Add Leaflet interactive map, tile generator compose, auto-sync cache, deploy docs

index.py rewritten as a continuous Leaflet map: rotated L93 tiles, stackable
visualization layers (per-layer opacity, drag-reorder persisted in
localStorage), tile info panel, live rebuild after each tile during a run.
Leaflet is vendored in assets/vendor/ so the map works fully offline;
georeferencing falls back rasterio -> pyproj -> affine so the lightweight
webapp (no GDAL) is supported.

docker-compose.worker.yml adds the tile generator service (full image + GPU)
that remote webapps call via LIDAR_GENERATION_URL, plus a one-shot process
profile. webapp.py gains LIDAR_AUTO_SYNC_SECONDS periodic cache refresh and
LIDAR_REGEN_CIDR restricting generation to the local network. run.sh
--serve-webapp now mounts ~/.ssh read-only so the rsync sync works.

docs/DEPLOY_WEBAPP.md completed for Raspberry Pi deployment: prerequisites,
git clone install, SSH key setup, first sync, update procedure and
troubleshooting.

docker-compose.worker.yml

@@ -0,0 +1,57 @@
+# Machine de traitement — générateur de tuiles (cf. docs/DEPLOY_WEBAPP.md).
+#
+# Tourne sur la machine puissante (GPU + PDAL) et expose l'API que les
+# webapp distantes (Raspberry Pi, docker-compose.webapp.yml) appellent :
+# dessin d'une zone → téléchargement IGN + traitement GPU ici, les tuiles
+# sont relues par la webapp via son LIDAR_SYNC_CMD (rsync).
+#
+#   docker compose -f docker-compose.worker.yml up -d --build
+#   docker compose -f docker-compose.worker.yml logs -f worker
+#   docker compose -f docker-compose.worker.yml down
+#
+# Traitement batch ponctuel des dalles présentes dans input/ :
+#   docker compose -f docker-compose.worker.yml run --rm --build process [-r 0.5,0.2 | --force]
+services:
+  # Générateur de tuiles : API de génération (webapp complète, GPU)
+  worker:
+    build: .
+    image: lidar-lidar
+    container_name: lidar-worker
+    init: true
+    user: "1000:1000"
+    gpus: all            # retirer cette ligne sur une machine sans GPU
+    ports:
+      - "8973:8973"      # joignable par la webapp distante (LIDAR_GENERATION_URL)
+    volumes:
+      # input/ en écriture : l'API y télécharge les dalles IGN manquantes
+      - ./input:/data/input
+      - ./output:/data/output
+    environment:
+      - TZ=Europe/Paris
+      - LIDAR_INPUT_DIR=/data/input
+      - LIDAR_OUTPUT_DIR=/data/output
+      # Les générations lancées depuis une webapp distante utilisent le GPU
+      - LIDAR_GPU=1
+      - LIDAR_WORKERS=2
+      # Protéger l'API si le réseau n'est pas de confiance : même valeur que
+      # LIDAR_REMOTE_TOKEN sur chaque webapp distante (sinon, laisser commenté)
+      # - LIDAR_API_TOKEN=change-moi
+    command: python3 -m uvicorn lidar_pipeline.webapp:app --host 0.0.0.0 --port 8973
+    restart: unless-stopped
+
+  # Traitement ponctuel des dalles input/ (une passe puis arrêt)
+  process:
+    build: .
+    image: lidar-lidar
+    container_name: lidar-process
+    init: true
+    user: "1000:1000"
+    gpus: all            # retirer cette ligne sur une machine sans GPU
+    volumes:
+      - ./input:/data/input
+      - ./output:/data/output
+    environment:
+      - TZ=Europe/Paris
+    command: ["python3", "-m", "lidar_pipeline", "/data/input", "-o", "/data/output", "-r", "0.5,0.2", "-g", "all"]
+    profiles:
+      - process