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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2026-01-29 11:23:51 +01:00
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@@ -0,0 +1,157 @@
# ✅ Fix Screenshots - Statut de la Correction
**Date**: 7 janvier 2026 - 20:37
**Problème**: Screenshots supprimés prématurément (avant apprentissage)
**Solution**: Nettoyage désactivé pour POC/MVP
---
## 🔧 Modifications Appliquées
### 1. Code Modifié
- **Fichier**: `/opt/rpa_vision_v3/server/processing_pipeline.py`
- **Ligne 164**: Commentée `self._cleanup_raw_files(session_id, stats)`
- **Sauvegarde**: `processing_pipeline.py.backup_20260107_202302`
**Avant**:
```python
# 6. Nettoyer les fichiers bruts après traitement réussi
self._cleanup_raw_files(session_id, stats)
```
**Après**:
```python
# 6. Nettoyer les fichiers bruts après traitement réussi
# DISABLED for POC/MVP: self._cleanup_raw_files(session_id, stats)
```
### 2. Service Redémarré
- **Service**: `rpa-vision-v3-worker.service`
- **Statut**: ✅ Active (running)
- **Redémarré à**: 20:37:41 CET
- **PID**: 3302140
---
## 🎯 Prochaines Étapes
### Étape 1 : Tester avec Nouvelle Session (MAINTENANT)
Lancer l'agent pour capturer une nouvelle session :
```bash
cd /home/dom/ai/rpa_vision_v3/agent_v0
./run.sh
```
**Actions à faire pendant la capture** (30 secondes):
- Cliquer sur quelques boutons
- Ouvrir/fermer des fenêtres
- Faire des actions variées
### Étape 2 : Valider la Conservation des Screenshots
Après l'upload, vérifier que les screenshots sont conservés :
```bash
bash /home/dom/ai/rpa_vision_v3/validate_screenshots.sh
```
**Résultat attendu**:
```
✅ Répertoire shots/ existe
📸 Screenshots trouvés: 16 fichiers
💾 Taille totale: 15-20 MB
✅ SUCCÈS: Les screenshots sont bien conservés après traitement
```
### Étape 3 : Vérification Manuelle (Optionnelle)
Si besoin, vérifier manuellement :
```bash
# Trouver la dernière session
ls -lt /opt/rpa_vision_v3/data/training/sessions/sess_*/
# Lister les screenshots
ls -lh /opt/rpa_vision_v3/data/training/sessions/sess_*/shots/
```
---
## 📊 Comportement Attendu
### Avant le Fix (❌ Problème)
```
Upload → Extraction → Traitement → CLEANUP (supprime screenshots) → Apprentissage (FAIL)
```
### Après le Fix (✅ Solution POC)
```
Upload → Extraction → Traitement → (cleanup désactivé) → Screenshots CONSERVÉS
```
### Après POC (🚀 Solution Finale)
```
Upload → Extraction → Traitement → Apprentissage → Cleanup Post-Learning
```
→ Supprimer JSON + screenshots, garder embeddings + workflows + screen_states
---
## 🔄 Restauration (si besoin)
Si le fix cause un problème :
```bash
# Restaurer le code original
cp /opt/rpa_vision_v3/server/processing_pipeline.py.backup_20260107_202302 \
/opt/rpa_vision_v3/server/processing_pipeline.py
# Redémarrer le worker
systemctl restart rpa-vision-v3-worker.service
```
---
## 📋 Checklist
- [x] Code modifié (ligne 164 commentée)
- [x] Sauvegarde créée
- [x] Worker redémarré
- [x] Service actif
- [x] Script de validation créé
- [ ] **Test nouvelle session** ← PROCHAINE ÉTAPE
- [ ] Validation screenshots conservés
- [ ] Préparation démo investisseurs
---
## 💡 Rappel Architecture
**Données à garder TOUJOURS** (pour exécution RPA):
- ✅ Embeddings (vecteurs CLIP)
- ✅ Screen States (états analysés)
- ✅ Workflows (graphes validés)
- ✅ Index FAISS
**Données à supprimer APRÈS apprentissage** (gain 99% espace):
- ❌ Screenshots PNG (15-20 MB/session)
- ❌ JSON brut (50 KB/session)
- ❌ ZIP chiffré (15-20 MB/session)
**Moment du cleanup**: Après que le workflow atteigne l'état `AUTO_CONFIRMÉ`
---
## 📞 Contact/Questions
Si problème lors du test :
1. Vérifier les logs : `journalctl -u rpa-vision-v3-worker -f`
2. Vérifier le statut : `systemctl status rpa-vision-v3-worker`
3. Restaurer la sauvegarde si nécessaire
---
**Version**: 1.0 - Fix POC/MVP
**Prochaine révision**: Après validation test