# Analyse des Fonctions Manquantes - Système Notarial 4NK_IA

## État Actuel du Projet

### ✅ **Implémenté et Fonctionnel**
- **API Minimale** : `services/host_api/app_minimal.py` - Version simplifiée opérationnelle
- **Interface Web** : `services/web_interface/` - Interface complète et fonctionnelle
- **Documentation** : Documentation complète et tests
- **Scripts de Démarrage** : Scripts pour lancer le système
- **Configuration Git/SSH** : Configuration complète

### 🔄 **Partiellement Implémenté**
- **API Complète** : `services/host_api/app.py` - Structure créée mais dépendances manquantes
- **Worker Celery** : `services/worker/` - Structure créée mais non testée
- **Pipelines** : Tous les fichiers créés mais non implémentés
- **Docker Compose** : Configuration créée mais non testée

## 🚨 **Fonctions Critiques Manquantes**

### 1. **Infrastructure Docker Complète**

#### **Services Docker Non Fonctionnels**
```yaml
# infra/docker-compose.yml - Services à implémenter :
- postgres          # Base de données principale
- redis             # Queue et cache
- minio             # Stockage objet
- ollama            # LLM local
- anythingsqlite    # RAG et embeddings
- neo4j             # Graphe de connaissances
- opensearch        # Recherche plein-texte
- traefik           # Passerelle HTTP
- prometheus        # Métriques
- grafana           # Dashboards
```

#### **Actions Requises**
- [ ] Tester `docker-compose up` complet
- [ ] Configurer les variables d'environnement
- [ ] Vérifier la connectivité entre services
- [ ] Implémenter les volumes persistants

### 2. **Worker Celery et Pipelines**

#### **Pipelines Non Implémentés**
```python
# services/worker/pipelines/ - Fonctions à implémenter :

preprocess.py    # ❌ Pré-traitement des documents
ocr.py          # ❌ OCR avec Tesseract/OCRmyPDF
classify.py     # ❌ Classification via LLM
extract.py      # ❌ Extraction d'entités
index.py        # ❌ Indexation AnythingLLM/OpenSearch
checks.py       # ❌ Vérifications métier
finalize.py     # ❌ Finalisation et rapport
```

#### **Actions Requises**
- [ ] Implémenter chaque pipeline avec la logique métier
- [ ] Intégrer les outils externes (Tesseract, OCRmyPDF)
- [ ] Connecter aux APIs externes (Cadastre, Géorisques, etc.)
- [ ] Tester l'orchestration Celery

### 3. **Intégrations Externes**

#### **APIs Externes Non Connectées**
```python
# services/host_api/utils/external_apis.py - À implémenter :
- Cadastre API        # ❌ Vérification des biens
- Géorisques API      # ❌ Risques naturels
- BODACC API          # ❌ Informations entreprises
- Gel des Avoirs API  # ❌ Vérifications sanctions
- Infogreffe API      # ❌ Données entreprises
- RBE API             # ❌ Répertoire des entreprises
```

#### **Actions Requises**
- [ ] Implémenter les clients API
- [ ] Gérer l'authentification
- [ ] Implémenter la gestion d'erreurs
- [ ] Tester les intégrations

### 4. **Base de Données et Stockage**

#### **Modèles de Données Non Créés**
```python
# services/host_api/domain/ - À implémenter :
- models.py           # ❌ Modèles SQLAlchemy
- database.py         # ❌ Configuration DB
- migrations/         # ❌ Migrations Alembic
```

#### **Actions Requises**
- [ ] Créer les modèles de données
- [ ] Configurer les migrations
- [ ] Implémenter les opérations CRUD
- [ ] Tester la persistance

### 5. **LLM et RAG**

#### **Intégrations LLM Non Fonctionnelles**
```python
# services/host_api/utils/llm_client.py - À implémenter :
- Ollama Client       # ❌ Modèles locaux
- AnythingLLM Client  # ❌ RAG et embeddings
- Prompt Engineering  # ❌ Prompts optimisés
```

#### **Actions Requises**
- [ ] Configurer Ollama avec les modèles
- [ ] Créer les workspaces AnythingLLM
- [ ] Implémenter les prompts métier
- [ ] Tester les réponses LLM

### 6. **Système de Vérification**

#### **Moteur de Vérification Non Implémenté**
```python
# services/host_api/utils/verification_engine.py - À implémenter :
- Règles métier       # ❌ Logique de vérification
- Score de vraisemblance # ❌ Calcul de confiance
- Alertes et warnings # ❌ Système d'alertes
```

#### **Actions Requises**
- [ ] Implémenter les règles de vérification
- [ ] Créer le système de scoring
- [ ] Définir les seuils d'alerte
- [ ] Tester la logique métier

## 📋 **Plan d'Implémentation Prioritaire**

### **Phase 1 : Infrastructure (Semaine 1)**
1. **Docker Compose Complet**
   - Tester tous les services
   - Configurer les variables d'environnement
   - Vérifier la connectivité

2. **Base de Données**
   - Créer les modèles SQLAlchemy
   - Configurer les migrations
   - Tester la persistance

### **Phase 2 : Pipelines Core (Semaine 2)**
1. **OCR et Pré-traitement**
   - Implémenter `preprocess.py`
   - Implémenter `ocr.py` avec Tesseract
   - Tester l'extraction de texte

2. **Classification et Extraction**
   - Implémenter `classify.py` avec Ollama
   - Implémenter `extract.py` avec LLM
   - Tester la classification

### **Phase 3 : Intégrations (Semaine 3)**
1. **APIs Externes**
   - Implémenter les clients API
   - Tester les intégrations
   - Gérer les erreurs

2. **RAG et Indexation**
   - Configurer AnythingLLM
   - Implémenter `index.py`
   - Tester la recherche

### **Phase 4 : Vérification et Finalisation (Semaine 4)**
1. **Système de Vérification**
   - Implémenter `checks.py`
   - Créer le moteur de vérification
   - Tester la logique métier

2. **Finalisation**
   - Implémenter `finalize.py`
   - Créer les rapports
   - Tests end-to-end

## 🎯 **Fonctions Prioritaires à Implémenter**

### **Critique (Doit être fait)**
1. **Docker Compose fonctionnel** - Infrastructure de base
2. **Pipelines OCR** - Extraction de texte
3. **Classification LLM** - Identification des documents
4. **Base de données** - Persistance des données
5. **APIs externes** - Vérifications métier

### **Important (Devrait être fait)**
1. **Système de vérification** - Contrôles métier
2. **RAG et indexation** - Recherche et contexte
3. **Graphe Neo4j** - Relations entre entités
4. **Monitoring** - Supervision du système
5. **Tests automatisés** - Qualité du code

### **Souhaitable (Pourrait être fait)**
1. **Dashboards Grafana** - Visualisation
2. **Système d'audit** - Traçabilité
3. **Optimisations** - Performance
4. **Documentation avancée** - Guides utilisateur
5. **Déploiement production** - Mise en production

## 📊 **Estimation des Efforts**

| Composant | Complexité | Temps Estimé | Priorité |
|-----------|------------|--------------|----------|
| Docker Compose | Moyenne | 2-3 jours | Critique |
| Pipelines OCR | Élevée | 5-7 jours | Critique |
| Classification LLM | Moyenne | 3-4 jours | Critique |
| Base de données | Moyenne | 2-3 jours | Critique |
| APIs externes | Élevée | 7-10 jours | Critique |
| Système vérification | Élevée | 5-7 jours | Important |
| RAG et indexation | Élevée | 5-7 jours | Important |
| Monitoring | Faible | 2-3 jours | Important |

**Total estimé : 4-6 semaines de développement**

## 🚀 **Prochaines Actions Immédiates**

1. **Tester Docker Compose** : `make up` et vérifier tous les services
2. **Implémenter OCR** : Commencer par `preprocess.py` et `ocr.py`
3. **Configurer Ollama** : Installer et tester les modèles LLM
4. **Créer la base de données** : Modèles et migrations
5. **Tester l'upload réel** : Avec de vrais fichiers PDF

Le système a une base solide mais nécessite l'implémentation des pipelines de traitement pour être pleinement fonctionnel.