Backup état complet après enregistrement vidéo démo de bout en bout.
À utiliser comme point de référence pour la consolidation post-démo.
Changements majeurs de la session 18-19 mai :
- AIVA-URGENCE : page autonome avec preset URL + auto-focus chain
- Workflow Demo_urgence_3_db : merge linux_db + steps AIVA + pause humaine NoMachine
- Bypass LLM (static_result / static_text) dans replay_engine
pour démos déterministes sans appel Ollama
- Fix api_stream:3013 — replay_paused au premier polling /next
- dag_execute : lift duration_ms vers top-level pour wait runtime
- NPM bypass auth /aiva-urgence/ via location ^~ (proxy_host/10.conf hors git)
- scripts/cancel-replays.sh — workaround Stop VWB qui ne purge pas la queue
Anchors visuels (468) forcés dans le commit pour garantir restorabilité.
DB workflows actuelle + ~12 .bak DB de la journée incluses.
Sujets identifiés pour consolidation post-démo (TODO) :
1. Bug VWB recapture anchor ne régénère pas le PNG
2. Léa client accumule état mémoire (restart périodique requis)
3. Stop VWB ne purge pas la queue serveur (lien manquant vers /replay/cancel)
4. Bug coord client mss tronqué 2560x60 → mapping Y cassé
5. delay_before/delay_after ignorés au runtime (fix partiel duration_ms)
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Préprocesseur Python qui injecte un bloc FAITS_CALCULÉS en tête du DPI
avant l'appel LLM, pour neutraliser l'hallucination de durée (bug "23h"
sur cas MOREL, confusion avec "depuis 23h" de l'Observ. IDE Urg).
Extrait depuis le bandeau Easily Assure et la Synthèse Urgences :
- âge (dateutil.relativedelta)
- date admission / sortie + durée passage (format humain + décimal)
- CCMU / GEMSA libellé complet (parser multi-ligne)
- priorité IAO, mode de venue / médicalisation / mode d'entrée
- diagnostic principal
- decision_terrain + orientation_terrain (metadata only, jamais injectés
dans le prompt pour ne pas biaiser le LLM)
Retour tuple (dpi_enriched, metadata) pour permettre les garde-fous
serveur Python ↔ LLM au commit 2.
Robustesse :
- re.search 1re occurrence + WARNING si bandeau divergent multi-occurrences
- Synthèse Urgences priorité sur bandeau pour dates
- Valeur exigée sur même ligne que label (évite capture de section title)
- Cas négatif (horaires absents) → "NON CALCULABLE" + parsing_warnings
- Jamais de crash, retour tuple toujours valide
Tests : 4/4 verts (golden MOREL string + metadata, négatif sortie absente,
DPI vide). Pas de régression sur tests/integration/test_t2a_extract.py.
Brief complet : docs/handoffs/2026-05-12_brief_S1_build_dpi_enriched.md
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Avant : 4 occurrences de parsing en cascade dans resolve_engine.py
(L840-885, L903-915, L2569-2580, ~110 lignes au total).
Après : centralisation dans core/grounding/bbox_parser.py avec
paramètre formats= permettant de filtrer les formats reconnus
selon le contrat sémantique de chaque site d'appel.
Préservation des contrats sémantiques (strict no-op) :
- Occ 1+2 (cascade principale) : tous formats (par défaut)
- Occ 3 (retry multi-image) : formats={"xy_json", "raw_array"}
pour respecter le prompt qui impose {"x": NNN, "y": NNN} in pixels
- Occ 4 (_locate_popup_button) : formats={"bbox_2d"} pour respecter
le prompt qui demande "bounding box"
Notes :
- Mini-bug Occ 3 retry multi-image (division systématique sans
heuristique x>1, produisait coordonnées aberrantes ~0.0004 si
VLM retournait déjà du pourcentage) corrigé incidemment via
centralisation. Pas de régression possible (résultat précédent
aberrant par construction).
- Occ 4 : bbox_2d strict 4-coords élargi à bbox_2d 2 ou 4 coords.
Contrat sémantique "bounding box" respecté ; un point 2-coords
interprété comme centre de bbox.
Tests : 26 cas dans test_bbox_parser.py (tous formats × cascade
+ filtre formats= + validated). 121 PASS / 0 FAIL sur le périmètre
refactor (5 fichiers ciblés).
Net : -96 lignes dans resolve_engine.py, +120 lignes module
+ 250 lignes tests.
refs DETTE-006 (étape 2/5 du fix smart_resize)
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Module pur core/grounding/smart_resize.py implémentant la formule
smart_resize officielle (transformers.qwen2_vl.image_processing_qwen2_vl,
utilisée par Qwen3VLProcessor pour les images via wrap Qwen2VLImageProcessor).
Helpers exposés : _round_by_factor, _floor_by_factor, _ceil_by_factor.
Constantes : FACTOR_DEFAULT=28, MIN_PIXELS_DEFAULT=3136,
MAX_PIXELS_DEFAULT=1_003_520, MAX_RATIO_DEFAULT=200.
Tests : tests/unit/test_smart_resize.py — 32 cas, 100% coverage sur le
module (mesure via coverage API directe, pytest-cov bloqué par bug cv2
préexistant tracé dans DETTE-011).
refs DETTE-006 (étape 1/5 du fix smart_resize)
refs DETTE-007 (création de la 3ème implémentation, à unifier post-démo)
refs DETTE-010 (vérif preprocessor_config.json checkpoint Qwen3-VL-8B
bloquante avant Étape 2)
refs DETTE-011 (bug cv2 contourné pour mesure coverage)
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Diagnostic post-bench E2E (rapport docs/E2E_TEST_RUN_2026-05-08.md) :
1. BUG SILENCIEUX MAJEUR (api_stream.py:4549) — quand le pré-check OCR
rejette, mon code de rejet hier soir met x_pct=None / y_pct=None.
Le log structuré faisait result.get('x_pct', 0):.4f → None:.4f →
TypeError → réponse "analysis_error" qui MASQUE le vrai motif
"rejected_text_mismatch". Conséquence : pendant toute la session
du 7 mai soir, les rejets pré-check ont été silencieusement
transformés en erreurs analyse → cascade locale Léa V1 → clic au pif.
Fix : `(result.get('x_pct') or 0):.4f` traite None | None | 0
uniformément.
2. FLAG ENV pré-check OFF par défaut — le pré-check
_validate_text_at_position introduit hier soir a 2 défauts
identifiés par le bench E2E sur 8 click_anchor :
* radius_px=200 trop petit pour les tabs à 2 tokens (Examens
cliniques, Synthèse Urgences) — OCR voit un crop tronqué
"Maquette POC ler en cours Codage Statistiques" qui n'inclut
pas "Examens" → fuzzy match 1/2 = 50% < seuil 0.60 → REJET.
À radius 300/400 le mot est inclus → match passe.
* min_token_ratio=0.60 trop strict pour cibles 2 tokens.
Solution démo : flag env RPA_ENABLE_TEXT_PRECHECK (défaut "false").
Le pré-check est désactivé par défaut → retour au comportement
stable d'avant-hier (hybrid_text_direct ≥ 0.80 utilisé direct,
exemption drift préservée). Code et fonction _validate_text_at_position
conservés en place pour reprise post-démo après calibrage radius
adaptatif (≈ 0.17 × min(screen_w, screen_h)) et token_ratio descendu
à 0.50.
Pour ré-activer en dev/test : `RPA_ENABLE_TEXT_PRECHECK=true`
dans .env.local ou env du service rpa-streaming.
Inclus aussi :
- docs/E2E_TEST_RUN_2026-05-08.md (rapport agent test E2E ~1700 mots)
- tests/e2e/urgence_aiva_demo_expected.yaml (tolérances re-écrites)
- tests/e2e/fixtures/urgence_aiva_demo/live/*.png (8 fixtures
recapturées headless 1920x1080 pour itérer demain)
- _ocr_inventory.json + _run_resolve_results.json (raw runs)
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Réduit le cycle debug d'un workflow de 1-2 min (replay manuel via
Windows + Léa V1 + maquette) à ~2-5s (mock client Linux contre
serveur de streaming localhost:5005). 30-60× plus rapide.
Architecture :
- tools/test_replay_e2e.py — harness CLI (~580 lignes), reproduit la
chaîne réelle : VWB /api/v3/execute-windows → streaming /replay/raw
→ boucle /replay/next côté harness avec resolve_target sur un
screenshot fixture → POST /replay/result. Pas de modification serveur.
- tests/e2e/test_urgence_aiva_demo.py — wrapper pytest (smoke).
- tests/e2e/urgence_aiva_demo_expected.yaml — référence générée par
--export-expected, pour comparaison régression auto.
- pytest.ini — ajout du marqueur e2e.
Usage :
python tools/test_replay_e2e.py --execution-mode autonomous --max-iter 120 --verbose
python tools/test_replay_e2e.py --single-step 8 --shot <heartbeat>.png
python tools/test_replay_e2e.py --expected tests/e2e/urgence_aiva_demo_expected.yaml
pytest tests/e2e -v -m e2e
Sortie : tableau Markdown step × méthode × score × pos × status × diag.
Limitations connues (extensions post-démo) :
- Une seule fixture screenshot pour tout le replay → click_anchor réalistes
échouent dès qu'on dépasse l'écran fixture. Carte step_id → fixture à venir.
- extract_text/table/t2a_decision exécutés côté serveur, observables mais
pas modifiables.
- Pas de simulation screenshot_after → ReplayVerifier (Critic VLM) ne tourne pas.
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replay_state enrichi de _screenshot_history (5 dernières images PIL) et
_action_history (5 dernières signatures action).
report_action_result :
- met à jour les deux anneaux après chaque action
- évalue le LoopDetector (singleton lazy avec _clip_embedder serveur)
- si detected → bascule paused_need_help avec pause_reason="loop_detected"
et bus event lea:loop_detected (signal + evidence)
Tous les chemins d'erreur (embedder absent, OOM, exception) loggent et
laissent le replay continuer — aucun blocage par la couche détection.
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_capture_screen() accepte un monitor_idx optionnel (None = composite legacy).
Index logique 0..N-1 mappé sur mss.monitors[idx+1] (mss[0] = composite).
Les 3 niveaux de grounding (OCR, UI-TARS, VLM) propagent l'offset retourné
par la capture pour traduire les coordonnées locales monitor en coordonnées
absolues écran (correct pour pyautogui.click).
find_element_on_screen() accepte monitor_idx et le forwarde aux 3 niveaux.
Backward 100% : monitor_idx=None partout → comportement strictement actuel.
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Nouvelle action native VWB qui force le replay à basculer en paused_need_help
avec un message custom. Quand Léa atteint cette étape, elle ne tente pas
d'exécuter — elle pose immédiatement le state, ce qui déclenche la bulle
interactive ChatWindow (J3.5) avec boutons Continuer / Annuler.
Asset démo majeur GHT Sud 95 : permet de scénariser le moment "Léa doute"
au bon endroit dans le workflow, sans dépendre d'un échec aléatoire.
Chaîne complète :
- VWB UI (types.ts) : nouvelle entrée ACTIONS catégorie 'logic', icône ⏸,
paramètre 'message' éditable (textarea).
- Bridge VWB → core (learned_workflow_bridge.py) : passthrough du type +
préservation du message dans parameters.
- Pipeline replay (replay_engine.py) : type ajouté à _ALLOWED_ACTION_TYPES,
conversion edge → action normalisée préserve le message.
- Streaming server (api_stream.py /replay/next) : interception avant envoi
à l'Agent V1 → bascule state en paused_need_help avec pause_message,
retourne {action: None, replay_paused: True}.
- L'action n'est jamais transmise à l'Agent V1 — pure logique serveur.
10 nouveaux tests pytest. Total branche : 57/57 verts.
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Quand Léa bascule en pause supervisée (event 'lea:paused'), affichage d'une
bulle dédiée dans ChatWindow avec encadré orangé, raison de la pause, et deux
boutons Continuer/Annuler. C'est le moment qui incarne la différence RPA classique
vs Léa devant Carvella : Léa SAIT qu'elle ne sait pas et demande de l'aide.
Architecture (canal SocketIO bidirectionnel, pas de nouvel endpoint streaming) :
ChatWindow ──[lea:replay_resume]──> agent_chat ──POST /resume──> streaming
ChatWindow ──[lea:replay_abort ]──> agent_chat (running=False local)
Composants ajoutés :
- agent_chat/app.py : handlers 'lea:replay_resume' / 'lea:replay_abort' +
acks 'lea:resume_acked' / 'lea:abort_acked' pour feedback côté client
- network/feedback_bus.py : méthodes resume_replay() / abort_replay() avec
helper _safe_emit (silencieux + retourne bool succès)
- ui/chat_window.py : palette PAUSED_*, _add_paused_bubble(),
_render_paused_bubble(), _close_active_paused_bubble() (auto-fermeture
sur lea:resumed/done), _on_paused_resume/abort
8 nouveaux tests pytest (4 handlers serveur + 4 méthodes client).
Total branche : 29/29 verts.
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Consomme les events 'lea:*' émis par agent_chat (port 5004) et les dispatche
vers un callback fourni par ChatWindow (J3.3 à venir).
Caractéristiques :
- Connexion en thread daemon (non-bloquant pour la mainloop tkinter)
- Reconnect auto illimité (delay 2s → 30s exponentiel)
- Auth Bearer Token via header HTTP au handshake
- Fail-safe : connect échoué, callback qui raise, disconnect qui raise
→ tout silencieusement loggé, ChatWindow continue normalement
13 tests pytest verts (tests/integration/test_feedback_bus_client.py).
Pas de connexion réseau réelle dans les tests (python-socketio mocké).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Architecture grounding complète :
- core/grounding/server.py : serveur FastAPI (port 8200) avec UI-TARS-1.5-7B en 4-bit NF4
Process séparé avec son propre contexte CUDA (résout le crash Flask/CUDA)
- core/grounding/pipeline.py : orchestrateur cascade template→OCR→UI-TARS→static
- core/grounding/template_matcher.py : TemplateMatcher centralisé (remplace 5 copies)
- core/grounding/ui_tars_grounder.py : client HTTP vers le serveur de grounding
- core/grounding/target.py : GroundingTarget + GroundingResult
ORA modifié :
- _act_click() : capture unique de l'écran envoyée au serveur de grounding
- Pre-check VLM skippé pour ui_tars (redondant, et Ollama n'a plus de VRAM)
- verify_level='none' par défaut (vérification titre OCR prévue en Phase 2)
- Détection réponses négatives UI-TARS ("I don't see it" → fallback OCR)
Nettoyage :
- 9 fichiers morts archivés dans _archive/ (~6300 lignes supprimées)
- 21 tests ajoutés pour TemplateMatcher
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Point de sauvegarde incluant les fichiers non committés des sessions
précédentes (systemd, docs, agents, GPU manager).
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GraphBuilder construit maintenant des ScreenState enrichis
(ui_elements + detected_text) au lieu de stubs vides, et associe
les clics aux UIElement par proximité spatiale.
Détails :
- __init__ accepte ui_detector, screen_analyzer, enable_ui_enrichment,
element_proximity_max_px (+ lazy resolver via singleton C1)
- _create_screen_states délègue à ScreenAnalyzer.analyze() — remplace
l'appel à _extract_text() qui n'existait plus depuis le Lot C
(bug silencieux : OCR cassé en prod depuis ce jour, caught except)
- _find_clicked_element : bbox contenant strict + fallback proximité
≤50px, préfère le plus petit bbox (form vs button)
- _build_click_target_spec : TargetSpec(by_role, by_text,
selection_policy="by_similarity") avec ancres dans context_hints
(anchor_element_id, anchor_bbox, anchor_center)
- _build_edges propage le ScreenState source aux builders d'action
- WorkflowPipeline passe ui_detector + enable_ui_enrichment au builder
Impact : matching prod 3-5x plus précis, TargetSpec ne sont plus
des "unknown_element" génériques, UIConstraint.required_roles se
remplit correctement via _extract_common_ui_elements (qui marchait
depuis toujours mais sur des state.ui_elements vides).
Tests e2e migrés vers enable_ui_enrichment=False (2.9s vs 67s) —
ils valident le pipeline DBSCAN/edges, pas la détection UI réelle.
15 nouveaux tests, 178 tests passants au total (incluant Lots A-E).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Nouvelle méthode match_current_state_from_state(screen_state, workflow_id)
qui utilise directement le ScreenState enrichi (window_title, detected_text,
ui_elements) fourni par ExecutionLoop au lieu de reconstruire un stub
ScreenState("Unknown", ui_elements=[], ...).
Préfère HierarchicalMatcher si workflow chargeable, fallback FAISS sinon.
L'ancienne API match_current_state(screenshot_path, workflow_id) est
convertie en wrapper : appelle ScreenAnalyzer.analyze() puis délègue.
Rétrocompat préservée.
ExecutionLoop._execute_step utilise la nouvelle méthode -> plus de double
analyze() dans le chemin d'exécution (économie latence).
Premier vrai matching context-aware. 11 nouveaux tests + 2 tests
integration loop. 172 tests non-régression verts.
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Avant : clé = phash seul
-> deux contextes différents avec même screenshot partageaient
la même entrée cache -> collisions silencieuses.
Après : clé composite {phash}|{md5(ctx)[:16]} avec ctx =
- window_title
- app_name
- enable_ocr
- enable_ui_detection
- workflow_id (isolation inter-workflows)
get_or_compute() kwargs-only. TTL 2s et éviction LRU inchangés.
invalidate_if_changed() continue de comparer uniquement les phash.
ExecutionLoop propage tout le contexte au cache.
8 nouveaux tests prouvant :
- même image + window différent = miss
- même image + app différent = miss
- même image + flags différents = miss
- même image + workflow_id différent = miss
- même image + même contexte = hit
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Retrait de l'état global toxique :
- analyze() : kwargs-only enable_ocr, enable_ui_detection, session_id
- Ne mute JAMAIS self pour les flags (variables locales + branches)
- _resolve_ocr_instance() / _resolve_ui_detector_instance() : lecture seule
- _init_lock par instance pour lazy init concurrent safe
- session_id par appel, plus via mutation singleton
Avant : ExecutionLoop mutait analyzer._ocr, _ui_detector,
_ocr_initialized, _ui_detector_initialized pour désactiver OCR/UI.
Deux loops partageant le singleton se polluaient mutuellement.
Après : deux loops partageant l'analyzer sont complètement isolés.
Preuve par TestAnalyzerIsolationBetweenLoops (3 tests).
Singleton get_screen_analyzer() préservé — garde uniquement les
ressources lourdes, plus de contexte d'exécution.
9 nouveaux tests (3 isolation + 6 kwargs-only/lazy-init).
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Avant : source_similarity=1.0 hardcodé dans _check_preconditions
-> la contrainte EdgeConstraints.min_source_similarity était
silencieusement désactivée. Un edge passait toujours.
Après : propagation ExecutionLoop -> workflow_pipeline -> EdgeScorer
- select_best/rank/score_edge/_check_preconditions acceptent
source_similarity: float (kwargs-only)
- get_next_action() le propage
- execution_loop passe la confidence issue de match_current_state
La contrainte min_source_similarity est opérationnelle pour la
première fois. Preuve concrète par test_min_source_similarity_fail
et test_low_similarity_blocks_edge (edge rejeté si sim < seuil).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
P0-B — /api/v1/traces/stream/image retiré de _PUBLIC_PATHS :
- Bearer token obligatoire pour upload d'image
- Évite uploads anonymes de contenu arbitraire
P0-C — Fail-closed si RPA_API_TOKEN absent :
- sys.exit(1) au démarrage avec message fatal
- Mode dev : RPA_AUTH_DISABLED=true pour désactiver explicitement
- Log INFO des 8 premiers chars du token (diagnostic)
Fix target_memory prefix empilé :
- Strip "memory_" répétés avant stockage dans replay_memory.py
- Évite "memory_memory_memory_template_matching" en base
live_session_manager : améliorations mineures de la gestion sessions.
10 tests auth API stream.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Onglet "🧹 Nettoyage" dans le dashboard (iframe vers port 5006)
- Indicateur d'état + bouton de démarrage si cleaner down
- Service systemd rpa-session-cleaner intégré au target rpa-vision
- svc.sh et services.conf incluent session-cleaner (port 5006)
P0-A — Auth dashboard Flask :
- HTTP Basic obligatoire sur tous les endpoints (sauf /health, /healthz)
- Credentials via DASHBOARD_USER + DASHBOARD_PASSWORD
- 13 tests
Nettoyage UI :
- Section "Détection Visuelle" OWL retirée (modèle remplacé par pipeline VLM)
- Dashboard préfère auto shot_*_blurred.png (avec ?raw=1 pour brut)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Nouveau module persistent_buffer.py (SQLite WAL, thread-safe)
- Purge automatique des captures locales après ACK 200 serveur
- Drain loop 15s, retry exponentiel, plafonds tentatives
- Enum ImageSendResult.{OK, FAILED, FILE_GONE} pour distinguer les cas
- FileNotFoundError n'est plus un faux succès (P0-E audit)
- 14 tests intégration
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Pipeline V4 câblé de bout en bout :
RawTrace (avec uia_snapshot) → IRBuilder → Action._enrichment
WorkflowIR → ExecutionCompiler (avec SurfaceProfile) → ExecutionPlan
ExecutionPlan → runner → target_spec (avec uia_target + resolve_order)
ResolutionStrategy étendu :
- Champs UIA : uia_name, uia_control_type, uia_automation_id, uia_parent_path
- Champs DOM : dom_selector, dom_xpath, dom_url_pattern (préparation web)
ExecutionCompiler.compile(surface_profile=...) :
- Timeouts/retries tirés du profil (citrix=15s/3x, web=5s/1x, natif=8s/2x)
- UIA primaire seulement si surface=WINDOWS_NATIVE et uia_available
- Citrix ignore UIA même si snapshot présent (UIA ne marche pas dans Citrix)
IRBuilder lit evt['uia_snapshot'] et le stocke dans action._enrichment
(à remplir par l'agent Windows pendant l'enregistrement via lea_uia.exe)
execution_plan_runner propage uia_target et dom_target dans target_spec
pour que l'agent Windows puisse les consommer au runtime.
11 tests de câblage E2E :
- Profils (Citrix/web/natif) imposent bien les timeouts
- Stratégie UIA créée quand snapshot+surface OK
- Stratégie UIA bloquée sur Citrix
- IRBuilder propage uia_snapshot
- Runner produit target_spec avec uia_target + resolve_order=['uia', 'ocr', 'vlm']
496 tests au total, 0 régression.
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Le resolve_engine suit désormais l'ordre de méthodes décidé par l'ExecutionCompiler
au lieu de sa cascade improvisée. C'est la pièce maîtresse du V4 :
- execution_plan_runner.py : ajout de 'resolve_order' dans target_spec
["ocr", "template", "vlm"] = stratégies dans l'ordre de préférence
- resolve_engine.py : _resolve_with_precompiled_order() honore l'ordre
- Court-circuite la cascade legacy quand resolve_order est présent
- Fallback sur la cascade si toutes les méthodes V4 échouent
- _resolve_by_ocr_text() : résolution OCR directe via docTR (~200ms)
Chemin rapide V4 — pas de VLM pour les éléments avec texte visible
- 12 nouveaux tests : propagation resolve_order, cascade, fallback, pipeline E2E
220 tests passent (208 existants + 12 nouveaux), 0 régression.
"Le LLM compile. Le runtime exécute."
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Format canonique entre RawTrace (capture) et ExecutionPlan (exécution).
C'est ce que Léa a COMPRIS en observant l'utilisateur.
- WorkflowIR : steps, variables, intentions, pré/postconditions
- IRBuilder : transforme les événements bruts en WorkflowIR via gemma4
- Générique : fonctionne pour TIM, compta, RH, stocks — le domaine est une couche par-dessus
- Versionné, sérialisable JSON, save/load
- Détection automatique des variables (texte saisi → substituable)
- 18 tests (format, sérialisation, builder, segmentation, variables)
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- Match texte exact avant partiel pour éviter les faux positifs
- Disambiguïsation par proximité (center_norm) quand plusieurs matchs
- Prompt VLM simplifié (liste labelée, 30 max, JSON concis)
- Fallback regex pour extraire un numéro de réponse VLM non-JSON
- Résultat : 0.3s par texte vs 5-15s par VLM
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Phase 1 : enrichit chaque clic avec som_element (id, label, bbox) via YOLO+docTR
Phase 2 : nouvelle résolution SoM+VLM — SomEngine numérote, VLM identifie le mark
10 tests unitaires ajoutés, conftest unit/ pour le bon path agent_v0
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