docs: Ajouter analyse MOAT complète RPA Vision V3
Document de référence avec : - Évaluation des 3 moats (Techno 85%, Data 60%, Déploiement 50%) - Inventaire fonctionnel complet (179 fichiers core) - Points de friction identifiés - Actions requises court/moyen/long terme - Références techniques (ports, commandes, structure) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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ANALYSE_MOAT_RPA_VISION_V3.md
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# Analyse MOAT - RPA Vision V3
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**Date:** 18 janvier 2026
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**Version:** 1.0
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**Objectif:** Photographie complète du projet pour valider les avantages concurrentiels défendables
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## Résumé Exécutif
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| MOAT | Score | Statut |
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| **Techno** (Hard to Copy) | 85% | Point fort |
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| **Data/Apprentissage** (Hard to Catch Up) | 60% | Infrastructure OK, capitalisation à améliorer |
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| **Déploiement Santé** (Hard to Enter) | 50% | Technique OK, docs compliance manquantes |
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## MOAT 1 : TECHNO (Hard to Copy)
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### Capacités Implémentées
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| Capacité | État | Détails |
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|----------|------|---------|
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| **Vision-native** | Implémenté | CLIP ViT-B-32 (512-dim) + OWL-v2 zero-shot + OpenCV + Qwen2.5-VL |
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| **Matching hiérarchique** | Implémenté | 3 niveaux : fenêtre (20%) + région (30%) + élément (50%) |
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| **Self-healing** | Implémenté | 4 stratégies actives |
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| **Cascade fallbacks** | Implémenté | Circuit breaker + state machine 5 états |
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| **Traces/Policies** | Implémenté | Audit JSONL rotatif, execution history, confidence scoring |
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| **VDI/Citrix** | Conçu pour | Architecture vision-only compatible, tests à documenter |
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### Self-Healing - 4 Stratégies
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1. **Semantic Variants** - Variantes sémantiques des cibles
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2. **Spatial Fallback** - Recherche éléments proches
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3. **Timing Adaptation** - Ajustement des délais
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4. **Format Transformation** - Transformation de formats
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### Circuit Breaker - Seuils
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| Condition | Action |
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|-----------|--------|
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| 3 échecs consécutifs | → DEGRADED |
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| 10 échecs en 600s par workflow | → QUARANTINED |
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| 30 échecs globaux en fenêtre | → GLOBAL_PAUSE |
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| X succès consécutifs | → Reset |
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### State Machine Exécution
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RUNNING ↔ DEGRADED ↔ QUARANTINED
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PAUSED ROLLBACK (reset)
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### Fichiers Clés
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- `/core/execution/` - 12 fichiers (action_executor, target_resolver, error_handler, recovery_strategies)
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- `/core/healing/` - 7 fichiers (healing_engine, learning_repository, 4 stratégies)
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- `/core/matching/hierarchical_matcher.py` - Matching multi-niveau
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- `/core/system/circuit_breaker.py` - Protection contre cascades d'erreurs
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- `/core/system/auto_heal_manager.py` - Machine d'état
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**Verdict : 85% validé** - La cascade fallbacks + healing + policies existe réellement.
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## MOAT 2 : DATA / APPRENTISSAGE (Hard to Catch Up)
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### Capacités Implémentées
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| Capacité | État | Détails |
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|----------|------|---------|
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| **Cas d'écran** | Complet | 4 niveaux de stockage |
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| **Learning states** | Implémenté | 4 états de progression |
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| **Drift detection** | Implémenté | Création variantes automatique |
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| **Corrections utilisateur** | Partiel | Stockées mais pas packagées |
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| **Templates/Packs** | Basique | Statiques uniquement |
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| **Corpus** | À construire | Structure prête |
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### Format des Cas d'Écran (4 niveaux)
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**Niveau 1 : Raw Capture (RawSession)**
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data/sessions/YYYY-MM-DD/session_*.json
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- events[] avec timestamps
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- screenshots[] avec paths
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- window context
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**Niveau 2 : Perception (ScreenState)**
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```
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data/screen_states/YYYY-MM-DD/state_*.json
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- raw_level (screenshot, capture_method)
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- perception_level (embedding, detected_text, confidence)
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- context_level (workflow_candidate, business_variables)
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```
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**Niveau 3 : Vector Index (FAISS)**
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```
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data/faiss_index/main.faiss + main_metadata.json
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data/embeddings/YYYY-MM-DD/state_*.npy (512 dimensions)
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```
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**Niveau 4 : Training Dataset**
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```
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training_data/session_*.json
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- screenshots, actions, user_corrections, success
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```
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### États d'Apprentissage
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OBSERVATION → COACHING → AUTO_CANDIDATE → AUTO_CONFIRMED
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↑ |
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+------ (régression détectée) -------------+
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- 5+ observations (conf > 0.90) → COACHING
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- Drift detection : 3 matchs faibles → création variante
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- Max 5 variantes par node
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### Manques Identifiés
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| Item | Impact |
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| Pas de "Correction Packs" | Corrections isolées par session |
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| Pas d'héritage cross-workflow | Réapprentissage nécessaire |
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| Pas d'export/import corrections | Difficile à partager |
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### Fichiers Clés
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- `/core/learning/` - 5 fichiers (learning_manager, continuous_learner, feedback_processor)
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- `/core/training/` - 5 fichiers (offline_trainer, session_analyzer, training_data_collector)
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- `/core/persistence/storage_manager.py` - Gestionnaire centralisé
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- `/core/embedding/faiss_manager.py` - Index vectoriel
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**Verdict : 60% validé** - Infrastructure OK, capitalisation cross-workflow manquante.
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## MOAT 3 : DÉPLOIEMENT SANTÉ (Hard to Enter)
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### Capacités Implémentées
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| Capacité | État | Détails |
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|----------|------|---------|
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| **On-prem** | Ready | 100% local, pas de cloud obligatoire |
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| **Sécurité** | Implémenté | IP allowlist, rate limiter, tokens, audit |
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| **Traçabilité** | Implémenté | 8 types d'événements, rotation logs |
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| **Encryption** | Implémenté | Sessions chiffrées |
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| **Playbook DSI/RSSI** | À documenter | Pas de doc formelle |
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| **Certifications** | À préparer | Pas de certifications |
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### Sécurité - Détails
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**Audit Log (8 types d'événements)**
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- auth_success, auth_failure
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- api_access
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- rate_limit_exceeded
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- security_violation
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- permission_denied
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- data_access
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- admin_action
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**Caractéristiques**
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- Format JSONL pour parsing
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- Hachage données sensibles optionnel
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- Rotation auto (10MB max, 10 fichiers)
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- Métadonnées : user_id, IP, endpoint, user_agent, token_hash
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### Fichiers Clés
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- `/core/security/audit_log.py` - Logging sécurisé
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- `/core/security/api_tokens.py` - Gestion tokens
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- `/core/security/ip_allowlist.py` - Whitelist IP
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- `/core/security/rate_limiter.py` - Rate limiting
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- `/server/storage_encrypted.py` - Encryption sessions
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### Manques Identifiés
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| Item | Priorité |
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|------|----------|
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| Documentation compliance santé | Haute |
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| Playbook DSI/RSSI | Haute |
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| Certifications (HDS, ISO 27001) | Moyenne |
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| Tests VDI/Citrix documentés | Moyenne |
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**Verdict : 50% validé** - Technique OK, documentation compliance à faire.
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## Inventaire Fonctionnel Complet
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### Composants Opérationnels
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| Composant | Port | État | Fichiers |
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|-----------|------|------|----------|
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| Visual Workflow Builder Frontend | 3000 | Opérationnel | React 19, React Flow v12 |
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| Visual Workflow Builder Backend | 5000 | Opérationnel | Flask, 24+ actions |
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| Agent Chat (LLM) | 5002 | Opérationnel | Intent parsing + Ollama |
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| Web Dashboard | 5004 | Opérationnel | Monitoring temps réel |
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| Core Execution | - | Opérationnel | ActionExecutor, TargetResolver |
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| Self-Healing Engine | - | Opérationnel | 4 stratégies |
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| Analytics System | - | Opérationnel | SQLite + reporting |
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### Catalogue d'Actions VWB (24+)
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**vision_ui/** (14 actions)
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- click_anchor, type_text, type_secret
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- screenshot_evidence, wait_for_anchor
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- scroll_to_anchor, focus_anchor, hotkey
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- double_clic, clic_droit, glisser_deposer
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- survol_element, extract_text
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**navigation/** (2)
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- navigate_to_url, browser_back
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**data/** (2)
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- telecharger_vers_dossier, extraire_tableau
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**database/** (3)
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- sauvegarder_donnees, charger_donnees, gestionnaire_db
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**validation/** (2)
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- verify_element_exists, verify_text_content
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**intelligence/** (1)
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- analyser_avec_ia
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### Points de Friction Connus
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| Item | Problème | Impact |
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|------|----------|--------|
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| FAISS dimension arg | Incompatibilité version | Apprentissage embeddings |
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| Agent Chat exécution | Mode optionnel | Fallback simulation |
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| Cross-workflow learning | Corrections isolées | Capitalisation limitée |
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## Architecture Core (179 fichiers Python)
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/core/
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├── execution/ (12) - Exécution et robustesse
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├── healing/ (7) - Self-healing et recovery
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├── learning/ (5) - Apprentissage continu
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├── training/ (5) - Entraînement offline
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├── security/ (7) - Audit, tokens, validation
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├── detection/ (5) - UI hybride OWL+OpenCV+VLM
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├── embedding/ (8) - CLIP, FAISS, fusion
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├── visual/ (8) - Gestion cibles visuelles
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├── matching/ (2) - Matching hiérarchique
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├── analytics/ (11) - Collection, engine, reporting
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├── system/ (8) - Circuit breaker, auto-heal
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├── monitoring/ (8) - Métriques, scheduling
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├── persistence/ (1) - StorageManager centralisé
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├── models/ (8) - Structures de données
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└── evaluation/ (3) - Replay, simulation
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## Actions Requises
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### Court Terme (Semaines)
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| Action | Priorité | Effort |
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|--------|----------|--------|
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| Documenter playbook DSI/RSSI | Haute | Faible |
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| Corriger FAISS dimension error | Haute | Faible |
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| Tester et documenter VDI/Citrix | Moyenne | Moyen |
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### Moyen Terme (Mois)
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| Action | Priorité | Effort |
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|--------|----------|--------|
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| Système de Correction Packs | Haute | Moyen |
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| Export/Import corrections cross-workflows | Haute | Moyen |
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| Documentation compliance santé | Haute | Moyen |
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### Long Terme
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| Action | Priorité | Effort |
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|--------|----------|--------|
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| Certifications santé (HDS, ISO 27001) | Variable | Élevé |
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| Accumulation corpus production | Continue | - |
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## Conclusion
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**RPA Vision V3 est un moat technique solide** avec :
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- Architecture vision-native défendable
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- Self-healing réel avec 4 stratégies
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- Infrastructure d'apprentissage complète
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- Sécurité et traçabilité opérationnelles
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**Pour un moat complet :**
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1. Capitaliser les corrections cross-workflows (Correction Packs)
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2. Documenter compliance santé (playbook DSI/RSSI)
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3. Alimenter le corpus en production (vraie douve long terme)
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## Références Techniques
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### Ports par défaut
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| Service | Port |
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|---------|------|
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| VWB Backend | 5000 |
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| VWB Frontend | 3000 |
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| Web Dashboard | 5004 |
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| Agent Chat | 5002 |
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| API Upload | 8000 |
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| Ollama | 11434 |
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### Commandes de démarrage
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```bash
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# Dashboard (avec service systemd)
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sudo systemctl start rpa-dashboard
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# → http://localhost:5004
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|
# Agent Chat
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||||||
|
./venv_v3/bin/python -m agent_chat.app
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||||||
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# → http://localhost:5002
|
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|
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|
# VWB
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|
cd visual_workflow_builder/backend && ./start.sh
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|
cd visual_workflow_builder/frontend && npm start
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```
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|
### Structure données
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||||||
|
|
||||||
|
```
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|
data/
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├── sessions/YYYY-MM-DD/ # RawSession JSON
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|
├── screen_states/YYYY-MM-DD/ # ScreenState JSON
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|
├── embeddings/YYYY-MM-DD/ # NPY + métadonnées
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|
├── faiss_index/ # Index vectoriel
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├── workflows/ # Workflows JSON
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├── templates/ # Templates statiques
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└── analytics/ # Métriques SQLite
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```
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Reference in New Issue
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