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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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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.