feat: Implement v3 context profiler for multi-store product normalization and an AI analysis engine.

task.md

@@ -32,3 +32,4 @@ Chargement de la configuration et présentation du menu des actions de l'agent B
 - Moteur de Score et analyse IA : Explication détaillée des mécaniques de `scoring-engine` (Percentiles, pondération réseau, quadrants) et d'`analysis-engine` (Prompt v4, gardes-fous, règles manager) présentée à l'utilisateur par l'équipe (Mary et Winston).
 - Correction de l'anomalie du Score "100" (ex: LOT DE 4 BUBBLES DINO) : Remplacement de la méthode "MAX" dans `score-engine.ts` par une "moyenne pondérée" réaliste (45% CA, 35% Volume, 20% Marge).
 - Durcissement des règles de l'IA (`analysis-engine.ts`) : Un produit dans le Quadrant "WATCH" ne peut désormais être sauvé en "A" que s'il se trouve dans les 20% supérieurs (percentile ≥ 80) du lot, et non plus simplement > 50%.
+- Contexte Discount Absolu (La Foir'Fouille) : Ajout d'une protection en cas de statistiques absolues dérisoires (ex: < 20 ventes/an, CA < 100€) pour éviter qu'un produit soit gardé "A" uniquement sur la base de bons "percentiles" dans un lot de faible qualité. Le flag `isDeadStock` a été ajouté au `context-profiler` et remonté à l'IA avec un signal "⛔ STOCK MORT" strict, la forçant à générer "Z" pour les morts-vivants du rayon.