rpa_vision_v3/docs/guides/DEMARRAGE_RAPIDE.md

🚀 Démarrage Rapide - RPA Vision V3

✅ Corrections Appliquées (24 Nov 2025)

1. Bug de capture corrigé : 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read'
2. Dashboard documenté : Lancement avec --dashboard
3. Tests du dashboard corrigés : pytest installé, imports corrigés

---

📋 Prérequis

• Python 3.8+
• Linux (Ubuntu/Debian recommandé)
• 8GB RAM minimum
• GPU optionnel (pour accélération)

---

🎯 Lancement Rapide

Option 1 : Interface GUI Seule

cd rpa_vision_v3
./run.sh

Ce qui se passe :

• ✅ Vérification de l'environnement
• ✅ Création du venv si nécessaire
• ✅ Installation des dépendances
• ✅ Lancement de l'interface GUI
• ❌ Dashboard NON lancé

Interface :

• Bouton Start : Démarre la capture d'écran (toutes les 2s)
• Bouton Pause : Met en pause
• Bouton Stop : Arrête le système
• Logs : Affiche les événements en temps réel

---

Option 2 : GUI + Dashboard Web

cd rpa_vision_v3
./run.sh --dashboard

Ce qui se passe :

• ✅ Tout comme Option 1
• ✅ Dashboard web lancé en arrière-plan
• ✅ Accessible à : http://localhost:5001

Dashboard :

• Vue d'ensemble du système
• Statistiques en temps réel
• Workflows détectés
• Graphiques de performance

---

Option 3 : Dashboard Seul (Sans GUI)

cd rpa_vision_v3/web_dashboard
python3 app.py

Utilisation :

• Pour monitorer le système à distance
• Pour développement/débogage
• Accessible à : http://localhost:5001

---

🔍 Vérification

Vérifier que Tout Fonctionne

cd rpa_vision_v3

# Test 1 : Capture d'écran
python3 examples/test_screen_capturer.py

# Test 2 : Détection UI
python3 examples/example_ui_detection.py

# Test 3 : Dashboard
curl http://localhost:5001 2>/dev/null && echo "✓ Dashboard OK" || echo "✗ Dashboard non lancé"

---

🐛 Résolution de Problèmes

Problème : Erreur 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read'

Solution : ✅ CORRIGÉ dans gui/orchestrator.py

Vérifier que la correction est appliquée :

grep -q "tempfile.NamedTemporaryFile" rpa_vision_v3/gui/orchestrator.py && echo "✓ Corrigé" || echo "✗ Pas corrigé"

---

Problème : Dashboard Non Accessible

Cause : Dashboard non lancé

Solutions :

1. Relancer avec --dashboard :

   ./run.sh --dashboard
   

2. Vérifier le processus :

   ps aux | grep "app.py" | grep -v grep
   

3. Vérifier le PID :

   cat .dashboard.pid
   

4. Vérifier les logs :

   cat logs/dashboard.log
   

5. Lancer manuellement :

   cd web_dashboard
   python3 app.py
   

---

Problème : Erreur d'Import

Symptôme :

ModuleNotFoundError: No module named 'flask'

Solution :

source venv_v3/bin/activate
pip install flask

---

Problème : Ollama Non Disponible

Symptôme :

⚠ Ollama not available, VLM classification disabled

Solution :

# Installer Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Télécharger le modèle
ollama pull qwen3-vl:8b

# Vérifier
ollama list | grep qwen3-vl

---

📊 Utilisation

1. Démarrer le Système

./run.sh --dashboard

2. Cliquer sur "Start" dans la GUI

Le système commence à :

• 📸 Capturer l'écran toutes les 2 secondes
• 🔍 Détecter les éléments UI
• 📊 Analyser les patterns
• 💾 Sauvegarder les données

3. Ouvrir le Dashboard

Naviguer vers : http://localhost:5001

4. Observer les Logs

Dans la GUI, les logs affichent :

[11:02:42] 📸 Captured 10 screens, 15 elements detected
[11:02:44] 📸 Captured 20 screens, 18 elements detected
[11:02:46] 📸 Captured 30 screens, 12 elements detected

5. Arrêter le Système

• Cliquer sur Stop dans la GUI
• Ou : Ctrl+C dans le terminal

Le dashboard s'arrête automatiquement.

---

📁 Structure des Données

rpa_vision_v3/
├── data/                    # Données collectées
│   ├── sessions/           # Sessions d'entraînement
│   ├── workflows/          # Workflows détectés
│   └── embeddings/         # Embeddings CLIP
├── logs/                    # Logs système
│   └── dashboard.log       # Logs du dashboard
├── .dashboard.pid          # PID du dashboard
└── venv_v3/                # Environnement virtuel

---

🎓 Prochaines Étapes

1. Entraîner le système :

   • Effectuer des actions répétitives
   • Le système détecte les patterns
   • Les workflows sont sauvegardés

2. Utiliser les workflows :

   • Le système suggère des actions
   • Accepter/rejeter les suggestions
   • Le système s'améliore

3. Monitorer avec le dashboard :

   • Voir les statistiques
   • Analyser les performances
   • Exporter les données

---

📚 Documentation Complète

• Architecture : docs/specs/design.md
• API : docs/specs/requirements.md
• Tests : TESTING_GUIDE.md
• Corrections : CORRECTION_BUGS.md

---

🆘 Support

En cas de problème :

1. Vérifier CORRECTION_BUGS.md
2. Consulter les logs : logs/dashboard.log
3. Tester les exemples : examples/
4. Vérifier l'environnement : ./run.sh (étapes 1-6)

---

✅ Checklist de Démarrage

• Python 3.8+ installé
• Ollama installé (optionnel)
• Modèle qwen3-vl:8b téléchargé (optionnel)
• Lancé ./run.sh --dashboard
• GUI ouverte et "Start" cliqué
• Dashboard accessible à http://localhost:5001
• Logs affichent les captures d'écran
• Aucune erreur dans les logs

---

Version : V3.0
Date : 24 novembre 2025
Statut : ✅ Production Ready