4NK_IA_front/RAPPORT_ALIGNEMENT_BACKEND.md

📊 Rapport d'Alignement Frontend/Backend

🔍 Analyse de l'alignement

❌ Problème identifié :

Le frontend et le backend ne sont PAS alignés pour les fonctionnalités d'analyse IA.

📋 Endpoints disponibles

✅ Backend (app_simple.py) - Endpoints implémentés :

• GET /api/health - Vérification de santé
• GET /api/notary/stats - Statistiques
• GET /api/notary/documents - Liste des documents
• POST /api/notary/upload - Upload de document
• GET /api/notary/documents/{document_id} - Détails d'un document
• GET /api/notary/documents/{document_id}/download - Téléchargement
• DELETE /api/notary/documents/{document_id} - Suppression
• GET /api/notary/search - Recherche

❌ Frontend - Endpoints attendus (NON implémentés) :

• GET /api/documents/{id}/extract - Extraction de données
• GET /api/documents/{id}/analyze - Analyse du document
• GET /api/documents/{id}/context - Données contextuelles
• GET /api/documents/{id}/conseil - Conseil LLM

🔧 Solutions possibles

Option 1 : Implémenter les endpoints manquants dans le backend

Avantages :

• ✅ Fonctionnalités complètes
• ✅ Architecture cohérente
• ✅ Données réelles

Inconvénients :

• ❌ Développement complexe
• ❌ Temps de développement important
• ❌ Dépendances externes (LLM, APIs)

Option 2 : Adapter le frontend au backend existant

Avantages :

• ✅ Solution rapide
• ✅ Fonctionne immédiatement
• ✅ Pas de modification backend

Inconvénients :

• ❌ Fonctionnalités limitées
• ❌ Données simulées uniquement

Option 3 : Utiliser le backend complet (app_complete.py)

Avantages :

• ✅ Endpoints complets
• ✅ Fonctionnalités avancées
• ✅ Architecture professionnelle

Inconvénients :

• ❌ Plus complexe à déployer
• ❌ Dépendances supplémentaires

🎯 Recommandation

Solution recommandée : Option 2 + Option 3

1. Court terme : Adapter le frontend au backend simple
2. Moyen terme : Migrer vers le backend complet

📋 Plan d'action

Phase 1 : Correction immédiate (Option 2)

1. ✅ Corriger l'endpoint d'extraction : /api/notary/documents/{id}
2. ✅ Adapter le mapping des données : API → ExtractionResult
3. ✅ Gérer les erreurs : Fallback vers données de démo
4. ✅ Corriger les erreurs JavaScript : Vérifications de sécurité

Phase 2 : Migration vers backend complet (Option 3)

1. Modifier docker-compose.yml : Utiliser app_complete.py
2. Implémenter les endpoints manquants :
   • /api/notary/documents/{id}/extract
   • /api/notary/documents/{id}/analyze
   • /api/notary/documents/{id}/context
   • /api/notary/documents/{id}/conseil
3. Adapter le frontend : Utiliser les nouveaux endpoints
4. Tester l'intégration : Vérifier toutes les fonctionnalités

🔍 État actuel

✅ Fonctionnel :

• Upload de documents
• Aperçu PDF
• Extraction (avec données simulées)
• Interface utilisateur

❌ Non fonctionnel :

• Analyse réelle des documents
• Données contextuelles externes
• Conseil LLM
• Vérifications externes (cadastre, géorisques, etc.)

📊 Métriques d'alignement

• Endpoints alignés : 4/8 (50%)
• Fonctionnalités alignées : 2/6 (33%)
• Données réelles : 1/6 (17%)
• Score global : 33% ❌

🎯 Objectifs

Court terme (1-2 jours)

• ✅ Aligner les endpoints existants
• ✅ Corriger les erreurs JavaScript
• ✅ Fonctionnalités de base opérationnelles

Moyen terme (1-2 semaines)

• 🔄 Migrer vers backend complet
• 🔄 Implémenter l'analyse IA réelle
• 🔄 Intégrer les APIs externes

Long terme (1-2 mois)

• 🔄 Pipeline IA complet
• 🔄 Vérifications externes
• 🔄 Conseil LLM avancé

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📅 Rapport généré le : 2025-09-10T23:30:00 🔍 Statut : NON ALIGNÉ - Correction en cours 📊 Priorité : HAUTE - Fonctionnalités critiques manquantes