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Python
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"""Lecture des analyses transversales (`research/lois-2026_insight.md`).
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Sept analyses, chacune au format ::
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## Insight 3 — Le 1er septembre 2026 : « big bang » silencieux …
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**Dérivé de :** dim08, dim09, dim02, dim12, dim03.
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<corps>
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**Implications :** …
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**Confiance : high.**
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Elles alimentent l'encart « point de veille » du tableau de bord. Elles ne
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portent aucune source primaire propre — la table de correspondance de la
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bibliographie le dit — et ne sont donc jamais présentées comme des faits
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sourcés, mais comme des lectures d'ensemble.
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"""
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from __future__ import annotations
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import re
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from pipeline.journal import logger
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from pipeline.modeles import Insight
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from pipeline.parseurs.markdown import decouper_sections, nettoyer
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log = logger("parseur.analyses")
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_TITRE = re.compile(r"^Insight\s+(\d+)\s*[—–-]\s*(.+)$", re.IGNORECASE)
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_DERIVE = re.compile(r"\*\*Dérivé de\s*:\*\*\s*(.+)", re.IGNORECASE)
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_IMPLICATIONS = re.compile(r"\*\*Implications\s*:\*\*\s*(.+)", re.IGNORECASE)
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_CONFIANCE = re.compile(r"\*\*Confiance\s*:\s*([a-zé-]+)", re.IGNORECASE)
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_DIMENSION = re.compile(r"\b(dim\d{2}|phase\s?5)\b", re.IGNORECASE)
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def parser(markdown: str) -> list[Insight]:
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"""Extrait les analyses transversales du fichier d'insights."""
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analyses: list[Insight] = []
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for section in decouper_sections(markdown, niveau_max=2):
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entete = _TITRE.match(section.titre.strip())
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if not entete:
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continue
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corps_brut = section.corps
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implications = None
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if trouve := _IMPLICATIONS.search(corps_brut):
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implications = nettoyer(trouve.group(1))
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confiance = "medium"
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if trouve := _CONFIANCE.search(corps_brut):
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brut = trouve.group(1).lower()
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confiance = {"high": "high", "élevée": "high", "medium": "medium", "low": "low"}.get(
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brut, "medium"
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)
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derive_de: list[str] = []
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if trouve := _DERIVE.search(corps_brut):
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derive_de = [
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d.lower().replace(" ", "") for d in _DIMENSION.findall(trouve.group(1))
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]
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corps = _corps_utile(corps_brut)
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analyses.append(
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Insight(
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numero=int(entete.group(1)),
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titre=nettoyer(entete.group(2)),
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corps=corps,
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implications=implications,
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confiance=confiance,
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derive_de=derive_de,
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fichier_origine="research/lois-2026_insight.md",
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)
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)
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log.info("analyses transversales lues", analyses=len(analyses))
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return analyses
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def _corps_utile(corps: str) -> str:
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"""Corps de l'analyse, sans les lignes de métadonnées."""
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lignes: list[str] = []
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for ligne in corps.splitlines():
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depouillee = ligne.strip()
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if not depouillee:
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continue
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if _DERIVE.match(depouillee) or _IMPLICATIONS.match(depouillee):
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continue
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if _CONFIANCE.match(depouillee):
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continue
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lignes.append(nettoyer(depouillee))
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return " ".join(lignes).strip()
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