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docs/guides/DEMARRAGE_RAPIDE_MVP.md

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+# 🚀 Démarrage Rapide - RPA Vision V2 MVP
+
+## 📋 Prérequis
+
+- Python 3.8+
+- Ollama installé et en cours d'exécution
+- 8 GB RAM minimum
+- Linux (testé sur Ubuntu)
+
+## ⚡ Installation Rapide
+
+### 1. Installation complète
+
+```bash
+cd geniusia2
+./setup.sh
+```
+
+Ce script va :
+- ✅ Créer l'environnement virtuel
+- ✅ Installer toutes les dépendances
+- ✅ Télécharger le modèle Gemma3 (via Ollama)
+- ✅ Créer les répertoires de données
+
+### 2. Installer FAISS (CRITIQUE)
+
+```bash
+cd geniusia2
+./install_faiss.sh
+```
+
+Ou manuellement :
+```bash
+source geniusia2/venv/bin/activate
+pip install faiss-cpu
+```
+
+### 3. Reconstruire l'index FAISS (si des tâches existent)
+
+```bash
+python3 rebuild_faiss_simple.py
+```
+
+Cela va créer l'index à partir des 105 tâches existantes.
+
+## 🎮 Utilisation
+
+### Lancer l'application
+
+```bash
+cd geniusia2
+./run.sh
+```
+
+Ou manuellement :
+```bash
+cd geniusia2
+source venv/bin/activate
+python3 main.py
+```
+
+### Workflow complet (Capture → Apprentissage → Rejeu)
+
+```bash
+python3 example_complete_workflow.py
+```
+
+### Tester le rejeu d'une tâche
+
+```bash
+python3 test_task_replay.py
+```
+
+## 🔧 Scripts Utilitaires
+
+### Diagnostic des données
+
+```bash
+python3 diagnostic_data.py
+```
+
+Affiche :
+- État de l'index FAISS
+- Nombre de tâches
+- État des logs
+
+### Lire une tâche (.pkl)
+
+```bash
+# Lister toutes les tâches
+python3 read_pkl.py --list
+
+# Lire une tâche spécifique
+python3 read_pkl.py task_fc1d3e52
+```
+
+### Reconstruire l'index FAISS
+
+```bash
+python3 rebuild_faiss_simple.py
+```
+
+## 📊 Structure des Données
+
+```
+geniusia2/data/
+├── faiss_index/
+│   ├── embeddings.index    # Index FAISS (créé automatiquement)
+│   └── metadata.pkl         # Métadonnées des embeddings
+├── user_profiles/
+│   └── task_XXXXX/
+│       ├── metadata.json    # Infos de la tâche
+│       └── signatures.pkl   # Actions + embeddings
+└── logs/
+    └── logs_YYYY-MM-DD.json # Logs en JSON simple (pas de chiffrement)
+```
+
+## 🎯 Modes d'Utilisation
+
+### Mode Shadow (Observation)
+
+1. Lancer l'application : `./run.sh`
+2. Cliquer sur "Start"
+3. Effectuer des actions répétitives (3x minimum)
+4. Le système détecte les patterns et crée des tâches
+
+### Mode Rejeu
+
+1. Lister les tâches : `python3 read_pkl.py --list`
+2. Rejouer une tâche : `python3 test_task_replay.py`
+3. Choisir la tâche à rejouer
+4. Le système localise visuellement les éléments et rejoue les actions
+
+## 🔍 Vérifications
+
+### Vérifier que FAISS est installé
+
+```bash
+cd geniusia2
+source venv/bin/activate
+python -c "import faiss; print(f'FAISS {faiss.__version__} OK')"
+```
+
+### Vérifier que l'index FAISS existe
+
+```bash
+ls -lh geniusia2/data/faiss_index/
+```
+
+Devrait afficher :
+- `embeddings.index` (quelques KB)
+- `metadata.pkl` (quelques KB)
+
+### Vérifier les tâches
+
+```bash
+python3 diagnostic_data.py
+```
+
+## ⚠️ Problèmes Courants
+
+### FAISS non installé
+
+**Symptôme** : `ModuleNotFoundError: No module named 'faiss'`
+
+**Solution** :
+```bash
+cd geniusia2
+./install_faiss.sh
+```
+
+### Index FAISS manquant
+
+**Symptôme** : Pas de fichiers dans `data/faiss_index/`
+
+**Solution** :
+```bash
+python3 rebuild_faiss_simple.py
+```
+
+### Ollama non démarré
+
+**Symptôme** : Erreurs de connexion au LLM
+
+**Solution** :
+```bash
+ollama serve
+```
+
+Dans un autre terminal :
+```bash
+ollama pull gemma2:2b
+```
+
+### Pas de tâches
+
+**Symptôme** : `Aucune tâche disponible`
+
+**Solution** :
+1. Lancer l'application : `cd geniusia2 && ./run.sh`
+2. Cliquer sur "Start"
+3. Effectuer des actions répétitives (3x minimum)
+4. Attendre la détection de pattern
+
+## 📝 Logs
+
+Les logs sont maintenant en **JSON simple** (pas de chiffrement pour MVP) :
+
+```bash
+# Voir les logs du jour
+cat geniusia2/data/logs/logs_$(date +%Y-%m-%d).json | jq .
+
+# Filtrer les actions
+cat geniusia2/data/logs/logs_$(date +%Y-%m-%d).json | jq 'select(.type=="action")'
+```
+
+## 🎯 Prochaines Étapes
+
+1. ✅ Installer FAISS : `./install_faiss.sh`
+2. ✅ Reconstruire l'index : `python3 rebuild_faiss_simple.py`
+3. ✅ Tester le rejeu : `python3 test_task_replay.py`
+4. ✅ Lancer l'application : `./run.sh`
+
+## 📚 Documentation
+
+- `README.md` : Documentation complète
+- `MODIFICATIONS_MVP.md` : Changements récents
+- `état_avancement_18_11.md` : État du projet
+- `MVP_COMPLET_REJEU.md` : Système de rejeu
+- `geniusia2/core/TASK_REPLAY_README.md` : API de rejeu
+
+## 🆘 Support
+
+En cas de problème :
+
+1. Vérifier les logs : `cat geniusia2/data/logs/logs_$(date +%Y-%m-%d).json`
+2. Diagnostic : `python3 diagnostic_data.py`
+3. Vérifier FAISS : `python -c "import faiss; print('OK')"`
+
+## ✅ Checklist de Démarrage
+
+- [ ] Python 3.8+ installé
+- [ ] Ollama installé et démarré (`ollama serve`)
+- [ ] Modèle Gemma3 téléchargé (`ollama pull gemma2:2b`)
+- [ ] Environnement virtuel créé (`./setup.sh`)
+- [ ] FAISS installé (`./install_faiss.sh`)
+- [ ] Index FAISS créé (`python3 rebuild_faiss_simple.py`)
+- [ ] Application testée (`./run.sh`)
+
+**Prêt à l'emploi ! 🎉**