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Tools (37)

• autocomplete_commune

  Recherche de communes françaises par nom, code postal ou code INSEE. Idéal pour autocomplétion. Source : geo.api.gouv.fr (DINUM/Etalab). Un (au moins) parmi `nom`, `codePostal`, `code` est requis. Alias acceptés : `q`/`query`/`search` → `nom`, `codepostal`/`postal_code` → `codePostal`, `code_insee`/`insee` → `code`.

• get_commune_by_code

  Récupère une commune par son code INSEE. Retourne un objet `LookupResult` discriminé par `found`. `found: true` → champs commune à plat (nom, codesPostaux, centre…). `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }` orientant vers `autocomplete_commune` pour disambiguer. Alias acceptés : `code_insee`/`codeInsee`/`insee` → `code`.

• geocode_adresse

  Géocode une adresse française en coordonnées GPS. Source : IGN Géoplateforme (data.geopf.fr). Précision au numéro de rue. Le champ `score` (0-1) qualifie la fiabilité du match : >= 0.8 fiable, < 0.5 = match douteux (souvent un fallback rue/commune sans rapport avec l'adresse demandée). Le champ booléen `confidence_low` vaut `true` dans ce cas : ne PAS utiliser `point` pour une décision quand `confidence_low: true`. Le champ `type` indique aussi la granularité (housenumber > street > locality > municipality).

• reverse_geocode

  Géocodage inverse : à partir de coordonnées GPS, retrouve l'adresse la plus proche. Source : IGN Géoplateforme. Couverture France métropolitaine + DOM uniquement : des coordonnées hors zone (ex. New York) ou en pleine mer renvoient `null` (pas une erreur — c'est l'absence de résultat, pas une panne).

• population

  Population d'une COMMUNE (code INSEE 5 car.), d'un DÉPARTEMENT (2-3 car.) OU d'un IRIS infracommunal (9 car.) — granularité auto-détectée par la longueur du `code`. Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. - IRIS (9 car., ex `751103701` = commune `75110` + IRIS `3701`) : population totale du quartier au Recensement 2022 (champ `population`, comptes bruts), + `libelle`, `code_commune`, `type_iris` (H/A/D/Z). Source : INSEE RP 2022 (table ingérée, géo 01/01/2024). Maille la plus fine (quartier) pour les villes ; en zone peu dense la commune = 1 IRIS (`type_iris` Z, code `COM+0000`). Pour le profil démographique détaillé d'un îlot ou d'un bassin (âge, CSP, familles, revenu), utiliser `profil_iris`. - Commune (5 car., ex `75056` Paris, `13055` Marseille, `2A004` Ajaccio) : PMUN/PCAP/PTOT. Source INSEE Melodi (DS_POPULATIONS_REFERENCE). PMUN = base légale DREES. Commune fusionnée → `found: false` + orientation `autocomplete_commune`. INSEE n'expose PAS les arrondissements PLM (75

• profil_iris

  Profil démographique au grain QUARTIER (IRIS) — la « demande » d'un territoire (âge, CSP, familles, revenu), à croiser avec l'offre de soins pour l'aide à l'implantation. Source : INSEE RP 2022 + FILOSOFI 2021 (tables ingérées, géo 01/01/2024). Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. Entrée : EXACTEMENT un de `point` (`lat`+`lon`) OU `code_iris` (9 car.). `rayon_km` optionnel (0 < r ≤ 10) → DEUX modes : - SANS `rayon_km` → profil de l'ÎLOT seul (~2000 hab) sous le point / du code. `mode: "ilot"`, `revenu_median` = médiane réelle de l'îlot. - AVEC `rayon_km` → AGRÉGAT du BASSIN = îlots dont le CENTROÏDE est dans le disque (chaque îlot compté 1 fois). `mode: "bassin"`, `population_bassin`, `nb_iris_agreges`, et `revenu_median_pondere` = PROXY (moyenne pondérée population des médianes des îlots couverts — PAS une vraie médiane de bassin) + `couverture` {`revenu_pct_population`, `iris_revenu_manquants`} car FILOSOFI ne couvre que les communes ≥5000 hab. Les parts `age` (part_6

• entreprises_in_radius

  Recherche d'entreprises françaises avec filtres NAF, code postal, département ou rayon géographique. Couvre tous secteurs (santé via NAF 8690B, 4773Z, 8710A, 8621Z, etc.). Source : DINUM Recherche Entreprises (SIRENE + RNE). Renvoie CA, dirigeants, tranches d'effectif et dates de création. Deux modes EXCLUSIFs (endpoints DINUM distincts) : (1) proximité — `lat`+`lon`+`radiusKm` (optionnellement + `naf`), résolu nativement via `/near_point` ; (2) administratif — `q` (texte libre) et/ou `naf` + `codePostal`/`departement`, via `/search`. La recherche de proximité ne supporte PAS `q` ni `codePostal`/`departement` (combinaison rejetée avec une erreur explicite : choisir un seul mode). `radiusKm` borné à 50 km. **Réduction de payload (V0.13)** : `includeDirigeants: false` strip la liste des dirigeants RNE de chaque entreprise du résultat — utile en énumération volume (Geo Intel) où les dirigeants ne sont pas exploités et où les groupes type Biogroup peuvent en lister 20+ par entité (gonfle

• entreprise_by_siren

  Récupère le détail d'une entreprise française par son SIREN (9 chiffres) : raison sociale, NAF, finances historiques, dirigeants, établissements. Source : DINUM Recherche Entreprises. **Format de retour** : objet `LookupResult` discriminé par `found`. - `found: true` → l'entreprise est retournée à plat (champs `siren`, `nomComplet`, `etablissements`, `enrichmentStatus`, …) - `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found' | 'ambiguous', message }`. `not_found` : SIREN non indexé par DINUM (souvent diffusion partielle INSEE — l'entreprise peut quand même exister dans SIRENE). `ambiguous` : régression API à signaler. ⚠️ Quand `found: true`, la liste `etablissements` peut être tronquée. Le champ `nombreEtablissements` (compté SIRENE) reflète le total réel. **Lire `enrichmentStatus`** pour savoir si la liste est complète : - `success` : `etablissements` contient tous les sites - `partial` : sites manquants (multi-département ou NAF différent du siège) — voir `enrichmentW

• data_freshness

  Retourne la fraîcheur des dumps de données ingérés côté serveur : FINESS / ANS (flux quotidien, ingéré le 1er et le 15 du mois), Annuaire Santé Ameli (hebdomadaire), RPPS / Annuaire Santé ANS (mensuel), Centres de Santé CNAM (hebdomadaire), IRIS INSEE (annuel), permis de construire Sit@del / SDES (mensuel, cron le 10). Pour chaque source : `last_data_change_at` + `data_age_days` (dernier run ayant RÉELLEMENT changé la donnée servie, et son âge en jours — C'EST LE CHAMP À LIRE), `last_success_at` + `staleness_days` (dernier run réussi, y compris un run court-circuité « fichier amont identique » — ne mesure PAS l'âge de la donnée), `last_success_row_count`, `last_attempt_at`, `last_attempt_status`, `cadence_hint` (cadence attendue). Usage typique : avant un audit territorial ou une analyse temporelle, le caller appelle ce tool pour savoir si les données sont à jour. Juger sur `data_age_days`, JAMAIS sur `staleness_days` seul : en 2026 la source FINESS s'est tarie 4 mois pendant que `sta

• compare_raison_sociale_finess_vs_rpps

  Compare la raison sociale FINESS DREES vs RPPS / Annuaire Santé ANS pour un même num_finess. Primitive brute SANS interprétation métier — retourne juste les deux libellés + un statut de comparaison. Le caller décide quoi faire de la divergence. Utilité : RPPS reflète souvent plus rapidement les rebrandings post-M&A que FINESS DREES (ex: un site racheté reste 'DIAGNOVIE' chez DREES alors qu'il est déjà 'BIOGROUP NORD' chez l'ANS). Ce tool expose la divergence factuelle ; il NE DIT PAS qui a racheté qui (ça repose sur de la connaissance d'enseignes commerciales non publique). **Statut renvoyé** (champ `statut` présent uniquement sur la branche `found: true`) : - `exact_match` : FINESS et ≥1 RPPS sont strictement égaux après normalisation - `divergent_after_normalization` : aucune RPPS ne matche FINESS — vraie divergence - `rpps_absent` : aucune RPPS n'a déclaré ce FINESS (pivot impossible) Format : objet `LookupResult` discriminé par `found`. Quand `num_finess` est absent de FINESS DR

• compare_adresse_cnam_vs_finess

  Compare l'adresse d'un centre de santé côté CNAM (Annuaire santé Ameli) vs FINESS DREES pour un même num_finess. Primitive brute SANS interprétation métier — retourne les deux adresses, un `score_dice` (0..1, informatif ; `null` si non comparable car `finess_absent`) et un `statut`. Le caller décide quoi faire de la divergence. Utilité : signaler un déménagement propagé par une source mais pas (encore) par l'autre (ex: CNAM '5 RUE DE L'ARQUEBUSE AUTUN' vs FINESS '15 BD BERNARD GIBERSTEIN AUTUN' pour le même FINESS). Équivalent côté centre de santé de `compare_raison_sociale_finess_vs_rpps`. **Statut** (présent uniquement sur `found: true`) : - `match` : adresses strictement égales après normalisation - `match_after_abbreviation_normalization` : égales après expansion des abréviations de voie FR (R/RUE, BD/BOULEVARD, AV/AVENUE…) — MÊME adresse, simple abréviation DREES vs CNAM, PAS un déménagement - `divergent_after_normalization` : adresses réellement différentes (déménagement non sy

• historique_etablissement

  Reconstitue la timeline complète d'un établissement de santé (ouvertures, fermetures, changements de NAF/enseigne) en croisant FINESS DREES ↔ resolver SIRET (RPPS + DINUM) ↔ SIRENE INSEE V3.11. Lit les `periodesEtablissement` complètes pour chaque SIRET candidat. **V0.7.0** : SIRET candidats élargis via le resolver — inclut désormais les SIRET fermés du SIREN parent qui matchent l'adresse FINESS (invisibles côté RPPS seul). Permet de tracer la fermeture exacte d'un site même quand FINESS le liste encore actif. Usage typique : - Tracer l'historique d'un site après une fusion-acquisition - Identifier la date de fermeture exacte d'un SIRET encore listé actif côté FINESS - Comprendre une cascade de rebrandings via les changements de `enseigne1Etablissement` au fil des périodes Format : objet `LookupResult`. Quand `found: true`, retourne `finess` (vue DREES synthétique) + `siret_timelines` (1 entrée par SIRET candidat avec `periodes` chronologiques). Coût : 1 RPC FINESS + 1 SELECT rpps

• reconcilier_finess_sirene

  Croise FINESS DREES ↔ SIRENE INSEE V3.11 et calcule un score de cohérence (Sørensen-Dice sur bigrammes) pour chaque SIRET candidat. Utile pour confirmer/infirmer un appariement num_finess ↔ SIRET avant prospection ou cross-check qualité. Logique : 1. Récupère FINESS (raison sociale + adresse libellée) 2. Récupère SIRET candidats via la table RPPS 3. Pour chaque SIRET, lookup SIRENE puis calcule 3 sous-scores : - `nom` : Dice sur raison sociale (FINESS vs SIRENE.uniteLegale) - `adresse` : Dice sur adresse complète - `telephone` : binaire 0/1 (toujours 0 actuellement : SIRENE n'expose pas le tel) 4. Score global = pondération (nom 0.5, adresse 0.4, tel 0.1) 5. Verdict brut : `match` (≥0.8) / `partial` (0.5..0.8) / `mismatch` (<0.5) Algorithme PUBLIC (Sørensen-Dice est dans la littérature depuis 1948). Aucune valeur ajoutée Unilabs ici — c'est une primitive ouverte. La connaissance propriétaire (mapping enseignes ↔ SELAS) reste côté Geo Intel. Format : objet `LookupResult`. Qu

• verifier_site_actif

  Vérifie si un établissement de santé FINESS est encore en activité en croisant FINESS DREES ↔ RPPS (pivot SIRET) ↔ DINUM (liste complète des SIRET du SIREN, incluant les fermés). Détecte les SIRET fermés encore listés actifs côté FINESS (DREES a 1-2 mois de retard). **V0.16 — fix succession M&A** : quand un site a changé d'exploitant (rachat), l'ancien SIRET fermé et le repreneur actif coexistent à la même adresse. Le resolver privilégie désormais le SIRET ACTIF co-localisé avec le FINESS (distance géodésique ≤ 100 m, recalibré V0.16.1 — le géocodage DREES place le point FINESS à plusieurs dizaines de mètres de l'adresse réelle) — avant, le verdict pouvait être `ferme` à tort, le best_match étant choisi sur la seule ressemblance d'adresse. Parmi les co-localisés, seul l'actif de la bande la plus proche prime : un voisin actif d'une autre adresse ne bascule pas le verdict. Un site RÉELLEMENT fermé reste `ferme` (aucun SIRET actif co-localisé). Logique : 1. Lookup FINESS pour récupérer

• etablissement_by_siret

  Récupère le détail d'un établissement par son SIRET (14 chiffres) via l'API SIRENE INSEE V3.11 : raison sociale de l'unité légale, enseigne commerciale, NAF de l'établissement, dates de création/fermeture, statut administratif actif/fermé, adresse complète, tranche d'effectif. Source : SIRENE INSEE V3.11 (api.insee.fr). **Format de retour** : objet `LookupResult` discriminé par `found`. - `found: true` → établissement à plat (`siret`, `siren`, `actif`, `dateFermeture`, `enseigne`, `adresse`, …) - `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }`. Cas typiques : clé `INSEE_SIRENE_API_KEY` non configurée côté serveur (message explicite), SIRET inexistant SIRENE, diffusion partielle INSEE. ⚠️ Différence avec `entreprise_by_siren` : ce tool renvoie UN établissement précis (un site), alors que `entreprise_by_siren` renvoie l'unité légale + sa liste d'établissements. Pour détecter un SIRET fermé encore listé actif côté FINESS, lire `actif: false` + `dateFermeture

• etablissements_finess_in_radius

  Recherche d'établissements de santé FINESS dans un rayon géographique (PostGIS ST_DWithin). Filtrable par familles. 24 valeurs disponibles : mco, ssr, sld, had, psychiatrie, dialyse, ambulatoire, labo, imagerie, pharmacie, msp_cpts, ehpad, residence_autonomie, senior_accompagnement, ssiad, aide_domicile, handicap_enfants, handicap_adultes, addictologie, enfance_protection, pmi, hebergement_social, prevention_sante, groupement. Source : FINESS / ANS (flux quotidien, ingéré le 1ᵉʳ et le 15 ; établissements EN SERVICE uniquement). Chaque résultat porte `geo_precision: "adresse"` dès que `coords` est présent (point WGS84 ANS ou point BAN de l'adresse, jamais un centroïde ; un établissement sans `coords` n'a pas de point connu et est invisible des recherches par rayon) et `siret_ans` (SIRET déclaré par l'ANS, fait brut non vérifié SIRENE — pour le verdict : reconcilier_finess_sirene / verifier_site_actif). Note : champ `email` toujours `null` (non exposé par FINESS public). Lentille : un fi

• etablissements_finess_by_categorie

  Liste des établissements FINESS par famille, avec filtre département ou commune optionnel. Pas de rayon — pour énumération exhaustive d'une zone administrative. 24 familles disponibles : mco, ssr, sld, had, psychiatrie, dialyse, ambulatoire, labo, imagerie, pharmacie, msp_cpts, ehpad, residence_autonomie, senior_accompagnement, ssiad, aide_domicile, handicap_enfants, handicap_adultes, addictologie, enfance_protection, pmi, hebergement_social, prevention_sante, groupement. V0.19.0 : accepte `nom_commune` (string) comme alternative à `code_insee` (résolu via geo.api.gouv.fr). XOR strict — passer SOIT `departement` SOIT `code_insee` SOIT `nom_commune` (combinable avec `departement` qui agit alors comme hint de désambiguïsation pour homonymes type "Saint-Martin"). Aucun param zone = France entière (acceptée). Source : FINESS / ANS (flux quotidien, ingéré le 1ᵉʳ et le 15 ; établissements EN SERVICE uniquement). Chaque résultat porte `geo_precision: "adresse"` dès que `coords` est présent

• etablissement_by_finess

  Récupère le détail complet d'un établissement de santé par son numéro FINESS (9 chiffres) : raison sociale, catégorie + famille, adresse complète (voie + CP + ville + code INSEE + département), coordonnées GPS, téléphone. Retourne un objet `LookupResult` discriminé par `found`. `found: true` → champs FINESS à plat. `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }` (numéro inexistant, établissement fermé, ou trop récent pour le flux). Source : FINESS / ANS (flux quotidien, ingéré le 1ᵉʳ et le 15 ; établissements EN SERVICE uniquement). Chaque résultat porte `geo_precision: "adresse"` dès que `coords` est présent (point WGS84 ANS ou point BAN de l'adresse, jamais un centroïde ; un établissement sans `coords` n'a pas de point connu et est invisible des recherches par rayon) et `siret_ans` (SIRET déclaré par l'ANS, fait brut non vérifié SIRENE — pour le verdict : reconcilier_finess_sirene / verifier_site_actif). Note : champ `email` toujours `null` (non exposé pa

• etablissement_finess_by_nom

  Cherche un établissement de santé par son NOM (« Institut Gustave Roussy », « Hôpital Foch », « Clinique Pasteur ») et rend ses fiches FINESS avec coordonnées exactes. À APPELER AVANT tout géocodage dès que le lieu cité est un hôpital, une clinique, un centre, un institut, un EHPAD… : l'annuaire d'adresses (BAN / `geocode_adresse`) ne connaît que des rues et renverrait une « rue Gustave » n'importe où en France. Passer le nom PROPRE de l'établissement (le sigle « IGR » n'est pas dans FINESS) et, si connue, la commune (`nom_commune` ou `code_insee` — Paris/Lyon/Marseille acceptés en ville entière) ou le `departement`. Sortie : `statut` = `unique` (une fiche) | `ambigu` (plusieurs : homonymes OU plusieurs fiches d'un même campus — l'IGR en a 4 : CLCC, site EFS, service de santé au travail, site de Chevilly-Larue) | `aucun`. `candidats[]` (≥ seuil de similarité 0,8, triés : similarité, puis hôpitaux/cliniques avant pharmacies/CMP/EFS homonymes, puis libellé le plus court) avec `coords`,

• centres_sante_in_radius

  Recherche des Centres de Santé (CDS) dans un rayon géographique (PostGIS ST_DWithin). Source : Annuaire santé Ameli, Assurance Maladie (mention obligatoire L.1461-2 CSP — sync hebdomadaire CNAM). Différenciateur métier vs `etablissements_finess_in_radius` filtré famille=124 : expose **carte_vitale**, **APCV**, **spécialités exercées sur place** (Annexe A nomenclature CNAM, ~70 codes). CDS = structures de soins ambulatoires non lucratives encadrées L.6323-1 CSP (associations, mutuelles, communes, hôpitaux). Volume ~3K en France. Filtres : - `specialite_codes` : array Annexe A (ex: ['01'] médecine générale, ['53'] dentaire). Match any-of — retourne les CDS qui exercent AU MOINS UNE des spécialités demandées. - `accepte_carte_vitale` : true / false / omis. Quasi-totalité accepte CV en pratique → filtre surtout utile en `false` pour audits. - `type_etab_codes` : ['124'] CDS standard, ['125'] CDS dentaire (deprecated CNAM, en voie d'extinction). Coords = centroïde commune (~3 km moyenne)

• centres_sante_by_finess

  Récupère le détail d'un Centre de Santé (CDS) par son numéro FINESS. Différenciateur métier vs `etablissement_by_finess` : expose **carte_vitale**, **APCV**, et **spécialités exercées sur place** (Annexe A CNAM). Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. `found: true` → payload CDS complet (raison sociale, accepte_carte_vitale/apcv, specialites.codes/libelles alignés, type_etab 124/125, adresse, coords centroïde commune, telephone). `found: false` → `{found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message}` quand le numéro FINESS pointe vers une structure non-CDS (hôpital, EHPAD, labo) ou un CDS très récent (CNAM latence ~1 sem). Source : Annuaire santé Ameli, Assurance Maladie (sync hebdomadaire CNAM, mention obligatoire L.1461-2 CSP). Pour les structures non-CDS, utiliser `etablissement_by_finess`. Alias acceptés : `numFiness`/`finess`/`etab_finess` → `num_finess`.

• professionnels_in_radius

  Recherche de professionnels de santé libéraux conventionnés dans un rayon géographique. Précision géo HYBRIDE depuis le géocodage BAN (Chantier C) : ~77 % des PS sont géolocalisés à l'adresse précise (rue/bâtiment, `distance_km` exacte au m près), ~23 % restent au centroïde commune (~3 km, repli pour adresses non géocodables — DROM, Monaco, CEDEX, lieux-dits). Lire `geo_precision` PAR résultat — ne pas présumer une précision uniforme. Codes type_ps Ameli présents en base (3) : '1' médecins, '2' auxiliaires médicaux (fourre-tout : IDE, kinés, sages-femmes, podologues, orthophonistes, orthoptistes, IPA), '5' chirurgiens-dentistes. Pour cibler une profession précise (ex: IDE seuls, kinés seuls, podologues seuls), passer par `specialite_codes` plutôt que `type_ps_codes` qui ratisse plus large. Liste exhaustive des codes spécialité disponibles via le tool `lister_nomenclature(referentiel:'ameli_specialites')`. Multi-sites : par défaut un PS exerçant sur N adresses apparaît N fois — utiliser

• professionnels_par_specialite_dept

  Liste des professionnels de santé libéraux conventionnés d'un département, avec filtres optionnels par spécialité ou type de PS. Pour énumération administrative — pas de rayon. Codes type_ps Ameli présents en base (3) : '1' médecins, '2' auxiliaires médicaux (fourre-tout : IDE, kinés, sages-femmes, podologues, orthophonistes, orthoptistes, IPA), '5' chirurgiens-dentistes. Pour cibler une profession précise (ex: IDE seuls), passer par `specialite_code` plutôt que `type_ps_code` qui ratisse plus large. Liste exhaustive des codes spécialité disponibles via le tool `lister_nomenclature(referentiel:'ameli_specialites')`. Pagination : utiliser `offset` pour récupérer les pages suivantes quand `truncated=true`. Multi-sites : utiliser `dedupe_by_ps=true` pour regrouper par praticien. PÉRIMÈTRE : libéraux conventionnés UNIQUEMENT. HORS PÉRIMÈTRE : médecins exclusivement hospitaliers/salariés, biologistes médicaux salariés en LBM, anatomopathologistes hospitaliers, médecins du travail, médecine

• lister_nomenclature

  Découverte des nomenclatures de codes du serveur (tool unique paramétré par `referentiel`) — à appeler avant de filtrer un autre tool plutôt que deviner les codes. ⚠️ Les 3 nomenclatures sont DISTINCTES : un même nombre y désigne des choses différentes (ex '10' = Médecin côté ANS, Neurochirurgien côté Ameli). Ne JAMAIS passer un code d'un référentiel à un paramètre d'un autre — le filtre renverrait vide sans erreur. `referentiel` : - `ameli_specialites` — codes `specialite_code` Ameli (libéraux conventionnés Assurance Maladie / CNAM) : libellé natif, `type_ps_code` de rattachement, count, `libelle_clarifie` (désambigüise les libellés partagés, ex "Médecin généraliste" = 01/22/23 ; "Psychiatre" = 33/75), `is_libelle_partage`. Pour filtrer `professionnels_in_radius` / `professionnels_par_specialite_dept` (param `specialite_code(s)`). - `ameli_types_ps` — codes `type_ps` Ameli : `libelle_source`, `libelle_clarifie` (résout l'ambiguïté du code "2" fourre-tout), count, et `specialites_pres

• professionnels_rpps_in_radius

  Trouve les PS dans un rayon via RPPS (Annuaire Santé ANS — **tous statuts** : libéraux + salariés + mixtes + remplaçants ; vs `professionnels_in_radius` Ameli = libéraux conventionnés seuls). **Param critique `precise_only`** — Défaut `false` (mode hybride). À `true` : ne renvoie que les PS géolocalisés précisément (`distance_km` exacte au m près) — recommandé pour rayons courts (<3 km), classement intra-commune, "PS à <500 m d'une adresse". Chaque résultat porte `geo_precision` ∈ : - `"adresse"` — coords BAN rue/lieu-dit/bâtiment, `distance_km` exacte. - `"etablissement_finess"` — coords du site FINESS (via `num_finess`), `distance_km` exacte au site. - `"centroide_commune"` — centroïde commune (~3 km), `distance_km` IDENTIQUE pour tous les PS de la commune — ne PAS l'utiliser pour classer individuellement, seulement comme filtre de zone. Couverture actuelle : ~68,5 % précis, ~31,5 % `centroide_commune` résiduel. Mode hybride = précis (granularité adresse) + centroïde (granularité

• professionnels_rpps_par_dept

  Liste tous les PS d'un département via RPPS (libéraux + salariés). Pour les libéraux conventionnés uniquement, préférer `professionnels_par_specialite_dept` (Ameli). Re-paginer via `offset` tant que `truncated=true`. Chaque résultat géolocalisé porte `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — lire ce champ pour évaluer la fiabilité des `coords` (précise BAN/FINESS au m près vs centroïde commune ~3 km, non discriminant intra-commune). Filtres optionnels : `profession_code`, `savoir_faire_code`, `mode_exercice_code`. Catégorie par défaut : Civil (C, ~97 % — libéraux, salariés privés, hospitaliers contractuels). Opt-in : `include_agents_publics: true` ajoute Agents publics (M, ~0,3 % — PH titulaires, ARS, CNAM, Éducation nationale, PMI, militaires SSA) ; `include_etudiants: true` ajoute Étudiants (E, ~2,5 % — internes, externes, élèves IDE/SF). Réf : https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. ATTENTION nomenclatures : les co

• rpps_dans_etablissement

  Liste les PS rattachés à un établissement FINESS (`num_finess` 9 chiffres). Pivot RPPS↔FINESS — répond à "qui travaille dans ce labo / hôpital / clinique ?". Le `mode_exercice` distingue les libéraux exerçant sur place (vacations) des salariés. Couverture : RPPS expose ce lien quand le PS l'a déclaré ; salariés CH/CHU/cliniques bien couverts. Sortie compacte : `coords` et `distance_km` sont `null` (le tool est par établissement, pas spatial — pour la géoloc, pivoter via `etablissement_by_finess` sur le `num_finess`). Catégorie par défaut : Civil (C, ~97 % — libéraux, salariés privés, hospitaliers contractuels). Opt-in : `include_agents_publics: true` ajoute Agents publics (M, ~0,3 % — PH titulaires, ARS, CNAM, Éducation nationale, PMI, militaires SSA) ; `include_etudiants: true` ajoute Étudiants (E, ~2,5 % — internes, externes, élèves IDE/SF). Réf : https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence O

• densite_sante

  Densité de santé pour 100 000 habitants — `cible: professionnels` (RPPS) OU `cible: etablissements` (FINESS). Niveau **département** (`code_dept`) OU **commune** (`code_insee` / `nom_commune`). Exactement un scope des trois requis. Croise le count (RPPS ou FINESS) et INSEE Melodi (population municipale PMUN, recensement 2023). **cible='professionnels'** (RPPS) — méthodo DREES par défaut : médecins (`profession_code='10'`) en activité régulière (mode_exercice L, S, M), hors étudiants. Filtres : `profession_code` (60 infirmier, 21 pharmacien, 50 sage-femme…), `savoir_faire_code` (ex 'SM04' Cardiologie — 'SM02' = Anesthésie-réanimation ; voir `lister_nomenclature` referentiel rpps_savoir_faire), `mode_exercice_codes` (['L'] = libéraux seuls). **cible='etablissements'** (FINESS) — `famille` OBLIGATOIRE : labo, pharmacie, ehpad, mco, ssr, psychiatrie, dialyse, imagerie, had, msp_cpts, handicap_enfants, handicap_adultes, addictologie, pmi, prevention_sante, etc. Sans famille le ratio mélan

• panorama_sante_territoire

  Panorama santé d'une commune française en 1 appel (V0.9). Agrège en parallèle : population (INSEE Melodi), densités médecins + infirmiers + pharmaciens avec comparaison nationale (méthodo DREES), nombre d'établissements FINESS par famille (default ["labo","pharmacie","ehpad","mco","msp_cpts"]), et un bloc DEMANDE (V0.22.0 — profil démographique de la commune agrégé depuis ses IRIS : âge, CSP, familles, revenu pondéré, à CROISER avec l'OFFRE ci-dessus pour l'aide à l'implantation ; `demande: null` si commune hors couverture IRIS (DOM non ingéré) — pour le détail au quartier ou un bassin par rayon, utiliser `profil_iris`). Remplace 7-10 appels MCP individuels par 1 seul. Ne renvoie AUCUNE interprétation métier (pas de qualification automatique 'désert médical') — le caller LLM applique sa grille. V0.19.0 : accepte `nom_commune` (string) comme alternative à `code_insee`. `departement` (V0.19) = hint resolver UNIQUEMENT (panorama ne calcule pas par dept ; un `departement` seul lève une e

• inspect_site

  Vue 360 d'un établissement de santé en 1 appel (V0.10). Pendant naturel de `panorama_sante_territoire` côté **site** : agrège en parallèle (a) identification FINESS DREES (raison sociale, adresse, téléphone), (b) statut administratif SIRENE via le resolver SIRET (verdicts site + groupe, best_match, SIREN explorés, dinum_errors, explication LLM-friendly), (c) professionnels rattachés via num_finess (sample borné + flag `truncated` si le site a plus de PS — PAS un count total), (d) historique INSEE (timeline périodes administratives par SIRET candidat). Remplace 3 appels MCP individuels (`verifier_site_actif` + `rpps_dans_etablissement` + `historique_etablissement`) par 1 seul. Utile pour : prospection (qualifier un site avant outreach), audit territorial (cross-check rapide d'un FINESS suspect), enrichissement CRM en batch. **Format de retour** : objet `LookupResult`. Quand `found: true`, payload avec 4 sections (finess, statut_site, professionnels, historique). La section `historique

• rpps_search_by_name

  Trouve un PS par identité (matching trigram tolérant aux accents/typos). Usage : "Dr Martin à Paris" → `nom: "Martin", departement: "75"`. Nom obligatoire ; `prenom` et `departement` affinent. Tri par `match_score` ∈ [0..1] décroissant (score trigram pg_trgm). Un score <0.5 = homonymie partielle à confirmer côté caller. Sans `departement`, des homonymes exacts ("Pierre Martin") ont TOUS le même score ~1.0 et ne sont pas départagés — toujours filtrer par dept ou prénom sur un nom commun. `truncated: true` = d'autres résultats existent (restreindre, ne pas parcourir). Chaque résultat géolocalisé porte `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — lire ce champ pour évaluer la fiabilité des `coords` (précise BAN/FINESS au m près vs centroïde commune ~3 km, non discriminant intra-commune). Catégorie par défaut : Civil (C, ~97 % — libéraux, salariés privés, hospitaliers contractuels). Opt-in : `include_agents_publics: true` ajoute Agents publics (M,

• professionnel_by_rpps

  Récupère la fiche complète d'un PS par identifiant national (`rpps_id` / IDNPS, 11 ou 12 chiffres — IDs émis depuis 2020 ont un préfixe `"81"` = 12 chars ; anciens IDs = 11 chars). Renvoie N entrées quand le PS exerce sur plusieurs sites (1 par site, chacun avec sa propre `geo_precision` — un même PS peut donc cumuler un site précis FINESS et un site au centroïde commune). Chaque résultat géolocalisé porte `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — lire ce champ pour évaluer la fiabilité des `coords` (précise BAN/FINESS au m près vs centroïde commune ~3 km, non discriminant intra-commune). Fallback automatique sur l'API FHIR ANS live (`gateway.api.esante.gouv.fr/fhir/v2`) si non trouvé en base locale (snapshot mensuel J-30 max). Le champ `source` distingue `db` (base locale) de `ans_fhir` (live). `include_freshness` n'affecte que `source: "db"`. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0

• finess_sirene_coverage_in_radius

  Compare la couverture du référentiel FINESS DREES (sites physiques agréés LBM/pharmacie/etc.) au référentiel SIRENE DINUM (SIRET physiques actifs au NAF cible) dans un rayon géographique. Métrique : ratio sites FINESS / SIRET SIRENE. Utile pour détecter une sur-déclaration FINESS (sites encore listés mais SIRET fermés) ou une sous-déclaration DREES (sites SIRENE non agréés FINESS). Inclut une méthodologie explicite + caveats. V0.13.2 : si `familles` n'est pas passé, le scope FINESS est auto-dérivé du NAF cible (garantit un ratio cohérent — sinon `finess_sites` mélangerait toutes les familles co-localisées dans le rayon). Le matching FINESS↔SIRET est gaté par activité NAF↔famille (cas Hôpital Franco-Britannique : IFSI et labo au 4 rue Kléber ne sont plus confondus). Source : FINESS DREES + DINUM Recherche Entreprises + SIRENE INSEE.

• panorama_implantation_complet

  Étude d'implantation labo en 1 appel (V0.23). Géocode l'adresse cible puis agrège EN PARALLÈLE 7 sections : `territoire` (densités PS commune vs national + établissements), `demande` (profil démographique du BASSIN — rayon — via profil_iris : âge, CSP, revenu pondéré), `concurrents` (labos FINESS), `pourvoyeurs` (MCO/EHPAD/SSR/dialyse — drivers écosystémiques), `prescripteurs` (médecins RPPS + IDEL Ameli), `cds` (centres de santé), `referentiels` (qualité couverture FINESS↔SIRENE). Remplace ~15 appels MCP individuels par 1. Renvoie des RÉSUMÉS (count / top-N / moyenne), JAMAIS de listes brutes. AUCUNE interprétation métier (pas de 'désert médical' ni de verdict GO/NO-GO) — le caller LLM applique sa grille. DÉGRADATION (lis `couverture` — 1 drapeau par section) : `"ok"` | `"partiel:<raison>"` | `"indisponible:<raison>"`. Si une source est down, SA section est flaggée et le RESTE est renvoyé — comble alors le trou via l'outil unitaire correspondant (etablissements_finess_in_radius, pro

• enrichir_concurrents

  Enquête approfondie sur le top concurrents (V0.23). Pour chaque FINESS : statut actif + taille d'équipe + historique récent (inspect_site), signal M&A — rebranding en cours — (compare raison sociale FINESS vs RPPS), groupe parent (entreprise_by_siren : Biogroup/Cerballiance/… + `est_grand_groupe`). Cap dur `max=3` (inspect_site ~7 K tokens/appel — JAMAIS 10+). Drapeau `couverture` PAR concurrent (`"ok"` | `"partiel:<raison>"`) : un concurrent qui échoue n'annule pas les autres. Typiquement appelé sur `concurrents.top[0..2].finess` renvoyés par panorama_implantation_complet. Sources : FINESS/ANS, RPPS/ANS, SIRENE/DINUM.

• dynamique_immobiliere

  Dynamique immobilière et potentiel de croissance d'une zone (point + rayon). Combine 3 sources officielles : permis de construire (Sit@del/SDES, maille COMMUNE — logements autorisés/commencés récents → habitants attendus), zones AU du PLU (Géoportail de l'Urbanisme/IGN — futurs quartiers réservés, géolocalisés), ventes de terrains à bâtir (DGFiP DVF, géolocalisées). Sortie en 2 registres : 'note' = VOLUME (logements autorisés/commencés, nombre et immédiateté des zones AU) destiné au scoring de potentiel ; 'info' = quartiers concernés (nommés), habitants attendus, prix indicatifs (contexte, hors score). En ville dense les permis-commune sont grossiers → s'appuyer sur zones AU + terrains (géolocalisés). Point côtier/isolé sans commune au géocodage inverse → `couverture.permis`='indisponible:commune_introuvable' et `meta.code_commune`=null, MAIS zones AU + terrains restent servis (calcul par rayon) — l'outil ne plante jamais pour ça. Paris/Lyon/Marseille : Sit@del ne descend pas à l'arron

• cout_foncier

  Coût du foncier d'une zone (point + rayon) : prix médian au m² RÉSIDENTIEL bâti — maisons + appartements UNIQUEMENT, PAS les locaux commerciaux/professionnels (+ quartiles p25/p75), volume de ventes, période couverte. Source DGFiP DVF (ventes réelles géolocalisées). Pour un local pro (labo, cabinet), ce prix résidentiel est un PROXY indicatif, pas le prix d'un local commercial. INFORMATION pour le business case d'implantation — NE PAS intégrer à une note d'attractivité : le coût d'installation est distinct du potentiel de marché.