v1.0 - Version stable: multi-PC, détection UI-DETR-1, 3 modes exécution
- Frontend v4 accessible sur réseau local (192.168.1.40) - Ports ouverts: 3002 (frontend), 5001 (backend), 5004 (dashboard) - Ollama GPU fonctionnel - Self-healing interactif - Dashboard confiance Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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426
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426
docs/architecture/ARCHITECTURE_APPRENTISSAGE.md
Normal file
@@ -0,0 +1,426 @@
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# 🏗️ Architecture d'Apprentissage - RPA Vision V3
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**Date**: 8 janvier 2026 - 00:45
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**Révélation clé** : 3 systèmes d'apprentissage complémentaires
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## 🎯 Vision Architecturale Complète
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### 3 Niveaux d'Apprentissage
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||
│ RPA VISION V3 │
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||||
│ Système d'Apprentissage │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
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||||
┌───────────────────┼───────────────────┐
|
||||
│ │ │
|
||||
▼ ▼ ▼
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┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
|
||||
│ AGENT V0 │ │ SYSTÈME 2 │ │ SYSTÈME 3 │
|
||||
│ (Léger) │ │ (Complet) │ │ (Complet) │
|
||||
└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘
|
||||
│ │ │
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||||
│ • Capture │ • Capture │ • Capture
|
||||
│ screenshots │ screenshots │ screenshots
|
||||
│ • Events basiques│ • Events détaillés│ • Events détaillés
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||||
│ • SANS analyse │ • AVEC analyse UI│ • AVEC analyse UI
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||||
│ locale │ locale │ locale
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||||
│ • Window title │ • OCR │ • OCR avancé
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||||
│ seulement │ • UI elements │ • UI elements
|
||||
│ │ • Text detection │ • Text detection
|
||||
│ │ │ • Context métier
|
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│ │ │
|
||||
│ Workflows │ Workflows │ Workflows
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||||
│ SIMPLES │ RICHES │ TRÈS RICHES
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└──────────────────┴──────────────────┴──────────────────
|
||||
```
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## 📊 Comparaison des Systèmes
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### Agent V0 (Actuel)
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**Objectif** : Amorçage rapide sans impact utilisateur
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**Données capturées** :
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- ✅ Screenshots (PNG)
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||||
- ✅ Events (click, keyboard)
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||||
- ✅ Window title (basique)
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||||
- ✅ Timestamps
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||||
- ❌ Pas d'analyse UI locale
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||||
- ❌ Pas d'OCR
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||||
- ❌ Pas de détection éléments
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||||
**Workflows générés** :
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||||
- Embedding prototype (CLIP)
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||||
- Window title pattern (si disponible)
|
||||
- Contraintes minimales
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||||
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||||
**Avantages** :
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||||
- Léger (pas d'analyse CPU)
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||||
- Déploiement rapide
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||||
- Pas d'impact utilisateur
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||||
- Phase d'amorçage
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||||
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||||
**Limitations** :
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- Précision matching : ~85%
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- Pas de contraintes UI/Text
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||||
- Workflows "génériques"
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### Systèmes 2 & 3 (Futurs/Existants)
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||||
**Objectif** : Apprentissage complet avec analyse riche
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||||
**Données capturées** :
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||||
- ✅ Tout de Agent V0
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||||
- ✅ OCR complet (textes détectés)
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||||
- ✅ UI elements (rôles, types, positions)
|
||||
- ✅ Arbre d'accessibilité
|
||||
- ✅ Context métier riche
|
||||
- ✅ Business variables
|
||||
|
||||
**Workflows générés** :
|
||||
- Embedding prototype (CLIP)
|
||||
- Window constraints (title, process)
|
||||
- Text constraints (required_texts, forbidden_texts)
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||||
- UI constraints (required_roles, min_element_count)
|
||||
- Contraintes métier
|
||||
|
||||
**Avantages** :
|
||||
- Précision matching : ~95%
|
||||
- Workflows robustes
|
||||
- Gestion variantes UI
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||||
- Production-ready
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---
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## 🎯 Stratégie Option B - Architecture Progressive
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### Principe Clé : **Dégradation Gracieuse**
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L'implémentation doit :
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||||
1. ✅ **Fonctionner** avec données minimales (agent_v0)
|
||||
2. ✅ **S'enrichir** automatiquement si plus de données disponibles
|
||||
3. ✅ **Pas échouer** si contraintes non disponibles
|
||||
4. ✅ **Compatible** avec futurs systèmes riches
|
||||
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||||
### Code Proposé
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||||
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||||
```python
|
||||
def _create_screen_template(
|
||||
self,
|
||||
states: List[ScreenState],
|
||||
prototype_embedding: np.ndarray,
|
||||
cluster_id: int
|
||||
) -> ScreenTemplate:
|
||||
"""
|
||||
Créer ScreenTemplate avec architecture progressive.
|
||||
|
||||
S'adapte automatiquement au niveau de richesse des données :
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||||
- Agent V0 : Embedding + window title
|
||||
- Systèmes 2/3 : Embedding + window + text + ui
|
||||
"""
|
||||
# 1. Sauvegarder prototype (TOUJOURS)
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||||
prototype_dir = Path(self.storage.base_path) / "prototypes"
|
||||
prototype_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
prototype_path = prototype_dir / f"cluster_{cluster_id}.npy"
|
||||
np.save(prototype_path, prototype_embedding)
|
||||
|
||||
# 2. Créer EmbeddingPrototype (TOUJOURS)
|
||||
embedding_proto = EmbeddingPrototype(
|
||||
provider="openclip_ViT-B-32",
|
||||
vector_id=str(prototype_path),
|
||||
min_cosine_similarity=0.85,
|
||||
sample_count=len(states)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 3. Extraire WindowConstraint (PROGRESSIF)
|
||||
window = self._extract_window_constraint(states)
|
||||
|
||||
# 4. Extraire TextConstraint (PROGRESSIF)
|
||||
text = self._extract_text_constraint(states)
|
||||
|
||||
# 5. Extraire UIConstraint (PROGRESSIF)
|
||||
ui = self._extract_ui_constraint(states)
|
||||
|
||||
# 6. Créer ScreenTemplate
|
||||
return ScreenTemplate(
|
||||
window=window,
|
||||
text=text,
|
||||
ui=ui,
|
||||
embedding=embedding_proto
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_window_constraint(self, states: List[ScreenState]) -> WindowConstraint:
|
||||
"""
|
||||
Extraire contraintes de fenêtre depuis les états.
|
||||
|
||||
AGENT V0 : Window title seulement
|
||||
SYSTÈMES 2/3 : Window title + process name + patterns
|
||||
"""
|
||||
window_data = []
|
||||
|
||||
for state in states:
|
||||
if hasattr(state, 'window') and state.window:
|
||||
if hasattr(state.window, 'window_title'):
|
||||
window_data.append({
|
||||
'title': state.window.window_title,
|
||||
'app': getattr(state.window, 'app_name', None)
|
||||
})
|
||||
|
||||
if not window_data:
|
||||
# Pas de données window disponibles
|
||||
return WindowConstraint(
|
||||
title_pattern=".*", # Accepte tout
|
||||
process_name=None
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Trouver pattern commun dans les titres
|
||||
titles = [w['title'] for w in window_data if w['title']]
|
||||
common_substring = self._find_common_substring(titles)
|
||||
|
||||
# Trouver app commune
|
||||
apps = [w['app'] for w in window_data if w['app']]
|
||||
common_app = apps[0] if apps and all(a == apps[0] for a in apps) else None
|
||||
|
||||
return WindowConstraint(
|
||||
title_contains=common_substring if common_substring else None,
|
||||
process_name=common_app
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_constraint(self, states: List[ScreenState]) -> TextConstraint:
|
||||
"""
|
||||
Extraire contraintes de texte depuis les états.
|
||||
|
||||
AGENT V0 : Vide (pas d'OCR)
|
||||
SYSTÈMES 2/3 : Textes requis/interdits
|
||||
"""
|
||||
all_texts = []
|
||||
|
||||
for state in states:
|
||||
if hasattr(state, 'perception') and state.perception:
|
||||
if hasattr(state.perception, 'detected_text'):
|
||||
detected = state.perception.detected_text
|
||||
if isinstance(detected, list):
|
||||
all_texts.append(set(detected))
|
||||
|
||||
if not all_texts:
|
||||
# Pas de textes détectés (agent_v0)
|
||||
return TextConstraint(
|
||||
required_texts=[],
|
||||
forbidden_texts=[]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Trouver textes présents dans TOUS les états (requis)
|
||||
required = set.intersection(*all_texts) if all_texts else set()
|
||||
|
||||
return TextConstraint(
|
||||
required_texts=list(required)[:5], # Max 5 textes requis
|
||||
forbidden_texts=[] # TODO: Analyser textes absents
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_ui_constraint(self, states: List[ScreenState]) -> UIConstraint:
|
||||
"""
|
||||
Extraire contraintes UI depuis les états.
|
||||
|
||||
AGENT V0 : Vide (pas d'analyse UI)
|
||||
SYSTÈMES 2/3 : Rôles/types requis
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||||
"""
|
||||
all_roles = []
|
||||
all_types = []
|
||||
element_counts = []
|
||||
|
||||
for state in states:
|
||||
if hasattr(state, 'ui_elements') and state.ui_elements:
|
||||
roles = [el.role for el in state.ui_elements if hasattr(el, 'role')]
|
||||
types = [el.type for el in state.ui_elements if hasattr(el, 'type')]
|
||||
all_roles.append(set(roles))
|
||||
all_types.append(set(types))
|
||||
element_counts.append(len(state.ui_elements))
|
||||
|
||||
if not all_roles:
|
||||
# Pas d'éléments UI détectés (agent_v0)
|
||||
return UIConstraint(
|
||||
required_roles=[],
|
||||
required_types=[],
|
||||
min_element_count=0
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Rôles présents dans TOUS les états
|
||||
common_roles = set.intersection(*all_roles) if all_roles else set()
|
||||
common_types = set.intersection(*all_types) if all_types else set()
|
||||
|
||||
return UIConstraint(
|
||||
required_roles=list(common_roles)[:3],
|
||||
required_types=list(common_types)[:3],
|
||||
min_element_count=min(element_counts) if element_counts else 0
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _find_common_substring(self, strings: List[str]) -> Optional[str]:
|
||||
"""
|
||||
Trouver la plus longue sous-chaîne commune.
|
||||
|
||||
Utilisé pour extraire patterns de window title.
|
||||
"""
|
||||
if not strings or len(strings) < 2:
|
||||
return strings[0] if strings else None
|
||||
|
||||
# Algorithme simple : trouver mots communs
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||||
from collections import Counter
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||||
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||||
all_words = []
|
||||
for s in strings:
|
||||
# Nettoyer et séparer en mots
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||||
words = s.replace('-', ' ').replace('_', ' ').split()
|
||||
all_words.extend(words)
|
||||
|
||||
# Compter occurrences
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||||
word_counts = Counter(all_words)
|
||||
|
||||
# Garder mots présents dans >50% des strings
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||||
threshold = len(strings) / 2
|
||||
common_words = [word for word, count in word_counts.items() if count >= threshold]
|
||||
|
||||
if common_words:
|
||||
# Retourner le mot le plus fréquent
|
||||
return max(common_words, key=lambda w: word_counts[w])
|
||||
|
||||
return None
|
||||
```
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## 🎯 Avantages de cette Architecture
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### Pour Agent V0 (Maintenant)
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||||
- ✅ Fonctionne avec données minimales
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||||
- ✅ Workflows créés : embedding + window title
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||||
- ✅ Précision : ~85-90% (bon pour amorçage)
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||||
- ✅ Pas d'erreur si contraintes manquantes
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||||
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||||
### Pour Systèmes 2/3 (Futur)
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||||
- ✅ S'enrichit automatiquement
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||||
- ✅ Workflows complets : embedding + window + text + ui
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||||
- ✅ Précision : ~95% (production)
|
||||
- ✅ Même code, résultats plus riches
|
||||
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||||
### Évolutivité
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||||
- ✅ **Pas de refactoring** quand Systèmes 2/3 déployés
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||||
- ✅ **Migration progressive** des workflows
|
||||
- ✅ **Compatibilité** ascendante/descendante
|
||||
- ✅ **Réutilisation** des prototypes embeddings
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---
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## 📊 Exemple de Workflow Généré
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||||
### Avec Agent V0
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```json
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||||
{
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||||
"node_id": "node_001",
|
||||
"screen_template": {
|
||||
"window": {
|
||||
"title_contains": "Document",
|
||||
"process_name": "DesktopEditors"
|
||||
},
|
||||
"text": {
|
||||
"required_texts": [],
|
||||
"forbidden_texts": []
|
||||
},
|
||||
"ui": {
|
||||
"required_roles": [],
|
||||
"required_types": [],
|
||||
"min_element_count": 0
|
||||
},
|
||||
"embedding": {
|
||||
"provider": "openclip_ViT-B-32",
|
||||
"vector_id": "data/training/prototypes/cluster_1.npy",
|
||||
"min_cosine_similarity": 0.85,
|
||||
"sample_count": 12
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Avec Système 2/3 (futur, données riches)
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"node_id": "node_001",
|
||||
"screen_template": {
|
||||
"window": {
|
||||
"title_contains": "Facturation T2A",
|
||||
"process_name": "chrome"
|
||||
},
|
||||
"text": {
|
||||
"required_texts": ["GHM", "Tarif", "Validation"],
|
||||
"forbidden_texts": ["Erreur"]
|
||||
},
|
||||
"ui": {
|
||||
"required_roles": ["button", "textbox"],
|
||||
"required_types": ["submit"],
|
||||
"min_element_count": 5
|
||||
},
|
||||
"embedding": {
|
||||
"provider": "openclip_ViT-B-32",
|
||||
"vector_id": "data/training/prototypes/cluster_1.npy",
|
||||
"min_cosine_similarity": 0.92,
|
||||
"sample_count": 45
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
## 🚀 Impact sur le Système
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### Court Terme (Agent V0)
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- ✅ 8 workflows créés automatiquement
|
||||
- ✅ Dashboard : 2 + 8 workflows visibles
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||||
- ✅ Précision matching : 85-90%
|
||||
- ✅ Base pour apprentissage futur
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||||
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||||
### Moyen Terme (Systèmes 2/3 déployés)
|
||||
- ✅ Workflows s'enrichissent automatiquement
|
||||
- ✅ Précision matching : 95%+
|
||||
- ✅ Robustesse production
|
||||
- ✅ Gestion variantes UI
|
||||
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||||
### Long Terme (Production)
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||||
- ✅ **Fusion workflows** agent_v0 + systèmes riches
|
||||
- ✅ **Migration progressive** : workflows simples → riches
|
||||
- ✅ **Amélioration continue** : chaque exécution enrichit
|
||||
- ✅ **Détection dégradation** : si contraintes ne matchent plus
|
||||
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---
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||||
## 🎯 Recommandation Finale
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||||
**OPTION B avec Architecture Progressive = PARFAIT pour ton cas !**
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Pourquoi :
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||||
1. ✅ Fonctionne maintenant avec agent_v0 (données minimales)
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||||
2. ✅ Prêt pour Systèmes 2/3 (auto-enrichissement)
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||||
3. ✅ Pas de refactoring futur nécessaire
|
||||
4. ✅ Code production-ready et évolutif
|
||||
5. ✅ Correspond exactement à ta vision architecturale
|
||||
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||||
**Prochaines étapes** :
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||||
1. J'implémente `_create_screen_template()` avec extraction progressive
|
||||
2. J'ajoute les 3 méthodes `_extract_*_constraint()`
|
||||
3. Déploiement et test sur session agent_v0
|
||||
4. Reprocessing des 8 sessions → 8 workflows créés
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||||
5. Validation : workflows simples mais fonctionnels
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||||
**Temps estimé** : 45 minutes (comme prévu)
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||||
**Résultat** : Système évolutif prêt pour les 3 niveaux d'apprentissage
|
||||
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||||
**Puis-je continuer l'implémentation ?** 🚀
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||||
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