# Activation de Qwen3-VL

## Changements Effectués

Qwen3-VL est maintenant **activé** et utilisé dans deux endroits clés :

### 1. Génération de Description de Tâche

**Fichier**: `orchestrator.py`
**Méthode**: `_generate_task_description_with_llm()`

Quand un pattern est détecté (3 clics répétés), Qwen3-VL analyse les screenshots et génère une description intelligente.

**Avant** :
```
✅ Tâche créée : task_abc123
📝 Description : Tâche dans Unknown
```

**Après** :
```
🤖 Analyse avec Qwen3-VL...
   ✓ Description générée: Rafraîchir la page
✅ Tâche créée : task_abc123
📝 Description : Rafraîchir la page
```

**Ce que Qwen3-VL reçoit** :
- 3 screenshots de l'action répétée
- Contexte (fenêtre, type d'action, nombre de répétitions)
- Prompt demandant une description courte

**Ce que Qwen3-VL retourne** :
- Description intelligente de la tâche (ex: "Rafraîchir la page", "Ouvrir un nouvel onglet")

### 2. Identification d'Élément UI

**Fichier**: `vision_analysis.py`
**Méthode**: `analyze_action()`

Quand une action est analysée, Qwen3-VL identifie l'élément UI cliqué.

**Avant** :
```
element_type: "unknown"
```

**Après** :
```
element_type: "button"
element_description: "Bouton Rafraîchir"
```

**Ce que Qwen3-VL reçoit** :
- Screenshot de la région cliquée (ROI)
- Position du clic
- Type d'action

**Ce que Qwen3-VL retourne** :
- Identification de l'élément (ex: "Bouton Rafraîchir", "Icône Paramètres")

## Flux Complet avec Qwen3-VL

```
1. Utilisateur clique 3 fois
   ↓
2. EventCapture détecte le pattern
   ↓
3. Orchestrator récupère les 3 screenshots
   ↓
4. Pour chaque screenshot:
   ├─ VisionAnalysis extrait la région cliquée
   ├─ 🤖 Qwen3-VL identifie l'élément: "Bouton Rafraîchir"
   └─ Signature créée avec description
   ↓
5. 🤖 Qwen3-VL analyse les 3 actions
   └─ Génère: "Rafraîchir la page"
   ↓
6. Tâche créée avec description intelligente
   ↓
7. Sauvegardée dans data/user_profiles/
```

## Vérifier que Qwen3-VL Fonctionne

### 1. Vérifier qu'Ollama est lancé

```bash
# Vérifier le service
curl http://localhost:11434/api/tags

# Devrait retourner la liste des modèles
```

### 2. Vérifier que le modèle est téléchargé

```bash
ollama list

# Devrait afficher:
# NAME              ID              SIZE
# qwen3-vl:8b       ...             ~8GB
```

### 3. Tester le modèle

```bash
ollama run qwen3-vl:8b "Décris cette image"
# (Coller une image)
```

### 4. Lancer l'application et observer

```bash
cd geniusia2
./run.sh
```

**Faire 3 clics répétés**, tu devrais voir :

```
🎯 PATTERN DÉTECTÉ DANS ORCHESTRATOR !
============================================================
Répétitions: 3
Longueur: 1
Fenêtre: Firefox
🔍 Récupération des screenshots...
📊 Screenshots trouvés: 3
📸 Analyse de 3 actions...
🔬 Analyse action 1/3...
   ✓ Signature créée
🔬 Analyse action 2/3...
   ✓ Signature créée
🔬 Analyse action 3/3...
   ✓ Signature créée
✅ 3 signatures créées
🤖 Analyse avec Qwen3-VL...
   ✓ Description générée: Rafraîchir la page
✅ Tâche créée : task_abc123
📝 Description : Rafraîchir la page
```

### 5. Surveiller l'utilisation GPU

```bash
# Dans un autre terminal
watch -n 1 nvidia-smi

# Ou pour AMD
watch -n 1 rocm-smi
```

Quand Qwen3-VL analyse, tu devrais voir :
- **Utilisation GPU** : 60-80%
- **Mémoire GPU** : +8 GB utilisés
- **Processus** : `ollama` visible

## Fallback Automatique

Si Qwen3-VL échoue (Ollama arrêté, erreur, timeout), le système utilise un fallback :

```python
# Fallback pour la description
description = f"Tâche dans {window}"

# Fallback pour l'identification
element_type = "unknown"
```

L'application continue de fonctionner même sans Qwen3-VL.

## Performance

Avec Qwen3-VL activé :
- **Temps d'analyse** : +2-3 secondes par pattern détecté
- **Mémoire GPU** : +8 GB
- **Qualité** : Descriptions beaucoup plus précises

## Désactiver Qwen3-VL

Si tu veux désactiver temporairement :

```python
# Dans orchestrator.py, ligne ~190
# Commenter l'appel au LLM:
# task_description = self._generate_task_description_with_llm(...)
task_description = f"Tâche dans {pattern.get('window', 'Unknown')}"
```

Ou arrêter Ollama :
```bash
# Le système utilisera automatiquement le fallback
pkill ollama
```

## Logs

Les appels à Qwen3-VL sont loggés dans `data/logs/` :

```json
{
  "action": "llm_generation",
  "prompt": "Analyse ces 3 captures...",
  "response": "Rafraîchir la page",
  "timestamp": "2025-11-17T..."
}
```
