Dom/rpa_vision_v3
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rpa_vision_v3/.kiro/specs/rpa-precision-enhancement/tasks.md
Dom a7de6a488b feat: replay E2E fonctionnel — 25/25 actions, 0 retries, SomEngine via serveur 
Validé sur PC Windows (DESKTOP-58D5CAC, 2560x1600) :
- 8 clics résolus visuellement (1 anchor_template, 1 som_text_match, 6 som_vlm)
- Score moyen 0.75, temps moyen 1.6s
- Texte tapé correctement (bonjour, test word, date, email)
- 0 retries, 2 actions non vérifiées (OK)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-31 14:04:41 +02:00

12 KiB
Raw Blame History

RPA Precision Enhancement - Tâches Détaillées

Auteur: Dom, Alice Kiro
Date: 15 décembre 2024
Version: 1.0
Statut: Prêt pour implémentation

🎯 Vue d'Ensemble des Tâches

Basé sur les succès des Fiches #1-3 (précision +35%), cette spécification définit 32 tâches organisées en 4 phases pour atteindre 98%+ de précision avec monitoring intelligent.

Progression Actuelle ✅

  • Fiche #1: Contrats données unifiés (aliases compatibilité)
  • Fiche #2: BBOX XYWH standardisé (géométrie correcte)
  • Fiche #3: Context hints intégrés (résolution composite)
  • Précision: 95% (vs 60% initial)

Objectif Final 🎯

  • Précision: 98%+ multi-environnements
  • Latence: <50ms P95 simple, <200ms composite
  • Robustesse: Auto-adaptation UI changes
  • Monitoring: Dashboard temps réel + alertes

📋 Phase 1: Infrastructure Monitoring (Semaines 1-2)

Tâche 1.1: Precision Metrics Engine

Priorité: Critique
Estimation: 3 jours
Dépendances: Aucune

Description: Créer le moteur de collecte métriques temps réel

Sous-tâches:

  • 1.1.1: Créer core/precision/metrics_engine.py
  • 1.1.2: Définir modèles données métriques
  • 1.1.3: Intégrer collecte dans EnhancedTargetResolver
  • 1.1.4: Tests unitaires + benchmarks performance

Critères d'acceptation:

  • Collecte <1ms overhead par résolution
  • Support 1000+ métriques/seconde
  • Stockage TimeSeries (InfluxDB/Prometheus)
  • API REST pour requêtes historiques

Tâche 1.2: Time Series Storage Setup

Priorité: Critique
Estimation: 2 jours
Dépendances: 1.1

Description: Configuration stockage métriques haute performance

Sous-tâches:

  • 1.2.1: Setup InfluxDB ou Prometheus
  • 1.2.2: Schémas données optimisés
  • 1.2.3: Rétention policies (30 jours détail, 1 an agrégé)
  • 1.2.4: Backup/restore automatique

Critères d'acceptation:

  • Ingestion >10k points/seconde
  • Requêtes <100ms P95
  • Compression >80%
  • HA avec réplication

Tâche 1.3: Cache Multi-Niveaux

Priorité: Haute
Estimation: 4 jours
Dépendances: Aucune

Description: Cache intelligent pour optimisation performance

Critères d'acceptation:

  • Hit rate >80% après warm-up
  • Latence cache <1ms P95
  • Invalidation <10ms après UI change
  • Mémoire <500MB overhead

Tâche 1.4: Performance Baseline Tests

Priorité: Haute
Estimation: 2 jours
Dépendances: 1.1, 1.3

Description: Établir benchmarks performance actuels

Critères d'acceptation:

  • Tests automatisés CI/CD
  • Régression detection <5%
  • Profiling complet call stacks
  • Dashboard performance continu

📋 Phase 2: Robustesse Multi-Environnements (Semaines 3-4)

Tâche 2.1: Environment Detection

Priorité: Critique
Estimation: 3 jours
Dépendances: 1.1

Description: Détection automatique environnement (DPI, résolution, thème)

Critères d'acceptation:

  • Détection <50ms
  • Support 3+ OS
  • Précision DPI 100%
  • Hash stable par environnement

Tâche 2.2: Coordinate Normalization

Priorité: Critique
Estimation: 4 jours
Dépendances: 2.1

Description: Normalisation coordonnées cross-environment

Critères d'acceptation:

  • Précision <2px après normalisation
  • Support résolutions 1024x768 à 4K
  • Support DPI 100%-300%
  • Tests 5+ environnements différents

Tâche 2.3: Adaptive Calibrator

Priorité: Haute
Estimation: 5 jours
Dépendances: 2.1, 2.2

Description: Calibration automatique seuils par environnement

Critères d'acceptation:

  • Amélioration précision >5% après calibration
  • Convergence <100 échantillons
  • A/B tests statistiquement significatifs
  • Rollback <30s si problème

Tâche 2.4: Recovery Strategies

Priorité: Haute
Estimation: 4 jours
Dépendances: 2.2, 2.3

Description: Stratégies récupération après échec résolution

Critères d'acceptation:

  • Récupération >70% échecs initiaux
  • Latence récupération <500ms
  • Chaîne fallback configurable
  • Métriques efficacité par stratégie

Tâche 2.5: UI Change Detection

Priorité: Moyenne
Estimation: 3 jours
Dépendances: 2.1

Description: Détection automatique changements UI

Critères d'acceptation:

  • Détection changements >90%
  • Faux positifs <5%
  • Latence détection <100ms
  • Intégration cache invalidation

📋 Phase 3: Performance Optimization (Semaines 5-6)

Tâche 3.1: Parallel Resolution Engine

Priorité: Haute
Estimation: 4 jours
Dépendances: 1.3

Description: Résolution parallèle pour workflows complexes

Critères d'acceptation:

  • Throughput >100 résolutions/seconde
  • Latence batch 50%+ plus rapide
  • Utilisation CPU optimale
  • Pas de race conditions

Tâche 3.2: GPU Optimization

Priorité: Moyenne
Estimation: 3 jours
Dépendances: 3.1

Description: Optimisation utilisation GPU pour embeddings

Critères d'acceptation:

  • Throughput embeddings 3x+ plus rapide
  • Utilisation VRAM optimale
  • Pas de memory leaks
  • Graceful degradation CPU

Tâche 3.3: Cache Optimization

Priorité: Haute
Estimation: 3 jours
Dépendances: 1.3, 2.5

Description: Optimisation stratégies cache et invalidation

Critères d'acceptation:

  • Hit rate >85%
  • Réduction mémoire 30%+
  • Prefetch accuracy >60%
  • Latence cache <0.5ms P95

Tâche 3.4: Memory Optimization

Priorité: Moyenne
Estimation: 2 jours
Dépendances: 3.1, 3.3

Description: Optimisation utilisation mémoire

Critères d'acceptation:

  • Réduction mémoire 40%+
  • Pas de memory leaks
  • GC pauses <10ms
  • Memory growth linéaire

Tâche 3.5: Performance Profiling

Priorité: Haute
Estimation: 2 jours
Dépendances: 3.1, 3.2, 3.3

Description: Profiling complet et identification goulots

Critères d'acceptation:

  • Identification top 10 bottlenecks
  • Recommandations optimisation
  • Profiling automatisé CI/CD
  • Métriques performance continues

📋 Phase 4: Monitoring Dashboard (Semaines 7-8)

Tâche 4.1: Real-Time Metrics API

Priorité: Critique
Estimation: 3 jours
Dépendances: 1.1, 1.2

Description: API REST + WebSocket pour métriques temps réel

Critères d'acceptation:

  • Latence API <50ms P95
  • Support 100+ connexions WebSocket
  • Authentification JWT
  • Documentation OpenAPI complète

Tâche 4.2: React Dashboard Frontend

Priorité: Critique
Estimation: 5 jours
Dépendances: 4.1

Description: Interface web monitoring temps réel

Critères d'acceptation:

  • Updates temps réel <1s latence
  • Support mobile/tablet
  • Accessibilité WCAG 2.1 AA
  • Performance Lighthouse >90

Tâche 4.3: Intelligent Alerting

Priorité: Haute
Estimation: 3 jours
Dépendances: 1.1, 4.1

Description: Système alertes intelligent avec ML

Critères d'acceptation:

  • Détection anomalies >95%
  • Faux positifs <2%
  • Latence alerte <30s
  • Escalation automatique

Tâche 4.4: Diagnostic Automation

Priorité: Moyenne
Estimation: 4 jours
Dépendances: 2.4, 4.3

Description: Diagnostic automatique et suggestions

Critères d'acceptation:

  • Suggestions pertinentes >80%
  • Diagnostic <5s
  • Intégration dashboard
  • Export rapports PDF

Tâche 4.5: Dashboard Integration

Priorité: Haute
Estimation: 2 jours
Dépendances: 4.2, 4.3, 4.4

Description: Intégration complète dashboard avec RPA Vision V3

Critères d'acceptation:

  • Navigation seamless
  • Authentification unifiée
  • Performance production
  • Monitoring uptime >99.9%

📋 Tâches Transversales

Tâche T.1: Enhanced Target Resolver

Priorité: Critique
Estimation: 3 jours
Dépendances: 1.1, 1.3, 2.3

Description: Intégration améliorations dans TargetResolver existant

Critères d'acceptation:

  • Rétrocompatibilité 100%
  • Performance égale ou meilleure
  • Migration transparente
  • Tests existants passent

Tâche T.2: Configuration Management

Priorité: Haute
Estimation: 2 jours
Dépendances: 2.3

Description: Gestion configuration centralisée

Critères d'acceptation:

  • Configuration centralisée
  • Validation automatique
  • Hot reload <5s
  • Backward compatibility

Tâche T.3: Testing Infrastructure

Priorité: Haute
Estimation: 4 jours
Dépendances: Toutes phases

Description: Infrastructure tests complète

Critères d'acceptation:

  • Coverage >90%
  • Tests CI/CD <10min
  • Tests performance automatiques
  • Validation 3+ environnements

Tâche T.4: Documentation

Priorité: Moyenne
Estimation: 3 jours
Dépendances: Toutes phases

Description: Documentation complète utilisateur et développeur

Critères d'acceptation:

  • Documentation à jour
  • Exemples fonctionnels
  • Screenshots/vidéos
  • Feedback utilisateurs positif

📊 Métriques de Validation

Métriques Techniques

  • Précision globale: >98% (vs 95% actuel)
  • Latence P95: <50ms simple, <200ms composite
  • Cache hit rate: >80%
  • Throughput: >100 résolutions/seconde
  • Memory usage: <500MB overhead
  • CPU usage: <10% baseline

Métriques Qualité

  • Code coverage: >90%
  • Performance tests: 100% passing
  • Security scan: 0 vulnérabilités critiques
  • Documentation: 100% APIs documentées

Métriques Utilisateur

  • MTTR: <5 minutes (vs 30 minutes actuel)
  • False positive rate: <2%
  • Adaptation time: <10s après UI change
  • User satisfaction: >4.5/5

🗓️ Planning Détaillé

Semaine 1-2: Infrastructure

  • Jours 1-3: Tâches 1.1, 1.2 (Metrics + Storage)
  • Jours 4-7: Tâches 1.3, 1.4 (Cache + Baseline)
  • Jours 8-10: Tâche T.1 (Enhanced Resolver)

Semaine 3-4: Robustesse

  • Jours 11-13: Tâches 2.1, 2.2 (Environment + Normalization)
  • Jours 14-18: Tâches 2.3, 2.4 (Calibrator + Recovery)
  • Jours 19-21: Tâche 2.5 (UI Change Detection)

Semaine 5-6: Performance

  • Jours 22-25: Tâches 3.1, 3.2 (Parallel + GPU)
  • Jours 26-28: Tâches 3.3, 3.4 (Cache + Memory)
  • Jours 29-30: Tâche 3.5 (Profiling)

Semaine 7-8: Monitoring

  • Jours 31-33: Tâches 4.1, 4.2 (API + Dashboard)
  • Jours 34-36: Tâches 4.3, 4.4 (Alerting + Diagnostic)
  • Jours 37-40: Tâches 4.5, T.2-T.4 (Integration + Finition)

⚠️ Risques et Mitigation

Risques Techniques

  1. Performance dégradation monitoring: Sampling + async
  2. Cache invalidation complexité: TTL conservateur + validation
  3. Multi-threading race conditions: Thread-safe design + tests

Risques Planning

  1. Sous-estimation complexité ML: Buffer 20% + MVP itératif
  2. Dépendances externes: Alternatives + fallbacks
  3. Integration breaking changes: Feature flags + rollback

Status: ✅ SPÉCIFICATION COMPLÈTE
Prochaine étape: Sélection tâches prioritaires pour démarrage implémentation

Les Fiches #1-3 ont posé des fondations solides. Cette spécification définit la roadmap pour atteindre la précision de niveau production avec monitoring intelligent ! 🚀

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