Mettre à jour la pyramide pendant le rendu et réduire son stockage

Le pipeline régénère l'inventaire après chaque dalle par défaut (tous
lanceurs, sauf --no-index), avec une passe différée quand l'anti-rebond
ignore une dalle. La carte surveille l'inventaire toutes les 10 s et place
les tuiles des dalles modifiées en tête de file de maintenance : la
pyramide suit le rendu au lieu d'attendre la fin du lot.

Stockage réduit pour le Raspberry Pi : seuls les niveaux standard pairs
jusqu'à z16 sont écrits sur disque, en AVIF ; les autres, dont le niveau
le plus fin (~75 % de la pyramide), sont rendus à la volée avec un cache
mémoire, y compris en mode cache seule. L'interface ne demande que les
niveaux pairs et réduit ceux du niveau supérieur aux zooms impairs.
Mesuré sur 8 dalles : ~24 Mo de pyramide avant, 1,2 Mo après.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

AGENTS.md

@@ -34,6 +34,8 @@
 - **Filename special-cases** in `_expected_output_path()`: `pos_open` → `positive_openness`, `neg_open` → `negative_openness`, `hillshade` → `hillshade_multi`.
 - **Génération imposée** : la carte ne propose plus de réglage de classification ni de raccord — `_build_command` (`mapserve.py`) passe toujours `--ground-classification ign --ign-classes sol --edge-buffer 100` ; les champs `ground_class`/`ign_classes`/`reclassify`/`edge_buffer` éventuellement envoyés sont ignorés. Défauts CLI alignés (`ign`, `100`).
 - **Classification IGN par extraction directe** : `_extract_ign_ground` (`dtm.py`) filtre les classes avec laspy (retours ≥ 1) et écrit le LAS sol sans passer par PDAL (4,9 s au lieu de 13,5 s par dalle) ; la lecture de la détection automatique est réutilisée (`_LAST_READ`). PDAL reste le repli.
+- **Pyramide mise à jour pendant le rendu** : le pipeline régénère l'inventaire après chaque dalle **par défaut** (`incremental_index` sauf `--no-index`, quel que soit le lanceur), avec passe différée quand l'anti-rebond de 3 s ignore une dalle. Côté carte, `_bg_poller` surveille l'inventaire toutes les `BG_WATCH_S` = 10 s (fichier local ou charge utile amont) et lance un scan dès qu'il change ; les tuiles des dalles modifiées passent **en tête** de file (`_bg_enqueue(front=True)`), devant l'arriéré.
+- **Pyramide à stockage réduit** : `tiles.zoom_cached` — seuls les niveaux standard pairs ≤ `TILE_CACHE_MAX_Z` (16) vont sur disque (une tuile @2x de z vaut une 256 px de z+1) ; les autres sont rendus à la volée (`get_tile`, cache mémoire `_mem_tiles`), même en `LIDAR_TILE_CACHE_ONLY`. Interface en AVIF (`@2x.avif`) avec `EvenLevelTileLayer` (niveau de tuile arrondi au pair supérieur) ; maintenance de fond en AVIF sur les seuls niveaux stockés. ~24 Mo → 1,2 Mo sur 8 dalles.
 - **Encodage AVIF rapide** : `AVIF_SPEED = 9` (`rendering.py`, `tiles.py`, `_SUBTILE_AVIF_SPEED` dans `index.py`) — dalle 5000 × 5000 px encodée en 0,6 s au lieu de 4 s (+3 % de taille, −0,3 dB) ; l'encodage était l'étape la plus longue du rendu d'une couche.
 - **Préparation sur GPU** : `_fill_nans` (transformée de distance `cupyx`) et les gradients de `SharedDEM` passent sur GPU quand il est actif (repli CPU). `NUMBA_CACHE_DIR=/tmp/numba-cache` (Dockerfile) évite la recompilation des noyaux numba à chaque worker.
 - **Default output is AVIF**, not WebP. Use `--format webp` for WebP. Quality default is 60 (visually lossless on smooth color ramps, ~÷3 vs q98).