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Dom
509a026cfc feat(extraction): assess_quality — statut qualité dossier (4 niveaux)
complete / partial / needs_review / failed (priorité décroissante), matching
rôle requis insensible casse+espaces, seuil min_confidence paramétrable (0.6).
16 tests ajoutés (31 au total, verts). Brique TDD via sous-agent, code révisé.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-30 11:42:14 +02:00
Dom
a62b720144 feat(extraction): map_roles — orchestrateur VLM ancrage strict (client injectable)
build_role_prompt (modes libre / guidé par rôles), parse_vlm_json (robuste :
tolère les fences, {} si invalide), map_roles (prompt -> VLM -> parse -> reconstruct).
Client VLM injecté => testable hors-ligne. 6 tests unit ajoutés (15 au total).
Non branché au runtime (brique validée isolément).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-30 11:34:43 +02:00
Dom
14b1bf844a feat(extraction): role_mapper — reconstruction de champs ancrée OCR (0 hallucination)
Le VLM ne fournit que des value_ids ; la value est reconstruite côté Python
depuis l'OCR (le texte VLM est ignoré) -> 0 hallucination par construction.
9 tests unitaires : ancrage, ids hors plage, dédup ordonnée, value_ids vide,
confidence min, bbox englobante, anti-injection. Module pur, non branché runtime.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-30 10:38:11 +02:00
Dom
4dc7d840d6 feat(p1x): de-hardcode VLM models/endpoints to vlm_config (DGX-ready)
Migre les call-sites VLM serveur vers la configuration centrale pour
fonctionner sur DGX (tunnel Ollama 11434), où gemma4:* est absent et le
port Docker 11435 est mort.

- task_planner, replay_verifier, domain_context, ir_builder, resolve_engine
  (popup): modele -> vlm_config.get_vlm_model(), defaut 11435 -> 11434
  (override GEMMA4_PORT legacy conserve)
- resolve_engine (grounding bbox x2): nouvel helper
  vlm_config.get_bbox_grounding_model() (var dediee RPA_BBOX_GROUNDING_MODEL,
  fallback RPA_GROUNDING_MODEL puis qwen2.5vl:7b-rpa) -> desambiguise le
  conflit D5-v3b, bbox_2d + num_ctx 4096 preserves
- safety_checks_provider: defaut -> get_vlm_model(), override
  RPA_SAFETY_CHECKS_LLM_MODEL preserve
- ui_detector: default_factory + resolution lazy (corrige aussi un gel a
  l'import), pas d'appel reseau a l'import
- field_extractor: property lazy via vlm_config

TDD strict (RED->GREEN), 305 tests verts, tests mockes HTTP (zero dependance
DGX reel), aucun alias Ollama.

Hors perimetre (arbitrage Dom): client Lea agent_v1/executor.py (gele),
chemin V4 observe_reason_act (RPA_REASONING_MODEL), core/config.py defaults.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-03 14:06:03 +02:00
Dom
447fbb2c6e chore: sauvegarde complète avant factorisation executor
Some checks failed
security-audit / Bandit (scan statique) (push) Successful in 12s
security-audit / pip-audit (CVE dépendances) (push) Successful in 10s
security-audit / Scan secrets (grep) (push) Successful in 8s
tests / Lint (ruff + black) (push) Successful in 13s
tests / Tests unitaires (sans GPU) (push) Failing after 14s
tests / Tests sécurité (critique) (push) Has been skipped
Point de sauvegarde incluant les fichiers non committés des sessions
précédentes (systemd, docs, agents, GPU manager).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-20 17:03:44 +02:00
Dom
cf495dd82f feat: chat unifié, GestureCatalog, Copilot, Léa UI, extraction données, vérification replay
Refonte majeure du système Agent Chat et ajout de nombreux modules :

- Chat unifié : suppression du dual Workflows/Agent Libre, tout passe par /api/chat
  avec résolution en 3 niveaux (workflow → geste → "montre-moi")
- GestureCatalog : 38 raccourcis clavier universels Windows avec matching sémantique,
  substitution automatique dans les replays, et endpoint /api/gestures
- Mode Copilot : exécution pas-à-pas des workflows avec validation humaine via WebSocket
  (approve/skip/abort) avant chaque action
- Léa UI (agent_v0/lea_ui/) : interface PyQt5 pour Windows avec overlay transparent
  pour feedback visuel pendant le replay
- Data Extraction (core/extraction/) : moteur d'extraction visuelle de données
  (OCR + VLM → SQLite), avec schémas YAML et export CSV/Excel
- ReplayVerifier (agent_v0/server_v1/) : vérification post-action par comparaison
  de screenshots, avec logique de retry (max 3)
- IntentParser durci : meilleur fallback regex, type GREETING, patterns améliorés
- Dashboard : nouvelles pages gestures, streaming, extractions
- Tests : 63 tests GestureCatalog, 47 tests extraction, corrections tests existants
- Dépréciation : /api/agent/plan et /api/agent/execute retournent HTTP 410,
  suppression du code hardcodé _plan_to_replay_actions

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-15 10:02:09 +01:00