# 🎯 OBJECTIF FINAL DE RPA VISION V2

## Vision Globale

**RPA Vision V2** est un **assistant d'automatisation intelligent** qui **apprend en observant** tes actions répétitives sur l'ordinateur, puis te propose de les automatiser progressivement.

## Le Concept en 3 Phrases

1. **Tu travailles normalement**, le système observe en silence
2. **Il détecte tes habitudes** (ex: "Tu cliques 3 fois sur Rafraîchir chaque matin")
3. **Il te propose de le faire automatiquement** à ta place, avec ton contrôle

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## Les 3 Modes d'Évolution

### 👀 Mode Shadow (Observation)
**"Je regarde et j'apprends"**

- Le système observe **tout** ce que tu fais
- Capture screenshots, positions de clics, fenêtres actives
- Détecte les **patterns répétitifs** (ex: 3 clics identiques)
- Crée des "signatures visuelles" avec l'IA
- **N'exécute RIEN** - juste observation pure

**Objectif** : Apprendre tes habitudes sans risque

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### 🤝 Mode Assisté (Suggestion)
**"Je te propose, tu valides"**

Après 20 observations d'une même tâche :
- Le système **suggère** l'action suivante
- Affiche une **superposition visuelle** sur l'élément à cliquer
- Tu valides (Entrée) ou refuses (Échap)
- Si tu corriges (Alt+C), il apprend de son erreur

**Objectif** : Gagner du temps tout en gardant le contrôle

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### 🤖 Mode Autopilot (Automatique)
**"Je le fais tout seul"**

Après 20 observations + 95% de réussite :
- Le système **exécute automatiquement** la tâche
- Affiche une notification de succès/échec
- Tu peux arrêter d'urgence (Ctrl+Pause)
- Rollback possible (annule les 3 dernières actions)

**Objectif** : Automatisation complète des tâches stables

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## La Stack Technologique

### 🧠 Intelligence Artificielle

1. **Qwen3-VL** (via Ollama)
   - Comprend ce que tu fais visuellement
   - Génère des descriptions intelligentes
   - "Rafraîchir la page" au lieu de "Clic à (42, 1048)"

2. **OWL-v2 / DINO / YOLO**
   - Détectent les boutons, icônes, champs
   - "C'est un bouton Rafraîchir" pas juste "un rectangle bleu"

3. **OpenCLIP + FAISS**
   - Crée des "empreintes visuelles" des éléments
   - Retrouve le même bouton même si l'UI change légèrement
   - Recherche ultra-rapide dans des milliers d'images

4. **OpenCV**
   - Traitement d'images en temps réel
   - Template matching pour retrouver des éléments

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## Le Flux Complet

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1. TU TRAVAILLES
   ↓
2. SYSTÈME OBSERVE (Mode Shadow)
   - Capture screenshots
   - Détecte patterns répétitifs
   - Crée signatures visuelles
   ↓
3. SYSTÈME APPREND
   - Qwen3-VL analyse: "C'est un rafraîchissement de page"
   - OWL-v2 détecte: "Bouton circulaire en haut à gauche"
   - FAISS indexe: Empreinte visuelle stockée
   ↓
4. APRÈS 20 OBSERVATIONS
   - Transition vers Mode Assisté
   - "Je pense que tu veux rafraîchir, je le fais ?"
   ↓
5. TU VALIDES 20 FOIS (95% succès)
   - Transition vers Mode Autopilot
   - "Je le fais automatiquement maintenant"
   ↓
6. AUTOMATISATION COMPLÈTE
   - Le système exécute seul
   - Tu supervises via le dashboard
   - Corrections possibles si erreur
```

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## Sécurité & Contrôle

### 🛡️ Liste Blanche
- Tu choisis les applications autorisées
- Rien ne s'exécute ailleurs (ex: pas dans ta banque en ligne)

### 📝 Logs Chiffrés
- Tout est enregistré (AES-256)
- Traçabilité complète pour audit
- Qui a fait quoi, quand, pourquoi

### 🔄 Rollback
- Annule les 3 dernières actions
- Restaure l'état précédent
- Sécurité en cas d'erreur

### ⏸️ Arrêt d'Urgence
- Ctrl+Pause = Stop immédiat
- Retour au Mode Assisté
- Contrôle total à tout moment

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## Adaptation Continue

### 📊 Détection de Changements UI
- Si l'interface change (mise à jour logiciel)
- Le système détecte la différence (similarité < 70%)
- Demande une ré-observation
- Réapprend automatiquement

### 🎯 Scores de Confiance Dynamiques
- Chaque action a un score 0-100%
- Formule: 60% vision + 30% LLM + 10% historique
- Si score < 90% → Retour Mode Assisté
- Adaptation automatique

### 📈 Métriques en Temps Réel
- Taux de succès par tâche
- Latence moyenne
- Nombre de corrections
- Dashboard live

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## Cas d'Usage Concrets

### Exemple 1: Rafraîchir une Page Web
```
Jour 1-5: Tu rafraîchis manuellement (Mode Shadow observe)
Jour 6: "Je peux le faire pour toi ?" (Mode Assisté)
Jour 10: Automatique (Mode Autopilot)
```

### Exemple 2: Remplir un Formulaire
```
Observation: Tu remplis le même formulaire chaque jour
Apprentissage: Nom, prénom, date dans les bons champs
Suggestion: "Je remplis pour toi ?"
Automatisation: Formulaire rempli en 2 secondes
```

### Exemple 3: Workflow Multi-Étapes
```
1. Ouvrir Excel
2. Copier données
3. Ouvrir navigateur
4. Coller dans formulaire web
5. Cliquer Enregistrer

→ Tout automatisé après apprentissage
```

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## Performance Cible

- ⚡ **Latence** : < 400ms observation → suggestion
- ✅ **Précision** : > 95% de réussite en Autopilot
- 🔧 **Corrections** : < 3% d'erreurs nécessitant correction
- 💾 **Mémoire** : ~150 MB RAM pour 50 screenshots
- 🖥️ **GPU** : 8 GB VRAM pour Qwen3-VL

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## L'Innovation Clé

**Apprentissage Visuel Pur** : Pas besoin de programmer, pas de sélecteurs CSS, pas de scripts. Le système **voit** comme toi et **apprend** comme toi.

C'est comme avoir un assistant qui regarde par-dessus ton épaule, mémorise tes habitudes, et te propose gentiment : *"Je peux faire ça pour toi la prochaine fois ?"*

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## Architecture Technique

### Composants Principaux

1. **EventCapture** : Capture clavier/souris en temps réel
2. **VisionAnalysis** : Analyse visuelle avec IA
3. **LearningManager** : Gestion de l'apprentissage et des transitions de mode
4. **Orchestrator** : Coordination de tous les composants
5. **EmbeddingsManager** : Gestion FAISS et OpenCLIP
6. **LLMManager** : Interface avec Qwen3-VL via Ollama
7. **VisionUtils** : Détection avec OWL-v2/DINO/YOLO

### Stockage

- **FAISS Index** : `data/faiss_index/` - Embeddings visuels
- **Tâches Apprises** : `data/user_profiles/` - Signatures + métadonnées
- **Logs Chiffrés** : `data/logs/` - Historique complet
- **Screenshots** : En mémoire uniquement (50 derniers)

### Technologies

- **Python 3.12** : Langage principal
- **PyQt6** : Interface graphique
- **PyTorch** : Modèles de vision
- **Transformers** : OWL-v2, DINO
- **Ultralytics** : YOLO-World
- **Ollama** : Qwen3-VL
- **FAISS** : Recherche de similarité
- **OpenCV** : Traitement d'images
- **pynput** : Capture événements système

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## État Actuel (MVP Fonctionnel)

✅ **Implémenté** :
- Capture d'événements (clics, touches)
- Détection de patterns répétitifs
- Analyse visuelle avec signatures
- Création de tâches apprises
- Intégration Qwen3-VL
- Modèles de détection (OWL-v2, DINO, YOLO)
- Index FAISS
- Interface GUI basique

🚧 **À Compléter** :
- Mode Assisté (suggestions avec validation)
- Mode Autopilot (exécution automatique)
- Rejeu des tâches apprises
- Dashboard de métriques
- Rollback d'actions
- Détection de changements UI
- Transitions de mode automatiques

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## Prochaines Étapes

1. **Implémenter le rejeu** : Exécuter les tâches apprises
2. **Ajouter les suggestions** : Mode Assisté avec superposition visuelle
3. **Créer le dashboard** : Métriques en temps réel
4. **Implémenter les transitions** : Shadow → Assisté → Autopilot
5. **Ajouter le rollback** : Annulation d'actions
6. **Tester en conditions réelles** : Workflows utilisateur complets
