- Léa se présente comme "assistante basée sur l'intelligence artificielle"
- Dialog consentement avant enregistrement (capture écran/clavier)
- Rétention logs 180 jours (Article 12 + 26(6))
- Bouton ARRÊT D'URGENCE toujours visible (Article 14)
- Transparence mode autonome explicite (Article 50)
- Rapport conformité AI Act en français (docs/CONFORMITE_AI_ACT.md)
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Floutage (conformité AI Act) :
- Détection OpenCV des champs de saisie (rectangles clairs avec texte)
- Flou gaussien avant stockage/envoi
- Activé par défaut (RPA_BLUR_SENSITIVE=true)
- <200ms par screenshot, 12 tests
Fix actions fichiers VWB :
- Pas de wait 5s pour les actions fichiers (inutile)
- Routing direct vers agent port 5006
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- 5 actions : lister, créer dossier, déplacer, copier, classer par extension
- Exécution sur Windows via agent port 5006
- Sécurité chemins (bloque C:\Windows, /etc, etc.)
- Propriétés panel + preview canvas pour chaque action
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- Le proxy injecte x_pct/y_pct depuis le centre du bbox de l'ancre
- Si le visual resolve timeout → clic aux coordonnées bbox (pas à 0,0)
- Lookup replay_states par machine_id (premier replay fonctionne)
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- /replay/next cherche dans replay_states par machine_id (pas seulement machine_replay_target)
- execute-windows auto-détecte la machine Windows connectée
- resolve_target utilise ThreadPool par défaut (pas le GPU executor saturé)
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Le fix sécurité avait supprimé _machine_replay_target qui est nécessaire
pour router les actions vers la bonne session agent.
Session_id vide dans le frontend = auto-détection serveur.
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- CaptureServer : serveur HTTP daemon sur l'agent Windows
- Capture fraîche mss en ~94ms à chaque requête
- Plus de lecture de vieux heartbeats sur disque
- Fallback capture locale si agent indisponible
- Firewall Windows port 5006 configuré
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Suppression du .git embarqué dans agent_v0/ — le code est maintenant
tracké normalement dans le repo principal.
Inclut : agent_v1 (client), server_v1 (streaming), lea_ui (chat client)
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- _generate_lea_response() appelle Ollama qwen3:8b avec persona Léa
- Fallback templates si LLM indisponible
- Intent parser conservé pour la détection d'actions
- think=false pour éviter les réponses vides qwen3
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- Pattern élargi : boissons, nourriture, météo, fatigue, émotions
- Catégorie "mood" avec réponses empathiques
- "un coca" → humor au lieu de lancer un workflow
- "il fait chaud" → mood au lieu d'execute
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- Small talk : café, merci, ça va, qui es-tu → réponses chaleureuses
- Bouton 📎 dans le chat pour envoyer des fichiers
- Polices 13-15pt, fenêtre 600x800
- Fix doublon "Discuter avec Léa" dans le systray
- IntentType.SMALL_TALK avec 7 catégories
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- Capture auto : détecte OS navigateur → capture Windows ou Linux
- Timer capture utilise aussi la smart capture
- Heartbeat background permanent (même sans session)
- Tri screenshots par date (plus de vieilles captures)
- Chat Léa : 450x650, polices 11pt, redimensionnable, meilleur contraste
- Bouton Exécuter : "Linux" + "Windows" avec feedback visuel
- Délai 5s avant replay Windows (temps de réduire le navigateur)
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Multi-machine :
- machine_id auto (hostname_os), configurable via RPA_MACHINE_ID
- Sessions/workflows isolés par machine (dossiers séparés)
- Replay ciblé par machine (pas de fuite cross-machine)
- Endpoint GET /machines pour lister les machines connectées
- Léa affiche la machine source des workflows
Chat Léa systray :
- Edge en mode app (--app=URL) — fenêtre native sans barre d'adresse
- Toggle via menu systray "Discuter avec Léa"
- Fallback navigateur si Edge absent
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- Bouton "Windows" dans VWB pour exécuter sur le PC distant
- Template matching OpenCV multi-scale pour localiser les ancres visuelles
- Proxy VWB→streaming server avec chargement ancre (thumb, pas full)
- Fix executor Windows : mss lazy, result reporting, debug prints
- Fix poll replay permanent (sans session active)
- Mapping types VWB→executor (click_anchor→click, type_text→type)
- CORS streaming server, capture Windows dans VWB
- Dédup heartbeats côté client (hash perceptuel)
- Mode cloud VLM configurable via RPA_VLM_MODEL
- Fix resolve_target : pas de ScreenAnalyzer fallback (trop lent)
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Le GraphBuilder ne pouvait pas construire le graphe car from_dict
n'existait pas (seulement from_json). Alias avec valeurs par défaut
pour les sessions streaming.
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- Bouton ? sur chaque nœud : tooltip avec description + paramètres typés
- Croix rouge visible (fix overflow React Flow)
- Sélection plein écran avec détection auto des éléments UI
- Zones détectées affichées sur l'aperçu de capture
- 32 actions documentées en français avec paramètres typés
- Pruning candidats VLM : max 80 avant classification (3x plus rapide)
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- Tous les paquets (Flask, torch, docTR, CLIP, openpyxl, etc.) dans .venv
- requirements.txt généré (168 paquets)
- venv_v3 obsolète (les services se relanceront sur .venv via svc.sh)
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- Skip crops < 40px (deviner type par forme, confidence 0.3)
- Retry 1 fois si réponse VLM vide
- Extraction JSON robuste : cherche {…} dans le texte, fixe single quotes
- Élimine ~70% des appels VLM inutiles sur les petits éléments
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- Bouton "Parcourir..." ouvre l'explorateur natif du navigateur
- Upload vers /api/v3/upload-excel, sauvegarde dans data/uploads/
- Nom de table auto-suggéré depuis le nom du fichier
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- ExcelImporter : import .xlsx → SQLite auto (détection types, batch insert)
- DBIterator : lecture ligne par ligne avec filtre/tri/limite
- VWB actions : "Importer Excel" + "Pour chaque ligne" dans la palette
- DAG executor : pré-exécution import, boucle foreach avec injection
${current_row.colonne} dans les étapes dépendantes
- 36 tests unitaires Excel/DB (tous passent)
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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>
Le mode "Agent Libre" envoyait les actions localement (Linux) au lieu
du PC Windows. Maintenant les plans LLM sont convertis en actions
normalisées et envoyés au streaming server via POST /replay/raw.
L'Agent V1 les exécute sur la bonne machine.
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Audit et corrections du Web Dashboard (port 5001) :
- Désactiver le bouton "Restaurer" (rollback) car la route /api/version/rollback
n'est pas implémentée côté serveur
- Corriger le parsing de /api/version : les données sont dans version.version (dict),
pas directement dans version (string)
- Corriger le parsing de /api/version/system-info : données imbriquées dans
system_info.system, pas directement à la racine
- Corriger le parsing de /api/backup/stats : utiliser stats.*.file_count au lieu
de categories.*.count qui n'existe pas
- Corriger le fallback correction packs pour utiliser le bon format de stats
- Corriger le parsing de faiss.total_vectors dans l'onglet Apprentissage
- Remplacer les données simulées dans loadActionTypeStats() par un placeholder honnête
- Corriger le HTML invalide (double attribut style sur configTestResults)
- Rendre switchTab() plus robuste avec event.target.closest('.tab')
- Réduire le polling services de 5s à 15s pour limiter la charge
- Mettre à jour SERVICES_CONFIG (ports corrects, .venv/ au lieu de venv_v3/)
- Ajouter le proxy streaming et 4 services manquants dans la config
- Ajouter 19 tests unitaires pour les routes du dashboard
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- IntentParser: ajout pattern "expression" pour capturer 5+2, 100*3, etc.
- demo_calculator.json: text "${expression}=" avec default "2+2"
→ l'utilisateur peut dire "calcule 5+2" et le paramètre est injecté
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Distinguer serveur injoignable (fallback local OK) vs serveur UP mais
refus (pas de session Agent V1, workflow inconnu) → message d'erreur
explicite au lieu d'ouvrir un navigateur sur Linux
- _try_streaming_server_replay retourne {"error": ...} au lieu de None
quand le serveur répond avec un code d'erreur HTTP
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Session ID vide pour auto-détection de la session Agent V1 active
- Timeout augmenté de 5s à 15s pour la requête replay
- Ajout _poll_replay_progress : suit la progression réelle du replay
(polling /replay/{id} toutes les 2s, max 120s) au lieu de marquer
faussement "terminé avec succès" immédiatement
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Le fallback d'exécution locale ne mettait pas execution_status["running"]
à True, ce qui causait l'arrêt immédiat de la boucle d'exécution avec
"Exécution annulée par l'utilisateur" dès la première étape.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Le chat listait les workflows mais répondait "Je n'ai pas d'information"
quand l'utilisateur demandait des détails. Le handler QUERY utilise
maintenant SemanticMatcher.find_workflow() + get_workflow_help() pour
retourner description, tags et paramètres supportés.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Suppression de 472 fichiers temporaires, scripts de test one-shot,
fichiers de status/progress, et documentation auto-générée qui
n'auraient jamais dû être commités.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
docTR est plus performant et mieux maintenu. Crée un service OCR
partagé (singleton paresseux) utilisé par verify_text_content et
extraire_tableau, avec les mêmes signatures et fallbacks.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Supprimer le bloc debug qui écrivait dans /tmp/vwb_debug.log
- Corriger l'import UIElement (core.models.ui_element au lieu de
screen_state) — supprime le warning au démarrage
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Nouveaux composants:
- AIModelSelector: sélection du modèle Ollama avec détection auto
- WorkflowValidation: validation des étapes avant exécution
- ollamaService: service de communication avec Ollama (liste modèles)
Améliorations:
- PropertiesPanel: intégration sélecteur IA, champs prompt/température
- VariableManager: support variables runtime et substitution {{var}}
- ConfidenceDashboard: refactoring et simplification
- App.tsx: routing et intégration des nouveaux composants
- api.ts: endpoints validate et export-training
- types.ts: types pour modèles IA et validation
- styles.css: styles pour les nouveaux composants
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Backend:
- analyser_avec_ia.py: centraliser URL Ollama via os.environ.get()
- action_contracts.py: assouplir le contrat ai_analyze_text (mode texte
sans ancre visuelle, accepter prompt ou analysis_prompt)
- intelligent_executor.py: supprimer le fallback coordonnées statiques
quand la vision échoue — renvoyer not_found pour self-healing
- workflow.py: ajouter endpoints validate et export-training
run.sh:
- Corriger les ports (3000 → 3002) et le venv (venv_v3 → .venv)
- Lancer run_v4.sh au lieu de l'ancien run.sh
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Phase 1 — Code mort et duplication :
- Supprimer catalog_routes.py (-1832 lignes, doublon de v2_vlm)
- Mettre à jour app.py et app_lightweight.py vers catalog_routes_v2_vlm
- Nettoyer 9 imports inutilisés dans catalog_routes_v2_vlm.py
- Supprimer get_required_params inutilisé dans execute.py
Phase 2 — Centraliser la configuration :
- Ollama URL via os.environ.get() dans verify_text_content.py et extraire_tableau.py
- MODEL_PATH relatif au projet + var env UI_DETR_MODEL_PATH dans ui_detection_service.py
Phase 3 — Thread-safety de l'exécution :
- Ajouter _execution_lock (RLock) pour protéger _execution_state
- Remplacer le polling self-healing par threading.Event
- Initialiser 'variables' dans le dict initial (plus de création dynamique)
- Corriger bare except → except Exception as db_err avec message
Phase 4 — Logging minimal :
- Ajouter logger dans execute.py, remplacer print() critiques par logger
- Configurer RotatingFileHandler (5MB, 3 backups) dans app.py
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
## Nouvelles fonctionnalités
### 1. SeeClick Adapter (visual grounding fallback)
- Nouvel adapter pour le modèle SeeClick (HuggingFace)
- Intégré dans la chaîne de fallback: CLIP → Template → SeeClick → Static
- Localise les éléments GUI à partir de descriptions textuelles
### 2. Self-Healing Interactif
- Dialogue qui propose des alternatives quand l'ancre n'est pas trouvée
- L'utilisateur peut choisir: candidat alternatif, coords statiques, ou sauter
- Nouveaux endpoints: /healing/status, /healing/choose, /healing/candidates
- État "waiting_for_choice" pour mettre l'exécution en pause
### 3. Dashboard Confiance (temps réel)
- Affiche les scores de confiance pendant l'exécution
- Montre: méthode utilisée, distance, taux de succès
- Interface pliable en bas à droite
- Visible uniquement en mode intelligent/debug
## Fichiers ajoutés
- core/detection/seeclick_adapter.py
- frontend_v4/src/components/SelfHealingDialog.tsx
- frontend_v4/src/components/ConfidenceDashboard.tsx
## Fichiers modifiés
- core/detection/__init__.py
- backend/services/intelligent_executor.py
- backend/api_v3/execute.py
- frontend_v4/src/App.tsx
- frontend_v4/src/services/api.ts
- docs/VISION_RPA_INTELLIGENT.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
- Toggle 3 modes dans le header: Basique (coords fixes), Intelligent (vision IA), Debug (overlay)
- Service UI-DETR-1 pour détection d'éléments UI (510MB model, ~800ms/image)
- API endpoints: /api/ui-detection/detect, /preload, /status, /find-element
- Overlay des bboxes détectées en mode Debug (miniature + plein écran)
- Clic sur élément détecté pour le sélectionner comme ancre
- Document de vision produit: docs/VISION_RPA_INTELLIGENT.md
- Configuration CORS étendue pour ports locaux
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
- Interface style n8n avec React Flow pour le canvas
- 22 actions organisées en 7 catégories (souris, clavier, attente, données, logique, IA, validation)
- 4 points d'accroche par nœud (haut, bas, droite, gauche) pour workflows complexes
- Panel de propriétés complet avec tous les paramètres pour chaque type d'action
- Capture d'écran plein écran avec sélection d'ancre
- Thème sombre professionnel
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
API = Source de vérité unique (SQLite + Flask)
- Backend: API v3 avec session, workflow, capture, execute
- Frontend: Vanilla TypeScript, pas de state local
- Contrats stricts pour les actions RPA
- Drag & drop pour réorganiser les étapes
- Insertion d'étapes entre deux existantes
- Bibliothèque de captures (sessionStorage)
- Exécution avec coordonnées statiques (pyautogui)
Fonctionne mais fragile (coordonnées fixes, pas de détection visuelle)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
- Ajouter méthode updateWorkflow (PUT) dans apiClient pour les
workflows existants
- Utiliser PUT au lieu de POST pour l'auto-sauvegarde des workflows
- Ajouter tracking du scale dans VisualSelector pour convertir les
coordonnées du canvas vers l'image originale
- Corriger le bounding_box pour correspondre aux dimensions réelles
de l'image capturée
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
