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RPA Precision Enhancement - Spécification des Exigences
Auteur: Dom, Alice Kiro
Date: 15 décembre 2024
Version: 1.0
Statut: Nouveau
🎯 Vue d'Ensemble
Suite aux corrections réussies des Fiches #1, #2, et #3 qui ont résolu les bugs critiques de précision ("robot qui clique à côté"), cette spécification définit la prochaine phase d'amélioration du système RPA Vision V3 pour atteindre une précision de niveau production.
📋 Contexte et Motivation
Succès Actuels ✅
- Fiche #1: Contrats de données unifiés (aliases de compatibilité)
- Fiche #2: Format BBOX XYWH standardisé (précision géométrique)
- Fiche #3: Context hints intégrés dans résolution composite
- Précision actuelle: ~95% (amélioration de +35% depuis les corrections)
Défis Restants 🎯
- Robustesse multi-environnements: Variations d'écran, résolutions, DPI
- Adaptation dynamique: UI qui changent (mises à jour, thèmes)
- Performance à l'échelle: Optimisation pour workflows complexes
- Monitoring avancé: Métriques de précision en temps réel
- Auto-amélioration: Apprentissage continu des échecs
🎯 Objectifs Principaux
Objectif 1: Précision Robuste Multi-Environnements
- Cible: 98%+ de précision sur différentes résolutions/DPI
- Métriques: Taux de succès par environnement, écart-type des positions
- Valeur: Déploiement fiable sur parcs hétérogènes
Objectif 2: Adaptation Dynamique UI
- Cible: Détection automatique des changements UI et re-calibration
- Métriques: Temps de récupération après changement UI, taux de faux positifs
- Valeur: Maintenance réduite, workflows auto-résilients
Objectif 3: Performance Optimisée
- Cible: <50ms résolution moyenne, <200ms pour cas complexes
- Métriques: Latence P95, throughput résolutions/seconde
- Valeur: Workflows fluides, expérience utilisateur améliorée
Objectif 4: Monitoring Intelligent
- Cible: Dashboard temps réel avec alertes prédictives
- Métriques: MTTR (Mean Time To Recovery), précision par composant
- Valeur: Proactivité opérationnelle, debugging facilité
👥 Personas et Cas d'Usage
Persona 1: Administrateur RPA
Besoins:
- Monitoring centralisé de la précision
- Alertes automatiques sur dégradation
- Métriques de performance par workflow
Cas d'usage:
- Surveiller 50+ workflows en production
- Détecter rapidement les régressions
- Optimiser les configurations par environnement
Persona 2: Développeur Workflow
Besoins:
- Outils de debugging précision
- Feedback temps réel sur qualité résolution
- Suggestions d'amélioration automatiques
Cas d'usage:
- Créer workflows robustes multi-environnements
- Diagnostiquer échecs de résolution
- Optimiser sélecteurs pour performance
Persona 3: Utilisateur Final
Besoins:
- Workflows qui "marchent toujours"
- Récupération transparente des erreurs
- Performance constante
Cas d'usage:
- Exécuter workflows quotidiens sans intervention
- Travailler sur différents postes/résolutions
- Bénéficier d'améliorations automatiques
📋 User Stories
Epic 1: Robustesse Multi-Environnements
US-1.1: Normalisation DPI/Résolution
En tant qu' administrateur RPA
Je veux que les workflows fonctionnent identiquement sur différentes résolutions
Afin de déployer sur un parc hétérogène sans reconfiguration
Critères d'acceptation:
- Détection automatique DPI/résolution
- Normalisation coordonnées BBOX
- Tests sur 3+ résolutions différentes
- Précision >95% sur chaque environnement
US-1.2: Adaptation Échelle UI
En tant que développeur workflow
Je veux que les éléments soient trouvés même avec zoom/échelle différents
Afin de créer des workflows universels
Critères d'acceptation:
- Support zoom 75%-150%
- Recalibration automatique des seuils
- Métriques de confiance ajustées
- Fallback multi-échelle
Epic 2: Adaptation Dynamique
US-2.1: Détection Changements UI
En tant qu' utilisateur final
Je veux que mes workflows continuent de fonctionner après mises à jour UI
Afin de ne pas avoir à les reconfigurer constamment
Critères d'acceptation:
- Détection automatique changements layout
- Stratégies de récupération adaptatives
- Apprentissage des nouveaux patterns
- Notification changements détectés
US-2.2: Auto-Calibration Seuils
En tant que système RPA
Je veux ajuster automatiquement mes seuils de confiance
Afin de maintenir une précision optimale
Critères d'acceptation:
- Analyse historique des succès/échecs
- Ajustement dynamique des seuils
- A/B testing des configurations
- Rollback automatique si dégradation
Epic 3: Performance Optimisée
US-3.1: Cache Intelligent
En tant que système RPA
Je veux un cache multi-niveaux optimisé
Afin de réduire la latence de résolution
Critères d'acceptation:
- Cache embeddings par session
- Cache relations spatiales
- Invalidation intelligente
- Métriques hit rate >80%
US-3.2: Résolution Parallèle
En tant que développeur workflow
Je veux résoudre plusieurs cibles en parallèle
Afin d accélérer les workflows complexes
Critères d'acceptation:
- API résolution batch
- Pool de workers configurables
- Gestion ressources GPU/CPU
- Latence réduite 50%+ pour batch
Epic 4: Monitoring Avancé
US-4.1: Dashboard Précision Temps Réel
En tant qu' administrateur RPA
Je veux un dashboard temps réel de la précision
Afin de détecter rapidement les problèmes
Critères d'acceptation:
- Métriques temps réel par workflow
- Graphiques tendances précision
- Alertes seuils configurables
- Export données pour analyse
US-4.2: Diagnostic Automatique
En tant que développeur workflow
Je veux des suggestions automatiques d'amélioration
Afin d' optimiser mes sélecteurs
Critères d'acceptation:
- Analyse patterns d'échec
- Suggestions sélecteurs alternatifs
- Scoring qualité résolution
- Recommandations performance
🔧 Exigences Techniques
Performance
- Latence résolution: <50ms P95 (simple), <200ms P95 (composite)
- Throughput: >100 résolutions/seconde
- Mémoire: <500MB overhead cache
- CPU: <10% utilisation baseline
Fiabilité
- Précision: >98% multi-environnements
- Disponibilité: 99.9% uptime
- Récupération: <5s après changement UI
- Cohérence: Résultats identiques multi-exécutions
Scalabilité
- Workflows simultanés: >50
- Éléments UI: >1000 par écran
- Historique: 30 jours métriques
- Environnements: Support 10+ configurations
Sécurité
- Données sensibles: Pas de capture credentials
- Logs: Anonymisation automatique
- Accès: RBAC pour monitoring
- Audit: Traçabilité complète actions
🚫 Exclusions
Hors Périmètre v1.0
- OCR avancé: Reconnaissance texte complexe (v2.0)
- IA générative: Génération workflows automatique (v2.0)
- Multi-applications: Workflows cross-app (v1.1)
- Mobile: Support tablettes/smartphones (v2.0)
Contraintes Acceptées
- Environnements supportés: Windows 10+, macOS 12+, Ubuntu 20+
- Navigateurs: Chrome 90+, Firefox 88+, Edge 90+
- Résolutions: 1024x768 à 4K
- Langues: Interface anglais/français uniquement
📊 Métriques de Succès
Métriques Primaires
- Précision Globale: >98% (vs 95% actuel)
- Latence P95: <50ms simple, <200ms composite
- MTTR: <5 minutes (vs 30 minutes actuel)
- Satisfaction Utilisateur: >4.5/5 (enquête)
Métriques Secondaires
- Cache Hit Rate: >80%
- False Positive Rate: <2%
- Adaptation Time: <10s après changement UI
- Resource Efficiency: <10% CPU, <500MB RAM
Métriques de Qualité
- Code Coverage: >90%
- Performance Tests: 100% passing
- Security Scan: 0 vulnérabilités critiques
- Documentation: 100% APIs documentées
🗓️ Jalons et Livrables
Phase 1: Fondations (Semaines 1-2)
- Architecture monitoring avancé
- Framework métriques temps réel
- Cache multi-niveaux
- Tests performance baseline
Phase 2: Robustesse (Semaines 3-4)
- Normalisation DPI/résolution
- Adaptation multi-échelle
- Détection changements UI
- Stratégies récupération
Phase 3: Performance (Semaines 5-6)
- Résolution parallèle
- Optimisations cache
- Profiling et tuning
- Benchmarks comparatifs
Phase 4: Monitoring (Semaines 7-8)
- Dashboard temps réel
- Alertes intelligentes
- Diagnostic automatique
- Documentation utilisateur
🔗 Dépendances
Dépendances Internes
- Core Models: Contrats données stabilisés (Fiches #1-3) ✅
- Target Resolver: Context hints implémentés (Fiche #3) ✅
- Action Executor: Précision BBOX corrigée (Fiche #2) ✅
- Analytics System: Infrastructure existante
Dépendances Externes
- Monitoring Stack: Prometheus/Grafana ou équivalent
- Cache Backend: Redis ou équivalent
- GPU Resources: CUDA 11+ pour optimisations
- Testing Infrastructure: Environnements multi-résolution
⚠️ Risques et Mitigation
Risques Techniques
- Performance Dégradation: Monitoring peut impacter latence
- Mitigation: Sampling intelligent, async processing
- Cache Invalidation: Complexité gestion cohérence
- Mitigation: Stratégies TTL conservatrices, validation
- Multi-threading: Race conditions résolution parallèle
- Mitigation: Design thread-safe, tests concurrence
Risques Produit
- Over-engineering: Complexité vs bénéfice utilisateur
- Mitigation: MVP itératif, feedback utilisateur continu
- Adoption: Résistance changement workflows existants
- Mitigation: Rétrocompatibilité, migration progressive
- Maintenance: Overhead opérationnel monitoring
- Mitigation: Automation maximale, self-healing
📚 Références
Standards et Bonnes Pratiques
- W3C Accessibility Guidelines: Pour sélecteurs robustes
- IEEE 829: Standards documentation tests
- ISO 25010: Qualité logiciel (performance, fiabilité)
Technologies de Référence
- Selenium Grid: Architecture parallélisation
- Prometheus: Métriques et monitoring
- OpenTelemetry: Observabilité distribuée
- Apache Kafka: Streaming métriques temps réel
Prochaine étape: Création du document de design détaillé basé sur ces exigences.