chore: suppression du code mort (détection auto, distorsion, ML Kit)

- Supprime 5 services inatteignables depuis l'UI (~3 000 lignes) :
  distortion_correction, image_processing, target_detection,
  opencv_impact_detection, target_rectify
- AnalysisProvider allégé (835 -> ~360 lignes) : retrait de la détection
  par références, de la détection auto d'impacts, du workflow distorsion
  et du doublon moveShot
- Retire les dépendances inutilisées google_mlkit_object_detection et
  google_mlkit_document_scanner du pubspec
- Le bouton ↻ du Plotting efface désormais tous les impacts en un clic
  (clearShots) sans relancer la détection auto ni toucher la calibration
- Nettoie les paramètres morts de TargetOverlay (referenceImpacts,
  onAddShot), le flag _isSelectingReferences, _buildActionButtons vide
  et le résidu _detectionTimer de capture_screen
- Supprime le dossier tests/ (brouillons d'expérimentation OpenCV)

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

pubspec.yaml

@@ -38,11 +38,9 @@ dependencies:
   cupertino_icons: ^1.0.8
   sensors_plus: ^4.0.2
   opencv_dart: ^2.1.0
-  google_mlkit_object_detection: ^0.15.0
 
   # Image capture from camera/gallery
   image_picker: ^1.2.1
-  google_mlkit_document_scanner: ^0.2.0
 
   # Local database for history
   sqflite: ^2.3.2
@@ -73,9 +71,6 @@ dependencies:
   crypto: ^3.0.7
   camera: ^0.12.0+1
 
-  # Machine Learning for YOLOv8
-  # tflite_flutter: ^0.11.0
-
 dev_dependencies:
   flutter_test:
     sdk: flutter
@@ -100,7 +95,6 @@ flutter:
 
   # To add assets to your application, add an assets section, like this:
   # assets:
-  #   - assets/models/yolov8n_32.tflite
   #   - images/a_dot_burr.jpeg
   #   - images/a_dot_ham.jpeg