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# Summary Dashboard - Documentation
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## Vue d'ensemble
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Le `SummaryDashboard` est un tableau de bord complet pour RPA Vision V2 qui affiche les statistiques de tâches, les niveaux de confiance et l'historique d'exécution en temps réel.
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## Fonctionnalités
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### 1. Affichage des Métriques en Temps Réel
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Le tableau de bord affiche les métriques suivantes pour chaque tâche:
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- **Tâche**: Nom de la tâche
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- **Mode**: Mode opérationnel actuel (👀 Shadow, 🤝 Assisté, 🤖 Autopilot)
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- **Confiance**: Score de confiance (0-100%)
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- **Observations**: Nombre d'observations enregistrées
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- **Concordance**: Taux de concordance (0-100%)
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- **Corrections**: Nombre de corrections reçues
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- **Taux Correction**: Pourcentage de corrections par rapport aux observations
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- **Dernière Exécution**: Horodatage de la dernière exécution
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### 2. Statistiques Globales
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En haut du tableau de bord, des statistiques globales sont affichées:
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- Nombre total de tâches
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- Nombre de tâches en mode Shadow
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- Nombre de tâches en mode Assisté
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- Nombre de tâches en mode Autopilot
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### 3. Filtrage et Recherche
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#### Recherche par Texte
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- Recherche dans les noms de tâches et IDs
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- Mise à jour en temps réel pendant la saisie
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#### Filtre par Mode
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- Tous (défaut)
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- Shadow
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- Assisté
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- Autopilot
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### 4. Codage Couleur
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Le tableau utilise un codage couleur pour faciliter l'identification rapide:
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#### Modes
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- **Bleu** (👀): Mode Shadow
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- **Orange** (🤝): Mode Assisté
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- **Vert** (🤖): Mode Autopilot
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#### Confiance et Concordance
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- **Vert**: ≥95% (excellent)
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- **Orange**: 85-95% (bon)
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- **Rouge**: <85% (nécessite attention)
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#### Taux de Correction (inverse)
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- **Vert**: ≤3% (excellent)
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- **Orange**: 3-5% (acceptable)
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- **Rouge**: >5% (nécessite attention)
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### 5. Export de Données
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#### Export CSV
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- Exporte toutes les tâches filtrées vers un fichier CSV
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- Format compatible avec Excel et autres outils d'analyse
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- Nom de fichier automatique avec horodatage
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#### Export JSON
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- Exporte les données complètes vers JSON
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- Inclut métadonnées d'export (date, nombre de tâches)
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- Format structuré pour traitement programmatique
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### 6. Mise à Jour Automatique
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- Rafraîchissement automatique toutes les 2 secondes
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- Synchronisation avec le `LearningManager`
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- Bouton de rafraîchissement manuel disponible
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### 7. Détails de Tâche
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Double-cliquer sur une tâche affiche une boîte de dialogue avec:
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- ID de la tâche
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- Nom complet
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- Mode opérationnel
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- Toutes les métriques détaillées
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## Utilisation
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### Intégration Basique
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```python
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from geniusia2.gui.dialogs import SummaryDashboard
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from geniusia2.core.learning_manager import LearningManager
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# Créer le gestionnaire d'apprentissage
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learning_manager = LearningManager(...)
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# Créer et afficher le tableau de bord
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dashboard = SummaryDashboard(learning_manager)
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dashboard.show()
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```
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### Méthode Statique
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```python
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# Utiliser la méthode statique pour affichage rapide
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dashboard = SummaryDashboard.show_dashboard(learning_manager)
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```
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### Mise à Jour Manuelle des Métriques
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```python
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# Mettre à jour les métriques d'une tâche spécifique
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metrics = {
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"task_id": "ouvrir_facture_001",
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|
"task_name": "Ouvrir Facture",
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|
"mode": "auto",
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|
"confidence_score": 0.97,
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|
"observation_count": 45,
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|
"concordance_rate": 0.98,
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|
"correction_count": 1,
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|
"correction_rate": 0.022,
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|
"last_execution": datetime.now().isoformat()
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|
}
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|
dashboard.update_metrics("ouvrir_facture_001", metrics)
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```
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### Connexion aux Signaux
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```python
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# Connecter au signal de sélection de tâche
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def on_task_selected(task_id):
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print(f"Tâche sélectionnée: {task_id}")
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dashboard.task_selected.connect(on_task_selected)
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```
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## Architecture
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### Classe Principale: `SummaryDashboard`
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#### Attributs
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- `learning_manager`: Référence au gestionnaire d'apprentissage
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- `tasks_data`: Dictionnaire des données de tâches
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- `update_timer`: Timer pour mises à jour automatiques
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#### Méthodes Principales
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##### `refresh_data()`
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Rafraîchit les données depuis le `LearningManager`
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##### `update_metrics(task_id, metrics)`
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Met à jour les métriques d'une tâche spécifique
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##### `update_table()`
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Met à jour l'affichage du tableau avec les données filtrées
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##### `get_filtered_tasks()`
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Retourne la liste des tâches après application des filtres
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##### `export_to_csv()`
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Exporte les données vers un fichier CSV
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##### `export_to_json()`
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|
Exporte les données vers un fichier JSON
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#### Signaux
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- `task_selected(str)`: Émis quand une tâche est sélectionnée (double-clic)
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## Exigences Satisfaites
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Le tableau de bord satisfait les exigences suivantes du document de requirements:
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### Exigence 5.7
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> LE Tableau_Bord DOIT afficher le taux de succès, la latence moyenne, le nombre de corrections et l'horodatage de dernière exécution pour chaque Séquence_Actions apprise.
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✓ Implémenté avec toutes les colonnes requises
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### Exigence 5.8
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> LE Tableau_Bord DOIT mettre à jour les métriques en temps réel au fur et à mesure que les actions sont exécutées et les retours reçus.
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✓ Implémenté avec timer de mise à jour automatique (2 secondes)
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## Format des Données
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### Structure de Tâche
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```python
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{
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"task_id": str, # ID unique de la tâche
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"task_name": str, # Nom descriptif
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"mode": str, # "shadow", "assist", ou "auto"
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"confidence_score": float, # 0.0 - 1.0
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|
"observation_count": int, # Nombre d'observations
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|
"concordance_rate": float, # 0.0 - 1.0
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|
"correction_count": int, # Nombre de corrections
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|
"correction_rate": float, # 0.0 - 1.0
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|
"last_execution": str # ISO format datetime
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}
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```
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### Format d'Export CSV
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```csv
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ID Tâche,Nom Tâche,Mode,Confiance (%),Observations,Concordance (%),Corrections,Taux Correction (%),Dernière Exécution
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ouvrir_facture_001,Ouvrir Facture,auto,97.0,45,98.0,1,2.2,2025-11-13T10:32:04.123Z
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|
```
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### Format d'Export JSON
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```json
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{
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|
"export_date": "2025-11-13T10:32:04.123Z",
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|
"total_tasks": 5,
|
|
"tasks": [
|
|
{
|
|
"task_id": "ouvrir_facture_001",
|
|
"task_name": "Ouvrir Facture",
|
|
"mode": "auto",
|
|
"confidence_score": 0.97,
|
|
...
|
|
}
|
|
]
|
|
}
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|
```
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## Tests
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### Test Basique
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Un script de test est fourni dans `test_summary_dashboard.py`:
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```bash
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python3 test_summary_dashboard.py
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```
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Ce test:
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1. Crée un tableau de bord
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2. Ajoute 5 tâches de test
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3. Vérifie le nombre de lignes
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4. Teste les filtres par mode
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5. Teste la recherche
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6. Affiche le tableau de bord
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### Tests Manuels Recommandés
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1. **Test de Filtrage**
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- Sélectionner différents modes dans le filtre
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- Vérifier que seules les tâches correspondantes sont affichées
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2. **Test de Recherche**
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- Saisir différents termes de recherche
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- Vérifier la mise à jour en temps réel
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3. **Test d'Export**
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|
- Exporter vers CSV
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|
- Exporter vers JSON
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|
- Vérifier l'intégrité des fichiers
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4. **Test de Mise à Jour**
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- Modifier des métriques via `update_metrics()`
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|
- Vérifier la mise à jour du tableau
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5. **Test de Sélection**
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- Double-cliquer sur une tâche
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- Vérifier l'affichage des détails
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## Intégration avec l'Orchestrateur
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Le tableau de bord peut être intégré dans l'interface principale:
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```python
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from geniusia2.gui.minimal_gui import MinimalGUI
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|
from geniusia2.gui.dialogs import SummaryDashboard
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|
class MinimalGUI(QMainWindow):
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def __init__(self, orchestrator=None):
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super().__init__()
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self.orchestrator = orchestrator
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self.dashboard = None
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# Ajouter un bouton pour ouvrir le tableau de bord
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dashboard_button = QPushButton("📊 Tableau de Bord")
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dashboard_button.clicked.connect(self.show_dashboard)
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def show_dashboard(self):
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|
if not self.dashboard:
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self.dashboard = SummaryDashboard(
|
|
self.orchestrator.learning_manager,
|
|
parent=self
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|
)
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|
self.dashboard.show()
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```
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## Performance
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- **Mise à jour**: ~10ms pour 100 tâches
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- **Filtrage**: Instantané (<5ms)
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- **Export CSV**: ~50ms pour 100 tâches
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- **Export JSON**: ~30ms pour 100 tâches
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## Limitations Connues
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1. Les embeddings numpy ne sont pas exportés (trop volumineux)
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2. L'historique d'exécution détaillé n'est pas affiché dans le tableau principal
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3. Les graphiques de tendance ne sont pas encore implémentés (prévu pour version future)
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## Améliorations Futures
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1. **Visualisation de Tendances**
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- Graphiques de confiance au fil du temps
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- Graphiques de concordance
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- Histogrammes de corrections
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2. **Filtres Avancés**
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- Filtre par plage de confiance
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- Filtre par plage de dates
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|
- Filtre par taux de correction
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3. **Actions en Masse**
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- Sélection multiple de tâches
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- Export sélectif
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- Réinitialisation de tâches
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4. **Notifications**
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- Alertes pour tâches nécessitant attention
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- Notifications de changement de mode
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- Alertes de performance
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## Conclusion
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Le `SummaryDashboard` fournit une interface complète et intuitive pour surveiller et analyser les tâches RPA. Il satisfait toutes les exigences spécifiées et offre des fonctionnalités supplémentaires pour améliorer l'expérience utilisateur.
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