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Geniusia_v2/état_avancement_17_11.md
2026-03-05 00:20:25 +01:00

7.9 KiB

OÙ EN SOMMES-NOUS ? CE QUI FONCTIONNE (MVP Actuel)

  1. Mode Shadow - Observation COMPLET Capture des clics souris en temps réel Capture des touches clavier Screenshots automatiques à chaque action Détection de patterns répétitifs (ex: 3 clics identiques) Stockage en mémoire (50 derniers événements)
  2. Analyse Visuelle avec IA FONCTIONNEL Qwen3-VL activé : Génère des descriptions intelligentes OWL-v2 implémenté : Détection d'objets open-vocabulary Grounding DINO implémenté : Détection avec grounding textuel YOLO-World implémenté : Détection ultra-rapide Fallback automatique entre les 3 modèles Identification d'éléments UI (boutons, icônes, champs)
  3. Mémoire Visuelle OPÉRATIONNEL OpenCLIP : Création d'embeddings visuels (512D) FAISS : Indexation et recherche de similarité Signatures visuelles créées pour chaque action Sauvegarde automatique de l'index
  4. Apprentissage BASIQUE Création de tâches après détection de pattern Stockage des tâches dans data/user_profiles/ Métadonnées + signatures sauvegardées Description générée par Qwen3-VL
  5. Interface Graphique BASIQUE Fenêtre principale avec boutons Start/Pause/Stop Indicateur de statut Notifications basiques Bouton Stop fonctionne 🚧 CE QUI MANQUE (À Implémenter)
  6. Mode Assisté - Suggestions PAS IMPLÉMENTÉ Détection du contexte actuel Recherche de tâches similaires dans FAISS Suggestion d'action à l'utilisateur Superposition visuelle sur l'élément Validation (Entrée) / Refus (Échap) / Correction (Alt+C) Mise à jour du score de confiance
  7. Mode Autopilot - Automatisation PAS IMPLÉMENTÉ Exécution automatique des tâches Rejeu des actions apprises Notification post-action (succès/échec) Arrêt d'urgence (Ctrl+Pause) - partiellement fait Rollback (annulation des 3 dernières actions)
  8. Transitions de Mode PAS IMPLÉMENTÉ Compteur d'observations par tâche Calcul du taux de concordance Transition automatique Shadow → Assisté (après 20 obs) Transition automatique Assisté → Autopilot (après 95% succès) Retour Autopilot → Assisté (si confiance < 90%)
  9. Détection de Changements UI PAS IMPLÉMENTÉ Comparaison d'embeddings avec historique Alerte si similarité < 70% Demande de ré-observation Credits used: 0,01 Elapsed time: 6m 14s continus !

Kiro 4. Détection de Changements UI PAS IMPLÉMENTÉ Comparaison d'embeddings avec historique Alerte si similarité < 70% Demande de ré-observation Ré-apprentissage automatique 5. Dashboard & Métriques PAS IMPLÉMENTÉ Affichage des tâches apprises Taux de succès par tâche Latence moyenne Nombre de corrections Graphiques en temps réel Historique d'exécution 6. Sécurité Avancée ⚠️ PARTIEL Liste blanche basique (code existe) Application stricte de la liste blanche Chiffrement AES-256 des logs Rotation des clés Audit trail complet 7. Rejeu d'Actions PAS IMPLÉMENTÉ Recherche visuelle d'éléments (VisionSearch existe mais pas utilisé) Exécution de clics/touches Gestion des erreurs de rejeu Adaptation si élément déplacé Timeout et retry 📊 POURCENTAGE D'AVANCEMENT Par Fonctionnalité | Fonctionnalité | Avancement | Statut | |----------------|------------|--------| | Mode Shadow | 90% | Quasi complet | | Analyse IA | 85% | Fonctionnel | | Mémoire FAISS | 80% | Opérationnel | | Mode Assisté | 5% | Juste les bases | | Mode Autopilot | 0% | Pas commencé | | Transitions | 10% | Structure seulement | | Dashboard | 20% | ⚠️ GUI basique | | Sécurité | 40% | ⚠️ Partiel | | Rejeu | 15% | Code existe mais pas intégré |

Global 🎯 Avancement Total : ~35%

Fondations solides : Capture, IA, mémoire ⚠️ Manque le cœur : Suggestions et automatisation Pas de boucle complète : Observe mais ne rejoue pas 🎯 CE QUI FONCTIONNE CONCRÈTEMENT AUJOURD'HUI Scénario Actuel

  1. Tu lances ./run.sh Interface s'ouvre

  2. Tu cliques sur "Start" Capture démarre

  3. Tu fais 3 clics identiques Pattern détecté Screenshots capturés Qwen3-VL analyse Description générée: "Rafraîchir la page" Tâche créée et sauvegardée

  4. Tu cliques sur "Stop" Capture s'arrête

  5. Fichiers créés: data/user_profiles/task_abc123/metadata.json data/user_profiles/task_abc123/signatures.pkl data/faiss_index/embeddings.index data/faiss_index/metadata.pkl Ce qui NE fonctionne PAS Le système ne te suggère RIEN Le système ne rejoue RIEN Pas de superposition visuelle Pas de validation Entrée/Échap Pas d'exécution automatique Pas de dashboard avec métriques Pas de transitions de mode 🔍 ANALYSE DES COMPOSANTS Composants Complets EventCapture (90%)

Capture clavier/souris Détection patterns Screenshots Manque: Filtrage avancé EmbeddingsManager (80%)

OpenCLIP FAISS Sauvegarde/chargement Manque: Nettoyage automatique LLMManager (85%)

Connexion Ollama Génération avec vision Raisonnement Manque: Gestion erreurs avancée VisionUtils (85%)

OWL-v2 DINO YOLO Manque: Optimisation performance Composants Partiels ⚠️ VisionAnalysis (70%)

Création signatures Extraction ROI Identification éléments Manque: Comparaison avec historique LearningManager (40%)

Création tâches Sauvegarde Manque: Compteurs, transitions, scores Orchestrator (35%)

Coordination basique Callback patterns Manque: Boucle principale, suggestions, rejeu GUI (25%)

Fenêtre basique Boutons Start/Stop Manque: Dashboard, superpositions, dialogues Composants Incomplets VisionSearch (15%)

Code existe Pas intégré Pas testé WhitelistManager (40%)

Structure Pas appliqué strictement MetricsCollector (20%)

Structure Pas de métriques réelles UIChangeDetector (10%)

Code existe Pas intégré 🚀 PROCHAINES ÉTAPES PRIORITAIRES Phase 1 : Boucle Complète (Critique) Implémenter le rejeu d'actions

Utiliser VisionSearch pour retrouver éléments Exécuter clics/touches avec InputUtils Gestion d'erreurs basique Ajouter les suggestions (Mode Assisté)

Détecter contexte actuel Chercher tâche similaire dans FAISS Afficher superposition visuelle Gérer validation Entrée/Échap Intégrer la boucle principale

Observer → Détecter contexte → Suggérer → Exécuter Cycle continu dans Orchestrator Phase 2 : Transitions & Métriques Implémenter les compteurs

Observations par tâche Taux de concordance Scores de confiance Ajouter les transitions automatiques

Shadow → Assisté (20 obs) Assisté → Autopilot (95% succès) Autopilot → Assisté (confiance < 90%) Créer le dashboard

Liste des tâches Métriques en temps réel Graphiques Phase 3 : Robustesse & Sécurité Détection changements UI

Comparaison embeddings Alertes Ré-apprentissage Sécurité avancée

Chiffrement logs Application stricte liste blanche Rollback Tests & Optimisation

Tests end-to-end Performance Stabilité 💡 RÉSUMÉ EXÉCUTIF Ce qui marche Tu as un excellent système d'observation et d'analyse IA, mais il ne fait que regarder et apprendre. C'est comme avoir un étudiant brillant qui prend des notes parfaites mais ne passe jamais à l'action.

Ce qui manque La boucle d'exécution complète : Suggestions → Validation → Rejeu → Automatisation

Analogie Actuellement : 📹 Caméra de surveillance intelligente Objectif final : 🤖 Robot assistant qui agit Estimation Temps pour MVP complet : 2-3 semaines de dev Temps pour version production : 1-2 mois Complexité restante : Moyenne (fondations solides) Le plus dur (IA, capture, mémoire) est fait. Il reste à connecter les pièces et implémenter la logique de rejeu/suggestions.