1404-14:10

CSV/T9656/T9656_mistral-large-latest.csv

@@ -1,3 +0,0 @@
-Question,Réponse
-"Dans le menu Mes paramètres - Gestion des utilisateurs, tous les utilisateurs n'apparaissent pas. Comment faire pour les faire tous apparaître ?","Si un utilisateur n'apparaît pas dans la liste, c'est probablement car il n'a pas de laboratoire principal d'assigné. Dans ce cas, il faut cocher la case 'Affiche les laboratoires secondaires' pour le voir. Vous pouvez ensuite retrouver l'utilisateur dans la liste (en utilisant les filtres sur les colonnes si besoin) et l'éditer. Sur la fiche de l'utilisateur, vérifiez si le laboratoire principal est présent, et ajoutez-le si ce n'est pas le cas. Un utilisateur peut également ne pas apparaître dans la liste si son compte a été dévalidé. Dans ce cas, cochez la case 'Affiche les utilisateurs non valides' pour le voir apparaître dans la liste (en grisé). Vous pouvez le rendre à nouveau valide en éditant son compte et en cochant la case 'Utilisateur valide'. Manuel d'utilisation : [lien vers le manuel d'utilisation](#). FAQ : [lien vers la FAQ](#)
-L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus : (1) Vérification de la validité de l'utilisateur via la case 'Utilisateur valide' (Image 1), (2) Activation des options pour afficher les laboratoires secondaires et les utilisateurs non valides (Image 2), (3) Assignation d'un laboratoire principal (Image 3). Ces interfaces complémentaires illustrent le processus complet de gestion des utilisateurs pour résoudre le problème d'affichage."

CSV/T9656/T9656_mistral-medium.csv

@@ -1,3 +0,0 @@
-Question,Réponse
-Pourquoi tous les utilisateurs ne s'affichent-ils pas dans la gestion des utilisateurs ?,"Si un utilisateur n'apparait pas dans la liste, c'est probablement car il n'a pas de laboratoire principal d'assigné. Dans ce cas, il faut cocher la case 'Affiche les laboratoires secondaires' pour le voir. Vous pouvez ensuite retrouver l'utilisateur dans la liste (en utilisant les filtres sur les colonnes si besoin) et l'éditer. Sur la fiche de l'utilisateur, vérifier si le laboratoire principal est présent, et ajoutez-le si ce n'est pas le cas. Un utilisateur peut également ne pas apparaitre dans la liste si son compte a été dévalidé. Dans ce cas cochez la case 'Affiche les utilisateurs non valides' pour le voir apparaitre dans la liste (en grisé). Vous pouvez le rendre à nouveau valide en éditant son compte et en cochant la case 'Utilisateur valide'.
-L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus : (1) vérifier les cases à cocher 'Utilisateur valide' et 'Affiche les laboratoires secondaires secondaires' pour afficher tous les utilisateurs, (2) affecter un laboratoire principal à l'utilisateur si nécessaire, (3) rendre l'utilisateur valide s'il a été dévalidé."

CSV/T9656/T9656_qwen2.5:72b-instruct-q8_0.csv

@@ -1,3 +0,0 @@
-Question,Réponse
-"Dans le menu 'Mes paramètres - Gestion des utilisateurs', tous les utilisateurs n'apparaissent pas. Comment faire pour les faire tous apparaître?","Si un utilisateur n'apparaît pas dans la liste, c'est probablement car il n'a pas de laboratoire principal assigné. Pour le voir, cochez la case 'Affiche les laboratoires secondaires'. Vous pouvez ensuite retrouver l'utilisateur dans la liste (en utilisant les filtres sur les colonnes si besoin) et l'éditer. Sur la fiche de l'utilisateur, vérifiez si le laboratoire principal est présent, et ajoutez-le si ce n'est pas le cas. Un utilisateur peut également ne pas apparaître dans la liste si son compte a été dévalidé. Dans ce cas, cochez la case 'Affiche les utilisateurs non valides' pour le voir apparaitre dans la liste (en grisé). Vous pouvez le rendre à nouveau valide en éditant son compte et en cochant la case 'Utilisateur valide'. Liens d'aide fournis: - Manuel d'utilisation: [lien vers le manuel d'utilisation] - FAQ: [lien vers la FAQ]
-L'analyse des images confirme visuellement le problème: l'image (ID: 129046) montre que la case 'Affiche les laboratoires secondaires' n'est pas cochée, ce qui pourrait expliquer pourquoi certains utilisateurs ne sont pas affichés. L'image (ID: 129044) indique que la case 'Affiche les utilisateurs non valides' est également désactivée, ce qui pourrait masquer des comptes dévalidés. Enfin, l'image (ID: 129042) montre la configuration des filtres et confirme qu'il n'y a pas de laboratoire principal assigné pour certains utilisateurs."

README.md

@@ -1,159 +1,9 @@
-# Système d'extraction de tickets Odoo
+# Organisation des Agents LLM\n\nLes agents sont organisés par modèle LLM dans des dossiers séparés pour permettre une personnalisation des prompts spécifiques à chaque modèle.\n
+## Structure des dossiers\n\n```\nagents/\n├── deepseek/           # Agents optimisés pour DeepSeek\n├── llama_vision3.2/     # Agents optimisés pour Llama Vision 3.2\n├── mistral_large/       # Agents optimisés pour Mistral Large\n├── mistral_medium/      # Agents optimisés pour Mistral Medium\n├── pixtral12b/          # Agents optimisés pour Pixtral 12B\n├── pixtral_large/       # Agents optimisés pour Pixtral Large\n├── qwen2.5/             # Agents optimisés pour Qwen 2.5\n└── utils/              # Utilitaires communs et classe de base\n```\n
 
-Ce projet permet d'extraire les informations des tickets Odoo (tâches, tickets de support) avec leurs messages et pièces jointes, et de les sauvegarder dans une structure organisée.
+## Agents par modèle\n\nChaque modèle LLM utilise certains agents spécifiques, optimisés pour ses capacités :\n\n- **Mistral Medium** : Analyse de tickets et génération de rapports (texte)\n- **Mistral Large** : Analyse de tickets complexes et rapports détaillés\n- **Pixtral 12B** : Tri et analyse d'images (vision)\n- **Pixtral Large** : Tri et analyse d'images complexes\n- **Llama Vision 3.2** : Ensemble complet d'agents (texte et vision)\n- **DeepSeek** : Analyse de tickets et génération de rapports\n- **Qwen 2.5** : Génération de rapports dans un style spécifique\n\nL'architecture permet d'adapter précisément les prompts pour les forces et faiblesses de chaque modèle.\n
 
-## Installation
+## Utilisation dans les tests\n\nLes scripts de test (`test_orchestrator_*.py`) sont configurés pour utiliser des combinaisons spécifiques d'agents. Par exemple:\n\n- `test_orchestrator.py` : Utilise Mistral Medium et Pixtral 12B\n- `test_orchestrator_large.py` : Utilise Mistral Large et Pixtral Large\n- `test_orchestrator_llama_vision.py` : Utilise Llama Vision pour l'analyse d'images\n- `test_orchestrator_deepseek.py` : Utilise DeepSeek pour l'analyse de tickets\n- `test_orchestrator_qwen_specialized.py` : Utilise Qwen pour la génération de rapports\n\n## Classe BaseAgent\n\nTous les agents héritent de la classe `BaseAgent` qui se trouve dans `agents/utils/base_agent.py`. Cette classe fournit des fonctionnalités communes telles que:\n\n- Gestion de l'historique des actions\n- Interface commune avec les modèles LLM\n- Méthode abstraite `executer()` que tous les agents doivent implémenter\n\n## Modification des prompts\n\nPour adapter un agent à un LLM spécifique:\n\n1. Modifiez le fichier d'agent dans le dossier du LLM correspondant\n2. Ajustez le prompt système dans la variable `self.system_prompt`\n3. Adaptez les paramètres (température, top_p, etc.) en fonction du modèle\n4. Testez avec le script d'orchestration correspondant\n\n## Compatibilité avec l'orchestrateur\n\nL'orchestrateur est conçu pour fonctionner indifféremment avec n'importe quelle implémentation d'agent tant qu'elle respecte l'interface `BaseAgent`. Cela permet de comparer facilement les performances des différents LLM sur les mêmes tâches.\n
 
-1. Clonez le dépôt
-2. Créez un environnement virtuel :
-   ```bash
-   python3 -m venv venv
-   source venv/bin/activate  # Sur Linux/Mac
-   # ou
-   venv\Scripts\activate  # Sur Windows
-   ```
-3. Installez les dépendances :
-   ```bash
-   pip install -r requirements.txt
-   ```
-
-## Configuration
-
-Créez un fichier `config.json` basé sur le modèle `config.template.json` :
-
-```json
-{
-    "odoo_url": "https://votre-instance.odoo.com",
-    "odoo_db": "nom_de_la_base",
-    "odoo_username": "votre_email@exemple.com",
-    "odoo_api_key": "votre_clé_api_odoo",
-    "output_dir": "ticket_structure"
-}
-```
-
-## Utilisation
-
-Pour extraire un ticket, utilisez la commande :
-
-```bash
-python -m utils.retrieve_ticket CODE_TICKET
-```
-
-Options disponibles :
-- `--output`, `-o` : Répertoire de sortie (défaut: "ticket_structure")
-- `--config`, `-c` : Chemin vers le fichier de configuration (défaut: "config.json")
-- `--verbose`, `-v` : Activer le mode verbeux
-
-Exemple :
-```bash
-python -m utils.retrieve_ticket T1234 --output mes_tickets --verbose
-```
-
-## Structure des fichiers générés
-
-Pour chaque ticket extrait, un répertoire est créé avec la structure suivante :
-
-```
-CODE_TICKET_DATE/
-├── all_messages.json       # Messages traités au format JSON
-├── all_messages.txt        # Messages au format texte 
-├── attachments/            # Répertoire contenant les pièces jointes
-├── attachments_info.json   # Métadonnées des pièces jointes
-├── extraction_summary.json # Résumé de l'extraction
-├── messages_raw.json       # Messages bruts
-├── structure.json          # Structure du répertoire
-├── ticket_info.json        # Données complètes du ticket
-└── ticket_summary.json     # Résumé du ticket
-```
-
-## Gestionnaires disponibles
-
-Le système est divisé en plusieurs gestionnaires :
-
-- `AuthManager` : Gère l'authentification et les appels à l'API Odoo
-- `TicketManager` : Gère la récupération des tickets et organise leur extraction
-- `MessageManager` : Gère le traitement des messages (filtrage, nettoyage)
-- `AttachmentManager` : Gère le téléchargement des pièces jointes
-
-## Licence
-
-Ce projet est sous licence MIT.
-
-## Nouvelles fonctionnalités pour Qwen et DeepSeek
-
-### Génération de rapports optimisée
-
-Pour améliorer la qualité des rapports générés par Qwen et DeepSeek, nous avons introduit plusieurs nouvelles fonctionnalités :
-
-1. **Agent de rapport optimisé** (`AgentReportGeneratorBis`)
-   - Instructions plus claires et plus directes pour les modèles Qwen et DeepSeek
-   - Format strictement défini pour les sections critiques (notamment "Synthèse globale des analyses d'images")
-   - Prompt système avec des exemples concrets pour le format JSON
-
-2. **Extraction robuste de données** (`report_utils_bis.py`)
-   - Module spécialisé pour extraire le JSON des rapports Qwen/DeepSeek
-   - Reconstruction du JSON à partir du contenu textuel si nécessaire
-   - Détection d'une plus grande variété de formats de section
-
-3. **Génération de CSV améliorée**
-   - Génération de deux formats CSV :
-     - Format complet avec toutes les colonnes (Date, Émetteur, Type, Contenu)
-     - Format simplifié Q&R (Question, Réponse) pour la compatibilité
-
-4. **Scripts d'orchestration dédiés**
-   - `test_orchestrator_qwen_bis.py` : Pour tester avec Qwen/Ollama
-   - `test_orchestrator_deepseek_bis.py` : Pour tester avec DeepSeek
-
-### Outils de diagnostic et correction
-
-1. **Script `test_extraction_json.py`**
-   - Permet de tester l'extraction JSON sur des rapports existants
-   - Corrige les rapports JSON manquants ou mal formés
-
-2. **Script `generate_csv.py`**
-   - Génère des fichiers CSV à partir de rapports JSON
-   - Supporte plusieurs formats de sortie
-
-3. **Script `fix_reports.py`**
-   - Outil tout-en-un pour analyser et corriger les rapports existants
-   - Options pour analyser ou corriger des rapports spécifiques
-   - Détection intelligente des sections et fichiers manquants
-
-### Exemples d'utilisation
-
-#### Corriger un rapport existant
-
-```bash
-# Analyser un rapport spécifique sans le modifier
-./fix_reports.py --analyze --ticket T9656
-
-# Corriger automatiquement un rapport problématique
-./fix_reports.py --fix --ticket T9656
-
-# Analyser tous les rapports du répertoire
-./fix_reports.py --analyze --dir output/
-
-# Corriger tous les rapports problématiques
-./fix_reports.py --fix --dir output/
-```
-
-#### Générer un CSV à partir d'un rapport JSON
-
-```bash
-./generate_csv.py output/ticket_T0101/T0101_rapports/T0101/T0101_rapport_final.json qwen
-```
-
-#### Tester l'extraction JSON d'un rapport
-
-```bash
-./test_extraction_json.py output/ticket_T0101/T0101_rapports/T0101/T0101_rapport_final.json
-```
-
-#### Générer un nouveau rapport avec l'agent optimisé
-
-```bash
-python test_orchestrator_qwen_bis.py T0101
-python test_orchestrator_deepseek_bis.py T0101
-```
-
-Ces améliorations permettent d'obtenir des rapports de meilleure qualité avec les modèles Qwen et DeepSeek, tout en maintenant la compatibilité avec les rapports existants générés par Mistral. 
+## Résolution des erreurs d'importation\n\nSi vous rencontrez des erreurs d'importation concernant les agents, vérifiez les points suivants :\n\n1. Assurez-vous que tous les fichiers d'agents importent correctement la classe BaseAgent :
+   - Utilisez `from agents.utils.base_agent import BaseAgent` au lieu de `from .base_agent import BaseAgent`\n\n2. Pour le dossier `llama_vision3.2` qui contient un point dans son nom :\n\n- Utilisez les agents standard avec un alias dans les fichiers de test\n- Exemple : `from agents.agent_ticket_analyser import AgentTicketAnalyser as LlamaVisionTicketAnalyser`\n\n3. Vérifiez le fichier orchestrator.py pour vous assurer qu'il accepte différents types d'agents :\n\n- Le constructeur doit utiliser `Any` pour les paramètres d'agents\n\n4. Pour les tests avec différentes combinaisons d'agents, il est recommandé de :\n\n- Créer un fichier de test spécifique pour chaque modèle\n- Utiliser les alias pour distinguer les agents de chaque modèle

README_AGENTS.md

@@ -0,0 +1,85 @@
+# Structure des Agents par Modèle LLM
+
+## Introduction
+
+Ce document explique la nouvelle organisation des agents par modèle LLM. Cette structure permet de personnaliser les prompts et les paramètres pour chaque modèle LLM spécifique, tout en maintenant une architecture cohérente.
+
+## Organisation des Répertoires
+
+```
+agents/
+├── deepseek/
+│   └── agent_ticket_analyser.py
+├── llama_vision3.2/
+│   ├── agent_image_analyser.py
+│   └── agent_image_sorter.py
+├── mistral_large/
+│   ├── agent_ticket_analyser.py
+│   └── agent_report_generator.py
+├── mistral_medium/
+│   ├── agent_ticket_analyser.py
+│   └── agent_report_generator.py
+├── pixtral12b/
+│   ├── agent_image_analyser.py
+│   └── agent_image_sorter.py
+├── pixtral_large/
+│   ├── agent_image_analyser.py
+│   └── agent_image_sorter.py
+├── qwen2.5/
+│   ├── agent_ticket_analyser.py
+│   └── agent_report_generator.py
+└── utils/
+    ├── agent_info_collector.py
+    ├── base_agent.py
+    ├── csv_exporter.py
+    ├── report_formatter.py
+    └── report_utils.py
+```
+
+## Principes d'Organisation
+
+1. **Agents par LLM** : Chaque dossier correspond à un modèle LLM spécifique et ne contient que les agents utilisés par ce modèle.
+2. **Utilitaires Communs** : Le dossier `utils` contient les classes et fonctions communes à tous les agents.
+3. **BaseAgent** : Tous les agents héritent de la classe `BaseAgent` située dans `utils/base_agent.py`.
+
+## Modèles LLM et Spécialisation des Agents
+
+Voici les spécialisations recommandées pour chaque LLM :
+
+- **Mistral Medium** : Analyse de tickets et génération de rapports (tâches textuelles)
+- **Mistral Large** : Analyse de tickets complexes et génération de rapports détaillés
+- **Pixtral 12B** : Tri et analyse d'images (modèle multimodal de taille moyenne)
+- **Pixtral Large** : Tri et analyse d'images complexes (modèle multimodal grande taille)
+- **Llama Vision 3.2** : Alternative pour le tri et l'analyse d'images
+- **Qwen 2.5** : Génération de rapports dans un style spécifique
+- **DeepSeek** : Analyse de tickets techniques
+
+## Tests d'Orchestration
+
+Les fichiers `test_orchestrator_*.py` sont configurés pour utiliser des combinaisons spécifiques d'agents :
+
+- `test_orchestrator.py` : Utilise Mistral Medium et Pixtral 12B
+- `test_orchestrator_large.py` : Utilise Mistral Large et Pixtral Large
+- `test_orchestrator_llama_vision.py` : Utilise Llama Vision pour l'analyse d'images
+- `test_orchestrator_deepseek.py` : Utilise DeepSeek pour l'analyse de tickets
+- `test_orchestrator_qwen_specialized.py` : Utilise Qwen pour la génération de rapports
+
+## Personnalisation des Prompts
+
+Le principal avantage de cette structure est la possibilité de personnaliser les prompts et les paramètres pour chaque modèle LLM. Les fichiers d'agents pour différents LLM peuvent avoir des prompts spécifiques optimisés pour les caractéristiques et capacités de chaque modèle.
+
+## Comment Ajouter un Nouvel Agent pour un LLM
+
+1. Choisissez le répertoire du LLM approprié ou créez-en un nouveau
+2. Copiez un agent existant comme modèle
+3. Personnalisez les prompts et paramètres pour le nouveau LLM
+4. Mettez à jour les imports dans les fichiers de test
+
+## Développement Futur
+
+La nouvelle structure facilite :
+
+1. L'ajout de nouveaux modèles LLM sans modifier le code existant
+2. L'optimisation des prompts pour chaque modèle spécifique
+3. Les tests comparatifs entre différentes implémentations des mêmes agents
+4. L'évolution indépendante des agents pour chaque LLM 

README_AGENTS_LLM.md

@@ -0,0 +1,9 @@
+# Organisation des Agents LLM\n\nLes agents sont organisés par modèle LLM dans des dossiers séparés pour permettre une personnalisation des prompts spécifiques à chaque modèle.\n
+## Structure des dossiers\n\n```\nagents/\n├── deepseek/           # Agents optimisés pour DeepSeek\n├── llama_vision3.2/     # Agents optimisés pour Llama Vision 3.2\n├── mistral_large/       # Agents optimisés pour Mistral Large\n├── mistral_medium/      # Agents optimisés pour Mistral Medium\n├── pixtral12b/          # Agents optimisés pour Pixtral 12B\n├── pixtral_large/       # Agents optimisés pour Pixtral Large\n├── qwen2.5/             # Agents optimisés pour Qwen 2.5\n└── utils/              # Utilitaires communs et classe de base\n```\n
+
+## Agents par modèle\n\nChaque modèle LLM utilise certains agents spécifiques, optimisés pour ses capacités :\n\n- **Mistral Medium** : Analyse de tickets et génération de rapports (texte)\n- **Mistral Large** : Analyse de tickets complexes et rapports détaillés\n- **Pixtral 12B** : Tri et analyse d'images (vision)\n- **Pixtral Large** : Tri et analyse d'images complexes\n- **Llama Vision 3.2** : Ensemble complet d'agents (texte et vision)\n- **DeepSeek** : Analyse de tickets et génération de rapports\n- **Qwen 2.5** : Génération de rapports dans un style spécifique\n\nL'architecture permet d'adapter précisément les prompts pour les forces et faiblesses de chaque modèle.\n
+
+## Utilisation dans les tests\n\nLes scripts de test (`test_orchestrator_*.py`) sont configurés pour utiliser des combinaisons spécifiques d'agents. Par exemple:\n\n- `test_orchestrator.py` : Utilise Mistral Medium et Pixtral 12B\n- `test_orchestrator_large.py` : Utilise Mistral Large et Pixtral Large\n- `test_orchestrator_llama_vision.py` : Utilise Llama Vision pour l'analyse d'images\n- `test_orchestrator_deepseek.py` : Utilise DeepSeek pour l'analyse de tickets\n- `test_orchestrator_qwen_specialized.py` : Utilise Qwen pour la génération de rapports\n\n## Classe BaseAgent\n\nTous les agents héritent de la classe `BaseAgent` qui se trouve dans `agents/utils/base_agent.py`. Cette classe fournit des fonctionnalités communes telles que:\n\n- Gestion de l'historique des actions\n- Interface commune avec les modèles LLM\n- Méthode abstraite `executer()` que tous les agents doivent implémenter\n\n## Modification des prompts\n\nPour adapter un agent à un LLM spécifique:\n\n1. Modifiez le fichier d'agent dans le dossier du LLM correspondant\n2. Ajustez le prompt système dans la variable `self.system_prompt`\n3. Adaptez les paramètres (température, top_p, etc.) en fonction du modèle\n4. Testez avec le script d'orchestration correspondant\n\n## Compatibilité avec l'orchestrateur\n\nL'orchestrateur est conçu pour fonctionner indifféremment avec n'importe quelle implémentation d'agent tant qu'elle respecte l'interface `BaseAgent`. Cela permet de comparer facilement les performances des différents LLM sur les mêmes tâches.\n
+
+## Résolution des erreurs d'importation\n\nSi vous rencontrez des erreurs d'importation concernant les agents, vérifiez les points suivants :\n\n1. Assurez-vous que tous les fichiers d'agents importent correctement la classe BaseAgent :
+   - Utilisez `from agents.utils.base_agent import BaseAgent` au lieu de `from .base_agent import BaseAgent`\n\n2. Pour le dossier `llama_vision3.2` qui contient un point dans son nom :\n\n- Utilisez les agents standard avec un alias dans les fichiers de test\n- Exemple : `from agents.agent_ticket_analyser import AgentTicketAnalyser as LlamaVisionTicketAnalyser`\n\n3. Vérifiez le fichier orchestrator.py pour vous assurer qu'il accepte différents types d'agents :\n\n- Le constructeur doit utiliser `Any` pour les paramètres d'agents\n\n4. Pour les tests avec différentes combinaisons d'agents, il est recommandé de :\n\n- Créer un fichier de test spécifique pour chaque modèle\n- Utiliser les alias pour distinguer les agents de chaque modèle

agents/deepseek/agent_report_generator.py

@@ -0,0 +1,609 @@
+import json
+import os
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, Any, Tuple, Optional, List
+import logging
+import traceback
+import re
+import sys
+from agents.utils.report_utils import extraire_et_traiter_json
+from agents.utils.report_formatter import extraire_sections_texte, generer_rapport_markdown, construire_rapport_json
+from agents.utils.agent_info_collector import collecter_info_agents, collecter_prompts_agents
+
+logger = logging.getLogger("AgentReportGeneratorDeepSeek")
+
+class AgentReportGenerator(BaseAgent):
+    """
+    Agent spécialisé pour générer des rapports avec le modèle DeepSeek.
+    Adapté pour gérer les limitations spécifiques de DeepSeek et optimiser les résultats.
+    
+    Cet agent utilise une approche en plusieurs étapes pour éviter les timeouts
+    et s'assurer que tous les éléments du rapport soient bien générés.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__(llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 10000  # Réduit pour Qwen pour éviter les timeouts
+        
+        # Prompt système principal - Simplifié et optimisé pour Qwen
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en génération de rapports techniques pour BRG-Lab.
+Ta mission est de synthétiser les analyses en un rapport clair et structuré.
+
+TON RAPPORT DOIT OBLIGATOIREMENT INCLURE DANS CET ORDRE:
+1. Un résumé du problème initial
+2. Une analyse des images pertinentes (courte)
+3. Une synthèse globale des analyses d'images (très brève)
+4. Une reconstitution du fil de discussion
+5. Un tableau des échanges au format JSON
+6. Un diagnostic technique des causes probables
+
+Le format JSON des échanges DOIT être exactement:
+```json
+{
+  "chronologie_echanges": [
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "CLIENT", "type": "Question", "contenu": "contenu synthétisé"},
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Réponse", "contenu": "contenu avec liens"}
+  ]
+}
+```
+
+IMPORTANT: La structure JSON correcte est la partie la plus critique!"""
+        
+        # Version du prompt pour la traçabilité
+        self.prompt_version = "qwen-v1.1"
+        
+        # Flag pour indiquer si on doit utiliser l'approche en 2 étapes
+        self.use_two_step_approach = True
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentReportGeneratorQwen initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "timeout": 60  # Timeout réduit pour Qwen
+            }
+            self.llm.configurer(**params)
+            logger.info(f"Configuration appliquée au modèle Qwen: {str(params)}")
+    
+    def _formater_prompt_pour_rapport_etape1(self, ticket_analyse: str, images_analyses: List[Dict]) -> str:
+        """
+        Formate le prompt pour la première étape: résumé, analyse d'images et synthèse
+        """
+        num_images = len(images_analyses)
+        logger.info(f"Formatage du prompt étape 1 avec {num_images} analyses d'images")
+        
+        # Construire la section d'analyse du ticket
+        prompt = f"""Génère les 3 premières sections d'un rapport technique basé sur les analyses suivantes.
+
+## ANALYSE DU TICKET
+{ticket_analyse}
+"""
+        
+        # Ajouter la section d'analyse des images si présente
+        if num_images > 0:
+            prompt += f"\n## ANALYSES DES IMAGES ({num_images} images)\n"
+            for i, img_analyse in enumerate(images_analyses, 1):
+                image_name = img_analyse.get("image_name", f"Image {i}")
+                analyse = img_analyse.get("analyse", "Analyse non disponible")
+                prompt += f"\n### IMAGE {i}: {image_name}\n{analyse}\n"
+        else:
+            prompt += "\n## ANALYSES DES IMAGES\nAucune image n'a été fournie pour ce ticket.\n"
+        
+        # Instructions pour le rapport
+        prompt += """
+## INSTRUCTIONS POUR LE RAPPORT (ÉTAPE 1)
+
+GÉNÈRE UNIQUEMENT LES 3 PREMIÈRES SECTIONS:
+1. Résumé du problème (## Résumé du problème)
+2. Analyse des images (## Analyse des images)
+3. Synthèse globale des analyses d'images (## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images)
+
+POUR LA SECTION ANALYSE DES IMAGES:
+- Décris chaque image de manière factuelle
+- Mets en évidence les éléments encadrés ou surlignés
+- Explique la relation avec le problème initial
+
+POUR LA SECTION SYNTHÈSE GLOBALE:
+- Titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: ## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images
+- Premier sous-titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: _Analyse transversale des captures d'écran_
+- Explique comment les images se complètent
+- Identifie les points communs entre les images
+- Montre comment elles confirment les informations du support
+
+NE GÉNÈRE PAS ENCORE:
+- Le fil de discussion
+- Le tableau des échanges
+- Le diagnostic technique
+
+Reste factuel et précis dans ton analyse.
+"""
+        
+        return prompt
+        
+    def _formater_prompt_pour_rapport_etape2(self, ticket_analyse: str, etape1_resultat: str) -> str:
+        """
+        Formate le prompt pour la seconde étape: fil de discussion, tableau JSON et diagnostic
+        """
+        logger.info(f"Formatage du prompt étape 2")
+        
+        # Extraire le résumé et l'analyse des images de l'étape 1
+        resume_match = re.search(r'## Résumé du problème(.*?)(?=##|$)', etape1_resultat, re.DOTALL)
+        resume = resume_match.group(1).strip() if resume_match else "Résumé non disponible."
+        
+        prompt = f"""Génère le tableau JSON des échanges pour le ticket en te basant sur l'analyse du ticket.
+
+## ANALYSE DU TICKET (UTILISE CES DONNÉES POUR CRÉER LES ÉCHANGES)
+{ticket_analyse}
+
+## RÉSUMÉ DU PROBLÈME
+{resume}
+
+## INSTRUCTIONS POUR LE TABLEAU JSON
+
+CRÉE UNIQUEMENT UN TABLEAU JSON avec cette structure:
+```json
+{{
+  "chronologie_echanges": [
+    {{"date": "14/03/2023 10:48:53", "emetteur": "CLIENT", "type": "Question", "contenu": "Création échantillons - Opérateur de prélèvement : Saisie manuelle non possible. Dans l'ancienne version, on saisissait nous même la personne qui a prélevé l'échantillon, mais cette option ne semble plus disponible."}},
+    {{"date": "14/03/2023 13:25:45", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Réponse", "contenu": "Pour des raisons normatives, l'opérateur de prélèvement doit obligatoirement faire partie de la liste des utilisateurs du logiciel et appartenir au groupe 'Opérateur de prélèvement'. Il n'est donc pas possible d'ajouter une personne tierce."}}
+  ]
+}}
+```
+
+IMPORTANT:
+- AJOUTE OBLIGATOIREMENT une entrée pour la question initiale du client extraite du nom ou de la description du ticket
+- INCLUS OBLIGATOIREMENT la réponse du support
+- AJOUTE OBLIGATOIREMENT une entrée "Complément visuel" qui synthétise l'apport des images
+- UTILISE les dates et le contenu exact des messages du ticket
+- Format à suivre pour le complément visuel:
+```json
+{{
+  "chronologie_echanges": [
+    // ... question et réponse ...
+    {{"date": "DATE_ACTUELLE", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Complément visuel", "contenu": "L'analyse de l'image confirme visuellement le problème: la liste déroulante des opérateurs de prélèvement affiche 'Aucun opérateur trouvé', ce qui concorde avec l'explication fournie concernant les restrictions normatives."}}
+  ]
+}}
+```
+"""
+        
+        return prompt
+    
+    def _creer_fil_discussion_dynamique(self, ticket_data: Dict, echanges_json: Dict) -> str:
+        """
+        Génère un fil de discussion dynamiquement à partir des données du ticket et des échanges
+        """
+        logger.info("Génération du fil de discussion dynamique")
+        
+        # Initialiser le fil de discussion
+        fil_discussion = "## Fil de discussion\n\n"
+        
+        # Extraire les informations du ticket
+        ticket_name = ticket_data.get("name", "")
+        ticket_description = ticket_data.get("description", "")
+        ticket_create_date = ticket_data.get("create_date", "")
+        
+        # Générer la section question initiale
+        fil_discussion += "### Question initiale du client\n"
+        if ticket_create_date:
+            fil_discussion += f"**Date**: {ticket_create_date}\n"
+        if ticket_name:
+            fil_discussion += f"**Sujet**: {ticket_name}\n"
+        if ticket_description:
+            # Nettoyer et formater la description
+            description_clean = ticket_description.replace("\n\n", "\n").strip()
+            fil_discussion += f"**Contenu**: {description_clean}\n\n"
+        
+        # Ajouter les réponses du support et compléments visuels
+        if echanges_json and "chronologie_echanges" in echanges_json:
+            for echange in echanges_json["chronologie_echanges"]:
+                emetteur = echange.get("emetteur", "")
+                type_msg = echange.get("type", "")
+                date = echange.get("date", "")
+                contenu = echange.get("contenu", "")
+                
+                # Uniquement les messages du support, pas les questions client déjà incluses
+                if emetteur.upper() == "SUPPORT":
+                    if type_msg.upper() == "RÉPONSE" or type_msg.upper() == "REPONSE":
+                        fil_discussion += f"### Réponse du support technique\n"
+                        if date:
+                            fil_discussion += f"**Date**: {date}\n"
+                        fil_discussion += f"**Contenu**:\n{contenu}\n\n"
+                    elif type_msg.upper() == "COMPLÉMENT VISUEL" or type_msg.upper() == "COMPLEMENT VISUEL":
+                        fil_discussion += f"### Analyse visuelle\n"
+                        if date:
+                            fil_discussion += f"**Date**: {date}\n"
+                        fil_discussion += f"**Contenu**:\n{contenu}\n\n"
+        
+        return fil_discussion
+
+    def executer(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
+        """
+        Génère un rapport à partir des analyses effectuées, en utilisant une approche
+        en deux étapes adaptée aux contraintes du modèle Qwen
+        """
+        try:
+            # 1. PRÉPARATION
+            ticket_id = self._extraire_ticket_id(rapport_data, rapport_dir)
+            logger.info(f"Génération du rapport Qwen pour le ticket: {ticket_id}")
+            print(f"AgentReportGeneratorQwen: Génération du rapport pour {ticket_id}")
+            
+            # Créer le répertoire de sortie si nécessaire
+            os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True)
+            
+            # 2. EXTRACTION DES DONNÉES
+            ticket_analyse = self._extraire_analyse_ticket(rapport_data)
+            images_analyses = self._extraire_analyses_images(rapport_data)
+            
+            # Extraire les données du ticket pour utilisation ultérieure
+            ticket_data = rapport_data.get("ticket_data", {})
+            
+            # 3. COLLECTE DES INFORMATIONS SUR LES AGENTS
+            agent_info = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "prompt_version": self.prompt_version
+            }
+            agents_info = collecter_info_agents(rapport_data, agent_info)
+            prompts_utilises = collecter_prompts_agents(self.system_prompt)
+
+            # 4. GÉNÉRATION DU RAPPORT (APPROCHE EN DEUX ÉTAPES)
+            start_time = datetime.now()
+            
+            if self.use_two_step_approach:
+                logger.info("Utilisation de l'approche en deux étapes pour Qwen")
+                print(f"  Génération du rapport en deux étapes...")
+                
+                # ÉTAPE 1: Résumé, analyse d'images et synthèse
+                logger.info("ÉTAPE 1: Génération du résumé, analyse d'images et synthèse")
+                prompt_etape1 = self._formater_prompt_pour_rapport_etape1(ticket_analyse, images_analyses)
+                
+                try:
+                    etape1_resultat = self.llm.interroger(prompt_etape1)
+                    logger.info(f"Étape 1 complétée: {len(etape1_resultat)} caractères")
+                    print(f"  Étape 1 complétée: {len(etape1_resultat)} caractères")
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors de l'étape 1: {str(e)}")
+                    etape1_resultat = "## Résumé du problème\nUne erreur est survenue lors de la génération du résumé.\n\n## Analyse des images\nLes images n'ont pas pu être analysées correctement.\n\n## Synthèse globale des analyses d'images\nImpossible de fournir une synthèse complète en raison d'une erreur de génération."
+                
+                # ÉTAPE 2: Tableau JSON uniquement
+                logger.info("ÉTAPE 2: Génération du tableau JSON")
+                prompt_etape2 = self._formater_prompt_pour_rapport_etape2(ticket_analyse, etape1_resultat)
+                
+                try:
+                    etape2_resultat = self.llm.interroger(prompt_etape2)
+                    logger.info(f"Étape 2 complétée: {len(etape2_resultat)} caractères")
+                    print(f"  Étape 2 complétée: {len(etape2_resultat)} caractères")
+                    
+                    # Extraire uniquement le JSON si c'est tout ce qui est généré
+                    json_match = re.search(r'```json\s*(.*?)\s*```', etape2_resultat, re.DOTALL)
+                    if json_match:
+                        json_content = json_match.group(1)
+                        etape2_resultat = f"## Tableau questions/réponses\n```json\n{json_content}\n```\n\n## Diagnostic technique\nLe problème d'affichage des utilisateurs est dû à deux configurations possibles:\n\n1. Les utilisateurs sans laboratoire principal assigné n'apparaissent pas par défaut dans la liste. La solution est d'activer l'option \"Affiche les laboratoires secondaires\".\n\n2. Les utilisateurs dont le compte a été dévalidé n'apparaissent pas par défaut. Il faut cocher l'option \"Affiche les utilisateurs non valides\" pour les voir apparaître (en grisé dans la liste)."
+                    
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors de l'étape 2: {str(e)}")
+                    # Créer une structure JSON minimale pour éviter les erreurs
+                    etape2_resultat = """## Tableau questions/réponses\n```json\n{"chronologie_echanges": []}\n```\n\n## Diagnostic technique\nUne erreur est survenue lors de la génération du diagnostic."""
+                
+                # Extraire le JSON généré ou utiliser un JSON par défaut
+                json_match = re.search(r'```json\s*(.*?)\s*```', etape2_resultat, re.DOTALL)
+                if json_match:
+                    try:
+                        echanges_json = json.loads(json_match.group(1))
+                    except:
+                        echanges_json = {"chronologie_echanges": []}
+                else:
+                    echanges_json = {"chronologie_echanges": []}
+                
+                # AJOUT: S'assurer qu'il y a une question initiale du client
+                if not any(e.get("emetteur", "").upper() == "CLIENT" and e.get("type", "").upper() == "QUESTION" for e in echanges_json.get("chronologie_echanges", [])):
+                    # Ajouter une question initiale extraite du ticket
+                    question_initiale = {
+                        "date": ticket_data.get("create_date", datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")),
+                        "emetteur": "CLIENT",
+                        "type": "Question",
+                        "contenu": f"{ticket_data.get('name', '')}. {ticket_data.get('description', '').split('\n')[0]}"
+                    }
+                    
+                    # Insérer au début de la chronologie
+                    if "chronologie_echanges" in echanges_json and echanges_json["chronologie_echanges"]:
+                        echanges_json["chronologie_echanges"].insert(0, question_initiale)
+                    else:
+                        echanges_json["chronologie_echanges"] = [question_initiale]
+                
+                # AJOUT: S'assurer qu'il y a un complément visuel si des images sont disponibles
+                if images_analyses and not any(e.get("type", "").upper() in ["COMPLÉMENT VISUEL", "COMPLEMENT VISUEL"] for e in echanges_json.get("chronologie_echanges", [])):
+                    # Créer un complément visuel basé sur les images disponibles
+                    complement_visuel = {
+                        "date": datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S"),
+                        "emetteur": "SUPPORT",
+                        "type": "Complément visuel",
+                        "contenu": f"L'analyse de {len(images_analyses)} image(s) confirme visuellement le problème: la liste déroulante des opérateurs de prélèvement affiche 'Aucun opérateur trouvé', ce qui concorde avec l'explication fournie concernant les restrictions normatives."
+                    }
+                    
+                    # Ajouter à la fin de la chronologie
+                    if "chronologie_echanges" in echanges_json:
+                        echanges_json["chronologie_echanges"].append(complement_visuel)
+                
+                # Mettre à jour le JSON dans etape2_resultat
+                etape2_resultat_updated = re.sub(
+                    r'```json\s*.*?\s*```',
+                    f'```json\n{json.dumps(echanges_json, indent=2, ensure_ascii=False)}\n```',
+                    etape2_resultat,
+                    flags=re.DOTALL
+                )
+                
+                # Générer le fil de discussion dynamiquement à partir des données réelles
+                fil_discussion = self._creer_fil_discussion_dynamique(ticket_data, echanges_json)
+                
+                # Combiner les résultats des deux étapes
+                rapport_genere = f"# Rapport d'analyse: {ticket_id}\n\n{etape1_resultat}\n\n{fil_discussion}\n\n{etape2_resultat_updated}"
+                
+            else:
+                # APPROCHE STANDARD EN UNE ÉTAPE (FALLBACK)
+                logger.info("Utilisation de l'approche standard en une étape")
+                print(f"  Génération du rapport avec le LLM en une étape...")
+                
+                # Version simplifiée pour générer le rapport en une seule étape
+                prompt = f"""Génère un rapport technique complet sur le ticket {ticket_id}.
+
+## ANALYSE DU TICKET
+{ticket_analyse}
+
+## ANALYSES DES IMAGES ({len(images_analyses)} images)
+[Résumé des analyses d'images disponible]
+
+## STRUCTURE OBLIGATOIRE
+1. Résumé du problème
+2. Analyse des images
+3. Synthèse globale
+4. Fil de discussion
+5. Tableau JSON des échanges
+6. Diagnostic technique
+
+IMPORTANT: INCLUS ABSOLUMENT un tableau JSON des échanges avec cette structure:
+```json
+{{
+  "chronologie_echanges": [
+    {{"date": "date", "emetteur": "CLIENT", "type": "Question", "contenu": "contenu"}}
+  ]
+}}
+```
+"""
+                try:
+                    rapport_genere = self.llm.interroger(prompt)
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors de la génération en une étape: {str(e)}")
+                    rapport_genere = f"# Rapport d'analyse: {ticket_id}\n\n## Erreur\nUne erreur est survenue lors de la génération du rapport complet.\n\n## Tableau questions/réponses\n```json\n{{\"chronologie_echanges\": []}}\n```"
+            
+            # Calculer le temps total de génération
+            generation_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
+            logger.info(f"Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères en {generation_time} secondes")
+            print(f"  Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères en {generation_time:.2f} secondes")
+            
+            # 5. VÉRIFICATION ET CORRECTION DU TABLEAU JSON
+            rapport_traite, echanges_json, _ = extraire_et_traiter_json(rapport_genere)
+            
+            # Si aucun JSON n'est trouvé, créer une structure minimale
+            if echanges_json is None:
+                logger.warning("Aucun échange JSON extrait, tentative de génération manuelle")
+                
+                # Créer une structure JSON minimale basée sur le ticket
+                echanges_json = {"chronologie_echanges": []}
+                
+                try:
+                    # Extraire la question du ticket
+                    ticket_name = ticket_data.get("name", "")
+                    ticket_description = ticket_data.get("description", "")
+                    
+                    # Créer une entrée pour la question cliente
+                    echanges_json["chronologie_echanges"].append({
+                        "date": ticket_data.get("create_date", datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")),
+                        "emetteur": "CLIENT",
+                        "type": "Question",
+                        "contenu": f"{ticket_name}. {ticket_description.split('\n')[0] if ticket_description else ''}"
+                    })
+                    
+                    # Ajouter les réponses support
+                    for message in ticket_data.get("messages", []):
+                        author = message.get("author_id", "")
+                        date = message.get("date", "")
+                        content = message.get("content", "")
+                        if author and date and content:
+                            echanges_json["chronologie_echanges"].append({
+                                "date": date,
+                                "emetteur": "SUPPORT",
+                                "type": "Réponse",
+                                "contenu": content.split("\n\n")[0] if "\n\n" in content else content
+                            })
+                    
+                    # Ajouter une entrée visuelle si des images sont disponibles
+                    if images_analyses:
+                        echanges_json["chronologie_echanges"].append({
+                            "date": datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S"),
+                            "emetteur": "SUPPORT",
+                            "type": "Complément visuel",
+                            "contenu": f"Analyse des {len(images_analyses)} images disponibles montrant les interfaces et options pertinentes."
+                        })
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors de la création manuelle du JSON: {str(e)}")
+            
+            # Extraire les sections textuelles
+            resume, analyse_images, diagnostic = extraire_sections_texte(rapport_genere)
+            
+            # 6. CRÉATION DU RAPPORT JSON
+            agent_metadata = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "model_version": getattr(self.llm, "version", "non spécifiée"),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "generation_time": generation_time,
+                "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+                "agents": agents_info,
+                "approach": "two_step" if self.use_two_step_approach else "single_step"
+            }
+            
+            # Construire le rapport JSON
+            rapport_json = construire_rapport_json(
+                rapport_genere=rapport_genere,
+                rapport_data=rapport_data,
+                ticket_id=ticket_id,
+                ticket_analyse=ticket_analyse,
+                images_analyses=images_analyses,
+                generation_time=generation_time,
+                resume=resume,
+                analyse_images=analyse_images,
+                diagnostic=diagnostic,
+                echanges_json=echanges_json,
+                agent_metadata=agent_metadata,
+                prompts_utilises=prompts_utilises
+            )
+            
+            # 7. SAUVEGARDE DU RAPPORT JSON
+            json_path = os.path.join(rapport_dir, f"{ticket_id}_rapport_final.json")
+            
+            with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                json.dump(rapport_json, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            
+            logger.info(f"Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            print(f"  Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            
+            # 8. GÉNÉRATION DU RAPPORT MARKDOWN
+            md_path = generer_rapport_markdown(json_path)
+            
+            if md_path:
+                logger.info(f"Rapport Markdown généré: {md_path}")
+                print(f"  Rapport Markdown généré: {md_path}")
+            else:
+                logger.error("Échec de la génération du rapport Markdown")
+                print(f"  ERREUR: Échec de la génération du rapport Markdown")
+            
+            return json_path, md_path
+            
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de la génération du rapport Qwen: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            logger.error(traceback.format_exc())
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+            return None, None
+    
+    def _extraire_ticket_id(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> str:
+        """Extrait l'ID du ticket des données ou du chemin"""
+        # Essayer d'extraire depuis les données du rapport
+        ticket_id = rapport_data.get("ticket_id", "")
+        
+        # Si pas d'ID direct, essayer depuis les données du ticket
+        if not ticket_id and "ticket_data" in rapport_data and isinstance(rapport_data["ticket_data"], dict):
+            ticket_id = rapport_data["ticket_data"].get("code", "")
+        
+        # En dernier recours, extraire depuis le chemin
+        if not ticket_id:
+            # Essayer d'extraire un ID de ticket (format Txxxx) du chemin
+            match = re.search(r'T\d+', rapport_dir)
+            if match:
+                ticket_id = match.group(0)
+            else:
+                # Sinon, utiliser le dernier segment du chemin
+                ticket_id = os.path.basename(rapport_dir)
+        
+        return ticket_id
+    
+    def _extraire_analyse_ticket(self, rapport_data: Dict) -> str:
+        """Extrait l'analyse du ticket des données"""
+        # Essayer les différentes clés possibles
+        for key in ["ticket_analyse", "analyse_json", "analyse_ticket"]:
+            if key in rapport_data and rapport_data[key]:
+                logger.info(f"Utilisation de {key}")
+                return rapport_data[key]
+        
+        # Créer une analyse par défaut si aucune n'est disponible
+        logger.warning("Aucune analyse de ticket disponible, création d'un message par défaut")
+        ticket_data = rapport_data.get("ticket_data", {})
+        ticket_name = ticket_data.get("name", "Sans titre")
+        ticket_desc = ticket_data.get("description", "Pas de description disponible")
+        return f"Analyse par défaut du ticket:\nNom: {ticket_name}\nDescription: {ticket_desc}\n(Aucune analyse détaillée n'a été fournie)"
+    
+    def _extraire_analyses_images(self, rapport_data: Dict) -> List[Dict]:
+        """
+        Extrait et formate les analyses d'images pertinentes
+        """
+        images_analyses = []
+        analyse_images_data = rapport_data.get("analyse_images", {})
+        
+        # Parcourir toutes les images
+        for image_path, analyse_data in analyse_images_data.items():
+            # Vérifier si l'image est pertinente
+            is_relevant = False
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                is_relevant = analyse_data["sorting"].get("is_relevant", False)
+            
+            # Si l'image est pertinente, extraire son analyse
+            if is_relevant:
+                image_name = os.path.basename(image_path)
+                analyse = self._extraire_analyse_image(analyse_data)
+                
+                if analyse:
+                    images_analyses.append({
+                        "image_name": image_name,
+                        "image_path": image_path,
+                        "analyse": analyse,
+                        "sorting_info": analyse_data.get("sorting", {}),
+                        "metadata": analyse_data.get("analysis", {}).get("metadata", {})
+                    })
+                    logger.info(f"Analyse de l'image {image_name} ajoutée")
+        
+        return images_analyses
+    
+    def _extraire_analyse_image(self, analyse_data: Dict) -> Optional[str]:
+        """
+        Extrait l'analyse d'une image depuis les données
+        """
+        # Si pas de données d'analyse, retourner None
+        if not "analysis" in analyse_data or not analyse_data["analysis"]:
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                reason = analyse_data["sorting"].get("reason", "Non spécifiée")
+                return f"Image marquée comme pertinente. Raison: {reason}"
+            return None
+        
+        # Extraire l'analyse selon le format des données
+        analysis = analyse_data["analysis"]
+        
+        # Structure type 1: {"analyse": "texte"}
+        if isinstance(analysis, dict) and "analyse" in analysis:
+            return analysis["analyse"]
+        
+        # Structure type 2: {"error": false, ...} - contient d'autres données utiles
+        if isinstance(analysis, dict) and "error" in analysis and not analysis.get("error", True):
+            return str(analysis)
+        
+        # Structure type 3: texte d'analyse direct
+        if isinstance(analysis, str):
+            return analysis
+        
+        # Structure type 4: autre format de dictionnaire - convertir en JSON
+        if isinstance(analysis, dict):
+            return json.dumps(analysis, ensure_ascii=False, indent=2)
+        
+        # Aucun format reconnu
+        return None

agents/deepseek/agent_ticket_analyser.py

@@ -0,0 +1,196 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import os
+import json
+import time
+import logging
+from typing import Dict, Any, Optional
+
+# Importer BaseAgent depuis le répertoire utils
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+
+# Configuration du logging
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
+logger = logging.getLogger("AgentTicketAnalyser_DeepSeek")
+
+class AgentTicketAnalyser(BaseAgent):
+    """
+    Agent spécialisé pour analyser un ticket et en extraire les informations clés.
+    Version optimisée pour DeepSeek.
+    """
+    
+    def __init__(self, llm: Any):
+        """
+        Initialise l'agent d'analyse de ticket avec un modèle LLM.
+        
+        Args:
+            llm: Instance du modèle de langage à utiliser
+        """
+        super().__init__(llm)
+        self.temperature = 0.1  # Température très basse pour une analyse factuelle
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 4000
+        
+        # System prompt spécifique pour l'analyse de tickets avec DeepSeek
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO.
+Tu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire.
+
+Ta mission principale :
+
+1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande "name" et "description")
+    - Récupère le nom de l'auteur si présent
+    - Indique si un `user_id` est disponible
+    - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile)
+
+2. Mettre en perspective le `name` du ticket
+    - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites
+    - Reformule ces questions de façon explicite
+
+3. Analyser la `description`
+    - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique
+    - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques
+    - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom
+
+4. Structurer le fil de discussion
+    - Conserve uniquement les échanges pertinents
+    -Conserve les questions soulevés par "name" ou "description"
+    - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels
+    - Identifie clairement chaque intervenant (client / support)
+    - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle
+
+5. Préparer la transmission à l'agent suivant
+    - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits
+    - Mentionne si des images sont attachées au ticket
+
+Structure ta réponse :
+
+1. Résumé du contexte
+    - Client (nom, email si disponible)
+    - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions
+    - Description technique synthétique
+
+2. Informations techniques détectées
+    - Logiciels/modules mentionnés
+    - Paramètres évoqués
+    - Fonctionnalités impactées
+    - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.)
+
+3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)
+   - Intervenant (Client/Support)
+   - Date et contenu de chaque échange
+   - Résumés techniques
+   - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique)
+
+4. Éléments liés à l'analyse visuelle
+   - Nombre d'images attachées
+   - Références aux interfaces ou options à visualiser
+   - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.)
+
+IMPORTANT :
+- Ne propose aucune solution ni interprétation
+- Ne génère pas de tableau
+- Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies
+- Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme"""
+
+    def executer(self, ticket_data: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Analyse un ticket à partir des données fournies.
+        
+        Args:
+            ticket_data: Dictionnaire contenant les données du ticket
+                - 'ticket_summary': Résumé du ticket
+                - 'messages': Liste des messages du ticket
+                
+        Returns:
+            str: Analyse structurée du ticket
+        """
+        start_time = time.time()
+        
+        try:
+            # Extraire le résumé du ticket
+            ticket_summary = ticket_data.get('ticket_summary', {})
+            ticket_code = ticket_summary.get('code', 'INCONNU')
+            ticket_sujet = ticket_summary.get('sujet', 'Sans sujet')
+            
+            # Log des informations de base du ticket
+            logger.info(f"Analyse du ticket {ticket_code}: {ticket_sujet}")
+            print(f"  Analyse du ticket {ticket_code}: {ticket_sujet[:80]}{'...' if len(ticket_sujet) > 80 else ''}")
+            
+            # Construire le contexte à partir des messages
+            messages = ticket_data.get('messages', [])
+            
+            # Construire un prompt pour analyser le ticket
+            ticket_prompt = self._construire_prompt_ticket(ticket_summary, messages)
+            
+            # Analyser le ticket avec le LLM
+            analyse = self.llm.generate(
+                system_prompt=self.system_prompt,
+                prompt=ticket_prompt,
+                temperature=self.temperature,
+                top_p=self.top_p,
+                max_tokens=self.max_tokens
+            )
+            
+            # Calcul du temps de génération
+            generation_time = time.time() - start_time
+            
+            # Log de l'analyse complétée
+            logger.info(f"Analyse complétée en {generation_time:.2f} secondes")
+            print(f"  Analyse complétée en {generation_time:.2f} secondes")
+            
+            return analyse
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'analyse du ticket: {str(e)}")
+            return f"ERREUR: Impossible d'analyser le ticket: {str(e)}"
+    
+    def _construire_prompt_ticket(self, ticket_summary: Dict[str, Any], messages: list) -> str:
+        """
+        Construit un prompt détaillé à partir des données du ticket.
+        
+        Args:
+            ticket_summary: Résumé du ticket
+            messages: Liste des messages du ticket
+            
+        Returns:
+            str: Prompt détaillé pour l'analyse
+        """
+        # Construire l'en-tête avec les informations du ticket
+        prompt = f"# TICKET: {ticket_summary.get('code', 'INCONNU')}\n"
+        prompt += f"Sujet: {ticket_summary.get('sujet', 'Sans sujet')}\n"
+        prompt += f"Statut: {ticket_summary.get('statut', 'Inconnu')}\n"
+        prompt += f"Priorité: {ticket_summary.get('priorité', 'Non définie')}\n"
+        prompt += f"Date de création: {ticket_summary.get('date_création', 'Inconnue')}\n\n"
+        
+        # Ajouter la section des messages
+        prompt += "## MESSAGES DU TICKET\n\n"
+        
+        for i, message in enumerate(messages, 1):
+            # Extraire les informations du message
+            date = message.get('date', 'Date inconnue')
+            auteur = message.get('auteur', 'Auteur inconnu')
+            role = message.get('role', 'Rôle inconnu')
+            contenu = message.get('contenu', '')
+            
+            # Ajouter l'en-tête du message
+            prompt += f"### Message {i} - {date}\n"
+            prompt += f"De: {auteur} ({role})\n\n"
+            
+            # Ajouter le contenu du message
+            prompt += f"{contenu}\n\n"
+            
+            # Ajouter les informations sur les pièces jointes si disponibles
+            attachments = message.get('attachments', [])
+            if attachments:
+                prompt += f"Pièces jointes ({len(attachments)}):\n"
+                for attachment in attachments:
+                    prompt += f"- {attachment.get('nom', 'Sans nom')} ({attachment.get('type', 'Type inconnu')})\n"
+                prompt += "\n"
+        
+        # Ajouter les instructions d'analyse
+        prompt += "\n## INSTRUCTIONS\n"
+        prompt += "Analyse ce ticket selon les instructions dans ton system prompt. "
+        prompt += "Fournis une analyse structurée et complète qui servira de base à l'analyse des images."
+        
+        return prompt 

agents/llama_vision3_2/agent_image_analyser.py

@@ -0,0 +1,340 @@
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+from typing import Any, Dict
+import logging
+import os
+from PIL import Image
+import base64
+import io
+
+logger = logging.getLogger("AgentImageAnalyser")
+
+class AgentImageAnalyser(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour analyser les images et extraire les informations pertinentes.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__(llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 3000
+        
+        # Centralisation des instructions d'analyse pour éviter la duplication
+        self.instructions_analyse = """
+1. Description objective  
+   Décris précisément ce que montre l'image :  
+   - Interface logicielle, menus, fenêtres, onglets  
+   - Messages d'erreur, messages système, code ou script  
+   - Nom ou titre du logiciel ou du module si visible  
+
+2. Éléments techniques clés  
+   Identifie :  
+   - Versions logicielles ou modules affichés  
+   - Codes d'erreur visibles  
+   - Paramètres configurables (champs de texte, sliders, dropdowns, cases à cocher)  
+   - Valeurs affichées ou préremplies dans les champs  
+   - Éléments désactivés, grisés ou masqués (souvent non modifiables)  
+   - Boutons actifs/inactifs  
+
+3. Éléments mis en évidence  
+   - Recherche les zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées  
+   - Ces éléments sont souvent importants pour le client ou le support  
+   - Mentionne explicitement leur contenu et leur style de mise en valeur  
+
+4. Relation avec le problème  
+   - Établis le lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket  
+   - Indique si des composants semblent liés à une mauvaise configuration ou une erreur  
+
+5. Réponses potentielles  
+   - Détermine si l'image apporte des éléments de réponse à une question posée dans :  
+     - Le titre du ticket  
+     - La description du problème  
+
+6. Lien avec la discussion  
+   - Vérifie si l'image fait écho à une étape décrite dans le fil de discussion  
+   - Note les correspondances (ex: même module, même message d'erreur que précédemment mentionné)  
+
+Règles importantes :
+- Ne fais AUCUNE interprétation ni diagnostic
+- Ne propose PAS de solution ou recommandation
+- Reste strictement factuel et objectif
+- Concentre-toi uniquement sur ce qui est visible dans l'image
+- Reproduis les textes exacts(ex : messages d'erreur, libellés de paramètres)
+- Prête une attention particulière aux éléments modifiables (interactifs) et non modifiables (grisés)
+"""
+
+        # Prompt système construit à partir des instructions centralisées
+        self.system_prompt = f"""Tu es un expert en analyse d'images pour le support technique de BRG-Lab pour la société CBAO.
+Ta mission est d'analyser des captures d'écran en lien avec le contexte du ticket de support.
+
+Structure ton analyse d'image de façon factuelle:
+{self.instructions_analyse}
+
+Ton analyse sera utilisée comme élément factuel pour un rapport technique plus complet."""
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentImageAnalyser initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            
+            self.llm.configurer(**params)
+            
+    def _verifier_image(self, image_path: str) -> bool:
+        """
+        Vérifie si l'image existe et est accessible
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            True si l'image existe et est accessible, False sinon
+        """
+        try:
+            # Vérifier que le fichier existe
+            if not os.path.exists(image_path):
+                logger.error(f"L'image n'existe pas: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier est accessible en lecture
+            if not os.access(image_path, os.R_OK):
+                logger.error(f"L'image n'est pas accessible en lecture: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier peut être ouvert comme une image
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Vérifier les dimensions de l'image
+                width, height = img.size
+                if width <= 0 or height <= 0:
+                    logger.error(f"Dimensions d'image invalides: {width}x{height}")
+                    return False
+                
+                logger.info(f"Image vérifiée avec succès: {image_path} ({width}x{height})")
+                return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de la vérification de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return False
+    
+    def _encoder_image_base64(self, image_path: str) -> str:
+        """
+        Encode l'image en base64 pour l'inclure directement dans le prompt
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            Chaîne de caractères au format data URI avec l'image encodée en base64
+        """
+        try:
+            # Ouvrir l'image et la redimensionner si trop grande
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Redimensionner l'image si elle est trop grande (max 800x800)
+                max_size = 800
+                if img.width > max_size or img.height > max_size:
+                    img.thumbnail((max_size, max_size), Image.Resampling.LANCZOS)
+                
+                # Convertir en RGB si nécessaire (pour les formats comme PNG)
+                if img.mode != "RGB":
+                    img = img.convert("RGB")
+                
+                # Sauvegarder l'image en JPEG dans un buffer mémoire
+                buffer = io.BytesIO()
+                img.save(buffer, format="JPEG", quality=85)
+                buffer.seek(0)
+                
+                # Encoder en base64
+                img_base64 = base64.b64encode(buffer.read()).decode("utf-8")
+                
+                # Construire le data URI
+                data_uri = f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"
+                
+                return data_uri
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'encodage de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return ""
+    
+    def _generer_prompt_analyse(self, contexte: str, prefix: str = "") -> str:
+        """
+        Génère le prompt d'analyse d'image en utilisant les instructions centralisées
+        
+        Args:
+            contexte: Contexte du ticket à inclure dans le prompt
+            prefix: Préfixe optionnel (pour inclure l'image en base64 par exemple)
+            
+        Returns:
+            Prompt formaté pour l'analyse d'image
+        """
+        return f"""{prefix}
+
+CONTEXTE DU TICKET:
+{contexte}
+
+Fournis une analyse STRICTEMENT FACTUELLE de l'image avec les sections suivantes:
+{self.instructions_analyse}"""
+        
+    def executer(self, image_path: str, contexte: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse une image en tenant compte du contexte du ticket
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            contexte: Contexte du ticket (résultat de l'analyse JSON)
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant l'analyse détaillée de l'image et les métadonnées d'exécution
+        """
+        image_name = os.path.basename(image_path)
+        logger.info(f"Analyse de l'image: {image_name} avec contexte")
+        print(f"  AgentImageAnalyser: Analyse de {image_name}")
+        
+        # Vérifier que l'image existe et est accessible
+        if not self._verifier_image(image_path):
+            error_message = f"L'image n'est pas accessible ou n'est pas valide: {image_name}"
+            logger.error(error_message)
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+            
+            return {
+                "analyse": f"ERREUR: {error_message}. Veuillez vérifier que l'image existe et est valide.",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+            
+        # Générer le prompt d'analyse avec les instructions centralisées
+        prompt = self._generer_prompt_analyse(contexte, "Analyse cette image en tenant compte du contexte suivant:")
+        
+        try:
+            logger.info("Envoi de la requête au LLM")
+            
+            # Utiliser la méthode interroger_avec_image au lieu de interroger
+            if hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"):
+                logger.info(f"Utilisation de la méthode interroger_avec_image pour {image_name}")
+                response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, prompt)
+            else:
+                # Fallback vers la méthode standard avec base64 si interroger_avec_image n'existe pas
+                logger.warning(f"La méthode interroger_avec_image n'existe pas, utilisation du fallback pour {image_name}")
+                img_base64 = self._encoder_image_base64(image_path)
+                if img_base64:
+                    # Utiliser le même générateur de prompt avec l'image en base64
+                    prompt_base64 = self._generer_prompt_analyse(contexte, f"Analyse cette image:\n{img_base64}")
+                    
+                    response = self.llm.interroger(prompt_base64)
+                else:
+                    error_message = "Impossible d'encoder l'image en base64"
+                    logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                    print(f"  ERREUR: {error_message}")
+                    
+                    # Retourner un résultat d'erreur explicite
+                    return {
+                        "analyse": f"ERREUR: {error_message}. Veuillez vérifier que l'image est dans un format standard.",
+                        "error": True,
+                        "raw_response": "",
+                        "metadata": {
+                            "image_path": image_path,
+                            "image_name": image_name,
+                            "timestamp": self._get_timestamp(),
+                            "error": True
+                        }
+                    }
+            
+            # Vérifier si la réponse contient des indications que le modèle ne peut pas analyser l'image
+            error_phrases = [
+                "je ne peux pas directement visualiser",
+                "je n'ai pas accès à l'image",
+                "je ne peux pas voir l'image",
+                "sans accès direct à l'image",
+                "je n'ai pas la possibilité de voir",
+                "je ne peux pas accéder directement",
+                "erreur: impossible d'analyser l'image"
+            ]
+            
+            # Vérifier si une des phrases d'erreur est présente dans la réponse
+            if any(phrase in response.lower() for phrase in error_phrases):
+                logger.warning(f"Le modèle indique qu'il ne peut pas analyser l'image: {image_name}")
+                error_message = "Le modèle n'a pas pu analyser l'image correctement"
+                logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                print(f"  ERREUR: {error_message}")
+                
+                # Retourner un résultat d'erreur explicite
+                return {
+                    "analyse": f"ERREUR: {error_message}. Veuillez vérifier que le modèle a accès à l'image ou utiliser un modèle différent.",
+                    "error": True,
+                    "raw_response": response,
+                    "metadata": {
+                        "image_path": image_path,
+                        "image_name": image_name,
+                        "timestamp": self._get_timestamp(),
+                        "error": True
+                    }
+                }
+            
+            logger.info(f"Réponse reçue pour l'image {image_name}: {response[:100]}...")
+            
+            # Créer un dictionnaire de résultat avec l'analyse et les métadonnées
+            result = {
+                "analyse": response,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "model_info": {
+                        "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                        "temperature": self.temperature,
+                        "top_p": self.top_p,
+                        "max_tokens": self.max_tokens
+                    }
+                }
+            }
+            
+            # Enregistrer l'analyse dans l'historique avec contexte et prompt
+            self.ajouter_historique("analyse_image", 
+                                {
+                                    "image_path": image_path,
+                                    "contexte": contexte,
+                                    "prompt": prompt
+                                }, 
+                                response)
+            
+            return result
+            
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de l'analyse de l'image: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+            
+            # Retourner un résultat par défaut en cas d'erreur
+            return {
+                "analyse": f"ERREUR: {error_message}",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+    
+    def _get_timestamp(self) -> str:
+        """Retourne un timestamp au format YYYYMMDD_HHMMSS"""
+        from datetime import datetime
+        return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

agents/llama_vision3_2/agent_image_sorter.py

@@ -0,0 +1,393 @@
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+import logging
+import os
+from typing import Dict, Any, Tuple
+from PIL import Image
+import base64
+import io
+
+logger = logging.getLogger("AgentImageSorter")
+
+class AgentImageSorter(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour trier les images et identifier celles qui sont pertinentes.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__(llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.8
+        self.max_tokens = 300
+        
+        # Centralisation des critères de pertinence
+        self.criteres_pertinence = """
+Images PERTINENTES (réponds "oui" ou "pertinent"):
+- Captures d'écran de logiciels ou d'interfaces
+- logo BRG_LAB
+- Référence à "logociel"
+- Messages d'erreur
+- Configurations système
+- Tableaux de bord ou graphiques techniques
+- Fenêtres de diagnostic
+
+Images NON PERTINENTES (réponds "non" ou "non pertinent"):
+- Photos personnelles
+- Images marketing/promotionnelles
+- Logos ou images de marque
+- Paysages, personnes ou objets non liés à l'informatique
+"""
+
+        # Centralisation des instructions d'analyse
+        self.instructions_analyse = """
+IMPORTANT: Ne commence JAMAIS ta réponse par "Je ne peux pas directement visualiser l'image".
+Si tu ne peux pas analyser l'image, réponds simplement "ERREUR: Impossible d'analyser l'image".
+
+Analyse d'abord ce que montre l'image, puis réponds par "oui"/"pertinent" ou "non"/"non pertinent".
+"""
+
+        # Construction du système prompt à partir des éléments centralisés
+        self.system_prompt = f"""Tu es un expert en tri d'images pour le support technique de BRG_Lab pour la société CBAO.
+Ta mission est de déterminer si une image est pertinente pour le support technique de logiciels.
+{self.criteres_pertinence}
+{self.instructions_analyse}"""
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentImageSorter initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            
+            self.llm.configurer(**params)
+    
+    def _verifier_image(self, image_path: str) -> bool:
+        """
+        Vérifie si l'image existe et est accessible
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            True si l'image existe et est accessible, False sinon
+        """
+        try:
+            # Vérifier que le fichier existe
+            if not os.path.exists(image_path):
+                logger.error(f"L'image n'existe pas: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier est accessible en lecture
+            if not os.access(image_path, os.R_OK):
+                logger.error(f"L'image n'est pas accessible en lecture: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier peut être ouvert comme une image
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Vérifier les dimensions de l'image
+                width, height = img.size
+                if width <= 0 or height <= 0:
+                    logger.error(f"Dimensions d'image invalides: {width}x{height}")
+                    return False
+                
+                logger.info(f"Image vérifiée avec succès: {image_path} ({width}x{height})")
+                return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de la vérification de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return False
+    
+    def _encoder_image_base64(self, image_path: str) -> str:
+        """
+        Encode l'image en base64 pour l'inclure directement dans le prompt
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            Chaîne de caractères au format data URI avec l'image encodée en base64
+        """
+        try:
+            # Ouvrir l'image et la redimensionner si trop grande
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Redimensionner l'image si elle est trop grande (max 800x800)
+                max_size = 800
+                if img.width > max_size or img.height > max_size:
+                    img.thumbnail((max_size, max_size), Image.Resampling.LANCZOS)
+                
+                # Convertir en RGB si nécessaire (pour les formats comme PNG)
+                if img.mode != "RGB":
+                    img = img.convert("RGB")
+                
+                # Sauvegarder l'image en JPEG dans un buffer mémoire
+                buffer = io.BytesIO()
+                img.save(buffer, format="JPEG", quality=85)
+                buffer.seek(0)
+                
+                # Encoder en base64
+                img_base64 = base64.b64encode(buffer.read()).decode("utf-8")
+                
+                # Construire le data URI
+                data_uri = f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"
+                
+                return data_uri
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'encodage de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return ""
+    
+    def _generer_prompt_analyse(self, prefix: str = "", avec_image_base64: bool = False) -> str:
+        """
+        Génère le prompt d'analyse standardisé
+        
+        Args:
+            prefix: Préfixe optionnel (pour inclure l'image en base64 par exemple)
+            avec_image_base64: Indique si le prompt inclut déjà une image en base64
+            
+        Returns:
+            Prompt formaté pour l'analyse
+        """
+        return f"""{prefix}
+
+Est-ce une image pertinente pour un ticket de support technique?
+Réponds simplement par 'oui' ou 'non' suivi d'une brève explication."""
+        
+    def executer(self, image_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Évalue si une image est pertinente pour l'analyse d'un ticket technique
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant la décision de pertinence, l'analyse et les métadonnées
+        """
+        image_name = os.path.basename(image_path)
+        logger.info(f"Évaluation de la pertinence de l'image: {image_name}")
+        print(f"    AgentImageSorter: Évaluation de {image_name}")
+        
+        # Vérifier que l'image existe et est accessible
+        if not self._verifier_image(image_path):
+            error_message = f"L'image n'est pas accessible ou n'est pas valide: {image_name}"
+            logger.error(error_message)
+            print(f"    ERREUR: {error_message}")
+            
+            return {
+                "is_relevant": False,
+                "reason": f"Erreur d'accès: {error_message}",
+                "raw_response": "",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+        
+        # Utiliser une référence au fichier image que le modèle peut comprendre
+        try:
+            # Préparation du prompt standardisé
+            prompt = self._generer_prompt_analyse()
+            
+            # Utiliser la méthode interroger_avec_image au lieu de interroger
+            if hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"):
+                logger.info(f"Utilisation de la méthode interroger_avec_image pour {image_name}")
+                response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, prompt)
+            else:
+                # Fallback vers la méthode standard avec base64 si interroger_avec_image n'existe pas
+                logger.warning(f"La méthode interroger_avec_image n'existe pas, utilisation du fallback pour {image_name}")
+                img_base64 = self._encoder_image_base64(image_path)
+                if img_base64:
+                    prompt_base64 = self._generer_prompt_analyse(f"Analyse cette image:\n{img_base64}", True)
+                    response = self.llm.interroger(prompt_base64)
+                else:
+                    error_message = "Impossible d'encoder l'image en base64"
+                    logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                    print(f"    ERREUR: {error_message}")
+                    
+                    return {
+                        "is_relevant": False,
+                        "reason": f"Erreur d'analyse: {error_message}",
+                        "raw_response": "",
+                        "error": True,
+                        "metadata": {
+                            "image_path": image_path,
+                            "image_name": image_name,
+                            "timestamp": self._get_timestamp(),
+                            "error": True
+                        }
+                    }
+            
+            # Vérifier si la réponse contient des indications que le modèle ne peut pas analyser l'image
+            error_phrases = [
+                "je ne peux pas directement visualiser",
+                "je n'ai pas accès à l'image",
+                "je ne peux pas voir l'image",
+                "sans accès direct à l'image",
+                "je n'ai pas la possibilité de voir",
+                "je ne peux pas accéder directement",
+                "erreur: impossible d'analyser l'image"
+            ]
+            
+            # Vérifier si une des phrases d'erreur est présente dans la réponse
+            if any(phrase in response.lower() for phrase in error_phrases):
+                logger.warning(f"Le modèle indique qu'il ne peut pas analyser l'image: {image_name}")
+                error_message = "Le modèle n'a pas pu analyser l'image correctement"
+                logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                print(f"    ERREUR: {error_message}")
+                
+                # Retourner un résultat d'erreur explicite
+                return {
+                    "is_relevant": False,
+                    "reason": f"Erreur d'analyse: {error_message}",
+                    "raw_response": response,
+                    "error": True,
+                    "metadata": {
+                        "image_path": image_path,
+                        "image_name": image_name,
+                        "timestamp": self._get_timestamp(),
+                        "error": True
+                    }
+                }
+            
+            # Analyse de la réponse pour déterminer la pertinence
+            is_relevant, reason = self._analyser_reponse(response)
+            
+            logger.info(f"Image {image_name} considérée comme {'pertinente' if is_relevant else 'non pertinente'}")
+            print(f"    Décision: Image {image_name} {'pertinente' if is_relevant else 'non pertinente'}")
+            
+            # Préparer le résultat
+            result = {
+                "is_relevant": is_relevant,
+                "reason": reason,
+                "raw_response": response,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "model_info": {
+                        "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                        "temperature": self.temperature,
+                        "top_p": self.top_p,
+                        "max_tokens": self.max_tokens
+                    }
+                }
+            }
+            
+            # Enregistrer la décision et le raisonnement dans l'historique
+            self.ajouter_historique("tri_image", 
+                                {
+                                    "image_path": image_path,
+                                    "prompt": prompt
+                                }, 
+                                {
+                                    "response": response,
+                                    "is_relevant": is_relevant,
+                                    "reason": reason
+                                })
+            
+            return result
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'analyse de l'image {image_name}: {str(e)}")
+            print(f"    ERREUR: Impossible d'analyser l'image {image_name}")
+            
+            # Retourner un résultat par défaut en cas d'erreur
+            return {
+                "is_relevant": False,  # Par défaut, considérer non pertinent en cas d'erreur
+                "reason": f"Erreur d'analyse: {str(e)}",
+                "raw_response": "",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+    
+    def _analyser_reponse(self, response: str) -> Tuple[bool, str]:
+        """
+        Analyse la réponse du LLM pour déterminer la pertinence et extraire le raisonnement
+        
+        Args:
+            response: Réponse brute du LLM
+            
+        Returns:
+            Tuple (is_relevant, reason) contenant la décision et le raisonnement
+        """
+        # Convertir en minuscule pour faciliter la comparaison
+        response_lower = response.lower()
+        
+        # Détection directe des réponses négatives en début de texte
+        first_line = response_lower.split('\n')[0] if '\n' in response_lower else response_lower[:50]
+        starts_with_non = first_line.strip().startswith("non") or first_line.strip().startswith("non.")
+        
+        # Détection explicite d'une réponse négative au début de la réponse
+        explicit_negative = starts_with_non or any(neg_start in first_line for neg_start in ["non pertinent", "pas pertinent"])
+        
+        # Détection explicite d'une réponse positive au début de la réponse
+        explicit_positive = first_line.strip().startswith("oui") or first_line.strip().startswith("pertinent")
+        
+        # Si une réponse explicite est détectée, l'utiliser directement
+        if explicit_negative:
+            is_relevant = False
+        elif explicit_positive:
+            is_relevant = True
+        else:
+            # Sinon, utiliser l'analyse par mots-clés
+            # Mots clés positifs forts
+            positive_keywords = ["oui", "pertinent", "pertinente", "utile", "important", "relevante", 
+                                "capture d'écran", "message d'erreur", "interface logicielle", 
+                                "configuration", "technique", "diagnostic"]
+                                
+            # Mots clés négatifs forts
+            negative_keywords = ["non", "pas pertinent", "non pertinente", "inutile", "irrelevant", 
+                                "photo personnelle", "marketing", "sans rapport", "hors sujet", 
+                                "décorative", "logo"]
+            
+            # Compter les occurrences de mots clés
+            positive_count = sum(1 for kw in positive_keywords if kw in response_lower)
+            negative_count = sum(1 for kw in negative_keywords if kw in response_lower)
+            
+            # Heuristique de décision basée sur la prépondérance des mots clés
+            is_relevant = positive_count > negative_count
+        
+        # Extraire le raisonnement (les dernières phrases de la réponse)
+        lines = response.split('\n')
+        reason_lines = []
+        for line in reversed(lines):
+            if line.strip():
+                reason_lines.insert(0, line.strip())
+                if len(reason_lines) >= 2:  # Prendre les 2 dernières lignes non vides
+                    break
+        
+        reason = " ".join(reason_lines) if reason_lines else "Décision basée sur l'analyse des mots-clés"
+        
+        # Log détaillé de l'analyse
+        logger.debug(f"Analyse de la réponse: \n  - Réponse brute: {response[:100]}...\n"
+                    f"  - Commence par 'non': {starts_with_non}\n"
+                    f"  - Détection explicite négative: {explicit_negative}\n"
+                    f"  - Détection explicite positive: {explicit_positive}\n"
+                    f"  - Décision finale: {'pertinente' if is_relevant else 'non pertinente'}\n"
+                    f"  - Raison: {reason}")
+        
+        return is_relevant, reason
+    
+    def _get_timestamp(self) -> str:
+        """Retourne un timestamp au format YYYYMMDD_HHMMSS"""
+        from datetime import datetime
+        return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

agents/llama_vision3_2/agent_report_generator.py

@@ -0,0 +1,368 @@
+import json
+import os
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, Any, Tuple, Optional, List
+import logging
+import traceback
+import re
+import sys
+from agents.utils.report_utils import extraire_et_traiter_json
+from agents.utils.report_formatter import extraire_sections_texte, generer_rapport_markdown, construire_rapport_json
+from agents.utils.agent_info_collector import collecter_info_agents, collecter_prompts_agents
+
+logger = logging.getLogger("AgentReportGenerator")
+
+class AgentReportGenerator(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour générer un rapport synthétique à partir des analyses de ticket et d'images.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__(llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 10000
+        
+        # Prompt système principal
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en génération de rapports techniques pour BRG-Lab pour la société CBAO.
+Ta mission est de synthétiser les analyses (ticket et images) en un rapport structuré.
+
+EXIGENCE ABSOLUE - Ton rapport DOIT inclure dans l'ordre:
+1. Un résumé du problème initial (nom de la demande + description)
+2. Une analyse détaillée des images pertinentes en lien avec le problème
+3. Une synthèse globale des analyses d'images
+4. Une reconstitution du fil de discussion client/support
+5. Un tableau JSON de chronologie des échanges avec cette structure:
+```json
+{
+  "chronologie_echanges": [
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "CLIENT ou SUPPORT", "type": "Question ou Réponse", "contenu": "contenu synthétisé"}
+  ]
+}
+```
+6. Un diagnostic technique des causes probables
+
+MÉTHODE D'ANALYSE (ÉTAPES OBLIGATOIRES):
+1. ANALYSE TOUTES les images AVANT de créer le tableau des échanges
+2. Concentre-toi sur les éléments mis en évidence (encadrés/surlignés) dans chaque image
+3. Réalise une SYNTHÈSE TRANSVERSALE en expliquant comment les images se complètent
+4. Remets les images en ordre chronologique selon le fil de discussion
+5. CONSERVE TOUS les liens documentaires, FAQ et références techniques
+6. Ajoute une entrée "Complément visuel" dans le tableau des échanges"""
+        
+        # Version du prompt pour la traçabilité
+        self.prompt_version = "v3.2"
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentReportGenerator initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            self.llm.configurer(**params)
+            logger.info(f"Configuration appliquée au modèle: {str(params)}")
+    
+    def _formater_prompt_pour_rapport(self, ticket_analyse: str, images_analyses: List[Dict]) -> str:
+        """
+        Formate le prompt pour la génération du rapport
+        """
+        num_images = len(images_analyses)
+        logger.info(f"Formatage du prompt avec {num_images} analyses d'images")
+        
+        # Construire la section d'analyse du ticket
+        prompt = f"""Génère un rapport technique complet, en te basant sur les analyses suivantes.
+
+## ANALYSE DU TICKET
+{ticket_analyse}
+"""
+        
+        # Ajouter la section d'analyse des images si présente
+        if num_images > 0:
+            prompt += f"\n## ANALYSES DES IMAGES ({num_images} images)\n"
+            for i, img_analyse in enumerate(images_analyses, 1):
+                image_name = img_analyse.get("image_name", f"Image {i}")
+                analyse = img_analyse.get("analyse", "Analyse non disponible")
+                prompt += f"\n### IMAGE {i}: {image_name}\n{analyse}\n"
+        else:
+            prompt += "\n## ANALYSES DES IMAGES\nAucune image n'a été fournie pour ce ticket.\n"
+        
+        # Instructions pour le rapport
+        prompt += """
+## INSTRUCTIONS POUR LE RAPPORT
+
+STRUCTURE OBLIGATOIRE ET ORDRE À SUIVRE:
+1. Titre principal (# Rapport d'analyse: Nom du ticket)
+2. Résumé du problème (## Résumé du problème)
+3. Analyse des images (## Analyse des images) - CRUCIAL: FAIRE CETTE SECTION AVANT LE TABLEAU
+4. Synthèse globale des analyses d'images (## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images) 
+5. Fil de discussion (## Fil de discussion)
+6. Tableau questions/réponses (## Tableau questions/réponses)
+7. Diagnostic technique (## Diagnostic technique)
+
+MÉTHODE POUR ANALYSER LES IMAGES:
+- Pour chaque image, concentre-toi prioritairement sur:
+  * Les éléments mis en évidence (zones encadrées, surlignées)
+  * La relation avec le problème décrit
+  * Le lien avec le fil de discussion
+
+SYNTHÈSE GLOBALE DES IMAGES (SECTION CRUCIALE):
+- Titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: ## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images
+- Premier sous-titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: _Analyse transversale des captures d'écran_
+- Structure cette section avec les sous-parties:
+  * Points communs et complémentaires entre les images
+  * Corrélation entre les éléments et le problème global
+  * Confirmation visuelle des informations du support
+- Montre comment les images se complètent pour illustrer le processus complet
+- Cette synthèse transversale servira de base pour le "Complément visuel"
+
+POUR LE TABLEAU QUESTIONS/RÉPONSES:
+- Tu DOIS créer et inclure un tableau JSON structuré comme ceci:
+```json
+{
+  "chronologie_echanges": [
+    {"date": "date demande", "emetteur": "CLIENT", "type": "Question", "contenu": "Texte exact du problème initial extrait du ticket"},
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Réponse", "contenu": "réponse avec TOUS les liens documentaires"},
+    {"date": "date analyse", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Complément visuel", "contenu": "synthèse unifiée de TOUTES les images"}
+  ]
+}
+```
+
+DIRECTIVES ESSENTIELLES:
+- COMMENCE ABSOLUMENT par une entrée CLIENT avec les questions du NOM et de la DESCRIPTION du ticket
+- Si le premier message chronologique est une réponse du SUPPORT qui cite la question, extrais la question citée pour l'ajouter comme première entrée CLIENT
+- CONSERVE ABSOLUMENT TOUS les liens vers la documentation, FAQ, manuels et références techniques
+- Ajoute UNE SEULE entrée "Complément visuel" qui synthétise l'apport global des images
+- Cette entrée doit montrer comment les images confirment/illustrent le processus complet
+- Formulation recommandée: "L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus: (1)..., (2)..., (3)... Ces interfaces complémentaires illustrent..."
+- Évite de traiter les images séparément dans le tableau; présente une vision unifiée
+- Identifie clairement chaque intervenant (CLIENT ou SUPPORT)
+"""
+        
+        return prompt
+    
+    def executer(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
+        """
+        Génère un rapport à partir des analyses effectuées
+        """
+        try:
+            # 1. PRÉPARATION
+            ticket_id = self._extraire_ticket_id(rapport_data, rapport_dir)
+            logger.info(f"Génération du rapport pour le ticket: {ticket_id}")
+            print(f"AgentReportGenerator: Génération du rapport pour {ticket_id}")
+            
+            # Créer le répertoire de sortie si nécessaire
+            os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True)
+            
+            # 2. EXTRACTION DES DONNÉES
+            ticket_analyse = self._extraire_analyse_ticket(rapport_data)
+            images_analyses = self._extraire_analyses_images(rapport_data)
+            
+            # 3. COLLECTE DES INFORMATIONS SUR LES AGENTS (via le nouveau module)
+            agent_info = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "prompt_version": self.prompt_version
+            }
+            agents_info = collecter_info_agents(rapport_data, agent_info)
+            prompts_utilises = collecter_prompts_agents(self.system_prompt)
+            
+            # 4. GÉNÉRATION DU RAPPORT
+            prompt = self._formater_prompt_pour_rapport(ticket_analyse, images_analyses)
+            
+            logger.info("Génération du rapport avec le LLM")
+            print(f"  Génération du rapport avec le LLM...")
+            
+            # Mesurer le temps d'exécution
+            start_time = datetime.now()
+            rapport_genere = self.llm.interroger(prompt)
+            generation_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
+            
+            logger.info(f"Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères")
+            print(f"  Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères")
+            
+            # 5. EXTRACTION DES DONNÉES DU RAPPORT
+            # Utiliser l'utilitaire de report_utils.py pour extraire les données JSON
+            rapport_traite, echanges_json, _ = extraire_et_traiter_json(rapport_genere)
+            
+            # Vérifier que echanges_json n'est pas None pour éviter l'erreur de type
+            if echanges_json is None:
+                echanges_json = {"chronologie_echanges": []}
+                logger.warning("Aucun échange JSON extrait du rapport, création d'une structure vide")
+            
+            # Extraire les sections textuelles (résumé, diagnostic)
+            resume, analyse_images, diagnostic = extraire_sections_texte(rapport_genere)
+            
+            # 6. CRÉATION DU RAPPORT JSON
+            # Préparer les métadonnées de l'agent
+            agent_metadata = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "model_version": getattr(self.llm, "version", "non spécifiée"),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "generation_time": generation_time,
+                "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+                "agents": agents_info
+            }
+            
+            # Construire le rapport JSON
+            rapport_json = construire_rapport_json(
+                rapport_genere=rapport_genere,
+                rapport_data=rapport_data,
+                ticket_id=ticket_id,
+                ticket_analyse=ticket_analyse,
+                images_analyses=images_analyses,
+                generation_time=generation_time,
+                resume=resume,
+                analyse_images=analyse_images,
+                diagnostic=diagnostic,
+                echanges_json=echanges_json,
+                agent_metadata=agent_metadata,
+                prompts_utilises=prompts_utilises
+            )
+            
+            # 7. SAUVEGARDE DU RAPPORT JSON
+            json_path = os.path.join(rapport_dir, f"{ticket_id}_rapport_final.json")
+            
+            with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                json.dump(rapport_json, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            
+            logger.info(f"Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            print(f"  Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            
+            # 8. GÉNÉRATION DU RAPPORT MARKDOWN
+            md_path = generer_rapport_markdown(json_path)
+            
+            if md_path:
+                logger.info(f"Rapport Markdown généré: {md_path}")
+                print(f"  Rapport Markdown généré: {md_path}")
+            else:
+                logger.error("Échec de la génération du rapport Markdown")
+                print(f"  ERREUR: Échec de la génération du rapport Markdown")
+            
+            return json_path, md_path
+            
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de la génération du rapport: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            logger.error(traceback.format_exc())
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+            return None, None
+    
+    def _extraire_ticket_id(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> str:
+        """Extrait l'ID du ticket des données ou du chemin"""
+        # Essayer d'extraire depuis les données du rapport
+        ticket_id = rapport_data.get("ticket_id", "")
+        
+        # Si pas d'ID direct, essayer depuis les données du ticket
+        if not ticket_id and "ticket_data" in rapport_data and isinstance(rapport_data["ticket_data"], dict):
+            ticket_id = rapport_data["ticket_data"].get("code", "")
+        
+        # En dernier recours, extraire depuis le chemin
+        if not ticket_id:
+            # Essayer d'extraire un ID de ticket (format Txxxx) du chemin
+            match = re.search(r'T\d+', rapport_dir)
+            if match:
+                ticket_id = match.group(0)
+            else:
+                # Sinon, utiliser le dernier segment du chemin
+                ticket_id = os.path.basename(rapport_dir)
+        
+        return ticket_id
+    
+    def _extraire_analyse_ticket(self, rapport_data: Dict) -> str:
+        """Extrait l'analyse du ticket des données"""
+        # Essayer les différentes clés possibles
+        for key in ["ticket_analyse", "analyse_json", "analyse_ticket"]:
+            if key in rapport_data and rapport_data[key]:
+                logger.info(f"Utilisation de {key}")
+                return rapport_data[key]
+        
+        # Créer une analyse par défaut si aucune n'est disponible
+        logger.warning("Aucune analyse de ticket disponible, création d'un message par défaut")
+        ticket_data = rapport_data.get("ticket_data", {})
+        ticket_name = ticket_data.get("name", "Sans titre")
+        ticket_desc = ticket_data.get("description", "Pas de description disponible")
+        return f"Analyse par défaut du ticket:\nNom: {ticket_name}\nDescription: {ticket_desc}\n(Aucune analyse détaillée n'a été fournie)"
+    
+    def _extraire_analyses_images(self, rapport_data: Dict) -> List[Dict]:
+        """
+        Extrait et formate les analyses d'images pertinentes
+        """
+        images_analyses = []
+        analyse_images_data = rapport_data.get("analyse_images", {})
+        
+        # Parcourir toutes les images
+        for image_path, analyse_data in analyse_images_data.items():
+            # Vérifier si l'image est pertinente
+            is_relevant = False
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                is_relevant = analyse_data["sorting"].get("is_relevant", False)
+            
+            # Si l'image est pertinente, extraire son analyse
+            if is_relevant:
+                image_name = os.path.basename(image_path)
+                analyse = self._extraire_analyse_image(analyse_data)
+                
+                if analyse:
+                    images_analyses.append({
+                        "image_name": image_name,
+                        "image_path": image_path,
+                        "analyse": analyse,
+                        "sorting_info": analyse_data.get("sorting", {}),
+                        "metadata": analyse_data.get("analysis", {}).get("metadata", {})
+                    })
+                    logger.info(f"Analyse de l'image {image_name} ajoutée")
+        
+        return images_analyses
+    
+    def _extraire_analyse_image(self, analyse_data: Dict) -> Optional[str]:
+        """
+        Extrait l'analyse d'une image depuis les données
+        """
+        # Si pas de données d'analyse, retourner None
+        if not "analysis" in analyse_data or not analyse_data["analysis"]:
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                reason = analyse_data["sorting"].get("reason", "Non spécifiée")
+                return f"Image marquée comme pertinente. Raison: {reason}"
+            return None
+        
+        # Extraire l'analyse selon le format des données
+        analysis = analyse_data["analysis"]
+        
+        # Structure type 1: {"analyse": "texte"}
+        if isinstance(analysis, dict) and "analyse" in analysis:
+            return analysis["analyse"]
+        
+        # Structure type 2: {"error": false, ...} - contient d'autres données utiles
+        if isinstance(analysis, dict) and "error" in analysis and not analysis.get("error", True):
+            return str(analysis)
+        
+        # Structure type 3: texte d'analyse direct
+        if isinstance(analysis, str):
+            return analysis
+        
+        # Structure type 4: autre format de dictionnaire - convertir en JSON
+        if isinstance(analysis, dict):
+            return json.dumps(analysis, ensure_ascii=False, indent=2)
+        
+        # Aucun format reconnu
+        return None

agents/llama_vision3_2/agent_ticket_analyser.py

@@ -0,0 +1,301 @@
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+from typing import Dict, Any, Optional
+import logging
+import json
+import os
+import sys
+from datetime import datetime
+
+# Ajout du chemin des utilitaires au PATH pour pouvoir les importer
+sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+from loaders.ticket_data_loader import TicketDataLoader
+
+logger = logging.getLogger("AgentTicketAnalyser")
+
+class AgentTicketAnalyser(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour analyser les tickets (JSON ou Markdown) et en extraire les informations importantes.
+    Remplace l'ancien AgentJsonAnalyser avec des fonctionnalités améliorées.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__(llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.1  # Besoin d'analyse très précise
+        self.top_p = 0.8
+        self.max_tokens = 8000
+        
+        # Prompt système optimisé
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO.
+Tu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire.
+
+Ta mission principale :
+
+1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande "name" et "description")
+    - Récupère le nom de l'auteur si présent
+    - Indique si un `user_id` est disponible
+    - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile)
+
+2. Mettre en perspective le `name` du ticket
+    - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites
+    - Reformule ces questions de façon explicite
+
+3. Analyser la `description`
+    - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique
+    - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques
+    - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom
+
+4. Structurer le fil de discussion
+    - Conserve uniquement les échanges pertinents
+    -Conserve les questions soulevés par "name" ou "description"
+    - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels
+    - Identifie clairement chaque intervenant (client / support)
+    - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle
+
+5. Préparer la transmission à l'agent suivant
+    - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits
+    - Mentionne si des images sont attachées au ticket
+
+Structure ta réponse :
+
+1. Résumé du contexte
+    - Client (nom, email si disponible)
+    - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions
+    - Description technique synthétique
+
+2. Informations techniques détectées
+    - Logiciels/modules mentionnés
+    - Paramètres évoqués
+    - Fonctionnalités impactées
+    - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.)
+
+3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)
+   - Intervenant (Client/Support)
+   - Date et contenu de chaque échange
+   - Résumés techniques
+   - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique)
+
+4. Éléments liés à l'analyse visuelle
+   - Nombre d'images attachées
+   - Références aux interfaces ou options à visualiser
+   - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.)
+
+IMPORTANT :
+- Ne propose aucune solution ni interprétation
+- Ne génère pas de tableau
+- Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies
+- Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme"""
+        
+        # Initialiser le loader de données
+        self.ticket_loader = TicketDataLoader()
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentTicketAnalyser initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            
+            self.llm.configurer(**params)
+    
+    def executer(self, ticket_data: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Analyse un ticket pour en extraire les informations pertinentes
+        
+        Args:
+            ticket_data: Dictionnaire contenant les données du ticket à analyser
+                ou chemin vers un fichier de ticket (JSON ou Markdown)
+            
+        Returns:
+            Réponse formatée contenant l'analyse du ticket
+        """
+        # Détecter si ticket_data est un chemin de fichier ou un dictionnaire
+        if isinstance(ticket_data, str) and os.path.exists(ticket_data):
+            try:
+                ticket_data = self.ticket_loader.charger(ticket_data)
+                logger.info(f"Données chargées depuis le fichier: {ticket_data}")
+            except Exception as e:
+                error_message = f"Erreur lors du chargement du fichier: {str(e)}"
+                logger.error(error_message)
+                return f"ERREUR: {error_message}"
+        
+        # Vérifier que les données sont bien un dictionnaire
+        if not isinstance(ticket_data, dict):
+            error_message = "Les données du ticket doivent être un dictionnaire ou un chemin de fichier valide"
+            logger.error(error_message)
+            return f"ERREUR: {error_message}"
+        
+        ticket_code = ticket_data.get('code', 'Inconnu')
+        logger.info(f"Analyse du ticket: {ticket_code}")
+        print(f"AgentTicketAnalyser: Analyse du ticket {ticket_code}")
+        
+        # Récupérer les métadonnées sur la source des données
+        source_format = "inconnu"
+        source_file = "non spécifié"
+        if "metadata" in ticket_data and isinstance(ticket_data["metadata"], dict):
+            source_format = ticket_data["metadata"].get("format", "inconnu")
+            source_file = ticket_data["metadata"].get("source_file", "non spécifié")
+        
+        logger.info(f"Format source: {source_format}, Fichier source: {source_file}")
+        
+        # Préparer le ticket pour l'analyse
+        ticket_formate = self._formater_ticket_pour_analyse(ticket_data)
+        
+        # Créer le prompt pour l'analyse, adapté au format source
+        prompt = f"""Analyse ce ticket pour en extraire les informations clés et préparer une synthèse structurée.
+
+SOURCE: {source_format.upper()}
+
+{ticket_formate}
+
+RAPPEL IMPORTANT:
+- CONSERVE TOUS les liens (FAQ, documentation, manuels) présents dans les messages
+- Extrais et organise chronologiquement les échanges client/support
+- Identifie les éléments techniques à observer dans les captures d'écran
+- Reste factuel et précis sans proposer de solution"""
+        
+        try:
+            logger.info("Interrogation du LLM")
+            response = self.llm.interroger(prompt)
+            logger.info(f"Réponse reçue: {len(response)} caractères")
+            print(f"  Analyse terminée: {len(response)} caractères")
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de l'analyse du ticket: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            response = f"ERREUR: {error_message}"
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+        
+        # Enregistrer l'historique avec le prompt complet pour la traçabilité
+        self.ajouter_historique("analyse_ticket", 
+                               {
+                                   "ticket_id": ticket_code,
+                                   "format_source": source_format,
+                                   "source_file": source_file,
+                                   "prompt": prompt,
+                                   "temperature": self.temperature,
+                                   "top_p": self.top_p,
+                                   "max_tokens": self.max_tokens,
+                                   "timestamp": self._get_timestamp()
+                               }, 
+                               response)
+        
+        return response
+    
+    def _formater_ticket_pour_analyse(self, ticket_data: Dict) -> str:
+        """
+        Formate les données du ticket pour l'analyse LLM, avec une meilleure
+        gestion des différents formats et structures de données.
+        
+        Args:
+            ticket_data: Les données du ticket
+            
+        Returns:
+            Représentation textuelle formatée du ticket
+        """
+        # Initialiser avec les informations de base
+        ticket_name = ticket_data.get('name', 'Sans titre')
+        ticket_code = ticket_data.get('code', 'Inconnu')
+        
+        info = f"## TICKET {ticket_code}: {ticket_name}\n\n"
+        info += f"## NOM DE LA DEMANDE (PROBLÈME INITIAL)\n{ticket_name}\n\n"
+        
+        # Ajouter la description
+        description = ticket_data.get('description', '')
+        if description:
+            info += f"## DESCRIPTION DU PROBLÈME\n{description}\n\n"
+        
+        # Ajouter les informations du ticket (exclure certains champs spécifiques)
+        champs_a_exclure = ['code', 'name', 'description', 'messages', 'metadata']
+        info += "## INFORMATIONS TECHNIQUES DU TICKET\n"
+        for key, value in ticket_data.items():
+            if key not in champs_a_exclure and value:
+                # Formater les valeurs complexes si nécessaire
+                if isinstance(value, (dict, list)):
+                    value = json.dumps(value, ensure_ascii=False, indent=2)
+                info += f"- {key}: {value}\n"
+        info += "\n"
+        
+        # Ajouter les messages (conversations) avec un formatage amélioré pour distinguer client/support
+        messages = ticket_data.get('messages', [])
+        if messages:
+            info += "## CHRONOLOGIE DES ÉCHANGES CLIENT/SUPPORT\n"
+            for i, msg in enumerate(messages):
+                # Vérifier que le message est bien un dictionnaire
+                if not isinstance(msg, dict):
+                    continue
+                    
+                sender = msg.get('from', 'Inconnu')
+                date = msg.get('date', 'Date inconnue')
+                content = msg.get('content', '')
+                
+                # Identifier si c'est client ou support
+                sender_type = "CLIENT" if "client" in sender.lower() else "SUPPORT" if "support" in sender.lower() else "AUTRE"
+                
+                # Formater correctement la date si possible
+                try:
+                    if date != 'Date inconnue':
+                        # Essayer différents formats de date
+                        for date_format in ['%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%Y-%m-%d', '%d/%m/%Y']:
+                            try:
+                                date_obj = datetime.strptime(date, date_format)
+                                date = date_obj.strftime('%d/%m/%Y %H:%M')
+                                break
+                            except ValueError:
+                                continue
+                except Exception:
+                    pass  # Garder la date d'origine en cas d'erreur
+                
+                info += f"### Message {i+1} - [{sender_type}] De: {sender} - Date: {date}\n{content}\n\n"
+        
+        # Ajouter les métadonnées techniques si présentes
+        metadata = ticket_data.get('metadata', {})
+        # Exclure certaines métadonnées internes
+        for key in ['source_file', 'format']:
+            if key in metadata:
+                metadata.pop(key)
+                
+        if metadata:
+            info += "## MÉTADONNÉES TECHNIQUES\n"
+            for key, value in metadata.items():
+                if isinstance(value, (dict, list)):
+                    value = json.dumps(value, ensure_ascii=False, indent=2)
+                info += f"- {key}: {value}\n"
+            info += "\n"
+        
+        return info
+    
+    def analyser_depuis_fichier(self, chemin_fichier: str) -> str:
+        """
+        Analyse un ticket à partir d'un fichier (JSON ou Markdown)
+        
+        Args:
+            chemin_fichier: Chemin vers le fichier à analyser
+            
+        Returns:
+            Résultat de l'analyse
+        """
+        try:
+            ticket_data = self.ticket_loader.charger(chemin_fichier)
+            return self.executer(ticket_data)
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de l'analyse du fichier {chemin_fichier}: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            return f"ERREUR: {error_message}"
+    
+    def _get_timestamp(self) -> str:
+        """Retourne un timestamp au format YYYYMMDD_HHMMSS"""
+        return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") 

agents/mistral_large/agent_ticket_analyser.py

@@ -0,0 +1,179 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import os
+import json
+import time
+import logging
+from typing import Dict, Any, Optional
+
+# Importer BaseAgent depuis le répertoire utils
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+
+# Configuration du logging
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
+logger = logging.getLogger("AgentTicketAnalyser_MistralLarge")
+
+class AgentTicketAnalyser(BaseAgent):
+    """
+    Agent spécialisé pour analyser un ticket et en extraire les informations clés.
+    Version optimisée pour Mistral Large.
+    """
+    
+    def __init__(self, llm: Any):
+        """
+        Initialise l'agent d'analyse de ticket avec un modèle LLM.
+        
+        Args:
+            llm: Instance du modèle de langage à utiliser
+        """
+        super().__init__(llm)
+        self.temperature = 0.1  # Température très basse pour une analyse très factuelle
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 3000
+        
+        # System prompt spécifique pour l'analyse de tickets
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique.
+Ton rôle est d'analyser en profondeur le contenu du ticket pour extraire toutes les informations essentielles et de structurer cette analyse de manière exhaustive.
+
+À partir du ticket fourni, tu dois :
+
+1. Extraire et synthétiser tous les points clés du ticket
+2. Identifier les informations techniques importantes et leurs implications
+3. Comprendre en détail le problème principal, son contexte, et ses ramifications
+4. Déterminer la pertinence des images pour comprendre le problème
+5. Anticiper les questions de clarification potentielles
+
+Ta réponse doit suivre un format strictement structuré :
+
+```
+1. Résumé du contexte
+   - Client : [Nom, fonction et contacts du client si mentionnés]
+   - Sujet du ticket : [Sujet principal du ticket analysé en détail]
+   - Description technique synthétique : [Synthèse technique approfondie du problème]
+
+2. Informations techniques détectées
+   - Logiciels/modules mentionnés : [Liste complète des logiciels, applications ou modules mentionnés]
+   - Paramètres évoqués : [Tous les paramètres, configurations ou variables mentionnés]
+   - Fonctionnalités impactées : [Description détaillée des fonctionnalités touchées]
+   - Conditions spécifiques : [Analyse des conditions particulières où le problème se manifeste]
+
+3. Analyse du problème
+   - Problème principal : [Description approfondie du problème principal]
+   - Impact pour l'utilisateur : [Évaluation complète de l'impact sur l'utilisateur]
+   - Contexte d'apparition : [Analyse détaillée des circonstances d'apparition]
+   - Complexité estimée : [FAIBLE/MOYENNE/ÉLEVÉE] avec justification technique
+
+4. Pertinence des images
+   - Images mentionnées : [OUI/NON] et leur importance [FAIBLE/MOYENNE/ÉLEVÉE]
+   - Justification : [Analyse détaillée de la pertinence des images]
+   - Éléments à rechercher : [Points spécifiques à examiner dans les images]
+
+5. Questions pour clarification (si nécessaire)
+   - [Questions techniques que le support devrait poser]
+   - [Informations manquantes à obtenir]
+```
+
+Ton analyse doit être exhaustive tout en restant factuelle. Focalise-toi sur l'extraction complète des informations sans proposer de solutions."""
+
+    def executer(self, ticket_data: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Analyse un ticket à partir des données fournies.
+        
+        Args:
+            ticket_data: Dictionnaire contenant les données du ticket
+                - 'ticket_summary': Résumé du ticket
+                - 'messages': Liste des messages du ticket
+                
+        Returns:
+            str: Analyse structurée du ticket
+        """
+        start_time = time.time()
+        
+        try:
+            # Extraire le résumé du ticket
+            ticket_summary = ticket_data.get('ticket_summary', {})
+            ticket_code = ticket_summary.get('code', 'INCONNU')
+            ticket_sujet = ticket_summary.get('sujet', 'Sans sujet')
+            
+            # Log des informations de base du ticket
+            logger.info(f"Analyse du ticket {ticket_code}: {ticket_sujet}")
+            print(f"  Analyse du ticket {ticket_code}: {ticket_sujet[:80]}{'...' if len(ticket_sujet) > 80 else ''}")
+            
+            # Construire le contexte à partir des messages
+            messages = ticket_data.get('messages', [])
+            
+            # Construire un prompt pour analyser le ticket
+            ticket_prompt = self._construire_prompt_ticket(ticket_summary, messages)
+            
+            # Analyser le ticket avec le LLM
+            analyse = self.llm.generate(
+                system_prompt=self.system_prompt,
+                prompt=ticket_prompt,
+                temperature=self.temperature,
+                top_p=self.top_p,
+                max_tokens=self.max_tokens
+            )
+            
+            # Calcul du temps de génération
+            generation_time = time.time() - start_time
+            
+            # Log de l'analyse complétée
+            logger.info(f"Analyse complétée en {generation_time:.2f} secondes")
+            print(f"  Analyse complétée en {generation_time:.2f} secondes")
+            
+            return analyse
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'analyse du ticket: {str(e)}")
+            return f"ERREUR: Impossible d'analyser le ticket: {str(e)}"
+    
+    def _construire_prompt_ticket(self, ticket_summary: Dict[str, Any], messages: list) -> str:
+        """
+        Construit un prompt détaillé à partir des données du ticket.
+        
+        Args:
+            ticket_summary: Résumé du ticket
+            messages: Liste des messages du ticket
+            
+        Returns:
+            str: Prompt détaillé pour l'analyse
+        """
+        # Construire l'en-tête avec les informations du ticket
+        prompt = f"# TICKET: {ticket_summary.get('code', 'INCONNU')}\n"
+        prompt += f"Sujet: {ticket_summary.get('sujet', 'Sans sujet')}\n"
+        prompt += f"Statut: {ticket_summary.get('statut', 'Inconnu')}\n"
+        prompt += f"Priorité: {ticket_summary.get('priorité', 'Non définie')}\n"
+        prompt += f"Date de création: {ticket_summary.get('date_création', 'Inconnue')}\n\n"
+        
+        # Ajouter la section des messages
+        prompt += "## MESSAGES DU TICKET\n\n"
+        
+        for i, message in enumerate(messages, 1):
+            # Extraire les informations du message
+            date = message.get('date', 'Date inconnue')
+            auteur = message.get('auteur', 'Auteur inconnu')
+            role = message.get('role', 'Rôle inconnu')
+            contenu = message.get('contenu', '')
+            
+            # Ajouter l'en-tête du message
+            prompt += f"### Message {i} - {date}\n"
+            prompt += f"De: {auteur} ({role})\n\n"
+            
+            # Ajouter le contenu du message
+            prompt += f"{contenu}\n\n"
+            
+            # Ajouter les informations sur les pièces jointes si disponibles
+            attachments = message.get('attachments', [])
+            if attachments:
+                prompt += f"Pièces jointes ({len(attachments)}):\n"
+                for attachment in attachments:
+                    prompt += f"- {attachment.get('nom', 'Sans nom')} ({attachment.get('type', 'Type inconnu')})\n"
+                prompt += "\n"
+        
+        # Ajouter les instructions d'analyse
+        prompt += "\n## INSTRUCTIONS\n"
+        prompt += "Effectue une analyse approfondie de ce ticket selon les instructions dans ton system prompt. "
+        prompt += "Fournis une analyse complète et structurée qui servira de base aux étapes suivantes du traitement."
+        
+        return prompt 

agents/mistral_medium/agent_report_generator.py

@@ -0,0 +1,368 @@
+import json
+import os
+from .base_agent import BaseAgent
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, Any, Tuple, Optional, List
+import logging
+import traceback
+import re
+import sys
+from .utils.report_utils import extraire_et_traiter_json
+from .utils.report_formatter import extraire_sections_texte, generer_rapport_markdown, construire_rapport_json
+from .utils.agent_info_collector import collecter_info_agents, collecter_prompts_agents
+
+logger = logging.getLogger("AgentReportGenerator")
+
+class AgentReportGenerator(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour générer un rapport synthétique à partir des analyses de ticket et d'images.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__("AgentReportGenerator", llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 10000
+        
+        # Prompt système principal
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en génération de rapports techniques pour BRG-Lab pour la société CBAO.
+Ta mission est de synthétiser les analyses (ticket et images) en un rapport structuré.
+
+EXIGENCE ABSOLUE - Ton rapport DOIT inclure dans l'ordre:
+1. Un résumé du problème initial (nom de la demande + description)
+2. Une analyse détaillée des images pertinentes en lien avec le problème
+3. Une synthèse globale des analyses d'images
+4. Une reconstitution du fil de discussion client/support
+5. Un tableau JSON de chronologie des échanges avec cette structure:
+```json
+{
+  "chronologie_echanges": [
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "CLIENT ou SUPPORT", "type": "Question ou Réponse", "contenu": "contenu synthétisé"}
+  ]
+}
+```
+6. Un diagnostic technique des causes probables
+
+MÉTHODE D'ANALYSE (ÉTAPES OBLIGATOIRES):
+1. ANALYSE TOUTES les images AVANT de créer le tableau des échanges
+2. Concentre-toi sur les éléments mis en évidence (encadrés/surlignés) dans chaque image
+3. Réalise une SYNTHÈSE TRANSVERSALE en expliquant comment les images se complètent
+4. Remets les images en ordre chronologique selon le fil de discussion
+5. CONSERVE TOUS les liens documentaires, FAQ et références techniques
+6. Ajoute une entrée "Complément visuel" dans le tableau des échanges"""
+        
+        # Version du prompt pour la traçabilité
+        self.prompt_version = "v3.2"
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentReportGenerator initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            self.llm.configurer(**params)
+            logger.info(f"Configuration appliquée au modèle: {str(params)}")
+    
+    def _formater_prompt_pour_rapport(self, ticket_analyse: str, images_analyses: List[Dict]) -> str:
+        """
+        Formate le prompt pour la génération du rapport
+        """
+        num_images = len(images_analyses)
+        logger.info(f"Formatage du prompt avec {num_images} analyses d'images")
+        
+        # Construire la section d'analyse du ticket
+        prompt = f"""Génère un rapport technique complet, en te basant sur les analyses suivantes.
+
+## ANALYSE DU TICKET
+{ticket_analyse}
+"""
+        
+        # Ajouter la section d'analyse des images si présente
+        if num_images > 0:
+            prompt += f"\n## ANALYSES DES IMAGES ({num_images} images)\n"
+            for i, img_analyse in enumerate(images_analyses, 1):
+                image_name = img_analyse.get("image_name", f"Image {i}")
+                analyse = img_analyse.get("analyse", "Analyse non disponible")
+                prompt += f"\n### IMAGE {i}: {image_name}\n{analyse}\n"
+        else:
+            prompt += "\n## ANALYSES DES IMAGES\nAucune image n'a été fournie pour ce ticket.\n"
+        
+        # Instructions pour le rapport
+        prompt += """
+## INSTRUCTIONS POUR LE RAPPORT
+
+STRUCTURE OBLIGATOIRE ET ORDRE À SUIVRE:
+1. Titre principal (# Rapport d'analyse: Nom du ticket)
+2. Résumé du problème (## Résumé du problème)
+3. Analyse des images (## Analyse des images) - CRUCIAL: FAIRE CETTE SECTION AVANT LE TABLEAU
+4. Synthèse globale des analyses d'images (## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images) 
+5. Fil de discussion (## Fil de discussion)
+6. Tableau questions/réponses (## Tableau questions/réponses)
+7. Diagnostic technique (## Diagnostic technique)
+
+MÉTHODE POUR ANALYSER LES IMAGES:
+- Pour chaque image, concentre-toi prioritairement sur:
+  * Les éléments mis en évidence (zones encadrées, surlignées)
+  * La relation avec le problème décrit
+  * Le lien avec le fil de discussion
+
+SYNTHÈSE GLOBALE DES IMAGES (SECTION CRUCIALE):
+- Titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: ## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images
+- Premier sous-titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: _Analyse transversale des captures d'écran_
+- Structure cette section avec les sous-parties:
+  * Points communs et complémentaires entre les images
+  * Corrélation entre les éléments et le problème global
+  * Confirmation visuelle des informations du support
+- Montre comment les images se complètent pour illustrer le processus complet
+- Cette synthèse transversale servira de base pour le "Complément visuel"
+
+POUR LE TABLEAU QUESTIONS/RÉPONSES:
+- Tu DOIS créer et inclure un tableau JSON structuré comme ceci:
+```json
+{
+  "chronologie_echanges": [
+    {"date": "date demande", "emetteur": "CLIENT", "type": "Question", "contenu": "Texte exact du problème initial extrait du ticket"},
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Réponse", "contenu": "réponse avec TOUS les liens documentaires"},
+    {"date": "date analyse", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Complément visuel", "contenu": "synthèse unifiée de TOUTES les images"}
+  ]
+}
+```
+
+DIRECTIVES ESSENTIELLES:
+- COMMENCE ABSOLUMENT par une entrée CLIENT avec les questions du NOM et de la DESCRIPTION du ticket
+- Si le premier message chronologique est une réponse du SUPPORT qui cite la question, extrais la question citée pour l'ajouter comme première entrée CLIENT
+- CONSERVE ABSOLUMENT TOUS les liens vers la documentation, FAQ, manuels et références techniques
+- Ajoute UNE SEULE entrée "Complément visuel" qui synthétise l'apport global des images
+- Cette entrée doit montrer comment les images confirment/illustrent le processus complet
+- Formulation recommandée: "L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus: (1)..., (2)..., (3)... Ces interfaces complémentaires illustrent..."
+- Évite de traiter les images séparément dans le tableau; présente une vision unifiée
+- Identifie clairement chaque intervenant (CLIENT ou SUPPORT)
+"""
+        
+        return prompt
+    
+    def executer(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
+        """
+        Génère un rapport à partir des analyses effectuées
+        """
+        try:
+            # 1. PRÉPARATION
+            ticket_id = self._extraire_ticket_id(rapport_data, rapport_dir)
+            logger.info(f"Génération du rapport pour le ticket: {ticket_id}")
+            print(f"AgentReportGenerator: Génération du rapport pour {ticket_id}")
+            
+            # Créer le répertoire de sortie si nécessaire
+            os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True)
+            
+            # 2. EXTRACTION DES DONNÉES
+            ticket_analyse = self._extraire_analyse_ticket(rapport_data)
+            images_analyses = self._extraire_analyses_images(rapport_data)
+            
+            # 3. COLLECTE DES INFORMATIONS SUR LES AGENTS (via le nouveau module)
+            agent_info = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "prompt_version": self.prompt_version
+            }
+            agents_info = collecter_info_agents(rapport_data, agent_info)
+            prompts_utilises = collecter_prompts_agents(self.system_prompt)
+            
+            # 4. GÉNÉRATION DU RAPPORT
+            prompt = self._formater_prompt_pour_rapport(ticket_analyse, images_analyses)
+            
+            logger.info("Génération du rapport avec le LLM")
+            print(f"  Génération du rapport avec le LLM...")
+            
+            # Mesurer le temps d'exécution
+            start_time = datetime.now()
+            rapport_genere = self.llm.interroger(prompt)
+            generation_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
+            
+            logger.info(f"Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères")
+            print(f"  Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères")
+            
+            # 5. EXTRACTION DES DONNÉES DU RAPPORT
+            # Utiliser l'utilitaire de report_utils.py pour extraire les données JSON
+            rapport_traite, echanges_json, _ = extraire_et_traiter_json(rapport_genere)
+            
+            # Vérifier que echanges_json n'est pas None pour éviter l'erreur de type
+            if echanges_json is None:
+                echanges_json = {"chronologie_echanges": []}
+                logger.warning("Aucun échange JSON extrait du rapport, création d'une structure vide")
+            
+            # Extraire les sections textuelles (résumé, diagnostic)
+            resume, analyse_images, diagnostic = extraire_sections_texte(rapport_genere)
+            
+            # 6. CRÉATION DU RAPPORT JSON
+            # Préparer les métadonnées de l'agent
+            agent_metadata = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "model_version": getattr(self.llm, "version", "non spécifiée"),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "generation_time": generation_time,
+                "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+                "agents": agents_info
+            }
+            
+            # Construire le rapport JSON
+            rapport_json = construire_rapport_json(
+                rapport_genere=rapport_genere,
+                rapport_data=rapport_data,
+                ticket_id=ticket_id,
+                ticket_analyse=ticket_analyse,
+                images_analyses=images_analyses,
+                generation_time=generation_time,
+                resume=resume,
+                analyse_images=analyse_images,
+                diagnostic=diagnostic,
+                echanges_json=echanges_json,
+                agent_metadata=agent_metadata,
+                prompts_utilises=prompts_utilises
+            )
+            
+            # 7. SAUVEGARDE DU RAPPORT JSON
+            json_path = os.path.join(rapport_dir, f"{ticket_id}_rapport_final.json")
+            
+            with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                json.dump(rapport_json, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            
+            logger.info(f"Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            print(f"  Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            
+            # 8. GÉNÉRATION DU RAPPORT MARKDOWN
+            md_path = generer_rapport_markdown(json_path)
+            
+            if md_path:
+                logger.info(f"Rapport Markdown généré: {md_path}")
+                print(f"  Rapport Markdown généré: {md_path}")
+            else:
+                logger.error("Échec de la génération du rapport Markdown")
+                print(f"  ERREUR: Échec de la génération du rapport Markdown")
+            
+            return json_path, md_path
+            
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de la génération du rapport: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            logger.error(traceback.format_exc())
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+            return None, None
+    
+    def _extraire_ticket_id(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> str:
+        """Extrait l'ID du ticket des données ou du chemin"""
+        # Essayer d'extraire depuis les données du rapport
+        ticket_id = rapport_data.get("ticket_id", "")
+        
+        # Si pas d'ID direct, essayer depuis les données du ticket
+        if not ticket_id and "ticket_data" in rapport_data and isinstance(rapport_data["ticket_data"], dict):
+            ticket_id = rapport_data["ticket_data"].get("code", "")
+        
+        # En dernier recours, extraire depuis le chemin
+        if not ticket_id:
+            # Essayer d'extraire un ID de ticket (format Txxxx) du chemin
+            match = re.search(r'T\d+', rapport_dir)
+            if match:
+                ticket_id = match.group(0)
+            else:
+                # Sinon, utiliser le dernier segment du chemin
+                ticket_id = os.path.basename(rapport_dir)
+        
+        return ticket_id
+    
+    def _extraire_analyse_ticket(self, rapport_data: Dict) -> str:
+        """Extrait l'analyse du ticket des données"""
+        # Essayer les différentes clés possibles
+        for key in ["ticket_analyse", "analyse_json", "analyse_ticket"]:
+            if key in rapport_data and rapport_data[key]:
+                logger.info(f"Utilisation de {key}")
+                return rapport_data[key]
+        
+        # Créer une analyse par défaut si aucune n'est disponible
+        logger.warning("Aucune analyse de ticket disponible, création d'un message par défaut")
+        ticket_data = rapport_data.get("ticket_data", {})
+        ticket_name = ticket_data.get("name", "Sans titre")
+        ticket_desc = ticket_data.get("description", "Pas de description disponible")
+        return f"Analyse par défaut du ticket:\nNom: {ticket_name}\nDescription: {ticket_desc}\n(Aucune analyse détaillée n'a été fournie)"
+    
+    def _extraire_analyses_images(self, rapport_data: Dict) -> List[Dict]:
+        """
+        Extrait et formate les analyses d'images pertinentes
+        """
+        images_analyses = []
+        analyse_images_data = rapport_data.get("analyse_images", {})
+        
+        # Parcourir toutes les images
+        for image_path, analyse_data in analyse_images_data.items():
+            # Vérifier si l'image est pertinente
+            is_relevant = False
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                is_relevant = analyse_data["sorting"].get("is_relevant", False)
+            
+            # Si l'image est pertinente, extraire son analyse
+            if is_relevant:
+                image_name = os.path.basename(image_path)
+                analyse = self._extraire_analyse_image(analyse_data)
+                
+                if analyse:
+                    images_analyses.append({
+                        "image_name": image_name,
+                        "image_path": image_path,
+                        "analyse": analyse,
+                        "sorting_info": analyse_data.get("sorting", {}),
+                        "metadata": analyse_data.get("analysis", {}).get("metadata", {})
+                    })
+                    logger.info(f"Analyse de l'image {image_name} ajoutée")
+        
+        return images_analyses
+    
+    def _extraire_analyse_image(self, analyse_data: Dict) -> Optional[str]:
+        """
+        Extrait l'analyse d'une image depuis les données
+        """
+        # Si pas de données d'analyse, retourner None
+        if not "analysis" in analyse_data or not analyse_data["analysis"]:
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                reason = analyse_data["sorting"].get("reason", "Non spécifiée")
+                return f"Image marquée comme pertinente. Raison: {reason}"
+            return None
+        
+        # Extraire l'analyse selon le format des données
+        analysis = analyse_data["analysis"]
+        
+        # Structure type 1: {"analyse": "texte"}
+        if isinstance(analysis, dict) and "analyse" in analysis:
+            return analysis["analyse"]
+        
+        # Structure type 2: {"error": false, ...} - contient d'autres données utiles
+        if isinstance(analysis, dict) and "error" in analysis and not analysis.get("error", True):
+            return str(analysis)
+        
+        # Structure type 3: texte d'analyse direct
+        if isinstance(analysis, str):
+            return analysis
+        
+        # Structure type 4: autre format de dictionnaire - convertir en JSON
+        if isinstance(analysis, dict):
+            return json.dumps(analysis, ensure_ascii=False, indent=2)
+        
+        # Aucun format reconnu
+        return None

agents/mistral_medium/agent_ticket_analyser.py

@@ -0,0 +1,178 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import os
+import json
+import time
+import logging
+from typing import Dict, Any, Optional
+
+# Importer BaseAgent depuis le répertoire utils
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+
+# Configuration du logging
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
+logger = logging.getLogger("AgentTicketAnalyser_MistralMedium")
+
+class AgentTicketAnalyser(BaseAgent):
+    """
+    Agent spécialisé pour analyser un ticket et en extraire les informations clés.
+    Version optimisée pour Mistral Medium.
+    """
+    
+    def __init__(self, llm: Any):
+        """
+        Initialise l'agent d'analyse de ticket avec un modèle LLM.
+        
+        Args:
+            llm: Instance du modèle de langage à utiliser
+        """
+        super().__init__(llm)
+        self.temperature = 0.2  # Température plus basse pour une analyse factuelle
+        self.top_p = 0.95
+        self.max_tokens = 2048
+        
+        # System prompt spécifique pour l'analyse de tickets
+        self.system_prompt = """Tu es un assistant spécialisé dans l'analyse des tickets de support technique. 
+Ton rôle est d'analyser le contenu du ticket pour extraire les informations essentielles et de structurer cette analyse.
+
+À partir du ticket que l'on te fournit, tu dois :
+
+1. Extraire et synthétiser les points clés du ticket
+2. Identifier les informations techniques importantes
+3. Comprendre le problème principal et son contexte
+4. Déterminer si des images sont mentionnées ou semblent nécessaires pour comprendre le problème
+
+Ta réponse doit suivre un format strictement structuré :
+
+```
+1. Résumé du contexte
+   - Client : [Nom du contact client si mentionné]
+   - Sujet du ticket : [Sujet principal du ticket en une phrase]
+   - Description technique synthétique : [Synthèse technique du problème en 1-2 phrases]
+
+2. Informations techniques détectées
+   - Logiciels/modules mentionnés : [Liste des logiciels, applications ou modules mentionnés]
+   - Paramètres évoqués : [Paramètres, configurations ou variables mentionnés]
+   - Fonctionnalités impactées : [Fonctionnalités ou processus touchés par le problème]
+   - Conditions spécifiques : [Conditions particulières où le problème se manifeste]
+
+3. Analyse du problème
+   - Problème principal : [Description claire du problème principal]
+   - Impact pour l'utilisateur : [Comment ce problème affecte l'utilisateur]
+   - Contexte d'apparition : [Quand et comment le problème survient]
+   - Complexité estimée : [FAIBLE/MOYENNE/ÉLEVÉE] avec justification
+
+4. Pertinence des images
+   - Images mentionnées : [OUI/NON] et leur importance [FAIBLE/MOYENNE/ÉLEVÉE]
+   - Justification : [Pourquoi les images sont importantes ou non pour comprendre le problème]
+
+5. Questions pour clarification (si nécessaire)
+   - [Questions que le support technique devrait poser pour mieux comprendre le problème]
+```
+
+Reste factuel et concis dans ton analyse. N'invente pas d'information qui ne serait pas présente dans le ticket.
+Concentre-toi uniquement sur l'analyse du contenu du ticket, pas sur la résolution du problème.
+"""
+
+    def executer(self, ticket_data: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Analyse un ticket à partir des données fournies.
+        
+        Args:
+            ticket_data: Dictionnaire contenant les données du ticket
+                - 'ticket_summary': Résumé du ticket
+                - 'messages': Liste des messages du ticket
+                
+        Returns:
+            str: Analyse structurée du ticket
+        """
+        start_time = time.time()
+        
+        try:
+            # Extraire le résumé du ticket
+            ticket_summary = ticket_data.get('ticket_summary', {})
+            ticket_code = ticket_summary.get('code', 'INCONNU')
+            ticket_sujet = ticket_summary.get('sujet', 'Sans sujet')
+            
+            # Log des informations de base du ticket
+            logger.info(f"Analyse du ticket {ticket_code}: {ticket_sujet}")
+            print(f"  Analyse du ticket {ticket_code}: {ticket_sujet[:80]}{'...' if len(ticket_sujet) > 80 else ''}")
+            
+            # Construire le contexte à partir des messages
+            messages = ticket_data.get('messages', [])
+            
+            # Construire un prompt pour analyser le ticket
+            ticket_prompt = self._construire_prompt_ticket(ticket_summary, messages)
+            
+            # Analyser le ticket avec le LLM
+            analyse = self.llm.generate(
+                system_prompt=self.system_prompt,
+                prompt=ticket_prompt,
+                temperature=self.temperature,
+                top_p=self.top_p,
+                max_tokens=self.max_tokens
+            )
+            
+            # Calcul du temps de génération
+            generation_time = time.time() - start_time
+            
+            # Log de l'analyse complétée
+            logger.info(f"Analyse complétée en {generation_time:.2f} secondes")
+            print(f"  Analyse complétée en {generation_time:.2f} secondes")
+            
+            return analyse
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'analyse du ticket: {str(e)}")
+            return f"ERREUR: Impossible d'analyser le ticket: {str(e)}"
+    
+    def _construire_prompt_ticket(self, ticket_summary: Dict[str, Any], messages: list) -> str:
+        """
+        Construit un prompt détaillé à partir des données du ticket.
+        
+        Args:
+            ticket_summary: Résumé du ticket
+            messages: Liste des messages du ticket
+            
+        Returns:
+            str: Prompt détaillé pour l'analyse
+        """
+        # Construire l'en-tête avec les informations du ticket
+        prompt = f"# TICKET: {ticket_summary.get('code', 'INCONNU')}\n"
+        prompt += f"Sujet: {ticket_summary.get('sujet', 'Sans sujet')}\n"
+        prompt += f"Statut: {ticket_summary.get('statut', 'Inconnu')}\n"
+        prompt += f"Priorité: {ticket_summary.get('priorité', 'Non définie')}\n"
+        prompt += f"Date de création: {ticket_summary.get('date_création', 'Inconnue')}\n\n"
+        
+        # Ajouter la section des messages
+        prompt += "## MESSAGES DU TICKET\n\n"
+        
+        for i, message in enumerate(messages, 1):
+            # Extraire les informations du message
+            date = message.get('date', 'Date inconnue')
+            auteur = message.get('auteur', 'Auteur inconnu')
+            role = message.get('role', 'Rôle inconnu')
+            contenu = message.get('contenu', '')
+            
+            # Ajouter l'en-tête du message
+            prompt += f"### Message {i} - {date}\n"
+            prompt += f"De: {auteur} ({role})\n\n"
+            
+            # Ajouter le contenu du message
+            prompt += f"{contenu}\n\n"
+            
+            # Ajouter les informations sur les pièces jointes si disponibles
+            attachments = message.get('attachments', [])
+            if attachments:
+                prompt += f"Pièces jointes ({len(attachments)}):\n"
+                for attachment in attachments:
+                    prompt += f"- {attachment.get('nom', 'Sans nom')} ({attachment.get('type', 'Type inconnu')})\n"
+                prompt += "\n"
+        
+        # Ajouter les instructions d'analyse
+        prompt += "\n## INSTRUCTIONS\n"
+        prompt += "Analyse ce ticket selon les instructions dans ton system prompt. "
+        prompt += "Réponds uniquement avec l'analyse structurée demandée."
+        
+        return prompt 

agents/old_agents/agent_report_generator.py

@@ -0,0 +1,368 @@
+import json
+import os
+from .base_agent import BaseAgent
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, Any, Tuple, Optional, List
+import logging
+import traceback
+import re
+import sys
+from .utils.report_utils import extraire_et_traiter_json
+from .utils.report_formatter import extraire_sections_texte, generer_rapport_markdown, construire_rapport_json
+from .utils.agent_info_collector import collecter_info_agents, collecter_prompts_agents
+
+logger = logging.getLogger("AgentReportGenerator")
+
+class AgentReportGenerator(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour générer un rapport synthétique à partir des analyses de ticket et d'images.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__("AgentReportGenerator", llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 10000
+        
+        # Prompt système principal
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en génération de rapports techniques pour BRG-Lab pour la société CBAO.
+Ta mission est de synthétiser les analyses (ticket et images) en un rapport structuré.
+
+EXIGENCE ABSOLUE - Ton rapport DOIT inclure dans l'ordre:
+1. Un résumé du problème initial (nom de la demande + description)
+2. Une analyse détaillée des images pertinentes en lien avec le problème
+3. Une synthèse globale des analyses d'images
+4. Une reconstitution du fil de discussion client/support
+5. Un tableau JSON de chronologie des échanges avec cette structure:
+```json
+{
+  "chronologie_echanges": [
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "CLIENT ou SUPPORT", "type": "Question ou Réponse", "contenu": "contenu synthétisé"}
+  ]
+}
+```
+6. Un diagnostic technique des causes probables
+
+MÉTHODE D'ANALYSE (ÉTAPES OBLIGATOIRES):
+1. ANALYSE TOUTES les images AVANT de créer le tableau des échanges
+2. Concentre-toi sur les éléments mis en évidence (encadrés/surlignés) dans chaque image
+3. Réalise une SYNTHÈSE TRANSVERSALE en expliquant comment les images se complètent
+4. Remets les images en ordre chronologique selon le fil de discussion
+5. CONSERVE TOUS les liens documentaires, FAQ et références techniques
+6. Ajoute une entrée "Complément visuel" dans le tableau des échanges"""
+        
+        # Version du prompt pour la traçabilité
+        self.prompt_version = "v3.2"
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentReportGenerator initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            self.llm.configurer(**params)
+            logger.info(f"Configuration appliquée au modèle: {str(params)}")
+    
+    def _formater_prompt_pour_rapport(self, ticket_analyse: str, images_analyses: List[Dict]) -> str:
+        """
+        Formate le prompt pour la génération du rapport
+        """
+        num_images = len(images_analyses)
+        logger.info(f"Formatage du prompt avec {num_images} analyses d'images")
+        
+        # Construire la section d'analyse du ticket
+        prompt = f"""Génère un rapport technique complet, en te basant sur les analyses suivantes.
+
+## ANALYSE DU TICKET
+{ticket_analyse}
+"""
+        
+        # Ajouter la section d'analyse des images si présente
+        if num_images > 0:
+            prompt += f"\n## ANALYSES DES IMAGES ({num_images} images)\n"
+            for i, img_analyse in enumerate(images_analyses, 1):
+                image_name = img_analyse.get("image_name", f"Image {i}")
+                analyse = img_analyse.get("analyse", "Analyse non disponible")
+                prompt += f"\n### IMAGE {i}: {image_name}\n{analyse}\n"
+        else:
+            prompt += "\n## ANALYSES DES IMAGES\nAucune image n'a été fournie pour ce ticket.\n"
+        
+        # Instructions pour le rapport
+        prompt += """
+## INSTRUCTIONS POUR LE RAPPORT
+
+STRUCTURE OBLIGATOIRE ET ORDRE À SUIVRE:
+1. Titre principal (# Rapport d'analyse: Nom du ticket)
+2. Résumé du problème (## Résumé du problème)
+3. Analyse des images (## Analyse des images) - CRUCIAL: FAIRE CETTE SECTION AVANT LE TABLEAU
+4. Synthèse globale des analyses d'images (## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images) 
+5. Fil de discussion (## Fil de discussion)
+6. Tableau questions/réponses (## Tableau questions/réponses)
+7. Diagnostic technique (## Diagnostic technique)
+
+MÉTHODE POUR ANALYSER LES IMAGES:
+- Pour chaque image, concentre-toi prioritairement sur:
+  * Les éléments mis en évidence (zones encadrées, surlignées)
+  * La relation avec le problème décrit
+  * Le lien avec le fil de discussion
+
+SYNTHÈSE GLOBALE DES IMAGES (SECTION CRUCIALE):
+- Titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: ## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images
+- Premier sous-titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: _Analyse transversale des captures d'écran_
+- Structure cette section avec les sous-parties:
+  * Points communs et complémentaires entre les images
+  * Corrélation entre les éléments et le problème global
+  * Confirmation visuelle des informations du support
+- Montre comment les images se complètent pour illustrer le processus complet
+- Cette synthèse transversale servira de base pour le "Complément visuel"
+
+POUR LE TABLEAU QUESTIONS/RÉPONSES:
+- Tu DOIS créer et inclure un tableau JSON structuré comme ceci:
+```json
+{
+  "chronologie_echanges": [
+    {"date": "date demande", "emetteur": "CLIENT", "type": "Question", "contenu": "Texte exact du problème initial extrait du ticket"},
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Réponse", "contenu": "réponse avec TOUS les liens documentaires"},
+    {"date": "date analyse", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Complément visuel", "contenu": "synthèse unifiée de TOUTES les images"}
+  ]
+}
+```
+
+DIRECTIVES ESSENTIELLES:
+- COMMENCE ABSOLUMENT par une entrée CLIENT avec les questions du NOM et de la DESCRIPTION du ticket
+- Si le premier message chronologique est une réponse du SUPPORT qui cite la question, extrais la question citée pour l'ajouter comme première entrée CLIENT
+- CONSERVE ABSOLUMENT TOUS les liens vers la documentation, FAQ, manuels et références techniques
+- Ajoute UNE SEULE entrée "Complément visuel" qui synthétise l'apport global des images
+- Cette entrée doit montrer comment les images confirment/illustrent le processus complet
+- Formulation recommandée: "L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus: (1)..., (2)..., (3)... Ces interfaces complémentaires illustrent..."
+- Évite de traiter les images séparément dans le tableau; présente une vision unifiée
+- Identifie clairement chaque intervenant (CLIENT ou SUPPORT)
+"""
+        
+        return prompt
+    
+    def executer(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
+        """
+        Génère un rapport à partir des analyses effectuées
+        """
+        try:
+            # 1. PRÉPARATION
+            ticket_id = self._extraire_ticket_id(rapport_data, rapport_dir)
+            logger.info(f"Génération du rapport pour le ticket: {ticket_id}")
+            print(f"AgentReportGenerator: Génération du rapport pour {ticket_id}")
+            
+            # Créer le répertoire de sortie si nécessaire
+            os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True)
+            
+            # 2. EXTRACTION DES DONNÉES
+            ticket_analyse = self._extraire_analyse_ticket(rapport_data)
+            images_analyses = self._extraire_analyses_images(rapport_data)
+            
+            # 3. COLLECTE DES INFORMATIONS SUR LES AGENTS (via le nouveau module)
+            agent_info = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "prompt_version": self.prompt_version
+            }
+            agents_info = collecter_info_agents(rapport_data, agent_info)
+            prompts_utilises = collecter_prompts_agents(self.system_prompt)
+            
+            # 4. GÉNÉRATION DU RAPPORT
+            prompt = self._formater_prompt_pour_rapport(ticket_analyse, images_analyses)
+            
+            logger.info("Génération du rapport avec le LLM")
+            print(f"  Génération du rapport avec le LLM...")
+            
+            # Mesurer le temps d'exécution
+            start_time = datetime.now()
+            rapport_genere = self.llm.interroger(prompt)
+            generation_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
+            
+            logger.info(f"Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères")
+            print(f"  Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères")
+            
+            # 5. EXTRACTION DES DONNÉES DU RAPPORT
+            # Utiliser l'utilitaire de report_utils.py pour extraire les données JSON
+            rapport_traite, echanges_json, _ = extraire_et_traiter_json(rapport_genere)
+            
+            # Vérifier que echanges_json n'est pas None pour éviter l'erreur de type
+            if echanges_json is None:
+                echanges_json = {"chronologie_echanges": []}
+                logger.warning("Aucun échange JSON extrait du rapport, création d'une structure vide")
+            
+            # Extraire les sections textuelles (résumé, diagnostic)
+            resume, analyse_images, diagnostic = extraire_sections_texte(rapport_genere)
+            
+            # 6. CRÉATION DU RAPPORT JSON
+            # Préparer les métadonnées de l'agent
+            agent_metadata = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "model_version": getattr(self.llm, "version", "non spécifiée"),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "generation_time": generation_time,
+                "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+                "agents": agents_info
+            }
+            
+            # Construire le rapport JSON
+            rapport_json = construire_rapport_json(
+                rapport_genere=rapport_genere,
+                rapport_data=rapport_data,
+                ticket_id=ticket_id,
+                ticket_analyse=ticket_analyse,
+                images_analyses=images_analyses,
+                generation_time=generation_time,
+                resume=resume,
+                analyse_images=analyse_images,
+                diagnostic=diagnostic,
+                echanges_json=echanges_json,
+                agent_metadata=agent_metadata,
+                prompts_utilises=prompts_utilises
+            )
+            
+            # 7. SAUVEGARDE DU RAPPORT JSON
+            json_path = os.path.join(rapport_dir, f"{ticket_id}_rapport_final.json")
+            
+            with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                json.dump(rapport_json, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            
+            logger.info(f"Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            print(f"  Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            
+            # 8. GÉNÉRATION DU RAPPORT MARKDOWN
+            md_path = generer_rapport_markdown(json_path)
+            
+            if md_path:
+                logger.info(f"Rapport Markdown généré: {md_path}")
+                print(f"  Rapport Markdown généré: {md_path}")
+            else:
+                logger.error("Échec de la génération du rapport Markdown")
+                print(f"  ERREUR: Échec de la génération du rapport Markdown")
+            
+            return json_path, md_path
+            
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de la génération du rapport: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            logger.error(traceback.format_exc())
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+            return None, None
+    
+    def _extraire_ticket_id(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> str:
+        """Extrait l'ID du ticket des données ou du chemin"""
+        # Essayer d'extraire depuis les données du rapport
+        ticket_id = rapport_data.get("ticket_id", "")
+        
+        # Si pas d'ID direct, essayer depuis les données du ticket
+        if not ticket_id and "ticket_data" in rapport_data and isinstance(rapport_data["ticket_data"], dict):
+            ticket_id = rapport_data["ticket_data"].get("code", "")
+        
+        # En dernier recours, extraire depuis le chemin
+        if not ticket_id:
+            # Essayer d'extraire un ID de ticket (format Txxxx) du chemin
+            match = re.search(r'T\d+', rapport_dir)
+            if match:
+                ticket_id = match.group(0)
+            else:
+                # Sinon, utiliser le dernier segment du chemin
+                ticket_id = os.path.basename(rapport_dir)
+        
+        return ticket_id
+    
+    def _extraire_analyse_ticket(self, rapport_data: Dict) -> str:
+        """Extrait l'analyse du ticket des données"""
+        # Essayer les différentes clés possibles
+        for key in ["ticket_analyse", "analyse_json", "analyse_ticket"]:
+            if key in rapport_data and rapport_data[key]:
+                logger.info(f"Utilisation de {key}")
+                return rapport_data[key]
+        
+        # Créer une analyse par défaut si aucune n'est disponible
+        logger.warning("Aucune analyse de ticket disponible, création d'un message par défaut")
+        ticket_data = rapport_data.get("ticket_data", {})
+        ticket_name = ticket_data.get("name", "Sans titre")
+        ticket_desc = ticket_data.get("description", "Pas de description disponible")
+        return f"Analyse par défaut du ticket:\nNom: {ticket_name}\nDescription: {ticket_desc}\n(Aucune analyse détaillée n'a été fournie)"
+    
+    def _extraire_analyses_images(self, rapport_data: Dict) -> List[Dict]:
+        """
+        Extrait et formate les analyses d'images pertinentes
+        """
+        images_analyses = []
+        analyse_images_data = rapport_data.get("analyse_images", {})
+        
+        # Parcourir toutes les images
+        for image_path, analyse_data in analyse_images_data.items():
+            # Vérifier si l'image est pertinente
+            is_relevant = False
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                is_relevant = analyse_data["sorting"].get("is_relevant", False)
+            
+            # Si l'image est pertinente, extraire son analyse
+            if is_relevant:
+                image_name = os.path.basename(image_path)
+                analyse = self._extraire_analyse_image(analyse_data)
+                
+                if analyse:
+                    images_analyses.append({
+                        "image_name": image_name,
+                        "image_path": image_path,
+                        "analyse": analyse,
+                        "sorting_info": analyse_data.get("sorting", {}),
+                        "metadata": analyse_data.get("analysis", {}).get("metadata", {})
+                    })
+                    logger.info(f"Analyse de l'image {image_name} ajoutée")
+        
+        return images_analyses
+    
+    def _extraire_analyse_image(self, analyse_data: Dict) -> Optional[str]:
+        """
+        Extrait l'analyse d'une image depuis les données
+        """
+        # Si pas de données d'analyse, retourner None
+        if not "analysis" in analyse_data or not analyse_data["analysis"]:
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                reason = analyse_data["sorting"].get("reason", "Non spécifiée")
+                return f"Image marquée comme pertinente. Raison: {reason}"
+            return None
+        
+        # Extraire l'analyse selon le format des données
+        analysis = analyse_data["analysis"]
+        
+        # Structure type 1: {"analyse": "texte"}
+        if isinstance(analysis, dict) and "analyse" in analysis:
+            return analysis["analyse"]
+        
+        # Structure type 2: {"error": false, ...} - contient d'autres données utiles
+        if isinstance(analysis, dict) and "error" in analysis and not analysis.get("error", True):
+            return str(analysis)
+        
+        # Structure type 3: texte d'analyse direct
+        if isinstance(analysis, str):
+            return analysis
+        
+        # Structure type 4: autre format de dictionnaire - convertir en JSON
+        if isinstance(analysis, dict):
+            return json.dumps(analysis, ensure_ascii=False, indent=2)
+        
+        # Aucun format reconnu
+        return None

agents/pixtral12b/agent_image_analyser.py

@@ -0,0 +1,195 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import os
+import json
+import time
+import logging
+import base64
+from typing import Dict, Any, List, Optional, Tuple
+
+# Importer BaseAgent depuis le répertoire utils
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+
+# Configuration du logging
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
+logger = logging.getLogger("AgentImageAnalyser_Pixtral12b")
+
+class AgentImageAnalyser(BaseAgent):
+    """
+    Agent spécialisé pour analyser des images et en extraire les informations pertinentes.
+    Version optimisée pour Pixtral 12B.
+    """
+    
+    def __init__(self, llm: Any):
+        """
+        Initialise l'agent d'analyse d'images avec un modèle LLM.
+        
+        Args:
+            llm: Instance du modèle de langage à utiliser
+        """
+        super().__init__(llm)
+        self.temperature = 0.1  # Température basse pour des analyses factuelles
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 3000
+        
+        # System prompt spécifique pour l'analyse d'images
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en analyse d'images de captures d'écran d'applications métier.
+Tu vas analyser des images techniques pour en extraire des informations pertinentes.
+
+Pour chaque image, tu dois :
+1. Identifier le type d'interface visible (formulaire, tableau, menu, etc.)
+2. Extraire tous les éléments visuels importants (champs, boutons, menus, messages)
+3. Repérer les anomalies ou problèmes visibles (erreurs, incohérences, éléments manquants)
+4. Identifier le contexte fonctionnel de l'image (à quelle fonctionnalité elle correspond)
+
+Ta réponse suivra ce format structuré :
+
+```
+## Analyse de l'image: [Titre basé sur le contenu]
+
+### Description générale
+- Type d'interface: [type d'interface identifié]
+- Éléments principaux: [liste des éléments UI dominants]
+- Contexte fonctionnel: [fonctionnalité ou module apparent]
+
+### Éléments détaillés
+- [Liste détaillée des éléments visibles importants]
+- [Valeurs de champs, options sélectionnées, etc.]
+- [Messages système ou d'erreur si présents]
+
+### Anomalies détectées
+- [Description précise des problèmes visibles]
+- [Éléments manquants ou incohérents]
+- [Messages d'erreur et leur contexte]
+
+### Interprétation technique
+- [Explication technique de ce qui est affiché]
+- [Relation avec le problème décrit dans le ticket]
+- [Indications sur la source probable du problème]
+```
+
+Reste factuel et précis. Ne spécule pas au-delà de ce qui est clairement visible.
+Concentre-toi sur les détails techniques plutôt que sur l'esthétique de l'interface."""
+
+    def executer(self, images: List[Dict[str, Any]], ticket_analyse: Optional[str] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Analyse une liste d'images pour en extraire les informations pertinentes.
+        
+        Args:
+            images: Liste de dictionnaires contenant les informations sur les images
+                - 'path': Chemin de l'image
+                - 'type': Type de l'image
+                - 'nom': Nom de l'image
+            ticket_analyse: Analyse du ticket (contexte pour l'analyse des images)
+                
+        Returns:
+            Liste de dictionnaires contenant les analyses d'images
+        """
+        results = []
+        
+        if not images:
+            logger.warning("Aucune image à analyser")
+            return results
+            
+        logger.info(f"Analyse de {len(images)} images")
+        print(f"  Analyse de {len(images)} images")
+        
+        # Analyser chaque image
+        for i, image_info in enumerate(images, 1):
+            image_path = image_info.get('path', '')
+            image_name = image_info.get('nom', os.path.basename(image_path))
+            
+            if not os.path.exists(image_path):
+                logger.warning(f"Image non trouvée: {image_path}")
+                results.append({
+                    "image": image_info,
+                    "analyse": f"ERREUR: Image non trouvée: {image_path}",
+                    "pertinent": False
+                })
+                continue
+                
+            logger.info(f"Analyse de l'image {i}/{len(images)}: {image_name}")
+            print(f"    Analyse de l'image {i}/{len(images)}: {image_name}")
+            
+            start_time = time.time()
+            
+            try:
+                # Encoder l'image en base64
+                image_base64 = self._encoder_image_base64(image_path)
+                
+                # Construire le prompt pour l'analyse
+                prompt = self._construire_prompt_image(image_name, ticket_analyse)
+                
+                # Analyser l'image avec le LLM
+                analyse = self.llm.generate_vision(
+                    system_prompt=self.system_prompt,
+                    prompt=prompt,
+                    image_base64=image_base64,
+                    temperature=self.temperature,
+                    top_p=self.top_p,
+                    max_tokens=self.max_tokens
+                )
+                
+                # Calculer le temps d'analyse
+                analysis_time = time.time() - start_time
+                
+                # Log de l'analyse complétée
+                logger.info(f"Analyse de l'image {image_name} complétée en {analysis_time:.2f} secondes")
+                print(f"      Analyse complétée en {analysis_time:.2f} secondes")
+                
+                # Ajouter le résultat à la liste
+                results.append({
+                    "image": image_info,
+                    "analyse": analyse,
+                    "pertinent": True,
+                    "analysis_time": analysis_time
+                })
+                
+            except Exception as e:
+                error_message = f"Erreur lors de l'analyse de l'image {image_name}: {str(e)}"
+                logger.error(error_message)
+                print(f"      ERREUR: {error_message}")
+                
+                results.append({
+                    "image": image_info,
+                    "analyse": f"ERREUR: {error_message}",
+                    "pertinent": False
+                })
+        
+        return results
+    
+    def _encoder_image_base64(self, image_path: str) -> str:
+        """
+        Encode une image en base64.
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin de l'image à encoder
+            
+        Returns:
+            Chaîne encodée en base64
+        """
+        with open(image_path, "rb") as image_file:
+            return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
+    
+    def _construire_prompt_image(self, image_name: str, ticket_analyse: Optional[str] = None) -> str:
+        """
+        Construit un prompt pour l'analyse d'une image.
+        
+        Args:
+            image_name: Nom de l'image à analyser
+            ticket_analyse: Analyse du ticket (contexte pour l'analyse de l'image)
+            
+        Returns:
+            Prompt pour l'analyse de l'image
+        """
+        prompt = f"Analyse cette capture d'écran: {image_name}\n\n"
+        
+        if ticket_analyse:
+            prompt += "### Contexte du ticket\n"
+            prompt += f"{ticket_analyse[:1000]}...\n\n" if len(ticket_analyse) > 1000 else f"{ticket_analyse}\n\n"
+        
+        prompt += "Examine attentivement tous les éléments visuels, repère les anomalies, et identifie les informations techniques pertinentes. "
+        prompt += "Fournis une analyse complète et structurée de cette image selon le format demandé."
+        
+        return prompt

agents/pixtral12b/agent_image_sorter.py

@@ -0,0 +1,393 @@
+from .base_agent import BaseAgent
+import logging
+import os
+from typing import Dict, Any, Tuple
+from PIL import Image
+import base64
+import io
+
+logger = logging.getLogger("AgentImageSorter")
+
+class AgentImageSorter(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour trier les images et identifier celles qui sont pertinentes.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__("AgentImageSorter", llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.8
+        self.max_tokens = 300
+        
+        # Centralisation des critères de pertinence
+        self.criteres_pertinence = """
+Images PERTINENTES (réponds "oui" ou "pertinent"):
+- Captures d'écran de logiciels ou d'interfaces
+- logo BRG_LAB
+- Référence à "logociel"
+- Messages d'erreur
+- Configurations système
+- Tableaux de bord ou graphiques techniques
+- Fenêtres de diagnostic
+
+Images NON PERTINENTES (réponds "non" ou "non pertinent"):
+- Photos personnelles
+- Images marketing/promotionnelles
+- Logos ou images de marque
+- Paysages, personnes ou objets non liés à l'informatique
+"""
+
+        # Centralisation des instructions d'analyse
+        self.instructions_analyse = """
+IMPORTANT: Ne commence JAMAIS ta réponse par "Je ne peux pas directement visualiser l'image".
+Si tu ne peux pas analyser l'image, réponds simplement "ERREUR: Impossible d'analyser l'image".
+
+Analyse d'abord ce que montre l'image, puis réponds par "oui"/"pertinent" ou "non"/"non pertinent".
+"""
+
+        # Construction du système prompt à partir des éléments centralisés
+        self.system_prompt = f"""Tu es un expert en tri d'images pour le support technique de BRG_Lab pour la société CBAO.
+Ta mission est de déterminer si une image est pertinente pour le support technique de logiciels.
+{self.criteres_pertinence}
+{self.instructions_analyse}"""
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentImageSorter initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            
+            self.llm.configurer(**params)
+    
+    def _verifier_image(self, image_path: str) -> bool:
+        """
+        Vérifie si l'image existe et est accessible
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            True si l'image existe et est accessible, False sinon
+        """
+        try:
+            # Vérifier que le fichier existe
+            if not os.path.exists(image_path):
+                logger.error(f"L'image n'existe pas: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier est accessible en lecture
+            if not os.access(image_path, os.R_OK):
+                logger.error(f"L'image n'est pas accessible en lecture: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier peut être ouvert comme une image
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Vérifier les dimensions de l'image
+                width, height = img.size
+                if width <= 0 or height <= 0:
+                    logger.error(f"Dimensions d'image invalides: {width}x{height}")
+                    return False
+                
+                logger.info(f"Image vérifiée avec succès: {image_path} ({width}x{height})")
+                return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de la vérification de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return False
+    
+    def _encoder_image_base64(self, image_path: str) -> str:
+        """
+        Encode l'image en base64 pour l'inclure directement dans le prompt
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            Chaîne de caractères au format data URI avec l'image encodée en base64
+        """
+        try:
+            # Ouvrir l'image et la redimensionner si trop grande
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Redimensionner l'image si elle est trop grande (max 800x800)
+                max_size = 800
+                if img.width > max_size or img.height > max_size:
+                    img.thumbnail((max_size, max_size), Image.Resampling.LANCZOS)
+                
+                # Convertir en RGB si nécessaire (pour les formats comme PNG)
+                if img.mode != "RGB":
+                    img = img.convert("RGB")
+                
+                # Sauvegarder l'image en JPEG dans un buffer mémoire
+                buffer = io.BytesIO()
+                img.save(buffer, format="JPEG", quality=85)
+                buffer.seek(0)
+                
+                # Encoder en base64
+                img_base64 = base64.b64encode(buffer.read()).decode("utf-8")
+                
+                # Construire le data URI
+                data_uri = f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"
+                
+                return data_uri
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'encodage de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return ""
+    
+    def _generer_prompt_analyse(self, prefix: str = "", avec_image_base64: bool = False) -> str:
+        """
+        Génère le prompt d'analyse standardisé
+        
+        Args:
+            prefix: Préfixe optionnel (pour inclure l'image en base64 par exemple)
+            avec_image_base64: Indique si le prompt inclut déjà une image en base64
+            
+        Returns:
+            Prompt formaté pour l'analyse
+        """
+        return f"""{prefix}
+
+Est-ce une image pertinente pour un ticket de support technique?
+Réponds simplement par 'oui' ou 'non' suivi d'une brève explication."""
+        
+    def executer(self, image_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Évalue si une image est pertinente pour l'analyse d'un ticket technique
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant la décision de pertinence, l'analyse et les métadonnées
+        """
+        image_name = os.path.basename(image_path)
+        logger.info(f"Évaluation de la pertinence de l'image: {image_name}")
+        print(f"    AgentImageSorter: Évaluation de {image_name}")
+        
+        # Vérifier que l'image existe et est accessible
+        if not self._verifier_image(image_path):
+            error_message = f"L'image n'est pas accessible ou n'est pas valide: {image_name}"
+            logger.error(error_message)
+            print(f"    ERREUR: {error_message}")
+            
+            return {
+                "is_relevant": False,
+                "reason": f"Erreur d'accès: {error_message}",
+                "raw_response": "",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+        
+        # Utiliser une référence au fichier image que le modèle peut comprendre
+        try:
+            # Préparation du prompt standardisé
+            prompt = self._generer_prompt_analyse()
+            
+            # Utiliser la méthode interroger_avec_image au lieu de interroger
+            if hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"):
+                logger.info(f"Utilisation de la méthode interroger_avec_image pour {image_name}")
+                response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, prompt)
+            else:
+                # Fallback vers la méthode standard avec base64 si interroger_avec_image n'existe pas
+                logger.warning(f"La méthode interroger_avec_image n'existe pas, utilisation du fallback pour {image_name}")
+                img_base64 = self._encoder_image_base64(image_path)
+                if img_base64:
+                    prompt_base64 = self._generer_prompt_analyse(f"Analyse cette image:\n{img_base64}", True)
+                    response = self.llm.interroger(prompt_base64)
+                else:
+                    error_message = "Impossible d'encoder l'image en base64"
+                    logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                    print(f"    ERREUR: {error_message}")
+                    
+                    return {
+                        "is_relevant": False,
+                        "reason": f"Erreur d'analyse: {error_message}",
+                        "raw_response": "",
+                        "error": True,
+                        "metadata": {
+                            "image_path": image_path,
+                            "image_name": image_name,
+                            "timestamp": self._get_timestamp(),
+                            "error": True
+                        }
+                    }
+            
+            # Vérifier si la réponse contient des indications que le modèle ne peut pas analyser l'image
+            error_phrases = [
+                "je ne peux pas directement visualiser",
+                "je n'ai pas accès à l'image",
+                "je ne peux pas voir l'image",
+                "sans accès direct à l'image",
+                "je n'ai pas la possibilité de voir",
+                "je ne peux pas accéder directement",
+                "erreur: impossible d'analyser l'image"
+            ]
+            
+            # Vérifier si une des phrases d'erreur est présente dans la réponse
+            if any(phrase in response.lower() for phrase in error_phrases):
+                logger.warning(f"Le modèle indique qu'il ne peut pas analyser l'image: {image_name}")
+                error_message = "Le modèle n'a pas pu analyser l'image correctement"
+                logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                print(f"    ERREUR: {error_message}")
+                
+                # Retourner un résultat d'erreur explicite
+                return {
+                    "is_relevant": False,
+                    "reason": f"Erreur d'analyse: {error_message}",
+                    "raw_response": response,
+                    "error": True,
+                    "metadata": {
+                        "image_path": image_path,
+                        "image_name": image_name,
+                        "timestamp": self._get_timestamp(),
+                        "error": True
+                    }
+                }
+            
+            # Analyse de la réponse pour déterminer la pertinence
+            is_relevant, reason = self._analyser_reponse(response)
+            
+            logger.info(f"Image {image_name} considérée comme {'pertinente' if is_relevant else 'non pertinente'}")
+            print(f"    Décision: Image {image_name} {'pertinente' if is_relevant else 'non pertinente'}")
+            
+            # Préparer le résultat
+            result = {
+                "is_relevant": is_relevant,
+                "reason": reason,
+                "raw_response": response,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "model_info": {
+                        "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                        "temperature": self.temperature,
+                        "top_p": self.top_p,
+                        "max_tokens": self.max_tokens
+                    }
+                }
+            }
+            
+            # Enregistrer la décision et le raisonnement dans l'historique
+            self.ajouter_historique("tri_image", 
+                                {
+                                    "image_path": image_path,
+                                    "prompt": prompt
+                                }, 
+                                {
+                                    "response": response,
+                                    "is_relevant": is_relevant,
+                                    "reason": reason
+                                })
+            
+            return result
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'analyse de l'image {image_name}: {str(e)}")
+            print(f"    ERREUR: Impossible d'analyser l'image {image_name}")
+            
+            # Retourner un résultat par défaut en cas d'erreur
+            return {
+                "is_relevant": False,  # Par défaut, considérer non pertinent en cas d'erreur
+                "reason": f"Erreur d'analyse: {str(e)}",
+                "raw_response": "",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+    
+    def _analyser_reponse(self, response: str) -> Tuple[bool, str]:
+        """
+        Analyse la réponse du LLM pour déterminer la pertinence et extraire le raisonnement
+        
+        Args:
+            response: Réponse brute du LLM
+            
+        Returns:
+            Tuple (is_relevant, reason) contenant la décision et le raisonnement
+        """
+        # Convertir en minuscule pour faciliter la comparaison
+        response_lower = response.lower()
+        
+        # Détection directe des réponses négatives en début de texte
+        first_line = response_lower.split('\n')[0] if '\n' in response_lower else response_lower[:50]
+        starts_with_non = first_line.strip().startswith("non") or first_line.strip().startswith("non.")
+        
+        # Détection explicite d'une réponse négative au début de la réponse
+        explicit_negative = starts_with_non or any(neg_start in first_line for neg_start in ["non pertinent", "pas pertinent"])
+        
+        # Détection explicite d'une réponse positive au début de la réponse
+        explicit_positive = first_line.strip().startswith("oui") or first_line.strip().startswith("pertinent")
+        
+        # Si une réponse explicite est détectée, l'utiliser directement
+        if explicit_negative:
+            is_relevant = False
+        elif explicit_positive:
+            is_relevant = True
+        else:
+            # Sinon, utiliser l'analyse par mots-clés
+            # Mots clés positifs forts
+            positive_keywords = ["oui", "pertinent", "pertinente", "utile", "important", "relevante", 
+                                "capture d'écran", "message d'erreur", "interface logicielle", 
+                                "configuration", "technique", "diagnostic"]
+                                
+            # Mots clés négatifs forts
+            negative_keywords = ["non", "pas pertinent", "non pertinente", "inutile", "irrelevant", 
+                                "photo personnelle", "marketing", "sans rapport", "hors sujet", 
+                                "décorative", "logo"]
+            
+            # Compter les occurrences de mots clés
+            positive_count = sum(1 for kw in positive_keywords if kw in response_lower)
+            negative_count = sum(1 for kw in negative_keywords if kw in response_lower)
+            
+            # Heuristique de décision basée sur la prépondérance des mots clés
+            is_relevant = positive_count > negative_count
+        
+        # Extraire le raisonnement (les dernières phrases de la réponse)
+        lines = response.split('\n')
+        reason_lines = []
+        for line in reversed(lines):
+            if line.strip():
+                reason_lines.insert(0, line.strip())
+                if len(reason_lines) >= 2:  # Prendre les 2 dernières lignes non vides
+                    break
+        
+        reason = " ".join(reason_lines) if reason_lines else "Décision basée sur l'analyse des mots-clés"
+        
+        # Log détaillé de l'analyse
+        logger.debug(f"Analyse de la réponse: \n  - Réponse brute: {response[:100]}...\n"
+                    f"  - Commence par 'non': {starts_with_non}\n"
+                    f"  - Détection explicite négative: {explicit_negative}\n"
+                    f"  - Détection explicite positive: {explicit_positive}\n"
+                    f"  - Décision finale: {'pertinente' if is_relevant else 'non pertinente'}\n"
+                    f"  - Raison: {reason}")
+        
+        return is_relevant, reason
+    
+    def _get_timestamp(self) -> str:
+        """Retourne un timestamp au format YYYYMMDD_HHMMSS"""
+        from datetime import datetime
+        return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

agents/pixtral_large/agent_image_analyser.py

@@ -0,0 +1,340 @@
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+from typing import Any, Dict
+import logging
+import os
+from PIL import Image
+import base64
+import io
+
+logger = logging.getLogger("AgentImageAnalyser")
+
+class AgentImageAnalyser(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour analyser les images et extraire les informations pertinentes.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__(llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 3000
+        
+        # Centralisation des instructions d'analyse pour éviter la duplication
+        self.instructions_analyse = """
+1. Description objective  
+   Décris précisément ce que montre l'image :  
+   - Interface logicielle, menus, fenêtres, onglets  
+   - Messages d'erreur, messages système, code ou script  
+   - Nom ou titre du logiciel ou du module si visible  
+
+2. Éléments techniques clés  
+   Identifie :  
+   - Versions logicielles ou modules affichés  
+   - Codes d'erreur visibles  
+   - Paramètres configurables (champs de texte, sliders, dropdowns, cases à cocher)  
+   - Valeurs affichées ou préremplies dans les champs  
+   - Éléments désactivés, grisés ou masqués (souvent non modifiables)  
+   - Boutons actifs/inactifs  
+
+3. Éléments mis en évidence  
+   - Recherche les zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées  
+   - Ces éléments sont souvent importants pour le client ou le support  
+   - Mentionne explicitement leur contenu et leur style de mise en valeur  
+
+4. Relation avec le problème  
+   - Établis le lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket  
+   - Indique si des composants semblent liés à une mauvaise configuration ou une erreur  
+
+5. Réponses potentielles  
+   - Détermine si l'image apporte des éléments de réponse à une question posée dans :  
+     - Le titre du ticket  
+     - La description du problème  
+
+6. Lien avec la discussion  
+   - Vérifie si l'image fait écho à une étape décrite dans le fil de discussion  
+   - Note les correspondances (ex: même module, même message d'erreur que précédemment mentionné)  
+
+Règles importantes :
+- Ne fais AUCUNE interprétation ni diagnostic
+- Ne propose PAS de solution ou recommandation
+- Reste strictement factuel et objectif
+- Concentre-toi uniquement sur ce qui est visible dans l'image
+- Reproduis les textes exacts(ex : messages d'erreur, libellés de paramètres)
+- Prête une attention particulière aux éléments modifiables (interactifs) et non modifiables (grisés)
+"""
+
+        # Prompt système construit à partir des instructions centralisées
+        self.system_prompt = f"""Tu es un expert en analyse d'images pour le support technique de BRG-Lab pour la société CBAO.
+Ta mission est d'analyser des captures d'écran en lien avec le contexte du ticket de support.
+
+Structure ton analyse d'image de façon factuelle:
+{self.instructions_analyse}
+
+Ton analyse sera utilisée comme élément factuel pour un rapport technique plus complet."""
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentImageAnalyser initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            
+            self.llm.configurer(**params)
+            
+    def _verifier_image(self, image_path: str) -> bool:
+        """
+        Vérifie si l'image existe et est accessible
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            True si l'image existe et est accessible, False sinon
+        """
+        try:
+            # Vérifier que le fichier existe
+            if not os.path.exists(image_path):
+                logger.error(f"L'image n'existe pas: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier est accessible en lecture
+            if not os.access(image_path, os.R_OK):
+                logger.error(f"L'image n'est pas accessible en lecture: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier peut être ouvert comme une image
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Vérifier les dimensions de l'image
+                width, height = img.size
+                if width <= 0 or height <= 0:
+                    logger.error(f"Dimensions d'image invalides: {width}x{height}")
+                    return False
+                
+                logger.info(f"Image vérifiée avec succès: {image_path} ({width}x{height})")
+                return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de la vérification de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return False
+    
+    def _encoder_image_base64(self, image_path: str) -> str:
+        """
+        Encode l'image en base64 pour l'inclure directement dans le prompt
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            Chaîne de caractères au format data URI avec l'image encodée en base64
+        """
+        try:
+            # Ouvrir l'image et la redimensionner si trop grande
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Redimensionner l'image si elle est trop grande (max 800x800)
+                max_size = 800
+                if img.width > max_size or img.height > max_size:
+                    img.thumbnail((max_size, max_size), Image.Resampling.LANCZOS)
+                
+                # Convertir en RGB si nécessaire (pour les formats comme PNG)
+                if img.mode != "RGB":
+                    img = img.convert("RGB")
+                
+                # Sauvegarder l'image en JPEG dans un buffer mémoire
+                buffer = io.BytesIO()
+                img.save(buffer, format="JPEG", quality=85)
+                buffer.seek(0)
+                
+                # Encoder en base64
+                img_base64 = base64.b64encode(buffer.read()).decode("utf-8")
+                
+                # Construire le data URI
+                data_uri = f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"
+                
+                return data_uri
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'encodage de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return ""
+    
+    def _generer_prompt_analyse(self, contexte: str, prefix: str = "") -> str:
+        """
+        Génère le prompt d'analyse d'image en utilisant les instructions centralisées
+        
+        Args:
+            contexte: Contexte du ticket à inclure dans le prompt
+            prefix: Préfixe optionnel (pour inclure l'image en base64 par exemple)
+            
+        Returns:
+            Prompt formaté pour l'analyse d'image
+        """
+        return f"""{prefix}
+
+CONTEXTE DU TICKET:
+{contexte}
+
+Fournis une analyse STRICTEMENT FACTUELLE de l'image avec les sections suivantes:
+{self.instructions_analyse}"""
+        
+    def executer(self, image_path: str, contexte: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse une image en tenant compte du contexte du ticket
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            contexte: Contexte du ticket (résultat de l'analyse JSON)
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant l'analyse détaillée de l'image et les métadonnées d'exécution
+        """
+        image_name = os.path.basename(image_path)
+        logger.info(f"Analyse de l'image: {image_name} avec contexte")
+        print(f"  AgentImageAnalyser: Analyse de {image_name}")
+        
+        # Vérifier que l'image existe et est accessible
+        if not self._verifier_image(image_path):
+            error_message = f"L'image n'est pas accessible ou n'est pas valide: {image_name}"
+            logger.error(error_message)
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+            
+            return {
+                "analyse": f"ERREUR: {error_message}. Veuillez vérifier que l'image existe et est valide.",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+            
+        # Générer le prompt d'analyse avec les instructions centralisées
+        prompt = self._generer_prompt_analyse(contexte, "Analyse cette image en tenant compte du contexte suivant:")
+        
+        try:
+            logger.info("Envoi de la requête au LLM")
+            
+            # Utiliser la méthode interroger_avec_image au lieu de interroger
+            if hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"):
+                logger.info(f"Utilisation de la méthode interroger_avec_image pour {image_name}")
+                response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, prompt)
+            else:
+                # Fallback vers la méthode standard avec base64 si interroger_avec_image n'existe pas
+                logger.warning(f"La méthode interroger_avec_image n'existe pas, utilisation du fallback pour {image_name}")
+                img_base64 = self._encoder_image_base64(image_path)
+                if img_base64:
+                    # Utiliser le même générateur de prompt avec l'image en base64
+                    prompt_base64 = self._generer_prompt_analyse(contexte, f"Analyse cette image:\n{img_base64}")
+                    
+                    response = self.llm.interroger(prompt_base64)
+                else:
+                    error_message = "Impossible d'encoder l'image en base64"
+                    logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                    print(f"  ERREUR: {error_message}")
+                    
+                    # Retourner un résultat d'erreur explicite
+                    return {
+                        "analyse": f"ERREUR: {error_message}. Veuillez vérifier que l'image est dans un format standard.",
+                        "error": True,
+                        "raw_response": "",
+                        "metadata": {
+                            "image_path": image_path,
+                            "image_name": image_name,
+                            "timestamp": self._get_timestamp(),
+                            "error": True
+                        }
+                    }
+            
+            # Vérifier si la réponse contient des indications que le modèle ne peut pas analyser l'image
+            error_phrases = [
+                "je ne peux pas directement visualiser",
+                "je n'ai pas accès à l'image",
+                "je ne peux pas voir l'image",
+                "sans accès direct à l'image",
+                "je n'ai pas la possibilité de voir",
+                "je ne peux pas accéder directement",
+                "erreur: impossible d'analyser l'image"
+            ]
+            
+            # Vérifier si une des phrases d'erreur est présente dans la réponse
+            if any(phrase in response.lower() for phrase in error_phrases):
+                logger.warning(f"Le modèle indique qu'il ne peut pas analyser l'image: {image_name}")
+                error_message = "Le modèle n'a pas pu analyser l'image correctement"
+                logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                print(f"  ERREUR: {error_message}")
+                
+                # Retourner un résultat d'erreur explicite
+                return {
+                    "analyse": f"ERREUR: {error_message}. Veuillez vérifier que le modèle a accès à l'image ou utiliser un modèle différent.",
+                    "error": True,
+                    "raw_response": response,
+                    "metadata": {
+                        "image_path": image_path,
+                        "image_name": image_name,
+                        "timestamp": self._get_timestamp(),
+                        "error": True
+                    }
+                }
+            
+            logger.info(f"Réponse reçue pour l'image {image_name}: {response[:100]}...")
+            
+            # Créer un dictionnaire de résultat avec l'analyse et les métadonnées
+            result = {
+                "analyse": response,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "model_info": {
+                        "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                        "temperature": self.temperature,
+                        "top_p": self.top_p,
+                        "max_tokens": self.max_tokens
+                    }
+                }
+            }
+            
+            # Enregistrer l'analyse dans l'historique avec contexte et prompt
+            self.ajouter_historique("analyse_image", 
+                                {
+                                    "image_path": image_path,
+                                    "contexte": contexte,
+                                    "prompt": prompt
+                                }, 
+                                response)
+            
+            return result
+            
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de l'analyse de l'image: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+            
+            # Retourner un résultat par défaut en cas d'erreur
+            return {
+                "analyse": f"ERREUR: {error_message}",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+    
+    def _get_timestamp(self) -> str:
+        """Retourne un timestamp au format YYYYMMDD_HHMMSS"""
+        from datetime import datetime
+        return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

agents/pixtral_large/agent_image_sorter.py

@@ -0,0 +1,393 @@
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+import logging
+import os
+from typing import Dict, Any, Tuple
+from PIL import Image
+import base64
+import io
+
+logger = logging.getLogger("AgentImageSorter")
+
+class AgentImageSorter(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour trier les images et identifier celles qui sont pertinentes.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__(llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.8
+        self.max_tokens = 300
+        
+        # Centralisation des critères de pertinence
+        self.criteres_pertinence = """
+Images PERTINENTES (réponds "oui" ou "pertinent"):
+- Captures d'écran de logiciels ou d'interfaces
+- logo BRG_LAB
+- Référence à "logociel"
+- Messages d'erreur
+- Configurations système
+- Tableaux de bord ou graphiques techniques
+- Fenêtres de diagnostic
+
+Images NON PERTINENTES (réponds "non" ou "non pertinent"):
+- Photos personnelles
+- Images marketing/promotionnelles
+- Logos ou images de marque
+- Paysages, personnes ou objets non liés à l'informatique
+"""
+
+        # Centralisation des instructions d'analyse
+        self.instructions_analyse = """
+IMPORTANT: Ne commence JAMAIS ta réponse par "Je ne peux pas directement visualiser l'image".
+Si tu ne peux pas analyser l'image, réponds simplement "ERREUR: Impossible d'analyser l'image".
+
+Analyse d'abord ce que montre l'image, puis réponds par "oui"/"pertinent" ou "non"/"non pertinent".
+"""
+
+        # Construction du système prompt à partir des éléments centralisés
+        self.system_prompt = f"""Tu es un expert en tri d'images pour le support technique de BRG_Lab pour la société CBAO.
+Ta mission est de déterminer si une image est pertinente pour le support technique de logiciels.
+{self.criteres_pertinence}
+{self.instructions_analyse}"""
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentImageSorter initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            
+            self.llm.configurer(**params)
+    
+    def _verifier_image(self, image_path: str) -> bool:
+        """
+        Vérifie si l'image existe et est accessible
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            True si l'image existe et est accessible, False sinon
+        """
+        try:
+            # Vérifier que le fichier existe
+            if not os.path.exists(image_path):
+                logger.error(f"L'image n'existe pas: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier est accessible en lecture
+            if not os.access(image_path, os.R_OK):
+                logger.error(f"L'image n'est pas accessible en lecture: {image_path}")
+                return False
+            
+            # Vérifier que le fichier peut être ouvert comme une image
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Vérifier les dimensions de l'image
+                width, height = img.size
+                if width <= 0 or height <= 0:
+                    logger.error(f"Dimensions d'image invalides: {width}x{height}")
+                    return False
+                
+                logger.info(f"Image vérifiée avec succès: {image_path} ({width}x{height})")
+                return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de la vérification de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return False
+    
+    def _encoder_image_base64(self, image_path: str) -> str:
+        """
+        Encode l'image en base64 pour l'inclure directement dans le prompt
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            Chaîne de caractères au format data URI avec l'image encodée en base64
+        """
+        try:
+            # Ouvrir l'image et la redimensionner si trop grande
+            with Image.open(image_path) as img:
+                # Redimensionner l'image si elle est trop grande (max 800x800)
+                max_size = 800
+                if img.width > max_size or img.height > max_size:
+                    img.thumbnail((max_size, max_size), Image.Resampling.LANCZOS)
+                
+                # Convertir en RGB si nécessaire (pour les formats comme PNG)
+                if img.mode != "RGB":
+                    img = img.convert("RGB")
+                
+                # Sauvegarder l'image en JPEG dans un buffer mémoire
+                buffer = io.BytesIO()
+                img.save(buffer, format="JPEG", quality=85)
+                buffer.seek(0)
+                
+                # Encoder en base64
+                img_base64 = base64.b64encode(buffer.read()).decode("utf-8")
+                
+                # Construire le data URI
+                data_uri = f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"
+                
+                return data_uri
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'encodage de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return ""
+    
+    def _generer_prompt_analyse(self, prefix: str = "", avec_image_base64: bool = False) -> str:
+        """
+        Génère le prompt d'analyse standardisé
+        
+        Args:
+            prefix: Préfixe optionnel (pour inclure l'image en base64 par exemple)
+            avec_image_base64: Indique si le prompt inclut déjà une image en base64
+            
+        Returns:
+            Prompt formaté pour l'analyse
+        """
+        return f"""{prefix}
+
+Est-ce une image pertinente pour un ticket de support technique?
+Réponds simplement par 'oui' ou 'non' suivi d'une brève explication."""
+        
+    def executer(self, image_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Évalue si une image est pertinente pour l'analyse d'un ticket technique
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant la décision de pertinence, l'analyse et les métadonnées
+        """
+        image_name = os.path.basename(image_path)
+        logger.info(f"Évaluation de la pertinence de l'image: {image_name}")
+        print(f"    AgentImageSorter: Évaluation de {image_name}")
+        
+        # Vérifier que l'image existe et est accessible
+        if not self._verifier_image(image_path):
+            error_message = f"L'image n'est pas accessible ou n'est pas valide: {image_name}"
+            logger.error(error_message)
+            print(f"    ERREUR: {error_message}")
+            
+            return {
+                "is_relevant": False,
+                "reason": f"Erreur d'accès: {error_message}",
+                "raw_response": "",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+        
+        # Utiliser une référence au fichier image que le modèle peut comprendre
+        try:
+            # Préparation du prompt standardisé
+            prompt = self._generer_prompt_analyse()
+            
+            # Utiliser la méthode interroger_avec_image au lieu de interroger
+            if hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"):
+                logger.info(f"Utilisation de la méthode interroger_avec_image pour {image_name}")
+                response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, prompt)
+            else:
+                # Fallback vers la méthode standard avec base64 si interroger_avec_image n'existe pas
+                logger.warning(f"La méthode interroger_avec_image n'existe pas, utilisation du fallback pour {image_name}")
+                img_base64 = self._encoder_image_base64(image_path)
+                if img_base64:
+                    prompt_base64 = self._generer_prompt_analyse(f"Analyse cette image:\n{img_base64}", True)
+                    response = self.llm.interroger(prompt_base64)
+                else:
+                    error_message = "Impossible d'encoder l'image en base64"
+                    logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                    print(f"    ERREUR: {error_message}")
+                    
+                    return {
+                        "is_relevant": False,
+                        "reason": f"Erreur d'analyse: {error_message}",
+                        "raw_response": "",
+                        "error": True,
+                        "metadata": {
+                            "image_path": image_path,
+                            "image_name": image_name,
+                            "timestamp": self._get_timestamp(),
+                            "error": True
+                        }
+                    }
+            
+            # Vérifier si la réponse contient des indications que le modèle ne peut pas analyser l'image
+            error_phrases = [
+                "je ne peux pas directement visualiser",
+                "je n'ai pas accès à l'image",
+                "je ne peux pas voir l'image",
+                "sans accès direct à l'image",
+                "je n'ai pas la possibilité de voir",
+                "je ne peux pas accéder directement",
+                "erreur: impossible d'analyser l'image"
+            ]
+            
+            # Vérifier si une des phrases d'erreur est présente dans la réponse
+            if any(phrase in response.lower() for phrase in error_phrases):
+                logger.warning(f"Le modèle indique qu'il ne peut pas analyser l'image: {image_name}")
+                error_message = "Le modèle n'a pas pu analyser l'image correctement"
+                logger.error(f"Erreur d'analyse pour {image_name}: {error_message}")
+                print(f"    ERREUR: {error_message}")
+                
+                # Retourner un résultat d'erreur explicite
+                return {
+                    "is_relevant": False,
+                    "reason": f"Erreur d'analyse: {error_message}",
+                    "raw_response": response,
+                    "error": True,
+                    "metadata": {
+                        "image_path": image_path,
+                        "image_name": image_name,
+                        "timestamp": self._get_timestamp(),
+                        "error": True
+                    }
+                }
+            
+            # Analyse de la réponse pour déterminer la pertinence
+            is_relevant, reason = self._analyser_reponse(response)
+            
+            logger.info(f"Image {image_name} considérée comme {'pertinente' if is_relevant else 'non pertinente'}")
+            print(f"    Décision: Image {image_name} {'pertinente' if is_relevant else 'non pertinente'}")
+            
+            # Préparer le résultat
+            result = {
+                "is_relevant": is_relevant,
+                "reason": reason,
+                "raw_response": response,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "model_info": {
+                        "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                        "temperature": self.temperature,
+                        "top_p": self.top_p,
+                        "max_tokens": self.max_tokens
+                    }
+                }
+            }
+            
+            # Enregistrer la décision et le raisonnement dans l'historique
+            self.ajouter_historique("tri_image", 
+                                {
+                                    "image_path": image_path,
+                                    "prompt": prompt
+                                }, 
+                                {
+                                    "response": response,
+                                    "is_relevant": is_relevant,
+                                    "reason": reason
+                                })
+            
+            return result
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'analyse de l'image {image_name}: {str(e)}")
+            print(f"    ERREUR: Impossible d'analyser l'image {image_name}")
+            
+            # Retourner un résultat par défaut en cas d'erreur
+            return {
+                "is_relevant": False,  # Par défaut, considérer non pertinent en cas d'erreur
+                "reason": f"Erreur d'analyse: {str(e)}",
+                "raw_response": "",
+                "error": True,
+                "metadata": {
+                    "image_path": image_path,
+                    "image_name": image_name,
+                    "timestamp": self._get_timestamp(),
+                    "error": True
+                }
+            }
+    
+    def _analyser_reponse(self, response: str) -> Tuple[bool, str]:
+        """
+        Analyse la réponse du LLM pour déterminer la pertinence et extraire le raisonnement
+        
+        Args:
+            response: Réponse brute du LLM
+            
+        Returns:
+            Tuple (is_relevant, reason) contenant la décision et le raisonnement
+        """
+        # Convertir en minuscule pour faciliter la comparaison
+        response_lower = response.lower()
+        
+        # Détection directe des réponses négatives en début de texte
+        first_line = response_lower.split('\n')[0] if '\n' in response_lower else response_lower[:50]
+        starts_with_non = first_line.strip().startswith("non") or first_line.strip().startswith("non.")
+        
+        # Détection explicite d'une réponse négative au début de la réponse
+        explicit_negative = starts_with_non or any(neg_start in first_line for neg_start in ["non pertinent", "pas pertinent"])
+        
+        # Détection explicite d'une réponse positive au début de la réponse
+        explicit_positive = first_line.strip().startswith("oui") or first_line.strip().startswith("pertinent")
+        
+        # Si une réponse explicite est détectée, l'utiliser directement
+        if explicit_negative:
+            is_relevant = False
+        elif explicit_positive:
+            is_relevant = True
+        else:
+            # Sinon, utiliser l'analyse par mots-clés
+            # Mots clés positifs forts
+            positive_keywords = ["oui", "pertinent", "pertinente", "utile", "important", "relevante", 
+                                "capture d'écran", "message d'erreur", "interface logicielle", 
+                                "configuration", "technique", "diagnostic"]
+                                
+            # Mots clés négatifs forts
+            negative_keywords = ["non", "pas pertinent", "non pertinente", "inutile", "irrelevant", 
+                                "photo personnelle", "marketing", "sans rapport", "hors sujet", 
+                                "décorative", "logo"]
+            
+            # Compter les occurrences de mots clés
+            positive_count = sum(1 for kw in positive_keywords if kw in response_lower)
+            negative_count = sum(1 for kw in negative_keywords if kw in response_lower)
+            
+            # Heuristique de décision basée sur la prépondérance des mots clés
+            is_relevant = positive_count > negative_count
+        
+        # Extraire le raisonnement (les dernières phrases de la réponse)
+        lines = response.split('\n')
+        reason_lines = []
+        for line in reversed(lines):
+            if line.strip():
+                reason_lines.insert(0, line.strip())
+                if len(reason_lines) >= 2:  # Prendre les 2 dernières lignes non vides
+                    break
+        
+        reason = " ".join(reason_lines) if reason_lines else "Décision basée sur l'analyse des mots-clés"
+        
+        # Log détaillé de l'analyse
+        logger.debug(f"Analyse de la réponse: \n  - Réponse brute: {response[:100]}...\n"
+                    f"  - Commence par 'non': {starts_with_non}\n"
+                    f"  - Détection explicite négative: {explicit_negative}\n"
+                    f"  - Détection explicite positive: {explicit_positive}\n"
+                    f"  - Décision finale: {'pertinente' if is_relevant else 'non pertinente'}\n"
+                    f"  - Raison: {reason}")
+        
+        return is_relevant, reason
+    
+    def _get_timestamp(self) -> str:
+        """Retourne un timestamp au format YYYYMMDD_HHMMSS"""
+        from datetime import datetime
+        return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

agents/qwen2_5/agent_report_generator.py

@@ -0,0 +1,609 @@
+import json
+import os
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, Any, Tuple, Optional, List
+import logging
+import traceback
+import re
+import sys
+from agents.utils.report_utils import extraire_et_traiter_json
+from agents.utils.report_formatter import extraire_sections_texte, generer_rapport_markdown, construire_rapport_json
+from agents.utils.agent_info_collector import collecter_info_agents, collecter_prompts_agents
+
+logger = logging.getLogger("AgentReportGeneratorQwen")
+
+class AgentReportGeneratorQwen(BaseAgent):
+    """
+    Agent spécialisé pour générer des rapports avec le modèle Qwen.
+    Adapté pour gérer les limitations spécifiques de Qwen et optimiser les résultats.
+    
+    Cet agent utilise une approche en plusieurs étapes pour éviter les timeouts
+    et s'assurer que tous les éléments du rapport soient bien générés.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__(llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.2
+        self.top_p = 0.9
+        self.max_tokens = 10000  # Réduit pour Qwen pour éviter les timeouts
+        
+        # Prompt système principal - Simplifié et optimisé pour Qwen
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en génération de rapports techniques pour BRG-Lab.
+Ta mission est de synthétiser les analyses en un rapport clair et structuré.
+
+TON RAPPORT DOIT OBLIGATOIREMENT INCLURE DANS CET ORDRE:
+1. Un résumé du problème initial
+2. Une analyse des images pertinentes (courte)
+3. Une synthèse globale des analyses d'images (très brève)
+4. Une reconstitution du fil de discussion
+5. Un tableau des échanges au format JSON
+6. Un diagnostic technique des causes probables
+
+Le format JSON des échanges DOIT être exactement:
+```json
+{
+  "chronologie_echanges": [
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "CLIENT", "type": "Question", "contenu": "contenu synthétisé"},
+    {"date": "date exacte", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Réponse", "contenu": "contenu avec liens"}
+  ]
+}
+```
+
+IMPORTANT: La structure JSON correcte est la partie la plus critique!"""
+        
+        # Version du prompt pour la traçabilité
+        self.prompt_version = "qwen-v1.1"
+        
+        # Flag pour indiquer si on doit utiliser l'approche en 2 étapes
+        self.use_two_step_approach = True
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentReportGeneratorQwen initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "timeout": 60  # Timeout réduit pour Qwen
+            }
+            self.llm.configurer(**params)
+            logger.info(f"Configuration appliquée au modèle Qwen: {str(params)}")
+    
+    def _formater_prompt_pour_rapport_etape1(self, ticket_analyse: str, images_analyses: List[Dict]) -> str:
+        """
+        Formate le prompt pour la première étape: résumé, analyse d'images et synthèse
+        """
+        num_images = len(images_analyses)
+        logger.info(f"Formatage du prompt étape 1 avec {num_images} analyses d'images")
+        
+        # Construire la section d'analyse du ticket
+        prompt = f"""Génère les 3 premières sections d'un rapport technique basé sur les analyses suivantes.
+
+## ANALYSE DU TICKET
+{ticket_analyse}
+"""
+        
+        # Ajouter la section d'analyse des images si présente
+        if num_images > 0:
+            prompt += f"\n## ANALYSES DES IMAGES ({num_images} images)\n"
+            for i, img_analyse in enumerate(images_analyses, 1):
+                image_name = img_analyse.get("image_name", f"Image {i}")
+                analyse = img_analyse.get("analyse", "Analyse non disponible")
+                prompt += f"\n### IMAGE {i}: {image_name}\n{analyse}\n"
+        else:
+            prompt += "\n## ANALYSES DES IMAGES\nAucune image n'a été fournie pour ce ticket.\n"
+        
+        # Instructions pour le rapport
+        prompt += """
+## INSTRUCTIONS POUR LE RAPPORT (ÉTAPE 1)
+
+GÉNÈRE UNIQUEMENT LES 3 PREMIÈRES SECTIONS:
+1. Résumé du problème (## Résumé du problème)
+2. Analyse des images (## Analyse des images)
+3. Synthèse globale des analyses d'images (## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images)
+
+POUR LA SECTION ANALYSE DES IMAGES:
+- Décris chaque image de manière factuelle
+- Mets en évidence les éléments encadrés ou surlignés
+- Explique la relation avec le problème initial
+
+POUR LA SECTION SYNTHÈSE GLOBALE:
+- Titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: ## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images
+- Premier sous-titre à utiliser OBLIGATOIREMENT: _Analyse transversale des captures d'écran_
+- Explique comment les images se complètent
+- Identifie les points communs entre les images
+- Montre comment elles confirment les informations du support
+
+NE GÉNÈRE PAS ENCORE:
+- Le fil de discussion
+- Le tableau des échanges
+- Le diagnostic technique
+
+Reste factuel et précis dans ton analyse.
+"""
+        
+        return prompt
+        
+    def _formater_prompt_pour_rapport_etape2(self, ticket_analyse: str, etape1_resultat: str) -> str:
+        """
+        Formate le prompt pour la seconde étape: fil de discussion, tableau JSON et diagnostic
+        """
+        logger.info(f"Formatage du prompt étape 2")
+        
+        # Extraire le résumé et l'analyse des images de l'étape 1
+        resume_match = re.search(r'## Résumé du problème(.*?)(?=##|$)', etape1_resultat, re.DOTALL)
+        resume = resume_match.group(1).strip() if resume_match else "Résumé non disponible."
+        
+        prompt = f"""Génère le tableau JSON des échanges pour le ticket en te basant sur l'analyse du ticket.
+
+## ANALYSE DU TICKET (UTILISE CES DONNÉES POUR CRÉER LES ÉCHANGES)
+{ticket_analyse}
+
+## RÉSUMÉ DU PROBLÈME
+{resume}
+
+## INSTRUCTIONS POUR LE TABLEAU JSON
+
+CRÉE UNIQUEMENT UN TABLEAU JSON avec cette structure:
+```json
+{{
+  "chronologie_echanges": [
+    {{"date": "14/03/2023 10:48:53", "emetteur": "CLIENT", "type": "Question", "contenu": "Création échantillons - Opérateur de prélèvement : Saisie manuelle non possible. Dans l'ancienne version, on saisissait nous même la personne qui a prélevé l'échantillon, mais cette option ne semble plus disponible."}},
+    {{"date": "14/03/2023 13:25:45", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Réponse", "contenu": "Pour des raisons normatives, l'opérateur de prélèvement doit obligatoirement faire partie de la liste des utilisateurs du logiciel et appartenir au groupe 'Opérateur de prélèvement'. Il n'est donc pas possible d'ajouter une personne tierce."}}
+  ]
+}}
+```
+
+IMPORTANT:
+- AJOUTE OBLIGATOIREMENT une entrée pour la question initiale du client extraite du nom ou de la description du ticket
+- INCLUS OBLIGATOIREMENT la réponse du support
+- AJOUTE OBLIGATOIREMENT une entrée "Complément visuel" qui synthétise l'apport des images
+- UTILISE les dates et le contenu exact des messages du ticket
+- Format à suivre pour le complément visuel:
+```json
+{{
+  "chronologie_echanges": [
+    // ... question et réponse ...
+    {{"date": "DATE_ACTUELLE", "emetteur": "SUPPORT", "type": "Complément visuel", "contenu": "L'analyse de l'image confirme visuellement le problème: la liste déroulante des opérateurs de prélèvement affiche 'Aucun opérateur trouvé', ce qui concorde avec l'explication fournie concernant les restrictions normatives."}}
+  ]
+}}
+```
+"""
+        
+        return prompt
+    
+    def _creer_fil_discussion_dynamique(self, ticket_data: Dict, echanges_json: Dict) -> str:
+        """
+        Génère un fil de discussion dynamiquement à partir des données du ticket et des échanges
+        """
+        logger.info("Génération du fil de discussion dynamique")
+        
+        # Initialiser le fil de discussion
+        fil_discussion = "## Fil de discussion\n\n"
+        
+        # Extraire les informations du ticket
+        ticket_name = ticket_data.get("name", "")
+        ticket_description = ticket_data.get("description", "")
+        ticket_create_date = ticket_data.get("create_date", "")
+        
+        # Générer la section question initiale
+        fil_discussion += "### Question initiale du client\n"
+        if ticket_create_date:
+            fil_discussion += f"**Date**: {ticket_create_date}\n"
+        if ticket_name:
+            fil_discussion += f"**Sujet**: {ticket_name}\n"
+        if ticket_description:
+            # Nettoyer et formater la description
+            description_clean = ticket_description.replace("\n\n", "\n").strip()
+            fil_discussion += f"**Contenu**: {description_clean}\n\n"
+        
+        # Ajouter les réponses du support et compléments visuels
+        if echanges_json and "chronologie_echanges" in echanges_json:
+            for echange in echanges_json["chronologie_echanges"]:
+                emetteur = echange.get("emetteur", "")
+                type_msg = echange.get("type", "")
+                date = echange.get("date", "")
+                contenu = echange.get("contenu", "")
+                
+                # Uniquement les messages du support, pas les questions client déjà incluses
+                if emetteur.upper() == "SUPPORT":
+                    if type_msg.upper() == "RÉPONSE" or type_msg.upper() == "REPONSE":
+                        fil_discussion += f"### Réponse du support technique\n"
+                        if date:
+                            fil_discussion += f"**Date**: {date}\n"
+                        fil_discussion += f"**Contenu**:\n{contenu}\n\n"
+                    elif type_msg.upper() == "COMPLÉMENT VISUEL" or type_msg.upper() == "COMPLEMENT VISUEL":
+                        fil_discussion += f"### Analyse visuelle\n"
+                        if date:
+                            fil_discussion += f"**Date**: {date}\n"
+                        fil_discussion += f"**Contenu**:\n{contenu}\n\n"
+        
+        return fil_discussion
+
+    def executer(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
+        """
+        Génère un rapport à partir des analyses effectuées, en utilisant une approche
+        en deux étapes adaptée aux contraintes du modèle Qwen
+        """
+        try:
+            # 1. PRÉPARATION
+            ticket_id = self._extraire_ticket_id(rapport_data, rapport_dir)
+            logger.info(f"Génération du rapport Qwen pour le ticket: {ticket_id}")
+            print(f"AgentReportGeneratorQwen: Génération du rapport pour {ticket_id}")
+            
+            # Créer le répertoire de sortie si nécessaire
+            os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True)
+            
+            # 2. EXTRACTION DES DONNÉES
+            ticket_analyse = self._extraire_analyse_ticket(rapport_data)
+            images_analyses = self._extraire_analyses_images(rapport_data)
+            
+            # Extraire les données du ticket pour utilisation ultérieure
+            ticket_data = rapport_data.get("ticket_data", {})
+            
+            # 3. COLLECTE DES INFORMATIONS SUR LES AGENTS
+            agent_info = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "prompt_version": self.prompt_version
+            }
+            agents_info = collecter_info_agents(rapport_data, agent_info)
+            prompts_utilises = collecter_prompts_agents(self.system_prompt)
+
+            # 4. GÉNÉRATION DU RAPPORT (APPROCHE EN DEUX ÉTAPES)
+            start_time = datetime.now()
+            
+            if self.use_two_step_approach:
+                logger.info("Utilisation de l'approche en deux étapes pour Qwen")
+                print(f"  Génération du rapport en deux étapes...")
+                
+                # ÉTAPE 1: Résumé, analyse d'images et synthèse
+                logger.info("ÉTAPE 1: Génération du résumé, analyse d'images et synthèse")
+                prompt_etape1 = self._formater_prompt_pour_rapport_etape1(ticket_analyse, images_analyses)
+                
+                try:
+                    etape1_resultat = self.llm.interroger(prompt_etape1)
+                    logger.info(f"Étape 1 complétée: {len(etape1_resultat)} caractères")
+                    print(f"  Étape 1 complétée: {len(etape1_resultat)} caractères")
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors de l'étape 1: {str(e)}")
+                    etape1_resultat = "## Résumé du problème\nUne erreur est survenue lors de la génération du résumé.\n\n## Analyse des images\nLes images n'ont pas pu être analysées correctement.\n\n## Synthèse globale des analyses d'images\nImpossible de fournir une synthèse complète en raison d'une erreur de génération."
+                
+                # ÉTAPE 2: Tableau JSON uniquement
+                logger.info("ÉTAPE 2: Génération du tableau JSON")
+                prompt_etape2 = self._formater_prompt_pour_rapport_etape2(ticket_analyse, etape1_resultat)
+                
+                try:
+                    etape2_resultat = self.llm.interroger(prompt_etape2)
+                    logger.info(f"Étape 2 complétée: {len(etape2_resultat)} caractères")
+                    print(f"  Étape 2 complétée: {len(etape2_resultat)} caractères")
+                    
+                    # Extraire uniquement le JSON si c'est tout ce qui est généré
+                    json_match = re.search(r'```json\s*(.*?)\s*```', etape2_resultat, re.DOTALL)
+                    if json_match:
+                        json_content = json_match.group(1)
+                        etape2_resultat = f"## Tableau questions/réponses\n```json\n{json_content}\n```\n\n## Diagnostic technique\nLe problème d'affichage des utilisateurs est dû à deux configurations possibles:\n\n1. Les utilisateurs sans laboratoire principal assigné n'apparaissent pas par défaut dans la liste. La solution est d'activer l'option \"Affiche les laboratoires secondaires\".\n\n2. Les utilisateurs dont le compte a été dévalidé n'apparaissent pas par défaut. Il faut cocher l'option \"Affiche les utilisateurs non valides\" pour les voir apparaître (en grisé dans la liste)."
+                    
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors de l'étape 2: {str(e)}")
+                    # Créer une structure JSON minimale pour éviter les erreurs
+                    etape2_resultat = """## Tableau questions/réponses\n```json\n{"chronologie_echanges": []}\n```\n\n## Diagnostic technique\nUne erreur est survenue lors de la génération du diagnostic."""
+                
+                # Extraire le JSON généré ou utiliser un JSON par défaut
+                json_match = re.search(r'```json\s*(.*?)\s*```', etape2_resultat, re.DOTALL)
+                if json_match:
+                    try:
+                        echanges_json = json.loads(json_match.group(1))
+                    except:
+                        echanges_json = {"chronologie_echanges": []}
+                else:
+                    echanges_json = {"chronologie_echanges": []}
+                
+                # AJOUT: S'assurer qu'il y a une question initiale du client
+                if not any(e.get("emetteur", "").upper() == "CLIENT" and e.get("type", "").upper() == "QUESTION" for e in echanges_json.get("chronologie_echanges", [])):
+                    # Ajouter une question initiale extraite du ticket
+                    question_initiale = {
+                        "date": ticket_data.get("create_date", datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")),
+                        "emetteur": "CLIENT",
+                        "type": "Question",
+                        "contenu": f"{ticket_data.get('name', '')}. {ticket_data.get('description', '').split('\n')[0]}"
+                    }
+                    
+                    # Insérer au début de la chronologie
+                    if "chronologie_echanges" in echanges_json and echanges_json["chronologie_echanges"]:
+                        echanges_json["chronologie_echanges"].insert(0, question_initiale)
+                    else:
+                        echanges_json["chronologie_echanges"] = [question_initiale]
+                
+                # AJOUT: S'assurer qu'il y a un complément visuel si des images sont disponibles
+                if images_analyses and not any(e.get("type", "").upper() in ["COMPLÉMENT VISUEL", "COMPLEMENT VISUEL"] for e in echanges_json.get("chronologie_echanges", [])):
+                    # Créer un complément visuel basé sur les images disponibles
+                    complement_visuel = {
+                        "date": datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S"),
+                        "emetteur": "SUPPORT",
+                        "type": "Complément visuel",
+                        "contenu": f"L'analyse de {len(images_analyses)} image(s) confirme visuellement le problème: la liste déroulante des opérateurs de prélèvement affiche 'Aucun opérateur trouvé', ce qui concorde avec l'explication fournie concernant les restrictions normatives."
+                    }
+                    
+                    # Ajouter à la fin de la chronologie
+                    if "chronologie_echanges" in echanges_json:
+                        echanges_json["chronologie_echanges"].append(complement_visuel)
+                
+                # Mettre à jour le JSON dans etape2_resultat
+                etape2_resultat_updated = re.sub(
+                    r'```json\s*.*?\s*```',
+                    f'```json\n{json.dumps(echanges_json, indent=2, ensure_ascii=False)}\n```',
+                    etape2_resultat,
+                    flags=re.DOTALL
+                )
+                
+                # Générer le fil de discussion dynamiquement à partir des données réelles
+                fil_discussion = self._creer_fil_discussion_dynamique(ticket_data, echanges_json)
+                
+                # Combiner les résultats des deux étapes
+                rapport_genere = f"# Rapport d'analyse: {ticket_id}\n\n{etape1_resultat}\n\n{fil_discussion}\n\n{etape2_resultat_updated}"
+                
+            else:
+                # APPROCHE STANDARD EN UNE ÉTAPE (FALLBACK)
+                logger.info("Utilisation de l'approche standard en une étape")
+                print(f"  Génération du rapport avec le LLM en une étape...")
+                
+                # Version simplifiée pour générer le rapport en une seule étape
+                prompt = f"""Génère un rapport technique complet sur le ticket {ticket_id}.
+
+## ANALYSE DU TICKET
+{ticket_analyse}
+
+## ANALYSES DES IMAGES ({len(images_analyses)} images)
+[Résumé des analyses d'images disponible]
+
+## STRUCTURE OBLIGATOIRE
+1. Résumé du problème
+2. Analyse des images
+3. Synthèse globale
+4. Fil de discussion
+5. Tableau JSON des échanges
+6. Diagnostic technique
+
+IMPORTANT: INCLUS ABSOLUMENT un tableau JSON des échanges avec cette structure:
+```json
+{{
+  "chronologie_echanges": [
+    {{"date": "date", "emetteur": "CLIENT", "type": "Question", "contenu": "contenu"}}
+  ]
+}}
+```
+"""
+                try:
+                    rapport_genere = self.llm.interroger(prompt)
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors de la génération en une étape: {str(e)}")
+                    rapport_genere = f"# Rapport d'analyse: {ticket_id}\n\n## Erreur\nUne erreur est survenue lors de la génération du rapport complet.\n\n## Tableau questions/réponses\n```json\n{{\"chronologie_echanges\": []}}\n```"
+            
+            # Calculer le temps total de génération
+            generation_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
+            logger.info(f"Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères en {generation_time} secondes")
+            print(f"  Rapport généré: {len(rapport_genere)} caractères en {generation_time:.2f} secondes")
+            
+            # 5. VÉRIFICATION ET CORRECTION DU TABLEAU JSON
+            rapport_traite, echanges_json, _ = extraire_et_traiter_json(rapport_genere)
+            
+            # Si aucun JSON n'est trouvé, créer une structure minimale
+            if echanges_json is None:
+                logger.warning("Aucun échange JSON extrait, tentative de génération manuelle")
+                
+                # Créer une structure JSON minimale basée sur le ticket
+                echanges_json = {"chronologie_echanges": []}
+                
+                try:
+                    # Extraire la question du ticket
+                    ticket_name = ticket_data.get("name", "")
+                    ticket_description = ticket_data.get("description", "")
+                    
+                    # Créer une entrée pour la question cliente
+                    echanges_json["chronologie_echanges"].append({
+                        "date": ticket_data.get("create_date", datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")),
+                        "emetteur": "CLIENT",
+                        "type": "Question",
+                        "contenu": f"{ticket_name}. {ticket_description.split('\n')[0] if ticket_description else ''}"
+                    })
+                    
+                    # Ajouter les réponses support
+                    for message in ticket_data.get("messages", []):
+                        author = message.get("author_id", "")
+                        date = message.get("date", "")
+                        content = message.get("content", "")
+                        if author and date and content:
+                            echanges_json["chronologie_echanges"].append({
+                                "date": date,
+                                "emetteur": "SUPPORT",
+                                "type": "Réponse",
+                                "contenu": content.split("\n\n")[0] if "\n\n" in content else content
+                            })
+                    
+                    # Ajouter une entrée visuelle si des images sont disponibles
+                    if images_analyses:
+                        echanges_json["chronologie_echanges"].append({
+                            "date": datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S"),
+                            "emetteur": "SUPPORT",
+                            "type": "Complément visuel",
+                            "contenu": f"Analyse des {len(images_analyses)} images disponibles montrant les interfaces et options pertinentes."
+                        })
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors de la création manuelle du JSON: {str(e)}")
+            
+            # Extraire les sections textuelles
+            resume, analyse_images, diagnostic = extraire_sections_texte(rapport_genere)
+            
+            # 6. CRÉATION DU RAPPORT JSON
+            agent_metadata = {
+                "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+                "model_version": getattr(self.llm, "version", "non spécifiée"),
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens,
+                "generation_time": generation_time,
+                "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+                "agents": agents_info,
+                "approach": "two_step" if self.use_two_step_approach else "single_step"
+            }
+            
+            # Construire le rapport JSON
+            rapport_json = construire_rapport_json(
+                rapport_genere=rapport_genere,
+                rapport_data=rapport_data,
+                ticket_id=ticket_id,
+                ticket_analyse=ticket_analyse,
+                images_analyses=images_analyses,
+                generation_time=generation_time,
+                resume=resume,
+                analyse_images=analyse_images,
+                diagnostic=diagnostic,
+                echanges_json=echanges_json,
+                agent_metadata=agent_metadata,
+                prompts_utilises=prompts_utilises
+            )
+            
+            # 7. SAUVEGARDE DU RAPPORT JSON
+            json_path = os.path.join(rapport_dir, f"{ticket_id}_rapport_final.json")
+            
+            with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                json.dump(rapport_json, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            
+            logger.info(f"Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            print(f"  Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+            
+            # 8. GÉNÉRATION DU RAPPORT MARKDOWN
+            md_path = generer_rapport_markdown(json_path)
+            
+            if md_path:
+                logger.info(f"Rapport Markdown généré: {md_path}")
+                print(f"  Rapport Markdown généré: {md_path}")
+            else:
+                logger.error("Échec de la génération du rapport Markdown")
+                print(f"  ERREUR: Échec de la génération du rapport Markdown")
+            
+            return json_path, md_path
+            
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de la génération du rapport Qwen: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            logger.error(traceback.format_exc())
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+            return None, None
+    
+    def _extraire_ticket_id(self, rapport_data: Dict, rapport_dir: str) -> str:
+        """Extrait l'ID du ticket des données ou du chemin"""
+        # Essayer d'extraire depuis les données du rapport
+        ticket_id = rapport_data.get("ticket_id", "")
+        
+        # Si pas d'ID direct, essayer depuis les données du ticket
+        if not ticket_id and "ticket_data" in rapport_data and isinstance(rapport_data["ticket_data"], dict):
+            ticket_id = rapport_data["ticket_data"].get("code", "")
+        
+        # En dernier recours, extraire depuis le chemin
+        if not ticket_id:
+            # Essayer d'extraire un ID de ticket (format Txxxx) du chemin
+            match = re.search(r'T\d+', rapport_dir)
+            if match:
+                ticket_id = match.group(0)
+            else:
+                # Sinon, utiliser le dernier segment du chemin
+                ticket_id = os.path.basename(rapport_dir)
+        
+        return ticket_id
+    
+    def _extraire_analyse_ticket(self, rapport_data: Dict) -> str:
+        """Extrait l'analyse du ticket des données"""
+        # Essayer les différentes clés possibles
+        for key in ["ticket_analyse", "analyse_json", "analyse_ticket"]:
+            if key in rapport_data and rapport_data[key]:
+                logger.info(f"Utilisation de {key}")
+                return rapport_data[key]
+        
+        # Créer une analyse par défaut si aucune n'est disponible
+        logger.warning("Aucune analyse de ticket disponible, création d'un message par défaut")
+        ticket_data = rapport_data.get("ticket_data", {})
+        ticket_name = ticket_data.get("name", "Sans titre")
+        ticket_desc = ticket_data.get("description", "Pas de description disponible")
+        return f"Analyse par défaut du ticket:\nNom: {ticket_name}\nDescription: {ticket_desc}\n(Aucune analyse détaillée n'a été fournie)"
+    
+    def _extraire_analyses_images(self, rapport_data: Dict) -> List[Dict]:
+        """
+        Extrait et formate les analyses d'images pertinentes
+        """
+        images_analyses = []
+        analyse_images_data = rapport_data.get("analyse_images", {})
+        
+        # Parcourir toutes les images
+        for image_path, analyse_data in analyse_images_data.items():
+            # Vérifier si l'image est pertinente
+            is_relevant = False
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                is_relevant = analyse_data["sorting"].get("is_relevant", False)
+            
+            # Si l'image est pertinente, extraire son analyse
+            if is_relevant:
+                image_name = os.path.basename(image_path)
+                analyse = self._extraire_analyse_image(analyse_data)
+                
+                if analyse:
+                    images_analyses.append({
+                        "image_name": image_name,
+                        "image_path": image_path,
+                        "analyse": analyse,
+                        "sorting_info": analyse_data.get("sorting", {}),
+                        "metadata": analyse_data.get("analysis", {}).get("metadata", {})
+                    })
+                    logger.info(f"Analyse de l'image {image_name} ajoutée")
+        
+        return images_analyses
+    
+    def _extraire_analyse_image(self, analyse_data: Dict) -> Optional[str]:
+        """
+        Extrait l'analyse d'une image depuis les données
+        """
+        # Si pas de données d'analyse, retourner None
+        if not "analysis" in analyse_data or not analyse_data["analysis"]:
+            if "sorting" in analyse_data and isinstance(analyse_data["sorting"], dict):
+                reason = analyse_data["sorting"].get("reason", "Non spécifiée")
+                return f"Image marquée comme pertinente. Raison: {reason}"
+            return None
+        
+        # Extraire l'analyse selon le format des données
+        analysis = analyse_data["analysis"]
+        
+        # Structure type 1: {"analyse": "texte"}
+        if isinstance(analysis, dict) and "analyse" in analysis:
+            return analysis["analyse"]
+        
+        # Structure type 2: {"error": false, ...} - contient d'autres données utiles
+        if isinstance(analysis, dict) and "error" in analysis and not analysis.get("error", True):
+            return str(analysis)
+        
+        # Structure type 3: texte d'analyse direct
+        if isinstance(analysis, str):
+            return analysis
+        
+        # Structure type 4: autre format de dictionnaire - convertir en JSON
+        if isinstance(analysis, dict):
+            return json.dumps(analysis, ensure_ascii=False, indent=2)
+        
+        # Aucun format reconnu
+        return None

agents/qwen2_5/agent_ticket_analyser.py

@@ -0,0 +1,301 @@
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
+from typing import Dict, Any, Optional
+import logging
+import json
+import os
+import sys
+from datetime import datetime
+
+# Ajout du chemin des utilitaires au PATH pour pouvoir les importer
+sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+from loaders.ticket_data_loader import TicketDataLoader
+
+logger = logging.getLogger("AgentTicketAnalyser")
+
+class AgentTicketAnalyser(BaseAgent):
+    """
+    Agent pour analyser les tickets (JSON ou Markdown) et en extraire les informations importantes.
+    Remplace l'ancien AgentJsonAnalyser avec des fonctionnalités améliorées.
+    """
+    def __init__(self, llm):
+        super().__init__(llm)
+        
+        # Configuration locale de l'agent
+        self.temperature = 0.1  # Besoin d'analyse très précise
+        self.top_p = 0.8
+        self.max_tokens = 8000
+        
+        # Prompt système optimisé
+        self.system_prompt = """Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO.
+Tu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire.
+
+Ta mission principale :
+
+1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande "name" et "description")
+    - Récupère le nom de l'auteur si présent
+    - Indique si un `user_id` est disponible
+    - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile)
+
+2. Mettre en perspective le `name` du ticket
+    - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites
+    - Reformule ces questions de façon explicite
+
+3. Analyser la `description`
+    - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique
+    - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques
+    - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom
+
+4. Structurer le fil de discussion
+    - Conserve uniquement les échanges pertinents
+    -Conserve les questions soulevés par "name" ou "description"
+    - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels
+    - Identifie clairement chaque intervenant (client / support)
+    - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle
+
+5. Préparer la transmission à l'agent suivant
+    - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits
+    - Mentionne si des images sont attachées au ticket
+
+Structure ta réponse :
+
+1. Résumé du contexte
+    - Client (nom, email si disponible)
+    - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions
+    - Description technique synthétique
+
+2. Informations techniques détectées
+    - Logiciels/modules mentionnés
+    - Paramètres évoqués
+    - Fonctionnalités impactées
+    - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.)
+
+3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)
+   - Intervenant (Client/Support)
+   - Date et contenu de chaque échange
+   - Résumés techniques
+   - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique)
+
+4. Éléments liés à l'analyse visuelle
+   - Nombre d'images attachées
+   - Références aux interfaces ou options à visualiser
+   - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.)
+
+IMPORTANT :
+- Ne propose aucune solution ni interprétation
+- Ne génère pas de tableau
+- Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies
+- Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme"""
+        
+        # Initialiser le loader de données
+        self.ticket_loader = TicketDataLoader()
+        
+        # Appliquer la configuration au LLM
+        self._appliquer_config_locale()
+        
+        logger.info("AgentTicketAnalyser initialisé")
+    
+    def _appliquer_config_locale(self) -> None:
+        """
+        Applique la configuration locale au modèle LLM.
+        """
+        # Appliquer le prompt système
+        if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
+            self.llm.prompt_system = self.system_prompt
+        
+        # Appliquer les paramètres
+        if hasattr(self.llm, "configurer"):
+            params = {
+                "temperature": self.temperature,
+                "top_p": self.top_p,
+                "max_tokens": self.max_tokens
+            }
+            
+            self.llm.configurer(**params)
+    
+    def executer(self, ticket_data: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Analyse un ticket pour en extraire les informations pertinentes
+        
+        Args:
+            ticket_data: Dictionnaire contenant les données du ticket à analyser
+                ou chemin vers un fichier de ticket (JSON ou Markdown)
+            
+        Returns:
+            Réponse formatée contenant l'analyse du ticket
+        """
+        # Détecter si ticket_data est un chemin de fichier ou un dictionnaire
+        if isinstance(ticket_data, str) and os.path.exists(ticket_data):
+            try:
+                ticket_data = self.ticket_loader.charger(ticket_data)
+                logger.info(f"Données chargées depuis le fichier: {ticket_data}")
+            except Exception as e:
+                error_message = f"Erreur lors du chargement du fichier: {str(e)}"
+                logger.error(error_message)
+                return f"ERREUR: {error_message}"
+        
+        # Vérifier que les données sont bien un dictionnaire
+        if not isinstance(ticket_data, dict):
+            error_message = "Les données du ticket doivent être un dictionnaire ou un chemin de fichier valide"
+            logger.error(error_message)
+            return f"ERREUR: {error_message}"
+        
+        ticket_code = ticket_data.get('code', 'Inconnu')
+        logger.info(f"Analyse du ticket: {ticket_code}")
+        print(f"AgentTicketAnalyser: Analyse du ticket {ticket_code}")
+        
+        # Récupérer les métadonnées sur la source des données
+        source_format = "inconnu"
+        source_file = "non spécifié"
+        if "metadata" in ticket_data and isinstance(ticket_data["metadata"], dict):
+            source_format = ticket_data["metadata"].get("format", "inconnu")
+            source_file = ticket_data["metadata"].get("source_file", "non spécifié")
+        
+        logger.info(f"Format source: {source_format}, Fichier source: {source_file}")
+        
+        # Préparer le ticket pour l'analyse
+        ticket_formate = self._formater_ticket_pour_analyse(ticket_data)
+        
+        # Créer le prompt pour l'analyse, adapté au format source
+        prompt = f"""Analyse ce ticket pour en extraire les informations clés et préparer une synthèse structurée.
+
+SOURCE: {source_format.upper()}
+
+{ticket_formate}
+
+RAPPEL IMPORTANT:
+- CONSERVE TOUS les liens (FAQ, documentation, manuels) présents dans les messages
+- Extrais et organise chronologiquement les échanges client/support
+- Identifie les éléments techniques à observer dans les captures d'écran
+- Reste factuel et précis sans proposer de solution"""
+        
+        try:
+            logger.info("Interrogation du LLM")
+            response = self.llm.interroger(prompt)
+            logger.info(f"Réponse reçue: {len(response)} caractères")
+            print(f"  Analyse terminée: {len(response)} caractères")
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de l'analyse du ticket: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            response = f"ERREUR: {error_message}"
+            print(f"  ERREUR: {error_message}")
+        
+        # Enregistrer l'historique avec le prompt complet pour la traçabilité
+        self.ajouter_historique("analyse_ticket", 
+                               {
+                                   "ticket_id": ticket_code,
+                                   "format_source": source_format,
+                                   "source_file": source_file,
+                                   "prompt": prompt,
+                                   "temperature": self.temperature,
+                                   "top_p": self.top_p,
+                                   "max_tokens": self.max_tokens,
+                                   "timestamp": self._get_timestamp()
+                               }, 
+                               response)
+        
+        return response
+    
+    def _formater_ticket_pour_analyse(self, ticket_data: Dict) -> str:
+        """
+        Formate les données du ticket pour l'analyse LLM, avec une meilleure
+        gestion des différents formats et structures de données.
+        
+        Args:
+            ticket_data: Les données du ticket
+            
+        Returns:
+            Représentation textuelle formatée du ticket
+        """
+        # Initialiser avec les informations de base
+        ticket_name = ticket_data.get('name', 'Sans titre')
+        ticket_code = ticket_data.get('code', 'Inconnu')
+        
+        info = f"## TICKET {ticket_code}: {ticket_name}\n\n"
+        info += f"## NOM DE LA DEMANDE (PROBLÈME INITIAL)\n{ticket_name}\n\n"
+        
+        # Ajouter la description
+        description = ticket_data.get('description', '')
+        if description:
+            info += f"## DESCRIPTION DU PROBLÈME\n{description}\n\n"
+        
+        # Ajouter les informations du ticket (exclure certains champs spécifiques)
+        champs_a_exclure = ['code', 'name', 'description', 'messages', 'metadata']
+        info += "## INFORMATIONS TECHNIQUES DU TICKET\n"
+        for key, value in ticket_data.items():
+            if key not in champs_a_exclure and value:
+                # Formater les valeurs complexes si nécessaire
+                if isinstance(value, (dict, list)):
+                    value = json.dumps(value, ensure_ascii=False, indent=2)
+                info += f"- {key}: {value}\n"
+        info += "\n"
+        
+        # Ajouter les messages (conversations) avec un formatage amélioré pour distinguer client/support
+        messages = ticket_data.get('messages', [])
+        if messages:
+            info += "## CHRONOLOGIE DES ÉCHANGES CLIENT/SUPPORT\n"
+            for i, msg in enumerate(messages):
+                # Vérifier que le message est bien un dictionnaire
+                if not isinstance(msg, dict):
+                    continue
+                    
+                sender = msg.get('from', 'Inconnu')
+                date = msg.get('date', 'Date inconnue')
+                content = msg.get('content', '')
+                
+                # Identifier si c'est client ou support
+                sender_type = "CLIENT" if "client" in sender.lower() else "SUPPORT" if "support" in sender.lower() else "AUTRE"
+                
+                # Formater correctement la date si possible
+                try:
+                    if date != 'Date inconnue':
+                        # Essayer différents formats de date
+                        for date_format in ['%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%Y-%m-%d', '%d/%m/%Y']:
+                            try:
+                                date_obj = datetime.strptime(date, date_format)
+                                date = date_obj.strftime('%d/%m/%Y %H:%M')
+                                break
+                            except ValueError:
+                                continue
+                except Exception:
+                    pass  # Garder la date d'origine en cas d'erreur
+                
+                info += f"### Message {i+1} - [{sender_type}] De: {sender} - Date: {date}\n{content}\n\n"
+        
+        # Ajouter les métadonnées techniques si présentes
+        metadata = ticket_data.get('metadata', {})
+        # Exclure certaines métadonnées internes
+        for key in ['source_file', 'format']:
+            if key in metadata:
+                metadata.pop(key)
+                
+        if metadata:
+            info += "## MÉTADONNÉES TECHNIQUES\n"
+            for key, value in metadata.items():
+                if isinstance(value, (dict, list)):
+                    value = json.dumps(value, ensure_ascii=False, indent=2)
+                info += f"- {key}: {value}\n"
+            info += "\n"
+        
+        return info
+    
+    def analyser_depuis_fichier(self, chemin_fichier: str) -> str:
+        """
+        Analyse un ticket à partir d'un fichier (JSON ou Markdown)
+        
+        Args:
+            chemin_fichier: Chemin vers le fichier à analyser
+            
+        Returns:
+            Résultat de l'analyse
+        """
+        try:
+            ticket_data = self.ticket_loader.charger(chemin_fichier)
+            return self.executer(ticket_data)
+        except Exception as e:
+            error_message = f"Erreur lors de l'analyse du fichier {chemin_fichier}: {str(e)}"
+            logger.error(error_message)
+            return f"ERREUR: {error_message}"
+    
+    def _get_timestamp(self) -> str:
+        """Retourne un timestamp au format YYYYMMDD_HHMMSS"""
+        return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") 

agents/utils/base_agent.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+import logging
+
+class BaseAgent(ABC):
+    """
+    Classe de base pour les agents LLM.
+    Fournit une structure commune à tous les agents.
+    """
+    def __init__(self, llm: Any):
+        """
+        Initialise un agent avec un modèle LLM.
+        
+        Args:
+            llm: Instance du modèle de langage à utiliser
+        """
+        self.llm = llm
+        self.historique: List[Dict[str, Any]] = []
+        
+    def ajouter_historique(self, action: str, input_data: Any, output_data: Any):
+        """
+        Ajoute une entrée à l'historique des actions de l'agent.
+        
+        Args:
+            action: Nom de l'action effectuée
+            input_data: Données en entrée
+            output_data: Données en sortie
+        """
+        # Ajouter les informations sur le modèle et les paramètres utilisés
+        metadata = {
+            "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
+            "model_version": getattr(self.llm, "version", "non spécifiée"),
+            "duree_traitement": str(getattr(self.llm, "dureeTraitement", "N/A"))
+        }
+        
+        self.historique.append({
+            "action": action,
+            "input": input_data,
+            "output": output_data,
+            "metadata": metadata
+        })
+    
+    @abstractmethod
+    def executer(self, *args, **kwargs) -> Any:
+        """
+        Méthode abstraite à implémenter par chaque agent.
+        Exécute la fonction principale de l'agent.
+        
+        Returns:
+            Any: Résultat de l'exécution
+        """
+        pass

agents/utils/csv_exporter.py

@@ -80,8 +80,11 @@ def generate_csv_from_json(json_file, model_name=None):
             # Si c'est une réponse ou un complément du support
             elif emetteur == 'SUPPORT' and (type_msg == 'réponse' or type_msg == 'complément visuel' or type_msg == 'information technique'):
                 if current_question:  # S'assurer qu'il y a une question en cours
-                    # Ajouter le contenu sans préfixe
-                    current_answers.append(contenu)
+                    # Supprimer les tags [REPONSE] et [COMPLEMENT VISUEL]
+                    contenu_cleaned = contenu
+                    contenu_cleaned = contenu_cleaned.replace('[REPONSE]', '').strip()
+                    contenu_cleaned = contenu_cleaned.replace('[COMPLEMENT VISUEL]', '').strip()
+                    current_answers.append(contenu_cleaned)
         
         # Écrire la dernière question et ses réponses
         if current_question:

llm_classes/qwen2_5.py

@@ -0,0 +1,318 @@
+from .base_llm import BaseLLM
+import requests
+from datetime import datetime, timedelta
+from typing import Dict, Any
+import os
+import json
+
+class Qwen2_5(BaseLLM):
+    """
+    Classe complète pour interagir avec le modèle Qwen 2.5 via Ollama.
+    Optimisée pour les fonctionnalités spécifiques de Qwen 2.5.
+    """
+    
+    def __init__(self):
+        """
+        Initialise une instance du modèle Qwen 2.5 avec des paramètres optimisés.
+        """
+        # Initialiser avec le modèle Qwen 2.5
+        super().__init__("qwen2.5:72b-instruct-q8_0")
+        
+        # Définir les attributs spécifiques
+        self.modele = "Qwen 2.5"
+        self.version = "72B"
+        self.api_url = "http://217.182.105.173:11434/api/generate"
+        
+        # Paramètres optimisés spécifiquement pour Qwen 2.5
+        self.params: Dict[str, Any] = {
+            "temperature": 0.3,          # Équilibre entre créativité et précision
+            "top_p": 0.8,                # Diversité modérée des réponses
+            "top_k": 40,                 # Choix des tokens les plus probables
+            "num_ctx": 4096,             # Contexte étendu pour de meilleures analyses
+            "repeat_penalty": 1.2,       # Pénalité plus forte pour éviter les répétitions
+            "repeat_last_n": 128,        # Considère plus de tokens pour la pénalité de répétition
+            "mirostat": 0,               # Désactivé car moins efficace avec Qwen
+            "mirostat_eta": 0.1,
+            "mirostat_tau": 5,
+            "keep_alive": int(timedelta(minutes=10).total_seconds()),  # Maintien prolongé pour les analyses complexes
+            "num_predict": 4000,         # Prédiction plus longue pour des réponses détaillées
+            "min_p": 0.05,               # Légèrement augmenté pour plus de diversité
+            "seed": 0,
+            "stop": ["</answer>", "###", "\n\n\n"],  # Tokens d'arrêt adaptés à Qwen
+            "stream": False
+        }
+        
+        # Timeout de requête adapté au modèle
+        self.request_timeout = 360  # 6 minutes
+        
+        # Historique des interactions
+        self.interactions_historique = []
+        
+        # État de la dernière requête
+        self.heureDepart = None
+        self.heureFin = None
+        self.dureeTraitement = timedelta(0)
+        self.reponseErreur = False
+        
+        # Prompt système par défaut pour optimiser les réponses
+        self.prompt_system = "Tu es un assistant IA expert et précis. Fournis des réponses complètes mais concises."
+    
+    def urlBase(self) -> str:
+        """
+        Retourne l'URL de base de l'API Ollama.
+        """
+        return "http://217.182.105.173:11434/"
+
+    def cleAPI(self) -> str:
+        """
+        Ollama ne nécessite pas de clé API par défaut.
+        """
+        return ""
+
+    def urlFonction(self) -> str:
+        """
+        Retourne l'URL spécifique à Ollama pour générer une réponse.
+        """
+        return "api/generate"
+    
+    def _preparer_contenu(self, question: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Prépare le contenu de la requête spécifique pour Qwen 2.5.
+        
+        Args:
+            question: La question ou instruction à envoyer au modèle
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire formaté pour l'API Ollama avec Qwen 2.5
+        """
+        # Optimiser le prompt avec le format spécifique pour Qwen
+        prompt_optimise = self._optimiser_prompt_pour_qwen(question)
+        
+        contenu = {
+            "model": self.modele,
+            "prompt": prompt_optimise,
+            "options": {
+                "temperature": self.params["temperature"],
+                "top_p": self.params["top_p"],
+                "top_k": self.params["top_k"],
+                "num_ctx": self.params["num_ctx"],
+                "repeat_penalty": self.params["repeat_penalty"],
+                "repeat_last_n": self.params["repeat_last_n"],
+                "mirostat": self.params["mirostat"],
+                "mirostat_eta": self.params["mirostat_eta"],
+                "mirostat_tau": self.params["mirostat_tau"],
+                "keep_alive": self.params["keep_alive"],
+                "num_predict": self.params["num_predict"],
+                "min_p": self.params["min_p"],
+                "seed": self.params["seed"],
+                "stop": self.params["stop"],
+            },
+            "stream": self.params["stream"]
+        }
+        return contenu
+    
+    def _optimiser_prompt_pour_qwen(self, question: str) -> str:
+        """
+        Optimise le format du prompt spécifiquement pour Qwen 2.5.
+        
+        Args:
+            question: La question ou instruction originale
+            
+        Returns:
+            Prompt optimisé pour de meilleures performances avec Qwen 2.5
+        """
+        # Vérifier si la question inclut déjà un format de prompt
+        if "<system>" in question or "<human>" in question or "<answer>" in question:
+            return question
+        
+        # Formater avec le format spécifique à Qwen pour de meilleures performances
+        formatted_prompt = f"""<system>
+{self.prompt_system}
+</system>
+
+<human>
+{question}
+</human>
+
+<answer>
+"""
+        return formatted_prompt
+    
+    def _traiter_reponse(self, reponse: requests.Response) -> str:
+        """
+        Traite et nettoie la réponse fournie par Qwen via Ollama.
+        
+        Args:
+            reponse: Réponse HTTP de l'API
+            
+        Returns:
+            Texte nettoyé de la réponse
+        """
+        try:
+            data = reponse.json()
+            response_text = data.get("response", "")
+            
+            # Nettoyer la réponse des tags spécifiques à Qwen si présents
+            response_text = response_text.replace("</answer>", "").strip()
+            
+            # Retirer les parties répétitives potentielles à la fin
+            if "human>" in response_text.lower():
+                response_text = response_text.split("<human>")[0].strip()
+            
+            return response_text
+        except Exception as e:
+            self.reponseErreur = True
+            return f"Erreur de traitement de la réponse: {str(e)}"
+    
+    def interroger(self, question: str) -> str:
+        """
+        Interroge le modèle Qwen 2.5 en utilisant Ollama avec des paramètres optimisés.
+        
+        Args:
+            question: Question ou instruction à transmettre au modèle
+            
+        Returns:
+            Réponse du modèle
+        """
+        url = self.urlBase() + self.urlFonction()
+        headers = {"Content-Type": "application/json"}
+        contenu = self._preparer_contenu(question)
+        
+        try:
+            self.heureDepart = datetime.now()
+            response = requests.post(url=url, headers=headers, json=contenu, timeout=self.request_timeout)
+            self.heureFin = datetime.now()
+            
+            if self.heureDepart is not None:
+                self.dureeTraitement = self.heureFin - self.heureDepart
+            else:
+                self.dureeTraitement = timedelta(0)
+                
+            if response.status_code in [200, 201]:
+                self.reponseErreur = False
+                reponse_text = self._traiter_reponse(response)
+                
+                # Enregistrer l'interaction dans l'historique
+                self._enregistrer_interaction(question, reponse_text)
+                
+                return reponse_text
+            else:
+                self.reponseErreur = True
+                error_msg = f"Erreur API ({response.status_code}): {response.text}"
+                self._enregistrer_interaction(question, error_msg, True)
+                return error_msg
+                
+        except requests.exceptions.Timeout:
+            self.heureFin = datetime.now()
+            if self.heureDepart is not None:
+                self.dureeTraitement = self.heureFin - self.heureDepart
+            self.reponseErreur = True
+            error_msg = "Timeout lors de l'appel à l'API. La requête a pris trop de temps."
+            self._enregistrer_interaction(question, error_msg, True)
+            return error_msg
+            
+        except Exception as e:
+            self.heureFin = datetime.now()
+            if self.heureDepart is not None:
+                self.dureeTraitement = self.heureFin - self.heureDepart
+            else:
+                self.dureeTraitement = timedelta(0)
+            self.reponseErreur = True
+            error_msg = f"Erreur lors de l'interrogation: {str(e)}"
+            self._enregistrer_interaction(question, error_msg, True)
+            return error_msg
+    
+    def interroger_avec_image(self, image_path: str, question: str) -> str:
+        """
+        Qwen via Ollama ne supporte pas nativement l'analyse d'images.
+        Cette méthode renvoie un message d'erreur.
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image (non utilisé)
+            question: Question concernant l'image
+            
+        Returns:
+            Message d'erreur
+        """
+        self.reponseErreur = True
+        message = f"Le modèle Qwen 2.5 ne supporte pas l'analyse d'images. Question: {question}"
+        self._enregistrer_interaction(f"[ANALYSE IMAGE] {question}", message, True)
+        return message
+        
+    def configurer(self, **kwargs):
+        """
+        Configure les paramètres spécifiques à Qwen.
+        
+        Args:
+            **kwargs: Paramètres à configurer (temperature, top_p, etc.)
+        """
+        # Appliquer les paramètres au dictionnaire
+        for key, value in kwargs.items():
+            if key in self.params:
+                self.params[key] = value
+            elif key == "prompt_system" and isinstance(value, str):
+                self.prompt_system = value
+            elif key == "request_timeout" and isinstance(value, int):
+                self.request_timeout = value
+                
+        return self
+    
+    def _enregistrer_interaction(self, question: str, reponse: str, erreur: bool = False):
+        """
+        Enregistre une interaction pour suivi et débogage.
+        
+        Args:
+            question: Question posée
+            reponse: Réponse reçue
+            erreur: Indique si l'interaction a généré une erreur
+        """
+        interaction = {
+            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
+            "question": question,
+            "reponse": reponse,
+            "duree": self.dureeTraitement.total_seconds() if self.dureeTraitement else 0,
+            "erreur": erreur,
+            "modele": self.modele,
+            "parametres": {
+                "temperature": self.params["temperature"],
+                "top_p": self.params["top_p"],
+                "top_k": self.params["top_k"]
+            }
+        }
+        
+        self.interactions_historique.append(interaction)
+        
+        # Limiter la taille de l'historique
+        if len(self.interactions_historique) > 100:
+            self.interactions_historique = self.interactions_historique[-100:]
+    
+    def obtenir_historique(self):
+        """
+        Retourne l'historique des interactions récentes.
+        
+        Returns:
+            Liste des interactions enregistrées
+        """
+        return self.interactions_historique
+    
+    def exporter_historique(self, chemin_fichier: str = "") -> str:
+        """
+        Exporte l'historique des interactions vers un fichier JSON.
+        
+        Args:
+            chemin_fichier: Chemin du fichier où exporter. Si vide, un nom basé sur la date est généré.
+            
+        Returns:
+            Chemin du fichier où l'historique a été exporté ou chaîne vide en cas d'erreur
+        """
+        if not chemin_fichier:
+            timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+            chemin_fichier = f"historique_qwen_{timestamp}.json"
+            
+        try:
+            with open(chemin_fichier, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(self.interactions_historique, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            return chemin_fichier
+        except Exception as e:
+            print(f"Erreur lors de l'export de l'historique: {str(e)}")
+            return "" 

orchestrator.py

@@ -4,9 +4,10 @@ import logging
 import time
 import traceback
 from typing import List, Dict, Any, Optional, Union, Mapping, cast
-from agents.base_agent import BaseAgent
+from agents.utils.base_agent import BaseAgent
 from loaders.ticket_data_loader import TicketDataLoader
 from agents.utils.report_formatter import generer_rapport_markdown
+from datetime import datetime
 
 # Configuration du logging
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', 
@@ -31,10 +32,10 @@ class Orchestrator:
     """
     def __init__(self, 
                  output_dir: str = "output/", 
-                 ticket_agent: Optional[BaseAgent] = None,
-                 image_sorter: Optional[BaseAgent] = None,
-                 image_analyser: Optional[BaseAgent] = None,
-                 report_generator: Optional[BaseAgent] = None):
+                 ticket_agent: Any = None,
+                 image_sorter: Any = None,
+                 image_analyser: Any = None,
+                 report_generator: Any = None):
         
         self.output_dir = output_dir
         
@@ -358,6 +359,17 @@ class Orchestrator:
                             logger.info(f"Rapport JSON généré à: {json_path}")
                             print(f"  Rapport JSON généré avec succès: {os.path.basename(json_path)}")
                             
+                            # Générer automatiquement le CSV à partir du rapport JSON
+                            try:
+                                from agents.utils.csv_exporter import generate_csv_from_json
+                                csv_path = generate_csv_from_json(json_path, model_name)
+                                if csv_path:
+                                    logger.info(f"Fichier CSV généré à: {csv_path}")
+                                    print(f"  Fichier CSV généré avec succès: {os.path.basename(csv_path)}")
+                            except Exception as e:
+                                logger.error(f"Erreur lors de la génération du CSV: {e}")
+                                print(f"  ERREUR: Impossible de générer le fichier CSV: {e}")
+                            
                             # Utiliser directement le rapport Markdown généré par l'agent
                             if md_path:
                                 logger.info(f"Rapport Markdown généré à: {md_path}")
@@ -435,10 +447,9 @@ class Orchestrator:
     
     def _get_timestamp(self) -> str:
         """Retourne un timestamp au format YYYYMMDD_HHMMSS"""
-        from datetime import datetime
         return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
 
-    def _get_agent_info(self, agent: Optional[BaseAgent]) -> Dict:
+    def _get_agent_info(self, agent: Any) -> Dict:
         """
         Récupère les informations détaillées sur un agent.
         
@@ -453,7 +464,7 @@ class Orchestrator:
         
         # Récupérer les informations du modèle
         model_info = {
-            "nom": agent.nom,
+            "type": agent.__class__.__name__,
             "model": getattr(agent.llm, "modele", str(type(agent.llm))),
         }
         

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/T11126_rapports/T11126/T11126_deepseek-chat.csv

@@ -1,10 +0,0 @@
-Question,Réponse
-Message d'erreur sur essais au format tableur FTP. ,"[RÉPONSE] Bonjour,
-Notre équipe de développement a mis à jour la licence du tableur. Vous pouvez dès à présent consulter et saisir vos essais.
-Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.
-Cordialement,
----
-Support technique
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.*
-[COMPLÉMENT VISUEL] Analyse des 1 images disponibles montrant les interfaces et options pertinentes."

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/T11126_rapports/T11126/T11126_mistral-large-latest.csv

@@ -1,3 +0,0 @@
-Question,Réponse
-Je rencontre un message d'erreur lors de l'utilisation du format tableur FTP pour les essais. Pouvez-vous m'aider à résoudre ce problème ?,"[RÉPONSE] Notre équipe de développement a mis à jour la licence du tableur. Vous pouvez dès à présent consulter et saisir vos essais. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.
-[COMPLÉMENT VISUEL] L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus: (1) Un message d'erreur indique un certificat SSL expiré, (2) La destination nt1.tp.lab.com n'est pas accessible, (3) Les détails techniques montrent que le certificat a expiré le 30 décembre 2021. Ces interfaces complémentaires illustrent le problème d'accès au tableur FTP pour les essais."

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/T11126_rapports/T11126/T11126_mistral-medium.csv

@@ -1,3 +0,0 @@
-Question,Réponse
-Message d'erreur lors des essais au format tableur FTP. Quelle est la cause de cette erreur et comment y remédier ?,"[RÉPONSE] Notre équipe de développement a mis à jour la licence du tableur. Vous pouvez dès à présent consulter et saisir vos essais. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.
-[COMPLÉMENT VISUEL] L'analyse de la capture d'écran confirme visuellement le processus : un message d'erreur lié à un certificat SSL expiré bloque la connexion à l'URL https://type:443.com, ce qui pourrait être à l'origine du message d'erreur lors des essais au format tableur FTP."

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/T11126_rapports/T11126/T11126_qwen2.5:72b-instruct-q8_0.csv

@@ -1,3 +0,0 @@
-Question,Réponse
-J'obtiens un message d'erreur sur les essais au format tableur FTP. Pouvez-vous m'aider à résoudre ce problème ?,"[RÉPONSE] Bonjour,Notre équipe de développement a mis à jour la licence du tableur. Vous pouvez dès à présent consulter et saisir vos essais.Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.Cordialement,---Support techniqueL'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.*
-[COMPLÉMENT VISUEL] L'analyse de l'image confirme visuellement le problème: la liste déroulante des opérateurs de prélèvement affiche 'Aucun opérateur trouvé', ce qui concorde avec l'explication fournie concernant les restrictions normatives."

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/T11126_rapports/T11126/T11126_rapport_final.md

@@ -1,360 +0,0 @@
-# Rapport d'analyse: T11126
-
-## Processus d'analyse
-
-_Vue d'ensemble du processus d'analyse automatisé_
-
-1. **Analyse du ticket** - `AgentTicketAnalyser`
-   - Extraction et analyse des informations du ticket
-
-2. **Tri des images** - `AgentImageSorter`
-   - Identification des images pertinentes pour l'analyse
-
-3. **Analyse des images** - `AgentImageAnalyser`
-   - Analyse détaillée des images pertinentes identifiées
-
-4. **Génération du rapport** - `AgentReportGenerator`
-   - Synthèse des analyses et génération du rapport final
-
-**Statistiques:**
-- Images totales: 1
-- Images pertinentes: 1
-- Temps de génération: 70.84 secondes
-
-## 1. Analyse du ticket
-
-_Agent utilisé: `AgentTicketAnalyser` - Analyse du contenu du ticket_
-
-```
-### Synthèse Structurée du Ticket T11126
-
-#### Informations Générales
-- **ID du ticket**: 11105
-- **Nom du projet**: Demandes
-- **Étape actuelle**: En attente d'infos / retours
-- **Partenaire**: ERTEC S.A, Julien POSTEL (julien.postel@ertec.ch)
-- **Date de création**: 31/03/2025 08:47:26
-- **Dernière modification**: 09/04/2025 13:27:45
-- **Date d'échéance**: 15/04/2025 00:00:00
-- **Date d'extraction**: 11/04/2025 16:09:25
-- **Répertoire**: output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924
-
-#### Problème Initial
-- **Titre**: Message d'erreur sur essais au format tableur FTP
-
-#### Chronologie des Échanges Client/Support
-
-##### Message 1 - [AUTRE] De: Inconnu - Date: 31/03/2025 09:58:26
-**Contenu**:
-```
-Bonjour,
-Notre équipe de développement a mis à jour la licence du tableur. Vous pouvez dès à présent consulter et saisir vos essais.
-Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.
-Cordialement,
----
-Support technique
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.*
-```
-
-#### Éléments Techniques à Observer
-- **Mise à jour de la licence**: L'équipe de développement a mis à jour la licence du tableur.
-- **Fonctionnalités disponibles**: Les utilisateurs peuvent désormais consulter et saisir leurs essais.
-
-#### Liens (FAQ, Documentation, Manuels)
-- Aucun lien spécifique mentionné dans les échanges.
-
-### Conclusion
-Le ticket T11126 concerne un message d'erreur sur les essais au format tableur FTP. L'équipe de développement a mis à jour la licence du tableur, permettant aux utilisateurs de consulter et saisir leurs essais. Le ticket est actuellement en attente d'informations complémentaires ou de retours de la part du client.
-```
-
-## 2. Tri des images
-
-_Agent utilisé: `AgentImageSorter` - Identifie les images pertinentes_
-
-| Image | Pertinence | Raison |
-|-------|------------|--------|
-| 2025-03-31_10h43_09.png | ✅ Pertinente | Oui |
-
-## 3. Analyse des images
-
-_Agent utilisé: `AgentImageAnalyser` - Analyse détaillée des captures d'écran_
-
-### Image 1: 2025-03-31_10h43_09.png
-
-### Analyse de l'image
-
-#### 1. Description objective
-L'image montre un message d'erreur affiché dans un navigateur web. Le message est intitulé **"CertExpired (certificate has expired) Blocked by SSL_HANDSHAKE_ERROR"**. Le texte principal du message indique :
-- **"The destination nt1.tp.lab.com is not reachable"**
-- **"Contact your IT administrator with the following error"**
-
-Le message contient également des détails techniques supplémentaires, incluant :
-- Une URL : `https://nt1.tp.lab.com:443`
-- Un code d'erreur : `SSL_ERROR_RX_MALFORMED_HANDSHAKE`
-- Une description de l'erreur : `Peer's Certificate has expired.`
-- Des informations sur le certificat :
-  - Émetteur : `CN=R3,O=Let's Encrypt,C=US`
-  - Sujet : `CN=*.tp.lab.com`
-  - Date d'expiration : `Dec 30 00:00:00 2021 GMT`
-  - Signature de l'algorithme : `sha256WithRSAEncryption`
-  - Empreinte du certificat : `0A:F9:5C:C2:C9:F7:A4:C3:E7:F9:B0:03:C4:E8:D2:D2`
-
-#### 2. Éléments techniques clés
-- **Message d'erreur principal** : `CertExpired (certificate has expired) Blocked by SSL_HANDSHAKE_ERROR`
-- **Code d'erreur** : `SSL_ERROR_RX_MALFORMED_HANDSHAKE`
-- **URL concernée** : `https://nt1.tp.lab.com:443`
-- **Description de l'erreur** : `Peer's Certificate has expired.`
-- **Détails du certificat** :
-  - Émetteur : `CN=R3,O=Let's Encrypt,C=US`
-  - Sujet : `CN=*.tp.lab.com`
-  - Date d'expiration : `Dec 30 00:00:00 2021 GMT`
-  - Signature de l'algorithme : `sha256WithRSAEncryption`
-  - Empreinte du certificat : `0A:F9:5C:C2:C9:F7:A4:C3:E7:F9:B0:03:C4:E8:D2:D2`
-- **Aucun paramètre configurable** n'est visible dans l'image.
-- **Aucun bouton actif ou inactif** n'est visible dans l'image.
-
-#### 3. Éléments mis en évidence
-Aucun élément n'est spécifiquement entouré, encadré, surligné ou fléché dans l'image. Toutefois, le message d'erreur principal est affiché de manière centrale et visible, ce qui suggère qu'il est l'élément clé à considérer.
-
-#### 4. Relation avec le problème
-Le message d'erreur indique que le certificat SSL du site `nt1.tp.lab.com` a expiré, ce qui empêche l'accès à la destination. Ce problème pourrait être lié à une mauvaise configuration ou à un oubli de renouvellement du certificat SSL.
-
-#### 5. Réponses potentielles
-L'image ne fournit pas directement de réponse à une question posée dans le titre du ticket ("Message d'erreur sur essais au format tableur FTP") ou dans la description du problème. Cependant, elle indique clairement que l'accès au site est bloqué en raison d'un certificat expiré, ce qui pourrait être lié à des difficultés d'accès aux essais ou au tableur.
-
-#### 6. Lien avec la discussion
-L'image ne fait pas explicitement référence à une étape décrite dans le fil de discussion du ticket. Cependant, le message d'erreur pourrait être lié à des problèmes d'accès mentionnés par le client ou le support dans les échanges précédents.
-
-## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images
-
-_Analyse transversale des captures d'écran_
-
-
-
-## 4. Synthèse finale
-
-_Agent utilisé: `AgentReportGenerator` - Synthèse et conclusions_
-
-### Résumé du problème
-
-Le ticket T11126 concerne un message d'erreur sur les essais au format tableur FTP. L'équipe de développement a récemment mis à jour la licence du tableur, permettant aux utilisateurs de consulter et saisir leurs essais. Cependant, le client rencontre toujours des problèmes d'accès, comme en témoigne un message d'erreur indiquant que le certificat SSL du site `nt1.tp.lab.com` a expiré.
-
-### Chronologie des échanges
-
-
-
-### Tableau des questions et réponses
-
-_Synthèse des questions et réponses avec intégration des informations des images_
-
-| Date | Émetteur | Type | Contenu |
-| ---- | -------- | ---- | ------- |
-| 31/03/2025 08:47:26 | CLIENT | Question | J'obtiens un message d'erreur sur les essais au format tableur FTP. Pouvez-vous m'aider à résoudre ce problème ? |
-| 31/03/2025 09:58:26 | SUPPORT | Réponse | Bonjour,Notre équipe de développement a mis à jour la licence du tableur. Vous pouvez dès à présent consulter et saisir vos essais.Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.Cordialement,---Support techniqueL'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.* |
-| 11/04/2025 16:09:25 | SUPPORT | Complément visuel | L'analyse de l'image confirme visuellement le problème: la liste déroulante des opérateurs de prélèvement affiche 'Aucun opérateur trouvé', ce qui concorde avec l'explication fournie concernant les restrictions normatives. |
-
-### Diagnostic technique
-
-_Conclusion basée sur l'analyse du ticket, des images et des échanges_
-
-Le problème d'affichage des utilisateurs est dû à deux configurations possibles:
-
-1. Les utilisateurs sans laboratoire principal assigné n'apparaissent pas par défaut dans la liste. La solution est d'activer l'option "Affiche les laboratoires secondaires".
-
-2. Les utilisateurs dont le compte a été dévalidé n'apparaissent pas par défaut. Il faut cocher l'option "Affiche les utilisateurs non valides" pour les voir apparaître (en grisé dans la liste).
-
-## Métadonnées
-
-- **Date de génération**: 2025-04-11 16:23:42
-- **Modèle principal utilisé**: qwen2.5:72b-instruct-q8_0
-
-## Détails des analyses
-
-Toutes les analyses requises ont été effectuées avec succès.
-
-- **Analyse des images**: PRÉSENT
-- **Analyse du ticket**: PRÉSENT
-- **Diagnostic**: PRÉSENT
-
-## Configuration des agents
-
-### AgentTicketAnalyser
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO.
-Tu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire.
-
-Ta mission principale :
-
-1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande "name" et "description")
-    - Récupère le nom de l'auteur si présent
-    - Indique si un `user_id` est disponible
-    - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile)
-
-2. Mettre en perspective le `name` du ticket
-    - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites
-    - Reformule ces questions de façon explicite
-
-3. Analyser la `description`
-    - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique
-    - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques
-    - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom
-
-4. Structurer le fil de discussion
-    - Conserve uniquement les échanges pertinents
-    -Conserve les questions soulevés par "name" ou "description"
-    - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels
-    - Identifie clairement chaque intervenant (client / support)
-    - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle
-
-5. Préparer la transmission à l'agent suivant
-    - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits
-    - Mentionne si des images sont attachées au ticket
-
-Structure ta réponse :
-
-1. Résumé du contexte
-    - Client (nom, email si disponible)
-    - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions
-    - Description technique synthétique
-
-2. Informations techniques détectées
-    - Logiciels/modules mentionnés
-    - Paramètres évoqués
-    - Fonctionnalités impactées
-    - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.)
-
-3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)
-   - Intervenant (Client/Support)
-   - Date et contenu de chaque échange
-   - Résumés techniques
-   - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique)
-
-4. Éléments liés à l'analyse visuelle
-   - Nombre d'images attachées
-   - Références aux interfaces ou options à visualiser
-   - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.)
-
-IMPORTANT :
-- Ne propose aucune solution ni interprétation
-- Ne génère pas de tableau
-- Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies
-- Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme
-```
-</details>
-
-### AgentImageSorter
-
-#### Paramètres
-
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en tri d'images pour le support technique de BRG_Lab pour la société CBAO.
-Ta mission est de déterminer si une image est pertinente pour le support technique de logiciels.
-
-Images PERTINENTES (réponds "oui" ou "pertinent"):
-- Captures d'écran de logiciels ou d'interfaces
-- logo BRG_LAB
-- Référence à "logociel"
-- Messages d'erreur
-- Configurations système
-- Tableaux de bord ou graphiques techniques
-- Fenêtres de diagnostic
-
-Images NON PERTINENTES (réponds "non" ou "non pertinent"):
-- Photos personnelles
-- Images marketing/promotionnelles
-- Logos ou images de marque
-- Paysages, personnes ou objets non liés à l'informatique
-
-
-IMPORTANT: Ne commence JAMAIS ta réponse par "Je ne peux pas directement visualiser l'image".
-Si tu ne peux pas analyser l'image, réponds simplement "ERREUR: Impossible d'analyser l'image".
-
-Analyse d'abord ce que montre l'image, puis réponds par "oui"/"pertinent" ou "non"/"non pertinent".
-
-```
-</details>
-
-### AgentImageAnalyser
-
-#### Paramètres
-
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en analyse d'images pour le support technique de BRG-Lab pour la société CBAO.
-Ta mission est d'analyser des captures d'écran en lien avec le contexte du ticket de support.
-
-Structure ton analyse d'image de façon factuelle:
-
-1. Description objective  
-   Décris précisément ce que montre l'image :  
-   - Interface logicielle, menus, fenêtres, onglets  
-   - Messages d'erreur, messages système, code ou script  
-   - Nom ou titre du logiciel ou du module si visible  
-
-2. Éléments techniques clés  
-   Identifie :  
-   - Versions logicielles ou modules affichés  
-   - Codes d'erreur visibles  
-   - Paramètres configurables (champs de texte, sliders, dropdowns, cases à cocher)  
-   - Valeurs affichées ou préremplies dans les champs  
-   - Éléments désactivés, grisés ou masqués (souvent non modifiables)  
-   - Boutons actifs/inactifs  
-
-3. Éléments mis en évidence  
-   - Recherche les zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées  
-   - Ces éléments sont souvent importants pour le client ou le support  
-   - Mentionne explicitement leur contenu et leur style de mise en valeur  
-
-4. Relation avec le problème  
-   - Établis le lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket  
-   - Indique si des composants semblent liés à une mauvaise configuration ou une erreur  
-
-5. Réponses potentielles  
-   - Détermine si l'image apporte des éléments de réponse à une question posée dans :  
-     - Le titre du ticket  
-     - La description du problème  
-
-6. Lien avec la discussion  
-   - Vérifie si l'image fait écho à une étape décrite dans le fil de discussion  
-   - Note les correspondances (ex: même module, même message d'erreur que précédemment mentionné)  
-
-Règles importantes :
-- Ne fais AUCUNE interprétation ni diagnostic
-- Ne propose PAS de solution ou recommandation
-- Reste strictement factuel et objectif
-- Concentre-toi uniquement sur ce qui est visible dans l'image
-- Reproduis les textes exacts(ex : messages d'erreur, libellés de paramètres)
-- Prête une attention particulière aux éléments modifiables (interactifs) et non modifiables (grisés)
-
-
-Ton analyse sera utilisée comme élément factuel pour un rapport technique plus complet.
-```
-</details>
-
-### AgentReportGenerator
-
-#### Paramètres
-
-- **Modèle utilisé**: qwen2.5:72b-instruct-q8_0
-- **Température**: 0.2
-- **Top_p**: 0.9
-- **Max_tokens**: 10000
-- **Version du prompt**: qwen-v1.1

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/T11126_rapports/T11126_rapport.json

@@ -1,25 +0,0 @@
-{
-    "id": "11105",
-    "code": "T11126",
-    "name": "Message d'erreur sur essais au format tableur FTP",
-    "description": "",
-    "project_name": "Demandes",
-    "stage_name": "En attente d'infos / retours",
-    "user_id": "",
-    "partner_id_email_from": "ERTEC S.A, Julien POSTEL, julien.postel@ertec.ch",
-    "create_date": "31/03/2025 08:47:26",
-    "write_date_last_modification": "09/04/2025 13:27:45",
-    "date_deadline": "15/04/2025 00:00:00",
-    "messages": [
-        {
-            "author_id": "Romuald GRUSON",
-            "date": "31/03/2025 09:58:26",
-            "message_type": "E-mail",
-            "subject": "Re: [T11126] - Message d'erreur sur essais au format tableur",
-            "id": "228598",
-            "content": "Bonjour,\nNotre équipe de développement a mis à jour la licence du tableur. Vous pouvez dès à présent consulter et saisir vos essais.\nJe reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.\nCordialement,\n---\nSupport technique\nL'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.\n*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.*\n\n---\n"
-        }
-    ],
-    "date_d'extraction": "11/04/2025 16:09:25",
-    "répertoire": "output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924"
-}

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/T11126_rapports/T11126_rapport.md

@@ -1,46 +0,0 @@
-# Ticket T11126: Message d'erreur sur essais au format tableur FTP
-
-## Informations du ticket
-
-- **id**: 11105
-- **code**: T11126
-- **name**: Message d'erreur sur essais au format tableur FTP
-- **project_name**: Demandes
-- **stage_name**: En attente d'infos / retours
-- **user_id**: 
-- **partner_id/email_from**: ERTEC S.A, Julien POSTEL, julien.postel@ertec.ch
-- **create_date**: 31/03/2025 08:47:26
-- **write_date/last modification**: 09/04/2025 13:27:45
-- **date_deadline**: 15/04/2025 00:00:00
-
-- **description**:
-
-Point particulier :- Échantillons :A 25.0273
-- **Le cas est bloquant**
-Description du problème :
-Bonjour,
-Il semblerait que tous les essais, qui sont sous format tableur, ne soient pas accessibles (cf. message d'erreur en pièce jointe).
-
-## Messages
-
-### Message 1
-**author_id**: Romuald GRUSON
-**date**: 31/03/2025 09:58:26
-**message_type**: E-mail
-**subject**: Re: [T11126] - Message d'erreur sur essais au format tableur
-**id**: 228598
-Bonjour,
-Notre équipe de développement a mis à jour la licence du tableur. Vous pouvez dès à présent consulter et saisir vos essais.
-Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.
-Cordialement,
----
-Support technique
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.*
-
----
-
-## Informations sur l'extraction
-
-- **Date d'extraction**: 11/04/2025 16:09:25
-- **Répertoire**: output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/all_messages.txt

@@ -1,78 +0,0 @@
-TICKET: T11126 - Message d'erreur sur essais au format tableur FTP
-Date d'extraction: 2025-04-11 16:09:25
-Nombre de messages: 5
-
-================================================================================
-
-********************************************************************************
-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2025-03-31 08:47:26
-DE: Support Robot
-
-
-
---------------------------------------------------------------------------------
-
-********************************************************************************
-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2025-03-31 09:01:21
-DE: Romuald GRUSON
-
-
-
---------------------------------------------------------------------------------
-
-********************************************************************************
-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2025-03-31 09:01:43
-DE: Romuald GRUSON
-
-
-
---------------------------------------------------------------------------------
-
-********************************************************************************
-*** MESSAGE TRANSFÉRÉ ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2025-03-31 09:58:26
-DE: Romuald GRUSON
-OBJET: Re: [T11126] - Message d'erreur sur essais au format tableur
-
-Bonjour,
-
-Notre équipe de développement a mis à jour la licence du tableur. Vous pouvez dès à présent consulter et saisir vos essais.
-
-Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.
-
-Cordialement,
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-
-Support technique
-  
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-
- 
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-
-*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.*
-
---------------------------------------------------------------------------------
-
-********************************************************************************
-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2025-03-31 09:58:29
-DE: Romuald GRUSON
-
-
-
---------------------------------------------------------------------------------

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/attachments_info.json

@@ -1,20 +0,0 @@
-[
-  {
-    "id": 145201,
-    "name": "2025-03-31_10h43_09.png",
-    "mimetype": "image/png",
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-    "create_date": "2025-03-31 08:47:28",
-    "create_uid": [
-      28,
-      "Support Robot"
-    ],
-    "description": "2025-03-31_10h43_09",
-    "res_name": "[T11126] Message d'erreur sur essais au format tableur",
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-]

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/followers.json

@@ -1,30 +0,0 @@
-[
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-  {
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-      28961,
-      "Fabien LAFAY"
-    ]
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-  {
-    "id": 90011,
-    "partner_id": [
-      32165,
-      "Romuald GRUSON"
-    ]
-  },
-  {
-    "id": 90031,
-    "partner_id": [
-      29841,
-      "ERTEC S.A, Julien POSTEL"
-    ]
-  }
-]

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/structure.json

@@ -1,20 +0,0 @@
-{
-  "date_extraction": "2025-04-11T16:09:25.285093",
-  "ticket_id": 11105,
-  "ticket_code": "T11126",
-  "ticket_name": "Message d'erreur sur essais au format tableur FTP",
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output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/ticket_info.json

@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "id": 11105,
-  "name": "Message d'erreur sur essais au format tableur FTP",
-  "description": "<h1>Point particulier :</h1><ul><li>Échantillons :A 25.0273</li><li><b>Le cas est bloquant</b></li></ul><h1>Description du problème :</h1><p>Bonjour,\nIl semblerait que tous les essais, qui sont sous format tableur, ne soient pas accessibles (cf. message d'erreur en pièce jointe).</p>",
-  "stage_id": [
-    32,
-    "En attente d'infos / retours"
-  ],
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-  "message_ids": [
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-  ],
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-  "stage_id_name": "En attente d'infos / retours",
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-  "tag_names": [
-    "BRG-LAB WEB"
-  ]
-}

output/ticket_T11126/T11126_20250411_160924/ticket_summary.json

@@ -1,16 +0,0 @@
-{
-  "id": 11105,
-  "code": "T11126",
-  "name": "Message d'erreur sur essais au format tableur FTP",
-  "description": "<h1>Point particulier :</h1><ul><li>Échantillons :A 25.0273</li><li><b>Le cas est bloquant</b></li></ul><h1>Description du problème :</h1><p>Bonjour,\nIl semblerait que tous les essais, qui sont sous format tableur, ne soient pas accessibles (cf. message d'erreur en pièce jointe).</p>",
-  "stage": "En attente d'infos / retours",
-  "project": "Demandes",
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-  "tags": [
-    "BRG-LAB WEB"
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-  "create_date": "2025-03-31 08:47:26",
-  "write_date": "2025-04-09 13:27:45",
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output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/T11151_rapports/T11151/T11151_mistral-medium.csv

@@ -1,3 +0,0 @@
-Question,Réponse
-Je rencontre une problématique sur l’indication de la norme dans les essais externe lors de l’impression de la FTP // idem lorsque l’on ressort les renseignements de la statistique.,"[RÉPONSE] Le message d’erreur apparaît-il après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification ? Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.
-[COMPLÉMENT VISUEL] L'analyse de la capture d'écran confirme visuellement l'interface de configuration des normes pour les essais dans BRG-LAB. Cependant, le problème spécifique d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques n'est pas illustré dans cette image."

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/T11151_rapports/T11151/T11151_rapport_final.json

@@ -1,142 +0,0 @@
-{
-  "ticket_id": "T11151",
-  "timestamp": "2025-04-11 16:30:56",
-  "rapport_complet": "# Rapport d'analyse: Problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques\n\n## Résumé du problème\nLe client Franck ROBERT, Responsable technique Région AURA, a signalé un problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques. Ce problème affecte le logiciel FTP de BRG-LAB.\n\n## Analyse des images\n\n### Image 1: image001.png\nL'image montre l'interface logicielle de BRG-LAB, avec une section de configuration des normes pour les essais. Il n'y a pas d'information visible sur l'absence de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.\n\n## Synthèse globale des analyses d'images\n\n#### Points communs et complémentaires entre les images\nLes images ne sont pas multiples dans ce cas, mais l'image 1 (image001.png) montre l'interface logicielle de BRG-LAB, où les normes pour les essais peuvent être configurées.\n\n#### Corrélation entre les éléments et le problème global\nL'image 1 montre la section de configuration des normes pour les essais, mais ne fournit pas d'informations spécifiques sur l'absence de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.\n\n#### Confirmation visuelle des informations du support\nL'image 1 confirme visuellement que l'interface logicielle de BRG-LAB permet la configuration des normes pour les essais, mais ne montre pas le problème d'affichage signalé par le client.\n\n## Fil de discussion\n\n1. Le client Franck ROBERT a signalé un problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques (07/04/2025 09:01:59).\n2. Le support a demandé si le message d'erreur apparaissait après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification (07/04/2025 09:23:10).\n\n## Tableau questions/réponses\n\n```json\n{\n  \"chronologie_echanges\": [\n    {\n      \"date\": \"07/04/2025 09:01:59\",\n      \"emetteur\": \"CLIENT\",\n      \"type\": \"Question\",\n      \"contenu\": \"Je rencontre une problématique sur l’indication de la norme dans les essais externe lors de l’impression de la FTP // idem lorsque l’on ressort les renseignements de la statistique.\"\n    },\n    {\n      \"date\": \"07/04/2025 09:23:10\",\n      \"emetteur\": \"SUPPORT\",\n      \"type\": \"Réponse\",\n      \"contenu\": \"Le message d’erreur apparaît-il après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification ? Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.\"\n    },\n    {\n      \"date\": \"07/04/2025 09:35:00\",\n      \"emetteur\": \"SUPPORT\",\n      \"type\": \"Complément visuel\",\n      \"contenu\": \"L'analyse de la capture d'écran confirme visuellement l'interface de configuration des normes pour les essais dans BRG-LAB. Cependant, le problème spécifique d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques n'est pas illustré dans cette image.\"\n    }\n  ]\n}\n```\n\n## Diagnostic technique\n\nLe problème signalé par le client concerne l'absence d'information sur la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques. Bien que l'image fournie montre l'interface logicielle de BRG-LAB et la section de configuration des normes pour les essais, elle ne fournit pas d'informations spécifiques sur le problème d'affichage signalé.\n\nPour diagnostiquer les causes probables de ce problème, il est nécessaire de recueillir plus d'informations, telles que les étapes suivies par le client lors de l'impression de la FTP et la consultation des statistiques, ainsi que les messages d'erreur éventuels qui pourraient apparaître. Il est également possible que le problème soit lié à des paramètres de configuration spécifiques ou à des mises à jour logicielles récentes.",
-  "ticket_analyse": "1. Résumé du contexte\n   - Client : Franck ROBERT, Responsable technique Région AURA, <franck.robert@rogermartin.fr>\n   - Sujet du ticket : Problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.\n   - Description technique synthétique : Absence d'information sur la norme lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques pour les essais externes.\n\n2. Informations techniques détectées\n   - Logiciels/modules mentionnés : FTP\n   - Paramètres évoqués : Norme, essais externes\n   - Fonctionnalités impactées : Impression de la FTP, affichage des statistiques\n   - Conditions spécifiques : Aucune mentionnée\n\n3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)\n   - Intervenant : Client\n   - Date : 07/04/2025 09:01:59\n   - Contenu : \"Je rencontre une problématique sur l’indication de la norme dans les essais externe lors de l’impression de la FTP // idem lorsque l’on ressort les renseignements de la statistique.\"\n\n   - Intervenant : Support\n   - Date : 07/04/2025 09:23:10\n   - Contenu : \"Le message d’erreur apparaît-il après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification ? Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.\"\n\n4. Éléments liés à l'analyse visuelle\n   - Nombre d'images attachées : 2 (1 PDF, 1 PNG)\n   - Références aux interfaces ou options à visualiser : Impression de la FTP, affichage des statistiques\n   - Points à vérifier dans les captures : Absence d'information sur la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.\n\nAucun lien documentaire (manuel, FAQ, documentation technique) n'a été fourni dans les messages.",
-  "images_analyses": [
-    {
-      "image_name": "image001.png",
-      "image_path": "output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/attachments/image001.png",
-      "analyse": "### Analyse d'Image\n\n#### 1. Description objective\nL'image montre une interface logicielle de BRG-LAB, un logiciel de gestion de laboratoire. L'interface est divisée en plusieurs sections :\n- **Menu principal** : Avec des options telles que \"Retour\", \"Imprimante\", \"Comparer\", \"Place de sélection\", \"Lissage de sélection\", \"Autre\".\n- **En-tête** : Affichant des informations telles que \"ROGER MARTIN\", \"Votre Partenaire\", \"rogermartin.brg.lab.com\", \"FTP (Fiche Technique)\", \"MATIERE\", \"LABORATOIRE\", \"ROBERT FRANCK\".\n- **Section de configuration** : Avec des options comme \"Définition de la contrainte\", \"Application contrainte\", \"Date d'émission\", \"Norme N° P 15-545 Article 10- Code A\", \"Automatisée\", \"Confirme\", \"Ignorer les essais manquants\".\n- **Tableau de données** : Affichant des informations sur les essais, y compris \"Nom de l'essai\", \"Norme\", \"Signe\", \"Date de mise à jour\", \"Valeur\".\n- **Boutons d'action** : \"Afficher la norme de l'essai\", \"Afficher la norme de l'essai\", \"Afficher la norme de l'essai\".\n\n#### 2. Éléments techniques clés\n- **Versions logicielles ou modules affichés** : BRG-LAB, FTP (Fiche Technique).\n- **Codes d'erreur visibles** : Aucun code d'erreur visible.\n- **Paramètres configurables** : Cases à cocher pour \"Afficher la norme de l'essai\", \"Afficher la norme de l'essai\", \"Afficher la norme de l'essai\".\n- **Valeurs affichées ou préremplies dans les champs** : \"Norme N° P 15-545 Article 10- Code A\", \"Date d'émission : 01/01/2025\", \"Date de valeur : 30/06/2025\".\n- **Éléments désactivés, grisés ou masqués** : Aucun élément désactivé ou grisé visible.\n- **Boutons actifs/inactifs** : Boutons \"Confirme\" et \"Ignorer les essais manquants\" sont actifs.\n\n#### 3. Éléments mis en évidence\n- **Zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées** : Aucune zone entourée, encadrée, surlignée ou fléchée visible.\n- **Contenu et style de mise en valeur** : Aucun contenu spécifique mis en valeur.\n\n#### 4. Relation avec le problème\n- **Lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket** : L'interface montre une section où les normes des essais sont configurées. Cependant, il n'y a pas d'information visible sur l'absence de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.\n- **Composants liés à une mauvaise configuration ou une erreur** : Aucun composant spécifique n'indique une mauvaise configuration ou une erreur.\n\n#### 5. Réponses potentielles\n- **Éléments de réponse à une question posée dans le titre du ticket ou la description du problème** : L'image ne montre pas explicitement l'absence de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.\n\n#### 6. Lien avec la discussion\n- **Écho à une étape décrite dans le fil de discussion** : L'image montre l'interface où les normes des essais sont configurées, ce qui est pertinent par rapport à la problématique décrite dans le fil de discussion.\n- **Correspondances** : Même module (FTP) et même problématique (absence de la norme dans les essais externes) que précédemment mentionné dans le fil de discussion.\n\n---\n\nCette analyse est strictement factuelle et se base uniquement sur les éléments visibles dans l'image.",
-      "sorting_info": {
-        "is_relevant": true,
-        "reason": "oui. L'image montre une capture d'écran d'une interface de logiciel, incluant des données techniques et des paramètres spécifiques, ce qui est pertinent pour le support technique de logiciels.",
-        "raw_response": "oui. L'image montre une capture d'écran d'une interface de logiciel, incluant des données techniques et des paramètres spécifiques, ce qui est pertinent pour le support technique de logiciels.",
-        "metadata": {
-          "image_path": "output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/attachments/image001.png",
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-      },
-      "metadata": {
-        "image_path": "output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/attachments/image001.png",
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-  "chronologie_echanges": [
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-      "date": "07/04/2025 09:01:59",
-      "emetteur": "CLIENT",
-      "type": "Question",
-      "contenu": "Je rencontre une problématique sur l’indication de la norme dans les essais externe lors de l’impression de la FTP // idem lorsque l’on ressort les renseignements de la statistique."
-    },
-    {
-      "date": "07/04/2025 09:23:10",
-      "emetteur": "SUPPORT",
-      "type": "Réponse",
-      "contenu": "Le message d’erreur apparaît-il après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification ? Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire."
-    },
-    {
-      "date": "07/04/2025 09:35:00",
-      "emetteur": "SUPPORT",
-      "type": "Complément visuel",
-      "contenu": "L'analyse de la capture d'écran confirme visuellement l'interface de configuration des normes pour les essais dans BRG-LAB. Cependant, le problème spécifique d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques n'est pas illustré dans cette image."
-    }
-  ],
-  "resume": "Le client Franck ROBERT, Responsable technique Région AURA, a signalé un problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques. Ce problème affecte le logiciel FTP de BRG-LAB.\n\n### Fil de discussion\n1. Le client Franck ROBERT a signalé un problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques (07/04/2025 09:01:59).\n2. Le support a demandé si le message d'erreur apparaissait après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification (07/04/2025 09:23:10).",
-  "analyse_images": "#",
-  "diagnostic": "Le problème signalé par le client concerne l'absence d'information sur la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques. Bien que l'image fournie montre l'interface logicielle de BRG-LAB et la section de configuration des normes pour les essais, elle ne fournit pas d'informations spécifiques sur le problème d'affichage signalé.\n\nPour diagnostiquer les causes probables de ce problème, il est nécessaire de recueillir plus d'informations, telles que les étapes suivies par le client lors de l'impression de la FTP et la consultation des statistiques, ainsi que les messages d'erreur éventuels qui pourraient apparaître. Il est également possible que le problème soit lié à des paramètres de configuration spécifiques ou à des mises à jour logicielles récentes.",
-  "statistiques": {
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-  },
-  "metadata": {
-    "model": "mistral-medium",
-    "model_version": "non spécifiée",
-    "temperature": 0.2,
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-    "generation_time": 28.584951,
-    "timestamp": "2025-04-11 16:30:56",
-    "agents": {
-      "image_sorter": {
-        "image_path": "output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/attachments/image001.png",
-        "image_name": "image001.png",
-        "timestamp": "20250411_163009",
-        "model_info": {
-          "model": "pixtral-12b-latest",
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-          "max_tokens": 300
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-      "image_analyser": {
-        "image_path": "output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/attachments/image001.png",
-        "image_name": "image001.png",
-        "timestamp": "20250411_163028",
-        "model_info": {
-          "model": "pixtral-12b-latest",
-          "temperature": 0.2,
-          "top_p": 0.9,
-          "max_tokens": 3000
-        }
-      },
-      "report_generator": {
-        "model": "mistral-medium",
-        "temperature": 0.2,
-        "top_p": 0.9,
-        "max_tokens": 10000,
-        "prompt_version": "v3.2"
-      }
-    }
-  },
-  "prompts_utilisés": {
-    "rapport_generator": "Tu es un expert en génération de rapports techniques pour BRG-Lab pour la société CBAO.\nTa mission est de synthétiser les analyses (ticket et images) en un rapport structuré.\n\nEXIGENCE ABSOLUE - Ton rapport DOIT inclure dans l'ordre:\n1. Un résumé du problème initial (nom de la demande + description)\n2. Une analyse détaillée des images pertinentes en lien avec le problème\n3. Une synthèse globale des analyses d'images\n4. Une reconstitution du fil de discussion client/support\n5. Un tableau JSON de chronologie des échanges avec cette structure:\n```json\n{\n  \"chronologie_echanges\": [\n    {\"date\": \"date exacte\", \"emetteur\": \"CLIENT ou SUPPORT\", \"type\": \"Question ou Réponse\", \"contenu\": \"contenu synthétisé\"}\n  ]\n}\n```\n6. Un diagnostic technique des causes probables\n\nMÉTHODE D'ANALYSE (ÉTAPES OBLIGATOIRES):\n1. ANALYSE TOUTES les images AVANT de créer le tableau des échanges\n2. Concentre-toi sur les éléments mis en évidence (encadrés/surlignés) dans chaque image\n3. Réalise une SYNTHÈSE TRANSVERSALE en expliquant comment les images se complètent\n4. Remets les images en ordre chronologique selon le fil de discussion\n5. CONSERVE TOUS les liens documentaires, FAQ et références techniques\n6. Ajoute une entrée \"Complément visuel\" dans le tableau des échanges",
-    "ticket_analyser": "Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO.\nTu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire.\n\nTa mission principale :\n\n1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande \"name\" et \"description\")\n    - Récupère le nom de l'auteur si présent\n    - Indique si un `user_id` est disponible\n    - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile)\n\n2. Mettre en perspective le `name` du ticket\n    - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites\n    - Reformule ces questions de façon explicite\n\n3. Analyser la `description`\n    - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique\n    - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques\n    - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom\n\n4. Structurer le fil de discussion\n    - Conserve uniquement les échanges pertinents\n    -Conserve les questions soulevés par \"name\" ou \"description\"\n    - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels\n    - Identifie clairement chaque intervenant (client / support)\n    - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle\n\n5. Préparer la transmission à l'agent suivant\n    - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits\n    - Mentionne si des images sont attachées au ticket\n\nStructure ta réponse :\n\n1. Résumé du contexte\n    - Client (nom, email si disponible)\n    - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions\n    - Description technique synthétique\n\n2. Informations techniques détectées\n    - Logiciels/modules mentionnés\n    - Paramètres évoqués\n    - Fonctionnalités impactées\n    - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.)\n\n3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)\n   - Intervenant (Client/Support)\n   - Date et contenu de chaque échange\n   - Résumés techniques\n   - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique)\n\n4. Éléments liés à l'analyse visuelle\n   - Nombre d'images attachées\n   - Références aux interfaces ou options à visualiser\n   - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.)\n\nIMPORTANT :\n- Ne propose aucune solution ni interprétation\n- Ne génère pas de tableau\n- Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies\n- Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme",
-    "image_analyser": "Tu es un expert en analyse d'images pour le support technique de BRG-Lab pour la société CBAO.\nTa mission est d'analyser des captures d'écran en lien avec le contexte du ticket de support.\n\nStructure ton analyse d'image de façon factuelle:\n\n1. Description objective  \n   Décris précisément ce que montre l'image :  \n   - Interface logicielle, menus, fenêtres, onglets  \n   - Messages d'erreur, messages système, code ou script  \n   - Nom ou titre du logiciel ou du module si visible  \n\n2. Éléments techniques clés  \n   Identifie :  \n   - Versions logicielles ou modules affichés  \n   - Codes d'erreur visibles  \n   - Paramètres configurables (champs de texte, sliders, dropdowns, cases à cocher)  \n   - Valeurs affichées ou préremplies dans les champs  \n   - Éléments désactivés, grisés ou masqués (souvent non modifiables)  \n   - Boutons actifs/inactifs  \n\n3. Éléments mis en évidence  \n   - Recherche les zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées  \n   - Ces éléments sont souvent importants pour le client ou le support  \n   - Mentionne explicitement leur contenu et leur style de mise en valeur  \n\n4. Relation avec le problème  \n   - Établis le lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket  \n   - Indique si des composants semblent liés à une mauvaise configuration ou une erreur  \n\n5. Réponses potentielles  \n   - Détermine si l'image apporte des éléments de réponse à une question posée dans :  \n     - Le titre du ticket  \n     - La description du problème  \n\n6. Lien avec la discussion  \n   - Vérifie si l'image fait écho à une étape décrite dans le fil de discussion  \n   - Note les correspondances (ex: même module, même message d'erreur que précédemment mentionné)  \n\nRègles importantes :\n- Ne fais AUCUNE interprétation ni diagnostic\n- Ne propose PAS de solution ou recommandation\n- Reste strictement factuel et objectif\n- Concentre-toi uniquement sur ce qui est visible dans l'image\n- Reproduis les textes exacts(ex : messages d'erreur, libellés de paramètres)\n- Prête une attention particulière aux éléments modifiables (interactifs) et non modifiables (grisés)\n\n\nTon analyse sera utilisée comme élément factuel pour un rapport technique plus complet.",
-    "image_sorter": "Tu es un expert en tri d'images pour le support technique de BRG_Lab pour la société CBAO.\nTa mission est de déterminer si une image est pertinente pour le support technique de logiciels.\n\nImages PERTINENTES (réponds \"oui\" ou \"pertinent\"):\n- Captures d'écran de logiciels ou d'interfaces\n- logo BRG_LAB\n- Référence à \"logociel\"\n- Messages d'erreur\n- Configurations système\n- Tableaux de bord ou graphiques techniques\n- Fenêtres de diagnostic\n\nImages NON PERTINENTES (réponds \"non\" ou \"non pertinent\"):\n- Photos personnelles\n- Images marketing/promotionnelles\n- Logos ou images de marque\n- Paysages, personnes ou objets non liés à l'informatique\n\n\nIMPORTANT: Ne commence JAMAIS ta réponse par \"Je ne peux pas directement visualiser l'image\".\nSi tu ne peux pas analyser l'image, réponds simplement \"ERREUR: Impossible d'analyser l'image\".\n\nAnalyse d'abord ce que montre l'image, puis réponds par \"oui\"/\"pertinent\" ou \"non\"/\"non pertinent\".\n"
-  },
-  "workflow": {
-    "etapes": [
-      {
-        "numero": 1,
-        "nom": "Analyse du ticket",
-        "agent": "AgentTicketAnalyser",
-        "description": "Extraction et analyse des informations du ticket"
-      },
-      {
-        "numero": 2,
-        "nom": "Tri des images",
-        "agent": "AgentImageSorter",
-        "description": "Identification des images pertinentes pour l'analyse"
-      },
-      {
-        "numero": 3,
-        "nom": "Analyse des images",
-        "agent": "AgentImageAnalyser",
-        "description": "Analyse détaillée des images pertinentes identifiées"
-      },
-      {
-        "numero": 4,
-        "nom": "Génération du rapport",
-        "agent": "AgentReportGenerator",
-        "description": "Synthèse des analyses et génération du rapport final"
-      }
-    ]
-  }
-}

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/T11151_rapports/T11151/T11151_rapport_final.md

@@ -1,342 +0,0 @@
-# Rapport d'analyse: T11151
-
-## Processus d'analyse
-
-_Vue d'ensemble du processus d'analyse automatisé_
-
-1. **Analyse du ticket** - `AgentTicketAnalyser`
-   - Extraction et analyse des informations du ticket
-
-2. **Tri des images** - `AgentImageSorter`
-   - Identification des images pertinentes pour l'analyse
-
-3. **Analyse des images** - `AgentImageAnalyser`
-   - Analyse détaillée des images pertinentes identifiées
-
-4. **Génération du rapport** - `AgentReportGenerator`
-   - Synthèse des analyses et génération du rapport final
-
-**Statistiques:**
-- Images totales: 1
-- Images pertinentes: 1
-- Temps de génération: 28.58 secondes
-
-## 1. Analyse du ticket
-
-_Agent utilisé: `AgentTicketAnalyser` - Analyse du contenu du ticket_
-
-```
-1. Résumé du contexte
-   - Client : Franck ROBERT, Responsable technique Région AURA, <franck.robert@rogermartin.fr>
-   - Sujet du ticket : Problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.
-   - Description technique synthétique : Absence d'information sur la norme lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques pour les essais externes.
-
-2. Informations techniques détectées
-   - Logiciels/modules mentionnés : FTP
-   - Paramètres évoqués : Norme, essais externes
-   - Fonctionnalités impactées : Impression de la FTP, affichage des statistiques
-   - Conditions spécifiques : Aucune mentionnée
-
-3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)
-   - Intervenant : Client
-   - Date : 07/04/2025 09:01:59
-   - Contenu : "Je rencontre une problématique sur l’indication de la norme dans les essais externe lors de l’impression de la FTP // idem lorsque l’on ressort les renseignements de la statistique."
-
-   - Intervenant : Support
-   - Date : 07/04/2025 09:23:10
-   - Contenu : "Le message d’erreur apparaît-il après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification ? Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire."
-
-4. Éléments liés à l'analyse visuelle
-   - Nombre d'images attachées : 2 (1 PDF, 1 PNG)
-   - Références aux interfaces ou options à visualiser : Impression de la FTP, affichage des statistiques
-   - Points à vérifier dans les captures : Absence d'information sur la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.
-
-Aucun lien documentaire (manuel, FAQ, documentation technique) n'a été fourni dans les messages.
-```
-
-## 2. Tri des images
-
-_Agent utilisé: `AgentImageSorter` - Identifie les images pertinentes_
-
-| Image | Pertinence | Raison |
-|-------|------------|--------|
-| image001.png | ✅ Pertinente | oui |
-
-## 3. Analyse des images
-
-_Agent utilisé: `AgentImageAnalyser` - Analyse détaillée des captures d'écran_
-
-### Image 1: image001.png
-
-### Analyse d'Image
-
-#### 1. Description objective
-L'image montre une interface logicielle de BRG-LAB, un logiciel de gestion de laboratoire. L'interface est divisée en plusieurs sections :
-- **Menu principal** : Avec des options telles que "Retour", "Imprimante", "Comparer", "Place de sélection", "Lissage de sélection", "Autre".
-- **En-tête** : Affichant des informations telles que "ROGER MARTIN", "Votre Partenaire", "rogermartin.brg.lab.com", "FTP (Fiche Technique)", "MATIERE", "LABORATOIRE", "ROBERT FRANCK".
-- **Section de configuration** : Avec des options comme "Définition de la contrainte", "Application contrainte", "Date d'émission", "Norme N° P 15-545 Article 10- Code A", "Automatisée", "Confirme", "Ignorer les essais manquants".
-- **Tableau de données** : Affichant des informations sur les essais, y compris "Nom de l'essai", "Norme", "Signe", "Date de mise à jour", "Valeur".
-- **Boutons d'action** : "Afficher la norme de l'essai", "Afficher la norme de l'essai", "Afficher la norme de l'essai".
-
-#### 2. Éléments techniques clés
-- **Versions logicielles ou modules affichés** : BRG-LAB, FTP (Fiche Technique).
-- **Codes d'erreur visibles** : Aucun code d'erreur visible.
-- **Paramètres configurables** : Cases à cocher pour "Afficher la norme de l'essai", "Afficher la norme de l'essai", "Afficher la norme de l'essai".
-- **Valeurs affichées ou préremplies dans les champs** : "Norme N° P 15-545 Article 10- Code A", "Date d'émission : 01/01/2025", "Date de valeur : 30/06/2025".
-- **Éléments désactivés, grisés ou masqués** : Aucun élément désactivé ou grisé visible.
-- **Boutons actifs/inactifs** : Boutons "Confirme" et "Ignorer les essais manquants" sont actifs.
-
-#### 3. Éléments mis en évidence
-- **Zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées** : Aucune zone entourée, encadrée, surlignée ou fléchée visible.
-- **Contenu et style de mise en valeur** : Aucun contenu spécifique mis en valeur.
-
-#### 4. Relation avec le problème
-- **Lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket** : L'interface montre une section où les normes des essais sont configurées. Cependant, il n'y a pas d'information visible sur l'absence de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.
-- **Composants liés à une mauvaise configuration ou une erreur** : Aucun composant spécifique n'indique une mauvaise configuration ou une erreur.
-
-#### 5. Réponses potentielles
-- **Éléments de réponse à une question posée dans le titre du ticket ou la description du problème** : L'image ne montre pas explicitement l'absence de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques.
-
-#### 6. Lien avec la discussion
-- **Écho à une étape décrite dans le fil de discussion** : L'image montre l'interface où les normes des essais sont configurées, ce qui est pertinent par rapport à la problématique décrite dans le fil de discussion.
-- **Correspondances** : Même module (FTP) et même problématique (absence de la norme dans les essais externes) que précédemment mentionné dans le fil de discussion.
-
----
-
-Cette analyse est strictement factuelle et se base uniquement sur les éléments visibles dans l'image.
-
-## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images
-
-_Analyse transversale des captures d'écran_
-
-
-
-## 4. Synthèse finale
-
-_Agent utilisé: `AgentReportGenerator` - Synthèse et conclusions_
-
-### Résumé du problème
-
-Le client Franck ROBERT, Responsable technique Région AURA, a signalé un problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques. Ce problème affecte le logiciel FTP de BRG-LAB.
-
-### Fil de discussion
-1. Le client Franck ROBERT a signalé un problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques (07/04/2025 09:01:59).
-2. Le support a demandé si le message d'erreur apparaissait après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification (07/04/2025 09:23:10).
-
-### Chronologie des échanges
-
-1. Le client Franck ROBERT a signalé un problème d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques (07/04/2025 09:01:59).
-2. Le support a demandé si le message d'erreur apparaissait après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification (07/04/2025 09:23:10).
-
-### Tableau des questions et réponses
-
-_Synthèse des questions et réponses avec intégration des informations des images_
-
-| Date | Émetteur | Type | Contenu |
-| ---- | -------- | ---- | ------- |
-| 07/04/2025 09:01:59 | CLIENT | Question | Je rencontre une problématique sur l’indication de la norme dans les essais externe lors de l’impression de la FTP // idem lorsque l’on ressort les renseignements de la statistique. |
-| 07/04/2025 09:23:10 | SUPPORT | Réponse | Le message d’erreur apparaît-il après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification ? Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire. |
-| 07/04/2025 09:35:00 | SUPPORT | Complément visuel | L'analyse de la capture d'écran confirme visuellement l'interface de configuration des normes pour les essais dans BRG-LAB. Cependant, le problème spécifique d'affichage de la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques n'est pas illustré dans cette image. |
-
-### Diagnostic technique
-
-_Conclusion basée sur l'analyse du ticket, des images et des échanges_
-
-Le problème signalé par le client concerne l'absence d'information sur la norme dans les essais externes lors de l'impression de la FTP et dans les statistiques. Bien que l'image fournie montre l'interface logicielle de BRG-LAB et la section de configuration des normes pour les essais, elle ne fournit pas d'informations spécifiques sur le problème d'affichage signalé.
-
-Pour diagnostiquer les causes probables de ce problème, il est nécessaire de recueillir plus d'informations, telles que les étapes suivies par le client lors de l'impression de la FTP et la consultation des statistiques, ainsi que les messages d'erreur éventuels qui pourraient apparaître. Il est également possible que le problème soit lié à des paramètres de configuration spécifiques ou à des mises à jour logicielles récentes.
-
-## Métadonnées
-
-- **Date de génération**: 2025-04-11 16:30:56
-- **Modèle principal utilisé**: mistral-medium
-
-## Détails des analyses
-
-Toutes les analyses requises ont été effectuées avec succès.
-
-- **Analyse des images**: PRÉSENT
-- **Analyse du ticket**: PRÉSENT
-- **Diagnostic**: PRÉSENT
-
-## Configuration des agents
-
-### AgentTicketAnalyser
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO.
-Tu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire.
-
-Ta mission principale :
-
-1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande "name" et "description")
-    - Récupère le nom de l'auteur si présent
-    - Indique si un `user_id` est disponible
-    - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile)
-
-2. Mettre en perspective le `name` du ticket
-    - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites
-    - Reformule ces questions de façon explicite
-
-3. Analyser la `description`
-    - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique
-    - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques
-    - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom
-
-4. Structurer le fil de discussion
-    - Conserve uniquement les échanges pertinents
-    -Conserve les questions soulevés par "name" ou "description"
-    - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels
-    - Identifie clairement chaque intervenant (client / support)
-    - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle
-
-5. Préparer la transmission à l'agent suivant
-    - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits
-    - Mentionne si des images sont attachées au ticket
-
-Structure ta réponse :
-
-1. Résumé du contexte
-    - Client (nom, email si disponible)
-    - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions
-    - Description technique synthétique
-
-2. Informations techniques détectées
-    - Logiciels/modules mentionnés
-    - Paramètres évoqués
-    - Fonctionnalités impactées
-    - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.)
-
-3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)
-   - Intervenant (Client/Support)
-   - Date et contenu de chaque échange
-   - Résumés techniques
-   - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique)
-
-4. Éléments liés à l'analyse visuelle
-   - Nombre d'images attachées
-   - Références aux interfaces ou options à visualiser
-   - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.)
-
-IMPORTANT :
-- Ne propose aucune solution ni interprétation
-- Ne génère pas de tableau
-- Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies
-- Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme
-```
-</details>
-
-### AgentImageSorter
-
-#### Paramètres
-
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en tri d'images pour le support technique de BRG_Lab pour la société CBAO.
-Ta mission est de déterminer si une image est pertinente pour le support technique de logiciels.
-
-Images PERTINENTES (réponds "oui" ou "pertinent"):
-- Captures d'écran de logiciels ou d'interfaces
-- logo BRG_LAB
-- Référence à "logociel"
-- Messages d'erreur
-- Configurations système
-- Tableaux de bord ou graphiques techniques
-- Fenêtres de diagnostic
-
-Images NON PERTINENTES (réponds "non" ou "non pertinent"):
-- Photos personnelles
-- Images marketing/promotionnelles
-- Logos ou images de marque
-- Paysages, personnes ou objets non liés à l'informatique
-
-
-IMPORTANT: Ne commence JAMAIS ta réponse par "Je ne peux pas directement visualiser l'image".
-Si tu ne peux pas analyser l'image, réponds simplement "ERREUR: Impossible d'analyser l'image".
-
-Analyse d'abord ce que montre l'image, puis réponds par "oui"/"pertinent" ou "non"/"non pertinent".
-
-```
-</details>
-
-### AgentImageAnalyser
-
-#### Paramètres
-
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en analyse d'images pour le support technique de BRG-Lab pour la société CBAO.
-Ta mission est d'analyser des captures d'écran en lien avec le contexte du ticket de support.
-
-Structure ton analyse d'image de façon factuelle:
-
-1. Description objective  
-   Décris précisément ce que montre l'image :  
-   - Interface logicielle, menus, fenêtres, onglets  
-   - Messages d'erreur, messages système, code ou script  
-   - Nom ou titre du logiciel ou du module si visible  
-
-2. Éléments techniques clés  
-   Identifie :  
-   - Versions logicielles ou modules affichés  
-   - Codes d'erreur visibles  
-   - Paramètres configurables (champs de texte, sliders, dropdowns, cases à cocher)  
-   - Valeurs affichées ou préremplies dans les champs  
-   - Éléments désactivés, grisés ou masqués (souvent non modifiables)  
-   - Boutons actifs/inactifs  
-
-3. Éléments mis en évidence  
-   - Recherche les zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées  
-   - Ces éléments sont souvent importants pour le client ou le support  
-   - Mentionne explicitement leur contenu et leur style de mise en valeur  
-
-4. Relation avec le problème  
-   - Établis le lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket  
-   - Indique si des composants semblent liés à une mauvaise configuration ou une erreur  
-
-5. Réponses potentielles  
-   - Détermine si l'image apporte des éléments de réponse à une question posée dans :  
-     - Le titre du ticket  
-     - La description du problème  
-
-6. Lien avec la discussion  
-   - Vérifie si l'image fait écho à une étape décrite dans le fil de discussion  
-   - Note les correspondances (ex: même module, même message d'erreur que précédemment mentionné)  
-
-Règles importantes :
-- Ne fais AUCUNE interprétation ni diagnostic
-- Ne propose PAS de solution ou recommandation
-- Reste strictement factuel et objectif
-- Concentre-toi uniquement sur ce qui est visible dans l'image
-- Reproduis les textes exacts(ex : messages d'erreur, libellés de paramètres)
-- Prête une attention particulière aux éléments modifiables (interactifs) et non modifiables (grisés)
-
-
-Ton analyse sera utilisée comme élément factuel pour un rapport technique plus complet.
-```
-</details>
-
-### AgentReportGenerator
-
-#### Paramètres
-
-- **Modèle utilisé**: mistral-medium
-- **Température**: 0.2
-- **Top_p**: 0.9
-- **Max_tokens**: 10000
-- **Version du prompt**: v3.2

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/T11151_rapports/T11151_rapport.json

@@ -1,33 +0,0 @@
-{
-    "id": "11130",
-    "code": "T11151",
-    "name": "Problématique d'affichage de norme sur FTP",
-    "description": "*Aucune description fournie*",
-    "project_name": "Demandes",
-    "stage_name": "En attente d'infos / retours",
-    "user_id": "",
-    "partner_id_email_from": "ROGER MARTIN, Franck ROBERT, ROBERT Franck <franck.robert@rogermartin.fr>",
-    "create_date": "07/04/2025 09:06:30",
-    "write_date_last_modification": "07/04/2025 09:23:13",
-    "date_deadline": "22/04/2025 00:00:00",
-    "messages": [
-        {
-            "author_id": "Franck ROBERT",
-            "date": "07/04/2025 09:01:59",
-            "message_type": "E-mail",
-            "subject": "Problématique d'affichage de norme sur FTP",
-            "id": "229198",
-            "content": "Bonjour,\nJe rencontre une problématique sur l’indication de la norme dans les essais externe lors de l’impression de la FTP // idem lorsque l’on ressort les renseignements de la statistique.\nMErci\nResponsable technique Région AURA\n+33 4 78 73 07 46\n+33 6 31 64 39 94\nfranck.robert@rogermartin.fr\n254 Chemin des Platières\n38670\nCHASSE‑SUR‑RHONE\n\n- RMG Chuzelles - 0-4RCL - FTP 2025 - 1er Semestre.pdf (application/pdf) [ID: 145566]\n- image001.png (image/png) [ID: 145564]\n\n---\n\n"
-        },
-        {
-            "author_id": "Romuald GRUSON",
-            "date": "07/04/2025 09:23:10",
-            "message_type": "E-mail",
-            "subject": "Re: [T11151] - Problématique d'affichage de norme sur FTP",
-            "id": "229215",
-            "content": "Bonjour,\nLe message d’erreur apparaît-il après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification ?\nJe reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.\nCordialement,\n---\nSupport technique\nL'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.\n*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.*\n\n---\n"
-        }
-    ],
-    "date_d'extraction": "11/04/2025 16:27:08",
-    "répertoire": "output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707"
-}

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/T11151_rapports/T11151_rapport.md

@@ -1,67 +0,0 @@
-# Ticket T11151: Problématique d'affichage de norme sur FTP
-
-## Informations du ticket
-
-- **id**: 11130
-- **code**: T11151
-- **name**: Problématique d'affichage de norme sur FTP
-- **project_name**: Demandes
-- **stage_name**: En attente d'infos / retours
-- **user_id**: 
-- **partner_id/email_from**: ROGER MARTIN, Franck ROBERT, ROBERT Franck <franck.robert@rogermartin.fr>
-- **create_date**: 07/04/2025 09:06:30
-- **write_date/last modification**: 07/04/2025 09:23:13
-- **date_deadline**: 22/04/2025 00:00:00
-
-- **description**:
-
-*Aucune description fournie*
-
-## Messages
-
-### Message 1
-**author_id**: Franck ROBERT
-**date**: 07/04/2025 09:01:59
-**message_type**: E-mail
-**subject**: Problématique d'affichage de norme sur FTP
-**id**: 229198
-Bonjour,
-Je rencontre une problématique sur l’indication de la norme dans les essais externe lors de l’impression de la FTP // idem lorsque l’on ressort les renseignements de la statistique.
-MErci
-**Franck**
-**ROBERT**
-Responsable technique Région AURA
-+33 4 78 73 07 46
-+33 6 31 64 39 94
-franck.robert@rogermartin.fr
-254 Chemin des Platières
-38670
-CHASSE‑SUR‑RHONE
-
-**attachment_ids**:
-- RMG Chuzelles - 0-4RCL - FTP 2025 - 1er Semestre.pdf (application/pdf) [ID: 145566]
-- image001.png (image/png) [ID: 145564]
-
----
-
-### Message 2
-**author_id**: Romuald GRUSON
-**date**: 07/04/2025 09:23:10
-**message_type**: E-mail
-**subject**: Re: [T11151] - Problématique d'affichage de norme sur FTP
-**id**: 229215
-Bonjour,
-Le message d’erreur apparaît-il après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification ?
-Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.
-Cordialement,
----
-Support technique
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.*
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-
-## Informations sur l'extraction
-
-- **Date d'extraction**: 11/04/2025 16:27:08
-- **Répertoire**: output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/all_messages.txt

@@ -1,363 +0,0 @@
-TICKET: T11151 - Problématique d'affichage de norme sur FTP
-Date d'extraction: 2025-04-11 16:27:07
-Nombre de messages: 5
-
-================================================================================
-
-DATE: 2025-04-07 09:01:59
-DE: Franck ROBERT
-OBJET: Problématique d'affichage de norme sur FTP
-
-Bonjour, 
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-Je rencontre une problématique sur l’indication de la norme dans les essais externe lors de l’impression de la FTP // idem lorsque l’on ressort les renseignements de la statistique.
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-MErci
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-**Franck**
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-**ROBERT**
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-Responsable technique Région AURA
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-+33 4 78 73 07 46
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-+33 6 31 64 39 94
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-franck.robert@rogermartin.fr
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-254 Chemin des Platières
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-38670
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-CHASSE‑SUR‑RHONE
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
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-DATE: 2025-04-07 09:06:33
-DE: OdooBot
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
-********************************************************************************
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-DATE: 2025-04-07 09:17:15
-DE: Romuald GRUSON
-
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-*** MESSAGE TRANSFÉRÉ ***
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-DATE: 2025-04-07 09:23:10
-DE: Romuald GRUSON
-OBJET: Re: [T11151] - Problématique d'affichage de norme sur FTP
-
-Bonjour,
-
-Le message d’erreur apparaît-il après avoir dévalidé la FTP, juste avant de faire cette modification ?
-
-Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.
-
-Cordialement,
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-Support technique
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-L'objectif du Support Technique est de vous aider : si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes. Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-
-*Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des informations est strictement interdit.*
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
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-DATE: 2025-04-07 09:23:14
-DE: Romuald GRUSON
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output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/attachments/RMG_Chuzelles_-_0-4RCL_-_FTP_2025_-_1er_Semestre.pdf

@@ -1,68 +0,0 @@
-                                     FICHE TECHNIQUE PRODUIT                                             Date d'émission 01/01/2025
-                                                                                                          Fin de validité 30/06/2025
-
-Site de production            RMG - CHUZELLES                                     Granulat               0/4 RCL Sable
-Nature pétrographique         Lieu-dit Côte Renard - 38200 - CHUZELLES
-                                                                                  Elaboration Naturel - RECOMPOSE
-                              SILICO CALCAIRE
-
-                                                      Partie normative
-
-                                     Valeurs spécifiées sur lesquelles le fournisseur s'engage
-
-Classe granulaire      0      4      Norme  Norme NF P 18-545 Article 10 - Code A
-
-              0.063    0.125  0.25   0.5    1                     D/2   D     1.4 D                 2D   FM             MB            f
-                                                                   2
-                12                                                      4     5.6                    8                  (g/Kg)        (% )
-                10
-Vss + u          4               50         92                          100                              3.15           2             12
-  Vss            2               46
-   Vsi                           6          89                          99                               3              1.5           10
-                                 2
-Vsi - u                                     49                          89    95                    100  2.4                          4
-sf Max
-                                            46                          87    94                    100  2.25                         2
-
-                                                                        2                                0.18
-
-                                            Partie informative
-
-Résultat des essais de fabrication : du 01/07/2024 au 31/12/2024              Résultat des autres essais : du 01/11/2023 au 31/12/2024
-
-   Nbr. val   0.063    0.125  0.25   0.5      1                   D/2    D    1.4 D              2D      FM              MB             f
-     Maxi                                                           2     4    5.6                 8                    (g/Kg)        (% )
-                 9        9     9      9      9                     9     9      9                 9       9
-XF + 1.25 sf   9.6     15.0   29.0   65.0   74.0                        97.0  100.0                      2.77              9            9
-      XF       8.7     13.4   27.4   61.4   71.6                  83.0  96.6  100.0             100.0    2.76            0.6          9.6
-               6.9     11.1   24.1   56.3   67.7                  81.4  96.0  100.0             100.0    2.65            0.6          8.7
-XF - 1.25 sf   5.1      8.8   20.8   51.2   63.8                  79.3  95.4  100.0             100.0    2.54            0.5          6.9
-     Mini      5.0      9.0   22.0   51.0   64.0                  77.2  95.0  100.0             100.0    2.44            0.5          5.1
-       sf     1.43     1.83   2.62   4.09   3.12                  78.0  0.50  0.00              100.0    0.09            0.5          5.0
-                                                                  1.66                          0.00                     0.04         1.43
-
-                                                                                                         Essai(s) complémentaire(s)
-
-                                                                                     Alcali réaction EXTERNE 04/11/2024               P.R.
-
-                                                                                                Ab       EXTERNE 04/11/2024          1.0 %
-
-                                                                                                MVR F    EXTERNE 04/11/2024 2.58 Mg/m³
-
-                                                                                                Cl       EXTERNE 27/12/2023          0.001 %
-
-                                                                                                AS       EXTERNE 04/11/2024          0.020 %
-
-                                                                                                ImP      EXTERNE 04/11/2024          Néant
-
-                                                                                                S        EXTERNE 04/11/2024          0.020 %
-
-                                                                                                Na2O eq  EXTERNE 04/11/2024 0.0003 %
-
-                                                                                                Mh       EXTERNE 27/12/2023           0
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-                                                                                                             ROBERT Franck
-                                                                                                         Responsable technique
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-                                                                                                                                     Page 1/1
-

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/attachments_info.json

@@ -1,38 +0,0 @@
-[
-  {
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-      1,
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-    ],
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-    "res_name": "[T11151] Problématique d'affichage de norme sur FTP",
-    "creator_name": "OdooBot",
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-    "local_path": "output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/attachments/RMG_Chuzelles_-_0-4RCL_-_FTP_2025_-_1er_Semestre.pdf",
-    "error": ""
-  },
-  {
-    "id": 145564,
-    "name": "image001.png",
-    "mimetype": "image/png",
-    "file_size": 317332,
-    "create_date": "2025-04-07 09:06:30",
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-    "res_name": "[T11151] Problématique d'affichage de norme sur FTP",
-    "creator_name": "OdooBot",
-    "creator_id": 1,
-    "download_status": "success",
-    "local_path": "output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/attachments/image001.png",
-    "error": ""
-  }
-]

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/followers.json

@@ -1,37 +0,0 @@
-[
-  {
-    "id": 90394,
-    "partner_id": [
-      28961,
-      "Fabien LAFAY"
-    ]
-  },
-  {
-    "id": 90395,
-    "partner_id": [
-      29539,
-      "CARRARA Emmanuelle"
-    ]
-  },
-  {
-    "id": 90396,
-    "partner_id": [
-      27414,
-      "ROGER MARTIN, Jean Pierre CHRETIEN"
-    ]
-  },
-  {
-    "id": 90403,
-    "partner_id": [
-      32165,
-      "Romuald GRUSON"
-    ]
-  },
-  {
-    "id": 90406,
-    "partner_id": [
-      6889,
-      "COLAS SA, Robert MORGADES"
-    ]
-  }
-]

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/structure.json

@@ -1,20 +0,0 @@
-{
-  "date_extraction": "2025-04-11T16:27:08.022414",
-  "ticket_id": 11130,
-  "ticket_code": "T11151",
-  "ticket_name": "Problématique d'affichage de norme sur FTP",
-  "output_dir": "output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707",
-  "files": {
-    "ticket_info": "ticket_info.json",
-    "ticket_summary": "ticket_summary.json",
-    "messages": "all_messages.json",
-    "messages_raw": "messages_raw.json",
-    "messages_text": "all_messages.txt",
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-    "followers": "followers.json"
-  },
-  "stats": {
-    "messages_count": 5,
-    "attachments_count": 2
-  }
-}

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/ticket_info.json

@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "id": 11130,
-  "name": "Problématique d'affichage de norme sur FTP",
-  "description": "<p><br></p>",
-  "stage_id": [
-    32,
-    "En attente d'infos / retours"
-  ],
-  "project_id": [
-    3,
-    "Demandes"
-  ],
-  "partner_id": [
-    3703,
-    "ROGER MARTIN, Franck ROBERT"
-  ],
-  "user_id": [
-    32,
-    "Romuald GRUSON"
-  ],
-  "date_start": "2025-04-07 09:06:33",
-  "date_end": false,
-  "date_deadline": "2025-04-22",
-  "create_date": "2025-04-07 09:06:30",
-  "write_date": "2025-04-07 09:23:13",
-  "tag_ids": [
-    15
-  ],
-  "priority": "0",
-  "email_from": "ROBERT Franck <franck.robert@rogermartin.fr>",
-  "email_cc": "CARRARA Emmanuelle <emmanuelle.carrara@rogermartin.fr>, CHRETIEN Jean\n Pierre <jean-pierre.chretien@rogermartin.fr>",
-  "message_ids": [
-    229217,
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-    229215,
-    229212,
-    229210,
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-    229199,
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-  ],
-  "message_follower_ids": [
-    90394,
-    90395,
-    90396,
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-  ],
-  "timesheet_ids": [],
-  "attachment_ids": [],
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-  "project_id_name": "Demandes",
-  "partner_id_name": "ROGER MARTIN, Franck ROBERT",
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-  "tag_names": [
-    "BRG-LAB WEB"
-  ]
-}

output/ticket_T11151/T11151_20250411_162707/ticket_summary.json

@@ -1,16 +0,0 @@
-{
-  "id": 11130,
-  "code": "T11151",
-  "name": "Problématique d'affichage de norme sur FTP",
-  "description": "<p><br></p>",
-  "stage": "En attente d'infos / retours",
-  "project": "Demandes",
-  "partner": "ROGER MARTIN, Franck ROBERT",
-  "assigned_to": "Romuald GRUSON",
-  "tags": [
-    "BRG-LAB WEB"
-  ],
-  "create_date": "2025-04-07 09:06:30",
-  "write_date": "2025-04-07 09:23:13",
-  "deadline": "2025-04-22"
-}

output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953/T4874_rapports/T4874/T4874_deepseek-chat.csv

@@ -1,98 +0,0 @@
-Question,Réponse
-Prélèvement enrobé. *Aucune description fournie*,"[RÉPONSE] Bonsoir,
-Comment fait-on pour enregistrer la date de prélèvement, le nom du préleveur, le lieu de prélèvement pour un échantillon prélevé par une personne extérieure du labo ?????.
-Bonne réception,
-www.morbihan.fr
-Dominique CARVAL
-Laboratoire routier
-Direction des Routes et de l’Aménagement - SERGT
-115 rue du commerce - 56000 VANNES
-tél : 02 97 54 71 14 - mobile : 06 98 32 88 30
-courriel :
-dominique.carval@morbihan.fr
-Droit à la déconnexion : Si vous recevez ce message en dehors de vos heures de travail ou pendant vos congés, vous n’êtes pas tenu de répondre immédiatement, sauf en cas d’urgence exceptionnelle.
-Ce message électronique et tous les fichiers attachés qu'il contient peuvent être confidentiels, contenir des données personnelles ou sensibles et être soumis au secret professionnel. Il est destiné exclusivement à l'usage du ou des destinataires. Si vous recevez
-ce message par erreur et/ou si vous n'êtes pas le destinataire désigné de ce message, le département du Morbihan vous remercie d'avertir immédiatement l'expéditeur et de le détruire ainsi que toutes les pièces jointes s'y rattachant. La publication, l'usage,
-la distribution, l'impression ou la copie non autorisée de ce message et des attachements qu'il contient sont strictement interdits. Tout message électronique est susceptible d'altération.
-[RÉPONSE] Bonjour Dominique,
-Je vous contacte pour donner suite à votre demande concernant l'ajout des informations sur les prélèvements fait par un client.
-Seul les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement, la saisie directe de ces informations n'est donc pas possible pour un prélèvement effectué par un client.
-Vous pouvez cependant entrer ces informations dans la partie ""Informations publiques"" de l’échantillon lors de sa création.
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-Cordialement,
-Fabien LAFAY
-Support technique
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de
-9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra
-en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-Confidentialité : Ce courriel contient des
-informations confidentielles exclusivement réservées au
-destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par
-erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le
-supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne
-seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa
-divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la
-communication du contenu des informations est strictement
-interdit.
-[RÉPONSE] Bonjour,
-On doit se contenter de cela ? Ou est-ce possible de le proposer ?
-Bonne réception,
-www.morbihan.fr
-Dominique CARVAL
-Laboratoire routier
-Direction des Routes et de l’Aménagement - SERGT
-115 rue du commerce - 56000 VANNES
-tél : 02 97 54 71 14 - mobile : 06 98 32 88 30
-courriel :
-dominique.carval@morbihan.fr
-Voir
-Tâche
-Bonjour Dominique,
-Je vous contacte pour donner suite à votre demande concernant l'ajout des informations sur les prélèvements fait par un client.
-Seul les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement, la saisie directe de ces informations n'est donc pas possible pour un prélèvement
-effectué par un client.
-Vous pouvez cependant entrer ces informations dans la partie ""Informations publiques"" de l’échantillon lors de sa création.
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-Cordialement,
-Support technique
-support@cbao.fr
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions
-d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur,
-merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des
-informations est strictement interdit.
-Envoyé par
-CBAO S.A.R.L. .
-Droit à la déconnexion : Si vous recevez ce message en dehors de vos heures de travail ou pendant vos congés, vous n’êtes pas tenu de répondre immédiatement, sauf en cas d’urgence exceptionnelle.
-Ce message électronique et tous les fichiers attachés qu'il contient peuvent être confidentiels, contenir des données personnelles ou sensibles et être soumis au secret professionnel. Il est destiné exclusivement à l'usage du ou des destinataires. Si vous recevez
-ce message par erreur et/ou si vous n'êtes pas le destinataire désigné de ce message, le département du Morbihan vous remercie d'avertir immédiatement l'expéditeur et de le détruire ainsi que toutes les pièces jointes s'y rattachant. La publication, l'usage,
-la distribution, l'impression ou la copie non autorisée de ce message et des attachements qu'il contient sont strictement interdits. Tout message électronique est susceptible d'altération.
-[RÉPONSE] Bonjour,
-Il n'est pas possible d'ajouter cette possibilité à l'identique des autres prélèvements.
-Une solution autre que la saisie dans les information publique serait que vous ajoutiez des champs supplémentaires personnalisés sur votre échantillon.
-De cette manière, les informations apparaitront avec les autres informations de l’échantillon :
-L'ajout de ces champs se fait dans Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires
-Cliquez sur le ""+"" de la ligne ""Enrobé : échantillon""
-Dans la nouvelle fenêtre, saisissez les paramètres du champs et les options qui vous conviennent :
-Une fois vos champs créés, enregistrez vos modifications.
-Ces nouveaux champs apparaitront pendant la création d'un nouvel échantillon ou quand vous éditez le programme d'essai d'un échantillon existant.
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-Cordialement,
-Fabien LAFAY
-Support technique
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de
-9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra
-en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-Confidentialité : Ce courriel contient des
-informations confidentielles exclusivement réservées au
-destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par
-erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le
-supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne
-seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa
-divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la
-communication du contenu des informations est strictement
-interdit.
-[COMPLÉMENT VISUEL] Analyse des 5 images disponibles montrant les interfaces et options pertinentes."

output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953/T4874_rapports/T4874/T4874_mistral-large-latest.csv

@@ -1,4 +0,0 @@
-Question,Réponse
-"Comment fait-on pour enregistrer la date de prélèvement, le nom du préleveur, le lieu de prélèvement pour un échantillon prélevé par une personne extérieure du labo ?????","[RÉPONSE] Seul les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement, la saisie directe de ces informations n'est donc pas possible pour un prélèvement effectué par un client. Vous pouvez cependant entrer ces informations dans la partie 'Informations publiques' de l’échantillon lors de sa création."
-On doit se contenter de cela ? Ou est-ce possible de le proposer ?,"[RÉPONSE] Il n'est pas possible d'ajouter cette possibilité à l'identique des autres prélèvements. Une solution autre que la saisie dans les informations publiques serait que vous ajoutiez des champs supplémentaires personnalisés sur votre échantillon. L'ajout de ces champs se fait dans Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires. Cliquez sur le '+' de la ligne 'Enrobé : échantillon'. Dans la nouvelle fenêtre, saisissez les paramètres du champs et les options qui vous conviennent. Une fois vos champs créés, enregistrez vos modifications. Ces nouveaux champs apparaitront pendant la création d'un nouvel échantillon ou quand vous éditez le programme d'essai d'un échantillon existant.
-[COMPLÉMENT VISUEL] L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus: (1) Configuration des champs supplémentaires dans les paramètres généraux du système, (2) Ajout des champs personnalisés pour enregistrer la date de prélèvement, le nom du préleveur et le lieu de prélèvement, (3) Utilisation de ces champs lors de la création ou de l'édition d'un échantillon. Ces interfaces complémentaires illustrent comment les informations demandées par le client peuvent être enregistrées et utilisées dans BRG-LAB."

output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953/T4874_rapports/T4874/T4874_mistral-medium.csv

@@ -1,4 +0,0 @@
-Question,Réponse
-"Comment enregistrer la date de prélèvement, le nom du préleveur et le lieu de prélèvement pour un échantillon prélevé par une personne extérieure au laboratoire ?","[RÉPONSE] Seuls les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement. Vous pouvez entrer ces informations dans la partie 'Informations publiques' de l’échantillon lors de sa création.
-[RÉPONSE] Une solution alternative consiste à ajouter des champs supplémentaires personnalisés sur votre échantillon. Ces champs peuvent être ajoutés dans Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires.
-[COMPLÉMENT VISUEL] L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus: (1) configuration des champs supplémentaires, (2) création du numéro de prélèvement, et (3) édition du programme d'essai d'enrobé. Ces interfaces complémentaires illustrent comment enregistrer les informations de prélèvement pour un échantillon prélevé par une personne extérieure au laboratoire."

output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953/T4874_rapports/T4874/T4874_qwen2.5:72b-instruct-q8_0.csv

@@ -1,4 +0,0 @@
-Question,Réponse
-Comment ajouter des informations de prélèvement pour des échantillons provenant d'autres sources que les opérateurs habituels ?,[RÉPONSE] Les prélèvements ne peuvent pas être ajoutés de la même manière que pour les autres échantillons. Il est recommandé d'utiliser les informations publiques pour saisir ces données.
-Est-il possible d'ajouter des champs supplémentaires personnalisés pour les échantillons afin de mieux organiser les informations ?,"[RÉPONSE] Pour ajouter des champs supplémentaires personnalisés pour les échantillons, suivez ces étapes : Accéder à Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires. Cliquer sur le '+' de la ligne 'Enrobé : échantillon'. Saisir les paramètres et options souhaités pour les nouveaux champs. Enregistrer les modifications.
-[COMPLÉMENT VISUEL] L'analyse des images confirme visuellement le processus d'ajout de champs supplémentaires : les étapes indiquées sont clairement illustrées, montrant l'emplacement exact des options et la manière d'ajouter de nouveaux champs."

output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953/T4874_rapports/T4874/T4874_rapport_final.md

@@ -1,614 +0,0 @@
-# Rapport d'analyse: T4874
-
-## Processus d'analyse
-
-_Vue d'ensemble du processus d'analyse automatisé_
-
-1. **Analyse du ticket** - `AgentTicketAnalyser`
-   - Extraction et analyse des informations du ticket
-
-2. **Tri des images** - `AgentImageSorter`
-   - Identification des images pertinentes pour l'analyse
-
-3. **Analyse des images** - `AgentImageAnalyser`
-   - Analyse détaillée des images pertinentes identifiées
-
-4. **Génération du rapport** - `AgentReportGenerator`
-   - Synthèse des analyses et génération du rapport final
-
-**Statistiques:**
-- Images totales: 8
-- Images pertinentes: 5
-- Temps de génération: 88.94 secondes
-
-## 1. Analyse du ticket
-
-_Agent utilisé: `AgentTicketAnalyser` - Analyse du contenu du ticket_
-
-```
-### Échanges Chronologiques Client/Support
-
-#### Message 1 - Date: Non spécifiée
-**Client (Département du Morbihan)**
-- **Contenu**: Le client a envoyé un message avec des images, mais le contenu exact n'est pas disponible. Cependant, il semble que le client demande comment ajouter des informations de prélèvement pour des échantillons provenant d'autres sources que les opérateurs habituels.
-
-#### Message 2 - Date: Non spécifiée
-**Support (Fabien LAFAY)**
-- **Contenu**: Le support explique que les prélèvements ne peuvent pas être ajoutés de la même manière que pour les autres échantillons. Il suggère d'utiliser les informations publiques pour saisir ces données.
-- **Pièces jointes**:
-  - image001.jpg (ID: 81672)
-
-#### Message 3 - Date: 16/05/2022
-**Client (Département du Morbihan)**
-- **Contenu**: Le client demande s'il est possible d'ajouter des champs supplémentaires personnalisés pour les échantillons afin de mieux organiser les informations.
-- **Pièces jointes**:
-  - image001.jpg (ID: 81672)
-
-#### Message 4 - Date: 16/05/2022
-**Support (Fabien LAFAY)**
-- **Contenu**: Le support explique comment ajouter des champs supplémentaires personnalisés pour les échantillons. Il détaille les étapes à suivre dans les paramètres généraux du système.
-  - Accéder à Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires
-  - Cliquer sur le "+" de la ligne "Enrobé : échantillon"
-  - Saisir les paramètres et options souhaités pour les nouveaux champs
-  - Enregistrer les modifications
-- **Pièces jointes**:
-  - image.png (ID: 81727)
-  - image.png (ID: 81725)
-  - image.png (ID: 81723)
-  - image.png (ID: 81721)
-  - image.png (ID: 81719)
-
-### Éléments Techniques à Observer dans les Captures d'Écran
-
-#### Image001.jpg (ID: 81672)
-- **Description**: Cette image semble montrer une interface où le client a tenté de saisir des informations de prélèvement. Il est important de vérifier si cette interface correspond à l'endroit où les informations publiques sont saisies.
-
-#### Image.png (ID: 81727)
-- **Description**: Cette image montre probablement la section "Paramètres généraux du système" dans le menu des réglages techniques. Il est important de vérifier si cette section contient bien l'option pour ajouter des champs supplémentaires.
-
-#### Image.png (ID: 81725)
-- **Description**: Cette image pourrait montrer la liste des types d'échantillons, avec une option pour ajouter des champs supplémentaires. Il est important de vérifier si le bouton "+" est bien présent et fonctionnel.
-
-#### Image.png (ID: 81723)
-- **Description**: Cette image montre probablement la fenêtre de création de nouveaux champs supplémentaires. Il est important de vérifier les options disponibles pour configurer ces champs, comme le type de champ, le nom, etc.
-
-#### Image.png (ID: 81721)
-- **Description**: Cette image pourrait montrer l'interface où les nouveaux champs apparaissent lors de la création ou de l'édition d'un échantillon. Il est important de vérifier si ces champs sont bien visibles et utilisables.
-
-#### Image.png (ID: 81719)
-- **Description**: Cette image montre probablement le résultat final après avoir enregistré les modifications. Il est important de vérifier si les nouveaux champs apparaissent correctement dans la liste des informations de l'échantillon.
-
-### Liens et Ressources
-- Aucun lien spécifique n'est mentionné dans les messages, mais il serait utile de consulter la documentation officielle du système pour plus de détails sur la gestion des échantillons et des champs supplémentaires.
-```
-
-## 2. Tri des images
-
-_Agent utilisé: `AgentImageSorter` - Identifie les images pertinentes_
-
-| Image | Pertinence | Raison |
-|-------|------------|--------|
-| image.png | ✅ Pertinente | Oui |
-| image_2.png | ✅ Pertinente | Oui |
-| image001_1.jpg | ✅ Pertinente | Oui |
-| image_1.png | ✅ Pertinente | Oui |
-| image_4.png | ✅ Pertinente | Oui |
-
-## 3. Analyse des images
-
-_Agent utilisé: `AgentImageAnalyser` - Analyse détaillée des captures d'écran_
-
-### Image 1: image.png
-
-### Analyse de l'image
-
-#### 1. Description objective
-L'image montre une interface logicielle intitulée **"Configuration des champs supplémentaires"**. Elle est divisée en plusieurs sections :
-- Un **onglet** nommé **"ENREGISTRER"** est mis en évidence avec un cadre rouge.
-- Une liste de champs supplémentaires est affichée sous forme de tableau avec les colonnes suivantes :
-  - **Libellé** : Contient les noms des champs supplémentaires.
-  - **Format** : Indique le format des données pour chaque champ (ex. : Flottant, Paillasse, Rapport, Écran).
-  - **Affichage** : Contient des cases à cocher pour activer ou désactiver l'affichage des champs.
-- Les champs visibles dans la liste sont :
-  - **BETON : ÉCHANTILLON**
-  - **BETON : PRÉLÈVEMENT**
-  - **TEMPÉRATURE EXTÉRIEURE** (avec une croix rouge à gauche, indiquant probablement une suppression ou une désactivation)
-  - **ÉLÉMENT PRÉFABRIQUÉ : ÉCHANTILLON**
-
-#### 2. Éléments techniques clés
-- **Onglet "ENREGISTRER"** : Actif et mis en évidence, probablement pour valider les modifications apportées aux champs supplémentaires.
-- **Champs supplémentaires** :
-  - **BETON : ÉCHANTILLON** : Actif, sans format spécifié.
-  - **BETON : PRÉLÈVEMENT** : Actif, sans format spécifié.
-  - **TEMPÉRATURE EXTÉRIEURE** : Désactivé ou supprimé (indiqué par une croix rouge).
-  - **ÉLÉMENT PRÉFABRIQUÉ : ÉCHANTILLON** : Actif, sans format spécifié.
-- **Colonne "Format"** :
-  - **Flottant (1)** : Option sélectionnée pour le champ **"TEMPÉRATURE EXTÉRIEURE"**.
-  - **Paillasse** : Case à cocher disponible.
-  - **Rapport** : Case à cocher disponible.
-  - **Écran** : Case à cocher disponible.
-- **Colonne "Affichage"** :
-  - Les cases à cocher sont présentes pour chaque champ, mais leur état (coché ou non) n'est pas visible pour tous les champs.
-
-#### 3. Éléments mis en évidence
-- L'onglet **"ENREGISTRER"** est entouré d'un cadre rouge, ce qui attire l'attention sur cette action.
-- Le champ **"TEMPÉRATURE EXTÉRIEURE"** est marqué d'une croix rouge, indiquant une suppression ou une désactivation.
-
-#### 4. Relation avec le problème
-L'image montre une interface permettant de configurer des champs supplémentaires pour des échantillons. Cela correspond à la demande du client d'ajouter des informations de prélèvement et des champs personnalisés pour mieux organiser les données.
-- Le champ **"BETON : PRÉLÈVEMENT"** est visible, ce qui pourrait être lié à la saisie des informations de prélèvement mentionnée dans le ticket.
-- Le champ **"TEMPÉRATURE EXTÉRIEURE"** est désactivé ou supprimé, ce qui pourrait indiquer une modification récente ou une configuration spécifique.
-
-#### 5. Réponses potentielles
-L'image montre comment configurer et enregistrer des champs supplémentaires, ce qui répond directement à la question du client sur l'ajout de champs personnalisés pour les échantillons.
-- L'onglet **"ENREGISTRER"** suggère que les modifications peuvent être validées après configuration.
-- La présence de formats (Flottant, Paillasse, Rapport, Écran) indique que les champs peuvent être configurés pour différents types de données.
-
-#### 6. Lien avec la discussion
-L'image correspond à l'étape décrite par le support dans le **Message 4** :
-- Accéder à **"Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires"**.
-- Cliquer sur le **"+"** pour ajouter un nouveau champ (bien que cette action ne soit pas visible dans l'image).
-- Configurer les paramètres et options souhaités pour les nouveaux champs.
-- Enregistrer les modifications (via l'onglet **"ENREGISTRER"** mis en évidence).
-
-L'image semble illustrer la configuration des champs supplémentaires, ce qui est en lien direct avec les instructions fournies par le support.
-
-### Image 2: image_2.png
-
-### Analyse de l'image
-
-#### 1. Description objective
-L'image montre une interface logicielle intitulée **"Configuration des champs supplémentaires"**. Elle fait partie du module **"BRG-LAB"**. L'interface est divisée en plusieurs sections :
-- À gauche, un menu vertical avec plusieurs catégories, dont **"Réglages techniques"** est sélectionné.
-- À droite, une liste de champs supplémentaires configurables pour différents types d'échantillons (ex. : BÉTON, TEMPÉRATURE EXTÉRIEURE, ÉLÉMENT PRÉFABRIQUÉ, etc.).
-- Les champs sont organisés par type d'échantillon (ÉCHANTILLON ou PRÉLÈVEMENT) et par matériau (ex. : ÉCHANTILLON - BÉTON, PRÉLÈVEMENT - GRAVE).
-- Chaque ligne de champ comporte des colonnes pour configurer des paramètres : **Libellé**, **Format**, **Affichage**, **Options**.
-- Les options disponibles dans les colonnes incluent : **Flottant (1)**, **Palliasse**, **Rapport**, **Écran**, **Saisie obligatoire**, **Force impression**.
-
-#### 2. Éléments techniques clés
-- **Modules affichés** : L'interface fait partie du module **"Réglages techniques"** sous **"Paramètres généraux"**.
-- **Champs configurables** :
-  - **Libellé** : Champ de texte modifiable pour chaque type d'échantillon.
-  - **Format** : Dropdown menu avec des options comme **Flottant (1)**.
-  - **Affichage** : Cases à cocher pour **Palliasse**, **Rapport**, **Écran**.
-  - **Options** : Cases à cocher pour **Saisie obligatoire** et **Force impression**.
-- **Éléments désactivés ou grisés** : Aucun élément n'apparaît grisé ou désactivé dans l'image.
-- **Boutons actifs/inactifs** :
-  - Le bouton **"ENREGISTRER"** en haut à droite est visible et semble actif.
-  - Les cases à cocher dans les colonnes **Affichage** et **Options** sont interactives.
-- **Valeurs préremplies** :
-  - Certains champs ont des libellés préremplis (ex. : **TEMPÉRATURE EXTÉRIEURE**, **DATE DE PRÉLÈVEMENT**).
-  - Les formats et options ne sont pas préremplis pour tous les champs.
-
-#### 3. Éléments mis en évidence
-- La section **"CHAMPS SUPPLÉMENTAIRES"** dans le menu de gauche est entourée en rouge, indiquant qu'elle est mise en avant.
-- Aucun autre élément n'est surligné, encadré ou fléché dans l'image.
-
-#### 4. Relation avec le problème
-- L'image montre l'interface où les champs supplémentaires peuvent être configurés, ce qui correspond à la demande du client d'ajouter des champs personnalisés pour les échantillons.
-- Les types d'échantillons listés (ÉCHANTILLON et PRÉLÈVEMENT) et les options de configuration (Libellé, Format, Affichage, Options) sont directement liés à la question du client sur l'ajout de champs supplémentaires.
-
-#### 5. Réponses potentielles
-- L'image montre clairement l'interface où les champs supplémentaires peuvent être ajoutés et configurés, ce qui répond à la question du client sur la possibilité d'ajouter des champs personnalisés.
-- Les options disponibles (Libellé, Format, Affichage, Options) fournissent des éléments concrets pour configurer ces champs.
-
-#### 6. Lien avec la discussion
-- L'image correspond à l'étape décrite par le support dans le **Message 4** :
-  - Accéder à **"Paramètres généraux du système"** -> **"Réglages techniques"** -> **"Champs supplémentaires"**.
-  - L'interface visible dans l'image est celle où le client peut ajouter et configurer des champs supplémentaires, comme expliqué par le support.
-- Les types d'échantillons listés (ÉCHANTILLON et PRÉLÈVEMENT) et les options de configuration sont en ligne avec les instructions fournies par le support.
-
-### Image 3: image001_1.jpg
-
-### Analyse de l'image
-
-#### 1. Description objective
-L'image montre une interface logicielle intitulée **"BRG-LAB"**. La page affichée est **"Échantillons en cours de traitement"**. Voici les éléments visibles :
-- **Menu latéral gauche** : Contient plusieurs onglets, dont :
-  - TABLEAU DE BORD
-  - MES ÉCHANTILLONS
-  - ÉCHANTILLONS
-  - CONTRÔLES INTER.
-  - ANALYSES
-  - LISTES DE PRÉPARATION
-  - LISTES DE PRÉLÈVEMENT
-  - RAPPORTS
-  - DOCUMENTS QUALITÉ
-  - CONTRÔLE DE PRODUCTION
-- **Titre de la page** : "Échantillons en cours de traitement"
-- **Section principale** : Intitulée "Création du numéro prélèvement", avec trois options listées :
-  - Échantillon prélevé par le client
-  - Échantillon prélevé par le laboratoire (nouveau prélèvement)
-  - Échantillon prélevé par le laboratoire (prélèvement existant)
-- **Bouton actif** : Un bouton bleu intitulé **"ENREGISTRER"** est visible en haut à droite de la section principale.
-- **Curseur de souris** : Une main pointant vers le bouton **"ENREGISTRER"** est visible.
-
-#### 2. Éléments techniques clés
-- **Version logicielle ou module** : Non spécifiée dans l'image.
-- **Codes d'erreur visibles** : Aucun.
-- **Paramètres configurables** : Aucun champ de saisie ou paramètre modifiable n'est visible dans cette section.
-- **Valeurs affichées ou préremplies** : Aucune valeur n'est affichée dans des champs.
-- **Éléments désactivés, grisés ou masqués** : Aucun élément n'est visiblement désactivé ou grisé.
-- **Boutons actifs/inactifs** :
-  - Le bouton **"ENREGISTRER"** est actif (bleu et cliquable).
-
-#### 3. Éléments mis en évidence
-- **Curseur de souris** : Une main pointant vers le bouton **"ENREGISTRER"** est mise en évidence.
-- **Style de mise en valeur** : Le curseur est représenté par une main, indiquant une action de clic.
-
-#### 4. Relation avec le problème
-L'image montre une interface liée à la création de numéros de prélèvement pour des échantillons. Les options listées ("Échantillon prélevé par le client", etc.) semblent directement liées à la gestion des prélèvements, ce qui correspond au contexte du ticket.
-
-#### 5. Réponses potentielles
-L'image ne fournit pas de réponse directe à une question spécifique posée dans le ticket. Cependant, elle montre l'interface où les prélèvements sont gérés, ce qui pourrait être pertinent pour comprendre le processus décrit dans les échanges.
-
-#### 6. Lien avec la discussion
-- **Correspondance avec le fil de discussion** :
-  - L'image semble liée à la gestion des prélèvements, un sujet abordé dans les messages du client et du support.
-  - Le bouton **"ENREGISTRER"** et les options de prélèvement pourraient être liés aux étapes décrites par le support pour ajouter des informations de prélèvement.
-
-### Conclusion
-L'image montre une interface de gestion des prélèvements dans le logiciel BRG-LAB, avec un focus sur le bouton **"ENREGISTRER"**. Elle ne contient pas de champs configurables ou de messages d'erreur, mais elle met en évidence une étape potentiellement importante dans le processus décrit par le client et le support.
-
-### Image 4: image_1.png
-
-### Analyse de l'image
-
-#### 1. Description objective
-L'image montre une interface logicielle intitulée **"Édition d'un champ"**. Cette interface semble faire partie d'un module de configuration ou de gestion de champs personnalisés. Les éléments suivants sont visibles :
-- **Menu déroulant "Type de champ"** : Actuellement sélectionné sur **"Champ de saisie texte"**.
-- **Champ de texte "Libellé du champ"** : Vide.
-- **Champ de texte "Nom du prélèvement"** : Vide.
-- **Champ de texte "Libellé à l'impression"** : Contient le texte **"Substitué au libellé du champ si renseigné"**.
-- **Message informatif** : **"25 caractères maximum conseillé, pas de limite pour les cases à cocher"**.
-- **Champ de texte "Valeur par défaut"** : Vide.
-- **Champ de texte "Consignes pour l'utilisateur"** : Contient le texte **"Affiché à l'écran en bulle d'aide, optionnel"**.
-- **Section "Affichage"** : Contient des cases à cocher pour les options suivantes :
-  - **Paillasse** : Non cochée.
-  - **Rapport** : Cochée.
-  - **Écran** : Cochée.
-  - **Imprime vidé sur les feuilles de paillasse** : Non cochée.
-- **Section "Options"** : Contient des cases à cocher pour les options suivantes :
-  - **Saisie obligatoire** : Non cochée.
-  - **Imprime même non renseigné** : Non cochée.
-- **Boutons** :
-  - **ANNULER** : Bouton bleu en bas à gauche.
-  - **VALIDER** : Bouton bleu en bas à droite.
-
-#### 2. Éléments techniques clés
-- **Type de champ** : Sélectionné sur **"Champ de saisie texte"**.
-- **Champs de texte configurables** :
-  - **"Libellé du champ"** : Vide.
-  - **"Nom du prélèvement"** : Vide.
-  - **"Libellé à l'impression"** : Prérempli avec **"Substitué au libellé du champ si renseigné"**.
-  - **"Valeur par défaut"** : Vide.
-  - **"Consignes pour l'utilisateur"** : Prérempli avec **"Affiché à l'écran en bulle d'aide, optionnel"**.
-- **Cases à cocher activées** :
-  - **"Rapport"** : Cochée.
-  - **"Écran"** : Cochée.
-- **Cases à cocher non activées** :
-  - **"Paillasse"** : Non cochée.
-  - **"Imprime vidé sur les feuilles de paillasse"** : Non cochée.
-  - **"Saisie obligatoire"** : Non cochée.
-  - **"Imprime même non renseigné"** : Non cochée.
-- **Boutons actifs** :
-  - **"ANNULER"** : Actif.
-  - **"VALIDER"** : Actif.
-
-#### 3. Éléments mis en évidence
-Aucun élément n'est spécifiquement entouré, encadré, surligné ou fléché dans l'image. Tous les champs et options sont présentés de manière uniforme.
-
-#### 4. Relation avec le problème
-L'image montre une interface de configuration de champs personnalisés, ce qui correspond à la demande du client d'ajouter des champs supplémentaires pour les échantillons. Les options visibles (type de champ, libellé, valeur par défaut, etc.) sont directement liées à la personnalisation des champs.
-
-#### 5. Réponses potentielles
-L'image illustre le processus de configuration d'un champ personnalisé, ce qui pourrait répondre à la question du client sur l'ajout de champs supplémentaires pour les échantillons. Elle montre les paramètres disponibles et les options d'affichage.
-
-#### 6. Lien avec la discussion
-L'image correspond à l'étape décrite par le support dans le **Message 4** (16/05/2022), où il explique comment ajouter des champs supplémentaires personnalisés pour les échantillons. Les éléments visibles (type de champ, libellé, options d'affichage) sont en accord avec les instructions fournies.
-
-### Image 5: image_4.png
-
-### Analyse de l'image
-
-#### 1. Description objective
-L'image montre une interface logicielle intitulée **"Édition du programme d'essai d'enrobé"**. Les éléments suivants sont visibles :
-- **Numéro d'échantillon** : E2022-0042
-- **Emplacement (stockage)** : Non spécifié
-- **Catégorie de statistique** : Non spécifiée
-- **Date de réception** : 16/05/2022
-- **Réceptionné par** : LAFAY Fabien
-- **État** : RECEPTIONNÉ
-- **Origine** : RECEPTION
-- **Température enrobé (°C)** : Champ vide
-- **Volume de production** : Champ vide
-- **Boutons actifs** : RAZ, SELECTIONNER UNE FORMULE
-- **Formule** : NON RENSEIGNÉ
-
-En bas de l'interface, une section encadrée en rouge contient les informations suivantes :
-- **Champs supplémentaires définis par l'utilisateur**
-  - **Date de prélèvement** : 16/05/2022 (champ modifiable avec une icône de calendrier)
-  - **Nom du préleveur** : Fabien Lafay
-  - **Lieu de prélèvement** : CBAO
-
-D'autres sections sont visibles mais non remplies :
-- **Chantier** : CHT TEST
-- **Informations privées** : Non renseignées
-- **Informations publiques** : Non renseignées
-
-#### 2. Éléments techniques clés
-- **Versions logicielles ou modules affichés** : Non spécifiés dans l'image.
-- **Codes d'erreur visibles** : Aucun.
-- **Paramètres configurables** :
-  - **Champs de texte** : Date de prélèvement, Nom du préleveur, Lieu de prélèvement, Température enrobé, Volume de production.
-  - **Dropdowns** : Non visibles.
-  - **Cases à cocher** : Non visibles.
-  - **Boutons actifs** : RAZ, SELECTIONNER UNE FORMULE.
-- **Valeurs affichées ou préremplies dans les champs** :
-  - **Date de prélèvement** : 16/05/2022
-  - **Nom du préleveur** : Fabien Lafay
-  - **Lieu de prélèvement** : CBAO
-- **Éléments désactivés, grisés ou masqués** : Aucun élément grisé ou masqué visible.
-- **Boutons actifs/inactifs** : Les boutons RAZ et SELECTIONNER UNE FORMULE sont actifs.
-
-#### 3. Éléments mis en évidence
-La section **"Champs supplémentaires définis par l'utilisateur"** est encadrée en rouge. Elle contient les informations suivantes :
-- **Date de prélèvement** : 16/05/2022 (avec une icône de calendrier pour la sélection de la date).
-- **Nom du préleveur** : Fabien Lafay.
-- **Lieu de prélèvement** : CBAO.
-
-#### 4. Relation avec le problème
-L'image montre une interface où des champs supplémentaires personnalisés ont été ajoutés pour un échantillon. Ces champs incluent la date de prélèvement, le nom du préleveur et le lieu de prélèvement, ce qui correspond à la demande du client d'ajouter des informations supplémentaires pour les échantillons.
-
-#### 5. Réponses potentielles
-L'image montre que des champs supplémentaires personnalisés ont été ajoutés et sont visibles dans l'interface. Cela répond à la question du client sur la possibilité d'ajouter des champs supplémentaires pour mieux organiser les informations des échantillons.
-
-#### 6. Lien avec la discussion
-L'image correspond à l'étape décrite dans le fil de discussion où le support explique comment ajouter des champs supplémentaires personnalisés pour les échantillons. Les champs visibles dans l'image (date de prélèvement, nom du préleveur, lieu de prélèvement) sont ceux mentionnés dans les instructions fournies par le support.
-
-## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images
-
-_Analyse transversale des captures d'écran_
-
-- **Complémentarité des images**:
-  - Les quatre images se complètent en montrant les différentes étapes de l'ajout et de la configuration des champs supplémentaires.
-  - La première image présente l'interface générale pour ajouter des champs, la deuxième détaille le processus d'ajout d'un nouveau champ, la troisième montre les options de configuration détaillées, et la quatrième montre le résultat final dans l'interface utilisateur.
-
-- **Points communs entre les images**:
-  - Toutes les images sont liées au processus d'ajout de champs supplémentaires pour les échantillons.
-  - Elles mettent en évidence les options disponibles pour personnaliser ces champs, comme le type de champ (texte, date, etc.) et les paramètres de visibilité.
-
-- **Confirmation des instructions du support**:
-  - Les images confirment que les instructions fournies par le support sont claires et faciles à suivre.
-  - La quatrième image montre que les champs supplémentaires ont été ajoutés avec succès, démontrant l'efficacité de la procédure décrite. 
-
-Ces images offrent une vue d'ensemble complète du processus, aidant le client à comprendre et à exécuter les étapes nécessaires pour ajouter des champs supplémentaires dans le logiciel.
-
-## 4. Synthèse finale
-
-_Agent utilisé: `AgentReportGenerator` - Synthèse et conclusions_
-
-### Résumé du problème
-
-Le client souhaite ajouter des champs supplémentaires pour mieux organiser les informations des échantillons dans le logiciel. Il a demandé au support comment procéder pour ajouter ces champs personnalisés, notamment la date de prélèvement, le nom du préleveur et le lieu de prélèvement. Le support a fourni des instructions détaillées sur la manière d'ajouter ces champs supplémentaires.
-
-### Chronologie des échanges
-
-
-
-### Tableau des questions et réponses
-
-_Synthèse des questions et réponses avec intégration des informations des images_
-
-| Date | Émetteur | Type | Contenu |
-| ---- | -------- | ---- | ------- |
-| Non spécifiée | CLIENT | Question | Comment ajouter des informations de prélèvement pour des échantillons provenant d'autres sources que les opérateurs habituels ? |
-| Non spécifiée | SUPPORT | Réponse | Les prélèvements ne peuvent pas être ajoutés de la même manière que pour les autres échantillons. Il est recommandé d'utiliser les informations publiques pour saisir ces données. |
-| 16/05/2022 | CLIENT | Question | Est-il possible d'ajouter des champs supplémentaires personnalisés pour les échantillons afin de mieux organiser les informations ? |
-| 16/05/2022 | SUPPORT | Réponse | Pour ajouter des champs supplémentaires personnalisés pour les échantillons, suivez ces étapes : Accéder à Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires. Cliquer sur le '+' de la ligne 'Enrobé : échantillon'. Saisir les paramètres et options souhaités pour les nouveaux champs. Enregistrer les modifications. |
-| 16/05/2022 | SUPPORT | Complément visuel | L'analyse des images confirme visuellement le processus d'ajout de champs supplémentaires : les étapes indiquées sont clairement illustrées, montrant l'emplacement exact des options et la manière d'ajouter de nouveaux champs. |
-
-### Diagnostic technique
-
-_Conclusion basée sur l'analyse du ticket, des images et des échanges_
-
-Le problème d'affichage des utilisateurs est dû à deux configurations possibles:
-
-1. Les utilisateurs sans laboratoire principal assigné n'apparaissent pas par défaut dans la liste. La solution est d'activer l'option "Affiche les laboratoires secondaires".
-
-2. Les utilisateurs dont le compte a été dévalidé n'apparaissent pas par défaut. Il faut cocher l'option "Affiche les utilisateurs non valides" pour les voir apparaître (en grisé dans la liste).
-
-## Métadonnées
-
-- **Date de génération**: 2025-04-11 15:44:55
-- **Modèle principal utilisé**: qwen2.5:72b-instruct-q8_0
-
-## Détails des analyses
-
-Toutes les analyses requises ont été effectuées avec succès.
-
-- **Analyse des images**: PRÉSENT
-- **Analyse du ticket**: PRÉSENT
-- **Diagnostic**: PRÉSENT
-
-## Configuration des agents
-
-### AgentTicketAnalyser
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO.
-Tu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire.
-
-Ta mission principale :
-
-1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande "name" et "description")
-    - Récupère le nom de l'auteur si présent
-    - Indique si un `user_id` est disponible
-    - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile)
-
-2. Mettre en perspective le `name` du ticket
-    - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites
-    - Reformule ces questions de façon explicite
-
-3. Analyser la `description`
-    - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique
-    - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques
-    - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom
-
-4. Structurer le fil de discussion
-    - Conserve uniquement les échanges pertinents
-    -Conserve les questions soulevés par "name" ou "description"
-    - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels
-    - Identifie clairement chaque intervenant (client / support)
-    - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle
-
-5. Préparer la transmission à l'agent suivant
-    - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits
-    - Mentionne si des images sont attachées au ticket
-
-Structure ta réponse :
-
-1. Résumé du contexte
-    - Client (nom, email si disponible)
-    - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions
-    - Description technique synthétique
-
-2. Informations techniques détectées
-    - Logiciels/modules mentionnés
-    - Paramètres évoqués
-    - Fonctionnalités impactées
-    - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.)
-
-3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)
-   - Intervenant (Client/Support)
-   - Date et contenu de chaque échange
-   - Résumés techniques
-   - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique)
-
-4. Éléments liés à l'analyse visuelle
-   - Nombre d'images attachées
-   - Références aux interfaces ou options à visualiser
-   - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.)
-
-IMPORTANT :
-- Ne propose aucune solution ni interprétation
-- Ne génère pas de tableau
-- Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies
-- Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme
-```
-</details>
-
-### AgentImageSorter
-
-#### Paramètres
-
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en tri d'images pour le support technique de BRG_Lab pour la société CBAO.
-Ta mission est de déterminer si une image est pertinente pour le support technique de logiciels.
-
-Images PERTINENTES (réponds "oui" ou "pertinent"):
-- Captures d'écran de logiciels ou d'interfaces
-- logo BRG_LAB
-- Référence à "logociel"
-- Messages d'erreur
-- Configurations système
-- Tableaux de bord ou graphiques techniques
-- Fenêtres de diagnostic
-
-Images NON PERTINENTES (réponds "non" ou "non pertinent"):
-- Photos personnelles
-- Images marketing/promotionnelles
-- Logos ou images de marque
-- Paysages, personnes ou objets non liés à l'informatique
-
-
-IMPORTANT: Ne commence JAMAIS ta réponse par "Je ne peux pas directement visualiser l'image".
-Si tu ne peux pas analyser l'image, réponds simplement "ERREUR: Impossible d'analyser l'image".
-
-Analyse d'abord ce que montre l'image, puis réponds par "oui"/"pertinent" ou "non"/"non pertinent".
-
-```
-</details>
-
-### AgentImageAnalyser
-
-#### Paramètres
-
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en analyse d'images pour le support technique de BRG-Lab pour la société CBAO.
-Ta mission est d'analyser des captures d'écran en lien avec le contexte du ticket de support.
-
-Structure ton analyse d'image de façon factuelle:
-
-1. Description objective  
-   Décris précisément ce que montre l'image :  
-   - Interface logicielle, menus, fenêtres, onglets  
-   - Messages d'erreur, messages système, code ou script  
-   - Nom ou titre du logiciel ou du module si visible  
-
-2. Éléments techniques clés  
-   Identifie :  
-   - Versions logicielles ou modules affichés  
-   - Codes d'erreur visibles  
-   - Paramètres configurables (champs de texte, sliders, dropdowns, cases à cocher)  
-   - Valeurs affichées ou préremplies dans les champs  
-   - Éléments désactivés, grisés ou masqués (souvent non modifiables)  
-   - Boutons actifs/inactifs  
-
-3. Éléments mis en évidence  
-   - Recherche les zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées  
-   - Ces éléments sont souvent importants pour le client ou le support  
-   - Mentionne explicitement leur contenu et leur style de mise en valeur  
-
-4. Relation avec le problème  
-   - Établis le lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket  
-   - Indique si des composants semblent liés à une mauvaise configuration ou une erreur  
-
-5. Réponses potentielles  
-   - Détermine si l'image apporte des éléments de réponse à une question posée dans :  
-     - Le titre du ticket  
-     - La description du problème  
-
-6. Lien avec la discussion  
-   - Vérifie si l'image fait écho à une étape décrite dans le fil de discussion  
-   - Note les correspondances (ex: même module, même message d'erreur que précédemment mentionné)  
-
-Règles importantes :
-- Ne fais AUCUNE interprétation ni diagnostic
-- Ne propose PAS de solution ou recommandation
-- Reste strictement factuel et objectif
-- Concentre-toi uniquement sur ce qui est visible dans l'image
-- Reproduis les textes exacts(ex : messages d'erreur, libellés de paramètres)
-- Prête une attention particulière aux éléments modifiables (interactifs) et non modifiables (grisés)
-
-
-Ton analyse sera utilisée comme élément factuel pour un rapport technique plus complet.
-```
-</details>
-
-### AgentReportGenerator
-
-#### Paramètres
-
-- **Modèle utilisé**: qwen2.5:72b-instruct-q8_0
-- **Température**: 0.2
-- **Top_p**: 0.9
-- **Max_tokens**: 10000
-- **Version du prompt**: qwen-v1.1

output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953/T4874_rapports/T4874_rapport.json

@@ -1,48 +0,0 @@
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-            "author_id": "Dominique CARVAL",
-            "date": "11/05/2022 14:09:46",
-            "message_type": "E-mail",
-            "subject": "PR2L7VEMENT ENROBés",
-            "id": "115033",
-            "content": "Bonsoir,\nComment fait-on pour enregistrer la date de prélèvement, le nom du préleveur, le lieu de prélèvement pour un échantillon prélevé par une personne extérieure du labo ?????.\nBonne réception,\nwww.morbihan.fr\nDominique CARVAL\nLaboratoire routier\nDirection des Routes et de l’Aménagement - SERGT\n115 rue du commerce - 56000 VANNES\ntél : 02 97 54 71 14 - mobile : 06 98 32 88 30\ncourriel :\ndominique.carval@morbihan.fr\nDroit à la déconnexion : Si vous recevez ce message en dehors de vos heures de travail ou pendant vos congés, vous n’êtes pas tenu de répondre immédiatement, sauf en cas d’urgence exceptionnelle.\nCe message électronique et tous les fichiers attachés qu'il contient peuvent être confidentiels, contenir des données personnelles ou sensibles et être soumis au secret professionnel. Il est destiné exclusivement à l'usage du ou des destinataires. Si vous recevez\nce message par erreur et/ou si vous n'êtes pas le destinataire désigné de ce message, le département du Morbihan vous remercie d'avertir immédiatement l'expéditeur et de le détruire ainsi que toutes les pièces jointes s'y rattachant. La publication, l'usage,\nla distribution, l'impression ou la copie non autorisée de ce message et des attachements qu'il contient sont strictement interdits. Tout message électronique est susceptible d'altération.\n\n- image002.jpg (image/jpeg) [ID: 81461]\n- image001.jpg (image/jpeg) [ID: 81459]\n\n---\n\n"
-        },
-        {
-            "author_id": "Fabien LAFAY",
-            "date": "12/05/2022 12:44:51",
-            "message_type": "E-mail",
-            "subject": "Re: [T4874] - Prélèvement enrobé",
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-            "content": "Bonjour Dominique,\nJe vous contacte pour donner suite à votre demande concernant l'ajout des informations sur les prélèvements fait par un client.\nSeul les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement, la saisie directe de ces informations n'est donc pas possible pour un prélèvement effectué par un client.\nVous pouvez cependant entrer ces informations dans la partie \"Informations publiques\" de l’échantillon lors de sa création.\nRestant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.\nCordialement,\nFabien LAFAY\nSupport technique\nL'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.\nNotre service est ouvert du lundi au vendredi de\n9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra\nen charge votre demande et au besoin vous rappellera.\nConfidentialité : Ce courriel contient des\ninformations confidentielles exclusivement réservées au\ndestinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par\nerreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le\nsupprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne\nseriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa\ndivulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la\ncommunication du contenu des informations est strictement\ninterdit.\n\n---\n\n"
-        },
-        {
-            "author_id": "Dominique CARVAL",
-            "date": "16/05/2022 06:03:10",
-            "message_type": "E-mail",
-            "subject": "RE: [T4874] - Prélèvement enrobé",
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-            "content": "Bonjour,\nOn doit se contenter de cela ? Ou est-ce possible de le proposer ?\nBonne réception,\nwww.morbihan.fr\nDominique CARVAL\nLaboratoire routier\nDirection des Routes et de l’Aménagement - SERGT\n115 rue du commerce - 56000 VANNES\ntél : 02 97 54 71 14 - mobile : 06 98 32 88 30\ncourriel :\ndominique.carval@morbihan.fr\nVoir\nTâche\nBonjour Dominique,\nJe vous contacte pour donner suite à votre demande concernant l'ajout des informations sur les prélèvements fait par un client.\nSeul les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement, la saisie directe de ces informations n'est donc pas possible pour un prélèvement\neffectué par un client.\nVous pouvez cependant entrer ces informations dans la partie \"Informations publiques\" de l’échantillon lors de sa création.\nRestant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.\nCordialement,\nSupport technique\nsupport@cbao.fr\nL'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions\nd'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.\nNotre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.\nConfidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur,\nmerci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des\ninformations est strictement interdit.\nEnvoyé par\nCBAO S.A.R.L. .\nDroit à la déconnexion : Si vous recevez ce message en dehors de vos heures de travail ou pendant vos congés, vous n’êtes pas tenu de répondre immédiatement, sauf en cas d’urgence exceptionnelle.\nCe message électronique et tous les fichiers attachés qu'il contient peuvent être confidentiels, contenir des données personnelles ou sensibles et être soumis au secret professionnel. Il est destiné exclusivement à l'usage du ou des destinataires. Si vous recevez\nce message par erreur et/ou si vous n'êtes pas le destinataire désigné de ce message, le département du Morbihan vous remercie d'avertir immédiatement l'expéditeur et de le détruire ainsi que toutes les pièces jointes s'y rattachant. La publication, l'usage,\nla distribution, l'impression ou la copie non autorisée de ce message et des attachements qu'il contient sont strictement interdits. Tout message électronique est susceptible d'altération.\n\n- image001.jpg (image/jpeg) [ID: 81672]\n\n---\n\n"
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-            "author_id": "Fabien LAFAY",
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-            "content": "Bonjour,\nIl n'est pas possible d'ajouter cette possibilité à l'identique des autres prélèvements.\nUne solution autre que la saisie dans les information publique serait que vous ajoutiez des champs supplémentaires personnalisés sur votre échantillon.\nDe cette manière, les informations apparaitront avec les autres informations de l’échantillon :\nL'ajout de ces champs se fait dans Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires\nCliquez sur le \"+\" de la ligne \"Enrobé : échantillon\"\nDans la nouvelle fenêtre, saisissez les paramètres du champs et les options qui vous conviennent :\nUne fois vos champs créés, enregistrez vos modifications.\nCes nouveaux champs apparaitront pendant la création d'un nouvel échantillon ou quand vous éditez le programme d'essai d'un échantillon existant.\nRestant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.\nCordialement,\nFabien LAFAY\nSupport technique\nL'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.\nNotre service est ouvert du lundi au vendredi de\n9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra\nen charge votre demande et au besoin vous rappellera.\nConfidentialité : Ce courriel contient des\ninformations confidentielles exclusivement réservées au\ndestinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par\nerreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le\nsupprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne\nseriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa\ndivulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la\ncommunication du contenu des informations est strictement\ninterdit.\n\n- image.png (image/png) [ID: 81727]\n- image.png (image/png) [ID: 81725]\n- image.png (image/png) [ID: 81723]\n- image.png (image/png) [ID: 81721]\n- image.png (image/png) [ID: 81719]\n\n---\n"
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-    ],
-    "date_d'extraction": "11/04/2025 15:09:54",
-    "répertoire": "output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953"
-}

output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953/T4874_rapports/T4874_rapport.md

@@ -1,177 +0,0 @@
-# Ticket T4874: Prélèvement enrobé
-
-## Informations du ticket
-
-- **id**: 4856
-- **code**: T4874
-- **name**: Prélèvement enrobé
-- **project_name**: Demandes
-- **stage_name**: Clôturé
-- **user_id**: 
-- **partner_id/email_from**: CONSEIL DEPARTEMENTAL DU MORBIHAN (56), Dominique CARVAL, CARVAL Dominique <dominique.carval@morbihan.fr>
-- **create_date**: 11/05/2022 14:12:10
-- **write_date/last modification**: 03/10/2024 13:10:50
-
-- **description**:
-
-*Aucune description fournie*
-
-## Messages
-
-### Message 1
-**author_id**: Dominique CARVAL
-**date**: 11/05/2022 14:09:46
-**message_type**: E-mail
-**subject**: PR2L7VEMENT ENROBés
-**id**: 115033
-Bonsoir,
-Comment fait-on pour enregistrer la date de prélèvement, le nom du préleveur, le lieu de prélèvement pour un échantillon prélevé par une personne extérieure du labo ?????.
-Bonne réception,
-www.morbihan.fr
-Dominique CARVAL
-**Technicien de Laboratoire**
-Laboratoire routier
-Direction des Routes et de l’Aménagement - SERGT
-115 rue du commerce - 56000 VANNES
-tél : 02 97 54 71 14 - mobile : 06 98 32 88 30
-courriel :
-dominique.carval@morbihan.fr
-Droit à la déconnexion : Si vous recevez ce message en dehors de vos heures de travail ou pendant vos congés, vous n’êtes pas tenu de répondre immédiatement, sauf en cas d’urgence exceptionnelle.
-Ce message électronique et tous les fichiers attachés qu'il contient peuvent être confidentiels, contenir des données personnelles ou sensibles et être soumis au secret professionnel. Il est destiné exclusivement à l'usage du ou des destinataires. Si vous recevez
-ce message par erreur et/ou si vous n'êtes pas le destinataire désigné de ce message, le département du Morbihan vous remercie d'avertir immédiatement l'expéditeur et de le détruire ainsi que toutes les pièces jointes s'y rattachant. La publication, l'usage,
-la distribution, l'impression ou la copie non autorisée de ce message et des attachements qu'il contient sont strictement interdits. Tout message électronique est susceptible d'altération.
-
-**attachment_ids**:
-- image002.jpg (image/jpeg) [ID: 81461]
-- image001.jpg (image/jpeg) [ID: 81459]
-
----
-
-### Message 2
-**author_id**: Fabien LAFAY
-**date**: 12/05/2022 12:44:51
-**message_type**: E-mail
-**subject**: Re: [T4874] - Prélèvement enrobé
-**id**: 115173
-Bonjour Dominique,
-Je vous contacte pour donner suite à votre demande concernant l'ajout des informations sur les prélèvements fait par un client.
-Seul les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement, la saisie directe de ces informations n'est donc pas possible pour un prélèvement effectué par un client.
-Vous pouvez cependant entrer ces informations dans la partie "Informations publiques" de l’échantillon lors de sa création.
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-Cordialement,
-Fabien LAFAY
-Support technique
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de
-9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra
-en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-Confidentialité : Ce courriel contient des
-informations confidentielles exclusivement réservées au
-destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par
-erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le
-supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne
-seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa
-divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la
-communication du contenu des informations est strictement
-interdit.
-
----
-
-### Message 3
-**author_id**: Dominique CARVAL
-**date**: 16/05/2022 06:03:10
-**message_type**: E-mail
-**subject**: RE: [T4874] - Prélèvement enrobé
-**id**: 115413
-Bonjour,
-On doit se contenter de cela ? Ou est-ce possible de le proposer ?
-Bonne réception,
-www.morbihan.fr
-Dominique CARVAL
-**Technicien de Laboratoire**
-Laboratoire routier
-Direction des Routes et de l’Aménagement - SERGT
-115 rue du commerce - 56000 VANNES
-tél : 02 97 54 71 14 - mobile : 06 98 32 88 30
-courriel :
-dominique.carval@morbihan.fr
-**De :** support@cbao.fr [mailto:support@cbao.fr]
-**Envoyé :** jeudi 12 mai 2022 14:45
-**À :** CARVAL Dominique <dominique.carval@morbihan.fr>
-**Objet :** Re: [T4874] - Prélèvement enrobé
-Voir
-Tâche
-Bonjour Dominique,
-Je vous contacte pour donner suite à votre demande concernant l'ajout des informations sur les prélèvements fait par un client.
-Seul les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement, la saisie directe de ces informations n'est donc pas possible pour un prélèvement
-effectué par un client.
-Vous pouvez cependant entrer ces informations dans la partie "Informations publiques" de l’échantillon lors de sa création.
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-Cordialement,
-**Fabien LAFAY**
-Support technique
-support@cbao.fr
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions
-d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur,
-merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des
-informations est strictement interdit.
-Envoyé par
-CBAO S.A.R.L. .
-Droit à la déconnexion : Si vous recevez ce message en dehors de vos heures de travail ou pendant vos congés, vous n’êtes pas tenu de répondre immédiatement, sauf en cas d’urgence exceptionnelle.
-Ce message électronique et tous les fichiers attachés qu'il contient peuvent être confidentiels, contenir des données personnelles ou sensibles et être soumis au secret professionnel. Il est destiné exclusivement à l'usage du ou des destinataires. Si vous recevez
-ce message par erreur et/ou si vous n'êtes pas le destinataire désigné de ce message, le département du Morbihan vous remercie d'avertir immédiatement l'expéditeur et de le détruire ainsi que toutes les pièces jointes s'y rattachant. La publication, l'usage,
-la distribution, l'impression ou la copie non autorisée de ce message et des attachements qu'il contient sont strictement interdits. Tout message électronique est susceptible d'altération.
-
-**attachment_ids**:
-- image001.jpg (image/jpeg) [ID: 81672]
-
----
-
-### Message 4
-**author_id**: Fabien LAFAY
-**date**: 16/05/2022 09:55:11
-**message_type**: E-mail
-**subject**: Re: [T4874] - Prélèvement enrobé
-**id**: 115514
-Bonjour,
-Il n'est pas possible d'ajouter cette possibilité à l'identique des autres prélèvements.
-Une solution autre que la saisie dans les information publique serait que vous ajoutiez des champs supplémentaires personnalisés sur votre échantillon.
-De cette manière, les informations apparaitront avec les autres informations de l’échantillon :
-L'ajout de ces champs se fait dans Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires
-Cliquez sur le "+" de la ligne "Enrobé : échantillon"
-Dans la nouvelle fenêtre, saisissez les paramètres du champs et les options qui vous conviennent :
-Une fois vos champs créés, enregistrez vos modifications.
-Ces nouveaux champs apparaitront pendant la création d'un nouvel échantillon ou quand vous éditez le programme d'essai d'un échantillon existant.
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-Cordialement,
-Fabien LAFAY
-Support technique
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de
-9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra
-en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-Confidentialité : Ce courriel contient des
-informations confidentielles exclusivement réservées au
-destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par
-erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le
-supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne
-seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa
-divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la
-communication du contenu des informations est strictement
-interdit.
-
-**attachment_ids**:
-- image.png (image/png) [ID: 81727]
-- image.png (image/png) [ID: 81725]
-- image.png (image/png) [ID: 81723]
-- image.png (image/png) [ID: 81721]
-- image.png (image/png) [ID: 81719]
-
----
-
-## Informations sur l'extraction
-
-- **Date d'extraction**: 11/04/2025 15:09:54
-- **Répertoire**: output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953

output/ticket_T4874/T4874_20250411_150953/all_messages.txt

@@ -1,500 +0,0 @@
-TICKET: T4874 - Prélèvement enrobé
-Date d'extraction: 2025-04-11 15:09:54
-Nombre de messages: 10
-
-================================================================================
-
-********************************************************************************
-*** MESSAGE TRANSFÉRÉ ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2022-05-11 14:09:46
-DE: Dominique CARVAL
-OBJET: PR2L7VEMENT ENROBés
-
-Bonsoir,
-
-
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- 
-
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-Comment fait-on pour enregistrer la date de prélèvement, le nom du préleveur, le lieu de prélèvement pour un échantillon prélevé par une personne extérieure du labo ?????.
-
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-
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-
-Bonne réception,
-
-
-
- 
-
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-
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-
-
-
-
-  
-www.morbihan.fr
-
-
-
-
-
-
-Dominique CARVAL
-
-
-
-
-**Technicien de Laboratoire**
-
-
-
-
-Laboratoire routier
-
-
-
-
-Direction des Routes et de l’Aménagement - SERGT
-
-
-
-
-115 rue du commerce - 56000 VANNES
-
-
-
-
-tél : 02 97 54 71 14 - mobile : 06 98 32 88 30
-
-
-
-
-courriel : 
-dominique.carval@morbihan.fr
-
-
-
-
-
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- 
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-
-
-
-
-
-Droit à la déconnexion : Si vous recevez ce message en dehors de vos heures de travail ou pendant vos congés, vous n’êtes pas tenu de répondre immédiatement, sauf en cas d’urgence exceptionnelle.
-
-Ce message électronique et tous les fichiers attachés qu'il contient peuvent être confidentiels, contenir des données personnelles ou sensibles et être soumis au secret professionnel. Il est destiné exclusivement à l'usage du ou des destinataires. Si vous recevez
- ce message par erreur et/ou si vous n'êtes pas le destinataire désigné de ce message, le département du Morbihan vous remercie d'avertir immédiatement l'expéditeur et de le détruire ainsi que toutes les pièces jointes s'y rattachant. La publication, l'usage,
- la distribution, l'impression ou la copie non autorisée de ce message et des attachements qu'il contient sont strictement interdits. Tout message électronique est susceptible d'altération.
-
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-
-********************************************************************************
-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2022-05-11 14:12:11
-DE: OdooBot
-
-
-
---------------------------------------------------------------------------------
-
-********************************************************************************
-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2022-05-11 15:10:23
-DE: Fabien LAFAY
-
-
-
---------------------------------------------------------------------------------
-
-DATE: 2022-05-12 12:44:51
-DE: Fabien LAFAY
-OBJET: Re: [T4874] - Prélèvement enrobé
-
-Bonjour Dominique,
-
-Je vous contacte pour donner suite à votre demande concernant l'ajout des informations sur les prélèvements fait par un client.
-
-Seul les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement, la saisie directe de ces informations n'est donc pas possible pour un prélèvement effectué par un client.
-
-Vous pouvez cependant entrer ces informations dans la partie "Informations publiques" de l’échantillon lors de sa création.
-
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-
-Cordialement,
-
-Fabien LAFAY 
-Support technique 
-
- 
-
- 
-
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de
- 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra
- en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-
- 
-Confidentialité : Ce courriel contient des
- informations confidentielles exclusivement réservées au
- destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par
- erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le
- supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne
- seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa
- divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la
- communication du contenu des informations est strictement
- interdit.
-
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
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-
-DATE: 2022-05-12 12:44:58
-DE: Fabien LAFAY
-
-
-
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-
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-*** MESSAGE TRANSFÉRÉ ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2022-05-16 06:03:10
-DE: Dominique CARVAL
-OBJET: RE: [T4874] - Prélèvement enrobé
-
-Bonjour,
-
-
-
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-
-
-
-On doit se contenter de cela ? Ou est-ce possible de le proposer ?
-
-
-
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-
-
-Bonne réception,
-
-
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-
-
-
-
-
-  
-www.morbihan.fr
-
-
-
-
-
-
-Dominique CARVAL
-
-
-
-
-**Technicien de Laboratoire**
-
-
-
-
-Laboratoire routier
-
-
-
-
-Direction des Routes et de l’Aménagement - SERGT
-
-
-
-
-115 rue du commerce - 56000 VANNES
-
-
-
-
-tél : 02 97 54 71 14 - mobile : 06 98 32 88 30
-
-
-
-
-courriel :
-dominique.carval@morbihan.fr
-
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-
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-
- 
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-
- 
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-
-**De :** support@cbao.fr [mailto:support@cbao.fr]
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-**Envoyé :** jeudi 12 mai 2022 14:45
-
-**À :** CARVAL Dominique 
-
-**Objet :** Re: [T4874] - Prélèvement enrobé
-
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-
-Voir
- Tâche 
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-Bonjour Dominique,
-
-
-
-Je vous contacte pour donner suite à votre demande concernant l'ajout des informations sur les prélèvements fait par un client.
-
-
-
-Seul les utilisateurs de BRG-LAB peuvent être renseignés comme opérateurs de prélèvement, la saisie directe de ces informations n'est donc pas possible pour un prélèvement
- effectué par un client.
-
-
-
-Vous pouvez cependant entrer ces informations dans la partie "Informations publiques" de l’échantillon lors de sa création.
-
-
-
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-
-
-
-Cordialement,
-
-
-
-**Fabien LAFAY**
-
-
-Support technique 
-
-
-
-
-
-support@cbao.fr
-
-
-
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions
- d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-
-
-
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-
-
-
-Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur,
- merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des
- informations est strictement interdit.
-
-
-
-
-
-Envoyé par 
-CBAO S.A.R.L. . 
-
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-Droit à la déconnexion : Si vous recevez ce message en dehors de vos heures de travail ou pendant vos congés, vous n’êtes pas tenu de répondre immédiatement, sauf en cas d’urgence exceptionnelle.
-
-Ce message électronique et tous les fichiers attachés qu'il contient peuvent être confidentiels, contenir des données personnelles ou sensibles et être soumis au secret professionnel. Il est destiné exclusivement à l'usage du ou des destinataires. Si vous recevez
- ce message par erreur et/ou si vous n'êtes pas le destinataire désigné de ce message, le département du Morbihan vous remercie d'avertir immédiatement l'expéditeur et de le détruire ainsi que toutes les pièces jointes s'y rattachant. La publication, l'usage,
- la distribution, l'impression ou la copie non autorisée de ce message et des attachements qu'il contient sont strictement interdits. Tout message électronique est susceptible d'altération.
-
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-
-********************************************************************************
-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2022-05-16 07:11:25
-DE: Fabien LAFAY
-
-
-
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-
-DATE: 2022-05-16 09:55:11
-DE: Fabien LAFAY
-OBJET: Re: [T4874] - Prélèvement enrobé
-
-Bonjour,
-
-Il n'est pas possible d'ajouter cette possibilité à l'identique des autres prélèvements.
-
-Une solution autre que la saisie dans les information publique serait que vous ajoutiez des champs supplémentaires personnalisés sur votre échantillon.
-
-De cette manière, les informations apparaitront avec les autres informations de l’échantillon : 
-
-L'ajout de ces champs se fait dans Paramètres généraux du système -> Réglages techniques -> Champs supplémentaires
-
-Cliquez sur le "+" de la ligne "Enrobé : échantillon"
-
-Dans la nouvelle fenêtre, saisissez les paramètres du champs et les options qui vous conviennent :
-
-Une fois vos champs créés, enregistrez vos modifications. 
-
-Ces nouveaux champs apparaitront pendant la création d'un nouvel échantillon ou quand vous éditez le programme d'essai d'un échantillon existant.
-
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-
-Cordialement,
-
-Fabien LAFAY 
-Support technique
-
- 
-
- 
-
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de
- 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra
- en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-
- 
-Confidentialité : Ce courriel contient des
- informations confidentielles exclusivement réservées au
- destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par
- erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le
- supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne
- seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa
- divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la
- communication du contenu des informations est strictement
- interdit.
-
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
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-
-DATE: 2022-05-16 09:55:16
-DE: Fabien LAFAY
-
-
-
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-
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
-********************************************************************************
-
-DATE: 2022-05-23 07:07:42
-DE: Fabien LAFAY
-
-
-
---------------------------------------------------------------------------------

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output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/T5409_rapports/T5409/T5409_deepseek-chat.csv

@@ -1,10 +0,0 @@
-Question,Réponse
-"Point particulier :- **Le cas est bloquant**
-Description du problème :
-Bonjour
-
-Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs
-
-je vous remercie d'avance
-
-cordialement",[COMPLÉMENT VISUEL] Analyse des 2 images disponibles montrant les interfaces et options pertinentes.

output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/T5409_rapports/T5409/T5409_mistral-large-latest.csv

@@ -1,3 +0,0 @@
-Question,Réponse
-Pourquoi Guillaume Lucas ne parvient-il pas à enregistrer un échantillon ? Pourquoi Guillaume Lucas n'apparaît-il pas sur la liste des utilisateurs ? Y a-t-il un problème d'attribution ou autre concernant Guillaume Lucas ?,"[RÉPONSE] Bonjour Frédéric, Je viens de corriger ton problème en lui affectant un laboratoire principal. Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire. Cordialement, Youness BENDEQ Support technique - Chargé de clientèle
-[COMPLÉMENT VISUEL] L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus: (1) Guillaume Lucas a un laboratoire principal attribué ('LABO CD 84') et est marqué comme utilisateur valide. (2) Cependant, dans la liste des utilisateurs, Guillaume Lucas n'a pas de laboratoire, rôle ou fonctions attribués. (3) Les autres utilisateurs ont des rôles et fonctions attribués. Ces interfaces complémentaires illustrent le processus complet de gestion des utilisateurs et l'attribution des rôles et fonctions."

output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/T5409_rapports/T5409/T5409_mistral-medium.csv

@@ -1,3 +0,0 @@
-Question,Réponse
-Pourquoi Guillaume Lucas ne peut-il pas enregistrer d'échantillon et n'apparaît-il pas dans la liste des utilisateurs ?,"[RÉPONSE] Le problème a été corrigé en affectant un laboratoire principal à Guillaume Lucas.
-[COMPLÉMENT VISUEL] L'analyse des captures d'écran confirme visuellement le processus: (1) les informations de l'utilisateur Guillaume Lucas sont renseignées avec un laboratoire principal défini, (2) cependant, dans la liste des utilisateurs, le laboratoire principal n'est pas affiché pour cet utilisateur. Ces interfaces complémentaires illustrent le problème d'affectation du laboratoire principal."

output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/T5409_rapports/T5409/T5409_qwen2.5:72b-instruct-q8_0.csv

@@ -1,2 +0,0 @@
-Question,Réponse
-"Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs.","[RÉPONSE] Bonjour Frédéric, Je te contacte pour donner suite à ta demande concernant : Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs. Je viens de corriger ton problème en lui affectant un laboratoire principal. Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire. Cordialement, Youness BENDEQ Support technique - Chargé de clientèle"

output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/T5409_rapports/T5409/T5409_rapport_final.json

@@ -1,169 +0,0 @@
-{
-  "ticket_id": "T5409",
-  "timestamp": "2025-04-11 14:29:06",
-  "rapport_complet": "# Rapport d'analyse: T5409\n\n{\"error\":{\"message\":\"Invalid max_tokens value, the valid range of max_tokens is [1, 8192]\",\"type\":\"invalid_request_error\",\"param\":null,\"code\":\"invalid_request_error\"}}\n\n## Fil de discussion\n\n### Question initiale du client\n**Date**: 04/07/2024 12:09:47\n**Sujet**: Gestion des utilisateurs\n**Contenu**: Dans le menu \"Mes paramètres - Gestion des utilisateurs\", tous les utilisateurs n'apparaissent pas. Comment faire pour les faire tous apparaître?\n\n### Réponse du support technique\n**Date**: 04/07/2024 13:03:58\n**Contenu**:\n- Si un utilisateur n'apparait pas dans la liste, c'est probablement car il n'a pas de laboratoire principal d'assigné.\n- Pour le voir, cochez la case \"Affiche les laboratoires secondaires\".\n- Vous pouvez ensuite retrouver l'utilisateur dans la liste (en utilisant les filtres sur les colonnes si besoin) et l'éditer.\n- Sur la fiche de l'utilisateur, vérifiez si le laboratoire principal est présent, et ajoutez-le si ce n'est pas le cas.\n- Un utilisateur peut également ne pas apparaitre dans la liste si son compte a été dévalidé. Dans ce cas, cochez la case \"Affiche les utilisateurs non valides\" pour le voir apparaître dans la liste (en grisé).\n- Vous pouvez le rendre à nouveau valide en éditant son compte et en cochant la case \"Utilisateur valide\".\n\n\n{\"error\":{\"message\":\"Invalid max_tokens value, the valid range of max_tokens is [1, 8192]\",\"type\":\"invalid_request_error\",\"param\":null,\"code\":\"invalid_request_error\"}}",
-  "ticket_analyse": "1. Résumé du contexte  \n    - Client : Conseil Départemental du Vaucluse (84), Frédéric MORALES (frederic.morales@vaucluse.fr)  \n    - Sujet du ticket reformulé :  \n        - Pourquoi Guillaume Lucas ne parvient-il pas à enregistrer un échantillon ?  \n        - Pourquoi Guillaume Lucas n'apparaît-il pas sur la liste des utilisateurs ?  \n    - Description technique synthétique : Problème d'attribution d'un laboratoire principal à l'utilisateur Guillaume Lucas, empêchant l'enregistrement d'échantillons.  \n\n2. Informations techniques détectées  \n    - Modules/fonctionnalités impactés :  \n        - Gestion des utilisateurs  \n        - Attribution de laboratoire principal  \n    - Conditions spécifiques :  \n        - Utilisateur non visible dans la liste des utilisateurs  \n        - Problème bloquant pour l'enregistrement d'échantillons  \n\n3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)  \n    - **Message 1 (Support → Client) - 01/08/2022 12:11:03**  \n        - Problème signalé : Guillaume Lucas ne peut pas enregistrer d'échantillon et n'apparaît pas dans la liste des utilisateurs.  \n        - Solution apportée : Attribution d'un laboratoire principal à Guillaume Lucas.  \n        - Pièce jointe : image.png (ID: 86417)  \n\n    - **Message 2 (Client → Support) - 01/08/2022 14:33:18**  \n        - Confirmation du problème et remerciements pour la résolution.  \n\n4. Éléments liés à l'analyse visuelle  \n    - Nombre d'images attachées : 1 (image.png)  \n    - Points à vérifier dans les captures :  \n        - Liste des utilisateurs (absence de Guillaume Lucas)  \n        - Paramètres d'attribution du laboratoire principal  \n        - Interface d'enregistrement d'échantillon (message d'erreur éventuel)  \n\nRappel : Aucune solution ou interprétation n'a été proposée, seules les informations factuelles ont été extraites et organisées.",
-  "images_analyses": [
-    {
-      "image_name": "image.png",
-      "image_path": "output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/attachments/image.png",
-      "analyse": "### 1. Description objective\nL'image montre une interface logicielle intitulée **\"Mes paramètres - Gestion des utilisateurs\"**. Elle est divisée en plusieurs sections :\n\n- **Section \"Connexion\"** :\n  - Affiche une photo d'identité avec des options pour la déposer, la modifier ou la supprimer.\n  - Champs \"Login\" et \"Mot de passe\" avec des valeurs préremplies :\n    - Login : `disr.lucas`\n    - Mot de passe : `****` (masqué)\n  - Une case à cocher intitulée **\"Utilisateur valide\"** est cochée.\n  - Une autre case à cocher intitulée **\"Mot de passe à saisir à la prochaine connexion\"** est décochée.\n  - Un menu déroulant **\"Langue\"** est réglé sur **\"Français\"**.\n  - Un bouton bleu intitulé **\"SYNCHRONISER AVEC L'APPLICATION BRG-LAB MOBILE\"** est visible.\n\n- **Section \"Informations sur l'utilisateur\"** :\n  - Champs préremplis :\n    - Civilité : `M.` (Monsieur)\n    - Nom : `LUCAS`\n    - Prénom : `GUILLAUME`\n    - Fonction exercée : `Chargé d'essais`\n    - Email : `guillaume.lucas@vaucluse.fr`\n  - Une zone pour déposer une image de signature avec un lien **\"Modifier la signature\"**.\n\n- **Section \"Affectation de l'utilisateur\"** :\n  - Champ **\"Laboratoire principal\"** avec la valeur `LABO CD 84` affichée.\n  - Champ **\"Laboratoire(s) affilié(s)\"** avec une liste déroulante contenant `LABO CD 84` comme seule option visible.\n  - Un bouton **\"Supprimer\"** est présent à côté de `LABO CD 84`.\n\n### 2. Éléments techniques clés\n- **Paramètres configurables** :\n  - Champs de texte pour \"Login\" et \"Mot de passe\" (ce dernier est masqué).\n  - Cases à cocher pour \"Utilisateur valide\" et \"Mot de passe à saisir à la prochaine connexion\".\n  - Menu déroulant pour la langue.\n  - Champs de texte pour \"Nom\", \"Prénom\", \"Fonction exercée\" et \"Email\".\n  - Zone interactive pour déposer une image de signature.\n  - Liste déroulante pour \"Laboratoire(s) affilié(s)\".\n\n- **Valeurs affichées ou préremplies** :\n  - Login : `disr.lucas`\n  - Mot de passe : `****` (masqué)\n  - Civilité : `M.`\n  - Nom : `LUCAS`\n  - Prénom : `GUILLAUME`\n  - Fonction exercée : `Chargé d'essais`\n  - Email : `guillaume.lucas@vaucluse.fr`\n  - Laboratoire principal : `LABO CD 84`\n  - Laboratoire(s) affilié(s) : `LABO CD 84`\n\n- **Éléments désactivés ou grisés** :\n  - Le champ \"Mot de passe\" est masqué.\n  - Le champ \"Laboratoire principal\" semble non modifiable directement (pas de menu déroulant visible).\n\n- **Boutons actifs/inactifs** :\n  - Bouton **\"SYNCHRONISER AVEC L'APPLICATION BRG-LAB MOBILE\"** (actif).\n  - Bouton **\"Supprimer\"** à côté de `LABO CD 84` (actif).\n\n### 3. Éléments mis en évidence\n- La zone **\"Laboratoire principal\"** est entourée en rouge avec une flèche pointant vers elle.\n- Le contenu mis en évidence est `LABO CD 84`.\n\n### 4. Relation avec le problème\n- L'image montre que l'utilisateur Guillaume Lucas a un **\"Laboratoire principal\"** attribué (`LABO CD 84`).\n- La section **\"Informations sur l'utilisateur\"** confirme que les données de Guillaume Lucas sont bien renseignées dans le système.\n- La mise en évidence du **\"Laboratoire principal\"** suggère que cette attribution est pertinente pour le problème décrit dans le ticket.\n\n### 5. Réponses potentielles\n- L'image apporte des éléments de réponse à la question **\"Pourquoi Guillaume Lucas ne parvient-il pas à enregistrer un échantillon ?\"** en montrant que l'utilisateur a un laboratoire principal attribué.\n- Elle ne répond pas directement à la question **\"Pourquoi Guillaume Lucas n'apparaît-il pas sur la liste des utilisateurs ?\"**, mais confirme que ses informations sont bien enregistrées dans le système.\n\n### 6. Lien avec la discussion\n- L'image correspond à l'étape décrite dans le **Message 1 (Support → Client)** où il est mentionné que l'attribution d'un laboratoire principal à Guillaume Lucas est nécessaire pour résoudre le problème.\n- La mise en évidence du **\"Laboratoire principal\"** (`LABO CD 84`) est en lien direct avec cette étape.",
-      "sorting_info": {
-        "is_relevant": true,
-        "reason": "Oui. L'image montre une interface de gestion des paramètres utilisateur, ce qui est pertinent pour un support technique logiciel.",
-        "raw_response": "Oui.\nL'image montre une interface de gestion des paramètres utilisateur, ce qui est pertinent pour un support technique logiciel.",
-        "metadata": {
-          "image_path": "output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/attachments/image.png",
-          "image_name": "image.png",
-          "timestamp": "20250411_142712",
-          "model_info": {
-            "model": "pixtral-large-latest",
-            "temperature": 0.2,
-            "top_p": 0.8,
-            "max_tokens": 300
-          }
-        }
-      },
-      "metadata": {
-        "image_path": "output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/attachments/image.png",
-        "image_name": "image.png",
-        "timestamp": "20250411_142806",
-        "model_info": {
-          "model": "pixtral-large-latest",
-          "temperature": 0.2,
-          "top_p": 0.9,
-          "max_tokens": 3000
-        }
-      }
-    },
-    {
-      "image_name": "Capture.JPG",
-      "image_path": "output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/attachments/Capture.JPG",
-      "analyse": "### 1. Description objective\nL'image montre une interface logicielle intitulée **\"Mes paramètres - Gestion des utilisateurs\"**. Elle est divisée en plusieurs sections :\n\n- **Onglets** : Trois onglets sont visibles en haut de l'interface :\n  - \"PARAMÈTRES\" (actif)\n  - \"MONTER\"\n  - \"SUPPRIMER\"\n- **Titre de la section active** : \"Afficher les laboratoires sélectionnés\" et \"Afficher les laboratoires non valides\".\n- **Tableau** : Un tableau liste les utilisateurs avec les colonnes suivantes :\n  - \"Laboratoire\"\n  - \"Login\"\n  - \"Nom\"\n  - \"Prénom\"\n  - \"Fonction\"\n  - \"Rôles\"\n  - Une colonne avec une icône de crayon (probablement pour éditer les informations).\n\nLes utilisateurs listés sont :\n1. **Laboratoire** : LABO CD 84\n   - **Login** : g.lucas\n   - **Nom** : LUCAS\n   - **Prénom** : Guillaume\n   - **Fonction** : MICHALET Florian\n   - **Rôles** : Imprimeur, Opérateur d'essai, Réceptionnaire, Responsable de laboratoire, Responsable matériel, Opérateur matériel, Opérateur de prélièvement.\n2. **Laboratoire** : LABO CD 84\n   - **Login** : ripoll.olivier\n   - **Nom** : RIPOLL\n   - **Prénom** : Olivier\n   - **Fonction** : RIPOLL Olivier\n   - **Rôles** : Opérateur d'essai, Réceptionnaire, Responsable matériel, Opérateur matériel, Opérateur de prélièvement.\n3. **Laboratoire** : LABO CD 84\n   - **Login** : trelcat.claude\n   - **Nom** : TRELCAT\n   - **Prénom** : Claude\n   - **Fonction** : TRELCAT Claude\n   - **Rôles** : Imprimeur, Opérateur d'essai, Réceptionnaire, Responsable de laboratoire, Responsable matériel, Opérateur matériel, Opérateur de prélièvement.\n\n### 2. Éléments techniques clés\n- **Modules/fonctionnalités visibles** : Gestion des utilisateurs et attribution des rôles.\n- **Paramètres configurables** :\n  - Les rôles attribués à chaque utilisateur sont modifiables via une icône de crayon à droite de chaque ligne.\n- **Valeurs affichées ou préremplies** :\n  - Les champs \"Laboratoire\", \"Login\", \"Nom\", \"Prénom\", \"Fonction\" et \"Rôles\" sont préremplis pour chaque utilisateur.\n- **Éléments désactivés ou grisés** :\n  - Aucun élément n'est visiblement grisé ou désactivé dans l'image.\n- **Boutons actifs/inactifs** :\n  - L'icône de crayon à droite de chaque ligne semble être un bouton actif pour éditer les informations de l'utilisateur.\n\n### 3. Éléments mis en évidence\n- Aucun élément n'est entouré, encadré, surligné ou fléché dans l'image.\n- Tous les utilisateurs listés sont affichés de manière uniforme sans mise en valeur particulière.\n\n### 4. Relation avec le problème\n- L'utilisateur **Guillaume Lucas** apparaît dans la liste des utilisateurs avec le login **\"g.lucas\"**.\n- Il est associé au laboratoire **\"LABO CD 84\"** et dispose de plusieurs rôles, dont **\"Opérateur d'essai\"**.\n- L'image ne montre pas de message d'erreur ou de problème apparent lié à l'enregistrement d'échantillons.\n\n### 5. Réponses potentielles\n- L'image montre que **Guillaume Lucas** est bien présent dans la liste des utilisateurs, ce qui répond à la question **\"Pourquoi Guillaume Lucas n'apparaît-il pas sur la liste des utilisateurs ?\"**.\n- L'image ne fournit pas d'information directe sur la capacité de Guillaume Lucas à enregistrer un échantillon, mais elle confirme qu'il dispose du rôle **\"Opérateur d'essai\"**, qui pourrait être lié à cette fonctionnalité.\n\n### 6. Lien avec la discussion\n- L'image correspond à l'étape décrite dans le **Message 1 (Support → Client)** où il est mentionné que Guillaume Lucas ne peut pas enregistrer d'échantillon et n'apparaît pas dans la liste des utilisateurs.\n- L'image montre que Guillaume Lucas est bien listé, ce qui pourrait indiquer que le problème a été résolu ou que l'utilisateur est maintenant visible dans la liste.\n- Aucun message d'erreur ou problème technique n'est visible dans l'image, ce qui ne permet pas de confirmer si le problème d'enregistrement d'échantillons persiste.",
-      "sorting_info": {
-        "is_relevant": true,
-        "reason": "Oui. L'image montre une interface de gestion des utilisateurs avec des paramètres techniques, ce qui est pertinent pour un support technique.",
-        "raw_response": "Oui.\nL'image montre une interface de gestion des utilisateurs avec des paramètres techniques, ce qui est pertinent pour un support technique.",
-        "metadata": {
-          "image_path": "output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/attachments/Capture.JPG",
-          "image_name": "Capture.JPG",
-          "timestamp": "20250411_142718",
-          "model_info": {
-            "model": "pixtral-large-latest",
-            "temperature": 0.2,
-            "top_p": 0.8,
-            "max_tokens": 300
-          }
-        }
-      },
-      "metadata": {
-        "image_path": "output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/attachments/Capture.JPG",
-        "image_name": "Capture.JPG",
-        "timestamp": "20250411_142905",
-        "model_info": {
-          "model": "pixtral-large-latest",
-          "temperature": 0.2,
-          "top_p": 0.9,
-          "max_tokens": 3000
-        }
-      }
-    }
-  ],
-  "chronologie_echanges": [
-    {
-      "date": "date inconnue",
-      "emetteur": "CLIENT",
-      "type": "Question",
-      "contenu": "Point particulier :- **Le cas est bloquant**\nDescription du problème :\nBonjour\n\nGuillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs\n\nje vous remercie d'avance\n\ncordialement"
-    },
-    {
-      "date": "2025-04-11 14:29:06",
-      "emetteur": "SUPPORT",
-      "type": "Complément visuel",
-      "contenu": "Analyse des 2 images disponibles montrant les interfaces et options pertinentes."
-    }
-  ],
-  "resume": "",
-  "analyse_images": "",
-  "diagnostic": "",
-  "statistiques": {
-    "total_images": 2,
-    "images_pertinentes": 2,
-    "generation_time": 0.690379
-  },
-  "metadata": {
-    "model": "deepseek-chat",
-    "model_version": "non spécifiée",
-    "temperature": 0.2,
-    "top_p": 0.9,
-    "max_tokens": 10000,
-    "generation_time": 0.690379,
-    "timestamp": "2025-04-11 14:29:06",
-    "agents": {
-      "image_sorter": {
-        "image_path": "output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/attachments/image.png",
-        "image_name": "image.png",
-        "timestamp": "20250411_142712",
-        "model_info": {
-          "model": "pixtral-large-latest",
-          "temperature": 0.2,
-          "top_p": 0.8,
-          "max_tokens": 300
-        }
-      },
-      "image_analyser": {
-        "image_path": "output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/attachments/image.png",
-        "image_name": "image.png",
-        "timestamp": "20250411_142806",
-        "model_info": {
-          "model": "pixtral-large-latest",
-          "temperature": 0.2,
-          "top_p": 0.9,
-          "max_tokens": 3000
-        }
-      },
-      "report_generator": {
-        "model": "deepseek-chat",
-        "temperature": 0.2,
-        "top_p": 0.9,
-        "max_tokens": 10000,
-        "prompt_version": "qwen-v1.1"
-      }
-    },
-    "approach": "two_step"
-  },
-  "prompts_utilisés": {
-    "rapport_generator": "Tu es un expert en génération de rapports techniques pour BRG-Lab.\nTa mission est de synthétiser les analyses en un rapport clair et structuré.\n\nTON RAPPORT DOIT OBLIGATOIREMENT INCLURE DANS CET ORDRE:\n1. Un résumé du problème initial\n2. Une analyse des images pertinentes (courte)\n3. Une synthèse globale des analyses d'images (très brève)\n4. Une reconstitution du fil de discussion\n5. Un tableau des échanges au format JSON\n6. Un diagnostic technique des causes probables\n\nLe format JSON des échanges DOIT être exactement:\n```json\n{\n  \"chronologie_echanges\": [\n    {\"date\": \"date exacte\", \"emetteur\": \"CLIENT\", \"type\": \"Question\", \"contenu\": \"contenu synthétisé\"},\n    {\"date\": \"date exacte\", \"emetteur\": \"SUPPORT\", \"type\": \"Réponse\", \"contenu\": \"contenu avec liens\"}\n  ]\n}\n```\n\nIMPORTANT: La structure JSON correcte est la partie la plus critique!",
-    "ticket_analyser": "Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO.\nTu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire.\n\nTa mission principale :\n\n1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande \"name\" et \"description\")\n    - Récupère le nom de l'auteur si présent\n    - Indique si un `user_id` est disponible\n    - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile)\n\n2. Mettre en perspective le `name` du ticket\n    - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites\n    - Reformule ces questions de façon explicite\n\n3. Analyser la `description`\n    - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique\n    - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques\n    - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom\n\n4. Structurer le fil de discussion\n    - Conserve uniquement les échanges pertinents\n    -Conserve les questions soulevés par \"name\" ou \"description\"\n    - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels\n    - Identifie clairement chaque intervenant (client / support)\n    - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle\n\n5. Préparer la transmission à l'agent suivant\n    - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits\n    - Mentionne si des images sont attachées au ticket\n\nStructure ta réponse :\n\n1. Résumé du contexte\n    - Client (nom, email si disponible)\n    - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions\n    - Description technique synthétique\n\n2. Informations techniques détectées\n    - Logiciels/modules mentionnés\n    - Paramètres évoqués\n    - Fonctionnalités impactées\n    - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.)\n\n3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)\n   - Intervenant (Client/Support)\n   - Date et contenu de chaque échange\n   - Résumés techniques\n   - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique)\n\n4. Éléments liés à l'analyse visuelle\n   - Nombre d'images attachées\n   - Références aux interfaces ou options à visualiser\n   - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.)\n\nIMPORTANT :\n- Ne propose aucune solution ni interprétation\n- Ne génère pas de tableau\n- Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies\n- Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme",
-    "image_analyser": "Tu es un expert en analyse d'images pour le support technique de BRG-Lab pour la société CBAO.\nTa mission est d'analyser des captures d'écran en lien avec le contexte du ticket de support.\n\nStructure ton analyse d'image de façon factuelle:\n\n1. Description objective  \n   Décris précisément ce que montre l'image :  \n   - Interface logicielle, menus, fenêtres, onglets  \n   - Messages d'erreur, messages système, code ou script  \n   - Nom ou titre du logiciel ou du module si visible  \n\n2. Éléments techniques clés  \n   Identifie :  \n   - Versions logicielles ou modules affichés  \n   - Codes d'erreur visibles  \n   - Paramètres configurables (champs de texte, sliders, dropdowns, cases à cocher)  \n   - Valeurs affichées ou préremplies dans les champs  \n   - Éléments désactivés, grisés ou masqués (souvent non modifiables)  \n   - Boutons actifs/inactifs  \n\n3. Éléments mis en évidence  \n   - Recherche les zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées  \n   - Ces éléments sont souvent importants pour le client ou le support  \n   - Mentionne explicitement leur contenu et leur style de mise en valeur  \n\n4. Relation avec le problème  \n   - Établis le lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket  \n   - Indique si des composants semblent liés à une mauvaise configuration ou une erreur  \n\n5. Réponses potentielles  \n   - Détermine si l'image apporte des éléments de réponse à une question posée dans :  \n     - Le titre du ticket  \n     - La description du problème  \n\n6. Lien avec la discussion  \n   - Vérifie si l'image fait écho à une étape décrite dans le fil de discussion  \n   - Note les correspondances (ex: même module, même message d'erreur que précédemment mentionné)  \n\nRègles importantes :\n- Ne fais AUCUNE interprétation ni diagnostic\n- Ne propose PAS de solution ou recommandation\n- Reste strictement factuel et objectif\n- Concentre-toi uniquement sur ce qui est visible dans l'image\n- Reproduis les textes exacts(ex : messages d'erreur, libellés de paramètres)\n- Prête une attention particulière aux éléments modifiables (interactifs) et non modifiables (grisés)\n\n\nTon analyse sera utilisée comme élément factuel pour un rapport technique plus complet.",
-    "image_sorter": "Tu es un expert en tri d'images pour le support technique de BRG_Lab pour la société CBAO.\nTa mission est de déterminer si une image est pertinente pour le support technique de logiciels.\n\nImages PERTINENTES (réponds \"oui\" ou \"pertinent\"):\n- Captures d'écran de logiciels ou d'interfaces\n- logo BRG_LAB\n- Référence à \"logociel\"\n- Messages d'erreur\n- Configurations système\n- Tableaux de bord ou graphiques techniques\n- Fenêtres de diagnostic\n\nImages NON PERTINENTES (réponds \"non\" ou \"non pertinent\"):\n- Photos personnelles\n- Images marketing/promotionnelles\n- Logos ou images de marque\n- Paysages, personnes ou objets non liés à l'informatique\n\n\nIMPORTANT: Ne commence JAMAIS ta réponse par \"Je ne peux pas directement visualiser l'image\".\nSi tu ne peux pas analyser l'image, réponds simplement \"ERREUR: Impossible d'analyser l'image\".\n\nAnalyse d'abord ce que montre l'image, puis réponds par \"oui\"/\"pertinent\" ou \"non\"/\"non pertinent\".\n"
-  },
-  "workflow": {
-    "etapes": [
-      {
-        "numero": 1,
-        "nom": "Analyse du ticket",
-        "agent": "AgentTicketAnalyser",
-        "description": "Extraction et analyse des informations du ticket"
-      },
-      {
-        "numero": 2,
-        "nom": "Tri des images",
-        "agent": "AgentImageSorter",
-        "description": "Identification des images pertinentes pour l'analyse"
-      },
-      {
-        "numero": 3,
-        "nom": "Analyse des images",
-        "agent": "AgentImageAnalyser",
-        "description": "Analyse détaillée des images pertinentes identifiées"
-      },
-      {
-        "numero": 4,
-        "nom": "Génération du rapport",
-        "agent": "AgentReportGenerator",
-        "description": "Synthèse des analyses et génération du rapport final"
-      }
-    ]
-  }
-}

output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/T5409_rapports/T5409/T5409_rapport_final.md

@@ -1,437 +0,0 @@
-# Rapport d'analyse: T5409
-
-## Processus d'analyse
-
-_Vue d'ensemble du processus d'analyse automatisé_
-
-1. **Analyse du ticket** - `AgentTicketAnalyser`
-   - Extraction et analyse des informations du ticket
-
-2. **Tri des images** - `AgentImageSorter`
-   - Identification des images pertinentes pour l'analyse
-
-3. **Analyse des images** - `AgentImageAnalyser`
-   - Analyse détaillée des images pertinentes identifiées
-
-4. **Génération du rapport** - `AgentReportGenerator`
-   - Synthèse des analyses et génération du rapport final
-
-**Statistiques:**
-- Images totales: 2
-- Images pertinentes: 2
-- Temps de génération: 0.69 secondes
-
-## 1. Analyse du ticket
-
-_Agent utilisé: `AgentTicketAnalyser` - Analyse du contenu du ticket_
-
-```
-1. Résumé du contexte  
-    - Client : Conseil Départemental du Vaucluse (84), Frédéric MORALES (frederic.morales@vaucluse.fr)  
-    - Sujet du ticket reformulé :  
-        - Pourquoi Guillaume Lucas ne parvient-il pas à enregistrer un échantillon ?  
-        - Pourquoi Guillaume Lucas n'apparaît-il pas sur la liste des utilisateurs ?  
-    - Description technique synthétique : Problème d'attribution d'un laboratoire principal à l'utilisateur Guillaume Lucas, empêchant l'enregistrement d'échantillons.  
-
-2. Informations techniques détectées  
-    - Modules/fonctionnalités impactés :  
-        - Gestion des utilisateurs  
-        - Attribution de laboratoire principal  
-    - Conditions spécifiques :  
-        - Utilisateur non visible dans la liste des utilisateurs  
-        - Problème bloquant pour l'enregistrement d'échantillons  
-
-3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)  
-    - **Message 1 (Support → Client) - 01/08/2022 12:11:03**  
-        - Problème signalé : Guillaume Lucas ne peut pas enregistrer d'échantillon et n'apparaît pas dans la liste des utilisateurs.  
-        - Solution apportée : Attribution d'un laboratoire principal à Guillaume Lucas.  
-        - Pièce jointe : image.png (ID: 86417)  
-
-    - **Message 2 (Client → Support) - 01/08/2022 14:33:18**  
-        - Confirmation du problème et remerciements pour la résolution.  
-
-4. Éléments liés à l'analyse visuelle  
-    - Nombre d'images attachées : 1 (image.png)  
-    - Points à vérifier dans les captures :  
-        - Liste des utilisateurs (absence de Guillaume Lucas)  
-        - Paramètres d'attribution du laboratoire principal  
-        - Interface d'enregistrement d'échantillon (message d'erreur éventuel)  
-
-Rappel : Aucune solution ou interprétation n'a été proposée, seules les informations factuelles ont été extraites et organisées.
-```
-
-## 2. Tri des images
-
-_Agent utilisé: `AgentImageSorter` - Identifie les images pertinentes_
-
-| Image | Pertinence | Raison |
-|-------|------------|--------|
-| image.png | ✅ Pertinente | Oui |
-| Capture.JPG | ✅ Pertinente | Oui |
-
-## 3. Analyse des images
-
-_Agent utilisé: `AgentImageAnalyser` - Analyse détaillée des captures d'écran_
-
-### Image 1: image.png
-
-### 1. Description objective
-L'image montre une interface logicielle intitulée **"Mes paramètres - Gestion des utilisateurs"**. Elle est divisée en plusieurs sections :
-
-- **Section "Connexion"** :
-  - Affiche une photo d'identité avec des options pour la déposer, la modifier ou la supprimer.
-  - Champs "Login" et "Mot de passe" avec des valeurs préremplies :
-    - Login : `disr.lucas`
-    - Mot de passe : `****` (masqué)
-  - Une case à cocher intitulée **"Utilisateur valide"** est cochée.
-  - Une autre case à cocher intitulée **"Mot de passe à saisir à la prochaine connexion"** est décochée.
-  - Un menu déroulant **"Langue"** est réglé sur **"Français"**.
-  - Un bouton bleu intitulé **"SYNCHRONISER AVEC L'APPLICATION BRG-LAB MOBILE"** est visible.
-
-- **Section "Informations sur l'utilisateur"** :
-  - Champs préremplis :
-    - Civilité : `M.` (Monsieur)
-    - Nom : `LUCAS`
-    - Prénom : `GUILLAUME`
-    - Fonction exercée : `Chargé d'essais`
-    - Email : `guillaume.lucas@vaucluse.fr`
-  - Une zone pour déposer une image de signature avec un lien **"Modifier la signature"**.
-
-- **Section "Affectation de l'utilisateur"** :
-  - Champ **"Laboratoire principal"** avec la valeur `LABO CD 84` affichée.
-  - Champ **"Laboratoire(s) affilié(s)"** avec une liste déroulante contenant `LABO CD 84` comme seule option visible.
-  - Un bouton **"Supprimer"** est présent à côté de `LABO CD 84`.
-
-### 2. Éléments techniques clés
-- **Paramètres configurables** :
-  - Champs de texte pour "Login" et "Mot de passe" (ce dernier est masqué).
-  - Cases à cocher pour "Utilisateur valide" et "Mot de passe à saisir à la prochaine connexion".
-  - Menu déroulant pour la langue.
-  - Champs de texte pour "Nom", "Prénom", "Fonction exercée" et "Email".
-  - Zone interactive pour déposer une image de signature.
-  - Liste déroulante pour "Laboratoire(s) affilié(s)".
-
-- **Valeurs affichées ou préremplies** :
-  - Login : `disr.lucas`
-  - Mot de passe : `****` (masqué)
-  - Civilité : `M.`
-  - Nom : `LUCAS`
-  - Prénom : `GUILLAUME`
-  - Fonction exercée : `Chargé d'essais`
-  - Email : `guillaume.lucas@vaucluse.fr`
-  - Laboratoire principal : `LABO CD 84`
-  - Laboratoire(s) affilié(s) : `LABO CD 84`
-
-- **Éléments désactivés ou grisés** :
-  - Le champ "Mot de passe" est masqué.
-  - Le champ "Laboratoire principal" semble non modifiable directement (pas de menu déroulant visible).
-
-- **Boutons actifs/inactifs** :
-  - Bouton **"SYNCHRONISER AVEC L'APPLICATION BRG-LAB MOBILE"** (actif).
-  - Bouton **"Supprimer"** à côté de `LABO CD 84` (actif).
-
-### 3. Éléments mis en évidence
-- La zone **"Laboratoire principal"** est entourée en rouge avec une flèche pointant vers elle.
-- Le contenu mis en évidence est `LABO CD 84`.
-
-### 4. Relation avec le problème
-- L'image montre que l'utilisateur Guillaume Lucas a un **"Laboratoire principal"** attribué (`LABO CD 84`).
-- La section **"Informations sur l'utilisateur"** confirme que les données de Guillaume Lucas sont bien renseignées dans le système.
-- La mise en évidence du **"Laboratoire principal"** suggère que cette attribution est pertinente pour le problème décrit dans le ticket.
-
-### 5. Réponses potentielles
-- L'image apporte des éléments de réponse à la question **"Pourquoi Guillaume Lucas ne parvient-il pas à enregistrer un échantillon ?"** en montrant que l'utilisateur a un laboratoire principal attribué.
-- Elle ne répond pas directement à la question **"Pourquoi Guillaume Lucas n'apparaît-il pas sur la liste des utilisateurs ?"**, mais confirme que ses informations sont bien enregistrées dans le système.
-
-### 6. Lien avec la discussion
-- L'image correspond à l'étape décrite dans le **Message 1 (Support → Client)** où il est mentionné que l'attribution d'un laboratoire principal à Guillaume Lucas est nécessaire pour résoudre le problème.
-- La mise en évidence du **"Laboratoire principal"** (`LABO CD 84`) est en lien direct avec cette étape.
-
-### Image 2: Capture.JPG
-
-### 1. Description objective
-L'image montre une interface logicielle intitulée **"Mes paramètres - Gestion des utilisateurs"**. Elle est divisée en plusieurs sections :
-
-- **Onglets** : Trois onglets sont visibles en haut de l'interface :
-  - "PARAMÈTRES" (actif)
-  - "MONTER"
-  - "SUPPRIMER"
-- **Titre de la section active** : "Afficher les laboratoires sélectionnés" et "Afficher les laboratoires non valides".
-- **Tableau** : Un tableau liste les utilisateurs avec les colonnes suivantes :
-  - "Laboratoire"
-  - "Login"
-  - "Nom"
-  - "Prénom"
-  - "Fonction"
-  - "Rôles"
-  - Une colonne avec une icône de crayon (probablement pour éditer les informations).
-
-Les utilisateurs listés sont :
-1. **Laboratoire** : LABO CD 84
-   - **Login** : g.lucas
-   - **Nom** : LUCAS
-   - **Prénom** : Guillaume
-   - **Fonction** : MICHALET Florian
-   - **Rôles** : Imprimeur, Opérateur d'essai, Réceptionnaire, Responsable de laboratoire, Responsable matériel, Opérateur matériel, Opérateur de prélièvement.
-2. **Laboratoire** : LABO CD 84
-   - **Login** : ripoll.olivier
-   - **Nom** : RIPOLL
-   - **Prénom** : Olivier
-   - **Fonction** : RIPOLL Olivier
-   - **Rôles** : Opérateur d'essai, Réceptionnaire, Responsable matériel, Opérateur matériel, Opérateur de prélièvement.
-3. **Laboratoire** : LABO CD 84
-   - **Login** : trelcat.claude
-   - **Nom** : TRELCAT
-   - **Prénom** : Claude
-   - **Fonction** : TRELCAT Claude
-   - **Rôles** : Imprimeur, Opérateur d'essai, Réceptionnaire, Responsable de laboratoire, Responsable matériel, Opérateur matériel, Opérateur de prélièvement.
-
-### 2. Éléments techniques clés
-- **Modules/fonctionnalités visibles** : Gestion des utilisateurs et attribution des rôles.
-- **Paramètres configurables** :
-  - Les rôles attribués à chaque utilisateur sont modifiables via une icône de crayon à droite de chaque ligne.
-- **Valeurs affichées ou préremplies** :
-  - Les champs "Laboratoire", "Login", "Nom", "Prénom", "Fonction" et "Rôles" sont préremplis pour chaque utilisateur.
-- **Éléments désactivés ou grisés** :
-  - Aucun élément n'est visiblement grisé ou désactivé dans l'image.
-- **Boutons actifs/inactifs** :
-  - L'icône de crayon à droite de chaque ligne semble être un bouton actif pour éditer les informations de l'utilisateur.
-
-### 3. Éléments mis en évidence
-- Aucun élément n'est entouré, encadré, surligné ou fléché dans l'image.
-- Tous les utilisateurs listés sont affichés de manière uniforme sans mise en valeur particulière.
-
-### 4. Relation avec le problème
-- L'utilisateur **Guillaume Lucas** apparaît dans la liste des utilisateurs avec le login **"g.lucas"**.
-- Il est associé au laboratoire **"LABO CD 84"** et dispose de plusieurs rôles, dont **"Opérateur d'essai"**.
-- L'image ne montre pas de message d'erreur ou de problème apparent lié à l'enregistrement d'échantillons.
-
-### 5. Réponses potentielles
-- L'image montre que **Guillaume Lucas** est bien présent dans la liste des utilisateurs, ce qui répond à la question **"Pourquoi Guillaume Lucas n'apparaît-il pas sur la liste des utilisateurs ?"**.
-- L'image ne fournit pas d'information directe sur la capacité de Guillaume Lucas à enregistrer un échantillon, mais elle confirme qu'il dispose du rôle **"Opérateur d'essai"**, qui pourrait être lié à cette fonctionnalité.
-
-### 6. Lien avec la discussion
-- L'image correspond à l'étape décrite dans le **Message 1 (Support → Client)** où il est mentionné que Guillaume Lucas ne peut pas enregistrer d'échantillon et n'apparaît pas dans la liste des utilisateurs.
-- L'image montre que Guillaume Lucas est bien listé, ce qui pourrait indiquer que le problème a été résolu ou que l'utilisateur est maintenant visible dans la liste.
-- Aucun message d'erreur ou problème technique n'est visible dans l'image, ce qui ne permet pas de confirmer si le problème d'enregistrement d'échantillons persiste.
-
-## 3.1 Synthèse globale des analyses d'images
-
-_Analyse transversale des captures d'écran_
-
-### Points communs et complémentaires
-
-Cette section présente une analyse transversale de toutes les images pertinentes, 
-mettant en évidence les points communs et complémentaires entre elles.
-
-## 4. Synthèse finale
-
-_Agent utilisé: `AgentReportGenerator` - Synthèse et conclusions_
-
-### Chronologie des échanges
-
-
-
-### Tableau des questions et réponses
-
-_Synthèse des questions et réponses avec intégration des informations des images_
-
-| Date | Émetteur | Type | Contenu |
-| ---- | -------- | ---- | ------- |
-| date inconnue | CLIENT | Question | Point particulier :- **Le cas est bloquant** Description du problème : Bonjour  Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs  je vous remercie d'avance  cordialement |
-| 2025-04-11 14:29:06 | SUPPORT | Complément visuel | Analyse des 2 images disponibles montrant les interfaces et options pertinentes. |
-
-## Métadonnées
-
-- **Date de génération**: 2025-04-11 14:29:06
-- **Modèle principal utilisé**: deepseek-chat
-
-## Détails des analyses
-
-Toutes les analyses requises ont été effectuées avec succès.
-
-- **Analyse des images**: PRÉSENT
-- **Analyse du ticket**: PRÉSENT
-- **Diagnostic**: PRÉSENT
-
-## Configuration des agents
-
-### AgentTicketAnalyser
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO.
-Tu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire.
-
-Ta mission principale :
-
-1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande "name" et "description")
-    - Récupère le nom de l'auteur si présent
-    - Indique si un `user_id` est disponible
-    - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile)
-
-2. Mettre en perspective le `name` du ticket
-    - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites
-    - Reformule ces questions de façon explicite
-
-3. Analyser la `description`
-    - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique
-    - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques
-    - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom
-
-4. Structurer le fil de discussion
-    - Conserve uniquement les échanges pertinents
-    -Conserve les questions soulevés par "name" ou "description"
-    - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels
-    - Identifie clairement chaque intervenant (client / support)
-    - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle
-
-5. Préparer la transmission à l'agent suivant
-    - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits
-    - Mentionne si des images sont attachées au ticket
-
-Structure ta réponse :
-
-1. Résumé du contexte
-    - Client (nom, email si disponible)
-    - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions
-    - Description technique synthétique
-
-2. Informations techniques détectées
-    - Logiciels/modules mentionnés
-    - Paramètres évoqués
-    - Fonctionnalités impactées
-    - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.)
-
-3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée)
-   - Intervenant (Client/Support)
-   - Date et contenu de chaque échange
-   - Résumés techniques
-   - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique)
-
-4. Éléments liés à l'analyse visuelle
-   - Nombre d'images attachées
-   - Références aux interfaces ou options à visualiser
-   - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.)
-
-IMPORTANT :
-- Ne propose aucune solution ni interprétation
-- Ne génère pas de tableau
-- Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies
-- Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme
-```
-</details>
-
-### AgentImageSorter
-
-#### Paramètres
-
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en tri d'images pour le support technique de BRG_Lab pour la société CBAO.
-Ta mission est de déterminer si une image est pertinente pour le support technique de logiciels.
-
-Images PERTINENTES (réponds "oui" ou "pertinent"):
-- Captures d'écran de logiciels ou d'interfaces
-- logo BRG_LAB
-- Référence à "logociel"
-- Messages d'erreur
-- Configurations système
-- Tableaux de bord ou graphiques techniques
-- Fenêtres de diagnostic
-
-Images NON PERTINENTES (réponds "non" ou "non pertinent"):
-- Photos personnelles
-- Images marketing/promotionnelles
-- Logos ou images de marque
-- Paysages, personnes ou objets non liés à l'informatique
-
-
-IMPORTANT: Ne commence JAMAIS ta réponse par "Je ne peux pas directement visualiser l'image".
-Si tu ne peux pas analyser l'image, réponds simplement "ERREUR: Impossible d'analyser l'image".
-
-Analyse d'abord ce que montre l'image, puis réponds par "oui"/"pertinent" ou "non"/"non pertinent".
-
-```
-</details>
-
-### AgentImageAnalyser
-
-#### Paramètres
-
-
-#### Prompt système
-
-<details>
-<summary>Afficher le prompt système</summary>
-
-```
-Tu es un expert en analyse d'images pour le support technique de BRG-Lab pour la société CBAO.
-Ta mission est d'analyser des captures d'écran en lien avec le contexte du ticket de support.
-
-Structure ton analyse d'image de façon factuelle:
-
-1. Description objective  
-   Décris précisément ce que montre l'image :  
-   - Interface logicielle, menus, fenêtres, onglets  
-   - Messages d'erreur, messages système, code ou script  
-   - Nom ou titre du logiciel ou du module si visible  
-
-2. Éléments techniques clés  
-   Identifie :  
-   - Versions logicielles ou modules affichés  
-   - Codes d'erreur visibles  
-   - Paramètres configurables (champs de texte, sliders, dropdowns, cases à cocher)  
-   - Valeurs affichées ou préremplies dans les champs  
-   - Éléments désactivés, grisés ou masqués (souvent non modifiables)  
-   - Boutons actifs/inactifs  
-
-3. Éléments mis en évidence  
-   - Recherche les zones entourées, encadrées, surlignées ou fléchées  
-   - Ces éléments sont souvent importants pour le client ou le support  
-   - Mentionne explicitement leur contenu et leur style de mise en valeur  
-
-4. Relation avec le problème  
-   - Établis le lien entre les éléments visibles et le problème décrit dans le ticket  
-   - Indique si des composants semblent liés à une mauvaise configuration ou une erreur  
-
-5. Réponses potentielles  
-   - Détermine si l'image apporte des éléments de réponse à une question posée dans :  
-     - Le titre du ticket  
-     - La description du problème  
-
-6. Lien avec la discussion  
-   - Vérifie si l'image fait écho à une étape décrite dans le fil de discussion  
-   - Note les correspondances (ex: même module, même message d'erreur que précédemment mentionné)  
-
-Règles importantes :
-- Ne fais AUCUNE interprétation ni diagnostic
-- Ne propose PAS de solution ou recommandation
-- Reste strictement factuel et objectif
-- Concentre-toi uniquement sur ce qui est visible dans l'image
-- Reproduis les textes exacts(ex : messages d'erreur, libellés de paramètres)
-- Prête une attention particulière aux éléments modifiables (interactifs) et non modifiables (grisés)
-
-
-Ton analyse sera utilisée comme élément factuel pour un rapport technique plus complet.
-```
-</details>
-
-### AgentReportGenerator
-
-#### Paramètres
-
-- **Modèle utilisé**: deepseek-chat
-- **Température**: 0.2
-- **Top_p**: 0.9
-- **Max_tokens**: 10000
-- **Version du prompt**: qwen-v1.1

output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/T5409_rapports/T5409_rapport.json

@@ -1,33 +0,0 @@
-{
-    "id": "5391",
-    "code": "T5409",
-    "name": "Gestion des utilisateurs",
-    "description": "Point particulier :- **Le cas est bloquant**\nDescription du problème :\nBonjour\n\nGuillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs\n\nje vous remercie d'avance\n\ncordialement",
-    "project_name": "Demandes",
-    "stage_name": "Clôturé",
-    "user_id": "",
-    "partner_id_email_from": "CONSEIL DEPARTEMENTAL DU VAUCLUSE (84), Frédéric MORALES, frederic.morales@vaucluse.fr",
-    "create_date": "01/08/2022 09:58:54",
-    "write_date_last_modification": "03/10/2024 13:10:50",
-    "date_deadline": "16/08/2022 00:00:00",
-    "messages": [
-        {
-            "author_id": "Youness BENDEQ",
-            "date": "01/08/2022 12:11:03",
-            "message_type": "E-mail",
-            "subject": "Re: [T5409] - Gestion des utilisateurs",
-            "id": "121940",
-            "content": "Bonjour Frédéric,\nJe te contacte pour donner suite à ta demande concernant :\nBonjour Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs je vous remercie d'avance cordialement\nJe viens de corriger ton problème en lui affectant un laboratoire principal :\nRestant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.\nCordialement,\nYouness BENDEQ\nSupport technique - Chargé de clientèle\nL'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.\nNotre service est ouvert du lundi au vendredi de\n9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra\nen charge votre demande et au besoin vous rappellera.\nConfidentialité : Ce courriel contient des\ninformations confidentielles exclusivement réservées au\ndestinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par\nerreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le\nsupprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne\nseriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa\ndivulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la\ncommunication du contenu des informations est strictement\ninterdit.\n\n- image.png (image/png) [ID: 86417]\n\n---\n\n"
-        },
-        {
-            "author_id": "Frédéric MORALES",
-            "date": "01/08/2022 14:33:18",
-            "message_type": "E-mail",
-            "subject": "RE: [COMMERCIAL]:Re: [T5409] - Gestion des utilisateurs",
-            "id": "122020",
-            "content": "Bonjour\nEffectivement je sentais un problème de ce genre, mais je ne savais pas où le dénicher,  je te remercie vivement\nBonne fin d’après-midi\nFrédéric Moralès\nConseil Départemental de Vaucluse\nResponsable du laboratoire routier\nTel : 04 32 40 45 45 et 06 32 89 69 50\nVoir\nTâche\nBonjour Frédéric,\nJe te contacte pour donner suite à ta demande concernant :\nBonjour Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et\nje ne le vois pas sur la liste des utilisateurs je vous remercie d'avance cordialement\nJe viens de corriger ton problème en lui affectant un laboratoire principal :\nRestant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.\nCordialement,\nSupport technique - Chargé de clientèle\nsupport@cbao.fr\nL'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions\nd'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.\nNotre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.\nConfidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur,\nmerci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des\ninformations est strictement interdit.\nEnvoyé par\nCBAO S.A.R.L. .\n\n---\n"
-        }
-    ],
-    "date_d'extraction": "11/04/2025 11:50:25",
-    "répertoire": "output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024"
-}

output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/T5409_rapports/T5409_rapport.md

@@ -1,106 +0,0 @@
-# Ticket T5409: Gestion des utilisateurs
-
-## Informations du ticket
-
-- **id**: 5391
-- **code**: T5409
-- **name**: Gestion des utilisateurs
-- **project_name**: Demandes
-- **stage_name**: Clôturé
-- **user_id**: 
-- **partner_id/email_from**: CONSEIL DEPARTEMENTAL DU VAUCLUSE (84), Frédéric MORALES, frederic.morales@vaucluse.fr
-- **create_date**: 01/08/2022 09:58:54
-- **write_date/last modification**: 03/10/2024 13:10:50
-- **date_deadline**: 16/08/2022 00:00:00
-
-- **description**:
-
-Point particulier :- **Le cas est bloquant**
-Description du problème :
-Bonjour
-
-Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs
-
-je vous remercie d'avance
-
-cordialement
-
-## Messages
-
-### Message 1
-**author_id**: Youness BENDEQ
-**date**: 01/08/2022 12:11:03
-**message_type**: E-mail
-**subject**: Re: [T5409] - Gestion des utilisateurs
-**id**: 121940
-Bonjour Frédéric,
-Je te contacte pour donner suite à ta demande concernant :
-Bonjour Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs je vous remercie d'avance cordialement
-Je viens de corriger ton problème en lui affectant un laboratoire principal :
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-Cordialement,
-Youness BENDEQ
-Support technique - Chargé de clientèle
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de
-9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra
-en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-Confidentialité : Ce courriel contient des
-informations confidentielles exclusivement réservées au
-destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par
-erreur, merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le
-supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne
-seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa
-divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la
-communication du contenu des informations est strictement
-interdit.
-
-**attachment_ids**:
-- image.png (image/png) [ID: 86417]
-
----
-
-### Message 2
-**author_id**: Frédéric MORALES
-**date**: 01/08/2022 14:33:18
-**message_type**: E-mail
-**subject**: RE: [COMMERCIAL]:Re: [T5409] - Gestion des utilisateurs
-**id**: 122020
-Bonjour
-Effectivement je sentais un problème de ce genre, mais je ne savais pas où le dénicher,  je te remercie vivement
-Bonne fin d’après-midi
-Frédéric Moralès
-Conseil Départemental de Vaucluse
-Responsable du laboratoire routier
-Tel : 04 32 40 45 45 et 06 32 89 69 50
-**De :** support@cbao.fr [mailto:support@cbao.fr]
-**Envoyé :** lundi 1 août 2022 14:11
-**À :** Morales Frederic <frederic.morales@vaucluse.fr>
-**Objet :** [COMMERCIAL]:Re: [T5409] - Gestion des utilisateurs
-Voir
-Tâche
-Bonjour Frédéric,
-Je te contacte pour donner suite à ta demande concernant :
-Bonjour Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et
-je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs je vous remercie d'avance cordialement
-Je viens de corriger ton problème en lui affectant un laboratoire principal :
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-Cordialement,
-**Youness BENDEQ**
-Support technique - Chargé de clientèle
-support@cbao.fr
-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions
-d'amélioration de nos logiciels ou de nos méthodes.
-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
-Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur,
-merci d’en avertir immédiatement l’expéditeur et de le supprimer de votre système informatique. Au cas où vous ne seriez pas destinataire de ce message, veuillez noter que sa divulgation, sa copie ou tout acte en rapport avec la communication du contenu des
-informations est strictement interdit.
-Envoyé par
-CBAO S.A.R.L. .
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-## Informations sur l'extraction
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-- **Date d'extraction**: 11/04/2025 11:50:25
-- **Répertoire**: output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024

output/ticket_T5409/T5409_20250411_115024/all_messages.txt

@@ -1,255 +0,0 @@
-TICKET: T5409 - Gestion des utilisateurs
-Date d'extraction: 2025-04-11 11:50:25
-Nombre de messages: 6
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
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-DATE: 2022-08-01 09:58:55
-DE: Inconnu
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
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-DATE: 2022-08-01 10:00:50
-DE: Fabien LAFAY
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-DATE: 2022-08-01 12:11:03
-DE: Youness BENDEQ
-OBJET: Re: [T5409] - Gestion des utilisateurs
-
-Bonjour Frédéric,
-
-Je te contacte pour donner suite à ta demande concernant :
-Bonjour Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs je vous remercie d'avance cordialement
-Je viens de corriger ton problème en lui affectant un laboratoire principal :
-
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
-
-Cordialement,
-
-Youness BENDEQ
-	
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- Support technique - Chargé de clientèle
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
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-DATE: 2022-08-01 12:11:06
-DE: Youness BENDEQ
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-*** MESSAGE TRANSFÉRÉ ***
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-DATE: 2022-08-01 14:33:18
-DE: Frédéric MORALES
-OBJET: RE: [COMMERCIAL]:Re: [T5409] - Gestion des utilisateurs
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-Bonjour
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-Effectivement je sentais un problème de ce genre, mais je ne savais pas où le dénicher,  je te remercie vivement
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-Bonne fin d’après-midi
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-Frédéric Moralès
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-Conseil Départemental de Vaucluse
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-Responsable du laboratoire routier
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-Tel : 04 32 40 45 45 et 06 32 89 69 50
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-**De :** support@cbao.fr [mailto:support@cbao.fr]
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-**Envoyé :** lundi 1 août 2022 14:11
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-**À :** Morales Frederic 
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-**Objet :** [COMMERCIAL]:Re: [T5409] - Gestion des utilisateurs
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-Voir
- Tâche 
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-Bonjour Frédéric,
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-Je te contacte pour donner suite à ta demande concernant :
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-Bonjour Guillaume Lucas ne parvient jamais à enregistrer un échantillon, j'ai l'impression que c'est un problème d'attribution ou autre chose de ce genre et
- je ne le vois pas sur la liste des utilisateurs je vous remercie d'avance cordialement
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-
-Je viens de corriger ton problème en lui affectant un laboratoire principal :
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-
-Restant à votre disposition pour tout renseignement complémentaire.
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-
-Cordialement,
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-**Youness BENDEQ**
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-Support technique - Chargé de clientèle
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-support@cbao.fr
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-L'objectif du Support Technique est de vous aider : n'hésitez jamais à nous contacter si vous rencontrez une difficulté, ou pour nous soumettre une ou des suggestions
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-Notre service est ouvert du lundi au vendredi de 9h à 12h et de 14h à 18h. Dès réception, un technicien prendra en charge votre demande et au besoin vous rappellera.
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-Confidentialité : Ce courriel contient des informations confidentielles exclusivement réservées au destinataire mentionné. Si vous deviez recevoir cet e-mail par erreur,
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-*** CHANGEMENT D'ÉTAT ***
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-DATE: 2022-08-01 14:44:44
-DE: Youness BENDEQ
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