Ajoute 6 points de log structurés homogénéisés avec le préfixe [REPLAY]
aux endroits clés de la chaîne de replay, pour permettre de suivre
précisément ce qui se passe pendant un test humain et diagnostiquer
les points de rupture sans déduire à l'aveugle.
Points de log :
1. DISPATCH — /replay/next envoie une action (expected_before/after,
resolve_order, has_uia, has_anchor, by_text, strict)
2. RESOLVE_ENTRY — _resolve_target_sync reçoit la demande (window_title,
uia_target, anchor, strict_mode)
3. RESOLVE_EXIT — résolution terminée (method, coords, score, from_memory)
4. RESOLVE_EXCEPTION — crash rare dans la résolution
5. REPORT — /replay/result reçoit le rapport agent (success, error,
warning, resolution_method, actual_position)
6. VERIFY — décision finale post-vérification (agent_success,
ver_verified, sem_verified, final_success)
Usage : journalctl --user -u rpa-streaming -f | grep REPLAY
Aucune modif de logique, uniquement des logger.info() aux points de
décision critiques. 56 tests E2E + Phase0 restent verts.
Ces logs sont là pour stabiliser la chaîne après les modifications
robustesse du matin (strict control, UIA strict, filtre UIA-aware)
qui ont cassé les replays réels de Dom et ne se voient pas dans les
tests automatisés in silico.
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Greffe minimale du mécanisme d'apprentissage persistant (Fiche #18,
target_memory_store.py) sur le pipeline streaming V4 sans toucher à V3.
Architecture (docs/PLAN_APPRENTISSAGE_LEA.md) :
- Lookup mémoire AVANT la cascade résolution coûteuse OCR/template/VLM
dans _resolve_target_sync → hit = <10ms, miss = overhead zéro
- Record APRÈS validation post-condition (title_match strict)
dans /replay/result → 2 succès → cristallisation par répétition
- Single source of truth : l'agent remplit report.actual_position avec
les coords effectivement cliquées, le serveur les lit directement.
Pas de cache intermédiaire (option C du plan).
Signature écran V4 : sha256(normalize(window_title))[:16]. Robuste aux
données variables, faux positifs rattrapés par le post-cond qui
décrémente la fiabilité via record_failure().
Fichiers :
- agent_v0/server_v1/replay_memory.py : nouveau wrapper 316 lignes
exposant compute_screen_sig/memory_lookup/record_success/failure,
lazy-init du store, normalisation texte stable, garde sanity coords
- agent_v0/server_v1/resolve_engine.py : lookup mémoire en tête de
_resolve_target_sync (30 lignes)
- agent_v0/server_v1/replay_engine.py : _create_replay_state stocke
une copie slim des actions (sans anchor base64) pour retrouver le
target_spec par current_action_index
- agent_v0/server_v1/api_stream.py : 4 callers passent actions=...,
record success/failure dans /replay/result lit actual_position
du rapport (click-only), correction du commentaire Pydantic
- agent_v0/agent_v1/core/executor.py : remplit result["actual_position"]
après self._click(), transmis dans le report de poll_and_execute
Tests : 56 E2E + Phase0 passent, zéro régression. Cycle Phase 1 validé
en simulation : miss → record → miss → record → HIT au 3ème passage.
Le deploy copy executor.py a une divergence pré-existante de 1302
lignes non committées — traité séparément lors du cleanup prochain.
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Filtre d'événements parasites basé sur la CIBLE UIA :
- Un clic n'est filtré que si son uia_snapshot indique que l'élément
cliqué (ou un parent) est dans la fenêtre de Léa.
- Avant : on filtrait sur window.title qui pouvait être "Lea" même
quand le clic visait la taskbar (Léa au premier plan).
- Après : on regarde où va VRAIMENT le clic via parent_path UIA.
Extraction du expected_window depuis le parent_path UIA :
- Priorité au nom de la fenêtre racine du parent_path (plus fiable).
- Fallback sur window.title si pas de snapshot UIA ou pas de racine.
- Les fenêtres Léa sont neutralisées (effective_title="").
Pré-vérif avec polling tolérant (executor.py) :
- 5 tentatives avec 300ms entre chaque (total 1.5s max).
- Ignore les transitions "unknown_window" et fenêtre Léa.
- Évite les faux négatifs sur fenêtres en cours de changement.
Note : le filtrage reste basé sur des heuristiques. Un tri intelligent
par gemma4 au build reste à implémenter pour gérer les workflows
enregistrés avec des actions parasites (mail, chat, etc.).
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Corrections critiques après test E2E qui montrait des clics au mauvais endroit :
1. Routage par machine_id (api_stream.py)
Quand 2 machines partagent le même session_id (agent_demo_user),
les actions d'un replay pour la VM ne doivent PLUS être distribuées
au PC physique. Vérification que le replay_state appartient bien à
la machine qui poll avant de consommer la queue.
2. IRBuilder extrait expected_window_before/after (ir_builder.py)
Pour chaque action click/type/key_combo, stocke le titre de la fenêtre
au moment du clic (before) et le titre du prochain événement (after).
Ces champs alimentent le contrôle strict au runtime.
3. ExecutionCompiler crée SuccessCondition title_match (execution_compiler.py)
Quand expected_window_after est défini, crée une condition de succès
STRICTE avec method="title_match" et expected_title. Plus de simple
"l'écran a changé" — on vérifie la fenêtre résultante.
4. Runner propage expected_window_before et success_strict
Le flag success_strict indique à l'agent que le contrôle post-action
DOIT être strict (STOP sur mismatch au lieu de warning).
5. UIA strict sur parent_path (executor.py)
_resolve_via_uia_local REJETTE un match si l'élément trouvé n'est pas
dans la bonne fenêtre parente (évite ex: "Rechercher" taskbar confondu
avec "Rechercher" explorateur).
6. Pré/post vérif stricte et bloquante (executor.py)
- expected_window_before lu en priorité depuis l'action (plan V4)
- Post-vérif : si success_strict=True et timeout, result.success=False
→ le replay s'arrête au lieu de continuer avec des warnings.
Validé sur la VM :
- Le replay s'arrête proprement quand l'étape 2 aboutit dans "Propriétés de
Internet" au lieu de "blocnote.txt - Bloc-notes"
- Plus de clics en aveugle / saisie au mauvais endroit
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Câblage agent Windows pour le pipeline V4 :
captor.py — capture UIA pendant l'enregistrement
- _inject_uia_snapshot() appelé après chaque clic
- Ajoute evt['uia_snapshot'] = {name, control_type, parent_path, ...}
- Non-bloquant : fallback silencieux si helper absent
- ~10-20ms par clic, pas de ralentissement perceptible
executor.py — résolution UIA locale au replay
- _resolve_via_uia_local() : appelle lea_uia.exe find via UIAHelper
- Court-circuit prioritaire avant le GroundingEngine serveur
- Activé quand resolve_order[0] == "uia" et target_spec.uia_target présent
- Coordonnées pixel-perfect (bounding_rect → center)
- Fallback transparent vers le grounding serveur si UIA échoue
uia_helper.py copié dans agent_v1/core/ (wrapper Python pour lea_uia.exe)
Auto-détection du binaire dans C:\Lea\helpers\lea_uia.exe
Singleton partagé get_shared_helper()
Déployé et validé sur la VM Windows :
- query_at(100,100) → "Bureau 1" en 10ms depuis Python
- Binaire lea_uia.exe trouvé et fonctionnel
- Les 3 modules Python sont dans C:\Lea\agent_v1\core\
Ce qui est maintenant possible (après redémarrage de Léa sur la VM) :
- Enregistrer un workflow : chaque clic aura un uia_snapshot
- Compiler via /workflow/compile : plan V4 avec stratégie UIA primaire
- Rejouer via /replay/plan : l'agent utilise UIA (10-20ms) au lieu de VLM (2-5s)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Premier pas de l'Option B hybride : vision + UIA pour Windows natif.
Pourquoi Rust ?
- Binaire standalone ~500 Ko, aucune dépendance runtime
- 5-10x plus rapide que pywinauto (10-20ms par query vs 50-200ms)
- Compilation cross-platform depuis Linux (x86_64-pc-windows-gnu)
- Safe : pas de crash sur null pointer ou memory leak
- Préparation d'un déploiement industriel robuste
Commandes :
- query --x N --y N : élément UIA à cette position
- find --name "..." --control-type "..." : recherche par nom
- capture --max-depth N : élément focus + hiérarchie
- health : vérifier que UIA est dispo
Sortie JSON structurée (stdin/stdout pour IPC avec Python).
Stub Linux pour dev/tests sans Windows.
Validé sur VM Windows :
- query (100,100) → "Bureau 1" en 18ms
- query (500,400) → "Bureau 1" en 12ms
- find "Rechercher" → not_found en 11ms (normal, rien d'ouvert)
Le binaire lea_uia.exe sera packagé avec Léa dans C:\Lea\helpers\
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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."
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Les clics taskbar (sans window_capture.rect) ne passent plus par le
grounding VLM qui trouve "Rechercher" dans l'explorateur au lieu de
la taskbar. Le template matching du crop 80x80 est utilisé à la place.
Règle : fenêtre = grounding, taskbar = template matching.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Quand le magnétoscope ne trouve pas la cible, au lieu de la pause
supervisée, gemma4 (Docker port 11435, think=True) reçoit le contexte
(action prévue + fenêtre active) et décide :
- PASSER : le résultat est déjà atteint (onglet actif, dialog ouvert)
- STOPPER : état incohérent (mauvaise app)
- EXECUTER : fallback vers la pause supervisée
Testé : gemma4 décide PASSER quand l'onglet est déjà actif (5s).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
La description de la cible dans les notifications et logs utilise
by_text et window_title au lieu de by_role="yolo" qui n'a pas de
sens pour l'utilisateur.
Testé : gemma4 en mode texte (CPU, 0.2s) prend la décision "PASSER"
quand l'onglet est déjà actif. Base pour l'acteur intelligent.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Avant la résolution visuelle, compare l'embedding CLIP de l'écran
actuel (fenêtre) avec l'embedding de référence (enregistrement).
Si similarité < 0.75 → mauvaise application → STOP.
CLIP sur fenêtre = insensible au fond d'écran.
CLIP ne distingue pas les états fins (texte différent) → le titre
de fenêtre reste la vérification principale.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Approche hybride :
- Actions du magnétoscope (by_text, target_spec, grounding)
- Embeddings CLIP du workflow (512D par screenshot de clic)
- Au replay : CLIP vérifie l'état de l'écran AVANT chaque clic
Pipeline complet mesuré :
- ScreenAnalyzer (OCR) : 1.05s/screenshot
- CLIP embeddings : 0.093s/screenshot
- FAISS : <0.01s pour 13 vecteurs
- GraphBuilder : 0.7s (13 nodes, 12 edges)
- Total : 15.7s pour 1.5 min de session
- Extrapolation 1h : ~10 min
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
1. Le grounding se déclenche pour by_text_source="vlm" (pas juste "ocr")
Les textes lus par gemma4 (onglets, labels) sont du texte visible,
le grounding doit les chercher comme n'importe quel texte OCR.
2. gemma4 est automatiquement déchargé après le build_replay
pour libérer la VRAM et permettre à qwen2.5vl de charger au replay.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Quand plusieurs éléments ont le même texte ("Rechercher" dans la taskbar
ET dans l'explorateur), la position relative (en bas, en haut, à gauche)
aide le VLM à choisir le bon.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Quand l'OCR et SomEngine ne trouvent pas de texte sur un élément cliqué,
gemma4 (Ollama 0.20 Docker) analyse le screenshot fenêtre + position du
clic pour identifier l'élément ("voiture elec", "Settings", etc.).
Résultat : 0 clic sans by_text (vs 3 avant). Validation locale 7/8 (87%).
L'onglet Bloc-notes est maintenant correctement identifié.
Docker : ollama/ollama:0.20.2 sur port 11435 (GEMMA4_PORT env var).
Host : Ollama 0.16.3 sur port 11434 (qwen2.5vl grounding).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Compare 'Bloc-notes' (après le –) au lieu du titre complet.
'blocnote.txt – Bloc-notes' et 'voiture.txt – Bloc-notes'
sont la même app → pré-vérif et post-vérif passent.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Le resolve_target reçoit un screenshot temp de l'agent — le fichier
_window.png n'existe pas à cet emplacement. Au lieu de chercher un
fichier, on crop directement la fenêtre depuis le full screenshot
en utilisant window_rect du target_spec.
Fonctionne au replay (screenshot live) comme à l'enregistrement.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Après chaque clic, poll le titre de la fenêtre active toutes les 300ms
jusqu'à ce qu'il corresponde au titre attendu (max 10s).
100% visuel — pas de wait arbitraire.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Pré-vérification : avant chaque clic, vérifie que le titre de la
fenêtre active correspond à celui de l'enregistrement. Stop si mismatch.
Post-vérification : après chaque clic, vérifie que le titre a changé
vers expected_window_title (titre du prochain clic). Warning si mismatch.
expected_window_title enrichi dans build_replay depuis la séquence des clics.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Le premier clic (barre de recherche Windows) a un titre
"unknown_window" qui déclenchait la coupure de fin de session.
Ajout d'un guard : pas de coupure avant 3 actions significatives.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Template matching des icônes limité à la fenêtre active (window.png)
pour éviter les faux positifs sur le full screen. Seuil relevé de
0.70 à 0.90. Coordonnées fenêtre converties en coordonnées écran.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Utilise shot_XXXX_window.png (capture fenêtre active) au lieu du
full screen pour le grounding VLM. Image plus petite, ciblée,
sans bruit (taskbar, autres fenêtres).
Coordonnées fenêtre converties en coordonnées écran via window_rect.
window_capture (rect, window_size, click_relative) ajouté au target_spec.
Résultat : 50% → 80% de précision sur la session VM (16/20 clics).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Le prompt JSON ("Answer ONLY: {x, y}") ne fonctionne plus — retourne
[0.0, 0.0] systématiquement. Le prompt natif "Detect X with a bounding
box" retourne des bbox_2d précis. C'est le format pour lequel
Qwen2.5-VL est entraîné.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Qwen2.5-VL occupe 9.8 GB de VRAM → plus de place pour YOLO.
SomEngine passe en CPU (1.4s au lieu de 0.1s, acceptable car
utilisé uniquement pendant le build_replay, pas le replay).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
_resolve_by_grounding() essaie vLLM d'abord (API OpenAI-compatible,
port 8100) puis Ollama en fallback. vLLM utilise Qwen2.5-VL-7B-AWQ
sur GPU (~2-3s) vs Ollama sur CPU (~16s).
Config via env vars : VLLM_PORT (défaut 8100), VLLM_MODEL.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Résolution 4/4 (100%) validée localement :
- Texte OCR (by_text_source="ocr") → grounding Qwen2.5-VL (dist < 0.04)
- Icônes sans texte (by_text_source="") → template matching crop 80x80 (dist = 0.000)
Le VLM identify element est supprimé pour les icônes (descriptions
non-déterministes qui faisaient échouer le grounding). Le template
matching est instantané et parfait quand le crop est net (80x80).
Ajout de by_text_source dans target_spec pour distinguer OCR vs VLM.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Nouvelle approche basée sur les recherches état de l'art :
- _resolve_by_grounding() : le VLM retourne directement les coordonnées
(pas de SomEngine + numérotation intermédiaire)
- Utilise Qwen2.5-VL (entraîné pour le GUI grounding) au lieu de qwen3-vl
- Parse les formats natifs : bbox_2d, JSON x/y, arrays bruts
- Fallback multi-image : screenshot + crop → grounding sans description
- Identification des icônes via Qwen2.5-VL (meilleur que qwen3-vl)
Résultats sur session réelle (validation locale) :
- Éléments avec texte (Word, Document, Fichier) : 100% corrects
- Icônes sans texte (Windows logo, disquette) : en cours d'amélioration
Cascade strict mode :
0. Grounding VLM direct (Qwen2.5-VL) — NOUVEAU
0.5. Template matching pour icônes
1. VLM Quick Find (fallback)
1.5. SoM + VLM
2. Template matching strict
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Quand by_text est vide (icônes : logo Windows, disquette, croix),
le template matching du crop 80x80 est plus fiable que le VLM qui
choisit des éléments au hasard.
Cascade strict mode :
0. Template matching (si by_text vide) — crop 80x80 discriminant
1. VLM Quick Find (compréhension sémantique)
1.5. SoM + VLM
2. Template matching (fallback avec seuil 0.90)
3. Échec → STOP
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Pour les environnements Citrix avec détection de robots :
- Souris : courbe de Bézier quadratique avec déviation aléatoire
et vitesse variable (25 étapes, plus lent début/fin)
- Texte : frappe caractère par caractère via KeyCode.from_char()
avec délai aléatoire 40-120ms (pas de copier-coller)
- Plus de presse-papiers (Ctrl+V détectable)
Annulation du fix raw_keys→clipboard (plus nécessaire).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
1. Crop réduit de 150x150 à 80x80 (config + fallback serveur)
Plus discriminant pour les icônes de barre de titre
2. Email AZERTY : supprimer raw_keys quand le texte contient des
chars fusionnés depuis key_combos (@ de AltGr) → copier-coller
Le @ était perdu car absent des raw_keys individuels
3. Anchor match : template matching sur screenshot entier puis
élément SomEngine le plus proche (max 100px)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Le template matching du crop anchor contre les régions YOLO échouait
car l'anchor (150x150) est plus grand que les éléments détectés.
Maintenant : match sur le screenshot entier → centre du match →
élément SomEngine le plus proche (max 100px).
Fonctionne pour les icônes mais limité par la taille du crop
(150x150 de barre de titre matche à plusieurs endroits).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Le VLM 8B répond souvent avec "several UI elements", "I can see",
etc. au lieu d'un label court. Ces réponses remplissaient by_text
avec du non-sens, empêchant le som_anchor_match de se déclencher
pour les icônes sans texte (disquette, fermer, etc.).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
La condition vérifiait anchor_label (du SomEngine) au lieu de by_text.
Pour les icônes (disquette, loupe), by_text est vide même si anchor_label
contient du bavardage VLM. Maintenant le template matching anchor vs YOLO
se déclenche correctement.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
build_replay (stream_processor.py) :
- Remplir by_text depuis vision_info.text ou som_element.label
- VLM identification pour les éléments sans texte (icônes)
- Nettoyage du bavardage VLM (retrait préfixes courants)
resolve_target (api_stream.py) :
- Nouveau som_anchor_match : template matching du crop anchor vs régions YOLO
- Pour les icônes sans texte (disquette, loupe, etc.)
- Cascade : text match → anchor match → VLM
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Le template matching compare des pixels et donne des faux positifs
quand l'écran n'est pas dans le même état que l'enregistrement.
SomEngine + VLM comprend sémantiquement ce qu'on cherche.
Nouvelle cascade :
1. Serveur SomEngine + VLM (compréhension sémantique)
2. Template matching local (fallback si serveur down)
3. VLM local (fallback dev/test)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
