Câble le type d'action 'extract_dossier' dans get_next_action (api_stream)
vers _handle_extract_dossier_action (replay_engine). La brique 3 (OCR ->
gate -> persist dossier VWB) était committée mais non atteignable au runtime
faute de dispatch. Import + elif dédié, timeout 180s, exécuteur non bloquant.
Note: le handler utilise encore l'ancienne chaîne (extract_grid + gate maison).
Le remplacement par l'extraction ancrée (map_roles/vlm_client) est une modif
séparée côté replay_engine (ma zone).
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sanitize_log_entries (réutilise anonymize_text, mapping partagé = tokens cohérents),
branché dans POST /api/v1/agents/logs avant le store : message + logger tokenisés,
ts/level préservés. 7 tests TDD. Rempart PII central du push-log (couvre les postes).
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finalize_session appelle _maybe_import_to_vwb : si RPA_R1_AUTO_IMPORT (OFF par
défaut), le workflow appris est assaini (sanitize_workflow_dict) puis importé en
DB VWB rejouable via le pont idempotent (import_core_workflow_to_db), dans un
app-context VWB lazy mutualisé (vwb_db). NON bloquant : un échec n'interrompt
jamais la finalisation. Rend l'appris rejouable sans geste manuel (R1).
Tests : câblage du seam + gating du flag + non-régression.
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- Résolution des chevauchements par priorité de détecteur + longueur : corrige le
FN où, sur 'Dossier/Patient NOM (NAISSANCE) Prénom', le nom de naissance fuyait. (Qwen)
- RE_GXD5_DIAG : tokenise le numéro de dossier ([DOSSIER_n]) ET le nom ([NOM_n]) dans
'GXD5 Diagnostics - <num> - NOM PRENOM' — 3 patients fuyaient en prod clinique, 0 FP. (Qwen)
- sanitize_workflow_dict : assainit les champs texte d'un workflow appris (by_text, noms)
avant import en DB VWB (canal apprentissage). Utilisé par R1. (Claude)
14 tests verts.
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Les screenshots focus_* (plein écran, ~1440 fichiers/350 Mo) contenaient des
titres PII non floutés. La condition de blur serveur les inclut désormais,
au même titre que shot_*_full et heartbeat_*. Brut conservé, version _blurred
produite en parallèle. (blind spot relevé par Qwen, revue 28/06)
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Assainissement PII appliqué une seule fois à l'entrée de stream_event(),
avec un mapping de tokens par session (cohérence intra-session). Les chemins
de persistance et de traitement (jsonl, worker.process_event_direct,
shadow_observe_event, enrichissement SOM) consomment tous la copie assainie
au lieu de l'event brut — plus aucune PII patient en clair côté serveur.
Test de non-régression du câblage: stream_event ne doit jamais écrire de PII
brute (IPP/contenu saisi) dans live_events.jsonl ni la propager au worker/shadow.
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- FN-1/2/3 : ajout RE_PRENOM_NOM (« Prénom NOM » inversé sans parens/crochets,
ex. « Alix DATTIN ») ; 2e mot tout-majuscules -> 0 FP sur « Mozilla Firefox ».
- FN-4 (majeur, 228 events) : sanitize_event scanne désormais les titres
RÉCURSIVEMENT (vision_info.window_capture.window_title et tout titre imbriqué),
au lieu de 3 clés top-level hardcodées.
2 correctifs issus de la revue croisée Qwen. 11 tests verts, 0 FP.
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sanitize_event(event, mapping) applique le principe « Léa apprend l'interface,
pas la donnée » (décision Dom 28/06) avant persistance :
- text_input -> contenu (text + raw_keys) remplacé par [SAISIE] (option b) :
résout la fuite la plus grave (contenu médical) SANS NER ni détection ;
- titres de fenêtre (active_window_title + window/to/from.title) : identité
patient tokenisée (anonymize_text), app/écran gardés ; cohérence par mapping.
Copie défensive (ne mute pas l'event d'origine). 4 tests (9 au total) verts.
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pii_sanitizer.anonymize_text() remplace la PII par des tokens typés et
cohérents ([IPP_1], [AGE_1], [NOM_1]) : protège la donnée ET garde la structure
(type de champ) utile à l'apprentissage des variables. Sans modèle, déployable
partout. Filet regex (IPP/NIR/TEL/EMAIL/AGE, repris de anonymisation) + règles
structurelles cliniques (NOM (NAISSANCE) Prénom ; [Nom Prénom] PACS) + blacklist
logiciels anti-FP. 5 tests verts. Couche NER (noms libres) en complément ensuite.
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Remplace dans les logs/print le contenu utilisateur brut par un equivalent
PII-safe via core/log_safe : titres de fenetre -> _title_hash, reponses VLM ->
[len,has_target], metadonnees -> _sanitize_metadata, chemins -> _path_ext,
workflow_name -> _title_hash. 8 fichiers (executor, recovery, captor, streamer,
main, capture_server, activity_panel, window_info_crossplatform).
Audit Qwen complete : ~17 fuites de titre multi-lignes + 2e fuite VLM (print)
non listees ont ete traitees ; localisation par contenu (refs Qwen derivees).
Preserve volontairement : prompts de grounding VLM (vlm_description) ou le titre
est load-bearing (resolution 100% vision) -> ne PAS hasher.
Differe : window_focus_change (verdict apprentissage).
En attente arbitrage Dom : button_text (~11 captions), patterns, champs detail.
py_compile 8/8 OK, imports OK, helper 6/6 vert.
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Module agent_v1/core/log_safe.py — 3 helpers purs pour assainir les logs
client à la source : _title_hash (SHA1[:8], corrélation sans révéler),
_sanitize_metadata (drop title/active_window/window_title), _path_ext
(extension seule). 6 tests unitaires verts. Module inerte (non encore wired) ;
le branchement dans le code runtime suit en étape supervisée.
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Route de diagnostic dashboard (read-only) : restitue les logs poussés par un
poste, rangés par machine_id. Bearer global ; volontairement sans garde fleet
(consultation d'un poste révoqué/en panne). limit=tail pour borner la réponse.
4 tests d'intégration verts ; store inchangé (briques 1-2 figées).
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Reçoit un batch de logs client, range via AgentLogsStore par machine_id.
Garde-fous : auth Bearer (401), agent actif via _guard_agent_registry_access
(403 si révoqué/inconnu, + touch_last_seen), cap anti-flood 413 (G3 Qwen,
RPA_AGENT_LOGS_MAX_BATCH=1000). TDD 4/4 ; non-régression enroll 16/16.
refs DETTE-020 DETTE-021
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Permet d'identifier la version déployée par poste (préparation MAJ auto).
Inoffensif pour DETTE-021 ; nettoie le working tree avant déploiement Émilie.
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setup_logging() branche un TimedRotatingFileHandler vers LOG_FILE (rotation
quotidienne + rétention 180j, Règlement IA Art.12) + console. Sous pythonw
(sans console), basicConfig->stderr était perdu => diagnostic terrain aveugle.
main.py appelle setup_logging au démarrage, avec fallback console si le fichier
est indisponible (ne jamais empêcher Léa de démarrer).
TDD: tests/unit/test_agent_v1_logging.py (3 tests RED->GREEN ; module chargé par
chemin pour éviter les imports lourds DETTE-011/013). py_compile main.py OK.
refs DETTE-021
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Le score/confidence figés à 0.85 dans _resolve_by_grounding rendaient le
garde-seuil (_RESOLUTION_MIN_SCORES["grounding"]=0.60) inopérant (0.85>0.60
toujours accepté). Le grounding VLM n'a pas de confiance modèle native (prompt
{"x","y"}, pas de logprob de localisation — confirmé QG Qwen 2026-06-15). On
dérive une confiance SÉMANTIQUE : le texte cible est-il à la position trouvée ?
(_validate_text_at_position). Confirmé→0.90, absent→0.45 (<seuil→rejet),
non vérifiable→0.70. Confiance contextuelle documentée, PAS une proba modèle.
TDD : 5 tests (score varie / présent accepté / absent rejeté / score==confidence
/ sans by_text neutre), RED→GREEN. Non-régression : 24 tests resolve_engine +
câblage qwen3vl + legacy bbox verts. E2E panel inchangé (15/15). Pré-check OCR
non impacté. DETTE-018 (legacy non gardé) reste séparée.
refs DETTE-019
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Ajoute AgentRegistry.verify_token(token) -> machine_id|None : compare le
SHA-256 du token aux token_hash des agents 'active' via hmac.compare_digest
(temps constant). Agent désinstallé/révoqué refusé ; rotation à l'enroll
invalide l'ancien token.
Inerte au runtime : méthode non branchée sur l'auth HTTP (le branchement
derrière flag RPA_FLEET_PER_AGENT_TOKEN sera le Patch 4). api_stream.py
intouché. TDD : 6 tests + non-régression WP-C/WP-B (53 verts). Voir
PLAN-WPC-TDD-EXECUTABLE.
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Génère un token unique (secrets.token_hex(32)) à chaque (ré)enrôlement,
persiste uniquement son empreinte SHA-256 dans token_hash, renseigne
token_issued_at, retourne le clair une seule fois dans le résultat de
enroll. Le clair n'est jamais journalisé ni persisté.
Inerte au runtime : api_stream.py intouché, l'endpoint /agents/enroll ne
propage ni le clair ni le hash (api_token global inchangé). Auth runtime
non modifiée. Aucun branchement _verify_token. TDD : 8 tests + non-régression
WP-B/WP-C (47 verts). Voir PLAN-WPC-TDD-EXECUTABLE / DETTE-015.
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Ajoute token_hash + token_issued_at à enrolled_agents via ALTER TABLE
idempotent (_init_db). Colonnes inertes : aucun branchement auth, runtime
inchangé (tests WP-B verts). Base du token par poste (WP-C, cf DETTE-015).
TDD: tests/unit/test_wpc_migration.py (présence, idempotence, préservation
des données d'une base existante). 3 tests + non-régression WP-B = 9 passed.
refs DETTE-015
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Les 4 entrypoints HTTP (api_stream 5005, api_upload 8000, VWB backend 5002,
dashboard 5001) bindaient host=0.0.0.0 en dur -> exposés sur tout le réseau.
Désormais host=os.environ.get('RPA_BIND_HOST','127.0.0.1') : local-only par
défaut, configurable. Découvert à la mise en service DGX local-only.
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Ferme le contournement "poste révoqué + nouveau machine_id + token global" :
quand RPA_FLEET_ENROLL_LOCKED=true, l'enrôlement d'un machine_id INCONNU est refusé
(FleetEnrollLockedError). Les machines déjà connues conservent leur comportement :
active -> AlreadyEnrolled, désinstallé non-revoke -> réactivable, admin_revoke -> Revoked.
- agent_registry.py : _fleet_enroll_locked() + FleetEnrollLockedError + gate avant INSERT
- tests/unit/test_fleet_enroll_lock_wpb.py : 6 tests (verts)
NB : le handler HTTP 403 (api_stream.py /api/v1/agents/enroll) reste dans le WIP de la
branche (api_stream déjà modifié par le préflight non committé) — sera embarqué au commit
de consolidation api_stream. La logique de sécurité (gate) est dans agent_registry, committée.
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resolve_device(auto/cuda/cpu) avec garde-fou VRAM et fallback CPU propre.
Bascule EasyOCR/SoM/docTR sur GPU si VRAM libre, rollback env sans toucher au code.
- core/gpu/device_policy.py (nouveau) : resolve_device + garde-fou VRAM (max_total_gb)
- core/detection/som_engine.py, core/llm/ocr_extractor.py,
agent_v0/server_v1/resolve_engine.py : câblage device auto (35 lignes)
- tests/unit/test_device_policy.py : 15 tests (verts venv réel)
Rollback sans toucher au code : RPA_VISION_DEVICE=cpu (force CPU global) / RPA_EASYOCR_GPU=0.
Bench GPU réel (latence) + activation large après verdict Qwen. QG Qwen deja valide sur le patch.
Mergé depuis worktree agent-a4f390f410e00ad7c (base 5b2afa362), 3 fichiers cibles non modifiés
dans le principal (zéro écrasement), dry-run apply propre.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Add a private in-flight helper for replay dispatch, block machine retargeting while an action is still pending on the previous session, and warn on duplicate in-flight entries for the same replay triplet.
Freeze the Notepad runtime dialog success path and add integration coverage for single in-flight dispatch, watchdog late-report documentation, and the known concurrent-poll race as an xfail.
Bug observé sur replay_sess_56c10222 (2026-05-24 20:14) :
action 11 (clic 'Enregistrer' expected_after='Enregistrer sous')
marquée success=True alors que 2 actions plus tard la fenêtre observée
est 'NoMachine Desktop Viewer'. Le polling post-vérif a probablement
matché brièvement 'Enregistrer sous' puis l'écran a changé sans
qu'on ne revérifie.
Dom : "Le contrat est rompu : Léa passe d'une action à l'autre sans
vérifier que la précédente est bonne. Il faut un contrôle de résultat,
si on ne sait pas on demande."
Patch : juste après le match initial, attendre 0.5s et reverifier
la fenêtre active. Si elle a divergé (race condition, dialog auto-
fermée, focus change OS) → matched=False, le flow strict existant
prend le relais avec wrong_window + needs_human.
Ne touche que les cas où expected_after est défini ET pas de
runtime_dialog géré entre temps (le runtime_dialog est légitime de
changer la fenêtre).
Tag rollback : rollback/pre-P0.9-2026-05-24_2148
Léa avait déjà une infra pour les dialogs runtime (`_match_known_runtime_dialog`
+ `_handle_known_runtime_dialog`) mais avec un catalog local limité à
2 entrées. Le DialogResolver R2 côté serveur a 10 entrées centralisées.
P1.MVP : `_try_dialog_resolver_server()` consulte l'endpoint
`/api/v1/dialog/resolve` quand le catalog local n'a pas matché. La
réponse `DialogResolution` est convertie en dialog_spec compatible
avec `_handle_known_runtime_dialog` qui réutilise la cascade existante
(serveur VLM grounding + template matching local).
- Flag `RPA_DIALOG_RESOLVER_AGENT_ENABLED` (OFF par défaut) — rollback runtime
- Auth Bearer via `_auth_headers()` existant
- Timeout 3s, fail-safe sur exception/503/no-match → fallback humain intact
- Zéro régression sur les chemins existants (le catalog local reste 1ère ligne)
Tests unitaires en local (6/6 OK) :
- flag OFF → None
- serveur 503 → None
- matched=False → None
- policy=pause (UAC) → None
- match auto + click_button → dialog_spec valide
- exception réseau → None
Tag rollback : rollback/pre-P1-2026-05-24_2105
Friction UX remontée par Dom sur replay live (replay_sess_63a1313b) :
latence excessive 2-3 minutes après un échec d'action avant que Léa
ne reprenne la main. 120s = trop long pour un humain en supervision.
10s d'inactivité reste le critère prioritaire (déjà en place), donc :
- humain actif : la correction est captée et le replay reprend en ~1s
- humain absent : on libère après 30s au lieu de 120s
5 sites d'appel + signature de fonction (default param) alignés.
Tag rollback : rollback/pre-P0.8-2026-05-24_1912
Référence : message 2026-05-24_1910_claude-to-codex_p07-memory-sanity-fix-human-supervised-bug-frictions-ux.md
Bug observé sur replay_sess_63a1313b 2026-05-24 18:31-18:32 :
_capture_human_correction() côté Léa retourne des human_actions sans
clic humain réel (cause racine côté agent à investiguer = P0.6).
En cascade, memory_record_success était appelé avec coords (0.0, 0.0)
et stockait des entrées poison dans target_memory.db.
Le sanity check existant rejetait < 0 ou > 1 mais laissait passer (0,0)
qui est mathématiquement valide. Au prochain replay, memory_lookup
trouvait l'entrée poison et faisait cliquer Léa au coin haut-gauche.
Patch : rejet explicite de (0,0) + warning au lieu de debug pour les
coords hors [0,1] (besoin de tracabilité runtime).
Filet en aval — la vraie cause côté Léa reste à corriger (P0.6).
Tag rollback : rollback/pre-P0.7-2026-05-24_1850
Symptôme observé sur replay_sess_7a4c8e72 (24/05 17:57) :
- Action act_setup_sess_verify (type=verify_screen) échoue 4x (+3 retries)
- Logs: [VALIDATOR_V2] override success→False verdict=continue conf=0.30
failure_category=None reason='Aucun changement visible pour
verify_screen (normal pour ce type d'action)'
- Replay tombe en status=error à 7/15 (régression vs 12/15 sans V2)
Cause: api_stream.py:3674 testait `if verdict != COMPLETE` (trop large) →
toute action qui ne change pas drastiquement l'écran (verify_screen, wait,
key_combo Ctrl+S avant ouverture dialog, etc.) renvoie verdict=CONTINUE
conf=0.30 du PixelDiffChecker via le default_checker de l'orchestrator,
ce qui était traité comme un échec à overrider.
Fix: override SEULEMENT sur verdict=TERMINATE (échec certain avec
failure_category). CONTINUE = faible signal = on laisse le pipeline
historique trancher.
COMPLETE n'a pas besoin d'être traité ici car on est déjà dans
`if report.success:` (success initial vrai).
Effet:
- verify_screen/wait/key_combo non-interactif → orchestrator retourne
CONTINUE conf=0.30 → V2 ne touche pas report.success (comportement
legacy préservé)
- click qui rate (act_raw_6c1432b3 type cible) → OcrRoiChecker retourne
TERMINATE conf=0.85 failure_category=WRONG_APPLICATION → override OK
Tests R1 inchangés (TERMINATE branch testée explicitement).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Symptôme observé replay_sess_4c38dbb8 (24/05) :
- 0/15 actions avec expected_result rempli
- Conséquence : api_stream.py:3630 verify_with_critic() jamais appelé
(conditionné à action.expected_result non vide)
- Donc Critic sémantique (Ollama) désarmé en production, seul le
pixel-diff tournait
Causes racines identifiées :
1. _GEMMA4_PORT=11435 hardcodé (legacy Docker dédié supprimé) →
check /api/tags timeout silencieux → fonction sort early
2. _CRITIC_MODEL="gemma4:e4b" hardcodé → modèle non installé
3. "think": True dans le payload → "qwen2.5vl:7b-rpa" does not
support thinking → 400 sur tous les appels → if not resp.ok: continue
4. Prompt sans few-shot → qwen2.5vl converse au lieu de respecter
le format strict INTENTION/AVANT/APRES → parsing vide
Fix (stream_processor.py) :
- _GEMMA4_PORT default 11435 → 11434 (Ollama native)
- _CRITIC_MODEL = os.environ.get("RPA_CRITIC_MODEL", "qwen2.5vl:7b-rpa")
- Remplacement de 3 "gemma4:e4b" hardcodés → _CRITIC_MODEL
- _unload_gemma4() → no-op (legacy Docker n'existe plus)
- Prompt enrichissement : ajout exemple few-shot (Cliquer Enregistrer)
- "think": True → False (qwen2.5vl ne supporte pas)
Config .env.local :
- RPA_VLM_MODEL=qwen2.5vl:7b → qwen2.5vl:7b-rpa (variant num_ctx=8192,
créé via Modelfile pour permettre offload partiel GPU sur RTX 5070
12 GB ; sans ça, num_ctx=128k par défaut = 12.5 GB requis = OOM full
CPU fallback observé 17:11 le 24/05)
Validation :
- Avant fix : 0/8 actions enrichies (110 ms total = appels échoués
immédiatement avec 400)
- Après fix : 5/8 actions enrichies en 35s (~7s/action, cohérent avec
appels VLM réels qwen2.5vl)
Side effects systemd (à committer séparément côté infra) :
- OLLAMA_KEEP_ALIVE: 5m → 24h
- t2a-viewer.service stopped + disabled (libère ~2.9 GB VRAM)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
