# Roadmap Dockerisation RPA Vision

> Document créé le 26 janvier 2026 - À implémenter après période de démos

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## 1. CONTEXTE

Objectif : Faciliter le déploiement, les mises à jour et la maintenance via Docker.

### Situation actuelle
- Installation manuelle avec multiples venvs Python
- Dépendances complexes (PyTorch, CLIP, rfdetr, etc.)
- Configuration GPU manuelle
- Difficulté à reproduire l'environnement chez les clients

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## 2. AVANTAGES ATTENDUS

| Aspect | Bénéfice |
|--------|----------|
| **Déploiement** | Installation en une commande (`docker-compose up`) |
| **Reproductibilité** | Même environnement partout (dev/prod/client) |
| **Isolation** | Pas de conflits de dépendances Python/Node |
| **Mises à jour** | Pull nouvelle image, redémarrer |
| **Rollback** | Revenir à une version précédente instantanément |
| **Multi-tenant** | Plusieurs instances isolées sur même machine |
| **CI/CD** | Tests automatisés dans containers identiques à la prod |

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## 3. DÉFIS SPÉCIFIQUES À RPA VISION

| Contrainte | Solution | Complexité |
|------------|----------|------------|
| **GPU (CUDA)** | `nvidia-docker` / `--gpus all` | Faible |
| **Accès écran (X11)** | Monter `/tmp/.X11-unix` + variable `DISPLAY` | Moyenne |
| **Capture souris/clavier** | `--privileged` ou capabilities spécifiques | Moyenne |
| **Ollama** | Container séparé ou accès host via réseau | Faible |
| **Stockage modèles** | Volumes persistants (éviter re-téléchargement) | Faible |
| **Citrix/VDI** | Tests spécifiques nécessaires | Haute |

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## 4. ARCHITECTURE DOCKER PROPOSÉE

```yaml
# docker-compose.yml (structure cible)

version: '3.8'

services:
  # === FRONTEND ===
  vwb-frontend:
    build: ./visual_workflow_builder/frontend_v4
    ports:
      - "3000:3000"
    depends_on:
      - vwb-backend

  # === BACKEND VWB (GPU) ===
  vwb-backend:
    build: ./visual_workflow_builder/backend
    ports:
      - "5001:5001"
    volumes:
      - ./models:/app/models:ro
      - ./data:/app/data
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    depends_on:
      - redis
      - ollama

  # === DASHBOARD ===
  web-dashboard:
    build: ./web_dashboard
    ports:
      - "5004:5004"
    volumes:
      - ./data:/app/data
    depends_on:
      - redis

  # === OLLAMA (GPU) ===
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama-models:/root/.ollama
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]

  # === CACHE ===
  redis:
    image: redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis-data:/data

  # === BASE DE DONNÉES (optionnel) ===
  postgres:
    image: postgres:15-alpine
    environment:
      POSTGRES_DB: rpa_vision
      POSTGRES_USER: rpa
      POSTGRES_PASSWORD_FILE: /run/secrets/db_password
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data
    secrets:
      - db_password

volumes:
  ollama-models:
  redis-data:
  postgres-data:

secrets:
  db_password:
    file: ./secrets/db_password.txt
```

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## 5. PLAN D'IMPLÉMENTATION

### Phase 1 : Services Web (Priorité haute)
**Durée estimée : 1-2 jours**

- [ ] Dockerfile pour `web-dashboard`
- [ ] Dockerfile pour `vwb-frontend`
- [ ] Configuration nginx reverse proxy
- [ ] docker-compose.yml minimal (sans GPU)
- [ ] Tests de déploiement

**Gains** : Déploiement simplifié pour 60% du système

### Phase 2 : Backend avec GPU (Priorité moyenne)
**Durée estimée : 2-3 jours**

- [ ] Dockerfile pour `vwb-backend` avec CUDA
- [ ] Intégration Ollama container
- [ ] Volumes pour modèles (UI-DETR-1, CLIP)
- [ ] Tests GPU dans container
- [ ] Optimisation taille image (multi-stage build)

**Gains** : Environnement ML reproductible

### Phase 3 : Agent d'exécution RPA (Priorité basse)
**Durée estimée : 3-5 jours**

- [ ] Gestion accès X11/Wayland
- [ ] Permissions souris/clavier
- [ ] Tests sur différents environnements (natif, Citrix, VDI)
- [ ] Documentation des limitations

**Gains** : Système complet dockerisé

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## 6. ALTERNATIVE HYBRIDE (Recommandée initialement)

Pour simplifier le déploiement initial :

```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    DOCKER                            │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  │
│  │  Frontend   │  │  Dashboard  │  │   Ollama    │  │
│  │   :3000     │  │    :5004    │  │   :11434    │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘  │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐                   │
│  │  Backend    │  │    Redis    │                   │
│  │   :5001     │  │    :6379    │                   │
│  └─────────────┘  └─────────────┘                   │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
                         │
                         │ API calls
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                 HOST (non dockerisé)                 │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐    │
│  │  Agent RPA (accès direct écran/souris)      │    │
│  │  - pyautogui                                 │    │
│  │  - Capture écran                             │    │
│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```

**Avantages** :
- 80% des bénéfices Docker
- Évite les complications X11/permissions
- Plus simple à débugger
- Compatible tous environnements

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## 7. COMMANDES DE DÉPLOIEMENT CIBLES

```bash
# Installation complète
git clone https://github.com/xxx/rpa-vision-v3.git
cd rpa-vision-v3
docker-compose up -d

# Mise à jour
docker-compose pull
docker-compose up -d

# Rollback
docker-compose down
docker tag rpa-vision/backend:latest rpa-vision/backend:backup
docker pull rpa-vision/backend:v1.2.3
docker-compose up -d

# Logs
docker-compose logs -f vwb-backend

# Status
docker-compose ps
```

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## 8. PRÉREQUIS CLIENT

### Minimum
- Docker 24+
- Docker Compose 2.20+
- 16 Go RAM
- 50 Go disque

### Avec GPU (recommandé)
- NVIDIA Driver 535+
- nvidia-container-toolkit
- GPU avec 8+ Go VRAM

### Commande de vérification
```bash
# Vérifier Docker
docker --version
docker-compose --version

# Vérifier GPU Docker
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi
```

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## 9. REGISTRE D'IMAGES

Options pour héberger les images :

| Option | Avantages | Inconvénients |
|--------|-----------|---------------|
| Docker Hub | Gratuit, simple | Images publiques ou payant |
| GitHub Container Registry | Intégré GitHub | Limites de stockage |
| AWS ECR | Scalable, privé | Coût AWS |
| Self-hosted (Harbor) | Contrôle total | Maintenance |

**Recommandation** : GitHub Container Registry pour commencer (gratuit, privé possible)

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## 10. LIENS UTILES

- [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html)
- [Docker Compose GPU](https://docs.docker.com/compose/gpu-support/)
- [Ollama Docker](https://hub.docker.com/r/ollama/ollama)
- [Multi-stage builds](https://docs.docker.com/build/building/multi-stage/)

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*Document à compléter après la période de démos*
*Prochaine révision prévue : Février 2026*