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 (75101-75120, 13201-13216, 69381-69389) → passer la commune-mère ou le département. - Département (2-3 car., ex `75`, `59`, `2A`, `971`) : Mayotte (`976`) ABSENTE de Melodi → `lookupNotFound`. Alias acceptés : `code_insee`/`codeInsee`/`insee`, `code_dept`/`dept`/`departement`/`code_departement`, `code_iris`/`iris` → `code`.

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_65_plus/75_plus) et `csp` (cadres, prof_interm, employés, ouvriers, agriculteurs, artisans_comm, retraités, autres) sont des ratios sur comptes bruts (Σ/Σ). Pour une simple population de commune/dept, utiliser `population`. `not_found` motivé si code absent ou point hors métropole / en mer.

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 (gonflement inutile du payload). Défaut `true` pour préserver le contrat V0.12 (backward-compat strict).

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 `enrichmentWarning` - `failed` : l'enrichissement a échoué (rate limit, panne API) — seul le siège est listé - `not_attempted` : entreprise monosite ou data SIRENE manquante Pour énumération exhaustive multi-département, utiliser `entreprises_in_radius` par zone géographique. Coût : 1 ou 2 appels API DINUM par invocation (rate limit ~1 req/s effectif).

data_freshness

Retourne la fraîcheur des dumps de données ingérés côté serveur : FINESS DREES (bimestriel), Annuaire Santé Ameli (hebdomadaire), RPPS / Annuaire Santé ANS (mensuel), Centres de Santé CNAM (hebdomadaire). Pour chaque source : `last_success_at` ISO timestamp, `last_success_row_count`, `last_attempt_at`, `last_attempt_status`, `staleness_days` (jours depuis la dernière ingestion réussie), `cadence_hint` (cadence attendue côté éditeur). Usage typique : avant un audit territorial ou une analyse temporelle, le caller appelle ce tool pour savoir si les données sont à jour. Une `staleness_days > 90` côté FINESS = alerte (dernier sync DREES manqué), `> 14` côté Ameli = alerte (job hebdo cassé), `> 45` côté RPPS = alerte (job mensuel cassé), `> 14` côté CDS = alerte (job hebdo cassé). Les sources LIVE (DINUM Recherche Entreprises, INSEE SIRENE V3.11, ANS FHIR live) ne sont PAS listées ici puisqu'elles n'ont pas de cycle d'ingestion — leur fraîcheur est celle des API amont (live, ~secondes). Cache serveur : 5 minutes. Coût : 1 SELECT sur `ingest_log` au pire (sinon hit cache).

No parameters.

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 DREES, le tool retourne `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message, ...}` — il n'y a PAS de champ `statut` dans ce cas.

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 synchronisé entre sources) - `finess_absent` : le CDS existe côté CNAM mais le num_finess est absent de FINESS DREES (latence sync bimensuelle) Format : objet `LookupResult` discriminé par `found`. Si le num_finess n'est PAS un centre de santé CNAM, le tool retourne `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message}` (utiliser `etablissement_by_finess` pour un établissement non-CDS).

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 + N appels DINUM + N appels INSEE en parallèle (N ≤ 5 typiquement). Pas de cache.

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`. Quand `found: true`, retourne `{ num_finess, candidates, skipped }` : - `candidates` : tableau trié par `score_global` décroissant (meilleur match en premier) - `skipped` : SIRET candidats qu'on n'a PAS pu réconcilier (lookup SIRENE rejected ou not_found) avec la `reason`. Permet au caller de distinguer 'aucun SIRET candidat trouvé' (`found: false` LookupResult.not_found) de 'N SIRETs candidats mais tous rejetés par SIRENE' (`candidates: []` + `skipped: [...]`).

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 raison sociale + adresse + téléphone DREES 2. SIRET candidats via le resolver : pivot RPPS, puis fallback géo DINUM /near_point (récupère TOUS les SIRET autour de l'adresse FINESS, actifs ET fermés — capte le repreneur invisible côté RPPS) 3. `best_match` = le SIRET ACTIF co-localisé avec le FINESS s'il en existe un ; sinon le meilleur candidat (possiblement fermé). La co-localisation est une distance géo, pas un score textuel. 4. **2 verdicts distincts** : - `verdict_site` (`actif` / `ferme` / `indetermine`) : basé sur `best_match.actif`. C'est le verdict qui compte pour un audit territorial. - `verdict_groupe` (`actif` / `ferme` / `indetermine`) : basé sur l'état admin de l'UL parente (champ `actif` DINUM). Une UL active peut très bien avoir un site fermé. **Format de retour** : objet `LookupResult` discriminé par `found`. Quand `found: true`, le payload contient `finess` (vue DREES), `candidates` (liste enrichie — chaque candidat porte `distance_finess_m`), `best_match`, `sirens_explored`, `verdict_site`, `verdict_groupe`, `succession` (`{ detected, exploitants_precedents }` — les SIRET fermés co-localisés avec le repreneur ; fait brut, le tool ne qualifie PAS de « rachat »), `explication`. Quand `num_finess` est absent de FINESS DREES, le tool retourne `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message, ...}`. Coût : 1 RPC FINESS + 1 SELECT rpps + N appels DINUM (N = nombre de SIREN distincts, typiquement 1). DINUM gère son propre fallback INSEE V3.11 pour les SIREN diffusion partielle.

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`. **Pas de coords** : l'endpoint INSEE `/siret/<siret>` ne renvoie pas les coordonnées GPS. Pour géolocaliser, croiser avec `geocode_adresse` côté caller ou utiliser `entreprises_in_radius`. Rate limit INSEE : 30 req/min (retry-after géré côté serveur).

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 / DREES (dump CSV ingéré localement). Note : champ `email` toujours `null` (non exposé par FINESS public). Note : `raison_sociale` provient du dump DREES qui abrège les libellés longs (~38 car. max, ex 'CERBALLIANCE HA' pour 'CERBALLIANCE HAZEBROUCK'). Pour le nom légal complet, cross-check via SIREN/SIRET (entreprise_by_siren / etablissement_by_siret). Lentille : un filtre `familles` compte les établissements par leur catégorie FINESS *principale*. Les activités hébergées dans un site d'une autre catégorie (ex. plateau de biologie d'un hôpital sous `famille=labo`) ne sont pas comptées — voir le champ `perimetre` de la réponse. La famille `imagerie` renvoie le plus souvent 0 résultat (FINESS ne répertorie pas les cabinets d'imagerie).

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 / DREES. Note : champ `email` toujours `null` (non exposé par FINESS public). Note : `raison_sociale` provient du dump DREES qui abrège les libellés longs (~38 car. max, ex 'CERBALLIANCE HA' pour 'CERBALLIANCE HAZEBROUCK'). Pour le nom légal complet, cross-check via SIREN/SIRET (entreprise_by_siren / etablissement_by_siret). Lentille : un filtre `familles` compte les établissements par leur catégorie FINESS *principale*. Les activités hébergées dans un site d'une autre catégorie (ex. plateau de biologie d'un hôpital sous `famille=labo`) ne sont pas comptées — voir le champ `perimetre` de la réponse. La famille `imagerie` renvoie le plus souvent 0 résultat (FINESS ne répertorie pas les cabinets d'imagerie).

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 }`. Le référentiel DREES a 1-2 mois de retard sur le terrain : pour des structures émergentes (CPTS récentes, MSP en agrément), cross-check ARS / Service Public. Source : FINESS / DREES. Note : champ `email` toujours `null` (non exposé par FINESS public). Note : `raison_sociale` provient du dump DREES qui abrège les libellés longs (~38 car. max, ex 'CERBALLIANCE HA' pour 'CERBALLIANCE HAZEBROUCK'). Pour le nom légal complet, cross-check via SIREN/SIRET (entreprise_by_siren / etablissement_by_siret).

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) — pour précision adresse, pivoter via `etab_finess` retourné avec `etablissement_by_finess`. PAS d'horaires/tarifs/secteur 1/2 (retirés du nouvel annuaire CNAM post-2025). Alias acceptés : `radius`/`radius_meters` → `radius_km`, `latitude`/`longitude` → `lat`/`lon`.

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 `dedupe_by_ps=true` pour regrouper par praticien et lister les sites en sous-objet. Distance retournée en km vol d'oiseau (haversine PostGIS) — pour distance routière, croiser avec un service externe (OSRM, ORS). Chaque PS géolocalisé porte `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"centroide_commune"`} : `"adresse"` = coords BAN précises, `distance_km` exacte, classement individuel fiable ; `"centroide_commune"` = ~3 km, `distance_km` IDENTIQUE pour tous les PS d'une même commune (non discriminante intra-commune — filtre de zone uniquement, pas de classement/choix d'un PS individuel). **Param `precise_only`** (défaut false) : à true, exclut les PS au centroïde commune et ne renvoie que les ~77 % géocodés à l'adresse BAN (`distance_km` exacte) — recommandé pour les rayons courts (<3 km) et le classement intra-commune. PÉRIMÈTRE : libéraux conventionnés UNIQUEMENT. HORS PÉRIMÈTRE : médecins exclusivement hospitaliers/salariés, biologistes médicaux salariés en LBM, anatomopathologistes hospitaliers, médecins du travail, médecine légale. Pour effectifs tous statuts, voir Annuaire Santé ANS (RPPS, esante.gouv.fr) — non couvert par ce serveur. Source : Annuaire santé Ameli (Assurance Maladie), MAJ hebdomadaire. Réutilisation soumise à l'art. L.1461-2 CSP — citer la source et la date de sync.

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 légale. Pour effectifs tous statuts, voir Annuaire Santé ANS (RPPS, esante.gouv.fr) — non couvert par ce serveur. Source : Annuaire santé Ameli (Assurance Maladie), MAJ hebdomadaire. Réutilisation soumise à l'art. L.1461-2 CSP — citer la source et la date de sync.

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_presentes` (spécialités regroupées). Payload léger via `include_specialites: false` (→ `nb_specialites`). - `rpps_savoir_faire` — spécialités médicales `savoir_faire_code` RPPS / Annuaire Santé ANS (ex 'SM04' Cardiologie). Pour filtrer `densite_sante` (cible professionnels) / `professionnels_rpps_*`. Filtre par `profession_code` (défaut '10' Médecin ; string vide ou 'null' = tous savoir_faire). Paginé : `limit` (défaut 50), réponse expose `total` et `truncated`. PÉRIMÈTRE : libéraux conventionnés UNIQUEMENT. HORS PÉRIMÈTRE : médecins exclusivement hospitaliers/salariés, biologistes médicaux salariés en LBM, anatomopathologistes hospitaliers, médecins du travail, médecine légale. Pour effectifs tous statuts, voir Annuaire Santé ANS (RPPS, esante.gouv.fr) — non couvert par ce serveur. Source : Annuaire santé Ameli (Assurance Maladie), MAJ hebdomadaire. Réutilisation soumise à l'art. L.1461-2 CSP — citer la source et la date de sync.

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 commune) fusionnés et triés globalement par `distance_km`. Filtres : `profession_codes` (ex: `["10"]` Médecin, `["60"]` Infirmier), `savoir_faire_codes` (spécialité fine DES/DESC), `mode_exercice_codes`. Codes mode_exercice ANS : L libéral, S salarié, M mixte, R remplaçant, B bénévole, A autre. 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 codes ANS (`profession_code`, `savoir_faire_code`) sont une nomenclature DISTINCTE des codes Ameli (`specialite_code`, `type_ps_code`) — un même nombre désigne des choses différentes (ex: '10' = Médecin côté ANS, Neurochirurgien côté Ameli). Ne JAMAIS passer un code Ameli à un paramètre ANS : le filtre renverrait vide sans erreur. Découvrir les codes ANS via `lister_nomenclature(referentiel:'rpps_savoir_faire')`. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0

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 codes ANS (`profession_code`, `savoir_faire_code`) sont une nomenclature DISTINCTE des codes Ameli (`specialite_code`, `type_ps_code`) — un même nombre désigne des choses différentes (ex: '10' = Médecin côté ANS, Neurochirurgien côté Ameli). Ne JAMAIS passer un code Ameli à un paramètre ANS : le filtre renverrait vide sans erreur. Découvrir les codes ANS via `lister_nomenclature(referentiel:'rpps_savoir_faire')`. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0

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 Ouverte v2.0

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 mélangerait labos/hôpitaux/EHPAD → non-sens. **Sémantique conditionnelle de `code_dept`** : seul = scope de calcul (dept entier) ; combiné avec `nom_commune` = hint de résolution UNIQUEMENT (filtre les homonymes), le calcul reste sur la commune résolue. Paris/Marseille/Lyon : densité par `code_insee` INDISPONIBLE (RPPS/FINESS rattachés aux arrondissements, INSEE n'expose la population qu'à la commune entière) → RangeError ; utiliser `code_dept` (75, 13, 69). `compare_national: true` ajoute la densité France entière (DOM inclus) + écart en % (positif = sur-doté, négatif = sous-doté). Alias : `dept`/`departement` → `code_dept`, `codeInsee`/`insee` → `code_insee`. Ne renvoie AUCUNE interprétation métier (pas de seuil "désert médical" auto). 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 codes ANS (`profession_code`, `savoir_faire_code`) sont une nomenclature DISTINCTE des codes Ameli (`specialite_code`, `type_ps_code`) — un même nombre désigne des choses différentes (ex: '10' = Médecin côté ANS, Neurochirurgien côté Ameli). Ne JAMAIS passer un code Ameli à un paramètre ANS : le filtre renverrait vide sans erreur. Découvrir les codes ANS via `lister_nomenclature(referentiel:'rpps_savoir_faire')`. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0

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 erreur explicite). **Granularité mixte** : les densités professionnels et la population sont calculées au niveau **commune** ; le décompte FINESS est agrégé au niveau **département** dérivé du code INSEE (limitation V0.9 — pas de RPC count_finess_by_commune encore). Le champ `niveauEtablissements` du résultat indique `"departement"` (succès), `"indisponible"` (dept indérivable, ex code DOM tronqué) — utiliser cette information pour ne pas confondre ratios commune et dept. Paris/Marseille/Lyon NON supporté : le panorama par commune dépend de la densité par commune, indisponible pour ces villes (INSEE n'expose la population qu'à la commune entière, les praticiens RPPS aux arrondissements). Un code PLM (commune-mère 75056 ou arrondissement) lève une RangeError. Pour ces villes, interroger les tools individuels au niveau `code_dept` (75/69/13). Alias acceptés : `codeInsee`/`insee`/`code` → `code_insee`. Sources : RPPS / Annuaire Santé ANS (mensuel), FINESS DREES (bimensuel), INSEE Melodi (PMUN 2023).

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` peut être `available: false` quand le FINESS existe mais qu'aucun SIRET candidat n'a été identifié (RPPS vide + DINUM 0 match) — dans ce cas le `message` reprend celui de `historique_etablissement`. Quand `num_finess` est absent de FINESS DREES, retourne `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message}`. Coût : 3 sous-appels parallèles. Cache PostgreSQL absorbe la duplication FINESS-RPC ; le pivot RPPS→DINUM est exécuté en double (verifier + historique partagent la cascade), surcoût p95 ≤ 600 ms — acceptable pour un agrégateur. Pour les besoins ciblés (juste le verdict, juste l'historique), préférer les tools individuels. Payload lourd (~7K tokens) : passer `historique_detail: false` pour un retour allégé (résumé au lieu des timelines SIRENE complètes) en usage batch. Alias acceptés : `numFiness`/`finess`/`id` → `num_finess`.

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, ~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 Ouverte v2.0

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, professionnels_rpps_in_radius, densite_sante, centres_sante_in_radius…). Échec d'ANCRAGE (géocodage KO / adresse douteuse / code INSEE indérivable) = rejet total (RangeError). Pièges internalisés : Paris/Lyon/Marseille basculés sur le département (`meta.plm_mode=true`) ; `prescripteurs` expose `precis_count` (PS géolocalisés à l'adresse, pas au centroïde commune) ; `cds` sans distance individuelle (centroïde commune). WORKFLOW : appelle CET outil pour DÉMARRER une étude, puis creuse les sections `partiel`/`indisponible` via les unitaires, puis `enrichir_concurrents` sur le top 3 de `concurrents.top`. Sources : IGN (géocodage), FINESS DREES, RPPS/ANS, Ameli/CNAM, INSEE/FILOSOFI, SIRENE/DINUM.

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. 'geojson' = polygones des zones AU pour la carte. Sources : SDES, IGN/GPU, DGFiP.

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.