chore: sauvegarde complète avant factorisation executor

Point de sauvegarde incluant les fichiers non committés des sessions
précédentes (systemd, docs, agents, GPU manager).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

visual_workflow_builder/backend/actions/data/extraire_tableau.py

@@ -29,7 +29,7 @@ from ...contracts.visual_anchor import VWBVisualAnchor
 
 # Configuration par défaut (centralisée via variable d'environnement)
 OLLAMA_DEFAULT_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://localhost:11434")
-OLLAMA_DEFAULT_MODEL = os.environ.get("VLM_MODEL", "qwen2.5-vl:7b")
+OLLAMA_DEFAULT_MODEL = os.environ.get("RPA_VLM_MODEL", os.environ.get("VLM_MODEL", "gemma4:e4b"))
 
 
 class VWBExtraireTableauAction(BaseVWBAction):

visual_workflow_builder/backend/actions/intelligence/analyser_avec_ia.py

@@ -27,7 +27,7 @@ import os
 
 # Configuration Ollama par défaut (configurable via variables d'environnement)
 OLLAMA_DEFAULT_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://localhost:11434")
-OLLAMA_DEFAULT_MODEL = os.environ.get("VLM_MODEL", "qwen3-vl:8b")
+OLLAMA_DEFAULT_MODEL = os.environ.get("RPA_VLM_MODEL", os.environ.get("VLM_MODEL", "gemma4:e4b"))
 
 
 class VWBAnalyserAvecIAAction(BaseVWBAction):

visual_workflow_builder/backend/actions/validation/verify_text_content.py

@@ -39,7 +39,7 @@ class VWBVerifyTextContentAction(BaseVWBAction):
 
     # Configuration Ollama par défaut (centralisée via variable d'environnement)
     OLLAMA_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://localhost:11434")
-    OLLAMA_MODEL = os.environ.get("VLM_MODEL", "qwen2.5-vl:7b")  # Modèle de vision Qwen - excellent pour OCR
+    OLLAMA_MODEL = os.environ.get("RPA_VLM_MODEL", os.environ.get("VLM_MODEL", "gemma4:e4b"))
 
     def __init__(
         self,

visual_workflow_builder/backend/catalog_routes_v2_vlm.py

@@ -110,11 +110,11 @@ except Exception as e:
 
 # ============================================================================
 # VLM (Vision Language Model) - Ollama (fallback si OmniParser échoue)
-# Configurable via variable d'environnement VLM_MODEL
+# Configurable via variable d'environnement RPA_VLM_MODEL (ou VLM_MODEL)
 # ============================================================================
 
 OLLAMA_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://localhost:11434")
-VLM_MODEL = os.environ.get("VLM_MODEL", "qwen3-vl:8b")  # qwen3-vl offre une meilleure qualité OCR
+VLM_MODEL = os.environ.get("RPA_VLM_MODEL", os.environ.get("VLM_MODEL", "gemma4:e4b"))
 
 # ============================================================================
 # Pipeline VLM Coarse → Refine → Refine++ (Template Matching)

visual_workflow_builder/backend/training_data/workflow_wf_f87a537d53fc_1776523414_1776534919.json

@@ -0,0 +1,67 @@
+{
+  "workflow_id": "wf_f87a537d53fc_1776523414",
+  "workflow_name": "Windows_navigateur",
+  "description": "",
+  "tags": [],
+  "steps": [
+    {
+      "order": 0,
+      "action_type": "click_anchor",
+      "label": "click_anchor",
+      "parameters": {
+        "visual_anchor": {
+          "anchor_id": "anchor_e699f12dea5d_1776523946",
+          "bounding_box": {
+            "x": 1207,
+            "y": 1025,
+            "width": 52,
+            "height": 50
+          }
+        }
+      },
+      "has_anchor": true
+    },
+    {
+      "order": 0,
+      "action_type": "wait_for_anchor",
+      "label": "wait_for_anchor",
+      "parameters": {
+        "visual_anchor": {
+          "anchor_id": "anchor_c4784649c3f7_1776524106",
+          "bounding_box": {
+            "x": 190,
+            "y": 35,
+            "width": 140,
+            "height": 93
+          }
+        }
+      },
+      "has_anchor": true
+    },
+    {
+      "order": 0,
+      "action_type": "type_text",
+      "label": "type_text",
+      "parameters": {
+        "text": "https://youtube.com",
+        "clear_before": true
+      },
+      "has_anchor": false
+    }
+  ],
+  "exported_at": "2026-04-18T17:55:19.588636",
+  "metadata": {
+    "step_count": 3,
+    "action_types": [
+      "type_text",
+      "click_anchor",
+      "wait_for_anchor"
+    ],
+    "has_anchors": true,
+    "warnings": [
+      "Étape 1 (click_anchor): pas de label personnalisé",
+      "Étape 2 (wait_for_anchor): pas de label personnalisé",
+      "Étape 3 (type_text): pas de label personnalisé"
+    ]
+  }
+}