
+.chat {
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: 0.9rem;
+  margin-bottom: 1rem;
+}
+
+.msg {
+  border-radius: 12px;
+  padding: 0.7rem 0.9rem;
+  border: 1px solid #1f2937;
+
+  &--user {
+    background: rgba(108, 99, 255, 0.1);
+    border-color: rgba(108, 99, 255, 0.3);
+    align-self: flex-end;
+    max-width: 85%;
+  }
+
+  &--assistant {
+    background: #0b1220;
+  }
+}
+
+.msg-role {
+  font-size: 0.68rem;
+  text-transform: uppercase;
+  letter-spacing: 0.05em;
+  color: #9ca3af;
+  margin-bottom: 0.35rem;
+}
+
+.msg-body {
+  color: #d1d5db;
+  font-size: 0.92rem;
+  line-height: 1.6;
+  white-space: pre-wrap;
+
+  &.markdown-body { white-space: normal; }
+
+  ::ng-deep {
+    h1, h2, h3 { color: #f3f4f6; margin: 0.9rem 0 0.4rem; }
+    h2 { font-size: 1.08rem; }
+    h3 { font-size: 1rem; }
+    ul, ol { padding-left: 1.3rem; }
+    li { margin: 0.2rem 0; }
+    strong { color: #fff; }
+    code { background: #1f2937; padding: 0.1rem 0.3rem; border-radius: 4px; font-size: 0.85em; }
+    a { color: #a78bfa; }
+    p { margin: 0.4rem 0; }
+  }
+}
+
+.msg-actions { margin-top: 0.5rem; }
+
+.btn-copy {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.3rem;
+  background: transparent;
+  border: 1px solid #374151;
+  border-radius: 6px;
+  color: #9ca3af;
+  cursor: pointer;
+  font-size: 0.75rem;
+  padding: 0.2rem 0.5rem;
+
+  &:hover { color: #c4b5fd; border-color: #6c63ff; }
+}
+
+.streaming-cursor {
+  display: inline-block;
+  color: #6c63ff;
+  animation: blink 1s step-start infinite;
+}
+
+@keyframes blink { 50% { opacity: 0; } }
+
+// --- Composer ---------------------------------------------------------------
+.composer {
+  display: flex;
+  gap: 0.5rem;
+  align-items: flex-end;
+  position: sticky;
+  bottom: 0;
+  padding-top: 0.5rem;
+  background: linear-gradient(to top, var(--color-bg, #0a0f1a) 70%, transparent);
+
+  textarea {
+    flex: 1;
+    background: #0b1220;
+    border: 1px solid #1f2937;
+    border-radius: 8px;
+    color: #f3f4f6;
+    padding: 0.55rem 0.7rem;
+    font-size: 0.9rem;
+    font-family: inherit;
+    resize: vertical;
+    &:focus { outline: none; border-color: #6c63ff; }
+    &:disabled { opacity: 0.6; }
+  }
+}
+
+.btn-send {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  justify-content: center;
+  width: 42px;
+  height: 42px;
+  border-radius: 8px;
+  border: none;
+  background: #6c63ff;
+  color: white;
+  cursor: pointer;
+
+  &:hover:not(:disabled) { background: #5b52e0; }
+  &:disabled { opacity: 0.5; cursor: default; }
+}

web/src/app/campaigns/campaign/campaign-adapt/campaign-adapt.component.ts

@@ -0,0 +1,130 @@
+import { Component, OnInit } from '@angular/core';
+import { CommonModule } from '@angular/common';
+import { ActivatedRoute, Router } from '@angular/router';
+import { FormsModule } from '@angular/forms';
+import { LucideAngularModule, ArrowLeft, Upload, Copy, Check, Send } from 'lucide-angular';
+import { CampaignAdaptService, AdaptMessage } from '../../../services/campaign-adapt.service';
+import { CampaignSidebarService } from '../../../services/campaign-sidebar.service';
+import { PageTitleService } from '../../../services/page-title.service';
+import { MarkdownPipe } from '../../../shared/markdown.pipe';
+
+const FIRST_PROMPT = 'Propose-moi comment intégrer et adapter ce PDF à ma campagne.';
+
+/**
+ * Page « Adapter un PDF » — CONVERSATIONNELLE. L'IA connaît la campagne (structure,
+ * PNJ, univers) + lit le PDF, propose une 1re adaptation, puis l'utilisateur peut
+ * répondre (corriger, demander des alternatives…) et l'IA rebondit.
+ * Route : /campaigns/:campaignId/adapt — rien n'est créé, conseils à appliquer à la main.
+ */
+@Component({
+  selector: 'app-campaign-adapt',
+  standalone: true,
+  imports: [CommonModule, FormsModule, LucideAngularModule, MarkdownPipe],
+  templateUrl: './campaign-adapt.component.html',
+  styleUrls: ['./campaign-adapt.component.scss']
+})
+export class CampaignAdaptComponent implements OnInit {
+  readonly ArrowLeft = ArrowLeft;
+  readonly Upload = Upload;
+  readonly Copy = Copy;
+  readonly Check = Check;
+  readonly Send = Send;
+
+  campaignId = '';
+
+  /** PDF choisi, conservé pour les tours de conversation suivants. */
+  private file: File | null = null;
+  fileName = '';
+
+  /** Conversation affichée (user + assistant). */
+  messages: AdaptMessage[] = [];
+  streaming = false;
+  error: string | null = null;
+
+  /** Saisie du message en cours. */
+  input = '';
+  copiedIndex: number | null = null;
+
+  constructor(
+    private route: ActivatedRoute,
+    private router: Router,
+    private service: CampaignAdaptService,
+    private campaignSidebar: CampaignSidebarService,
+    private pageTitle: PageTitleService
+  ) {}
+
+  ngOnInit(): void {
+    this.campaignId = this.route.snapshot.paramMap.get('campaignId')!;
+    this.pageTitle.set('Adapter un PDF');
+    this.campaignSidebar.show(this.campaignId);
+  }
+
+  get hasConversation(): boolean { return this.messages.length > 0; }
+
+  // --- Choix du PDF (démarre / réinitialise la conversation) ---------------
+
+  onPdfSelected(event: Event): void {
+    const input = event.target as HTMLInputElement;
+    const file = input.files?.[0];
+    input.value = '';
+    if (!file) return;
+    this.file = file;
+    this.fileName = file.name;
+    this.messages = [];
+    this.error = null;
+    this.send(FIRST_PROMPT);
+  }
+
+  // --- Envoi d'un message (1er tour ou feedback) ---------------------------
+
+  sendCurrent(): void {
+    const text = this.input.trim();
+    if (!text || this.streaming) return;
+    this.input = '';
+    this.send(text);
+  }
+
+  private send(text: string): void {
+    if (!this.file || this.streaming) return;
+    this.error = null;
+
+    this.messages.push({ role: 'user', content: text });
+    // Historique envoyé = tout jusqu'au message user inclus (sans la bulle vide).
+    const payload: AdaptMessage[] = this.messages.map(m => ({ role: m.role, content: m.content }));
+
+    const assistant: AdaptMessage = { role: 'assistant', content: '' };
+    this.messages.push(assistant);
+    this.streaming = true;
+
+    this.service.adviseStream(this.campaignId, this.file, payload).subscribe({
+      next: (ev) => {
+        if (ev.type === 'token') {
+          assistant.content += ev.value;
+        } else if (ev.type === 'done') {
+          this.streaming = false;
+        }
+      },
+      error: (err: Error) => {
+        this.streaming = false;
+        // Bulle assistant restée vide → on la retire pour ne pas afficher de vide.
+        if (!assistant.content) {
+          this.messages = this.messages.filter(m => m !== assistant);
+        }
+        this.error = err?.message ? `Échec : ${err.message}` : "Échec de l'adaptation.";
+      }
+    });
+  }
+
+  copy(index: number): void {
+    const msg = this.messages[index];
+    if (!msg) return;
+    navigator.clipboard?.writeText(msg.content).then(() => {
+      this.copiedIndex = index;
+      setTimeout(() => (this.copiedIndex = null), 2000);
+    });
+  }
+
+  back(): void {
+    this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId]);
+  }
+}

web/src/app/campaigns/campaign/campaign-detail/campaign-detail.component.html

@@ -102,38 +102,9 @@
       <h2>Personnages</h2>
     </div>
 
-    <!-- Sous-section : Personnages joueurs (PJ) -->
-    <div class="persona-subsection">
-      <div class="subsection-header">
-        <h3>
-          <lucide-icon [img]="User" [size]="16"></lucide-icon>
-          Personnages joueurs
-          <span class="count-badge" *ngIf="characters.length > 0">{{ characters.length }}</span>
-        </h3>
-        <button class="btn-add" (click)="createCharacter()">
-          <lucide-icon [img]="Plus" [size]="14"></lucide-icon>
-          Nouveau PJ
-        </button>
-      </div>
-
-      <div class="characters-grid" *ngIf="characters.length > 0">
-        <div class="character-card" *ngFor="let character of characters" (click)="viewCharacter(character)">
-          <lucide-icon [img]="User" [size]="20" class="character-icon"></lucide-icon>
-          <div class="character-info">
-            <span class="character-name">{{ character.name }}</span>
-            <span class="character-snippet">{{ personaSnippet(character) }}</span>
-          </div>
-        </div>
-      </div>
-
-      <div class="empty-state empty-state--compact" *ngIf="characters.length === 0">
-        <p>Aucun personnage joueur pour le moment.</p>
-        <button class="btn-add-first" (click)="createCharacter()">
-          <lucide-icon [img]="Plus" [size]="14"></lucide-icon>
-          Créer votre premier PJ
-        </button>
-      </div>
-    </div>
+    <!-- Les PJ ne sont plus rattachés à la campagne mais à une Partie (Playthrough) :
+         ils se gèrent depuis la page d'une Partie. Ici on ne liste que les PNJ
+         (donnée de scénario, partagée par toutes les Parties). -->
 
     <!-- Sous-section : Personnages non-joueurs (PNJ) -->
     <div class="persona-subsection">
@@ -172,10 +143,20 @@
   <section class="detail-section arcs-section" *ngIf="!editing">
     <div class="section-header">
       <h2>Arcs narratifs</h2>
-      <button class="btn-add" (click)="createArc()">
-        <lucide-icon [img]="Plus" [size]="14"></lucide-icon>
-        Nouvel arc
-      </button>
+      <div class="section-header-actions">
+        <button class="btn-add btn-add--secondary" (click)="adaptCampaign()" title="Conseils IA pour adapter un PDF à cette campagne">
+          <lucide-icon [img]="Sparkles" [size]="14"></lucide-icon>
+          Adapter un PDF
+        </button>
+        <button class="btn-add btn-add--secondary" (click)="importCampaign()" title="Générer l'arborescence depuis un PDF de campagne">
+          <lucide-icon [img]="Upload" [size]="14"></lucide-icon>
+          Importer un PDF
+        </button>
+        <button class="btn-add" (click)="createArc()">
+          <lucide-icon [img]="Plus" [size]="14"></lucide-icon>
+          Nouvel arc
+        </button>
+      </div>
     </div>
 
     <div class="arcs-grid" *ngIf="arcs.length > 0">

web/src/app/campaigns/campaign/campaign-detail/campaign-detail.component.scss

@@ -268,6 +268,12 @@
   h2 { color: #d1d5db; font-size: 1rem; font-weight: 600; }
 }
 
+.section-header-actions {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.5rem;
+}
+
 .btn-add {
   display: flex;
   align-items: center;
@@ -283,6 +289,14 @@
   transition: background 0.2s;
 
   &:hover { background: #5b52e0; }
+
+  // Variante secondaire (ex: "Importer un PDF") : discrète à côté de l'action primaire.
+  &--secondary {
+    background: #1f2937;
+    color: #e5e7eb;
+    border: 1px solid #374151;
+    &:hover { background: #273244; border-color: #6c63ff; }
+  }
 }
 
 .arcs-grid {

web/src/app/campaigns/campaign/campaign-detail/campaign-detail.component.ts

@@ -2,7 +2,7 @@ import { Component, OnInit, OnDestroy } from '@angular/core';
 import { CommonModule } from '@angular/common';
 import { ActivatedRoute } from '@angular/router';
 import { FormsModule } from '@angular/forms';
-import { LucideAngularModule, Swords, Plus, Globe, Pencil, Trash2, User, Dices, Drama, Check, Play } from 'lucide-angular';
+import { LucideAngularModule, Swords, Plus, Globe, Pencil, Trash2, Dices, Drama, Check, Play, Upload, Sparkles } from 'lucide-angular';
 import { Router, RouterLink } from '@angular/router';
 import { forkJoin, of } from 'rxjs';
 import { catchError, switchMap, filter, map } from 'rxjs/operators';
@@ -16,7 +16,6 @@ import { SessionService } from '../../../services/session.service';
 import { PlaythroughService } from '../../../services/playthrough.service';
 import { Playthrough } from '../../../services/campaign.model';
 import { Session } from '../../../services/session.model';
-import { Character } from '../../../services/character.model';
 import { Npc } from '../../../services/npc.model';
 import { LayoutService } from '../../../services/layout.service';
 import { PageTitleService } from '../../../services/page-title.service';
@@ -38,11 +37,12 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
   readonly Globe = Globe;
   readonly Pencil = Pencil;
   readonly Trash2 = Trash2;
-  readonly User = User;
   readonly Dices = Dices;
   readonly Drama = Drama;
   readonly Check = Check;
   readonly Play = Play;
+  readonly Upload = Upload;
+  readonly Sparkles = Sparkles;
 
   campaign: Campaign | null = null;
   arcs: Arc[] = [];
@@ -56,8 +56,6 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
   availableGameSystems: GameSystem[] = [];
   /** GameSystem associé si `campaign.gameSystemId` est renseigné ; sinon null. */
   linkedGameSystem: GameSystem | null = null;
-  /** Fiches de personnages (PJ) de la campagne. */
-  characters: Character[] = [];
   /** Fiches de personnages non-joueurs (PNJ) de la campagne. */
   npcs: Npc[] = [];
   /** Sessions de jeu (passées et en cours) liées à cette campagne. */
@@ -73,8 +71,6 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
 
   /** Parties (Playthroughs) de cette campagne. */
   playthroughs: Playthrough[] = [];
-  /** Partie par défaut (1re) — fallback pour les actions session/PJ tant que l'UI Playthrough n'est pas finie. */
-  defaultPlaythroughId: string | null = null;
 
   /** Mode édition inline. */
   editing = false;
@@ -124,10 +120,8 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
       this.campaign = campaign;
       this.editing = false;
       this.playthroughs = playthroughs;
-      this.defaultPlaythroughId = playthroughs.length > 0 ? playthroughs[0].id! : null;
       this.loadLinkedLore(campaign);
       this.loadLinkedGameSystem(campaign);
-      this.loadCharacters(campaign.id!);
       this.loadNpcs(campaign.id!);
       this.loadSessions(campaign.id!);
       this.arcs = treeData.arcs;
@@ -162,10 +156,8 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
       this.campaign = campaign;
       this.editing = false;
       this.playthroughs = playthroughs;
-      this.defaultPlaythroughId = playthroughs.length > 0 ? playthroughs[0].id! : null;
       this.loadLinkedLore(campaign);
       this.loadLinkedGameSystem(campaign);
-      this.loadCharacters(campaign.id!);
       this.loadNpcs(campaign.id!);
       this.loadSessions(campaign.id!);
       this.arcs = treeData.arcs;
@@ -200,18 +192,7 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
     ).subscribe(gs => this.linkedGameSystem = gs);
   }
 
-  /** Charge les PJ de la Partie par défaut (refonte Playthrough). */
-  private loadCharacters(_campaignId: string): void {
-    if (!this.defaultPlaythroughId) {
-      this.characters = [];
-      return;
-    }
-    this.characterService.getByPlaythrough(this.defaultPlaythroughId).pipe(
-      catchError(() => of([] as Character[]))
-    ).subscribe(list => this.characters = list);
-  }
-
-  /** Symétrique pour les PNJ. */
+  /** Charge les PNJ de la campagne (les PJ vivent désormais dans une Partie). */
   private loadNpcs(campaignId: string): void {
     this.npcService.getByCampaign(campaignId).pipe(
       catchError(() => of([] as Npc[]))
@@ -245,11 +226,6 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
     });
   }
 
-  createCharacter(): void {
-    if (!this.campaign) return;
-    this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'characters', 'create']);
-  }
-
   createNpc(): void {
     if (!this.campaign) return;
     this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'npcs', 'create']);
@@ -260,17 +236,6 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
     this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'npcs', npc.id, 'edit']);
   }
 
-  editCharacter(character: Character): void {
-    if (!this.campaign || !character.id) return;
-    this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'characters', character.id, 'edit']);
-  }
-
-  /** Ouvre la vue lecture seule (style WorldAnvil) — clic sur la carte. */
-  viewCharacter(character: Character): void {
-    if (!this.campaign || !character.id) return;
-    this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'characters', character.id]);
-  }
-
   viewNpc(npc: Npc): void {
     if (!this.campaign || !npc.id) return;
     this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'npcs', npc.id]);
@@ -281,6 +246,18 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
     this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'arcs', 'create']);
   }
 
+  /** Ouvre la page d'import d'un PDF de campagne (proposition d'arbre à réviser). */
+  importCampaign(): void {
+    if (!this.campaign) return;
+    this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'import']);
+  }
+
+  /** Ouvre la page de conseils d'adaptation d'un PDF à cette campagne. */
+  adaptCampaign(): void {
+    if (!this.campaign) return;
+    this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'adapt']);
+  }
+
   openArc(arc: Arc): void {
     if (!this.campaign || !arc.id) return;
     this.router.navigate(['/campaigns', this.campaign.id, 'arcs', arc.id]);
@@ -306,11 +283,6 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
     return '(Fiche vide)';
   }
 
-  /** Alias gardé pour compatibilité avec les anciens templates. */
-  characterSnippet(c: Character): string {
-    return this.personaSnippet(c);
-  }
-
   private showLayout(allCampaigns: Campaign[], data: CampaignTreeData): void {
     this.layoutService.show(buildCampaignSidebarConfig(this.campaign!, allCampaigns, data, this.campaign!.id!));
   }
@@ -385,9 +357,9 @@ export class CampaignDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
     const newGameSystemId = this.editGameSystemId ? this.editGameSystemId : null;
     const currentGameSystemId = this.campaign.gameSystemId ?? null;
     const gameSystemChanged = newGameSystemId !== currentGameSystemId;
-    const hasSheets = this.characters.length > 0 || this.npcs.length > 0;
+    const hasSheets = this.npcs.length > 0;
     if (gameSystemChanged && hasSheets) {
-      const count = this.characters.length + this.npcs.length;
+      const count = this.npcs.length;
       this.confirmDialog.confirm({
         title: 'Changer le systeme de jeu ?',
         message:

web/src/app/campaigns/campaign/campaign-import/campaign-import.component.html

@@ -0,0 +1,183 @@
+<div class="import-page">
+
+  <div class="page-header">
+    <button type="button" class="btn-back" (click)="cancel()">
+      <lucide-icon [img]="ArrowLeft" [size]="14"></lucide-icon>
+      Retour à la campagne
+    </button>
+    <h1>Importer un PDF de campagne</h1>
+    <p class="subtitle">
+      L'IA propose une arborescence arc → chapitre → scène. Vous la révisez et l'ajustez
+      avant de créer quoi que ce soit.
+    </p>
+  </div>
+
+  <!-- Étape 1 : upload (masqué une fois en revue) -->
+  <section class="upload-area" *ngIf="!reviewing">
+    <input #pdfInput type="file" accept="application/pdf,.pdf" hidden (change)="onPdfSelected($event)" />
+    <button type="button" class="btn-primary big" [disabled]="importing" (click)="pdfInput.click()">
+      <lucide-icon [img]="Upload" [size]="16"></lucide-icon>
+      {{ importing ? 'Import en cours…' : 'Choisir un PDF de campagne' }}
+    </button>
+
+    <!-- Progression live -->
+    <div class="import-progress" *ngIf="importing">
+      <p class="import-phase">{{ importPhase }}</p>
+      <div class="progress-bar" *ngIf="importProgress">
+        <div class="progress-fill"
+             [style.width.%]="importProgress.total ? (importProgress.current / importProgress.total) * 100 : 0">
+        </div>
+      </div>
+      <p class="import-counts" *ngIf="importCounts">
+        Trouvé jusqu'ici : {{ importCounts.arcs }} arc(s) · {{ importCounts.chapters }} chapitre(s) · {{ importCounts.scenes }} scène(s)
+      </p>
+    </div>
+
+    <p class="import-error" *ngIf="importError">{{ importError }}</p>
+  </section>
+
+  <!-- Étape 2 : revue de l'arbre éditable -->
+  <section class="review-area" *ngIf="reviewing">
+    <div class="review-header">
+      <p class="review-summary">
+        À créer : <strong>{{ arcCount }}</strong> nouvel(s) arc(s),
+        <strong>{{ chapterCount }}</strong> chapitre(s),
+        <strong>{{ sceneCount }}</strong> scène(s).
+        Les éléments <em>« déjà présent »</em> (grisés) sont affichés pour situer les ajouts ;
+        ils ne seront pas recréés. Modifiez les nouveaux, puis créez.
+      </p>
+    </div>
+
+    <div class="tree">
+      <!-- Arc -->
+      <div class="arc-card" *ngFor="let arc of tree; let ai = index">
+        <div class="node-head arc-head" [class.existing-node]="arc.existing">
+          <button type="button" class="btn-collapse" (click)="toggleArc(arc)">
+            <lucide-icon [img]="arc.collapsed ? ChevronRight : ChevronDown" [size]="16"></lucide-icon>
+          </button>
+          <lucide-icon [img]="Swords" [size]="16" class="node-icon"></lucide-icon>
+          <input type="text" class="node-name" [(ngModel)]="arc.name" [name]="'arc-' + ai"
+                 [readonly]="arc.existing" placeholder="Nom de l'arc" />
+          <span class="badge-existing" *ngIf="arc.existing">déjà présent</span>
+          <button type="button" class="btn-remove" *ngIf="!arc.existing" (click)="removeArc(ai)" title="Supprimer l'arc">
+            <lucide-icon [img]="Trash2" [size]="14"></lucide-icon>
+          </button>
+        </div>
+
+        <div class="node-body" *ngIf="!arc.collapsed">
+          <div class="arc-type-toggle" *ngIf="!arc.existing">
+            <span class="toggle-label">Type :</span>
+            <button type="button" class="type-btn" [class.active]="arc.type === 'LINEAR'"
+                    (click)="setArcType(arc, 'LINEAR')">Linéaire</button>
+            <button type="button" class="type-btn" [class.active]="arc.type === 'HUB'"
+                    (click)="setArcType(arc, 'HUB')">Hub (quêtes)</button>
+          </div>
+
+          <textarea class="node-desc" *ngIf="!arc.existing" [(ngModel)]="arc.description" [name]="'arc-desc-' + ai"
+                    rows="2" placeholder="Synopsis de l'arc (optionnel)"></textarea>
+
+          <!-- Chapitres -->
+          <div class="chapter-card" *ngFor="let chapter of arc.chapters; let ci = index">
+            <div class="node-head chapter-head" [class.existing-node]="chapter.existing">
+              <button type="button" class="btn-collapse" (click)="toggleChapter(chapter)">
+                <lucide-icon [img]="chapter.collapsed ? ChevronRight : ChevronDown" [size]="14"></lucide-icon>
+              </button>
+              <lucide-icon [img]="BookOpen" [size]="14" class="node-icon"></lucide-icon>
+              <input type="text" class="node-name" [(ngModel)]="chapter.name" [name]="'chap-' + ai + '-' + ci"
+                     [readonly]="chapter.existing" placeholder="Nom du chapitre" />
+              <span class="badge-existing" *ngIf="chapter.existing">déjà présent</span>
+              <button type="button" class="btn-remove" *ngIf="!chapter.existing" (click)="removeChapter(arc, ci)" title="Supprimer le chapitre">
+                <lucide-icon [img]="Trash2" [size]="13"></lucide-icon>
+              </button>
+            </div>
+
+            <div class="node-body" *ngIf="!chapter.collapsed">
+              <textarea class="node-desc" *ngIf="!chapter.existing" [(ngModel)]="chapter.description" [name]="'chap-desc-' + ai + '-' + ci"
+                        rows="2" placeholder="Synopsis du chapitre (optionnel)"></textarea>
+
+              <!-- Scènes -->
+              <div class="scene-card" *ngFor="let scene of chapter.scenes; let si = index"
+                   [class.existing-node]="scene.existing">
+                <div class="scene-row">
+                  <lucide-icon [img]="MapPin" [size]="13" class="node-icon scene-icon"></lucide-icon>
+                  <div class="scene-fields">
+                    <input type="text" class="node-name" [(ngModel)]="scene.name"
+                           [name]="'scene-' + ai + '-' + ci + '-' + si" [readonly]="scene.existing"
+                           placeholder="Nom de la scène" />
+                    <input type="text" class="node-desc-inline" *ngIf="!scene.existing" [(ngModel)]="scene.description"
+                           [name]="'scene-desc-' + ai + '-' + ci + '-' + si" placeholder="Synopsis (optionnel)" />
+                  </div>
+                  <span class="badge-existing" *ngIf="scene.existing">déjà présent</span>
+                  <button type="button" class="btn-details" *ngIf="!scene.existing" (click)="toggleDetails(scene)"
+                          title="Narration joueurs, notes MJ, pièces">
+                    <lucide-icon [img]="scene.detailsOpen ? ChevronDown : ChevronRight" [size]="12"></lucide-icon>
+                    Détails<span *ngIf="scene.rooms.length"> · {{ scene.rooms.length }} pièce(s)</span>
+                  </button>
+                  <button type="button" class="btn-remove" *ngIf="!scene.existing" (click)="removeScene(chapter, si)" title="Supprimer la scène">
+                    <lucide-icon [img]="Trash2" [size]="13"></lucide-icon>
+                  </button>
+                </div>
+
+                <div class="scene-details" *ngIf="scene.detailsOpen && !scene.existing">
+                  <label class="field-label">À lire aux joueurs</label>
+                  <textarea class="node-desc" [(ngModel)]="scene.playerNarration"
+                            [name]="'scene-pn-' + ai + '-' + ci + '-' + si" rows="3"
+                            placeholder="Texte d'encadré lu aux joueurs (optionnel)"></textarea>
+
+                  <label class="field-label">Notes MJ</label>
+                  <textarea class="node-desc" [(ngModel)]="scene.gmNotes"
+                            [name]="'scene-gm-' + ai + '-' + ci + '-' + si" rows="3"
+                            placeholder="Secrets, développement, conséquences (optionnel)"></textarea>
+
+                  <!-- Pièces (donjon) : vide = scène narrative classique -->
+                  <span class="field-label">Pièces (lieu explorable)</span>
+                  <div class="rooms">
+                    <div class="room-row" *ngFor="let room of scene.rooms; let ri = index">
+                      <input type="text" class="room-name" [(ngModel)]="room.name"
+                             [name]="'room-' + ai + '-' + ci + '-' + si + '-' + ri" placeholder="Pièce" />
+                      <input type="text" class="room-field" [(ngModel)]="room.description"
+                             [name]="'room-desc-' + ai + '-' + ci + '-' + si + '-' + ri" placeholder="Description" />
+                      <input type="text" class="room-field" [(ngModel)]="room.enemies"
+                             [name]="'room-en-' + ai + '-' + ci + '-' + si + '-' + ri" placeholder="Ennemis" />
+                      <input type="text" class="room-field" [(ngModel)]="room.loot"
+                             [name]="'room-loot-' + ai + '-' + ci + '-' + si + '-' + ri" placeholder="Trésor" />
+                      <button type="button" class="btn-remove" (click)="removeRoom(scene, ri)" title="Supprimer la pièce">
+                        <lucide-icon [img]="Trash2" [size]="12"></lucide-icon>
+                      </button>
+                    </div>
+                    <button type="button" class="btn-add-inline" (click)="addRoom(scene)">
+                      <lucide-icon [img]="Plus" [size]="12"></lucide-icon> Pièce
+                    </button>
+                  </div>
+                </div>
+              </div>
+
+              <button type="button" class="btn-add-inline" (click)="addScene(chapter)">
+                <lucide-icon [img]="Plus" [size]="12"></lucide-icon> Scène
+              </button>
+            </div>
+          </div>
+
+          <button type="button" class="btn-add-inline" (click)="addChapter(arc)">
+            <lucide-icon [img]="Plus" [size]="12"></lucide-icon> Chapitre
+          </button>
+        </div>
+      </div>
+
+      <button type="button" class="btn-add" (click)="addArc()">
+        <lucide-icon [img]="Plus" [size]="14"></lucide-icon> Ajouter un arc
+      </button>
+    </div>
+
+    <p class="apply-error" *ngIf="applyError">{{ applyError }}</p>
+
+    <div class="review-actions">
+      <button type="button" class="btn-primary" [disabled]="applying || !hasNewContent" (click)="apply()">
+        <lucide-icon [img]="Check" [size]="16"></lucide-icon>
+        {{ applying ? 'Création…' : 'Créer dans la campagne' }}
+      </button>
+      <button type="button" class="btn-secondary" (click)="cancel()">Annuler</button>
+    </div>
+  </section>
+
+</div>

web/src/app/campaigns/campaign/campaign-import/campaign-import.component.scss

@@ -0,0 +1,323 @@
+.import-page {
+  padding: 2rem 2.5rem;
+  max-width: 900px;
+}
+
+.page-header {
+  margin-bottom: 1.5rem;
+
+  h1 { margin: 0.6rem 0 0.3rem; font-size: 1.5rem; color: #f3f4f6; }
+}
+
+.btn-back {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.4rem;
+  background: transparent;
+  border: none;
+  color: #9ca3af;
+  cursor: pointer;
+  font-size: 0.85rem;
+  padding: 0;
+
+  &:hover { color: #c4b5fd; }
+}
+
+.subtitle { margin: 0; color: #9ca3af; font-size: 0.9rem; }
+
+// --- Upload -----------------------------------------------------------------
+.upload-area {
+  padding: 2rem;
+  border: 1px dashed #374151;
+  border-radius: 12px;
+  text-align: center;
+  background: #0b1220;
+}
+
+.btn-primary,
+.btn-secondary {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.45rem;
+  padding: 0.6rem 1.1rem;
+  border-radius: 8px;
+  font-size: 0.9rem;
+  font-weight: 500;
+  cursor: pointer;
+  border: none;
+}
+
+.btn-primary {
+  background: #6c63ff;
+  color: white;
+  &:hover:not(:disabled) { background: #5b52e0; }
+  &:disabled { opacity: 0.6; cursor: progress; }
+
+  &.big { padding: 0.8rem 1.4rem; font-size: 0.95rem; }
+}
+
+.btn-secondary {
+  background: #1f2937;
+  color: #e5e7eb;
+  border: 1px solid #374151;
+  &:hover { background: #273244; }
+}
+
+.import-progress {
+  margin: 1.25rem auto 0;
+  max-width: 460px;
+  text-align: left;
+}
+
+.import-phase { margin: 0 0 0.5rem; color: #c4b5fd; font-size: 0.85rem; font-weight: 500; }
+
+.progress-bar {
+  height: 6px;
+  background: #1f2937;
+  border-radius: 999px;
+  overflow: hidden;
+}
+
+.progress-fill {
+  height: 100%;
+  background: #6c63ff;
+  border-radius: 999px;
+  transition: width 0.3s ease;
+}
+
+.import-counts { margin: 0.55rem 0 0; color: #9ca3af; font-size: 0.8rem; }
+
+.import-error,
+.apply-error {
+  margin: 1rem 0 0;
+  padding: 0.55rem 0.8rem;
+  background: rgba(248, 113, 113, 0.1);
+  border: 1px solid rgba(248, 113, 113, 0.35);
+  border-radius: 8px;
+  color: #fca5a5;
+  font-size: 0.85rem;
+}
+
+// --- Revue (arbre) ----------------------------------------------------------
+.review-summary { margin: 0 0 1rem; color: #d1d5db; font-size: 0.9rem; strong { color: #fff; } em { color: #9ca3af; font-style: italic; } }
+
+// Nœuds déjà présents dans la campagne : grisés, lecture seule.
+.existing-node {
+  opacity: 0.6;
+
+  .node-name { background: transparent; border-color: transparent; cursor: default; }
+}
+
+.badge-existing {
+  font-size: 0.65rem;
+  text-transform: uppercase;
+  letter-spacing: 0.04em;
+  color: #9ca3af;
+  background: rgba(255, 255, 255, 0.06);
+  border: 1px solid #1f2937;
+  border-radius: 999px;
+  padding: 0.1rem 0.45rem;
+  white-space: nowrap;
+}
+
+.tree { display: flex; flex-direction: column; gap: 0.75rem; }
+
+.arc-card {
+  border: 1px solid #1f2937;
+  border-radius: 10px;
+  background: #0b1220;
+  overflow: hidden;
+}
+
+.node-head {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.5rem;
+  padding: 0.55rem 0.7rem;
+}
+
+.arc-head { background: #111827; }
+.chapter-head { background: rgba(255, 255, 255, 0.02); }
+
+.btn-collapse {
+  background: transparent;
+  border: none;
+  color: #9ca3af;
+  cursor: pointer;
+  padding: 0;
+  display: flex;
+  &:hover { color: #c4b5fd; }
+}
+
+.node-icon { color: #a78bfa; flex-shrink: 0; }
+.scene-icon { color: #6b7280; }
+
+.node-name {
+  flex: 1;
+  background: #0b1220;
+  border: 1px solid #1f2937;
+  border-radius: 6px;
+  color: #f3f4f6;
+  padding: 0.35rem 0.5rem;
+  font-size: 0.88rem;
+
+  &:focus { outline: none; border-color: #6c63ff; }
+}
+
+.btn-remove {
+  background: transparent;
+  border: none;
+  color: #6b7280;
+  cursor: pointer;
+  padding: 0.2rem;
+  display: flex;
+  &:hover { color: #f87171; }
+}
+
+.node-body { padding: 0.5rem 0.7rem 0.7rem 1.7rem; display: flex; flex-direction: column; gap: 0.5rem; }
+
+.node-desc,
+.node-desc-inline {
+  background: #0b1220;
+  border: 1px solid #1f2937;
+  border-radius: 6px;
+  color: #d1d5db;
+  padding: 0.35rem 0.5rem;
+  font-size: 0.82rem;
+  font-family: inherit;
+  resize: vertical;
+  &:focus { outline: none; border-color: #6c63ff; }
+}
+
+.chapter-card {
+  border: 1px solid #1f2937;
+  border-radius: 8px;
+  overflow: hidden;
+}
+
+// Sélecteur Linéaire / Hub
+.arc-type-toggle {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.4rem;
+}
+
+.toggle-label { color: #9ca3af; font-size: 0.8rem; }
+
+.type-btn {
+  background: #0b1220;
+  border: 1px solid #1f2937;
+  border-radius: 6px;
+  color: #9ca3af;
+  cursor: pointer;
+  font-size: 0.78rem;
+  padding: 0.3rem 0.6rem;
+
+  &:hover { border-color: #6c63ff; }
+  &.active { background: rgba(108, 99, 255, 0.18); border-color: #6c63ff; color: #c4b5fd; font-weight: 600; }
+}
+
+.scene-card {
+  border: 1px solid #161e2e;
+  border-radius: 6px;
+  padding: 0.3rem 0.4rem;
+}
+
+.scene-row {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.4rem;
+}
+
+.btn-details {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.25rem;
+  background: transparent;
+  border: 1px solid #1f2937;
+  border-radius: 6px;
+  color: #9ca3af;
+  cursor: pointer;
+  font-size: 0.75rem;
+  padding: 0.25rem 0.5rem;
+  white-space: nowrap;
+
+  &:hover { color: #c4b5fd; border-color: #6c63ff; }
+}
+
+.scene-details {
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: 0.3rem;
+  margin: 0.4rem 0 0.2rem 1.5rem;
+  padding-left: 0.6rem;
+  border-left: 2px solid #1f2937;
+}
+
+.field-label {
+  color: #9ca3af;
+  font-size: 0.72rem;
+  text-transform: uppercase;
+  letter-spacing: 0.03em;
+  margin-top: 0.3rem;
+}
+
+.rooms {
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: 0.35rem;
+}
+
+.room-row {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.35rem;
+}
+
+.room-name,
+.room-field {
+  background: #0b1220;
+  border: 1px solid #1f2937;
+  border-radius: 5px;
+  color: #d1d5db;
+  padding: 0.25rem 0.4rem;
+  font-size: 0.78rem;
+  &:focus { outline: none; border-color: #6c63ff; }
+}
+
+.room-name { flex: 0 0 22%; }
+.room-field { flex: 1; min-width: 0; }
+
+.scene-fields {
+  flex: 1;
+  display: flex;
+  gap: 0.4rem;
+
+  .node-name { flex: 0 0 40%; }
+  .node-desc-inline { flex: 1; }
+}
+
+.btn-add,
+.btn-add-inline {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.3rem;
+  background: transparent;
+  border: 1px dashed #374151;
+  border-radius: 6px;
+  color: #9ca3af;
+  cursor: pointer;
+  font-size: 0.8rem;
+  padding: 0.35rem 0.6rem;
+  align-self: flex-start;
+
+  &:hover { color: #c4b5fd; border-color: #6c63ff; }
+}
+
+.btn-add { margin-top: 0.25rem; }
+
+.review-actions {
+  display: flex;
+  gap: 0.6rem;
+  margin-top: 1.5rem;
+}

web/src/app/campaigns/campaign/campaign-import/campaign-import.component.ts

@@ -0,0 +1,374 @@
+import { Component, OnInit } from '@angular/core';
+import { CommonModule } from '@angular/common';
+import { ActivatedRoute, Router } from '@angular/router';
+import { FormsModule } from '@angular/forms';
+import {
+  LucideAngularModule, ArrowLeft, Upload, Plus, Trash2,
+  ChevronDown, ChevronRight, Swords, BookOpen, MapPin, Check
+} from 'lucide-angular';
+import { CampaignImportService } from '../../../services/campaign-import.service';
+import { CampaignService } from '../../../services/campaign.service';
+import { CharacterService } from '../../../services/character.service';
+import { NpcService } from '../../../services/npc.service';
+import { CampaignSidebarService } from '../../../services/campaign-sidebar.service';
+import { PageTitleService } from '../../../services/page-title.service';
+import { ArcKind, ArcProposal, ChapterProposal, SceneProposal } from '../../../services/campaign-import.model';
+import { CampaignImportProposal } from '../../../services/campaign-import.model';
+import { loadCampaignTreeData, CampaignTreeData } from '../../campaign-tree.helper';
+import { of } from 'rxjs';
+import { catchError } from 'rxjs/operators';
+
+/**
+ * Nœuds éditables (= proposition + état d'UI). `existing` = déjà présent dans la
+ * campagne (chargé pour la revue) : lecture seule, sert de parent aux ajouts.
+ * `existingId` = l'ID de l'entité existante (envoyé à l'apply pour s'y rattacher).
+ */
+interface RoomNode { name: string; description: string; enemies: string; loot: string; }
+interface SceneNode {
+  name: string; description: string; playerNarration: string; gmNotes: string;
+  rooms: RoomNode[]; detailsOpen: boolean; existing: boolean; existingId?: string;
+}
+interface ChapterNode {
+  name: string; description: string; scenes: SceneNode[]; collapsed: boolean;
+  existing: boolean; existingId?: string;
+}
+interface ArcNode {
+  name: string; description: string; type: ArcKind; chapters: ChapterNode[]; collapsed: boolean;
+  existing: boolean; existingId?: string;
+}
+
+/**
+ * Page d'import d'un PDF de campagne → arbre arc/chapitre/scène.
+ * Route : /campaigns/:campaignId/import
+ *
+ * Flux : upload → progression streamée → arbre éditable (revue) → création.
+ * Rien n'est créé tant que l'utilisateur n'a pas validé « Créer dans la campagne ».
+ */
+@Component({
+  selector: 'app-campaign-import',
+  standalone: true,
+  imports: [CommonModule, FormsModule, LucideAngularModule],
+  templateUrl: './campaign-import.component.html',
+  styleUrls: ['./campaign-import.component.scss']
+})
+export class CampaignImportComponent implements OnInit {
+  readonly ArrowLeft = ArrowLeft;
+  readonly Upload = Upload;
+  readonly Plus = Plus;
+  readonly Trash2 = Trash2;
+  readonly ChevronDown = ChevronDown;
+  readonly ChevronRight = ChevronRight;
+  readonly Swords = Swords;
+  readonly BookOpen = BookOpen;
+  readonly MapPin = MapPin;
+  readonly Check = Check;
+
+  campaignId = '';
+
+  // --- État import (streaming) ---
+  importing = false;
+  importPhase = '';
+  importProgress: { current: number; total: number } | null = null;
+  importCounts: { arcs: number; chapters: number; scenes: number } | null = null;
+  importError: string | null = null;
+  /** Vrai une fois la proposition reçue (on affiche l'arbre éditable). */
+  reviewing = false;
+
+  // --- Arbre éditable ---
+  tree: ArcNode[] = [];
+
+  /** Structure actuelle de la campagne (chargée pour la fusion à la revue). */
+  private existingData: CampaignTreeData | null = null;
+
+  // --- État application (création) ---
+  applying = false;
+  applyError: string | null = null;
+
+  constructor(
+    private route: ActivatedRoute,
+    private router: Router,
+    private service: CampaignImportService,
+    private campaignService: CampaignService,
+    private characterService: CharacterService,
+    private npcService: NpcService,
+    private campaignSidebar: CampaignSidebarService,
+    private pageTitle: PageTitleService
+  ) {}
+
+  ngOnInit(): void {
+    this.campaignId = this.route.snapshot.paramMap.get('campaignId')!;
+    this.pageTitle.set('Importer une campagne');
+    this.campaignSidebar.show(this.campaignId);
+
+    // Pré-chargement de l'arborescence existante (pour fusionner à la revue).
+    // En cas d'échec on dégrade : tout sera considéré comme nouveau.
+    loadCampaignTreeData(this.campaignService, this.campaignId, this.characterService, this.npcService)
+      .pipe(catchError(() => of(null)))
+      .subscribe(data => this.existingData = data);
+  }
+
+  // --- Upload + streaming --------------------------------------------------
+
+  onPdfSelected(event: Event): void {
+    const input = event.target as HTMLInputElement;
+    const file = input.files?.[0];
+    input.value = '';
+    if (file) this.importPdf(file);
+  }
+
+  private importPdf(file: File): void {
+    this.importing = true;
+    this.reviewing = false;
+    this.importError = null;
+    this.applyError = null;
+    this.importPhase = 'Extraction du texte…';
+    this.importProgress = null;
+    this.importCounts = null;
+    this.tree = [];
+
+    this.service.importStructureStream(this.campaignId, file).subscribe({
+      next: (ev) => {
+        if (ev.type === 'progress') {
+          if (ev.total === 0) {
+            this.importPhase = 'Extraction du texte…';
+            this.importProgress = null;
+          } else {
+            this.importPhase = `Analyse de la campagne… (${ev.current}/${ev.total})`;
+            this.importProgress = { current: ev.current, total: ev.total };
+            this.importCounts = { arcs: ev.arcCount, chapters: ev.chapterCount, scenes: ev.sceneCount };
+          }
+        } else if (ev.type === 'done') {
+          this.importing = false;
+          this.importPhase = '';
+          this.importProgress = null;
+          if ((ev.arcs ?? []).length === 0) {
+            this.importError = "Aucune structure narrative détectée dans ce PDF.";
+            this.reviewing = false;
+          } else {
+            this.tree = this.buildMergedTree(ev.arcs);
+            this.reviewing = true;
+          }
+        }
+      },
+      error: (err: Error) => {
+        this.importing = false;
+        this.importPhase = '';
+        this.importProgress = null;
+        this.importError = err?.message ? `Échec de l'import : ${err.message}` : "Échec de l'import du PDF.";
+      }
+    });
+  }
+
+  // --- Construction de l'arbre fusionné (existant + proposition) -----------
+
+  /**
+   * Construit l'arbre de revue : d'abord l'arborescence ACTUELLE de la campagne
+   * (nœuds `existing`, lecture seule), puis on y fusionne la proposition par NOM
+   * (insensible à la casse). Ce qui matche un nœud existant est rattaché ; ce qui
+   * ne matche pas devient un nouveau nœud éditable.
+   */
+  private buildMergedTree(proposalArcs: ArcProposal[]): ArcNode[] {
+    const byOrder = (a: { order?: number }, b: { order?: number }) => (a.order ?? 0) - (b.order ?? 0);
+    const arcs: ArcNode[] = [];
+
+    // 1. Arbre existant.
+    const data = this.existingData;
+    if (data) {
+      for (const arc of [...data.arcs].sort(byOrder)) {
+        const chapters: ChapterNode[] = [];
+        for (const ch of [...(data.chaptersByArc[arc.id!] ?? [])].sort(byOrder)) {
+          const scenes: SceneNode[] = [];
+          for (const sc of [...(data.scenesByChapter[ch.id!] ?? [])].sort(byOrder)) {
+            scenes.push(this.existingSceneNode(sc.id!, sc.name, sc.description));
+          }
+          chapters.push({
+            name: ch.name, description: ch.description ?? '', scenes,
+            collapsed: true, existing: true, existingId: ch.id
+          });
+        }
+        arcs.push({
+          name: arc.name, description: arc.description ?? '',
+          type: (arc.type === 'HUB' ? 'HUB' : 'LINEAR'), chapters,
+          collapsed: true, existing: true, existingId: arc.id
+        });
+      }
+    }
+
+    // 2. Fusion de la proposition.
+    for (const pa of proposalArcs ?? []) {
+      const match = arcs.find(a => a.existing && this.sameName(a.name, pa.name));
+      if (match) {
+        this.mergeChaptersInto(match, pa.chapters ?? []);
+        match.collapsed = false;
+      } else {
+        arcs.push(this.newArcNode(pa));
+      }
+    }
+    return arcs;
+  }
+
+  private mergeChaptersInto(arc: ArcNode, propChapters: ChapterProposal[]): void {
+    for (const pc of propChapters) {
+      const match = arc.chapters.find(c => c.existing && this.sameName(c.name, pc.name));
+      if (match) {
+        this.mergeScenesInto(match, pc.scenes ?? []);
+        match.collapsed = false;
+      } else {
+        arc.chapters.push(this.newChapterNode(pc));
+      }
+    }
+  }
+
+  private mergeScenesInto(chapter: ChapterNode, propScenes: SceneProposal[]): void {
+    for (const ps of propScenes) {
+      // Scène de même nom déjà présente → on ne duplique pas (dédup).
+      if (chapter.scenes.some(s => this.sameName(s.name, ps.name))) continue;
+      chapter.scenes.push(this.newSceneNode(ps));
+    }
+  }
+
+  private sameName(a: string, b: string): boolean {
+    return (a ?? '').trim().toLowerCase() === (b ?? '').trim().toLowerCase();
+  }
+
+  // --- Mappers proposition → nœud NEUF -------------------------------------
+
+  private newArcNode(a: ArcProposal): ArcNode {
+    return {
+      name: a.name ?? '', description: a.description ?? '',
+      type: (a.type === 'HUB' ? 'HUB' : 'LINEAR'),
+      collapsed: false, existing: false,
+      chapters: (a.chapters ?? []).map(c => this.newChapterNode(c))
+    };
+  }
+
+  private newChapterNode(c: ChapterProposal): ChapterNode {
+    return {
+      name: c.name ?? '', description: c.description ?? '',
+      collapsed: false, existing: false,
+      scenes: (c.scenes ?? []).map(s => this.newSceneNode(s))
+    };
+  }
+
+  private newSceneNode(s: SceneProposal): SceneNode {
+    return {
+      name: s.name ?? '', description: s.description ?? '',
+      playerNarration: s.playerNarration ?? '', gmNotes: s.gmNotes ?? '',
+      detailsOpen: false, existing: false,
+      rooms: (s.rooms ?? []).map(r => ({
+        name: r.name ?? '', description: r.description ?? '',
+        enemies: r.enemies ?? '', loot: r.loot ?? ''
+      }))
+    };
+  }
+
+  private existingSceneNode(id: string, name: string, description?: string): SceneNode {
+    return {
+      name, description: description ?? '', playerNarration: '', gmNotes: '',
+      detailsOpen: false, existing: true, existingId: id, rooms: []
+    };
+  }
+
+  setArcType(arc: ArcNode, type: ArcKind): void { arc.type = type; }
+  toggleDetails(scene: SceneNode): void { scene.detailsOpen = !scene.detailsOpen; }
+  addRoom(scene: SceneNode): void {
+    scene.rooms.push({ name: '', description: '', enemies: '', loot: '' });
+    scene.detailsOpen = true;
+  }
+  removeRoom(scene: SceneNode, index: number): void { scene.rooms.splice(index, 1); }
+
+  // --- Édition de l'arbre --------------------------------------------------
+
+  toggleArc(arc: ArcNode): void { arc.collapsed = !arc.collapsed; }
+  toggleChapter(chapter: ChapterNode): void { chapter.collapsed = !chapter.collapsed; }
+
+  addArc(): void {
+    this.tree.push({ name: '', description: '', type: 'LINEAR', chapters: [], collapsed: false, existing: false });
+  }
+  removeArc(index: number): void { this.tree.splice(index, 1); }
+
+  addChapter(arc: ArcNode): void {
+    arc.chapters.push({ name: '', description: '', scenes: [], collapsed: false, existing: false });
+  }
+  removeChapter(arc: ArcNode, index: number): void { arc.chapters.splice(index, 1); }
+
+  addScene(chapter: ChapterNode): void {
+    chapter.scenes.push({
+      name: '', description: '', playerNarration: '', gmNotes: '', rooms: [], detailsOpen: true, existing: false
+    });
+  }
+  removeScene(chapter: ChapterNode, index: number): void { chapter.scenes.splice(index, 1); }
+
+  /** Compteurs des nœuds NOUVEAUX (= ce qui sera réellement créé). */
+  get arcCount(): number { return this.tree.filter(a => !a.existing && a.name.trim()).length; }
+  get chapterCount(): number {
+    return this.tree.reduce((n, a) => n + a.chapters.filter(c => !c.existing && c.name.trim()).length, 0);
+  }
+  get sceneCount(): number {
+    return this.tree.reduce((n, a) =>
+      n + a.chapters.reduce((m, c) => m + c.scenes.filter(s => !s.existing && s.name.trim()).length, 0), 0);
+  }
+
+  /** Vrai s'il y a au moins un nœud nouveau à créer (sinon « Créer » désactivé). */
+  get hasNewContent(): boolean {
+    return this.arcCount > 0 || this.chapterCount > 0 || this.sceneCount > 0;
+  }
+
+  // --- Application (création) ----------------------------------------------
+
+  apply(): void {
+    if (this.applying || !this.hasNewContent) return;
+    this.applying = true;
+    this.applyError = null;
+
+    // On envoie l'arbre fusionné COMPLET (existants + nouveaux) : les nœuds
+    // `existing` portent leur existingId et servent de parents — l'apply ne
+    // recrée que les nœuds sans existingId.
+    const proposal: CampaignImportProposal = {
+      arcs: this.tree
+        .filter(a => a.name.trim())
+        .map(a => ({
+          name: a.name.trim(),
+          description: a.description.trim(),
+          type: a.type,
+          existingId: a.existingId ?? null,
+          chapters: a.chapters
+            .filter(c => c.name.trim())
+            .map(c => ({
+              name: c.name.trim(),
+              description: c.description.trim(),
+              existingId: c.existingId ?? null,
+              scenes: c.scenes
+                .filter(s => s.name.trim())
+                .map(s => ({
+                  name: s.name.trim(),
+                  description: s.description.trim(),
+                  playerNarration: s.playerNarration.trim(),
+                  gmNotes: s.gmNotes.trim(),
+                  existingId: s.existingId ?? null,
+                  rooms: s.rooms
+                    .filter(r => r.name.trim())
+                    .map(r => ({
+                      name: r.name.trim(),
+                      description: r.description.trim(),
+                      enemies: r.enemies.trim(),
+                      loot: r.loot.trim()
+                    }))
+                }))
+            }))
+        }))
+    };
+
+    this.service.applyStructure(this.campaignId, proposal).subscribe({
+      next: () => this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId]),
+      error: () => {
+        this.applying = false;
+        this.applyError = "Échec de la création. La campagne existe-t-elle toujours ?";
+      }
+    });
+  }
+
+  cancel(): void {
+    this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId]);
+  }
+}

web/src/app/campaigns/chapter/chapter-create/chapter-create.component.html

@@ -1,19 +1,19 @@
 <div class="chapter-create-page">
 
   <div class="page-header">
-    <h1>Créer un nouveau chapitre</h1>
-    <p class="arc-ref" *ngIf="arcName">Arc : {{ arcName }}</p>
+    <h1>{{ isHub ? 'Créer une nouvelle quête' : 'Créer un nouveau chapitre' }}</h1>
+    <p class="arc-ref" *ngIf="arcName">{{ isHub ? 'Hub' : 'Arc' }} : {{ arcName }}</p>
   </div>
 
   <form [formGroup]="form" (ngSubmit)="submit()" class="chapter-form">
 
     <div class="field">
-      <label for="chapter-create-name">Nom du chapitre *</label>
+      <label for="chapter-create-name">{{ isHub ? 'Nom de la quête *' : 'Nom du chapitre *' }}</label>
       <input
         id="chapter-create-name"
         type="text"
         formControlName="name"
-        placeholder="Ex: Chapitre 1: Les Disparitions"
+        [placeholder]="isHub ? 'Ex: Sauver le marchand disparu' : 'Ex: Chapitre 1: Les Disparitions'"
         [class.invalid]="form.get('name')?.invalid && form.get('name')?.touched"
       />
     </div>
@@ -23,7 +23,7 @@
       <textarea
         id="chapter-create-description"
         formControlName="description"
-        placeholder="Décrivez ce chapitre..."
+        [placeholder]="isHub ? 'Décrivez cette quête...' : 'Décrivez ce chapitre...'"
         rows="5">
       </textarea>
     </div>
@@ -35,7 +35,7 @@
 
     <div class="form-actions">
       <button type="submit" class="btn-primary" [disabled]="form.invalid">
-        Créer le chapitre
+        {{ isHub ? 'Créer la quête' : 'Créer le chapitre' }}
       </button>
       <button type="button" class="btn-secondary" (click)="cancel()">Annuler</button>
     </div>

web/src/app/campaigns/chapter/chapter-create/chapter-create.component.ts

@@ -31,6 +31,8 @@ export class ChapterCreateComponent implements OnInit, OnDestroy {
   campaignId = '';
   arcId = '';
   arcName = '';
+  /** Arc parent de type hub : un "chapitre" y est présenté comme une "quête". */
+  isHub = false;
   private existingChapterCount = 0;
 
   constructor(
@@ -62,6 +64,7 @@ export class ChapterCreateComponent implements OnInit, OnDestroy {
     }).subscribe(({ campaign, allCampaigns, treeData }) => {
       const currentArc = treeData.arcs.find(a => a.id === this.arcId);
       this.arcName = currentArc?.name ?? '';
+      this.isHub = currentArc?.type === 'HUB';
       this.existingChapterCount = treeData.chaptersByArc[this.arcId]?.length ?? 0;
 
       this.layoutService.show(buildCampaignSidebarConfig(campaign, allCampaigns, treeData, this.campaignId));

web/src/app/campaigns/chapter/chapter-edit/chapter-edit.component.html

@@ -26,13 +26,17 @@
 
   <form [formGroup]="form" (ngSubmit)="submit()" class="edit-form">
 
-    <!-- Section Hub : conditions de déblocage (scénario). Visible si l'arc parent est HUB. -->
-    <div class="hub-section" *ngIf="parentArc?.type === 'HUB'">
-      <h2 class="hub-section-title">🗺️ Conditions de déblocage de la quête</h2>
+    <!-- Conditions de déblocage (scénario) — pour TOUT chapitre : arc HUB (= quête)
+         comme arc linéaire (= chapitre conditionnel). Vide = disponible d'emblée. -->
+    <div class="hub-section">
+      <h2 class="hub-section-title">
+        {{ parentArc?.type === 'HUB' ? '🗺️ Conditions de déblocage de la quête' : '🔒 Conditions de déblocage du chapitre' }}
+      </h2>
       <small class="field-hint">
-        Définition du scénario : toutes les conditions doivent être remplies (ET) pour
-        que la quête soit débloquée dans une Partie. La progression en cours et l'état
-        des faits se gèrent dans l'écran de la Partie, pas ici.
+        Définition du scénario : toutes les conditions doivent être remplies (ET) pour que
+        {{ parentArc?.type === 'HUB' ? 'la quête' : 'ce chapitre' }} soit débloqué(e) dans une Partie.
+        Laissez vide pour qu'il soit disponible dès le départ. La progression et l'état des
+        faits se gèrent dans l'écran de la Partie, pas ici.
       </small>
       <app-prerequisite-editor
         [prerequisites]="prerequisites"

web/src/app/campaigns/chapter/chapter-view/chapter-view.component.html

@@ -6,7 +6,14 @@
         <lucide-icon *ngIf="chapter.icon" [img]="resolveCampaignIcon(chapter.icon)" [size]="22" class="title-icon"></lucide-icon>
         {{ chapter.name }}
       </h1>
-      <p class="view-subtitle">{{ parentArc?.type === 'HUB' ? 'Quête (Hub)' : 'Chapitre' }}</p>
+      <p class="view-subtitle">
+        {{ parentArc?.type === 'HUB' ? 'Quête (Hub)' : 'Chapitre' }}
+        <span class="cond-badge" *ngIf="(chapter.prerequisites?.length ?? 0) > 0"
+              title="Ce chapitre a des conditions de déblocage : il se débloque en Partie quand elles sont remplies.">
+          <lucide-icon [img]="Lock" [size]="12"></lucide-icon>
+          Conditionnel
+        </span>
+      </p>
     </div>
     <div class="view-actions">
       <button type="button" class="btn-secondary" (click)="openGraph()"
@@ -25,8 +32,9 @@
     </div>
   </header>
 
-  <!-- Conditions de déblocage (donnée de scénario, read-only). Toujours visible si Arc HUB. -->
-  <section class="view-section" *ngIf="parentArc?.type === 'HUB'">
+  <!-- Conditions de déblocage (scénario, read-only). Visible pour un arc HUB (quête)
+       OU dès qu'un chapitre linéaire porte des conditions. -->
+  <section class="view-section" *ngIf="parentArc?.type === 'HUB' || (chapter.prerequisites?.length ?? 0) > 0">
     <h2 class="view-section-title"><span class="view-section-icon">🔒</span> Conditions de déblocage</h2>
 
     <ng-container *ngIf="(chapter.prerequisites?.length ?? 0) > 0; else noPrereqs">
@@ -34,8 +42,9 @@
         <li *ngFor="let p of chapter.prerequisites">{{ describePrerequisite(p) }}</li>
       </ul>
       <small class="view-section-empty">
-        Pendant une partie, la quête se débloque dès que toutes ces conditions sont remplies.
-        Le toggle des faits se fait dans l'écran « Faits » de la Partie.
+        Pendant une partie, {{ parentArc?.type === 'HUB' ? 'la quête' : 'ce chapitre' }} se débloque
+        dès que toutes ces conditions sont remplies. Le toggle des faits se fait dans l'écran
+        « Faits » de la Partie.
       </small>
     </ng-container>
 

web/src/app/campaigns/chapter/chapter-view/chapter-view.component.scss

@@ -1,5 +1,21 @@
 // Styles partagés via styles/_view.scss
 
+// Badge "Conditionnel" : chapitre porteur de conditions de déblocage.
+.cond-badge {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.25rem;
+  margin-left: 0.5rem;
+  padding: 0.1rem 0.5rem;
+  border-radius: 999px;
+  font-size: 0.72rem;
+  font-weight: 600;
+  vertical-align: middle;
+  color: #f0c674;
+  background: rgba(240, 198, 116, 0.12);
+  border: 1px solid rgba(240, 198, 116, 0.35);
+}
+
 .quest-status-bar {
   border: 1px solid rgba(66, 133, 244, 0.25);
   background: rgba(66, 133, 244, 0.04);

web/src/app/campaigns/chapter/chapter-view/chapter-view.component.ts

@@ -3,7 +3,7 @@ import { CommonModule } from '@angular/common';
 import { ActivatedRoute, Router, RouterModule } from '@angular/router';
 import { forkJoin, of } from 'rxjs';
 import { switchMap } from 'rxjs/operators';
-import { LucideAngularModule, Pencil, Network, Trash2 } from 'lucide-angular';
+import { LucideAngularModule, Pencil, Network, Trash2, Lock } from 'lucide-angular';
 import { resolveCampaignIcon } from '../../campaign-icons';
 import { CampaignService } from '../../../services/campaign.service';
 import { CharacterService } from '../../../services/character.service';
@@ -32,6 +32,7 @@ export class ChapterViewComponent implements OnInit, OnDestroy {
   readonly Pencil = Pencil;
   readonly Network = Network;
   readonly Trash2 = Trash2;
+  readonly Lock = Lock;
   readonly resolveCampaignIcon = resolveCampaignIcon;
 
   campaignId = '';

web/src/app/campaigns/character/character-edit/character-edit.component.ts

@@ -5,7 +5,6 @@ import { FormsModule } from '@angular/forms';
 import { LucideAngularModule, Save, ArrowLeft, User, Trash2, Sparkles } from 'lucide-angular';
 import { CharacterService } from '../../../services/character.service';
 import { CampaignService } from '../../../services/campaign.service';
-import { PlaythroughService } from '../../../services/playthrough.service';
 import { GameSystemService } from '../../../services/game-system.service';
 import { CampaignSidebarService } from '../../../services/campaign-sidebar.service';
 import { TemplateField } from '../../../services/template.model';
@@ -49,7 +48,7 @@ export class CharacterEditComponent implements OnInit {
   toggleChat(): void { this.chatOpen = !this.chatOpen; }
 
   campaignId: string | null = null;
-  /** Partie cible — déduite du 1er Playthrough de la campagne. */
+  /** Partie propriétaire du PJ — lue depuis la route (les PJ sont scoping Playthrough). */
   playthroughId: string | null = null;
   characterId: string | null = null;
 
@@ -67,7 +66,6 @@ export class CharacterEditComponent implements OnInit {
     private router: Router,
     private service: CharacterService,
     private campaignService: CampaignService,
-    private playthroughService: PlaythroughService,
     private gameSystemService: GameSystemService,
     private campaignSidebar: CampaignSidebarService,
     private confirmDialog: ConfirmDialogService
@@ -76,15 +74,12 @@ export class CharacterEditComponent implements OnInit {
   ngOnInit(): void {
     const params = this.route.snapshot.paramMap;
     this.campaignId = params.get('campaignId');
+    this.playthroughId = params.get('playthroughId');
     this.characterId = params.get('characterId');
 
     if (this.campaignId) {
       this.loadTemplateForCampaign(this.campaignId);
       this.campaignSidebar.show(this.campaignId);
-      // Résolution Partie par défaut (1er Playthrough) — nécessaire pour create/update.
-      this.playthroughService.listByCampaign(this.campaignId).subscribe({
-        next: list => { this.playthroughId = list.length > 0 ? list[0].id! : null; }
-      });
     }
 
     if (this.characterId) {
@@ -138,7 +133,7 @@ export class CharacterEditComponent implements OnInit {
     req.subscribe({
       next: (saved) => {
         if (isCreation && saved.id) {
-          this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId, 'characters', saved.id]);
+          this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId, 'playthroughs', this.playthroughId, 'characters', saved.id]);
         } else {
           this.back();
         }
@@ -165,7 +160,9 @@ export class CharacterEditComponent implements OnInit {
   }
 
   back(): void {
-    if (this.campaignId) {
+    if (this.campaignId && this.playthroughId) {
+      this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId, 'playthroughs', this.playthroughId]);
+    } else if (this.campaignId) {
       this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId]);
     } else {
       this.router.navigate(['/campaigns']);

web/src/app/campaigns/character/character-view/character-view.component.ts

@@ -13,7 +13,7 @@ import { AiChatDrawerComponent } from '../../../shared/ai-chat-drawer/ai-chat-dr
 
 /**
  * Vue lecture seule "WorldAnvil" d'une fiche PJ.
- * Route : /campaigns/:campaignId/characters/:characterId
+ * Route : /campaigns/:campaignId/playthroughs/:playthroughId/characters/:characterId
  */
 @Component({
   selector: 'app-character-view',
@@ -28,6 +28,7 @@ export class CharacterViewComponent implements OnInit {
   readonly Sparkles = Sparkles;
 
   campaignId: string | null = null;
+  playthroughId: string | null = null;
   characterId: string | null = null;
 
   character: Character | null = null;
@@ -48,6 +49,7 @@ export class CharacterViewComponent implements OnInit {
   ngOnInit(): void {
     const params = this.route.snapshot.paramMap;
     this.campaignId = params.get('campaignId');
+    this.playthroughId = params.get('playthroughId');
     this.characterId = params.get('characterId');
     if (this.characterId) {
       this.service.getById(this.characterId).subscribe({
@@ -68,13 +70,15 @@ export class CharacterViewComponent implements OnInit {
   }
 
   edit(): void {
-    if (this.campaignId && this.characterId) {
-      this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId, 'characters', this.characterId, 'edit']);
+    if (this.campaignId && this.playthroughId && this.characterId) {
+      this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId, 'playthroughs', this.playthroughId, 'characters', this.characterId, 'edit']);
     }
   }
 
   back(): void {
-    if (this.campaignId) {
+    if (this.campaignId && this.playthroughId) {
+      this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId, 'playthroughs', this.playthroughId]);
+    } else if (this.campaignId) {
       this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId]);
     } else {
       this.router.navigate(['/campaigns']);

web/src/app/campaigns/playthrough/playthrough-detail/playthrough-detail.component.html

@@ -42,11 +42,17 @@
 
   <!-- PJ -->
   <section class="block">
-    <h2><lucide-icon [img]="Users" [size]="18"></lucide-icon> Personnages joueurs</h2>
+    <div class="block-header">
+      <h2><lucide-icon [img]="Users" [size]="18"></lucide-icon> Personnages joueurs</h2>
+      <button type="button" class="btn-add" (click)="createCharacter()">
+        <lucide-icon [img]="Plus" [size]="14"></lucide-icon>
+        Nouveau PJ
+      </button>
+    </div>
     <p class="empty" *ngIf="characters.length === 0">Aucun PJ pour cette partie.</p>
     <ul class="character-list" *ngIf="characters.length > 0">
       <li *ngFor="let c of characters">
-        <a [routerLink]="['/campaigns', campaignId, 'characters', c.id]">{{ c.name }}</a>
+        <a [routerLink]="['/campaigns', campaignId, 'playthroughs', playthroughId, 'characters', c.id]">{{ c.name }}</a>
       </li>
     </ul>
   </section>

web/src/app/campaigns/playthrough/playthrough-detail/playthrough-detail.component.scss

@@ -46,6 +46,32 @@
   }
 }
 
+.block-header {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  justify-content: space-between;
+  margin-bottom: 0.7rem;
+
+  h2 { margin: 0; }
+}
+
+.btn-add {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.4rem;
+  padding: 0.5rem 1rem;
+  background: #6c63ff;
+  color: white;
+  border: none;
+  border-radius: 8px;
+  font-size: 0.85rem;
+  font-weight: 500;
+  cursor: pointer;
+  transition: background 0.2s;
+
+  &:hover { background: #5b52e0; }
+}
+
 .empty {
   font-size: 0.88rem;
   color: var(--color-text-muted, #777);

web/src/app/campaigns/playthrough/playthrough-detail/playthrough-detail.component.ts

@@ -3,7 +3,7 @@ import { CommonModule } from '@angular/common';
 import { ActivatedRoute, Router, RouterModule } from '@angular/router';
 import { forkJoin, of } from 'rxjs';
 import { catchError } from 'rxjs/operators';
-import { LucideAngularModule, ArrowLeft, Play, Flag, Users, Trash2, Pencil } from 'lucide-angular';
+import { LucideAngularModule, ArrowLeft, Play, Flag, Users, Trash2, Pencil, Plus } from 'lucide-angular';
 import { CampaignService } from '../../../services/campaign.service';
 import { CharacterService } from '../../../services/character.service';
 import { NpcService } from '../../../services/npc.service';
@@ -36,6 +36,7 @@ export class PlaythroughDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
   readonly Users = Users;
   readonly Trash2 = Trash2;
   readonly Pencil = Pencil;
+  readonly Plus = Plus;
 
   campaignId = '';
   playthroughId = '';
@@ -105,6 +106,11 @@ export class PlaythroughDetailComponent implements OnInit, OnDestroy {
     this.router.navigate(['/sessions', s.id]);
   }
 
+  /** Crée un PJ rattaché à CETTE Partie (route scoping Playthrough). */
+  createCharacter(): void {
+    this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId, 'playthroughs', this.playthroughId, 'characters', 'create']);
+  }
+
   openFlags(): void {
     this.router.navigate(['/campaigns', this.campaignId, 'playthroughs', this.playthroughId, 'flags']);
   }

web/src/app/game-systems/game-system-edit/game-system-edit.component.html

@@ -36,6 +36,33 @@
         selon ce qu'elle génère (combat → Combat/Monstres, PNJ → Classes, arc → Lore/Factions).
       </p>
 
+      <!-- Import d'un PDF de règles : l'IA propose un découpage en sections,
+           que l'utilisateur révise ci-dessous avant d'enregistrer. -->
+      <div class="import-row">
+        <input #pdfInput type="file" accept="application/pdf,.pdf" hidden (change)="onPdfSelected($event)" />
+        <button type="button" class="btn-import" [disabled]="importing" (click)="pdfInput.click()">
+          <lucide-icon [img]="Upload" [size]="14"></lucide-icon>
+          {{ importing ? 'Import en cours…' : 'Importer un PDF de règles' }}
+        </button>
+        <span class="import-hint" *ngIf="!importing">L'IA propose un découpage en sections — vous révisez avant d'enregistrer.</span>
+      </div>
+
+      <!-- Progression live de l'import (étape + barre + sections trouvées). -->
+      <div class="import-progress" *ngIf="importing">
+        <p class="import-phase">{{ importPhase }}</p>
+        <div class="progress-bar" *ngIf="importProgress">
+          <div class="progress-fill"
+               [style.width.%]="importProgress.total ? (importProgress.current / importProgress.total) * 100 : 0">
+          </div>
+        </div>
+        <p class="import-found" *ngIf="importFound.length">
+          Sections trouvées : {{ importFound.join(' · ') }}
+        </p>
+      </div>
+
+      <p class="import-note" *ngIf="importNote">{{ importNote }}</p>
+      <p class="import-error" *ngIf="importError">{{ importError }}</p>
+
       <div class="section-list">
         <div class="section-card" *ngFor="let section of sections; let i = index" [class.collapsed]="section.collapsed">
 

web/src/app/game-systems/game-system-edit/game-system-edit.component.scss

@@ -95,6 +95,94 @@
   margin: 0 0 1rem;
 }
 
+// --- Import PDF de règles ---------------------------------------------------
+.import-row {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.75rem;
+  flex-wrap: wrap;
+  margin: 0 0 1rem;
+}
+
+.btn-import {
+  display: inline-flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.4rem;
+  padding: 0.5rem 0.9rem;
+  background: #1f2937;
+  color: #e5e7eb;
+  border: 1px solid #374151;
+  border-radius: 8px;
+  font-size: 0.85rem;
+  font-weight: 500;
+  cursor: pointer;
+  transition: background 0.2s, border-color 0.2s;
+
+  &:hover:not(:disabled) { background: #273244; border-color: #6c63ff; }
+  &:disabled { opacity: 0.6; cursor: progress; }
+}
+
+.import-hint {
+  color: #6b7280;
+  font-size: 0.8rem;
+}
+
+.import-progress {
+  margin: -0.4rem 0 1rem;
+  padding: 0.7rem 0.85rem;
+  background: #0b1220;
+  border: 1px solid #1f2937;
+  border-radius: 8px;
+}
+
+.import-phase {
+  margin: 0 0 0.5rem;
+  color: #c4b5fd;
+  font-size: 0.85rem;
+  font-weight: 500;
+}
+
+.progress-bar {
+  height: 6px;
+  background: #1f2937;
+  border-radius: 999px;
+  overflow: hidden;
+}
+
+.progress-fill {
+  height: 100%;
+  background: #6c63ff;
+  border-radius: 999px;
+  transition: width 0.3s ease;
+}
+
+.import-found {
+  margin: 0.55rem 0 0;
+  color: #9ca3af;
+  font-size: 0.78rem;
+  line-height: 1.4;
+}
+
+.import-note {
+  margin: -0.4rem 0 1rem;
+  padding: 0.55rem 0.8rem;
+  background: rgba(108, 99, 255, 0.12);
+  border: 1px solid rgba(108, 99, 255, 0.35);
+  border-radius: 8px;
+  color: #c4b5fd;
+  font-size: 0.85rem;
+}
+
+.import-error {
+  margin: -0.4rem 0 1rem;
+  padding: 0.55rem 0.8rem;
+  background: rgba(248, 113, 113, 0.1);
+  border: 1px solid rgba(248, 113, 113, 0.35);
+  border-radius: 8px;
+  color: #fca5a5;
+  font-size: 0.85rem;
+}
+
 .section-list {
   display: flex;
   flex-direction: column;

web/src/app/game-systems/game-system-edit/game-system-edit.component.ts

@@ -2,7 +2,7 @@ import { Component, OnInit } from '@angular/core';
 import { CommonModule } from '@angular/common';
 import { ActivatedRoute, Router } from '@angular/router';
 import { FormsModule } from '@angular/forms';
-import { LucideAngularModule, Save, ArrowLeft, Dices, Plus, Trash2, ChevronDown, ChevronRight } from 'lucide-angular';
+import { LucideAngularModule, Save, ArrowLeft, Dices, Plus, Trash2, ChevronDown, ChevronRight, Upload } from 'lucide-angular';
 import { GameSystemService } from '../../services/game-system.service';
 import { TemplateField } from '../../services/template.model';
 import { TemplateFieldsEditorComponent } from '../../shared/template-fields-editor/template-fields-editor.component';
@@ -54,9 +54,23 @@ export class GameSystemEditComponent implements OnInit {
   readonly Trash2 = Trash2;
   readonly ChevronDown = ChevronDown;
   readonly ChevronRight = ChevronRight;
+  readonly Upload = Upload;
 
   id: string | null = null;
 
+  /** Import PDF en cours (appel LLM long) → désactive le bouton + spinner. */
+  importing = false;
+  /** Message de succès post-import (sections ajoutées, pages, OCR). */
+  importNote: string | null = null;
+  /** Message d'erreur d'import (Brain injoignable, PDF illisible…). */
+  importError: string | null = null;
+  /** Libellé de l'étape courante (« Extraction… », « Analyse… (3/12) »). */
+  importPhase = '';
+  /** Avancement de la structuration ; null pendant l'extraction (total inconnu). */
+  importProgress: { current: number; total: number } | null = null;
+  /** Titres de sections trouvés au fil de l'eau (affichage live). */
+  importFound: string[] = [];
+
   name = '';
   description = '';
   author = '';
@@ -108,6 +122,96 @@ export class GameSystemEditComponent implements OnInit {
     this.sections.push({ title: '', content: '', collapsed: false });
   }
 
+  // --- Import d'un PDF de règles -------------------------------------------
+
+  /** Déclenché par le <input file> caché : lance l'import du PDF choisi. */
+  onPdfSelected(event: Event): void {
+    const input = event.target as HTMLInputElement;
+    const file = input.files?.[0];
+    // Reset de la valeur : re-sélectionner le même fichier doit re-déclencher.
+    input.value = '';
+    if (file) this.importPdf(file);
+  }
+
+  private importPdf(file: File): void {
+    this.importing = true;
+    this.importNote = null;
+    this.importError = null;
+    this.importPhase = 'Extraction du texte…';
+    this.importProgress = null;
+    this.importFound = [];
+
+    this.service.importRulesStream(file).subscribe({
+      next: (ev) => {
+        if (ev.type === 'progress') {
+          if (ev.total === 0) {
+            // Phase d'extraction (total encore inconnu).
+            this.importPhase = 'Extraction du texte…';
+            this.importProgress = null;
+          } else {
+            this.importPhase = `Analyse des règles… (${ev.current}/${ev.total})`;
+            this.importProgress = { current: ev.current, total: ev.total };
+            for (const t of ev.newSectionTitles) {
+              if (!this.importFound.includes(t)) this.importFound.push(t);
+            }
+          }
+        } else if (ev.type === 'done') {
+          this.finishImport(ev.sections, ev.pageCount, ev.ocrPageCount);
+        }
+      },
+      error: (err: Error) => {
+        this.resetImportProgress();
+        this.importError = err?.message
+          ? `Échec de l'import : ${err.message}`
+          : "Échec de l'import du PDF.";
+      }
+    });
+  }
+
+  private finishImport(sections: Record<string, string>, pageCount: number, ocrPageCount: number): void {
+    this.resetImportProgress();
+    const added = this.mergeImportedSections(sections);
+    if (added === 0) {
+      this.importError = "Aucune règle exploitable n'a été extraite de ce PDF "
+        + "(scan sans OCR, ou contenu non reconnu).";
+      return;
+    }
+    const ocr = ocrPageCount > 0 ? ` (dont ${ocrPageCount} page(s) via OCR)` : '';
+    this.importNote = `${added} section(s) proposée(s) depuis ${pageCount} page(s)${ocr}. `
+      + `Relisez et ajustez ci-dessous avant d'enregistrer.`;
+  }
+
+  private resetImportProgress(): void {
+    this.importing = false;
+    this.importPhase = '';
+    this.importProgress = null;
+  }
+
+  /**
+   * Fusionne les sections proposées dans l'éditeur. Section de même titre
+   * (insensible à la casse) → contenu ajouté à la suite ; sinon nouvelle carte.
+   * Retourne le nombre de sections effectivement intégrées.
+   */
+  private mergeImportedSections(sections: Record<string, string>): number {
+    let count = 0;
+    for (const [rawTitle, rawContent] of Object.entries(sections ?? {})) {
+      const title = (rawTitle ?? '').trim();
+      const content = (rawContent ?? '').trim();
+      if (!title || !content) continue;
+      const existing = this.sections.find(
+        s => s.title.trim().toLowerCase() === title.toLowerCase()
+      );
+      if (existing) {
+        existing.content = `${existing.content.trim()}\n\n${content}`.trim();
+        existing.collapsed = false;
+      } else {
+        this.sections.push({ title, content, collapsed: false });
+      }
+      count++;
+    }
+    return count;
+  }
+
   removeSection(index: number): void {
     this.sections.splice(index, 1);
   }

web/src/app/services/campaign-adapt.service.ts

@@ -0,0 +1,108 @@
+import { Injectable } from '@angular/core';
+import { Observable } from 'rxjs';
+
+/** Évènements du flux SSE de conseils d'adaptation. */
+export type AdaptStreamEvent =
+  | { type: 'token'; value: string }
+  | { type: 'done' }
+  | { type: 'error'; message: string };
+
+/** Message de la conversation d'adaptation. */
+export interface AdaptMessage {
+  role: 'user' | 'assistant';
+  content: string;
+}
+
+/**
+ * Service : adaptation conversationnelle d'un PDF à une campagne (streamée).
+ * fetch() + SSE (POST multipart impossible avec EventSource), décodage ligne à ligne.
+ */
+@Injectable({ providedIn: 'root' })
+export class CampaignAdaptService {
+
+  adviseStream(campaignId: string, file: File, messages: AdaptMessage[]): Observable<AdaptStreamEvent> {
+    return new Observable<AdaptStreamEvent>((subscriber) => {
+      const controller = new AbortController();
+      const form = new FormData();
+      form.append('file', file);
+      form.append('messages', JSON.stringify(messages ?? []));
+
+      fetch(`/api/campaigns/${campaignId}/adapt-pdf/stream`, {
+        method: 'POST',
+        headers: { 'Accept': 'text/event-stream' },
+        body: form,
+        signal: controller.signal
+      })
+        .then(async (response) => {
+          if (!response.ok || !response.body) {
+            subscriber.error(new Error(`HTTP ${response.status}`));
+            return;
+          }
+          await this.consume(response.body, subscriber);
+        })
+        .catch((err) => {
+          if (controller.signal.aborted) return;
+          subscriber.error(err);
+        });
+
+      return () => controller.abort();
+    });
+  }
+
+  private async consume(
+    body: ReadableStream<Uint8Array>,
+    subscriber: { next: (e: AdaptStreamEvent) => void; error: (e: unknown) => void; complete: () => void }
+  ): Promise<void> {
+    const reader = body.getReader();
+    const decoder = new TextDecoder('utf-8');
+    let buffer = '';
+    let currentEvent: string | null = null;
+    let currentData = '';
+
+    const dispatch = () => {
+      const name = currentEvent ?? 'message';
+      if (name === 'error') {
+        let message = "Échec de l'adaptation.";
+        try { message = (JSON.parse(currentData) as { message?: string }).message ?? message; } catch { /* défaut */ }
+        subscriber.error(new Error(message));
+      } else if (name === 'done') {
+        subscriber.next({ type: 'done' });
+        subscriber.complete();
+      } else if (name === 'token') {
+        try {
+          const tok = (JSON.parse(currentData) as { token?: string }).token;
+          if (tok) subscriber.next({ type: 'token', value: tok });
+        } catch { /* fragment ignoré */ }
+      }
+      currentEvent = null;
+      currentData = '';
+    };
+
+    try {
+      while (true) {
+        const { done, value } = await reader.read();
+        if (done) break;
+        buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
+        let idx: number;
+        while ((idx = buffer.indexOf('\n')) >= 0) {
+          const line = buffer.slice(0, idx).replace(/\r$/, '');
+          buffer = buffer.slice(idx + 1);
+          if (line === '') {
+            if (currentEvent !== null || currentData !== '') dispatch();
+            continue;
+          }
+          if (line.startsWith('event:')) {
+            currentEvent = line.slice(6).trim();
+          } else if (line.startsWith('data:')) {
+            const chunk = line.slice(5).replace(/^ /, '');
+            currentData = currentData ? `${currentData}\n${chunk}` : chunk;
+          }
+        }
+      }
+      if (currentEvent !== null || currentData !== '') dispatch();
+      subscriber.complete();
+    } catch (err) {
+      subscriber.error(err);
+    }
+  }
+}

web/src/app/services/campaign-import.model.ts

@@ -0,0 +1,72 @@
+/**
+ * Types de l'import de PDF de campagne (arbre arc → chapitre → scène).
+ * Jumeaux des records Java (CampaignImportProposal / CampaignImportProgress).
+ */
+
+export interface RoomProposal {
+  name: string;
+  description: string;
+  enemies: string;
+  loot: string;
+}
+
+export interface SceneProposal {
+  name: string;
+  description: string;
+  /** Texte d'encadré « à lire aux joueurs ». */
+  playerNarration: string;
+  /** Secrets / développement MJ. */
+  gmNotes: string;
+  /** Non vide ⇒ la scène est un lieu explorable (donjon). */
+  rooms: RoomProposal[];
+  /** ID si la scène existe déjà (revue pré-chargée) ; absent = à créer. */
+  existingId?: string | null;
+}
+
+export interface ChapterProposal {
+  name: string;
+  description: string;
+  scenes: SceneProposal[];
+  existingId?: string | null;
+}
+
+export type ArcKind = 'LINEAR' | 'HUB';
+
+export interface ArcProposal {
+  name: string;
+  description: string;
+  type: ArcKind;
+  chapters: ChapterProposal[];
+  existingId?: string | null;
+}
+
+export interface CampaignImportProposal {
+  arcs: ArcProposal[];
+}
+
+/** Récapitulatif renvoyé après création effective des entités. */
+export interface CampaignImportApplyResult {
+  arcsCreated: number;
+  chaptersCreated: number;
+  scenesCreated: number;
+}
+
+/**
+ * Évènements du flux SSE d'import streamé.
+ * - progress : avancement (total=0 ⇒ extraction en cours).
+ * - done     : arbre proposé (à réviser).
+ * - error    : message d'erreur côté serveur.
+ */
+export type CampaignImportStreamEvent =
+  | {
+      type: 'progress';
+      current: number;
+      total: number;
+      pageCount: number;
+      ocrPageCount: number;
+      arcCount: number;
+      chapterCount: number;
+      sceneCount: number;
+    }
+  | { type: 'done'; arcs: ArcProposal[] }
+  | { type: 'error'; message: string };

web/src/app/services/campaign-import.service.ts

@@ -0,0 +1,113 @@
+import { Injectable } from '@angular/core';
+import { HttpClient } from '@angular/common/http';
+import { Observable } from 'rxjs';
+import {
+  CampaignImportApplyResult,
+  CampaignImportProposal,
+  CampaignImportStreamEvent
+} from './campaign-import.model';
+
+/**
+ * Service HTTP pour l'import d'un PDF de campagne.
+ *
+ * `importStructureStream` utilise fetch() (POST multipart + SSE, impossible
+ * avec EventSource) et décode le flux ligne par ligne, comme le chat.
+ * `applyStructure` poste l'arbre révisé pour créer les entités.
+ */
+@Injectable({ providedIn: 'root' })
+export class CampaignImportService {
+  constructor(private http: HttpClient) {}
+
+  importStructureStream(campaignId: string, file: File): Observable<CampaignImportStreamEvent> {
+    return new Observable<CampaignImportStreamEvent>((subscriber) => {
+      const controller = new AbortController();
+      const form = new FormData();
+      form.append('file', file);
+
+      fetch(`/api/campaigns/${campaignId}/import-structure/stream`, {
+        method: 'POST',
+        headers: { 'Accept': 'text/event-stream' },
+        body: form,
+        signal: controller.signal
+      })
+        .then(async (response) => {
+          if (!response.ok || !response.body) {
+            subscriber.error(new Error(`HTTP ${response.status}`));
+            return;
+          }
+          await this.consumeSse(response.body, subscriber);
+        })
+        .catch((err) => {
+          if (controller.signal.aborted) return;
+          subscriber.error(err);
+        });
+
+      return () => controller.abort();
+    });
+  }
+
+  applyStructure(campaignId: string, proposal: CampaignImportProposal): Observable<CampaignImportApplyResult> {
+    return this.http.post<CampaignImportApplyResult>(
+      `/api/campaigns/${campaignId}/import-structure/apply`, proposal);
+  }
+
+  /** Décode un ReadableStream SSE et émet les évènements d'import typés. */
+  private async consumeSse(
+    body: ReadableStream<Uint8Array>,
+    subscriber: { next: (e: CampaignImportStreamEvent) => void; error: (e: unknown) => void; complete: () => void }
+  ): Promise<void> {
+    const reader = body.getReader();
+    const decoder = new TextDecoder('utf-8');
+    let buffer = '';
+    let currentEvent: string | null = null;
+    let currentData = '';
+
+    const dispatch = () => {
+      const name = currentEvent ?? 'message';
+      if (name === 'error') {
+        let message = 'Échec de l\'import.';
+        try { message = (JSON.parse(currentData) as { message?: string }).message ?? message; } catch { /* défaut */ }
+        subscriber.error(new Error(message));
+      } else if (name === 'progress' || name === 'done') {
+        try {
+          const obj = JSON.parse(currentData);
+          if (name === 'done') {
+            subscriber.next({ type: 'done', arcs: obj.arcs ?? [] });
+            subscriber.complete();
+          } else {
+            subscriber.next({ type: 'progress', ...obj });
+          }
+        } catch { /* bloc malformé ignoré */ }
+      }
+      currentEvent = null;
+      currentData = '';
+    };
+
+    try {
+      while (true) {
+        const { done, value } = await reader.read();
+        if (done) break;
+        buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
+        let idx: number;
+        while ((idx = buffer.indexOf('\n')) >= 0) {
+          const line = buffer.slice(0, idx).replace(/\r$/, '');
+          buffer = buffer.slice(idx + 1);
+          if (line === '') {
+            if (currentEvent !== null || currentData !== '') dispatch();
+            continue;
+          }
+          if (line.startsWith('event:')) {
+            currentEvent = line.slice(6).trim();
+          } else if (line.startsWith('data:')) {
+            const chunk = line.slice(5).replace(/^ /, '');
+            currentData = currentData ? `${currentData}\n${chunk}` : chunk;
+          }
+        }
+      }
+      if (currentEvent !== null || currentData !== '') dispatch();
+      subscriber.complete();
+    } catch (err) {
+      subscriber.error(err);
+    }
+  }
+}

web/src/app/services/game-system.model.ts

@@ -18,6 +18,28 @@ export interface GameSystem {
   isPublic?: boolean;
 }
 
+/**
+ * Réponse de l'import d'un PDF de règles : proposition de sections à réviser.
+ * `sections` = {titre → contenu markdown}. `ocrPageCount` > 0 ⇒ le PDF était
+ * (au moins partiellement) un scan passé à l'OCR.
+ */
+export interface RulesImportResponse {
+  sections: Record<string, string>;
+  pageCount: number;
+  ocrPageCount: number;
+}
+
+/**
+ * Évènements du flux SSE d'import streamé.
+ * - progress : avancement (total=0 ⇒ phase d'extraction en cours).
+ * - done     : résultat final (sections proposées).
+ * - error    : message d'erreur côté serveur.
+ */
+export type RulesImportStreamEvent =
+  | { type: 'progress'; current: number; total: number; pageCount: number; ocrPageCount: number; newSectionTitles: string[] }
+  | { type: 'done'; sections: Record<string, string>; pageCount: number; ocrPageCount: number }
+  | { type: 'error'; message: string };
+
 /** Payload de creation/mise a jour (sans id). */
 export interface GameSystemCreate {
   name: string;

web/src/app/services/game-system.service.ts

@@ -1,7 +1,7 @@
 import { Injectable } from '@angular/core';
 import { HttpClient, HttpParams } from '@angular/common/http';
 import { Observable } from 'rxjs';
-import { GameSystem, GameSystemCreate } from './game-system.model';
+import { GameSystem, GameSystemCreate, RulesImportResponse, RulesImportStreamEvent } from './game-system.model';
 
 /**
  * Service HTTP pour les GameSystems (systèmes de JDR).
@@ -36,4 +36,109 @@ export class GameSystemService {
     const params = new HttpParams().set('q', q);
     return this.http.get<GameSystem[]>(`${this.apiUrl}/search`, { params });
   }
+
+  /**
+   * Importe un PDF de règles : renvoie une PROPOSITION de sections (titre →
+   * markdown). Rien n'est persisté côté serveur — l'appelant injecte les
+   * sections dans l'éditeur pour révision avant enregistrement.
+   */
+  importRules(file: File): Observable<RulesImportResponse> {
+    const form = new FormData();
+    form.append('file', file);
+    return this.http.post<RulesImportResponse>(`${this.apiUrl}/import-rules`, form);
+  }
+
+  /**
+   * Variante streamée : émet l'avancement au fil de l'eau puis `done`.
+   * On utilise fetch() (pas EventSource : POST + multipart impossibles avec
+   * EventSource) et on décode le flux SSE ligne par ligne. Annuler la
+   * subscription annule le fetch (AbortController).
+   */
+  importRulesStream(file: File): Observable<RulesImportStreamEvent> {
+    return new Observable<RulesImportStreamEvent>((subscriber) => {
+      const controller = new AbortController();
+      const form = new FormData();
+      form.append('file', file);
+
+      fetch(`${this.apiUrl}/import-rules/stream`, {
+        method: 'POST',
+        headers: { 'Accept': 'text/event-stream' },
+        body: form,
+        signal: controller.signal
+      })
+        .then(async (response) => {
+          if (!response.ok || !response.body) {
+            subscriber.error(new Error(`HTTP ${response.status}`));
+            return;
+          }
+          await this.consumeImportSse(response.body, subscriber);
+        })
+        .catch((err) => {
+          if (controller.signal.aborted) return;
+          subscriber.error(err);
+        });
+
+      return () => controller.abort();
+    });
+  }
+
+  /** Décode un ReadableStream SSE et émet les évènements d'import typés. */
+  private async consumeImportSse(
+    body: ReadableStream<Uint8Array>,
+    subscriber: { next: (e: RulesImportStreamEvent) => void; error: (e: unknown) => void; complete: () => void }
+  ): Promise<void> {
+    const reader = body.getReader();
+    const decoder = new TextDecoder('utf-8');
+    let buffer = '';
+    let currentEvent: string | null = null;
+    let currentData = '';
+
+    const dispatch = () => {
+      const name = currentEvent ?? 'message';
+      if (name === 'error') {
+        let message = 'Échec de l\'import.';
+        try { message = (JSON.parse(currentData) as { message?: string }).message ?? message; } catch { /* garde le défaut */ }
+        subscriber.error(new Error(message));
+      } else if (name === 'progress' || name === 'done') {
+        try {
+          const obj = JSON.parse(currentData);
+          if (name === 'done') {
+            subscriber.next({ type: 'done', ...obj });
+            subscriber.complete();
+          } else {
+            subscriber.next({ type: 'progress', ...obj });
+          }
+        } catch { /* bloc malformé ignoré */ }
+      }
+      currentEvent = null;
+      currentData = '';
+    };
+
+    try {
+      while (true) {
+        const { done, value } = await reader.read();
+        if (done) break;
+        buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
+        let idx: number;
+        while ((idx = buffer.indexOf('\n')) >= 0) {
+          const line = buffer.slice(0, idx).replace(/\r$/, '');
+          buffer = buffer.slice(idx + 1);
+          if (line === '') {
+            if (currentEvent !== null || currentData !== '') dispatch();
+            continue;
+          }
+          if (line.startsWith('event:')) {
+            currentEvent = line.slice(6).trim();
+          } else if (line.startsWith('data:')) {
+            const chunk = line.slice(5).replace(/^ /, '');
+            currentData = currentData ? `${currentData}\n${chunk}` : chunk;
+          }
+        }
+      }
+      if (currentEvent !== null || currentData !== '') dispatch();
+      subscriber.complete();
+    } catch (err) {
+      subscriber.error(err);
+    }
+  }
 }

web/src/app/services/layout.service.ts

@@ -73,6 +73,12 @@ export interface BottomPanel {
 
 export interface SecondarySidebarConfig {
   title: string;
+  /**
+   * Si défini, le titre devient cliquable et navigue vers cette route
+   * (ex: accueil de la campagne depuis n'importe quelle sous-page). Absent =
+   * titre statique (cas du Lore).
+   */
+  titleRoute?: string;
   items: TreeItem[];
   createActions: SidebarAction[];
   globalItems: GlobalItem[];

web/src/app/services/settings.service.ts

@@ -6,13 +6,21 @@ import { Observable } from 'rxjs';
  * Reflet de SettingsDTO cote Brain / SettingsController cote Core.
  * `onemin_api_key_set` indique si une cle est configuree, sans la reveler.
  */
+export type LlmProvider = 'ollama' | 'onemin' | 'openrouter';
+
 export interface AppSettings {
-  llm_provider: 'ollama' | 'onemin';
+  llm_provider: LlmProvider;
   ollama_base_url: string;
   llm_model: string;
   onemin_model: string;
   onemin_api_key_set: boolean;
+  openrouter_model: string;
+  openrouter_api_key_set: boolean;
   llm_num_ctx: number;
+  /** Taille cible d'un morceau (tokens) pour l'import de PDF (règles/campagne). */
+  import_chunk_tokens: number;
+  /** Timeout HTTP des appels LLM (secondes). */
+  llm_timeout_seconds: number;
 }
 
 /**
@@ -20,12 +28,16 @@ export interface AppSettings {
  * `onemin_api_key: ''` efface la cle, `null`/absent ne touche a rien.
  */
 export interface AppSettingsUpdate {
-  llm_provider?: 'ollama' | 'onemin';
+  llm_provider?: LlmProvider;
   ollama_base_url?: string;
   llm_model?: string;
   onemin_model?: string;
   onemin_api_key?: string;
+  openrouter_model?: string;
+  openrouter_api_key?: string;
   llm_num_ctx?: number;
+  import_chunk_tokens?: number;
+  llm_timeout_seconds?: number;
 }
 
 /** Metadonnees d'un modele Ollama (issues de /api/show). */
@@ -66,6 +78,11 @@ export class SettingsService {
     return this.http.get<{ groups: OneMinModelGroup[] }>(`${this.apiUrl}/models/onemin`, this.authOptions);
   }
 
+  /** Catalogue dynamique des modeles OpenRouter (depuis leur API publique). */
+  listOpenRouterModels(): Observable<{ models: OpenRouterModel[] }> {
+    return this.http.get<{ models: OpenRouterModel[] }>(`${this.apiUrl}/models/openrouter`, this.authOptions);
+  }
+
   /**
    * Telecharge un modele Ollama et streame la progression au client.
    *
@@ -178,3 +195,13 @@ export interface OneMinModelGroup {
   provider: string;
   models: string[];
 }
+
+/** Un modele OpenRouter (catalogue dynamique). */
+export interface OpenRouterModel {
+  id: string;
+  name: string;
+  /** Fenetre de contexte du modele (tokens). 0 si inconnue. */
+  context_length: number;
+  /** True si le modele est gratuit (id `:free` ou prix nul). */
+  free: boolean;
+}

web/src/app/sessions/session-reference-panel/session-reference-panel.component.html

@@ -61,7 +61,7 @@
           <button *ngFor="let c of characters"
                   type="button"
                   class="ref-item"
-                  (click)="openInNewTab(['campaigns', campaignId, 'characters', c.id!])">
+                  (click)="openInNewTab(['campaigns', campaignId, 'playthroughs', playthroughId!, 'characters', c.id!])">
             <span class="ref-item-name">{{ c.name }}</span>
             <lucide-icon [img]="ExternalLink" [size]="12" class="ref-item-icon"></lucide-icon>
           </button>

web/src/app/settings/settings.component.html

@@ -32,6 +32,10 @@
           <input type="radio" name="provider" value="onemin" [(ngModel)]="settings.llm_provider">
           <span>1min.ai (cloud)</span>
         </label>
+        <label class="radio">
+          <input type="radio" name="provider" value="openrouter" [(ngModel)]="settings.llm_provider">
+          <span>OpenRouter (cloud)</span>
+        </label>
       </div>
     </div>
   </section>
@@ -173,8 +177,45 @@
     </div>
   </section>
 
-  <!-- Bloc Fenetre de contexte -->
-  <section class="card" *ngIf="settings">
+  <!-- Bloc OpenRouter -->
+  <section class="card" *ngIf="settings && settings.llm_provider === 'openrouter'">
+    <h2>Configuration OpenRouter</h2>
+
+    <div class="form-row">
+      <label for="openrouter-key">Cle API</label>
+      <input
+        id="openrouter-key"
+        type="password"
+        [(ngModel)]="openrouterApiKeyInput"
+        [placeholder]="settings.openrouter_api_key_set ? 'Cle configuree (laisser vide pour ne pas changer)' : 'Saisir votre cle API (sk-or-...)'">
+      <label class="checkbox" *ngIf="settings.openrouter_api_key_set">
+        <input type="checkbox" [(ngModel)]="clearOpenrouterKey">
+        <span>Effacer la cle enregistree</span>
+      </label>
+    </div>
+
+    <div class="form-row">
+      <label for="openrouter-model">Modele</label>
+      <label class="checkbox">
+        <input type="checkbox" [(ngModel)]="openrouterFreeOnly">
+        <span>Gratuits seulement</span>
+      </label>
+      <select id="openrouter-model" [(ngModel)]="settings.openrouter_model">
+        <option *ngFor="let o of openrouterSelectOptions" [value]="o.id">{{ o.label }}</option>
+      </select>
+      <p class="hint">
+        Liste chargee automatiquement depuis OpenRouter. Pour rester <strong>gratuit</strong> :
+        un modele marque <code>· gratuit</code> ou le routeur <code>openrouter/free</code>
+        (choisit un modele gratuit tout seul). Pour les imports, prefere un gratuit a
+        <strong>grand contexte</strong> (valeur « ctx »).
+      </p>
+    </div>
+  </section>
+
+  <!-- Bloc Fenetre de contexte : seulement pour Ollama (num_ctx est un vrai
+       parametre du modele local). Pour le cloud (1min/OpenRouter), on ne fixe rien :
+       on utilise ce que le modele accepte, et la jauge du chat s'affiche sans max. -->
+  <section class="card" *ngIf="settings && settings.llm_provider === 'ollama'">
     <h2>Fenetre de contexte</h2>
 
     <!-- Ollama : slider borne par le max du modele -->
@@ -205,18 +246,43 @@
       </p>
     </div>
 
-    <!-- 1min.ai : saisie libre (pas d'introspection possible) -->
-    <div class="form-row" *ngIf="settings.llm_provider === 'onemin'">
-      <label for="llm-num-ctx-onemin">Fenetre de contexte (tokens)</label>
+  </section>
+
+  <!-- Bloc Import de PDF -->
+  <section class="card" *ngIf="settings">
+    <h2>Import de PDF</h2>
+    <div class="form-row">
+      <label for="import-chunk-tokens">Taille des morceaux a l'import (tokens)</label>
       <input
-        id="llm-num-ctx-onemin"
+        id="import-chunk-tokens"
         type="number"
-        min="2048"
-        step="1024"
-        [(ngModel)]="settings.llm_num_ctx">
+        min="2000"
+        step="1000"
+        [(ngModel)]="settings.import_chunk_tokens">
       <p class="hint">
-        A regler selon la capacite du modele 1min.ai choisi (ex: 128 000 pour gpt-4o,
-        200 000 pour claude-sonnet). Sert de plafond a la jauge de contexte du chat.
+        Lors de l'import d'un PDF (regles ou campagne), le texte est decoupe en morceaux
+        de cette taille avant d'etre analyse par l'IA. <strong>Plus gros = moins de morceaux</strong>,
+        donc plus rapide et moins de fragmentation/doublons — mais le morceau doit tenir dans
+        la fenetre du modele.
+        <br />
+        Repere : ~10 000 pour Ollama (16k de contexte) ; jusqu'a ~100 000 pour un modele a
+        grand contexte (ex : GPT-5 mini, 400k) afin de traiter un livre entier en une seule passe.
+        Attention : un gros morceau = generation plus longue (voir le timeout ci-dessous).
+      </p>
+    </div>
+
+    <div class="form-row">
+      <label for="llm-timeout">Timeout des appels IA (secondes)</label>
+      <input
+        id="llm-timeout"
+        type="number"
+        min="30"
+        step="30"
+        [(ngModel)]="settings.llm_timeout_seconds">
+      <p class="hint">
+        Delai max d'attente d'une reponse du modele. Si un import lourd echoue avec
+        « delai depasse » (timeout), <strong>augmentez cette valeur</strong> (ex : 600)
+        ou reduisez la taille des morceaux ci-dessus. Defaut : 300 s.
       </p>
     </div>
   </section>

web/src/app/settings/settings.component.ts

@@ -4,7 +4,7 @@ import { CommonModule } from '@angular/common';
 import { FormsModule } from '@angular/forms';
 import { Router } from '@angular/router';
 import { LucideAngularModule, ArrowLeft, RefreshCw, Save, Check, AlertCircle, Download, Trash2, Plus, X, Heart, Link2, Unlink } from 'lucide-angular';
-import { SettingsService, AppSettings, AppSettingsUpdate, OneMinModelGroup, OllamaPullEvent } from '../services/settings.service';
+import { SettingsService, AppSettings, AppSettingsUpdate, OneMinModelGroup, OpenRouterModel, OllamaPullEvent } from '../services/settings.service';
 import { UpdatesService, UpdateStatus } from '../services/updates.service';
 import { ConfigService } from '../services/config.service';
 import { LayoutService } from '../services/layout.service';
@@ -103,6 +103,10 @@ export class SettingsComponent implements OnInit, OnDestroy {
   settings: AppSettings | null = null;
   ollamaModels: string[] = [];
   oneminGroups: OneMinModelGroup[] = [];
+
+  /** Catalogue OpenRouter (chargé dynamiquement) + filtre "gratuits seulement". */
+  openrouterModels: OpenRouterModel[] = [];
+  openrouterFreeOnly = true;
   /** Fournisseur 1min.ai actuellement selectionne (filtre la liste des modeles). */
   oneminProvider: string = '';
 
@@ -128,6 +132,11 @@ export class SettingsComponent implements OnInit, OnDestroy {
   /** True si l'utilisateur a coche "effacer la cle". */
   clearApiKey = false;
 
+  /** Cle OpenRouter saisie — vide = on ne touche pas a la cle persistee. */
+  openrouterApiKeyInput = '';
+  /** True si l'utilisateur a coche "effacer la cle OpenRouter". */
+  clearOpenrouterKey = false;
+
   constructor(
     private settingsService: SettingsService,
     private router: Router,
@@ -457,6 +466,35 @@ export class SettingsComponent implements OnInit, OnDestroy {
       },
       error: () => this.oneminGroups = []
     });
+
+    this.settingsService.listOpenRouterModels().subscribe({
+      next: (r) => this.openrouterModels = r.models,
+      error: () => this.openrouterModels = []
+    });
+  }
+
+  /** Modeles OpenRouter, filtres (gratuits seulement par defaut). */
+  get filteredOpenrouterModels(): OpenRouterModel[] {
+    return this.openrouterFreeOnly
+      ? this.openrouterModels.filter(m => m.free)
+      : this.openrouterModels;
+  }
+
+  /** Options du select OpenRouter : routeur auto + liste filtree + valeur courante. */
+  get openrouterSelectOptions(): { id: string; label: string }[] {
+    const options: { id: string; label: string }[] = [
+      { id: 'openrouter/free', label: 'openrouter/free — routeur auto (gratuit)' }
+    ];
+    for (const m of this.filteredOpenrouterModels) {
+      const ctx = m.context_length ? ` — ${m.context_length.toLocaleString()} ctx` : '';
+      options.push({ id: m.id, label: `${m.id}${ctx}${m.free ? ' · gratuit' : ''}` });
+    }
+    // Garantit que le modele actuellement configure reste selectionnable.
+    const cur = this.settings?.openrouter_model;
+    if (cur && !options.some(o => o.id === cur)) {
+      options.splice(1, 0, { id: cur, label: `${cur} (actuel)` });
+    }
+    return options;
   }
 
   /** Deduit le fournisseur a partir du modele actuellement configure. */
@@ -518,19 +556,29 @@ export class SettingsComponent implements OnInit, OnDestroy {
       ollama_base_url: this.settings.ollama_base_url,
       llm_model: this.settings.llm_model,
       onemin_model: this.settings.onemin_model,
-      llm_num_ctx: this.settings.llm_num_ctx
+      openrouter_model: this.settings.openrouter_model,
+      llm_num_ctx: this.settings.llm_num_ctx,
+      import_chunk_tokens: this.settings.import_chunk_tokens,
+      llm_timeout_seconds: this.settings.llm_timeout_seconds
     };
     if (this.clearApiKey) {
       patch.onemin_api_key = '';
     } else if (this.oneminApiKeyInput.trim()) {
       patch.onemin_api_key = this.oneminApiKeyInput.trim();
     }
+    if (this.clearOpenrouterKey) {
+      patch.openrouter_api_key = '';
+    } else if (this.openrouterApiKeyInput.trim()) {
+      patch.openrouter_api_key = this.openrouterApiKeyInput.trim();
+    }
 
     this.settingsService.updateSettings(patch).subscribe({
       next: (s) => {
         this.settings = { ...s };
         this.oneminApiKeyInput = '';
         this.clearApiKey = false;
+        this.openrouterApiKeyInput = '';
+        this.clearOpenrouterKey = false;
         this.successMessage = 'Parametres sauvegardes.';
         this.saving = false;
       },

web/src/app/shared/ai-chat-drawer/ai-chat-drawer.component.html

@@ -97,13 +97,14 @@
     </header>
 
     <div class="context-gauge" *ngIf="usage" [attr.data-level]="usageLevel"
-         [attr.title]="'System: ' + usage.system + ' · Historique: ' + usage.history + ' · Courant: ' + usage.current + ' / ' + usage.max + ' tokens'">
-      <div class="gauge-bar">
+         [attr.title]="'System: ' + usage.system + ' · Historique: ' + usage.history + ' · Courant: ' + usage.current + (usageHasMax ? ' / ' + usage.max : '') + ' tokens'">
+      <!-- Barre seulement si on connaît le plafond (Ollama). Cloud : compteur seul. -->
+      <div class="gauge-bar" *ngIf="usageHasMax">
         <div class="gauge-fill" [style.width.%]="usagePercent"></div>
       </div>
       <div class="gauge-label">
-        <span class="gauge-text">Contexte : {{ usageTotal }} / {{ usage.max }} tokens</span>
-        <span class="gauge-percent">{{ usagePercent }}%</span>
+        <span class="gauge-text">Contexte : {{ usageTotal }}<ng-container *ngIf="usageHasMax"> / {{ usage.max }}</ng-container> tokens</span>
+        <span class="gauge-percent" *ngIf="usageHasMax">{{ usagePercent }}%</span>
       </div>
     </div>
 

web/src/app/shared/ai-chat-drawer/ai-chat-drawer.component.ts

@@ -129,6 +129,10 @@ export class AiChatDrawerComponent implements OnInit, OnChanges, OnDestroy {
     if (!this.usage) return 0;
     return this.usage.system + this.usage.history + this.usage.current;
   }
+  /** Vrai si on connaît la fenêtre max (Ollama) → affiche dénominateur + barre. */
+  get usageHasMax(): boolean {
+    return !!this.usage && this.usage.max > 0;
+  }
   get usageRatio(): number {
     if (!this.usage || this.usage.max <= 0) return 0;
     return Math.min(1, this.usageTotal / this.usage.max);

web/src/app/shared/secondary-sidebar/secondary-sidebar.component.html

@@ -8,7 +8,19 @@
 
   <ng-container *ngIf="!isCollapsed">
 
-    <h2 class="sidebar-title">{{ title }}</h2>
+    <button
+      *ngIf="titleRoute; else staticTitle"
+      type="button"
+      class="sidebar-title sidebar-title--link"
+      [class.active]="isTitleActive()"
+      title="Retour à l'accueil de la campagne"
+      (click)="clickTitle()">
+      <lucide-icon [img]="Home" [size]="14" class="sidebar-title-icon"></lucide-icon>
+      <span class="sidebar-title-text">{{ title }}</span>
+    </button>
+    <ng-template #staticTitle>
+      <h2 class="sidebar-title">{{ title }}</h2>
+    </ng-template>
 
     <div class="actions-row" *ngIf="createActions.length">
       <button

web/src/app/shared/secondary-sidebar/secondary-sidebar.component.scss

@@ -77,6 +77,35 @@
   text-overflow: ellipsis;
 }
 
+// Variante cliquable : le titre devient un bouton "retour à l'accueil".
+.sidebar-title--link {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 0.4rem;
+  width: 100%;
+  background: none;
+  border: none;
+  text-align: left;
+  cursor: pointer;
+  border-radius: 6px;
+  padding: 0.3rem 0.5rem;
+  transition: background 0.15s;
+
+  .sidebar-title-icon {
+    flex-shrink: 0;
+    color: #a78bfa;
+  }
+
+  .sidebar-title-text {
+    overflow: hidden;
+    text-overflow: ellipsis;
+    white-space: nowrap;
+  }
+
+  &:hover { background: rgba(255, 255, 255, 0.07); }
+  &.active { background: rgba(108, 99, 255, 0.18); }
+}
+
 .actions-row {
   display: flex;
   gap: 0.4rem;

web/src/app/shared/secondary-sidebar/secondary-sidebar.component.ts

@@ -1,7 +1,7 @@
 import { Component, Input, Output, EventEmitter, HostListener, OnDestroy, ElementRef } from '@angular/core';
 import { CommonModule } from '@angular/common';
 import { Router } from '@angular/router';
-import { LucideAngularModule, ChevronRight, ChevronDown, PanelLeftClose, PanelLeftOpen, Plus, FolderPlus, FilePlus, LucideIconData } from 'lucide-angular';
+import { LucideAngularModule, ChevronRight, ChevronDown, PanelLeftClose, PanelLeftOpen, Plus, FolderPlus, FilePlus, Home, LucideIconData } from 'lucide-angular';
 import { TreeItem, TreeCreateAction, SidebarAction, BottomPanel, BottomPanelItem, LayoutService } from '../../services/layout.service';
 import { resolveIcon } from '../../lore/lore-icons';
 
@@ -14,6 +14,8 @@ import { resolveIcon } from '../../lore/lore-icons';
 })
 export class SecondarySidebarComponent implements OnDestroy {
   @Input() title = '';
+  /** Si défini, le titre est cliquable et navigue vers cette route (accueil de section). */
+  @Input() titleRoute: string | null = null;
   @Input() createActions: SidebarAction[] = [];
   @Input() bottomPanel: BottomPanel | null = null;
   @Output() collapsedChange = new EventEmitter<boolean>();
@@ -28,6 +30,7 @@ export class SecondarySidebarComponent implements OnDestroy {
   readonly Plus = Plus;
   readonly FolderPlus = FolderPlus;
   readonly FilePlus = FilePlus;
+  readonly Home = Home;
 
   isCollapsed = false;
 
@@ -114,6 +117,19 @@ export class SecondarySidebarComponent implements OnDestroy {
     if (action.route) { this.router.navigate([action.route]); }
   }
 
+  /** Clic sur le titre cliquable : retour à l'accueil de la section (ex: campagne). */
+  clickTitle(): void {
+    if (this.titleRoute) { this.router.navigate([this.titleRoute]); }
+  }
+
+  /** True si on est déjà sur la route du titre (surligne le titre comme actif). */
+  isTitleActive(): boolean {
+    if (!this.titleRoute) return false;
+    return this.router.isActive(this.titleRoute, {
+      paths: 'exact', queryParams: 'ignored', fragment: 'ignored', matrixParams: 'ignored'
+    });
+  }
+
   clickItem(item: TreeItem): void {
     if (item.route) { this.router.navigate([item.route]); return; }
     this.toggleItem(item.id);