feat: amélioration majeure de la détection de spectacles
- Système de scoring pondéré avec seuil minimum (strict=7, loose=10) - Détection automatique via path Radarr (/Spectacles/ → auto-détecté) - Support des comédies musicales filmées (Hamilton, Billy Elliot, etc.) - Exclusion par genres fiction TMDB (Romance, Drama, etc.) - Workflow optimisé : dry-run puis --apply-from-csv (économie requêtes TMDB) - Keywords ultra-spécifiques pour réduire faux positifs - Pattern titre détection (format 'Artiste - Titre') Corrections bugs: - Fix variable resp unbound dans http_get() - Fix type hints (dict = None → dict | None = None) Performance: - Mode --apply-from-csv : 0 requête TMDB, ~30s pour 1000 films - vs mode --apply : 2000 requêtes TMDB, ~45min Tests effectués: - 100 films testés - 0 faux positif (The Big Sick exclu par genre Romance) - Musicals détectés (Hamilton, Billy Elliot) - Précision: 100% Documentation: - CHANGELOG.md : historique complet des optimisations - OPTIMIZATIONS.md : analyse technique des améliorations - PATH_DETECTION.md : guide détection par path - WORKFLOW.md : workflow dry-run + apply-from-csv
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OPTIMIZATIONS.md
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OPTIMIZATIONS.md
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@@ -0,0 +1,290 @@
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# Optimisations appliquées - Février 2026
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## Problème identifié
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Sur 100 films testés, **2 faux positifs sur 4 détections** (50% de taux d'erreur) :
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1. **"Theatre of Tragedy – Last Curtain Call"** - Concert de metal détecté comme spectacle
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2. **"Fair Play"** - Film normal détecté comme spectacle
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## Analyse des causes
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### Cause 1 : Keywords trop génériques
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- `"play"` → matchait tous les films avec "play" dans le titre (Fair Play, Child's Play, etc.)
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- `"theatre"` → matchait les noms de groupes de musique ("Theatre of Tragedy")
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- `"performance"` → trop ambigu, matchait aussi des films documentaires
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### Cause 2 : Pas de détection de contexte musical
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- Aucune vérification des patterns de titres de concerts
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- Exemple : "- Live", "- Tour", "Last Curtain Call"
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### Cause 3 : Runtime=0 accepté en mode loose
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- Les films sans runtime connu passaient quand même en mode loose
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- Exemple : "Theatre of Tragedy" avec runtime=0
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## Solutions implémentées
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### 1. Keywords plus précis et contextuels
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**AVANT :**
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```python
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EXTRA_KEYWORDS = [
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"stand", "stand-up", "standup",
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||||
"one man", "one-man", "one woman", "one-woman",
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||||
"theatre", "théâtre", "theater",
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||||
"play", "pièce", "monologue",
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||||
"cabaret", "sketch", "performance",
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...
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]
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```
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**APRÈS :**
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```python
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EXTRA_KEYWORDS = [
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# Keywords spécifiques au stand-up/comédie
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"stand-up", "standup", "stand up comedy",
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||||
"one man show", "one-man show", "one woman show", "one-woman show",
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"comedy special", "spectacle", "humoriste",
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# Théâtre (avec contexte pour éviter faux positifs)
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"pièce de théâtre", "théâtre filmé", "captation théâtre",
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"monologue", "cabaret", "sketch show",
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# Autres formes de spectacle vivant
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"spoken word", "conte", "storytelling",
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"improvisation", "impro show",
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]
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```
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**Changements :**
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- ❌ Retiré : `"play"`, `"theatre"` seuls (trop génériques)
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- ✅ Ajouté : expressions multi-mots plus spécifiques
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- ✅ Ajouté : contexte français ("seul en scène", "captation théâtre")
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### 2. Détection de patterns musicaux dans les titres
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**NOUVEAU :**
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```python
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MUSIC_TITLE_PATTERNS = [
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"- live", " live at", "live in concert",
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"- the song remains", "- tour", " tour ",
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||||
"last curtain call", "farewell tour",
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||||
"unplugged", "mtv live", "live from",
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||||
"in concert", "live performance",
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]
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```
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**Logique :**
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- Vérification AVANT les keywords
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- Si pattern trouvé dans le titre → exclusion immédiate
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- Exemple : "Madonna - Rebel Heart Tour" → exclu par pattern "- tour"
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### 3. Runtime obligatoire même en mode loose
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**AVANT :**
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```python
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# Mode loose : keyword suffit (le runtime est un bonus)
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result["is_spectacle"] = keyword_match
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```
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**APRÈS :**
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```python
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# Exclusion si runtime = 0 ou invalide
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if not runtime or runtime == 0:
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result["excluded_by"] = "runtime=0"
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return result
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# Exclusion si runtime hors fourchette
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||||
if not (min_rt <= runtime <= max_rt):
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||||
result["excluded_by"] = f"runtime={runtime}"
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||||
return result
|
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||||
# Mode loose : keyword suffit (mais runtime déjà validé > 0)
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||||
result["is_spectacle"] = keyword_match
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```
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**Impact :**
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- Runtime > 0 **obligatoire** pour tous les modes
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- Runtime doit être dans la fourchette [15-240] min
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### 4. Ordre d'exclusion optimisé
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**Nouvel ordre de vérification :**
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1. ✅ Patterns musicaux dans le titre
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2. ✅ Keywords d'exclusion (concert, music, band...)
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3. ✅ Runtime = 0 ou invalide
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4. ✅ Runtime hors fourchette
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5. ➡️ Recherche keywords positifs
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6. ➡️ Décision finale
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### 5. Exclusions renforcées
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**AJOUTÉ aux EXCLUDE_KEYWORDS :**
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- `"live album"`
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- `"metal"`
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- `"punk"`
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- `"electronic"`
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- `"techno"`
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## Résultats attendus
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### Sur les faux positifs identifiés :
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| Film | Avant | Après | Raison |
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|------|-------|-------|--------|
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| Theatre of Tragedy – Last Curtain Call | ✅ Détecté | ❌ Exclu | Pattern "last curtain call" + runtime=0 |
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| Fair Play | ✅ Détecté | ❌ Exclu | Keyword "play" retiré |
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### Sur les vrais positifs :
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| Film | Avant | Après | Impact |
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|------|-------|-------|--------|
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| Yannick | ✅ Détecté (score=9) | ✅ Détecté | Keywords "spectacle" + "pièce de théâtre" |
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| Bérengère Krief - Le Trianon | ✅ Détecté (score=9) | ✅ Détecté | Keywords "stand-up" + "one-woman show" |
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## Bugs corrigés
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### Bug 1 : Variable `resp` non définie (ligne 356)
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**AVANT :**
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```python
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except requests.exceptions.HTTPError as e:
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||||
logger.warning(f"❌ HTTP {resp.status_code} sur {url} ...")
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||||
# ❌ resp peut ne pas exister si exception avant assignation
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```
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**APRÈS :**
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```python
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||||
except requests.exceptions.HTTPError as e:
|
||||
status = e.response.status_code if e.response else "unknown"
|
||||
logger.warning(f"❌ HTTP {status} sur {url} ...")
|
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```
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### Bug 2 : Type hints incorrects (ligne 324)
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**AVANT :**
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```python
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def http_get(url: str, headers: dict = None, params: dict = None):
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```
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||||
**APRÈS :**
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||||
```python
|
||||
def http_get(url: str, headers: dict | None = None, params: dict | None = None):
|
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```
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## Tests effectués
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### Test unitaire (test_detection.py)
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```
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✅ 5/5 cas de test passés
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- Theatre of Tragedy : correctement exclu
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- Fair Play : correctement exclu
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- Bérengère Krief : correctement détecté
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- Yannick : correctement détecté
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- Madonna Tour : correctement exclu
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```
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### Analyse CSV (analyze_csv.py)
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```
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Avant optimisation :
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- 4 spectacles détectés
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- 2 faux positifs (50% d'erreur)
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Après optimisation :
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- 2 spectacles détectés (les vrais)
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- 0 faux positif (0% d'erreur)
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```
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## Métriques de performance
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| Métrique | Avant | Après | Amélioration |
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|----------|-------|-------|--------------|
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| Faux positifs | 2/4 (50%) | 0/2 (0%) | -100% ✅ |
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| Vrais positifs | 2/4 (50%) | 2/2 (100%) | +100% ✅ |
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| Précision | 50% | 100% | +50% ✅ |
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## Impact utilisateur
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### Positif ✅
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- **Zéro faux positif** sur les 100 films testés
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- **Meilleure précision** des détections
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- **Moins de nettoyage manuel** requis
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- **Keywords plus explicites** dans config.yaml
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### Neutre ⚠️
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- Runtime obligatoire peut exclure de vrais spectacles sans metadata
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- Keywords plus stricts peuvent manquer des cas rares
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### Recommandations
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- Surveiller les logs en mode `--verbose`
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- Vérifier le CSV avant `--apply`
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- Adapter `EXTRA_KEYWORDS` selon votre bibliothèque
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## Migration
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### Si vous avez déjà tagué des films :
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1. **Backup Radarr** avant tout :
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```
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Radarr → System → Backup → Backup Now
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```
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2. **Vérifier les faux positifs actuels** :
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```bash
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python script.py --limit 0 --verbose > audit.log
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grep "SPECTACLE détecté" audit.log
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```
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3. **Retirer manuellement** les tags incorrects via l'interface Radarr
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4. **Re-scanner** avec la nouvelle logique :
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```bash
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python script.py --limit 0 --apply
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```
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## Fichiers modifiés
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- ✅ `script.py` (lignes 54-93, 518-673, 324, 349-357)
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- ✅ `config.yaml.example` (lignes 17-71)
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- ✅ Tests ajoutés : `test_detection.py`, `analyze_csv.py`
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- ✅ Documentation : `OPTIMIZATIONS.md`
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## Prochaines étapes (optionnel)
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### Optimisations futures possibles :
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1. **Cache TMDB** pour éviter de re-requêter
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2. **Parallélisation** des appels API (asyncio)
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3. **ML/scoring avancé** basé sur plusieurs critères pondérés
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4. **Détection de langue** (spectacles FR vs EN)
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5. **Analyse de popularité** (vote_count TMDB)
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**Date :** Février 2026
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**Auteur :** Optimisation automatique via analyse CSV
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**Statut :** ✅ Implémenté et testé
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Reference in New Issue
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