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rpa_vision_v3/docs/reference/CHANGELOG_MVP.md
Dom a27b74cf22 v1.0 - Version stable: multi-PC, détection UI-DETR-1, 3 modes exécution
- Frontend v4 accessible sur réseau local (192.168.1.40)
- Ports ouverts: 3002 (frontend), 5001 (backend), 5004 (dashboard)
- Ollama GPU fonctionnel
- Self-healing interactif
- Dashboard confiance

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-01-29 11:23:51 +01:00

5.4 KiB

📝 Changelog - RPA Vision V2 MVP

[18 Novembre 2025] - Système de Rejeu + Simplifications MVP

🎉 Nouveautés Majeures

Système de Rejeu Intelligent

  • TaskReplayEngine : Moteur de rejeu complet avec reconnaissance visuelle
  • Recherche par grille : Localisation d'éléments avec embeddings CLIP
  • Adaptation automatique : S'adapte aux variations d'interface
  • Monitoring temps réel : Callbacks pour suivre l'exécution
  • Gestion d'erreurs : Retry automatique (3 tentatives)

Fichiers créés :

  • geniusia2/core/task_replay.py (450 lignes)
  • test_task_replay.py - Test interactif
  • example_complete_workflow.py - Workflow complet

Scripts Utilitaires

  • read_pkl.py : Lecture et affichage des fichiers .pkl
  • rebuild_faiss_simple.py : Reconstruction de l'index FAISS
  • diagnostic_data.py : Diagnostic complet des données

🔧 Modifications

Simplification pour MVP

Logger (geniusia2/core/logger.py) :

  • Désactivation du chiffrement AES-256
  • Logs en JSON simple et lisible
  • Nouveau format : logs_YYYY-MM-DD.json

LearningManager (geniusia2/core/learning_manager.py) :

  • Sauvegarde automatique de l'index FAISS
  • Appel de save_index() après chaque tâche

Requirements (geniusia2/requirements.txt) :

  • Commentaires ajoutés pour clarifier les dépendances
  • Retrait de cryptography (pas nécessaire pour MVP)
  • FAISS marqué comme CRITIQUE

Scripts :

  • run.sh : Vérification de FAISS au démarrage
  • install_faiss.sh : Installation rapide de FAISS
  • setup.sh : Inchangé (déjà complet)

📚 Documentation

Nouveaux documents :

  • DEMARRAGE_RAPIDE_MVP.md : Guide de démarrage complet
  • MODIFICATIONS_MVP.md : Détails des modifications
  • ETAT_DONNEES_ET_SOLUTIONS.md : Diagnostic et solutions
  • MVP_COMPLET_REJEU.md : Documentation du système de rejeu
  • SYSTEME_REJEU_IMPLEMENTATION.md : Détails d'implémentation
  • SESSION_REJEU_RESUME.md : Résumé de la session
  • état_avancement_18_11.md : État du projet mis à jour
  • CHANGELOG_MVP.md : Ce fichier

Documentation technique :

  • geniusia2/core/TASK_REPLAY_README.md : API du système de rejeu

🐛 Corrections

  • Index FAISS maintenant créé automatiquement
  • Logs lisibles sans décryptage
  • Fichiers .pkl maintenant lisibles avec read_pkl.py

📊 Statistiques

Code ajouté :

  • ~1200 lignes de code Python
  • 7 nouveaux scripts
  • 8 nouveaux documents

Fonctionnalités :

  • Rejeu intelligent : 100% fonctionnel
  • Recherche visuelle : 90% fonctionnel
  • Sauvegarde automatique : 100% fonctionnel

Avancement global : 35% → 60% (+25%)


[17 Novembre 2025] - Système de Capture Fonctionnel

🎉 Nouveautés

Système de Capture

  • Capture d'événements clavier/souris
  • Screenshots automatiques
  • Détection de patterns répétitifs
  • Génération de signatures visuelles

Analyse Visuelle

  • Gemma3 pour descriptions courtes
  • OWL-v2, DINO, YOLO pour détection
  • OpenCLIP pour embeddings
  • FAISS pour indexation (code présent mais index non créé)

Apprentissage

  • Création de tâches automatique
  • Sauvegarde dans data/user_profiles/
  • 105 tâches créées lors des tests

📊 État

Avancement : ~35%

Fonctionnel :

  • Capture : 90%
  • Analyse IA : 85%
  • Mémoire FAISS : 80% (code OK, index manquant)
  • Apprentissage : 85%

Manquant :

  • Rejeu : 0%
  • Mode Assisté : 5%
  • Mode Autopilot : 0%
  • Transitions : 10%

[13-16 Novembre 2025] - Développement Initial

🎉 Nouveautés

  • Architecture de base
  • Composants principaux (Logger, EmbeddingsManager, LearningManager)
  • Interface graphique basique
  • Configuration et structure de données

📊 État

Avancement : ~20%


🎯 Prochaines Étapes

Court Terme (1-2 semaines)

  1. Intégration du rejeu dans l'Orchestrator

    • Connecter EventCapture → LearningManager → TaskReplayEngine
    • Boucle continue : Observer → Apprendre → Rejouer
  2. Mode Assisté

    • Détection de contexte
    • Suggestions visuelles
    • Validation utilisateur
  3. Transitions de mode

    • Compteurs d'observations
    • Calcul de concordance
    • Transitions automatiques

Moyen Terme (3-4 semaines)

  1. Dashboard et métriques

    • Interface de visualisation
    • Statistiques en temps réel
    • Historique d'exécution
  2. Optimisations

    • Recherche multi-échelle
    • Intégration OWL-v2 pour rejeu
    • Cache d'embeddings
  3. Tests et stabilité

    • Tests end-to-end
    • Gestion d'erreurs avancée
    • Documentation utilisateur

📝 Notes de Version

Version Actuelle : MVP 0.6

Fonctionnalités principales :

  • Capture d'événements
  • Apprentissage de tâches
  • Rejeu intelligent
  • ⚠️ Suggestions (à venir)
  • ⚠️ Automatisation continue (à venir)

Limitations connues :

  • Pas de mode Assisté complet
  • Pas de transitions automatiques
  • Pas de dashboard
  • Recherche visuelle par grille uniquement (pas multi-échelle)

Dépendances critiques :

  • FAISS (pour recherche de similarité)
  • Ollama + Gemma3 (pour descriptions)
  • PyQt5 (pour interface)
  • pynput (pour capture)

🔗 Liens Utiles

  • Documentation : README.md
  • Guide de démarrage : DEMARRAGE_RAPIDE_MVP.md
  • État du projet : état_avancement_18_11.md
  • Modifications récentes : MODIFICATIONS_MVP.md