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🔍 Analyse fonctionnelle du projet ROBO_MAT

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🧠 Partie 1 — À quoi sert le projet ROBO_MAT ?

📌 Hypothèse générale

Le projet ROBO_MAT semble être une interface de test ou de démonstration de plusieurs modèles LLM (Large Language Models) connectés via différentes classes, chacune représentant un moteur ou un fournisseur :

Classe	Description fonctionnelle
clsMistral	Dialogue avec le modèle Mistral (peut-être local)
clsOllama	Dialogue avec Ollama (exécutable local ou API)
clsDeepSeek	Dialogue avec un modèle nommé DeepSeek
clsPerplexity	Dialogue avec l’API Perplexity
clsDeepl	Appel au service de traduction DeepL
clsLLM	Probable classe générique/base pour tous les LLM
clsRAG	Fonction RAG (Retrieve & Generate) pour améliorer la pertinence des réponses

Ces classes sont toutes rassemblées dans un composant interne LLM, ce qui laisse penser qu’il s’agit d’un module central dédié à l'interaction avec différents moteurs d'IA.

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🧩 Page PAGE_TESTROBO_MAT_Analyse_Page_TEST_et_LLM

Cette page semble être une interface de test utilisateur avec différents boutons. Chaque bouton appelle une méthode spécifique dans l’une des classes LLM, permettant :

• de tester les réponses,
• de comparer les modèles,
• de valider les appels aux services distants.

Aucune logique métier complexe n’est détectée dans cette page. Elle sert probablement de démonstrateur technique.

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🧭 Organisation technique

Voici l’ordre dans lequel les composants sont organisés :

• PAGE_TEST (interface de test)
• Composant interne LLM
  • Contient 7 classes :
    • clsMistral ROBO_MAT_Analyse_clsMistral
    • clsOllama
    • clsDeepSeek
    • clsPerplexity
    • clsRAG
    • clsLLM
    • clsDeepl

Les classes sont écrites en WLangage avec des sections typiques : Déclaration, Constructeur, Méthodes, etc. Ce découpage est analogue à une classe Python mais plus segmenté dans l’interface.

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🔧 Conclusion

Le projet ROBO_MAT est probablement une boîte à outils de test LLMs développée en WebDev. Il s’agit d’un prototype (ou brouillon) permettant de :

• Centraliser l'appel à différents modèles,
• Tester les interactions avec chacun,
• Servir de base à un futur outil plus complet (ex : assistant IA, moteur de recherche interne, interface traducteur multilangue, etc.).

Je vais maintenant poursuivre avec l’analyse détaillée de la page PAGE_TEST, suivie des classes une par une.