rpa_vision_v3/FICHE_16_REPLAY_SIMULATION_COMPLETE.md

Report*lation  Simu6 : Replay#1Fiche ision V3 - A VRP
*bre 2025*  22 décemo - Alice Kiré par Dom, lément**

*ImpELRATIONN OPÉETE ETCOMPLl :** ✅ **atut Fina
---

**Stnce
erformang de pmarki- ✅ Benché
de qualit Validation on
- ✅ressists de rég ✅ TeCD
-gration CI/
- ✅ Intépement dévelopilisation en✅ Ut
- :**t pour 3

**Prê Visionvec RPA Ve aration fluid Intég
- ✅nteet puissaintuitive - ✅ CLI rnis
asets foude datples ée
- ✅ Exemtion détaillenta- ✅ Documstifs
aunitaires exh✅ Tests ue
- nnellfonctiocomplète et entation mplém
- ✅ IForts :**oints 
**Pses.
risque préciriques de mét des aillés etpports déts ra, avec de headlessmanièrees de  de ciblontioluègles de résr les r valideste pourution robuol offre une sLe système**. testéementée et ent implé **complètemn Report esty Simulatiopla16 - ReFiche #

La nnclusio## Co

n'amélioratiomatiques dutogestions aion** : Sugtimisats
5. **Oportre rappue entff automatiqon** : Diis4. **Comparatats
fs des résules interactiiquaphon** : Grisati3. **Visuals
blématique procason des  Prédicti ML** :se
2. **Analyons réellespuis sessi datasets deréer des* : Comatique* Autération

1. **Génlesons Possibati### Amélioriquement

namrable dynon configudes risques Pondération s** : triques Fixets
3. **Méseta de daomatiquetion autéra de génAuto** : Pasération s de Gén
2. **Paas de test des cnuelleion maCréats** : sets Manuelta
1. **Daes
elltations Actu## Limires

#ons Futuatior et AméliLimitations
## tiques
automaports  Raptation** :📚 **Documention
- e dégradaion dDétecte** : *Maintenanc- 🔧 *s
 exhaustifestseurs** : Td'Errn éductiot
- 📉 **Remenoit déplanavation : Validce** 🛡️ **Confianction

- Produ la 

### Pourématiquesrobl p casfication desIdenti* : ue*lyse de Risq**Anat
- 🔍 demenpientifiées rans idssio* : Régree*récocn Pctio 🎨 **Détes
-nceperformaque des storiHi** : utiond'Évol📈 **Suivi atisés
- ts automnue** : Testion Conti**Valida✅ - ité

 la Qual# Pour
##nistes
sts détermié** : Teductibilit**Repro- 🔄 s
es complèteriquée** : MétDétailllyse 
- 📊 **Anastantanésésultats indiat** : Rck Immé*Feedbaondes
- 🎯 *uelques secn qts e* : Tesapide*n RatioItér- 🚀 **t

éveloppemenur le Ds

### Po# Avantage
#tifs
```
objec les  dans sontétriquesutes les mnt - To
  ✅ Excellens:mmandatiomd

💡 Recoplay_report.arkdown : re.json
  - Mlay_reportrep- JSON : énérés :
  Rapports g

📄 on)écisi(80.0% pr:   5 cas NTEXT      
  BY_CO)onisipréc0% s (95.  20 caSITE       :on)
  COMPO0.0% précisis (9ca30  :      TEXT    on)
  BY_isi5.6% préc45 cas (9:     _ROLE      ées:
  BYgies utilis

Straté (<0.3) : 77 casle risqueaib F)
 3-0.7cas (0.5  1que moyen  :7)
  Ris>0.cas (evé  : 3 Risque élques:
  isnalyse des rs/sec

A   : 18.4 cabit       Déas
 4.2ms/coyen   : 5s
  Temps m5420.3mal   : mps tot Te
 ce:Performan4

  : 0.23moyen  
Risque 92.0%): 92 (   ision    )
Préc.0% 95 (95         :00
Succès tés     : 1rai====
Cas t==============================================
==========SIMULATIONUMÉ DE ===
📊 RÉS=======================================================
==

```sumé CLIs

### Réltatde Résuxemples ## Equalité

tion de radadégertes sur ** : Altoringec
- **Monis d'échrn des pattection Déte* :g**Self-Healins
- *ormanceerfe des p: Historiqum** lytics Syste**Anation
- ésolude rmétriques e des  : Collectiche #10)** Engine (FPrecision
- **ts :
stanystèmes exiles svec ation aé

Intégrde Qualit Métriques ###ent

nt déploiemst final avaon** : Te. **Validatiions
6 recommandaton lesster seltion** : Aju
5. **Itéra Markdownapportsminer les rxa: Eyse** 
4. **Anal"`t "**atasecli.py --dlation_eplay_simuython rt** : `pple **Test Com`
3.*"ev_dataset "don_cli.py --mulati replay_sipython : `st Local**s
2. **Tees fiche lgles danss rèr leodifie: M** ementDéveloppt

1. **emen Développw dekflo
### Woron V3
c RPA Visiégration ave

## Int``
`.md.md complexsimpleébit" 
grep "Dces performanarer lesd

# Compx.mmpleut-md co--omplex_*" "co-dataset li.py -mulation_creplay_sion mplexe
pythet cotas
# Dale.md
simpt-md -ou_*" -"simplet se--dataon_cli.py imulatihon replay_s
pytimple Dataset sash
#:

```be performance uation dÉvalarking

nchm
### 4. Be```
port.md
refull_-md se --outrbo**" --ve-dataset "on_cli.py -y_simulatihon replataillée
pytlyse dé

# Anataset "**"--daion_cli.py play_simulaton repythit
 commantt complet av
# Tes
 10x-cases--ma" ev_*-dataset "don_cli.py -ti_simulan replay
pythocas)de (10  Test rapi
#shba

```ide :Cycle raptératif

 IntDéveloppeme. 
### 3"
```
s passedestssion tgre"✅ All recho 

exit 1
fi
    eXIT_CODE"e: $Ed! Exit codecteion det Regress"❌
    echo enne 0 ]; thEXIT_CODE -

if [ $IT_CODE=$?
EX*" --quietssion_egre"rataset --dtion_cli.py imulaay_sn repl

pythosion.sht_regres
# tesh
#!/bin/bas
```bash
/CD :n CIIntégratio

ngn Testiessio## 2. Régr```

#)
 after.jsoncy_rate'curadata.acq '.meta     <(j \
n)re.jsobefoy_rate' ta.accurac.metadaq 'diff <(jparer


# Comonter.jst-json afpy --oun_cli.mulation replay_sition
pythoodifica
# Après m
onjsore.json beft---oution_cli.py ula_simthon replay
pyionicat modifntAva
```bash
# ions :
 modificatact dester l'imp

Tese Règlesalidation d
### 1. Vage
 Cas d'Us##

v
```uccess -_stest_caseoad_single_est_lnSmoke::tatiomulplaySiy::TestRet_smoke.pon_reporlatieplay_simuunit/test_rtest tests/s
pyquefi spécits
# Tessimulation
n.replay_tioua.evaly --cov=coreport_smoke.pimulation_ret_replay_sessts/unit/test teerture
pyt
# Avec couve.py -v
ort_smoklation_repy_simuest_replait/tts/unst tesres
pytets unitai# Tes`bash


``n### Exécutioeport)

, ReplayRResultions, SimulatskMetricclasses (Ris des riétéPropques
- ✅ s risution deDistriblaires
- ✅ ents simitage d'élém
- ✅ CompMarkdownort JSON et 
- ✅ Explatione de simulètation comp
- ✅ Intégrt échec) eèsnique (succ de cas ution✅ Simulaue
- s de risqe métriquel de
- ✅ Calcuec limit multiple avntargemedes)
- ✅ Chliides et invast (valde cas de tergement e

- ✅ Chauvertur# Coires

##s Unita
## Teston |
ntite atteée, nécessilution risquéso 0.7-1.0 | Revé |ller |
| Élrvei mais à su acceptablesolution-0.7 | Ré.3
| Moyen | 0uë |mbigon ae et n fiabl Résolution-0.3 | 0.0le |---|
| Faib-------------------|------|ation |
|-- Significue | Plage |isq

| Rtationterpré# In
```

##sé
)mps normali% - Te)     # 1000.0, 1.0/ 10time_ms 1 * min(  0.rsée
  Marge inve - 0% +     # 2p1_top2)- margin_to0 (1.  0.2 * e
  ce inversé% - Confian    # 30_score) + ncefidecon3 * (1.0 - 
    0.té0% - Ambiguï # 4        core +     y_siguit.4 * amb(
    0all_risk = hon
overyt
```plobal
u Risque G Formule due

###isq Rriques deét

## Msateur
```ion utilirrupt130 = Inte# 
%) (<70suffisanteinon Précisi
# 3 = %)ble (<50ès fai trde succès Taux on
# 2 ='exécutieur d 1 = Err = Succès
## 0etour
de rs 
# Code-verbose
    -nce 30 \
n-toleraositio\
    --peshold 0.8 ilarity-thrsim \
    --.mdmd report   --out-.json \
 son resultst-j-ou  -\
  es 50  --max-cas_*" \
   et "formdatas --.py \
   _cli_simulationhon replayyt
pescéns avanOptio
# i.py
imulation_cleplay_sthon rsique
pyUsage ba
# `bash
``I
face CLer
### 5. Inttiques
 automamandationsecom
- Res échecs
- Liste dblématiquesdes cas pro- Top 10  stratégie
ils parDétan
- tioistribuavec ds risques alyse deAn
- formances de pertistiqueif
- Staexécut Résumé 

--Friendly)own (Human# Markd
###]
}
```
 [...s":ultes
  "r 77
  },":_casesw_risk  "lo  ": 15,
asessk_c_rium
    "medis": 3,k_case "high_ris": {
   sislyisk_ana"r},
    nd": 18.4
es_per_seco
    "cas4.2,s": 5me_mon_tiolutig_res    "av: {
tats"formance_s"per  
  },
234: 0.e_risk"erag
    "av 0.92,":acy_ratecur   "aces": 95,
 ful_casccess0,
    "sus": 10_case"total00",
    10:30:"2025-12-22T": timestamp  "": {
  etadata "m``json
{
 
`-Friendly)
Machine#### JSON (apports

 Rration de# 4. Géné``

##
`sk  # 0.156rirall_ove_metrics.isk = risk)
overall_r(0.0-1.0bal  risque glode

# Score on
)solutide rémps   # Tes=23.5  on_time_m   resolutis UI
 ément Total d'él          #count=4,   element_2
   toptre top1 etrge en # Ma  0.15,  op2=argin_top1_t
    m resolverConfiance du  # re=0.9,    ce_scoiden  confilaires
  imts sémenmbre d'él     # No.2, score=0  ambiguity_(
  ricsskMetetrics = Rik_m
risythons

```pde Risquecul ## 3. Cal
```

#Fiche #14)mory (rame me# - Cross-f #13)
ndex (Ficheatial i - Sp
# #12)s (Ficheumnrm rows/col
# - FoFiche #11)lti-anchor (- Mu
# he #10)ng (Ficeali# - Auto-hiche #9)
y (Fons et retrtconditi Pos)
# -iche #8de texte (Fsation # - Normalies #8-#14:
es des fiches règl toutes l Utilise
#s=True
)
ativede_alternclus,
    in   test_caseon(
 ulatiun_simator.r= simul
report el réResolveravec Targetcution on
# Exé

```python Headlesslati. Simu```

### 2elles)
s optionntadonnéea.json (Mémetadatdu)
# - ten(Résultat atted.json xpec# - e)
ntraintests et coc avec hintSpeson (Targespec.jt_targemplet)
# - te con (ScreenStastate.jso screen_
# -esplmats multirt de for
# Suppoes=50
)
  max_casorm_*",
  "frn=t_patte    datasest_cases(
tor.load_teulaases = sim
test_cternent avec pat# Chargemon
s

```pythatasete Dhargement d1. C### entées

plémnnalités Imio

## Fonctéestadonnson : Mé- metadata.j   t attendu
n : Résultaed.jso  - expectntes
 rai avec contRésolutionon : get_spec.jstar  - on
 d'inscriptiFormulaire e.json : reen_stat
   - sc/`**rm_002foet/example_tass/datest **`nnées

6.tado.json : Méetadata
   - mtendusultat atn : Réexpected.jso
   - boutonon de ésoluti: Rec.json - target_sp
   re de loginn : Formulaijsote._sta
   - screenm_001/`**fort/example_ase*`tests/datle

5. *mps d'Exeet### Datas

pannage   - Dés
lée détailas d'usag  - Ciques
 ion des métratprét
   - Interts des datase- Formation
   at'utilisxemples dt
   - Er complee utilisateuuid G`**
   -N_GUIDE.mdIOATREPLAY_SIMULdocs/guides/on

4. **`cumentati

### Do robusteerreursestion d'   - Gropriés
apps de retour  Codeaté
   - résumé formfichage de  - Afgurable
 fi conLogging - les
  figurabon Arguments c  - complète
 dee comman ligne drfacente - Is)
  * (150 ligne.py`*tion_cliplay_simula`re
3. **
## CLIlités

#nctionnaplète des forture com- Couvesses
    des claétéss proprits de- Tes   es
risqu des stributions de di
   - Testortsort de rappxp - Tests d'ete
  omplèion cégrat Tests d'int
   -quescas unition de simulade  Tests 
   - de risquees de métriquul calcs de- Testst
    cas de tergement dests de chaTe)
   - 0 lignes.py`** (65smoke_report_ulationsimy_plaest_re/t*`tests/unit
2. *ests


### TtégréeCLI ince nterfadown
   - I et Mark Export JSONque
   -e risres dscoCalcul des sets
   - atament de dgeodes de char  - Méth
 letpport comport` : RaplayRepasse `Re  - Clulation
 simtat d'une ult` : RésulmulationRes Classe `Si
   - risqueques des` : MétriMetrice `RiskassCl
   -  cas de test d'unrésentationtCase` : Repsse `Tesl
   - Claipanceur prition` : MotSimula`Replayse )
   - Clas(1050 lignesy`** ulation.p/replay_simvaluation`core/e1. **tation

ore Implemen

### Cers Créés Fichiis

##test fourn de tasets** : Daxemples **Eillé  
✅teur détalisati** : Guide untationcumeDo✅ **plète  
comte de tests  Suiitaires** :ts Un
✅ **Tesitive  e intue commandace ligne d* : InterfComplet*I CLébit  
✅ ** det de temps es : Métriqu**Performance)  
✅ ** (humain+ Markdownmachine) x** : JSON (pports Duaup2  
✅ **Ra1/totopnce, marge onfia, c : Ambiguïté**e Risque **Scores d 
✅s les fiches  avec toutegetResolverTarlise * : Utielles* Ré*Règlesse  
✅ * UI requiinteractionAucune s** : Headles

✅ **100% tteintsectifs A
## Objormance.
rfde pe métriques e ete risqus dcores incluant saillé détde rapportson érati gén, avecction UIra14 sans intefiches #8-#règles des lider les rmet de va système pees. Leon de cibl résolutides règles headless des  pour teston ReportmulatiSie Replay èmdu systète pln comntatioléme

Imp
## RésuméSTÉ
TET IMPLÉMENTÉ E :** ✅ tatut
**S 2025  bre 22 décemDate :** 
**iro lice Km, Ar :** Do

**Auteu COMPLETE ✅t -ation ReporSimulReplay 16 - he #ic# F