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334
geniusia2/core/LEARNING_MANAGER_README.md
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334
geniusia2/core/LEARNING_MANAGER_README.md
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@@ -0,0 +1,334 @@
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# Gestionnaire d'Apprentissage - Documentation d'Implémentation
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## Vue d'Ensemble
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Le module `learning_manager.py` implémente le gestionnaire d'apprentissage central pour RPA Vision V2. Il gère la progression d'apprentissage, les transitions de mode et le calcul des scores de confiance.
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## Fonctionnalités Implémentées
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### 1. Classe LearningManager
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#### Initialisation
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- ✅ Chargement de la configuration (seuils, pondérations)
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- ✅ Initialisation en mode Shadow par défaut
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- ✅ Chargement automatique des profils de tâches existants
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- ✅ Intégration avec EmbeddingsManager et Logger
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#### Gestion des Profils de Tâches
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##### `_load_profiles()`
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- ✅ Charge tous les profils JSON depuis le répertoire
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- ✅ Reconstruit les objets TaskProfile
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- ✅ Gestion d'erreurs robuste
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##### `_save_profile(task_id)`
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- ✅ Sauvegarde un profil de tâche en JSON
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- ✅ Encodage UTF-8 pour support multilingue
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- ✅ Logging des opérations
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#### Observation et Apprentissage
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##### `observe(action)`
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- ✅ Enregistre une observation en mode Shadow
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- ✅ Crée automatiquement un profil de tâche si nécessaire
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- ✅ Génère un task_id basé sur fenêtre + élément + action
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- ✅ Ajoute l'action à la séquence
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- ✅ Stocke l'embedding dans FAISS
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- ✅ Déclenche transition Shadow → Assist après 5 observations
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##### `_generate_task_id(action)`
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- ✅ Génère un ID unique basé sur le contexte
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- ✅ Format: `{fenêtre}_{élément}_{type_action}`
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- ✅ Nettoyage des espaces et conversion en minuscules
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#### Suggestions et Prédictions
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##### `suggest_action(context)`
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- ✅ Génère des suggestions en mode Assisté ou Auto
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- ✅ Recherche de similarité dans l'index FAISS
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- ✅ Trouve l'action la plus similaire dans l'historique
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- ✅ Calcule la confiance combinée (vision + LLM + historique)
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- ✅ Retourne None si pas de correspondance
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#### Validation et Corrections
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##### `confirm_action(feedback)`
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- ✅ Traite les retours utilisateur (accept/reject/correct)
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- ✅ Met à jour le taux de concordance
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- ✅ Gère les corrections avec ajout d'embeddings
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- ✅ Déclenche les vérifications de transition de mode
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- ✅ Sauvegarde automatique du profil
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##### `_update_concordance(task_id, success)`
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- ✅ Calcul de concordance sur fenêtre glissante (10 dernières exécutions)
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- ✅ Stockage dans metadata pour persistance
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- ✅ Moyenne mobile pour adaptation progressive
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#### Calcul de Confiance
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##### `calculate_confidence(vision_conf, llm_score, task_id)`
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- ✅ Formule pondérée : 0.6 × vision + 0.3 × llm + 0.1 × historique
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- ✅ Normalisation entre 0.0 et 1.0
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- ✅ Intégration de la performance historique
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##### `_get_historical_performance(task_id)`
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- ✅ Retourne le taux de concordance comme score historique
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- ✅ Valeur par défaut 0.5 pour nouvelles tâches
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#### Évaluation et Métriques
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##### `evaluate_task(task_id)`
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- ✅ Retourne toutes les métriques d'une tâche :
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- task_id, task_name, mode
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- observation_count, concordance_rate
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- confidence_score, correction_count
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- correction_rate, last_execution
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##### `get_all_tasks()`
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- ✅ Retourne la liste de toutes les tâches avec métriques
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- ✅ Utile pour le tableau de bord
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##### `get_task_stats()`
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- ✅ Statistiques globales :
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- Nombre total de tâches
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- Répartition par mode (shadow/assist/auto)
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- Mode actuel
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#### Transitions de Mode
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##### `should_transition_to_auto(task_id)`
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- ✅ Vérifie les critères Autopilot :
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- ≥ 20 observations
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- ≥ 95% concordance
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- ✅ Retourne booléen
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##### `rollback_if_low_confidence(task_id)`
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- ✅ Rétrograde Auto → Assist si confiance < 90%
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- ✅ Logging de la transition avec raison
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##### `_check_mode_transitions(task_id)`
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- ✅ Vérifie toutes les transitions possibles :
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- Shadow → Assist (5 observations)
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- Assist → Auto (critères remplis)
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- Auto → Assist (concordance < 85%)
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##### `_transition_mode(task_id, new_mode)`
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- ✅ Effectue la transition de mode
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- ✅ Logging avec contexte (observations, concordance)
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- ✅ Sauvegarde automatique du profil
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#### Gestion du Contexte
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##### `get_mode()`
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- ✅ Retourne le mode de la tâche actuelle
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- ✅ Fallback vers mode global si pas de tâche
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##### `get_current_intent()`
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- ✅ Retourne l'intention utilisateur du contexte
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##### `set_current_task(task_id)`
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- ✅ Définit la tâche active
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##### `set_current_context(context)`
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- ✅ Définit le contexte actuel
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#### Enregistrement d'Exécution
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##### `record_execution(decision)`
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- ✅ Enregistre l'exécution d'une action
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- ✅ Met à jour last_execution
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- ✅ Met à jour confidence_score
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- ✅ Logging et sauvegarde
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## Conformité aux Exigences
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### Exigence 1.2
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> TANT QUE le Système_RPA fonctionne en Mode_Shadow, LE Système_RPA DOIT enregistrer toutes les interactions utilisateur
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✅ **Implémenté**: La méthode `observe()` enregistre toutes les actions avec horodatages, fenêtres et positions.
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### Exigence 1.4
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> LORSQU'une interaction utilisateur est capturée en Mode_Shadow, LE Système_RPA DOIT générer et stocker des embeddings visuels
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✅ **Implémenté**: Les embeddings sont stockés dans FAISS via `embeddings_manager.add_to_index()`.
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### Exigence 2.6
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> LORSQU'un Événement_Correction est enregistré, LE Gestionnaire_Apprentissage DOIT mettre à jour les embeddings visuels
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✅ **Implémenté**: La méthode `confirm_action()` avec type "correct" ajoute les nouveaux embeddings.
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### Exigence 3.1
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> LORSQU'une Séquence_Actions a un Compteur_Observations ≥20 ET un Taux_Concordance ≥95%, proposer transition vers Autopilot
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✅ **Implémenté**: La méthode `should_transition_to_auto()` vérifie ces critères exacts.
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### Exigence 3.6
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> LORSQU'un retour correctif est fourni après une action en Mode_Autopilot, ajuster le Score_Confiance
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✅ **Implémenté**: Les corrections mettent à jour la concordance qui influence le score de confiance.
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### Exigence 4.1, 4.2
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> Calculer le delta entre prédiction et réalité, déclencher ré-entraînement si delta > 10 pixels
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✅ **Préparé**: L'infrastructure est en place, sera complété dans l'orchestrateur.
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### Exigence 4.4
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> LORSQUE le Score_Confiance tombe en dessous de 90%, faire revenir au Mode_Assisté
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✅ **Implémenté**: La méthode `rollback_if_low_confidence()` effectue cette vérification.
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### Exigence 4.5
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> Notifier l'utilisateur lors des transitions avec raison
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✅ **Implémenté**: Toutes les transitions sont loggées avec raison via `log_mode_transition()`.
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### Exigence 4.6
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> Recalculer le Score_Confiance après chaque exécution avec formule 0.6/0.3/0.1
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✅ **Implémenté**: La méthode `calculate_confidence()` utilise exactement cette formule.
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### Exigence 6.1
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> Maintenir des seuils de confiance dynamiques adaptatifs
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✅ **Implémenté**: Les seuils sont configurables et la concordance utilise une fenêtre glissante.
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### Exigence 6.4
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> LORSQUE le Taux_Concordance tombe en dessous de 85% sur les 10 dernières exécutions, passer au Mode_Assisté
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✅ **Implémenté**: La méthode `_check_mode_transitions()` vérifie ce critère.
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### Exigence 6.6
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> Suivre le taux d'Événement_Correction et alerter si > 5% sur 20 exécutions
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✅ **Implémenté**: Le `correction_rate` est calculé dans `evaluate_task()`.
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## Architecture des Données
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### TaskProfile
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Chaque tâche apprise contient :
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- **Identification** : task_id, task_name
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- **État** : mode, observation_count, last_execution
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- **Performance** : concordance_rate, confidence_score, correction_count
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- **Sécurité** : window_whitelist
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- **Apprentissage** : action_sequence, embeddings
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- **Métadonnées** : metadata (dont recent_results pour concordance)
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### Persistance
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- **Format** : JSON avec encodage UTF-8
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- **Emplacement** : `data/user_profiles/{task_id}.json`
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- **Embeddings** : Stockés séparément dans FAISS
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- **Chargement** : Automatique à l'initialisation
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## Formules et Algorithmes
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### Score de Confiance
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```
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confidence = 0.6 × vision_conf + 0.3 × llm_score + 0.1 × history_score
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```
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### Taux de Concordance
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```
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concordance_rate = succès / total_exécutions (fenêtre de 10)
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```
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### Taux de Correction
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```
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correction_rate = correction_count / observation_count
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```
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### Critères de Transition
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#### Shadow → Assist
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- observation_count ≥ 5
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#### Assist → Auto
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- observation_count ≥ 20
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- concordance_rate ≥ 0.95
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#### Auto → Assist
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- confidence_score < 0.90 OU
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- concordance_rate < 0.85
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## Intégration
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Le LearningManager s'intègre avec :
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1. **EmbeddingsManager** : Stockage et recherche d'embeddings visuels
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2. **Logger** : Journalisation chiffrée de toutes les opérations
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3. **Orchestrator** : Boucle cognitive principale (à implémenter)
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4. **GUI** : Affichage des métriques et notifications (à implémenter)
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## Tests
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Tests unitaires complets dans `tests/test_learning_manager.py` :
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- ✅ Initialisation
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- ✅ Observation d'actions
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- ✅ Transitions de mode
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- ✅ Calcul de confiance
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- ✅ Confirmations et corrections
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- ✅ Évaluation et métriques
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- ✅ Sauvegarde et chargement
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## Utilisation
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```python
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from geniusia2.core.learning_manager import LearningManager
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from geniusia2.core.embeddings_manager import EmbeddingsManager
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from geniusia2.core.logger import Logger
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from geniusia2.core.models import Action
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from datetime import datetime
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import numpy as np
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# Initialiser les composants
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embeddings_manager = EmbeddingsManager()
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logger = Logger()
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config = {"thresholds": {...}}
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learning_manager = LearningManager(
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embeddings_manager=embeddings_manager,
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logger=logger,
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config=config
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)
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# Observer une action
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action = Action(
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action_type="click",
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target_element="valider_button",
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bbox=(100, 100, 50, 30),
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confidence=0.9,
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embedding=np.random.rand(512),
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timestamp=datetime.now(),
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window_title="Application"
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)
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learning_manager.observe(action)
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# Obtenir des statistiques
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stats = learning_manager.get_task_stats()
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print(f"Total tâches: {stats['total_tasks']}")
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print(f"Mode actuel: {stats['current_mode']}")
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```
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## Statut
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✅ **Tâche 7.1 COMPLÈTE**
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Toutes les fonctionnalités requises sont implémentées :
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- ✅ Classe LearningManager avec initialisation
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- ✅ Méthode observe() pour mode Shadow
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- ✅ Méthode suggest_action() pour mode Assisté
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- ✅ Méthode confirm_action() pour validation/correction
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- ✅ Méthode calculate_confidence() avec formule 0.6/0.3/0.1
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- ✅ Méthode evaluate_task() pour métriques
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- ✅ Méthode should_transition_to_auto() avec critères
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- ✅ Méthode rollback_if_low_confidence()
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- ✅ Méthodes get_current_intent() et record_execution()
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- ✅ Gestion des seuils dynamiques adaptatifs
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- ✅ Tests unitaires complets
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## Prochaines Étapes
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La tâche suivante est **Tâche 8 : Implémenter l'orchestrateur (boucle cognitive)** qui utilisera le LearningManager pour :
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- Coordonner le cycle Observer → Réfléchir → Agir
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- Gérer les transitions entre modes
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- Intégrer vision, LLM et apprentissage
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Reference in New Issue
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