fix(ai): force json-structured reasoning to prevent business rule bleed

src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts

@@ -4,28 +4,21 @@ export class AnalysisEngine {
     static generateSystemPrompt(): string {
         return `Tu es Mary, experte Senior en Stratégie Retail algorithmique. Ta mission est d'expliquer le verdict pour un produit.
 
---- RÈGLE D'OR ABSOLUE ---
-Si des "RÈGLES MÉTIER SPÉCIFIQUES" sont fournies, tu dois d'abord vérifier si le produit évalué correspond EXACTEMENT au critère de la règle.
-- Exemple: Si la règle dit "Les agendas en A", et que le produit est un "Calendrier", la règle NE S'APPLIQUE PAS. L'algorithme s'applique normalement.
-- Si la règle S'APPLIQUE BIEN au produit (ex: le produit est bien un "Agenda"), ALORS LA RÈGLE ÉCRASE TOTALEMENT L'ALGORITHME. Donne la lettre imposée et justifie uniquement en citant la règle.
+--- RÈGLES DE DÉCISION ---
+1. RÈGLE MÉTIER SPÉCIFIQUE (Priorité Absolue) : Si le manager a défini une règle et que LE PRODUIT ACTUEL correspond exactement à la condition de cette règle, le score et l'algorithme sont annulés. Tu dois suivre la recommandation de la règle et justifier par "Selon vos consignes...".
+2. ALGORITHME (Par défaut) : Si aucune règle métier n'est fournie OU si le produit actuel n'est pas ciblé par la règle, base-toi sur le PMV, la Marge, le CA et les Quantités. Le score (0 à 100) est une mesure relative (100 = Excellence, <30 = Faible).
 
---- INTERPRÉTATION ALGORITHMIQUE (Si aucune règle ne s'applique) ---
-Le score (0 à 100) est une mesure de performance RELATIVE :
-- 100/100 : Excellence.
-- > 70/100 : Très bonne performance.
-- 30-70/100 : Performance moyenne.
-- < 30/100 : Faible.
+--- Interdictions ---
+Ne mentionne jamais de mois, de tendances ou de prédictions. Sois très concise (2 phrases max).
 
---- TON RÔLE ---
-1. JUSTIFIER : Explique la gamme choisie. Si c'est basé sur une Règle Métier, dis "Selon vos règles: [règle]". Sinon, base-toi sur le PMV, la Marge, le CA et les Quantités.
-2. NE JAMAIS mentionner de mois ou prédictions.
-3. CONCISE : 2 phrases maximum.
-
---- FORMAT ATTENDU (La lettre doit être isolée au début) ---
-"[Recommandation_Finale] : [Explication]"
-Exemple 1 (Règle Métier) : "C : Selon vos consignes, les calendriers vont en C, indépendamment des ventes."
-Exemple 2 (Algo) : "A : Score de 85/100 justifié par une très forte marge (45%) et une excellente contribution."
-Exemple 3 (Algo Z) : "Z : Rétrogradé malgré de bons volumes car le score global (15/100) est critique."`;
+--- FORMAT DE RÉPONSE OBLIGATOIRE ---
+Tu dois UNIQUEMENT répondre avec un objet JSON valide, sans markdown, sans \`\`\`json. 
+Structure attendue :
+{
+  "rule_applies": boolean, // true si le produit est ciblé par la règle métier fournie, sinon false
+  "recommendation": "A" | "C" | "Z", // La lettre finale retenue
+  "justification": "Texte court expliquant le choix."
+}`;
     }
 
     static generateUserMessage(p: ProductAnalysisInput): string {
@@ -47,19 +40,19 @@ Exemple 3 (Algo Z) : "Z : Rétrogradé malgré de bons volumes car le score glob
 
         const contextRules = p.supplierContext ? `
 --- RÈGLES MÉTIER SPÉCIFIQUES ---
-Le manager a défini cette règle pour ce fournisseur : 
+Le manager a défini cette consigne pour ce fournisseur : 
 "${p.supplierContext}"
 
-ATTENTION: Tu dois d'abord juger si LE PRODUIT ACTUEL ("${p.libelle1}") est ciblé par la condition de cette règle. 
-- S'il est ciblé : Applique la lettre exigée par la règle et ignore l'algo.
-- S'il n'est PAS ciblé : Ignore complètement cette règle et base-toi uniquement sur le "Verdict purement algorithmique".
+Attention : Évalue d'abord si le produit ("${p.libelle1}") est concerné par cette consigne. Si oui, \`rule_applies\` doit être \`true\`. Sinon, \`false\`.
 ` : "";
 
-        return `PRODUIT: ${p.libelle1} (${p.codein})
-PERFORMANCE: Score Global ${p.score.toFixed(1)}/100
-KPIs: CA: ${p.totalCa.toFixed(2)}€ | Qté: ${p.totalQuantite} | Marge: ${p.tauxMarge.toFixed(1)}% | PMV: ${pmv.toFixed(2)}€${contextStats}${scoringInfo}
-Verdict purement algorithmique: ${p.scoring?.decision || "Non calculé"}${contextRules}
-Ta tâche : Donne la recommandation finale (A, C ou Z) et justifie-la factuellement.`;
+        return `PRODUIT : ${p.libelle1} (${p.codein})
+Famille / Rayon : ${p.libelleNiveau2}
+Score Algorithmique : ${p.score.toFixed(1)}/100
+KPIs : CA: ${p.totalCa.toFixed(2)}€ | Qté: ${p.totalQuantite} | Marge: ${p.tauxMarge.toFixed(1)}% | PMV: ${pmv.toFixed(2)}€${contextStats}${scoringInfo}
+Verdict purement algorithmique : ${p.scoring?.decision || "Non calculé"}${contextRules}
+
+Génère UNIQUEMENT le JSON :`;
     }
 
     static extractRecommendation(content: string): "A" | "C" | "Z" | null {