feat(dashboard): page Base de connaissances — métriques FAISS, sessions, patterns

Nouvelle page /knowledge-base avec :
- Mémoire visuelle : 331 vecteurs FAISS / 13666 embeddings (alerte consolidation)
- Sessions observées : 56 sessions, 6.66 Go, 3 machines
- Réflexes natifs : 16 patterns UI en 6 catégories
- Workflows appris : 29

Onglet 📚 Connaissances ajouté dans toute la navigation.
Tout en français, dark theme, zéro jargon.

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

web_dashboard/app.py

@@ -2445,6 +2445,170 @@ def proxy_audit(endpoint):
         return jsonify({'error': str(e)}), 500
 
 
+# =============================================================================
+# Base de connaissances — État mémoire et apprentissages
+# =============================================================================
+
+@app.route('/knowledge-base')
+def knowledge_base_page():
+    """Page Base de connaissances."""
+    return render_template('knowledge_base.html')
+
+
+@app.route('/api/knowledge-base/stats')
+def knowledge_base_stats():
+    """Retourne toutes les métriques de la base de connaissances en JSON."""
+    import glob as glob_module
+
+    result = {
+        'faiss': _kb_faiss_stats(),
+        'sessions': _kb_sessions_stats(),
+        'patterns': _kb_patterns_stats(),
+        'workflows': _kb_workflows_stats(),
+    }
+    return jsonify(result)
+
+
+def _kb_faiss_stats() -> dict:
+    """Statistiques de l'index FAISS."""
+    faiss_index_path = DATA_PATH / "faiss_index" / "main.index"
+    embeddings_dir = LIVE_SESSIONS_PATH / "embeddings"
+
+    vectors_indexed = 0
+    index_size_mb = "0 Mo"
+    available = False
+
+    if faiss_index_path.exists():
+        # Taille fichier
+        size_bytes = faiss_index_path.stat().st_size
+        index_size_mb = f"{size_bytes / (1024 * 1024):.1f} Mo"
+
+        # Nombre de vecteurs via faiss
+        try:
+            import faiss
+            index = faiss.read_index(str(faiss_index_path))
+            vectors_indexed = index.ntotal
+            available = True
+        except ImportError:
+            # FAISS non installé — lire le metadata si dispo
+            metadata_path = DATA_PATH / "faiss_index" / "main.metadata"
+            if metadata_path.exists():
+                try:
+                    meta = json.loads(metadata_path.read_text())
+                    vectors_indexed = meta.get('ntotal', 0)
+                    available = True
+                except Exception:
+                    pass
+        except Exception:
+            pass
+    else:
+        available = False
+
+    # Compter les embeddings (.npy)
+    embeddings_computed = 0
+    if embeddings_dir.exists():
+        embeddings_computed = len(list(embeddings_dir.glob("*.npy")))
+
+    return {
+        'vectors_indexed': vectors_indexed,
+        'embeddings_computed': embeddings_computed,
+        'index_size_mb': index_size_mb,
+        'available': available,
+    }
+
+
+def _kb_sessions_stats() -> dict:
+    """Statistiques des sessions shadow."""
+    machines = []
+    total_sessions = 0
+    total_bytes = 0
+
+    if LIVE_SESSIONS_PATH.exists():
+        for d in sorted(LIVE_SESSIONS_PATH.iterdir()):
+            if not d.is_dir():
+                continue
+            # Ignorer le dossier embeddings
+            if d.name == 'embeddings':
+                continue
+
+            # Dossiers machines (contiennent des sess_*)
+            if d.name.startswith('sess_'):
+                # Session orpheline à la racine
+                total_sessions += 1
+                total_bytes += _dir_size(d)
+            else:
+                # Dossier machine
+                sess_dirs = [s for s in d.iterdir() if s.is_dir() and s.name.startswith('sess_')]
+                count = len(sess_dirs)
+                total_sessions += count
+
+                # Dernière activité
+                last_activity = None
+                if sess_dirs:
+                    latest = max(sess_dirs, key=lambda s: s.stat().st_mtime)
+                    last_activity = datetime.fromtimestamp(latest.stat().st_mtime).strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
+
+                machine_bytes = _dir_size(d)
+                total_bytes += machine_bytes
+
+                if count > 0:
+                    machines.append({
+                        'machine_id': d.name,
+                        'session_count': count,
+                        'last_activity': last_activity,
+                    })
+
+    # Volume total
+    if total_bytes >= 1024 * 1024 * 1024:
+        total_volume = f"{total_bytes / (1024**3):.2f} Go"
+    elif total_bytes >= 1024 * 1024:
+        total_volume = f"{total_bytes / (1024**2):.1f} Mo"
+    else:
+        total_volume = f"{total_bytes / 1024:.0f} Ko"
+
+    return {
+        'total_sessions': total_sessions,
+        'total_volume': total_volume,
+        'machines': machines,
+    }
+
+
+def _kb_patterns_stats() -> dict:
+    """Statistiques des patterns UI natifs."""
+    try:
+        from core.knowledge.ui_patterns import UIPatternLibrary
+        lib = UIPatternLibrary()
+        stats = lib.stats
+        return {
+            'total': stats.get('total', 0),
+            'by_category': stats.get('by_category', {}),
+        }
+    except Exception:
+        return {'total': 0, 'by_category': {}}
+
+
+def _kb_workflows_stats() -> dict:
+    """Statistiques des workflows appris."""
+    total = 0
+    workflows_path = DATA_PATH / "workflows"
+    if workflows_path.exists():
+        # Compter récursivement les .json
+        total = len(list(workflows_path.rglob("*.json")))
+    return {'total': total}
+
+
+def _dir_size(path: Path) -> int:
+    """Calcule la taille totale d'un dossier (non récursif profond pour la perf)."""
+    total = 0
+    try:
+        for f in path.rglob('*'):
+            if f.is_file():
+                total += f.stat().st_size
+    except (PermissionError, OSError):
+        pass
+    return total
+
+
 # =============================================================================
 # Main
 # =============================================================================