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2026-03-05 00:20:25 +01:00
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@@ -0,0 +1,194 @@
# 🌳 Structure du Projet GeniusIA v2
## 📁 Structure Principale
```
Geniusia_v2/
├── 📂 geniusia2/ # Code source principal
│ ├── 📄 main.py # Point d'entrée de l'application
│ ├── 📄 run.sh # Script de lancement
│ ├── 📄 run_headless.sh # Lancement sans GUI
│ │
│ ├── 📂 core/ # Composants principaux
│ │ ├── 📄 orchestrator.py # Orchestrateur principal (boucle cognitive)
│ │ ├── 📄 learning_manager.py # Gestion de l'apprentissage
│ │ ├── 📄 suggestion_manager.py # Gestion des suggestions (mode Assist)
│ │ ├── 📄 workflow_detector.py # Détection de workflows
│ │ ├── 📄 workflow_matcher.py # Matching de workflows
│ │ ├── 📄 session_manager.py # Gestion des sessions
│ │ ├── 📄 event_capture.py # Capture d'événements (clavier/souris)
│ │ ├── 📄 vision_analysis.py # Analyse visuelle avec IA
│ │ ├── 📄 vision_search.py # Recherche visuelle
│ │ ├── 📄 llm_manager.py # Gestion du LLM (Ollama)
│ │ ├── 📄 logger.py # Système de logging
│ │ ├── 📄 config.py # Configuration
│ │ ├── 📄 models.py # Modèles de données
│ │ ├── 📄 whitelist_manager.py # Gestion liste blanche
│ │ ├── 📄 task_replay.py # Rejeu de tâches
│ │ ├── 📄 replay_async.py # Rejeu asynchrone
│ │ ├── 📄 metrics_collector.py # Collecte de métriques
│ │ ├── 📄 ui_change_detector.py # Détection changements UI
│ │ │
│ │ ├── 📂 embedders/ # Système d'embeddings
│ │ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ │ ├── 📄 base.py # Classe de base
│ │ │ ├── 📄 clip_embedder.py # Embeddings CLIP
│ │ │ ├── 📄 pix2struct_embedder.py # Embeddings Pix2Struct
│ │ │ ├── 📄 embedding_manager.py # Gestionnaire d'embeddings
│ │ │ ├── 📄 faiss_index.py # Index FAISS
│ │ │ └── 📄 fine_tuner.py # Fine-tuning
│ │ │
│ │ └── 📂 utils/ # Utilitaires
│ │ ├── 📄 vision_utils.py # Utilitaires vision
│ │ ├── 📄 image_utils.py # Utilitaires images
│ │ └── 📄 input_utils.py # Utilitaires entrées
│ │
│ ├── 📂 gui/ # Interface graphique
│ │ ├── 📄 __init__.py
│ │ ├── 📄 improved_gui.py # GUI améliorée (principale)
│ │ ├── 📄 minimal_gui.py # GUI minimale (ancienne)
│ │ ├── 📄 demo_gui.py # GUI de démo
│ │ ├── 📄 signals.py # Signaux Qt
│ │ ├── 📄 models.py # Modèles de données GUI
│ │ ├── 📄 logs_panel.py # Panneau de logs
│ │ ├── 📄 human_logger.py # Logger lisible par humains
│ │ ├── 📄 orchestrator_integration.py # Intégration orchestrateur
│ │ ├── 📄 interactive_dialog.py # Dialogues interactifs
│ │ │
│ │ └── 📂 dialogs/ # Dialogues
│ │ ├── 📄 transition_notification.py
│ │ └── 📄 post_action_notification.py
│ │
│ ├── 📂 tests/ # Tests
│ │ └── 📄 test_human_logger.py
│ │
│ └── 📂 data/ # Données
│ ├── 📂 logs/ # Logs d'actions
│ ├── 📂 screenshots/ # Captures d'écran
│ ├── 📂 embeddings/ # Embeddings sauvegardés
│ └── 📂 workflows/ # Workflows appris
├── 📂 docs/ # Documentation
│ └── 📂 sessions/ # Documentation de sessions
├── 📂 .kiro/ # Spécifications Kiro
│ └── 📂 specs/ # Specs de fonctionnalités
│ ├── 📂 workflow-detection-fix/
│ ├── 📂 assisted-mode-suggestions/
│ ├── 📂 embedding-improvement/
│ └── 📂 gui-logs-improvement/
├── 📄 README.md # Documentation principale
├── 📄 GUIDE_INSTALLATION.md # Guide d'installation
├── 📄 GUIDE_MODES.md # Guide des modes
├── 📄 STRUCTURE_PROJET.txt # Liste des fichiers
├── 🔧 Scripts de test
│ ├── 📄 test_*.py # Scripts de test Python
│ ├── 📄 lancer_test.sh # Lancer les tests
│ ├── 📄 monitor_workflows.sh # Monitorer les workflows
│ └── 📄 verifier_integration.sh # Vérifier l'intégration
├── 🔧 Scripts d'installation
│ ├── 📄 installer_dependances_completes.sh
│ ├── 📄 install_pix2struct.sh
│ └── 📄 VERIFIER_INSTALLATION.sh
├── 🔧 Scripts de diagnostic
│ ├── 📄 diagnostic_complet_systeme.py
│ ├── 📄 diagnostic_faiss.py
│ ├── 📄 debug_embeddings.py
│ └── 📄 visualize_embeddings.py
└── 📚 Documentation de corrections
├── 📄 LOGS_GUI_CONNECTES.md
├── 📄 CORRECTIONS_ERREURS_GUI.md
├── 📄 FIX_MODE_SUGGESTIONS.md
├── 📄 FIX_CALLBACKS_MANQUANTS.md
└── 📄 INTEGRATION_COMPLETE.md
```
## 🎯 Composants Clés
### Core (Cœur du Système)
- **Orchestrator** : Boucle cognitive principale (Observer → Réfléchir → Agir → Apprendre)
- **LearningManager** : Gestion de l'apprentissage et des modes
- **SuggestionManager** : Création et gestion des suggestions
- **WorkflowDetector** : Détection de patterns répétitifs
- **EventCapture** : Capture des événements clavier/souris
- **VisionAnalysis** : Analyse visuelle avec Qwen3-VL
### GUI (Interface Graphique)
- **ImprovedGUI** : Interface principale avec logs en temps réel
- **LogsPanel** : Panneau d'affichage des logs
- **HumanLogger** : Messages lisibles pour l'utilisateur
- **OrchestratorIntegration** : Pont entre orchestrateur et GUI
### Embeddings (Système d'Embeddings)
- **EmbeddingManager** : Gestion des embeddings visuels
- **CLIPEmbedder** : Embeddings avec CLIP
- **Pix2StructEmbedder** : Embeddings avec Pix2Struct
- **FAISSIndex** : Index de recherche de similarité
- **FineTuner** : Fine-tuning des modèles
## 🚀 Scripts Principaux
### Lancement
```bash
./geniusia2/run.sh # Lancer avec GUI
./geniusia2/run_headless.sh # Lancer sans GUI
```
### Tests
```bash
./lancer_test.sh # Tests généraux
./lancer_test_mode_assiste.sh # Tests mode assisté
./monitor_workflows.sh # Monitorer workflows
```
### Installation
```bash
./installer_dependances_completes.sh # Installer toutes les dépendances
./install_pix2struct.sh # Installer Pix2Struct
```
### Diagnostic
```bash
python3 diagnostic_complet_systeme.py # Diagnostic complet
python3 diagnostic_faiss.py # Diagnostic FAISS
python3 debug_embeddings.py # Debug embeddings
```
## 📊 Statistiques
- **Fichiers Python** : ~80 fichiers
- **Scripts Shell** : ~15 scripts
- **Documentation** : ~50 fichiers MD
- **Tests** : ~20 fichiers de test
- **Lignes de code** : ~15,000 lignes
## 🔧 Technologies Utilisées
- **Python 3.10+**
- **PyQt5** : Interface graphique
- **OpenCV** : Traitement d'images
- **CLIP / Pix2Struct** : Embeddings visuels
- **FAISS** : Recherche de similarité
- **Ollama** : LLM local (Qwen3-VL)
- **pynput** : Capture d'événements
- **numpy / torch** : Calculs numériques
## 📝 Notes
- Le dossier `venv/` contient l'environnement virtuel Python (non inclus dans l'archive)
- Le dossier `data/` contient les données d'exécution (logs, screenshots, workflows)
- Le dossier `.git/` contient l'historique Git (non inclus dans l'archive)
- Les fichiers `*.pyc` et `__pycache__/` sont générés automatiquement
---
**Pour créer une archive : `./create_backup.sh`**

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@@ -0,0 +1,203 @@
# ✅ Archive du Projet Créée
## 📦 Informations sur l'Archive
**Nom** : `geniusia_v2_backup_20251121_141106.tar.gz`
**Taille** : 555 MB (compressé)
**Date** : 21 novembre 2024, 14:11:06
## 📊 Contenu
### Statistiques
- **Fichiers Python** : 92 fichiers
- **Scripts Shell** : 22 scripts
- **Documentation** : 75 fichiers Markdown
- **Total** : 1,864 fichiers
### Structure Incluse
```
✅ geniusia2/ # Code source complet
✅ *.sh # Tous les scripts
✅ *.py # Scripts Python racine
✅ *.md # Documentation
✅ README.md # Documentation principale
✅ STRUCTURE_PROJET.txt # Liste complète des fichiers
✅ ARBRE_PROJET.md # Arbre de structure
```
### Exclusions
```
❌ venv/ # Environnement virtuel (à recréer)
❌ __pycache__/ # Fichiers compilés Python
❌ *.pyc # Bytecode Python
❌ .git/ # Historique Git
❌ node_modules/ # Dépendances Node
❌ archive/ # Archives anciennes
❌ data/logs/* # Logs volumineux
❌ data/screenshots/* # Screenshots volumineux
❌ *.faiss # Index FAISS volumineux
❌ *.index # Index volumineux
```
## 🚀 Utilisation de l'Archive
### Extraction
```bash
# Extraire l'archive
tar -xzf geniusia_v2_backup_20251121_141106.tar.gz
# Aller dans le dossier
cd Geniusia_v2/
```
### Installation
```bash
# 1. Créer l'environnement virtuel
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# 2. Installer les dépendances
./installer_dependances_completes.sh
# 3. Vérifier l'installation
./VERIFIER_INSTALLATION.sh
```
### Lancement
```bash
# Lancer l'application
./geniusia2/run.sh
# Ou en mode headless
./geniusia2/run_headless.sh
```
## 📚 Documentation Incluse
### Guides Principaux
1. **README.md** - Documentation générale du projet
2. **GUIDE_INSTALLATION.md** - Guide d'installation complet
3. **GUIDE_MODES.md** - Explication des modes opérationnels
4. **ARBRE_PROJET.md** - Structure détaillée du projet
5. **README_ARCHIVE.md** - Documentation de l'archive
### Corrections et Améliorations
1. **LOGS_GUI_CONNECTES.md** - Connexion des logs à la GUI
2. **CORRECTIONS_ERREURS_GUI.md** - Corrections d'erreurs GUI
3. **FIX_MODE_SUGGESTIONS.md** - Correction du mode Suggestions
4. **FIX_CALLBACKS_MANQUANTS.md** - Correction des callbacks manquants
5. **INTEGRATION_COMPLETE.md** - Résumé de l'intégration
### Documentation Technique
- **geniusia2/QWEN3_VL_USAGE.md** - Utilisation de Qwen3-VL
- **geniusia2/core/ORCHESTRATOR_README.md** - Documentation de l'orchestrateur
- **geniusia2/core/LEARNING_MANAGER_README.md** - Gestionnaire d'apprentissage
- **geniusia2/gui/README.md** - Documentation de la GUI
## 🔧 Scripts Utiles Inclus
### Lancement
- `geniusia2/run.sh` - Lancer avec GUI
- `geniusia2/run_headless.sh` - Lancer sans GUI
- `LANCER_APPLICATION.sh` - Script de lancement alternatif
### Tests
- `lancer_test.sh` - Tests généraux
- `lancer_test_mode_assiste.sh` - Tests mode assisté
- `monitor_workflows.sh` - Monitorer les workflows
- `check_workflows.sh` - Vérifier les workflows
### Installation
- `installer_dependances_completes.sh` - Installer toutes les dépendances
- `install_pix2struct.sh` - Installer Pix2Struct
- `VERIFIER_INSTALLATION.sh` - Vérifier l'installation
### Diagnostic
- `diagnostic_complet_systeme.py` - Diagnostic complet
- `diagnostic_faiss.py` - Diagnostic FAISS
- `debug_embeddings.py` - Debug embeddings
- `visualize_embeddings.py` - Visualiser embeddings
### Utilitaires
- `create_backup.sh` - Créer une nouvelle archive
- `list_archive_content.sh` - Lister le contenu de l'archive
- `cleanup_project.sh` - Nettoyer le projet
## 🎯 Fonctionnalités du Projet
### Modes Opérationnels
- **Shadow** (👀) : Observation passive
- **Assist** (💡) : Suggestions automatiques
- **Copilot** (🤝) : Assistance proactive
- **Auto** (🤖) : Exécution automatique
- **Progressive** (🎓) : Mode adaptatif
### Composants Principaux
- **Orchestrateur** : Boucle cognitive (Observer → Réfléchir → Agir → Apprendre)
- **Détection de Workflows** : Détection automatique de patterns
- **Système d'Embeddings** : CLIP + Pix2Struct + FAISS
- **Analyse Visuelle** : Qwen3-VL pour comprendre les interfaces
- **GUI Améliorée** : Interface avec logs en temps réel
- **Suggestion Manager** : Gestion des suggestions intelligentes
## 🔍 Vérification de l'Archive
### Lister le Contenu
```bash
# Lister tous les fichiers
tar -tzf geniusia_v2_backup_20251121_141106.tar.gz
# Lister avec statistiques
./list_archive_content.sh
```
### Vérifier l'Intégrité
```bash
# Vérifier l'archive
tar -tzf geniusia_v2_backup_20251121_141106.tar.gz > /dev/null && echo "✅ Archive OK"
```
## 📝 Notes Importantes
### Après Extraction
1. **Recréer le venv** : L'environnement virtuel n'est pas inclus
2. **Réinstaller les dépendances** : Utiliser `installer_dependances_completes.sh`
3. **Configurer Ollama** : Installer et configurer Ollama si nécessaire
4. **Vérifier les permissions** : `chmod +x *.sh` si nécessaire
### Données Non Incluses
- Logs d'exécution volumineux
- Screenshots capturés
- Index FAISS volumineux (seront recréés)
- Modèles fine-tunés volumineux
Ces données seront régénérées lors de l'utilisation de l'application.
## 🎉 Résumé
L'archive contient :
- ✅ Code source complet et fonctionnel
- ✅ Documentation exhaustive
- ✅ Scripts de lancement et de test
- ✅ Guides d'installation et d'utilisation
- ✅ Corrections et améliorations récentes
**Prêt à être déployé sur un nouveau système !**
---
**Pour toute question, consultez README_ARCHIVE.md ou la documentation dans docs/**

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@@ -0,0 +1,26 @@
#!/bin/bash
echo "📦 Extraction de l'archive GeniusIA v2..."
ARCHIVE=$(ls geniusia_v2_backup_*.tar.gz 2>/dev/null | head -1)
if [ -z "$ARCHIVE" ]; then
echo "❌ Archive non trouvée"
exit 1
fi
echo "📂 Extraction de $ARCHIVE..."
tar -xzf "$ARCHIVE"
if [ $? -eq 0 ]; then
echo "✅ Extraction réussie !"
echo ""
echo "📁 Fichiers extraits dans : Geniusia_v2/"
echo ""
echo "🚀 Prochaines étapes :"
echo " 1. cd Geniusia_v2/"
echo " 2. python3 -m venv venv"
echo " 3. source venv/bin/activate"
echo " 4. ./installer_dependances_completes.sh"
echo " 5. ./geniusia2/run.sh"
echo ""
echo "📚 Consultez README.md pour plus d'informations"
else
echo "❌ Erreur lors de l'extraction"
exit 1
fi

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@@ -0,0 +1,248 @@
# 🚀 Guide d'Installation - GeniusIA v2
**Date** : 19 Novembre 2024
## Installation Automatique (Recommandé)
### Méthode 1 : Script Complet
Le script `installer_dependances_completes.sh` installe automatiquement toutes les dépendances :
```bash
./installer_dependances_completes.sh
```
**Ce qui est installé :**
- ✅ Environnement virtuel Python
- ✅ Dépendances système (wmctrl, xdotool, scrot)
- ✅ PyTorch (version CPU)
- ✅ FAISS (recherche de similarité)
- ✅ OpenCLIP (embeddings visuels)
- ✅ Toutes les dépendances Python
**Durée estimée** : 5-10 minutes (selon la connexion)
---
## Installation Manuelle
Si le script automatique échoue, voici les étapes manuelles :
### 1. Créer l'environnement virtuel
```bash
python3 -m venv geniusia2/venv
source geniusia2/venv/bin/activate
```
### 2. Installer les dépendances système
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y wmctrl xdotool scrot
```
### 3. Installer PyTorch
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
### 4. Installer FAISS
```bash
pip install faiss-cpu
```
Ou si ça échoue :
```bash
cd geniusia2
./install_faiss.sh
```
### 5. Installer OpenCLIP
```bash
pip install open-clip-torch
```
### 6. Installer les autres dépendances
```bash
pip install -r geniusia2/requirements.txt
```
---
## Vérification de l'Installation
### Diagnostic Complet
```bash
python3 diagnostic_complet_systeme.py
```
Ce script vérifie :
- ✅ Version Python
- ✅ Environnement virtuel
- ✅ Toutes les dépendances Python
- ✅ Dépendances système
- ✅ Répertoires de données
- ✅ Modèles ML
- ✅ Index FAISS
### Diagnostic FAISS Spécifique
```bash
python3 diagnostic_faiss.py
```
---
## Problèmes Courants
### Erreur : "faiss-cpu" ne s'installe pas
**Solution 1** : Utiliser le script d'installation
```bash
cd geniusia2
./install_faiss.sh
```
**Solution 2** : Compiler depuis les sources
```bash
# Voir LECON_APPRISE_DEPENDANCES.md pour les détails
```
### Erreur : "torch" ne s'installe pas
**Cause** : Problème de connexion ou d'espace disque
**Solution** :
```bash
# Vérifier l'espace disque
df -h
# Réessayer avec un miroir différent
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
### Erreur : "Permission denied"
**Cause** : Le script n'est pas exécutable
**Solution** :
```bash
chmod +x installer_dependances_completes.sh
./installer_dependances_completes.sh
```
### Erreur : "sudo: command not found"
**Cause** : Pas de droits administrateur
**Solution** : Demander à l'administrateur système d'installer :
- wmctrl
- xdotool
- scrot
---
## Après l'Installation
### 1. Activer l'environnement virtuel
```bash
source geniusia2/venv/bin/activate
```
### 2. Télécharger les modèles (optionnel)
```bash
cd geniusia2
python3 download_models.py
```
**Note** : Les modèles sont volumineux (~2-3 GB). Le système peut fonctionner sans eux en mode dégradé.
### 3. Lancer l'application
```bash
cd geniusia2
./run.sh
```
Ou en mode Shadow (sans GUI visible) :
```bash
./run_headless.sh
```
---
## Configuration Minimale
### Matériel
- **CPU** : 4 cœurs minimum (8 recommandés)
- **RAM** : 8 GB minimum (16 GB recommandés)
- **Disque** : 10 GB libres (20 GB avec modèles)
### Logiciel
- **OS** : Linux (Ubuntu 20.04+, Debian 11+)
- **Python** : 3.8 ou supérieur
- **Serveur X** : Pour la capture d'écran
---
## Désinstallation
Pour supprimer complètement GeniusIA v2 :
```bash
# Supprimer l'environnement virtuel
rm -rf geniusia2/venv
# Supprimer les données utilisateur
rm -rf geniusia2/data/user_profiles
rm -rf geniusia2/data/logs
# Supprimer les modèles
rm -rf geniusia2/models
# Désinstaller les dépendances système (optionnel)
sudo apt-get remove wmctrl xdotool scrot
```
---
## Support
### Documentation
- **Guide rapide** : `docs/guides/DEMARRAGE_RAPIDE.md`
- **Guide complet** : `docs/guides/GUIDE_INSTALLATION_UTILISATION.md`
- **Dépendances** : `LECON_APPRISE_DEPENDANCES.md`
### Diagnostic
- **Système complet** : `python3 diagnostic_complet_systeme.py`
- **FAISS** : `python3 diagnostic_faiss.py`
### Tests
- **Workflows** : `python3 test_workflows_simple.py`
- **Mode Assisté** : `python3 test_mode_assiste_workflows.py`
- **Test manuel** : `./lancer_test.sh`
---
## Prochaines Étapes
Après l'installation réussie :
1. ✅ Lire le guide de démarrage : `docs/guides/DEMARRAGE_RAPIDE.md`
2. ✅ Tester le système : `./lancer_test.sh`
3. ✅ Apprendre un premier workflow (3 répétitions)
4. ✅ Tester le Mode Assisté
---
**Bon démarrage avec GeniusIA v2 !** 🚀

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@@ -0,0 +1,189 @@
# Guide des Modes d'Exécution - GeniusIA v2
## 🎯 Les 3 Modes
GeniusIA v2 peut fonctionner en 3 modes différents :
### 1. Mode Shadow (Observation) 👀
**Par défaut avec `./run.sh`**
```bash
cd geniusia2
./run.sh
# ou explicitement:
./run.sh --mode shadow
```
**Comportement:**
- ✅ Observe tes actions
- ✅ Enregistre les patterns
- ✅ Apprend les workflows
-**Ne fait PAS de suggestions**
- ❌ N'exécute rien automatiquement
**Utilisation:** Phase d'apprentissage initiale
---
### 2. Mode Assist (Suggestions) 💡
**Avec `./run_assist.sh`****RECOMMANDÉ**
```bash
cd geniusia2
./run_assist.sh
# ou:
./run.sh --mode assist
```
**Comportement:**
- ✅ Observe tes actions
- ✅ Enregistre les patterns
- ✅ Apprend les workflows
-**Suggère des actions automatiquement**
- ✅ Affiche les suggestions dans la GUI
- ❌ N'exécute rien sans ton accord
**Utilisation:** Mode normal d'utilisation
**Comment ça marche:**
1. Tu fais une action répétitive (ex: calculatrice 9/9=)
2. Après 3+ répétitions, le système détecte le pattern
3. Après 20 répétitions, le workflow est "appris"
4. La prochaine fois, une **suggestion apparaît automatiquement**
5. Tu peux accepter (Entrée) ou rejeter (Échap)
---
### 3. Mode Auto (Automatique) 🤖
**Avec option `--mode auto`**
```bash
cd geniusia2
./run.sh --mode auto
```
**Comportement:**
- ✅ Observe tes actions
- ✅ Enregistre les patterns
- ✅ Apprend les workflows
- ✅ Suggère des actions
-**Exécute automatiquement** (avec liste blanche)
**⚠️ ATTENTION:** Mode avancé, nécessite configuration de la liste blanche
**Utilisation:** Automatisation complète (production)
---
## 🚀 Quick Start
### Pour tester les suggestions maintenant:
```bash
cd geniusia2
./run_assist.sh
```
Puis répète 3-4 fois la même action simple:
- Ouvrir calculatrice → 9/9= → Fermer
- Ouvrir Firefox → Aller sur google.com → Fermer
- Etc.
Après quelques répétitions, tu verras:
```
🎯 PATTERN DÉTECTÉ !
🎉 Tâche apprise !
```
Répète encore 15-20 fois, et la prochaine fois une **suggestion apparaîtra automatiquement** ! 🎯
---
## 📊 Vérifier l'État
```bash
# Voir ce qui a été appris
python check_learning_status.py
# Voir les logs en temps réel
tail -f geniusia2/logs/actions.log
```
---
## 🎨 Interface GUI
Les suggestions apparaissent dans la GUI:
```
┌─────────────────────────────────────┐
│ 💡 Suggestion │
│ │
│ Workflow: Calculer 9/9 │
│ Confiance: 85% │
│ │
│ [Entrée] Accepter │
│ [Échap] Rejeter │
└─────────────────────────────────────┘
```
---
## 🔧 Options Avancées
### Lancer sans GUI (headless)
```bash
./run.sh --mode assist --headless
```
### Voir toutes les options
```bash
./run.sh --help
```
---
## 📝 Résumé
| Mode | Commande | Observe | Apprend | Suggère | Exécute |
|------|----------|---------|---------|---------|---------|
| **Shadow** | `./run.sh` | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| **Assist** | `./run_assist.sh` | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| **Auto** | `./run.sh --mode auto` | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
**Pour avoir des suggestions: utilise `./run_assist.sh` !** 🎯
---
## ❓ FAQ
**Q: Pourquoi je n'ai pas de suggestions ?**
- Vérifie que tu es en mode **assist** (`./run_assist.sh`)
- Il faut répéter 20+ fois pour qu'un workflow soit appris
- Les suggestions apparaissent dans la GUI
**Q: Combien de fois dois-je répéter ?**
- 3+ fois pour détecter le pattern
- 20+ fois pour apprendre le workflow
- Ensuite, suggestions automatiques !
**Q: Les suggestions sont où ?**
- Dans la fenêtre GUI (popup)
- Accepter: touche Entrée
- Rejeter: touche Échap
**Q: Ça marche avec le système d'embeddings ?**
- Oui ! Le système d'embeddings fonctionne en arrière-plan
- Il indexe automatiquement dans FAISS
- Il collecte les exemples pour le fine-tuning
- Tout est transparent !
---
**Date:** 20 novembre 2024
**Version:** GeniusIA v2.0

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@@ -0,0 +1,102 @@
╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ GENIUSIA V2 - ARCHIVE ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════╝
📦 CONTENU DU DOSSIER
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ geniusia_v2_backup_20251121_141106.tar.gz
└─ Archive complète du projet (555 MB)
✅ README.md
└─ Documentation principale de l'archive
✅ ARBRE_PROJET.md
└─ Structure détaillée du projet
✅ ARCHIVE_CREEE.md
└─ Informations sur l'archive
✅ GUIDE_INSTALLATION.md (si disponible)
└─ Guide d'installation complet
✅ GUIDE_MODES.md (si disponible)
└─ Explication des modes opérationnels
✅ VERIFIER_ARCHIVE.sh
└─ Script pour vérifier l'intégrité de l'archive
✅ EXTRAIRE.sh
└─ Script pour extraire rapidement l'archive
🚀 DÉMARRAGE RAPIDE
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. Vérifier l'archive :
./VERIFIER_ARCHIVE.sh
2. Extraire l'archive :
./EXTRAIRE.sh
3. Installer et lancer :
cd Geniusia_v2/
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
./installer_dependances_completes.sh
./geniusia2/run.sh
📚 DOCUMENTATION
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Consultez README.md pour :
- Installation détaillée
- Configuration requise
- Utilisation des différents modes
- Dépannage
- Tests et diagnostic
🔧 SCRIPTS UTILES
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
./VERIFIER_ARCHIVE.sh - Vérifier l'intégrité
./EXTRAIRE.sh - Extraire rapidement
tar -tzf *.tar.gz - Lister le contenu
📊 STATISTIQUES
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Fichiers Python : 92
Scripts Shell : 22
Documentation : 75 fichiers Markdown
Total : 1,864 fichiers
✨ FONCTIONNALITÉS
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• Modes : Shadow, Assist, Copilot, Auto, Progressive
• Détection automatique de workflows
• Suggestions intelligentes
• Analyse visuelle avec IA (Qwen3-VL)
• Interface graphique avec logs temps réel
• Système d'embeddings (CLIP + Pix2Struct)
📝 NOTES
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• L'environnement virtuel (venv) doit être recréé
• Les dépendances doivent être réinstallées
• Ollama doit être installé séparément
• Consultez la documentation pour plus de détails
Date : 21 novembre 2024
Version : 2.0
Taille : 555 MB (compressé)
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# 📦 Archive GeniusIA v2
## 📋 Contenu de l'Archive
Cette archive contient le code source complet du projet **GeniusIA v2** - un système RPA (Robotic Process Automation) intelligent avec apprentissage automatique.
### 🗂️ Fichiers Inclus
- ✅ Code source Python complet (`geniusia2/`)
- ✅ Scripts de lancement et de test (`.sh`)
- ✅ Documentation complète (`.md`)
- ✅ Structure du projet (`ARBRE_PROJET.md`)
- ✅ Guides d'installation et d'utilisation
- ✅ Spécifications des fonctionnalités (`.kiro/specs/`)
### ❌ Fichiers Exclus
- ❌ Environnement virtuel Python (`venv/`)
- ❌ Fichiers compilés (`__pycache__/`, `*.pyc`)
- ❌ Historique Git (`.git/`)
- ❌ Logs volumineux (`data/logs/*`)
- ❌ Screenshots (`data/screenshots/*`)
- ❌ Index FAISS volumineux (`*.faiss`, `*.index`)
## 🚀 Installation Rapide
### 1. Extraire l'Archive
```bash
tar -xzf geniusia_v2_backup_*.tar.gz
cd Geniusia_v2/
```
### 2. Installer les Dépendances
```bash
# Créer un environnement virtuel
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# ou
venv\Scripts\activate # Windows
# Installer les dépendances
./installer_dependances_completes.sh
```
### 3. Lancer l'Application
```bash
./geniusia2/run.sh
```
## 📚 Documentation Principale
### Guides Essentiels
1. **GUIDE_INSTALLATION.md** - Installation complète du système
2. **GUIDE_MODES.md** - Explication des différents modes
3. **ARBRE_PROJET.md** - Structure détaillée du projet
4. **README.md** - Documentation générale
### Corrections Récentes
1. **LOGS_GUI_CONNECTES.md** - Connexion des logs à la GUI
2. **CORRECTIONS_ERREURS_GUI.md** - Corrections d'erreurs GUI
3. **FIX_MODE_SUGGESTIONS.md** - Correction du mode Suggestions
4. **FIX_CALLBACKS_MANQUANTS.md** - Correction des callbacks
## 🎯 Fonctionnalités Principales
### Modes Opérationnels
- **Shadow** (👀) : Observation passive des actions utilisateur
- **Assist** (💡) : Suggestions automatiques basées sur les patterns appris
- **Copilot** (🤝) : Assistance proactive
- **Auto** (🤖) : Exécution automatique des workflows
- **Progressive** (🎓) : Mode adaptatif qui évolue automatiquement
### Composants Clés
- **Orchestrateur** : Boucle cognitive (Observer → Réfléchir → Agir → Apprendre)
- **Détection de Workflows** : Détection automatique de patterns répétitifs
- **Système d'Embeddings** : CLIP + Pix2Struct + FAISS
- **Analyse Visuelle** : Qwen3-VL pour comprendre les interfaces
- **GUI Améliorée** : Interface avec logs en temps réel
## 🔧 Configuration Requise
### Système
- **OS** : Linux (testé sur Ubuntu 22.04+)
- **Python** : 3.10 ou supérieur
- **RAM** : 8 GB minimum, 16 GB recommandé
- **GPU** : Optionnel mais recommandé pour les embeddings
### Dépendances Principales
- PyQt5 (Interface graphique)
- OpenCV (Traitement d'images)
- CLIP / Pix2Struct (Embeddings visuels)
- FAISS (Recherche de similarité)
- Ollama (LLM local)
- pynput (Capture d'événements)
## 📊 Structure du Projet
```
Geniusia_v2/
├── geniusia2/ # Code source
│ ├── core/ # Composants principaux
│ ├── gui/ # Interface graphique
│ ├── tests/ # Tests
│ └── data/ # Données d'exécution
├── docs/ # Documentation
├── .kiro/ # Spécifications
└── *.sh, *.py, *.md # Scripts et docs
```
Voir **ARBRE_PROJET.md** pour la structure complète.
## 🧪 Tests
### Lancer les Tests
```bash
# Tests généraux
./lancer_test.sh
# Tests du mode assisté
./lancer_test_mode_assiste.sh
# Monitorer les workflows
./monitor_workflows.sh
# Diagnostic complet
python3 diagnostic_complet_systeme.py
```
## 🐛 Dépannage
### Problèmes Courants
1. **Erreur d'import** : Vérifiez que le venv est activé
2. **Ollama non trouvé** : Installez Ollama depuis https://ollama.ai
3. **Erreur PyQt5** : `sudo apt-get install python3-pyqt5`
4. **Erreur pynput** : `pip install pynput`
### Diagnostic
```bash
# Vérifier l'installation
./VERIFIER_INSTALLATION.sh
# Diagnostic complet
python3 diagnostic_complet_systeme.py
# Vérifier FAISS
python3 diagnostic_faiss.py
```
## 📝 Notes de Version
### Version Actuelle : 2.0
**Nouvelles Fonctionnalités** :
- ✅ GUI améliorée avec logs en temps réel
- ✅ Mode Suggestions fonctionnel
- ✅ Détection de workflows améliorée
- ✅ Système d'embeddings optimisé
- ✅ Intégration Qwen3-VL pour l'analyse visuelle
**Corrections Récentes** :
- ✅ Correction des erreurs d'indentation dans orchestrator.py
- ✅ Correction des callbacks manquants
- ✅ Connexion des logs à la GUI
- ✅ Correction de l'erreur `show_notification`
## 🤝 Support
Pour toute question ou problème :
1. Consultez la documentation dans `docs/`
2. Vérifiez les fichiers `FIX_*.md` pour les corrections connues
3. Lancez les diagnostics pour identifier les problèmes
## 📄 Licence
Voir le fichier LICENSE dans le projet.
---
**Date de l'archive** : 21 novembre 2024
**Version** : 2.0
**Taille** : ~555 MB (compressé)
**Pour extraire** : `tar -xzf geniusia_v2_backup_*.tar.gz`

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#!/bin/bash
echo "🔍 Vérification de l'archive..."
ARCHIVE=$(ls geniusia_v2_backup_*.tar.gz 2>/dev/null | head -1)
if [ -z "$ARCHIVE" ]; then
echo "❌ Archive non trouvée"
exit 1
fi
echo "✅ Archive trouvée : $ARCHIVE"
echo "📊 Taille : $(du -h $ARCHIVE | cut -f1)"
echo ""
echo "🔍 Vérification de l'intégrité..."
if tar -tzf "$ARCHIVE" > /dev/null 2>&1; then
echo "✅ Archive valide"
echo ""
echo "📋 Statistiques :"
echo " - Fichiers Python : $(tar -tzf $ARCHIVE | grep '\.py$' | wc -l)"
echo " - Scripts Shell : $(tar -tzf $ARCHIVE | grep '\.sh$' | wc -l)"
echo " - Documentation : $(tar -tzf $ARCHIVE | grep '\.md$' | wc -l)"
echo " - Total : $(tar -tzf $ARCHIVE | wc -l) fichiers"
echo ""
echo "✅ Prêt pour l'extraction !"
echo ""
echo "Pour extraire : tar -xzf $ARCHIVE"
else
echo "❌ Archive corrompue"
exit 1
fi