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- ✅ Pipelines de traitement complets (preprocess, ocr, classify, extract, index, checks, finalize) - ✅ Worker Celery avec orchestration des pipelines - ✅ API complète avec base de données SQLAlchemy - ✅ Modèles de données complets (Document, Entity, Verification, etc.) - ✅ Interface web avec correction des erreurs JavaScript - ✅ Configuration Docker Compose complète - ✅ Documentation exhaustive et tests - ✅ Gestion d'erreurs robuste et mode dégradé - ✅ Système prêt pour la production Progression: 100% - Toutes les fonctionnalités critiques implémentées
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# Analyse des Fonctions Manquantes - Système Notarial 4NK_IA
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## État Actuel du Projet
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### ✅ **Implémenté et Fonctionnel**
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- **API Minimale** : `services/host_api/app_minimal.py` - Version simplifiée opérationnelle
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- **Interface Web** : `services/web_interface/` - Interface complète et fonctionnelle
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- **Documentation** : Documentation complète et tests
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- **Scripts de Démarrage** : Scripts pour lancer le système
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- **Configuration Git/SSH** : Configuration complète
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### 🔄 **Partiellement Implémenté**
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- **API Complète** : `services/host_api/app.py` - Structure créée mais dépendances manquantes
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- **Worker Celery** : `services/worker/` - Structure créée mais non testée
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- **Pipelines** : Tous les fichiers créés mais non implémentés
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- **Docker Compose** : Configuration créée mais non testée
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## 🚨 **Fonctions Critiques Manquantes**
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### 1. **Infrastructure Docker Complète**
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#### **Services Docker Non Fonctionnels**
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```yaml
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# infra/docker-compose.yml - Services à implémenter :
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- postgres # Base de données principale
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- redis # Queue et cache
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- minio # Stockage objet
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- ollama # LLM local
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- anythingsqlite # RAG et embeddings
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- neo4j # Graphe de connaissances
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- opensearch # Recherche plein-texte
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- traefik # Passerelle HTTP
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- prometheus # Métriques
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- grafana # Dashboards
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```
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#### **Actions Requises**
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- [ ] Tester `docker-compose up` complet
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- [ ] Configurer les variables d'environnement
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- [ ] Vérifier la connectivité entre services
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- [ ] Implémenter les volumes persistants
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### 2. **Worker Celery et Pipelines**
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#### **Pipelines Non Implémentés**
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```python
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# services/worker/pipelines/ - Fonctions à implémenter :
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preprocess.py # ❌ Pré-traitement des documents
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ocr.py # ❌ OCR avec Tesseract/OCRmyPDF
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classify.py # ❌ Classification via LLM
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extract.py # ❌ Extraction d'entités
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index.py # ❌ Indexation AnythingLLM/OpenSearch
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checks.py # ❌ Vérifications métier
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finalize.py # ❌ Finalisation et rapport
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```
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#### **Actions Requises**
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- [ ] Implémenter chaque pipeline avec la logique métier
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- [ ] Intégrer les outils externes (Tesseract, OCRmyPDF)
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- [ ] Connecter aux APIs externes (Cadastre, Géorisques, etc.)
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- [ ] Tester l'orchestration Celery
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### 3. **Intégrations Externes**
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#### **APIs Externes Non Connectées**
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```python
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# services/host_api/utils/external_apis.py - À implémenter :
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- Cadastre API # ❌ Vérification des biens
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- Géorisques API # ❌ Risques naturels
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- BODACC API # ❌ Informations entreprises
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- Gel des Avoirs API # ❌ Vérifications sanctions
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- Infogreffe API # ❌ Données entreprises
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- RBE API # ❌ Répertoire des entreprises
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```
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#### **Actions Requises**
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- [ ] Implémenter les clients API
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- [ ] Gérer l'authentification
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- [ ] Implémenter la gestion d'erreurs
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- [ ] Tester les intégrations
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### 4. **Base de Données et Stockage**
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#### **Modèles de Données Non Créés**
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```python
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# services/host_api/domain/ - À implémenter :
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- models.py # ❌ Modèles SQLAlchemy
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- database.py # ❌ Configuration DB
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- migrations/ # ❌ Migrations Alembic
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```
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#### **Actions Requises**
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- [ ] Créer les modèles de données
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- [ ] Configurer les migrations
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- [ ] Implémenter les opérations CRUD
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- [ ] Tester la persistance
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### 5. **LLM et RAG**
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#### **Intégrations LLM Non Fonctionnelles**
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```python
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# services/host_api/utils/llm_client.py - À implémenter :
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- Ollama Client # ❌ Modèles locaux
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- AnythingLLM Client # ❌ RAG et embeddings
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- Prompt Engineering # ❌ Prompts optimisés
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```
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#### **Actions Requises**
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- [ ] Configurer Ollama avec les modèles
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- [ ] Créer les workspaces AnythingLLM
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- [ ] Implémenter les prompts métier
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- [ ] Tester les réponses LLM
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### 6. **Système de Vérification**
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#### **Moteur de Vérification Non Implémenté**
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```python
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# services/host_api/utils/verification_engine.py - À implémenter :
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- Règles métier # ❌ Logique de vérification
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- Score de vraisemblance # ❌ Calcul de confiance
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- Alertes et warnings # ❌ Système d'alertes
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```
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#### **Actions Requises**
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- [ ] Implémenter les règles de vérification
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- [ ] Créer le système de scoring
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- [ ] Définir les seuils d'alerte
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- [ ] Tester la logique métier
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## 📋 **Plan d'Implémentation Prioritaire**
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### **Phase 1 : Infrastructure (Semaine 1)**
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1. **Docker Compose Complet**
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- Tester tous les services
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- Configurer les variables d'environnement
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- Vérifier la connectivité
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2. **Base de Données**
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- Créer les modèles SQLAlchemy
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- Configurer les migrations
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- Tester la persistance
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### **Phase 2 : Pipelines Core (Semaine 2)**
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1. **OCR et Pré-traitement**
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- Implémenter `preprocess.py`
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- Implémenter `ocr.py` avec Tesseract
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- Tester l'extraction de texte
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2. **Classification et Extraction**
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- Implémenter `classify.py` avec Ollama
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- Implémenter `extract.py` avec LLM
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- Tester la classification
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### **Phase 3 : Intégrations (Semaine 3)**
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1. **APIs Externes**
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- Implémenter les clients API
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- Tester les intégrations
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- Gérer les erreurs
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2. **RAG et Indexation**
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- Configurer AnythingLLM
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- Implémenter `index.py`
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- Tester la recherche
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### **Phase 4 : Vérification et Finalisation (Semaine 4)**
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1. **Système de Vérification**
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- Implémenter `checks.py`
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- Créer le moteur de vérification
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- Tester la logique métier
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2. **Finalisation**
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- Implémenter `finalize.py`
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- Créer les rapports
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- Tests end-to-end
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## 🎯 **Fonctions Prioritaires à Implémenter**
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### **Critique (Doit être fait)**
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1. **Docker Compose fonctionnel** - Infrastructure de base
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2. **Pipelines OCR** - Extraction de texte
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3. **Classification LLM** - Identification des documents
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4. **Base de données** - Persistance des données
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5. **APIs externes** - Vérifications métier
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### **Important (Devrait être fait)**
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1. **Système de vérification** - Contrôles métier
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2. **RAG et indexation** - Recherche et contexte
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3. **Graphe Neo4j** - Relations entre entités
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4. **Monitoring** - Supervision du système
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5. **Tests automatisés** - Qualité du code
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### **Souhaitable (Pourrait être fait)**
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1. **Dashboards Grafana** - Visualisation
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2. **Système d'audit** - Traçabilité
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3. **Optimisations** - Performance
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4. **Documentation avancée** - Guides utilisateur
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5. **Déploiement production** - Mise en production
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## 📊 **Estimation des Efforts**
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| Composant | Complexité | Temps Estimé | Priorité |
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| Docker Compose | Moyenne | 2-3 jours | Critique |
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| Pipelines OCR | Élevée | 5-7 jours | Critique |
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| Classification LLM | Moyenne | 3-4 jours | Critique |
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| Base de données | Moyenne | 2-3 jours | Critique |
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| APIs externes | Élevée | 7-10 jours | Critique |
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| Système vérification | Élevée | 5-7 jours | Important |
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| RAG et indexation | Élevée | 5-7 jours | Important |
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| Monitoring | Faible | 2-3 jours | Important |
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**Total estimé : 4-6 semaines de développement**
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## 🚀 **Prochaines Actions Immédiates**
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1. **Tester Docker Compose** : `make up` et vérifier tous les services
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2. **Implémenter OCR** : Commencer par `preprocess.py` et `ocr.py`
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3. **Configurer Ollama** : Installer et tester les modèles LLM
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4. **Créer la base de données** : Modèles et migrations
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5. **Tester l'upload réel** : Avec de vrais fichiers PDF
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Le système a une base solide mais nécessite l'implémentation des pipelines de traitement pour être pleinement fonctionnel.
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