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Ajouter l’étape 35 : extraction et collage des autocollants

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@@ -383,3 +383,16 @@ Le calcul lit `data/intermediate/parts_filtered.csv`, `data/raw/parts.csv`, `dat
Le téléchargement sappuie sur `REBRICKABLE_TOKEN` et place les visuels des pièces dans `figures/rebrickable/{set_id}/rare_parts/{part_num}.jpg`, en journalisant les manques dans `data/intermediate/part_rarity_download_log.csv`.
Le tracé `figures/step34/part_rarity.png` juxtapose, pour chaque pièce de `part_rarity_exclusive.csv`, les occurrences dans les sets filtrés vs le reste du catalogue avec les images incrustées.
### Étape 35 : planches d'autocollants (collage)
1. `source .venv/bin/activate`
2. `python -m scripts.compute_sticker_parts`
3. `python -m scripts.download_sticker_resources`
4. `python -m scripts.plot_sticker_sheets`
Le calcul lit `data/intermediate/parts_filtered.csv`, `data/raw/parts.csv` et `data/intermediate/sets_enriched.csv`, conserve les pièces de catégorie 58 (stickers) hors rechanges et produit `data/intermediate/sticker_parts.csv` avec set, année, nom, référence et quantité.
Le téléchargement sappuie sur `REBRICKABLE_TOKEN` et enregistre les visuels dans `figures/rebrickable/{set_id}/stickers/{part_num}.jpg`, en journalisant les manques dans `data/intermediate/sticker_download_log.csv` (cache partagé `data/intermediate/part_img_cache.csv`).
Le collage `figures/step35/sticker_sheets.png` assemble toutes les planches trouvées (triées par année puis set) avec, sous chaque image, lannée, lidentifiant de set et la référence de la planche.