feat: WebGL clustering (deck.gl) + K-means++ sur toutes les IPs (183K)

- Ajout numpy + scipy à requirements.txt (K-means vectorisé, convex hull)
- Réécriture clustering_engine.py :
  * K-means++ entièrement vectorisé numpy (100x plus rapide que pur Python)
  * PCA-2D par power iteration (numpy)
  * Enveloppes convexes par cluster via scipy.spatial.ConvexHull
  * Traitement des probabilités nulles (points dupliqués) en K-means++ init
- Réécriture clustering.py :
  * Calcul sur la TOTALITÉ des IPs (sans LIMIT) : 183K IPs, 16.8 MB features
  * Computation en background thread (ThreadPoolExecutor) + cache 30 min
  * Endpoint /api/clustering/status pour polling frontend
  * Endpoint /api/clustering/cluster/{id}/points (coordonnées PCA pour WebGL)
- Réécriture ClusteringView.tsx en WebGL (deck.gl) :
  * PolygonLayer : enveloppes convexes colorées par niveau de menace
  * ScatterplotLayer centroïdes : taille ∝ sqrt(ip_count)
  * ScatterplotLayer IPs : chargé sur sélection (LOD), GPU-accelerated
  * TextLayer : labels (emojis strippés — non supportés par bitmap font)
  * LineLayer : arêtes inter-clusters (optionnel)
  * OrthographicView avec pan/zoom natif
  * Sidebar : radar 21 features, pagination IPs, export CSV
  * Polling automatique toutes les 3s pendant le calcul
- Ajout @deck.gl/react @deck.gl/core @deck.gl/layers à package.json

Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>

frontend/package.json

@@ -15,7 +15,10 @@
     "recharts": "^2.10.0",
     "@tanstack/react-table": "^8.11.0",
     "date-fns": "^3.0.0",
-    "reactflow": "^11.10.0"
+    "reactflow": "^11.10.0",
+    "@deck.gl/react": "^9.0.0",
+    "@deck.gl/core": "^9.0.0",
+    "@deck.gl/layers": "^9.0.0"
   },
   "devDependencies": {
     "@types/react": "^18.2.0",