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** : TeductibilitRepro- 🔄 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

/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

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 

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###]
}

[...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 {

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#12)s (Ficheumnrm rows/col

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he #10)ng (Ficeali# - Auto-hiche #9)

y (Fons et retrtconditi Pos)

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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

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