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RPA Vision - Architecture et Vision Produit

Document de référence - Janvier 2026

Vision Globale

RPA Vision n'est pas un simple enregistreur de macros. C'est un agent RPA apprenant qui fonctionne comme un stagiaire :

1. Il observe - Capture les démonstrations humaines
2. Il apprend - Stocke les patterns visuels (embeddings CLIP)
3. Il essaie - Exécute avec supervision
4. Il se trompe - Détecte ses erreurs
5. On le corrige - Feedback humain
6. Il devient autonome - Généralise à de nouveaux cas

Architecture Technique

Machine Cible

• CPU : Ryzen 9 9050X
• RAM : 128 Go DDR5 4040 MHz
• GPU : NVIDIA RTX 5090 12 Go

Cette configuration permet de tout faire tourner en local (pas de cloud).

Composants Principaux

rpa_vision_v3/
├── core/
│   ├── learning/          # Mémoire + apprentissage continu
│   ├── embedding/         # Représentation visuelle (CLIP)
│   ├── healing/           # Auto-correction (self-healing)
│   └── workflow/          # Orchestration
│
├── agent_v0/              # Agents autonomes (produit final)
│
├── web_dashboard/         # Interface de supervision (produit final)
│
└── visual_workflow_builder/  # VWB (outil transitoire)

Pipeline de Détection (Hybride)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        ÉCRAN CAPTURÉ                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
              ┌───────────────────────────────┐
              │      MODE 1: UI MAP JSON      │
              │  (OmniParser / UI-DETR-1)     │
              │  → Liste de bboxes + scores   │
              └───────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
              ┌───────────────────────────────┐
              │      DÉCIDEUR (LLM local)     │
              │  Choisit ID élément           │
              │  (pas de coords libres)       │
              └───────────────────────────────┘
                              │
                    ┌─────────┴─────────┐
                    │                   │
            Élément trouvé?      UI map bruitée?
                    │                   │
                    ▼                   ▼
        ┌─────────────────┐   ┌─────────────────┐
        │ REFINE          │   │ MODE 2: GROUND  │
        │ (crop + Moondream│   │ (SeeClick)      │
        │  ou OpenCV)     │   │ → (x,y) direct  │
        └─────────────────┘   └─────────────────┘
                    │                   │
                    └─────────┬─────────┘
                              ▼
              ┌───────────────────────────────┐
              │         VERIFY                │
              │  L'action a-t-elle eu effet?  │
              └───────────────────────────────┘

Modèles Utilisés

Fonction	Modèle	Licence
UI Map (détection)	UI-DETR-1 ou OmniParser	OK commercial
Grounding (fallback)	SeeClick	OK commercial
Embeddings visuels	CLIP	MIT
Décideur	LLM local (Mistral/LLaMA 7-13B)	Apache/LLaMA

Terrain de jeu

• Desktop natif Windows/Linux
• Citrix / VDI (images compressées)
• Petites icônes (cas difficile)

---

Rôle de VWB (Visual Workflow Builder)

VWB est un outil transitoire, pas le produit final.

Utilité

Fonction	Description
Démo commerciale	Interface visuelle impressionnante pour prospects
Bootstrap	Créer rapidement des exemples d'apprentissage
Correction	Humain corrige les erreurs de l'agent via UI
Accélérateur	Génère des données d'entraînement validées

Évolution prévue

Aujourd'hui (VWB)	Demain (Produit final)
Interface drag & drop	Instructions texte/vocal
Workflows manuels	Workflows générés par l'agent
Humain dessine le chemin	Agent déduit le chemin
VWB + Dashboard	Dashboard + Agents seuls

---

Modes d'Exécution VWB

Toggle Global (3 modes)

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ ○ Basique  │ ● Intelligent │ ○ Debug      │
└─────────────────────────────────────────────┘

Comparaison des modes

Fonction	Basique	Intelligent	Debug
Localisation	Coordonnées fixes	UI-DETR + CLIP	UI-DETR + CLIP
Décision	Séquentiel strict	LLM choisit	LLM choisit
Self-healing	OFF	ON	ON
Vérification	Aucune	Après chaque action	Après chaque action
Overlay visuel	Aucun	Aucun	Bboxes + scores
Vitesse	Rapide	Plus lent	Plus lent
Usage	Démo simple	Démo "magie"	Debug interne

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Scénario de Démo Type

Acte 1 : "Le robot classique"

[Mode: BASIQUE]

• Montrer un workflow simple : login → recherche → export
• Exécution fluide, rapide, prévisible
• Message : "Voici ce que font les RPA classiques"

Acte 2 : "Le problème"

[Mode: BASIQUE]

• Modifier légèrement l'interface (bouton déplacé, thème différent)
• Relancer le workflow
• ÇA CASSE
• Message : "Voilà pourquoi les RPA coûtent cher en maintenance"

Acte 3 : "La magie"

[Mode: INTELLIGENT]

• Même workflow, même interface modifiée
• L'agent cherche, trouve, s'adapte
• ÇA MARCHE
• Message : "Notre système apprend et s'adapte"

Acte 4 : "Le futur"

• Montrer le dashboard avec les agents
• Message : "À terme, plus besoin de dessiner. Vous lui dites ce que vous voulez."

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Compréhension des Intentions

Le système utilise une approche hybride :

1. Matching sémantique : Compare l'instruction avec les workflows connus (embeddings)
2. Planification LLM : Si pas de match direct, le LLM local décompose l'instruction en étapes

Instruction: "Créer une facture pour le client Dupont"
                              │
                              ▼
              ┌───────────────────────────────┐
              │  Matching workflows connus    │
              │  "créer facture" → 85% match  │
              └───────────────────────────────┘
                              │
                    Match trouvé?
                    │         │
                   OUI       NON
                    │         │
                    ▼         ▼
            Exécuter      LLM planifie
            workflow      nouvelles étapes
            existant      (généralisation)

---

Données d'Apprentissage

VWB génère des données pour entraîner le moteur principal :

Format d'export

{
  "screenshot_before": "base64...",
  "action": {
    "type": "click_anchor",
    "target_description": "Bouton Valider",
    "anchor_embedding": [0.12, -0.34, ...],
    "coordinates": {"x": 450, "y": 230}
  },
  "screenshot_after": "base64...",
  "success": true,
  "human_validated": true
}

Boucle d'apprentissage

1. Agent propose une action
2. Humain valide/corrige via VWB
3. Correction stockée dans learning repository
4. Modèle s'améliore (fine-tuning incrémental)

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Prochaines Étapes

1. Frontend VWB v4 avec React Flow
2. Toggle Mode Basique/Intelligent/Debug
3. Intégration UI-DETR-1 pour détection
4. Intégration SeeClick en fallback
5. Overlay Debug (affichage bboxes)
6. Export données d'apprentissage
7. Connexion au moteur principal

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Document créé le 23 janvier 2026