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2026-03-05 00:20:25 +01:00

5.1 KiB

📦 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

tar -xzf geniusia_v2_backup_*.tar.gz
cd Geniusia_v2/

2. Installer les Dépendances

# 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

./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

# 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

# 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