Recette (mode extractif, aucune clé) — elle a invalidé le modèle R5.1 :
- MiniLM-384 classait la page-réponse DERRIÈRE des passages sans rapport
(0,24 vs 0,41 sur la question type du plan) → bascule mesurée vers
paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 (768 d, local/CPU), ADR-004 amendé
avec le banc comparatif (e5-large écarté : 2,2 Go, scores compressés).
- Migration r5_embeddings_mpnet : pgvector 384 → 768, index vidé
(re-dérivable par « Réindexer tout »).
- Découpage affiné (~350 caractères) : la phrase-réponse ne se noie plus,
l'extrait cité est lisible ; seuils par défaut recalés 0,45/0,40/0,55.
- Rejouée après bascule : réponse sourcée p. 2 en tête, refus honnête
chiffré, suggestions étagées — 16/16 Playwright, 78 API, 23 pytest.
- Revue pixel publiée (6 écrans réels vs maquettes, 3 arbitrages).
Durcissement :
- apps/ai/Dockerfile : uv, modèle ONNX téléchargé AU BUILD (ADR-004 §1),
non-root, healthcheck ; répétition locale conteneurisée validée
(healthz, reindex via MinIO/pgvector, 401 sans jeton, refus de boot
api-sans-clé, réponse sourcée depuis le conteneur).
- Compose Dokploy : siop2-ai interne (jamais sur dokploy-network,
AI_SERVICE_TOKEN requis, génération opt-in, seuils par env) ;
siop2-api branché (AI_SERVICE_URL).
- Runbook §5-6 : service IA en production, calibrage des seuils sur le
corpus client, réindexation post-déploiement.
Le tag release/r5 attend la validation de la revue pixel par le référent.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
ADR-004 : embeddings locaux sur CPU (fastembed ONNX,
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, 384 dims — les textes du client
ne quittent jamais le serveur), pgvector dans le Postgres existant
(RagChunk possédé par Prisma, migration r5_ia + état de corpus sur
Document), génération opt-in (mode extractif par défaut : la recette
passe sans clé API), service siop2-ai jamais exposé — joint par l'API
NestJS seule (X-Service-Token).
apps/ai (FastAPI + uv) : pipeline PDF MinIO → texte paginé (pypdf) →
anonymisation D4 (e-mails, téléphones marocains, noms connus de la
base, insensible casse/accents — fonction pure testée) → découpage
avec chevauchement (testé) → embeddings → RagChunk localisé (« p. 42 »,
« bilan du 17/07 »). Bilans codés clôturés ingérés. Exclusion de
corpus (D3) appliquée à l'ingestion ET à la lecture.
14 pytest + ruff, embeddeur déterministe en CI (aucun téléchargement),
job CI ai (uv), deploy en dépend. Vérifié en réel avec le vrai modèle :
corpus seedé réindexé en 7 s (PDF réel → 31 extraits paginés + 3
bilans), recherche sémantique concluante, e-mails → ⟨contact⟩,
0 identité dans les chunks (contrôle SQL).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Arbitrage du référent sur la revue pixel : tout corriger, activer la
recherche.
- Stock : filtre fournisseur, sous-seuil en tête, « Entrée de stock »
depuis la liste ; fiche pièce : fournisseur → lien Tiers.
- Statistiques : période 3/6/12 mois (paramètre months au contrat).
- Tiers : rattachements syndic→site (migration r3_recette_fixes,
Location.partnerId gardé CLIENT), éditable sur la fiche site, seedé.
- Bibliothèque : filtre « Rattaché à » + glisser-déposer (modale
préremplie, rattachement toujours requis).
- Recherche globale : GET /search (73 opérations) — familles OT/
ascenseurs/sites filtrées par la matrice, « voir autre » respecté ;
topbar ⌘K, debounce, résultats groupés, navigation clavier.
74 tests API (8 nouveaux sur le scoping de la recherche), 14/14
Playwright dont un parcours « recette corrigée », 18/18 contrôles en
navigateur réel, zéro erreur console.
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- migration : Asset.underContract + WorkOrder.periodKey avec unicité
[assetId, periodKey] — l'idempotence de la génération est EN BASE
(deux appels concurrents ne doublent jamais une grille)
- génération : une grille par appareil sous contrat, périodicités ancrées
sur la mise en service (mensuelles toujours dues), premier contrôle
(toutes les tâches) pour un appareil sans historique, échéance fin de
mois, événement GENERATED ; déclenchement manuel (cron au durcissement)
- gabarits administrables (désactivé = exclu des générations suivantes) ;
GET /preventive/status (générées, terminées, en retard, premiers contrôles)
- compteurs : GET meters (2 compteurs, récents d'abord) ; relevé
strictement croissant, refus motivé sinon
- contrat +7 opérations (48) ; 50 tests verts (94,7 % / 78 %) ; smoke test
prod : juillet généré (9 grilles, 8 premiers contrôles), 2e appel à zéro
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- migration r2_exploitation (10 tables) : WorkOrder (référence séquentielle,
horodatages), WorkOrderEvent, Request (1-1, motif de rejet), ReferenceValue,
InterventionReport (6 FK), TaskTemplate/ChecklistItem, Meter/MeterReading
- contrat : 15 opérations (41 total) ; la table des transitions et les champs
requis du bilan vivent dans @siop/shared ; la fiche OT expose
allowedTransitions + closureBlockers (messages métier)
- API : machine à états stricte ; garde de clôture (bilan 3 champs requis +
checklist sans tâche en attente) ; approbation → OT lié 1-1 (409 si déjà
traitée) ; rejet à motif obligatoire ; scoping « voir autre » sur listes et
accès directs (404 sans fuite) ; validation des valeurs de bilan par champ ;
« personne bloquée » triée en tête côté API
- seed : 31 valeurs de référentiels, 8 gabarits (parachute réglementaire),
OT/demandes/compteurs de la maquette — idempotent
- 45 tests verts (95 % stmts / 79 % branches) dont la recette officielle
rejouée de bout en bout ; smoke test sur build de prod
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
