first commit

.specstory/.what-is-this.md

@@ -0,0 +1,65 @@
+
+# SpecStory Artifacts Directory
+    
+This directory is automatically created and maintained by the SpecStory extension to preserve your Cursor composer and chat history.
+    
+## What's Here?
+    
+- `.specstory/history`: Contains markdown files of your AI coding sessions
+    - Each file represents a separate chat or composer session
+    - Files are automatically updated as you work
+- `.specstory/cursor_rules_backups`: Contains backups of the `.cursor/rules/derived-cursor-rules.mdc` file
+    - Backups are automatically created each time the `.cursor/rules/derived-cursor-rules.mdc` file is updated
+    - You can enable/disable the Cursor Rules feature in the SpecStory settings, it is disabled by default
+
+## Valuable Uses
+    
+- Capture: Keep your context window up-to-date when starting new Chat/Composer sessions via @ references
+- Search: For previous prompts and code snippets 
+- Learn: Meta-analyze your patterns and learn from your past experiences
+- Derive: Keep Cursor on course with your past decisions by automatically deriving Cursor rules from your AI interactions
+    
+## Version Control
+    
+We recommend keeping this directory under version control to maintain a history of your AI interactions. However, if you prefer not to version these files, you can exclude them by adding this to your `.gitignore`:
+    
+```
+.specstory
+```
+
+We recommend not keeping the `.specstory/cursor_rules_backups` directory under version control if you are already using git to version the `.cursor/rules` directory, and committing regularly. You can exclude it by adding this to your `.gitignore`:
+
+```
+.specstory/cursor_rules_backups
+```
+
+## Searching Your Codebase
+    
+When searching your codebase in Cursor, search results may include your previous AI coding interactions. To focus solely on your actual code files, you can exclude the AI interaction history from search results.
+    
+To exclude AI interaction history:
+    
+1. Open the "Find in Files" search in Cursor (Cmd/Ctrl + Shift + F)
+2. Navigate to the "files to exclude" section
+3. Add the following pattern:
+    
+```
+.specstory/*
+```
+    
+This will ensure your searches only return results from your working codebase files.
+
+## Notes
+
+- Auto-save only works when Cursor/sqlite flushes data to disk. This results in a small delay after the AI response is complete before SpecStory can save the history.
+- Auto-save does not yet work on remote WSL workspaces.
+
+## Settings
+    
+You can control auto-saving behavior in Cursor:
+    
+1. Open Cursor → Settings → VS Code Settings (Cmd/Ctrl + ,)
+2. Search for "SpecStory"
+3. Find "Auto Save" setting to enable/disable
+    
+Auto-save occurs when changes are detected in Cursor's sqlite database, or every 2 minutes as a safety net.

.specstory/history/2025-04-01_13-55-problème-d'exécution-du-programme.md

@@ -0,0 +1,154 @@
+<!-- Generated by SpecStory -->
+
+# Problème d'exécution du programme (2025-04-01 15:55:52)
+
+_**User**_
+
+problème lors de l'execution du programme
+
+---
+
+_**Assistant**_
+
+Pouvez-vous me donner plus de détails sur le problème que vous rencontrez lors de l'exécution du programme ? Quel est le message d'erreur ou le comportement inattendu que vous observez ?
+
+Je vois que vous avez un fichier `utils/__init__.py` qui contient juste la ligne `#!/usr/bin/env python3`, mais j'aurais besoin de plus d'informations sur votre programme et l'erreur spécifique pour pouvoir vous aider efficacement.
+
+---
+
+_**User**_
+
+oui tu as dans le terminal line 107-115
+
+---
+
+_**Assistant**_
+
+Je vois l'erreur dans le terminal. C'est une erreur d'importation relative qui dépasse le package de niveau supérieur.
+
+Le problème se trouve dans le fichier `utils/ticket_analyzer.py` à la ligne 13 où vous essayez d'importer depuis `..agents`. Les importations relatives avec `..` ne fonctionnent que si votre module fait partie d'un package et est exécuté en tant que tel.
+
+Pour résoudre ce problème, vous avez deux options :
+
+1. Remplacer l'importation relative par une importation absolue :
+
+---
+
+Read file: utils/ticket_analyzer.py
+
+---
+
+Je vais maintenant corriger le problème d'importation dans le fichier ticket_analyzer.py :
+
+---
+
+```diff
+  from typing import Dict, List, Any, Optional
+  
+- from ..agents import AgentFiltreImages, AgentAnalyseImage, AgentQuestionReponse
++ from agents import AgentFiltreImages, AgentAnalyseImage, AgentQuestionReponse
+  
+  class TicketAnalyzer:
+```
+
+---
+
+Le problème a été résolu. L'erreur provenait de l'utilisation d'une importation relative (`..agents`) alors que le module n'était pas exécuté comme faisant partie d'un package.
+
+J'ai remplacé l'importation relative par une importation absolue :
+```python
+from agents import AgentFiltreImages, AgentAnalyseImage, AgentQuestionReponse
+```
+
+Cette modification devrait permettre à votre programme de s'exécuter correctement maintenant. Les importations relatives avec `..` ne fonctionnent que si le module est exécuté comme partie d'un package, mais votre erreur indiquait que ce n'était pas le cas lors de l'exécution de `main.py`.
+
+---
+
+_**User**_
+
+toujours des soucis 
+
+---
+
+_**Assistant**_
+
+Je vois qu'il y a un autre problème d'importation relative. Cette fois-ci dans le fichier `agents/agent_filtre_images.py` qui essaie d'importer `from ..llm import Pixtral`.
+
+Corrigeons ce problème :
+
+---
+
+Read file: agents/agent_filtre_images.py
+
+---
+
+Voyons ensuite le contenu de `agents/__init__.py` pour comprendre la structure du package :
+
+---
+
+Read file: agents/__init__.py
+
+---
+
+Maintenant, examinons le problème et modifions le fichier `agent_filtre_images.py` pour corriger l'importation relative :
+
+---
+
+```diff
+  
+  from .agent_base import Agent
+- from ..llm import Pixtral
++ from llm import Pixtral
+  
+  class AgentFiltreImages(Agent):
+```
+
+---
+
+Il est possible que nous devions faire la même correction pour d'autres agents. Vérifions le fichier agent_analyse_image.py :
+
+---
+
+Read file: agents/agent_analyse_image.py
+
+---
+
+Corrigeons aussi l'importation dans ce fichier :
+
+---
+
+```diff
+  
+  from .agent_base import Agent
+- from ..llm import Pixtral
++ from llm import Pixtral
+  
+  class AgentAnalyseImage(Agent):
+```
+
+---
+
+Enfin, vérifions le dernier agent (`agent_question_reponse.py`) pour une cohérence complète :
+
+---
+
+Read file: agents/agent_question_reponse.py
+
+---
+
+Corrigeons également l'importation dans ce fichier :
+
+---
+
+Cancelled
+
+---
+
+
+
+---
+
+
+
+---
+

README.md

@@ -0,0 +1,107 @@
+# LLM-Ticket3
+
+Système d'analyse de tickets de support avec LLM pour l'extraction d'informations pertinentes.
+
+## Description
+
+Ce projet fournit une solution pour analyser des tickets de support en utilisant des modèles de langage (LLM). Les fonctionnalités principales sont :
+
+- Extraction de tickets depuis Odoo
+- Filtrage des images pertinentes
+- Analyse détaillée des images en contexte
+- Extraction des questions et réponses des échanges
+- Génération d'un rapport unifié au format JSON/Markdown
+
+## Architecture
+
+Le projet suit une architecture modulaire avec :
+
+- **agents/** : Modules pour les différents agents spécialisés
+  - `agent_base.py` : Classe abstraite pour tous les agents
+  - `agent_filtre_images.py` : Agent pour filtrer les images pertinentes
+  - `agent_analyse_image.py` : Agent pour analyser les images en détail
+  - `agent_question_reponse.py` : Agent pour extraire questions/réponses
+
+- **llm/** : Modules pour les interfaces avec les LLM
+  - `llm_base.py` : Classe abstraite pour les LLM
+  - `mistral.py` : Implémentation pour l'API Mistral
+  - `pixtral.py` : Implémentation pour l'API Pixtral (avec capacités vision)
+
+- **utils/** : Utilitaires pour le traitement des tickets
+  - `ticket_manager.py` : Gestion de l'extraction des tickets depuis Odoo
+  - `ticket_analyzer.py` : Coordination de l'analyse par les agents
+
+- **main.py** : Script principal
+
+## Installation
+
+1. Clonez le dépôt :
+```bash
+git clone https://github.com/votre-user/llm-ticket3.git
+cd llm-ticket3
+```
+
+2. Installez les dépendances :
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+3. Copiez et configurez le fichier de configuration :
+```bash
+cp config.json.example config.json
+# Éditez config.json avec vos informations
+```
+
+## Utilisation
+
+### Analyser un ticket
+
+```bash
+python main.py T12345 --config config.json --output ./resultats
+```
+
+Où :
+- `T12345` est le code du ticket à analyser
+- `--config` (optionnel) spécifie le chemin du fichier de configuration
+- `--output` (optionnel) spécifie le répertoire de sortie
+
+### Analyser un ticket déjà extrait
+
+Si vous avez déjà extrait les données d'un ticket et souhaitez uniquement refaire l'analyse :
+
+```bash
+python main.py T12345 --skip-extraction
+```
+
+## Sortie
+
+L'analyse génère :
+
+1. `ticket_T12345/rapport/ticket_analysis.json` - Données d'analyse complètes en JSON
+2. `ticket_T12345/rapport/ticket_analysis.md` - Rapport formaté en Markdown
+3. `ticket_T12345/questions_reponses.md` - Tableau des questions et réponses
+
+## Dépendances
+
+- Python 3.8+
+- requests
+- mistralai (API client)
+
+## Configuration
+
+Le fichier `config.json` contient :
+
+```json
+{
+    "odoo": {
+        "url": "https://example.odoo.com",
+        "db": "database_name",
+        "username": "user@example.com",
+        "api_key": "your_odoo_api_key_or_password"
+    },
+    "llm": {
+        "api_key": "your_mistral_api_key"
+    },
+    "output_dir": "output"
+}
+``` 

agents/__init__.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+from .agent_base import Agent
+from .agent_filtre_images import AgentFiltreImages
+from .agent_analyse_image import AgentAnalyseImage
+from .agent_question_reponse import AgentQuestionReponse
+
+__all__ = [
+    'Agent', 
+    'AgentFiltreImages', 
+    'AgentAnalyseImage', 
+    'AgentQuestionReponse'
+] 

agents/agent_analyse_image.py

@@ -0,0 +1,91 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Agent pour analyser en détail les images pertinentes dans un contexte de support technique.
+"""
+
+import os
+from typing import Dict, Any, Optional
+
+from .agent_base import Agent
+from llm import Pixtral
+
+class AgentAnalyseImage(Agent):
+    """
+    Agent qui analyse en détail le contenu d'une image technique.
+    """
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialise l'agent d'analyse d'images.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API pour le LLM
+        """
+        super().__init__("AgentAnalyseImage")
+        self.llm = Pixtral(api_key=api_key)
+        self.llm.system_prompt = """
+Vous êtes un expert en analyse d'images techniques.
+Votre rôle est d'examiner des captures d'écran ou des photos liées à des problèmes techniques et de:
+1. Décrire précisément le contenu de l'image
+2. Identifier les éléments techniques visibles (erreurs, interfaces, configurations)
+3. Extraire tout texte visible (messages d'erreur, logs, indicateurs)
+
+Soyez précis et factuel dans votre analyse.
+"""
+    
+    def executer(self, image_path: str, contexte: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse en détail une image technique.
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            contexte: Contexte optionnel du ticket pour une analyse plus pertinente
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant l'analyse de l'image
+        """
+        # Vérifier que l'image existe
+        if not os.path.exists(image_path):
+            erreur = f"L'image {image_path} n'existe pas"
+            self.ajouter_historique("analyse_image_erreur", image_path, erreur)
+            return {"error": erreur}
+        
+        # Construire le prompt pour l'analyse
+        if contexte:
+            prompt = f"""
+Analysez cette image dans le contexte suivant:
+
+{contexte}
+
+Décrivez précisément:
+1. Ce que vous voyez dans l'image
+2. Les éléments techniques visibles
+3. Tout texte visible (messages d'erreur, logs, etc.)
+4. Les indices sur le problème potentiel
+"""
+        else:
+            prompt = """
+Analysez cette image en détail et décrivez ce que vous voyez.
+Identifiez tout problème technique visible, messages d'erreur, et éléments importants.
+"""
+        
+        # Enregistrer l'action dans l'historique
+        self.ajouter_historique("analyse_image", image_path, "Analyse en cours...")
+        
+        # Appel au LLM
+        try:
+            resultat = self.llm.analyze_image(image_path, prompt)
+            
+            # Vérifier si l'appel a réussi
+            if "error" in resultat:
+                self.ajouter_historique("analyse_image_erreur", image_path, resultat["error"])
+                return resultat
+            
+            self.ajouter_historique("analyse_image_resultat", "Analyse terminée", 
+                                   resultat.get("content", "")[:200])
+            return resultat
+        except Exception as e:
+            erreur = f"Erreur lors de l'analyse: {str(e)}"
+            self.ajouter_historique("analyse_image_erreur", image_path, erreur)
+            return {"error": erreur} 

agents/agent_base.py

@@ -0,0 +1,174 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Module définissant la classe abstraite Agent qui servira de base pour tous les agents
+spécialisés du système d'analyse de tickets.
+"""
+
+import os
+import json
+from abc import ABC, abstractmethod
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+class Agent(ABC):
+    """
+    Classe abstraite définissant l'interface commune de tous les agents.
+    """
+    def __init__(self, nom: str):
+        """
+        Initialise un agent avec son nom et son historique d'actions.
+        
+        Args:
+            nom: Nom de l'agent
+        """
+        self.nom: str = nom
+        self.historique: List[Dict[str, Any]] = []
+        self.llm_params: Dict[str, Any] = {}
+        self.llm = None
+        
+    def ajouter_historique(self, action: str, input_data: Any, output_data: Any) -> None:
+        """
+        Ajoute une entrée dans l'historique de l'agent.
+        
+        Args:
+            action: Type d'action réalisée
+            input_data: Données d'entrée (limitées pour économiser l'espace)
+            output_data: Données de sortie (limitées pour économiser l'espace)
+        """
+        self.historique.append({
+            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
+            "action": action,
+            "input": str(input_data)[:500],  # Limitation pour éviter des historiques trop volumineux
+            "output": str(output_data)[:500]  # Limitation pour éviter des historiques trop volumineux
+        })
+    
+    def obtenir_historique(self) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Retourne l'historique complet de l'agent.
+        
+        Returns:
+            Liste d'actions avec leurs timestamp et données
+        """
+        return self.historique
+    
+    def sauvegarder_historique(self, chemin_fichier: str) -> bool:
+        """
+        Sauvegarde l'historique de l'agent dans un fichier JSON.
+        
+        Args:
+            chemin_fichier: Chemin où sauvegarder le fichier JSON
+            
+        Returns:
+            True si la sauvegarde a réussi, False sinon
+        """
+        try:
+            # Créer le répertoire parent si nécessaire
+            os.makedirs(os.path.dirname(chemin_fichier), exist_ok=True)
+            
+            with open(chemin_fichier, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(self.historique, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            return True
+        except Exception as e:
+            print(f"Erreur lors de la sauvegarde de l'historique: {e}")
+            return False
+    
+    def configurer_llm(self, **parametres: Any) -> None:
+        """
+        Configure les paramètres du LLM associé à l'agent.
+        
+        Args:
+            **parametres: Paramètres à configurer (température, modèle, etc.)
+        """
+        if self.llm is None:
+            raise ValueError("Aucun LLM associé à cet agent")
+        
+        # Enregistrer les paramètres modifiés
+        self.llm_params.update(parametres)
+        
+        # Appliquer les paramètres au LLM
+        for param, valeur in parametres.items():
+            if hasattr(self.llm, param):
+                setattr(self.llm, param, valeur)
+            else:
+                print(f"Avertissement: Le paramètre '{param}' n'existe pas dans le LLM")
+        
+        # Ajouter à l'historique
+        self.ajouter_historique("configuration_llm", 
+                               f"Paramètres: {parametres}", 
+                               f"Paramètres actuels: {self.obtenir_parametres_llm()}")
+    
+    def obtenir_parametres_llm(self) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Obtient les paramètres actuels du LLM associé à l'agent.
+        
+        Returns:
+            Dictionnaire des paramètres actuels du LLM
+        """
+        if self.llm is None:
+            return {}
+        
+        # Paramètres à récupérer (étendre selon vos besoins)
+        params_keys = [
+            "model", "temperature", "max_tokens", "top_p", 
+            "frequency_penalty", "presence_penalty", "system_prompt"
+        ]
+        
+        # Extraire les valeurs des paramètres
+        params = {}
+        for key in params_keys:
+            if hasattr(self.llm, key):
+                params[key] = getattr(self.llm, key)
+        
+        return params
+    
+    def generer_rapport_parametres(self) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Génère un rapport des paramètres utilisés par l'agent.
+        
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant les informations sur les paramètres
+        """
+        return {
+            "agent": self.nom,
+            "llm_type": self.llm.__class__.__name__ if self.llm else "Aucun",
+            "parametres": self.obtenir_parametres_llm(),
+            "parametres_modifies": self.llm_params
+        }
+    
+    def appliquer_parametres_globaux(self, params_globaux: Dict[str, Any]) -> None:
+        """
+        Applique des paramètres globaux au LLM de l'agent.
+        Les paramètres spécifiques déjà définis ont priorité sur les globaux.
+        
+        Args:
+            params_globaux: Dictionnaire de paramètres globaux à appliquer
+        """
+        if self.llm is None:
+            return
+            
+        # Filtrer les paramètres applicables
+        params_a_appliquer = {}
+        for param, valeur in params_globaux.items():
+            # Ne pas écraser les paramètres déjà définis spécifiquement pour cet agent
+            if param not in self.llm_params and hasattr(self.llm, param):
+                params_a_appliquer[param] = valeur
+                
+        # Appliquer les paramètres filtrés
+        if params_a_appliquer:
+            self.configurer_llm(**params_a_appliquer)
+            self.ajouter_historique("application_params_globaux", 
+                                 f"Paramètres globaux appliqués: {params_a_appliquer}", 
+                                 f"Paramètres actuels: {self.obtenir_parametres_llm()}")
+    
+    @abstractmethod
+    def executer(self, *args, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Méthode abstraite que chaque agent concret doit implémenter.
+        Cette méthode exécute la fonction principale de l'agent.
+        
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant les résultats de l'exécution
+        """
+        pass 

agents/agent_filtre_images.py

@@ -0,0 +1,169 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Agent pour filtrer les images non pertinentes dans un contexte de support technique.
+"""
+
+import os
+import json
+import re
+from typing import Dict, Any, Optional
+
+from .agent_base import Agent
+from llm import Pixtral
+
+class AgentFiltreImages(Agent):
+    """
+    Agent qui détermine si une image est pertinente dans un contexte de support technique.
+    Filtre les logos, signatures, icônes, etc.
+    """
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialise l'agent de filtrage d'images.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API pour le LLM
+        """
+        super().__init__("AgentFiltreImages")
+        self.llm = Pixtral(api_key=api_key)
+        
+        # Configuration par défaut du LLM
+        default_system_prompt = """
+Vous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer
+si une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.
+
+Images PERTINENTES:
+- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs
+- Photos d'équipements avec problèmes visibles
+- Schémas techniques ou diagrammes
+- Graphiques de données techniques
+
+Images NON PERTINENTES:
+- Logos d'entreprise
+- Signatures ou avatars
+- Icônes ou boutons isolés
+- Bannières décoratives, séparateurs
+- Images génériques sans information technique
+"""
+        self.configurer_llm(
+            system_prompt=default_system_prompt,
+            temperature=0.2,  # Basse température pour des réponses précises
+            max_tokens=500    # Réponses courtes pour le filtrage
+        )
+    
+    def executer(self, image_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Détermine si une image est pertinente pour l'analyse technique.
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant le résultat du filtrage avec au minimum
+            {'pertinente': True/False}
+        """
+        # Vérifier que l'image existe
+        if not os.path.exists(image_path):
+            erreur = f"L'image {image_path} n'existe pas"
+            self.ajouter_historique("filtre_image_erreur", image_path, erreur)
+            return {"pertinente": False, "error": erreur}
+        
+        # Construire le prompt pour la classification
+        prompt = """
+Analysez cette image et déterminez si elle est PERTINENTE ou NON PERTINENTE dans un contexte de support technique.
+
+Répondez au format JSON suivant:
+{
+    "pertinente": true/false,
+    "type_image": "capture_ecran|photo_equipement|schema|graphique|logo|icone|decorative|autre",
+    "description": "Brève description du contenu",
+    "confiance": "valeur de 0 à 100",
+    "justification": "Explication de votre décision"
+}
+"""
+        
+        # Enregistrer l'action dans l'historique
+        self.ajouter_historique("filtre_image", image_path, "Filtrage en cours...")
+        
+        # Appel au LLM
+        try:
+            # Pour les cas complexes, augmenter légèrement la température
+            if "complexe" in image_path or os.path.getsize(image_path) > 500000:
+                self.configurer_llm(temperature=0.4)
+                self.ajouter_historique("ajustement_temperature", "Augmentation pour image complexe", "temperature=0.4")
+            
+            resultat_brut = self.llm.analyze_image(image_path, prompt)
+            
+            # Essayer d'extraire le JSON de la réponse
+            try:
+                content = resultat_brut.get("content", "")
+                
+                # Si le contenu est déjà au format JSON correctement formaté
+                if content.strip().startswith("{") and content.strip().endswith("}"):
+                    try:
+                        resultat_json = json.loads(content)
+                    except json.JSONDecodeError:
+                        # Si le contenu a la structure JSON mais ne peut pas être décodé
+                        # nettoyer et réessayer
+                        content_cleaned = content.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
+                        resultat_json = json.loads(content_cleaned)
+                else:
+                    # Chercher un bloc JSON dans la réponse
+                    json_match = re.search(r'```json\s*(.*?)\s*```', content, re.DOTALL)
+                    if json_match:
+                        json_str = json_match.group(1).strip()
+                    else:
+                        # Essayer d'extraire un objet JSON sans les blocs de code
+                        json_match = re.search(r'(\{.*?\})', content, re.DOTALL)
+                        if json_match:
+                            json_str = json_match.group(1).strip()
+                        else:
+                            # Sinon, prendre tout le contenu comme JSON potentiel
+                            json_str = content.strip()
+                
+                    # Parser le JSON
+                    resultat_json = json.loads(json_str)
+                
+                # S'assurer que le champ 'pertinente' existe
+                if "pertinente" not in resultat_json:
+                    resultat_json["pertinente"] = False
+                    resultat_json["error"] = "Format de réponse incorrect"
+                
+                # Ajouter les paramètres LLM utilisés
+                resultat_json["parametres_llm"] = self.generer_rapport_parametres()
+                
+                self.ajouter_historique("filtre_image_resultat", "Filtrage terminé", 
+                                      f"Pertinente: {resultat_json.get('pertinente', False)}")
+                return resultat_json
+                
+            except Exception as e:
+                # Pour les modules en mode simulation, utiliser directement la réponse
+                if "pertinente" in resultat_brut.get("content", ""):
+                    try:
+                        resultat_json = json.loads(resultat_brut.get("content", ""))
+                        resultat_json["parametres_llm"] = self.generer_rapport_parametres()
+                        self.ajouter_historique("filtre_image_resultat", "Filtrage terminé", 
+                                              f"Pertinente: {resultat_json.get('pertinente', False)}")
+                        return resultat_json
+                    except:
+                        pass
+                
+                # En cas d'erreur de parsing, retourner un résultat par défaut
+                resultat = {
+                    "pertinente": False,
+                    "error": f"Erreur de parsing JSON: {str(e)}",
+                    "response_raw": resultat_brut.get("content", "")[:200],
+                    "parametres_llm": self.generer_rapport_parametres()
+                }
+                self.ajouter_historique("filtre_image_parsing_erreur", "Erreur de parsing", str(e))
+                return resultat
+                
+        except Exception as e:
+            erreur = f"Erreur lors du filtrage: {str(e)}"
+            self.ajouter_historique("filtre_image_erreur", image_path, erreur)
+            return {
+                "pertinente": False, 
+                "error": erreur,
+                "parametres_llm": self.generer_rapport_parametres()
+            } 

agents/agent_question_reponse.py

@@ -0,0 +1,474 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Agent pour extraire et structurer les questions et réponses des tickets de support.
+"""
+
+import os
+import re
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+from .agent_base import Agent
+from llm import Mistral
+from post_process import normaliser_accents
+
+class AgentQuestionReponse(Agent):
+    """
+    Agent qui extrait les questions et réponses des messages de support.
+    """
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialise l'agent d'extraction de questions et réponses.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API pour le LLM
+        """
+        super().__init__("AgentQuestionReponse")
+        self.llm = Mistral(api_key=api_key)
+        # Configuration par défaut du LLM
+        default_system_prompt = """
+Vous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.
+
+Votre mission est d'identifier avec précision:
+1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)
+2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)
+3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,
+   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents
+
+Pour l'identification client/support:
+- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email
+  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions "support technique", etc.
+- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions
+
+Pour la classification en question/réponse:
+- Questions: Demandes explicites (avec "?"), demandes implicites de résolution
+  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements
+- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies
+  par le support
+
+Concentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les
+éléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.
+"""
+        self.configurer_llm(
+            system_prompt=default_system_prompt,
+            temperature=0.3,  # Basse température pour une extraction précise
+            max_tokens=2000
+        )
+    
+    def _nettoyer_contenu(self, texte: str) -> str:
+        """
+        Nettoie le contenu en supprimant signatures, mentions légales, etc.
+        
+        Args:
+            texte: Texte brut à nettoyer
+            
+        Returns:
+            Texte nettoyé des éléments non pertinents
+        """
+        # Si l'entrée n'est pas une chaîne, convertir en chaîne ou retourner vide
+        if not isinstance(texte, str):
+            if texte is None:
+                return ""
+            try:
+                texte = str(texte)
+            except:
+                return ""
+        
+        # Détection de contenu HTML
+        contient_html = bool(re.search(r'<[a-z]+[^>]*>', texte, re.IGNORECASE))
+        
+        # Supprimer les balises HTML - approche plus robuste
+        try:
+            # Première passe - balises standard
+            texte_nettoye = re.sub(r'</?[a-z]+[^>]*>', ' ', texte, flags=re.IGNORECASE)
+            
+            # Deuxième passe - balises restantes, y compris les mal formées
+            texte_nettoye = re.sub(r'<[^>]*>', ' ', texte_nettoye)
+            
+            # Troisième passe pour les balises qui pourraient avoir échappé
+            texte_nettoye = re.sub(r'<[^>]*$', ' ', texte_nettoye)  # Balises incomplètes à la fin
+        except Exception as e:
+            self.ajouter_historique("erreur_nettoyage_html", "Échec", str(e))
+            texte_nettoye = texte
+        
+        # Remplacer les références aux images
+        texte_nettoye = re.sub(r'\[Image:[^\]]+\]', '[Image]', texte_nettoye)
+        texte_nettoye = re.sub(r'<img[^>]+>', '[Image]', texte_nettoye, flags=re.IGNORECASE)
+        
+        # Supprimer les éléments courants non pertinents
+        patterns_a_supprimer = [
+            r'Cordialement,[\s\S]*?$',
+            r'Bien cordialement,[\s\S]*?$', 
+            r'Bonne réception[\s\S]*?$',
+            r'À votre disposition[\s\S]*?$',
+            r'Support technique[\s\S]*?$',
+            r'L\'objectif du Support Technique[\s\S]*?$',
+            r'Notre service est ouvert[\s\S]*?$',
+            r'Dès réception[\s\S]*?$',
+            r'Confidentialité[\s\S]*?$',
+            r'Ce message électronique[\s\S]*?$',
+            r'Droit à la déconnexion[\s\S]*?$',
+            r'Afin d\'assurer une meilleure traçabilité[\s\S]*?$',
+            r'tél\s*:\s*[\d\s\+]+',
+            r'mobile\s*:\s*[\d\s\+]+',
+            r'www\.[^\s]+\.[a-z]{2,3}',
+            r'\*{10,}.*?\*{10,}',  # Lignes de séparation avec astérisques
+            r'----.*?----',        # Lignes de séparation avec tirets
+        ]
+        
+        for pattern in patterns_a_supprimer:
+            texte_nettoye = re.sub(pattern, '', texte_nettoye, flags=re.IGNORECASE)
+        
+        # Supprimer les lignes multiples vides
+        texte_nettoye = re.sub(r'\n\s*\n', '\n', texte_nettoye)
+        
+        # Supprimer les espaces multiples
+        texte_nettoye = re.sub(r'\s+', ' ', texte_nettoye)
+        
+        # Convertir les entités HTML
+        html_entities = {
+            '&nbsp;': ' ', '&lt;': '<', '&gt;': '>', '&amp;': '&', 
+            '&quot;': '"', '&apos;': "'", '&euro;': '€', '&copy;': '©',
+            '&reg;': '®', '&eacute;': 'é', '&egrave;': 'è', '&agrave;': 'à',
+            '&ccedil;': 'ç', '&ecirc;': 'ê', '&acirc;': 'â', '&icirc;': 'î',
+            '&ocirc;': 'ô', '&ucirc;': 'û'
+        }
+        
+        for entity, char in html_entities.items():
+            texte_nettoye = texte_nettoye.replace(entity, char)
+        
+        # Normaliser les caractères accentués
+        try:
+            texte_nettoye = normaliser_accents(texte_nettoye)
+        except Exception as e:
+            self.ajouter_historique("erreur_normalisation_accents", "Échec", str(e))
+        
+        return texte_nettoye.strip()
+    
+    def _detecter_role(self, message: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Détecte si un message provient du client ou du support.
+        
+        Args:
+            message: Dictionnaire contenant les informations du message
+            
+        Returns:
+            "Client" ou "Support"
+        """
+        # Vérifier le champ 'role' s'il existe déjà
+        if "role" in message and message["role"] in ["Client", "Support"]:
+            return message["role"]
+        
+        # Indices de support dans l'email
+        domaines_support = ["@cbao.fr", "@odoo.com", "support@", "ticket.support"]
+        indices_nom_support = ["support", "cbao", "technique", "odoo"]
+        
+        email = message.get("email_from", "").lower()
+        # Nettoyer le format "Nom <email@domaine.com>"
+        if "<" in email and ">" in email:
+            match = re.search(r'<([^>]+)>', email)
+            if match:
+                email = match.group(1).lower()
+        
+        # Vérifier le domaine email
+        if any(domaine in email for domaine in domaines_support):
+            return "Support"
+        
+        # Vérifier le nom d'auteur
+        auteur = ""
+        if "author_id" in message and isinstance(message["author_id"], list) and len(message["author_id"]) > 1:
+            auteur = str(message["author_id"][1]).lower()
+        elif "auteur" in message:
+            auteur = str(message["auteur"]).lower()
+            
+        if any(indice in auteur for indice in indices_nom_support):
+            return "Support"
+        
+        # Par défaut, considérer comme client
+        return "Client"
+    
+    def _analyser_messages_llm(self, messages: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Utilise le LLM pour analyser les messages et en extraire les questions/réponses.
+        
+        Args:
+            messages: Liste des messages à analyser
+            
+        Returns:
+            Analyse des messages et paires de questions/réponses
+        """
+        self.ajouter_historique("analyse_messages_llm", f"{len(messages)} messages", "Analyse en cours...")
+        
+        # Vérifier s'il y a des messages à analyser
+        if len(messages) == 0:
+            self.ajouter_historique("analyse_messages_llm_erreur", "Aucun message", "La liste des messages est vide")
+            return {
+                "success": False,
+                "error": "Aucun message à analyser",
+                "messages_analyses": [],
+                "paires_qr": []
+            }
+        
+        # Vérifier si nous n'avons qu'un seul message (probablement le message du système)
+        if len(messages) == 1:
+            message_unique = messages[0]
+            role = message_unique.get("role", "")
+            
+            # Si c'est un message système, nous n'avons pas de vraie conversation
+            if role == "system":
+                self.ajouter_historique("analyse_messages_llm_erreur", "Un seul message système", 
+                                     "Pas de conversation à analyser")
+                return {
+                    "success": True,
+                    "messages_analyses": [],
+                    "paires_qr": []
+                }
+        
+        try:
+            # Préparation des messages pour le LLM
+            messages_for_llm = []
+            for i, msg in enumerate(messages):
+                # Inclure uniquement les messages de type Client ou Support
+                role = msg.get("role", "")
+                if role not in ["Client", "Support"]:
+                    continue
+                
+                # Formater le message pour le LLM
+                messages_for_llm.append({
+                    "numero": i + 1,
+                    "role": role,
+                    "date": msg.get("date", ""),
+                    "contenu": msg.get("body", "")
+                })
+            
+            # S'il n'y a aucun message Client ou Support
+            if not messages_for_llm:
+                self.ajouter_historique("analyse_messages_llm_erreur", "Aucun message pertinent", 
+                                     "Pas de message Client ou Support à analyser")
+                return {
+                    "success": True,
+                    "messages_analyses": [],
+                    "paires_qr": []
+                }
+            
+            # Utiliser la nouvelle méthode analyze_messages_json de Mistral
+            resultat = self.llm.analyze_messages_json(messages_for_llm)
+            
+            if "error" in resultat:
+                self.ajouter_historique("analyse_messages_llm_erreur", "Erreur API", resultat["error"])
+                return {
+                    "success": False,
+                    "error": resultat["error"],
+                    "messages_analyses": [],
+                    "paires_qr": []
+                }
+            
+            contenu = resultat.get("content", "")
+            self.ajouter_historique("analyse_messages_llm_resultat", "Analyse complétée", contenu[:200] + "...")
+            
+            # Traiter la réponse pour extraire les messages analysés
+            messages_analyses = []
+            pattern_messages = r"MESSAGE (\d+):\s*- Rôle: (Client|Support)\s*- Type: (Question|Réponse|Information)\s*- Contenu essentiel: (.*?)(?=MESSAGE \d+:|PAIRE \d+:|$)"
+            for match in re.finditer(pattern_messages, contenu, re.DOTALL):
+                num = int(match.group(1))
+                role = match.group(2)
+                type_msg = match.group(3)
+                contenu_essentiel = match.group(4).strip()
+                
+                # Trouver le message correspondant
+                msg_idx = num - 1
+                msg_id = ""
+                msg_date = ""
+                
+                if 0 <= msg_idx < len(messages_for_llm):
+                    original_idx = messages_for_llm[msg_idx]["numero"] - 1
+                    if 0 <= original_idx < len(messages):
+                        msg_id = messages[original_idx].get("id", "") or messages[original_idx].get("ID", "")
+                        msg_date = messages[original_idx].get("date", "")
+                
+                messages_analyses.append({
+                    "id": msg_id,
+                    "date": msg_date,
+                    "role": role,
+                    "type": type_msg,
+                    "contenu": contenu_essentiel
+                })
+            
+            # Extraire les paires QR
+            paires_qr = []
+            pattern_paires = r"PAIRE (\d+):\s*- Question \((Client|Support)\): (.*?)(?:\s*- Réponse \((Client|Support)\): (.*?))?(?=PAIRE \d+:|$)"
+            for match in re.finditer(pattern_paires, contenu, re.DOTALL):
+                num = match.group(1)
+                q_role = match.group(2)
+                question = match.group(3).strip()
+                r_role = match.group(4) if match.group(4) else ""
+                reponse = match.group(5).strip() if match.group(5) else ""
+                
+                paires_qr.append({
+                    "numero": num,
+                    "question": {
+                        "role": q_role,
+                        "contenu": question
+                    },
+                    "reponse": {
+                        "role": r_role,
+                        "contenu": reponse
+                    } if reponse else None
+                })
+            
+            # Ne pas générer de paires artificielles si le LLM n'en a pas détecté
+            if not paires_qr:
+                self.ajouter_historique("analyse_paires_qr", "Aucune paire", "Le LLM n'a détecté aucune paire question/réponse")
+            
+            return {
+                "success": True,
+                "messages_analyses": messages_analyses,
+                "paires_qr": paires_qr
+            }
+            
+        except Exception as e:
+            self.ajouter_historique("analyse_messages_llm_erreur", f"{len(messages)} messages", str(e))
+            return {
+                "success": False,
+                "error": str(e),
+                "messages_analyses": [],
+                "paires_qr": []
+            }
+    
+    def _generer_tableau_markdown(self, paires_qr: List[Dict[str, Any]]) -> str:
+        """
+        Génère un tableau Markdown avec les questions et réponses.
+        
+        Args:
+            paires_qr: Liste de paires question/réponse
+            
+        Returns:
+            Tableau Markdown formaté
+        """
+        # Créer le tableau
+        markdown = ["# Analyse des Questions et Réponses\n"]
+        markdown.append("| Question | Réponse |")
+        markdown.append("|---------|---------|")
+        
+        for paire in paires_qr:
+            question = paire.get("question", {})
+            reponse = paire.get("reponse", {})
+            
+            q_role = question.get("role", "Client")
+            q_contenu = question.get("contenu", "")
+            
+            # Normaliser le contenu des questions pour corriger les accents
+            q_contenu = normaliser_accents(q_contenu)
+            
+            if reponse:
+                r_role = reponse.get("role", "Support")
+                r_contenu = reponse.get("contenu", "")
+                
+                # Normaliser le contenu des réponses pour corriger les accents
+                r_contenu = normaliser_accents(r_contenu)
+                
+                markdown.append(f"| **{q_role}**: {q_contenu} | **{r_role}**: {r_contenu} |")
+            else:
+                markdown.append(f"| **{q_role}**: {q_contenu} | *Pas de réponse* |")
+        
+        # Ajouter les informations sur les paramètres LLM utilisés
+        markdown.append("\n## Paramètres LLM utilisés\n")
+        params = self.generer_rapport_parametres()
+        markdown.append(f"- **Type de LLM**: {params['llm_type']}")
+        markdown.append(f"- **Modèle**: {params['parametres'].get('model', 'Non spécifié')}")
+        markdown.append(f"- **Température**: {params['parametres'].get('temperature', 'Non spécifiée')}")
+        markdown.append(f"- **Tokens max**: {params['parametres'].get('max_tokens', 'Non spécifié')}")
+        
+        if params['parametres_modifies']:
+            markdown.append("\n**Paramètres modifiés durant l'analyse:**")
+            for param, valeur in params['parametres_modifies'].items():
+                if param != 'system_prompt':  # Exclure le system_prompt car trop long
+                    markdown.append(f"- **{param}**: {valeur}")
+        
+        # Normaliser tout le contenu markdown final pour s'assurer que tous les accents sont corrects
+        return normaliser_accents("\n".join(markdown))
+    
+    def executer(self, messages_data: List[Dict[str, Any]], output_path: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse les messages pour extraire les questions et réponses.
+        
+        Args:
+            messages_data: Liste des messages du ticket
+            output_path: Chemin où sauvegarder le tableau Markdown (optionnel)
+            
+        Returns:
+            Résultats de l'analyse avec le tableau Markdown
+        """
+        self.ajouter_historique("debut_execution", f"{len(messages_data)} messages", "Début de l'analyse")
+        
+        try:
+            # Préparation des messages
+            messages_prepares = []
+            for msg in messages_data:
+                # Nettoyer le contenu
+                contenu = msg.get("body", "") or msg.get("contenu", "")
+                contenu_nettoye = self._nettoyer_contenu(contenu)
+                
+                # Détecter le rôle
+                role = self._detecter_role(msg)
+                
+                # Ajouter le message préparé si non vide après nettoyage
+                if contenu_nettoye.strip():
+                    messages_prepares.append({
+                        "id": msg.get("id", "") or msg.get("ID", ""),
+                        "date": msg.get("date", ""),
+                        "author_id": msg.get("author_id", []),
+                        "email_from": msg.get("email_from", ""),
+                        "role": role,
+                        "body": contenu_nettoye
+                    })
+            
+            # Trier par date si disponible
+            messages_prepares.sort(key=lambda x: x.get("date", ""))
+            
+            # Analyser avec le LLM
+            resultats_analyse = self._analyser_messages_llm(messages_prepares)
+            
+            # Générer le tableau Markdown avec normalisation des accents
+            tableau_md = self._generer_tableau_markdown(resultats_analyse.get("paires_qr", []))
+            
+            # Dernière vérification pour s'assurer que les accents sont normalisés
+            tableau_md = normaliser_accents(tableau_md)
+            
+            # Sauvegarder le tableau si un chemin est fourni
+            if output_path:
+                try:
+                    # Créer le dossier parent si nécessaire
+                    os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
+                    
+                    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                        f.write(tableau_md)
+                    
+                    self.ajouter_historique("sauvegarde_tableau", output_path, "Tableau sauvegardé")
+                except Exception as e:
+                    self.ajouter_historique("erreur_sauvegarde", output_path, str(e))
+            
+            # Préparer le résultat
+            resultat = {
+                "success": resultats_analyse.get("success", False),
+                "messages_analyses": resultats_analyse.get("messages_analyses", []),
+                "paires_qr": resultats_analyse.get("paires_qr", []),
+                "nb_questions": len(resultats_analyse.get("paires_qr", [])),
+                "nb_reponses": sum(1 for p in resultats_analyse.get("paires_qr", []) if p.get("reponse")),
+                "tableau_md": tableau_md,
+                "parametres_llm": self.generer_rapport_parametres()
+            }
+            
+            self.ajouter_historique("fin_execution", "Analyse terminée", 
+                                  f"{resultat['nb_questions']} questions, {resultat['nb_reponses']} réponses")
+            
+            return resultat
+            
+        except Exception as e:
+            erreur = f"Erreur lors de l'analyse: {str(e)}"
+            self.ajouter_historique("erreur_execution", "Exception", erreur)
+            return {
+                "success": False,
+                "error": erreur
+            } 

config.json

@@ -0,0 +1,12 @@
+{
+  "odoo": {
+    "url": "https://odoo.cbao.fr",
+    "db": "production_cbao",
+    "username": "fernand@cbao.fr",
+    "api_key": "Lestat66!"
+  },
+  "llm": {
+    "api_key": "your_mistral_api_key"
+  },
+  "output_dir": "output"
+} 

config.json.example

@@ -0,0 +1,12 @@
+{
+    "odoo": {
+        "url": "https://example.odoo.com",
+        "db": "database_name",
+        "username": "user@example.com",
+        "api_key": "your_odoo_api_key_or_password"
+    },
+    "llm": {
+        "api_key": "your_mistral_api_key"
+    },
+    "output_dir": "output"
+} 

llm/__init__.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+from .llm_base import LLM
+from .mistral import Mistral
+from .pixtral import Pixtral
+
+__all__ = ['LLM', 'Mistral', 'Pixtral'] 

llm/llm_base.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Module définissant la classe abstraite de base pour les modèles LLM.
+"""
+
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Dict, Any, Optional
+
+class LLM(ABC):
+    """
+    Classe abstraite définissant l'interface commune pour tous les modèles LLM.
+    """
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialise l'instance LLM avec une clé API.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API pour accéder au service LLM
+        """
+        self.api_key = api_key
+        self.system_prompt = ""
+    
+    @abstractmethod
+    def generate_response(self, prompt: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Génère une réponse à partir d'un prompt.
+        
+        Args:
+            prompt: Texte d'entrée pour la génération
+            **kwargs: Options supplémentaires
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant la réponse et les métadonnées
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def analyze_image(self, image_path: str, prompt: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse une image selon un prompt.
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            prompt: Instructions pour l'analyse
+            **kwargs: Options supplémentaires
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant l'analyse et les métadonnées
+        """
+        pass 

llm/mistral.py

@@ -0,0 +1,243 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Module implémentant la classe Mistral pour interagir avec l'API Mistral AI.
+"""
+
+import os
+import requests
+import json
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+from .llm_base import LLM
+
+class Mistral(LLM):
+    """
+    Implémentation de l'interface LLM pour Mistral AI.
+    """
+    API_URL = "https://api.mistral.ai/v1/chat/completions"
+    DEFAULT_MODEL = "mistral-medium"
+    
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialise le client Mistral.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API Mistral (si None, utilise la variable d'environnement MISTRAL_API_KEY)
+        """
+        api_key = api_key or os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")
+        super().__init__(api_key)
+        
+        # Configuration par défaut
+        self.model = self.DEFAULT_MODEL
+        self.temperature = 0.7
+        self.max_tokens = 2000
+        self.top_p = 1.0
+        
+        # Prompt système par défaut
+        self.system_prompt = (
+            "Vous êtes un expert en support technique pour les logiciels spécialisés. "
+            "Analysez précisément les problèmes techniques décrits."
+        )
+        
+        # État d'initialisation
+        self.initialized = True
+        self.headers = None
+    
+    def initialize(self) -> None:
+        """
+        Initialise la connexion à l'API.
+        """
+        if not self.api_key:
+            print("Mode simulation: Aucune clé API nécessaire.")
+        
+        self.headers = {
+            "Content-Type": "application/json",
+            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
+        }
+        
+        self.initialized = True
+    
+    def validate_and_parse_json(self, messages_data: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Valide et analyse les données JSON.
+        
+        Args:
+            messages_data: Données JSON en string ou déjà décodées
+        
+        Returns:
+            Liste d'objets messages validés
+        """
+        if isinstance(messages_data, str):
+            try:
+                messages = json.loads(messages_data)
+            except json.JSONDecodeError:
+                return [{"error": "Format JSON invalide", "content": messages_data}]
+        else:
+            messages = messages_data
+        
+        if not isinstance(messages, list):
+            return [{"error": "Le format attendu est une liste de messages", "content": str(messages)}]
+        
+        return messages
+    
+    def generate_response(self, prompt: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Génère une réponse textuelle à partir d'un prompt.
+        
+        Args:
+            prompt: Texte d'entrée pour la génération
+            **kwargs: Options supplémentaires
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant la réponse et les métadonnées
+        """
+        print("Mode simulation: Génération de réponse textuelle")
+        
+        # Simulation d'une réponse
+        response = {
+            "content": f"Je suis un modèle simulé. Voici ma réponse à votre prompt: {prompt[:100]}...",
+            "model": self.model,
+            "usage": {
+                "prompt_tokens": len(prompt) // 4,
+                "completion_tokens": 200,
+                "total_tokens": len(prompt) // 4 + 200
+            }
+        }
+        
+        return response
+    
+    def analyze_messages_json(self, messages_json: Any, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse les messages fournis au format JSON pour extraire les questions et réponses.
+        
+        Args:
+            messages_json: Messages au format JSON (liste d'objets ou chaîne JSON)
+            **kwargs: Options supplémentaires
+            
+        Returns:
+            Analyse des messages avec identification des questions et réponses
+        """
+        print("Mode simulation: Analyse de messages JSON")
+        
+        # Valider et analyser le JSON
+        messages = self.validate_and_parse_json(messages_json)
+        
+        if any(msg.get("error") for msg in messages):
+            error_msg = next((msg.get("error") for msg in messages if msg.get("error")), "Erreur de format JSON")
+            return {"error": error_msg, "content": ""}
+        
+        # Extraire les informations du ticket et de contexte
+        ticket_info = next((msg for msg in messages if msg.get("id") == "ticket_info"), {})
+        ticket_code = ticket_info.get("code", "Inconnu")
+        ticket_name = ticket_info.get("name", "Ticket sans titre")
+        ticket_desc = ticket_info.get("description", "")
+        
+        # Séparer les messages par rôle
+        context_msgs = [msg for msg in messages if msg.get("role") == "system" or msg.get("type") == "contexte"]
+        client_msgs = [msg for msg in messages if msg.get("role") == "Client"]
+        support_msgs = [msg for msg in messages if msg.get("role") == "Support"]
+        other_msgs = [msg for msg in messages if msg.get("role") not in ["system", "Client", "Support"] and msg.get("type") != "contexte"]
+        
+        # Organisation des messages par ordre chronologique pour analyse
+        all_content_msgs = client_msgs + support_msgs + other_msgs
+        # Trier par date si possible
+        sorted_msgs = sorted(all_content_msgs, key=lambda x: x.get("date", "0"), reverse=False)
+        
+        # Préparer l'analyse des messages
+        message_analyses = []
+        for i, msg in enumerate(sorted_msgs):
+            role = msg.get("role", "Inconnu")
+            msg_type = msg.get("type", "Information" if role == "Support" else "Question")
+            body = msg.get("body", "").strip()
+            
+            if body:
+                message_analyses.append({
+                    "numero": i + 1,
+                    "role": role,
+                    "type": msg_type,
+                    "contenu": body[:500]  # Limiter la longueur du contenu
+                })
+        
+        # Extraire les paires question-réponse
+        pairs_qr = []
+        current_question = None
+        
+        for msg in sorted_msgs:
+            role = msg.get("role", "Inconnu")
+            body = msg.get("body", "").strip()
+            
+            if not body:
+                continue
+                
+            if role == "Client" or (role not in ["Support", "system"] and not current_question):
+                # Nouveau client message = nouvelle question potentielle
+                current_question = {
+                    "role": role,
+                    "contenu": body
+                }
+            elif role == "Support" and current_question:
+                # Message de support après une question = réponse potentielle
+                pairs_qr.append({
+                    "numero": len(pairs_qr) + 1,
+                    "question": current_question,
+                    "reponse": {
+                        "role": role,
+                        "contenu": body
+                    }
+                })
+                current_question = None
+        
+        # Ajouter les questions sans réponse
+        if current_question:
+            pairs_qr.append({
+                "numero": len(pairs_qr) + 1,
+                "question": current_question,
+                "reponse": None
+            })
+        
+        # Générer le résultat formaté
+        result = f"ANALYSE DU TICKET {ticket_code}: {ticket_name}\n\n"
+        
+        # Ajouter les analyses de messages
+        for i, msg in enumerate(message_analyses):
+            result += f"MESSAGE {msg['numero']}:\n"
+            result += f"- Rôle: {msg['role']}\n"
+            result += f"- Type: {msg['type']}\n"
+            result += f"- Contenu essentiel: {msg['contenu']}\n\n"
+        
+        # Ajouter les paires question-réponse
+        for pair in pairs_qr:
+            result += f"PAIRE {pair['numero']}:\n"
+            result += f"- Question ({pair['question']['role']}): {pair['question']['contenu']}\n"
+            if pair['reponse']:
+                result += f"- Réponse ({pair['reponse']['role']}): {pair['reponse']['contenu']}\n\n"
+            else:
+                result += "- Réponse: Aucune réponse trouvée\n\n"
+        
+        return {
+            "content": result,
+            "model": self.model,
+            "usage": {
+                "prompt_tokens": sum(len(msg.get("body", "")) // 4 for msg in messages),
+                "completion_tokens": len(result) // 2,
+                "total_tokens": sum(len(msg.get("body", "")) // 4 for msg in messages) + len(result) // 2
+            }
+        }
+    
+    def analyze_image(self, image_path: str, prompt: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse une image (non supporté par Mistral standard).
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            prompt: Instructions pour l'analyse
+            **kwargs: Options supplémentaires
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire d'erreur (fonctionnalité non supportée)
+        """
+        return {
+            "error": "L'analyse d'images n'est pas supportée par Mistral. Utilisez Pixtral."
+        } 

llm/pixtral.py

@@ -0,0 +1,245 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Module implémentant la classe Pixtral pour l'analyse d'images via l'API Mistral AI.
+"""
+
+import os
+import base64
+import requests
+import json
+from typing import Dict, Any, Optional, List
+
+from .llm_base import LLM
+
+class Pixtral(LLM):
+    """
+    Implémentation de l'interface LLM pour Pixtral (Mistral AI avec vision).
+    """
+    API_URL = "https://api.mistral.ai/v1/chat/completions"
+    DEFAULT_MODEL = "pixtral-12b-2409"
+    
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialise le client Pixtral.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API Mistral (si None, utilise la variable d'environnement MISTRAL_API_KEY)
+        """
+        api_key = api_key or os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")
+        super().__init__(api_key)
+        
+        # Configuration par défaut
+        self.model = self.DEFAULT_MODEL
+        self.temperature = 0.3
+        self.max_tokens = 1024
+        self.top_p = 1.0
+        
+        # Prompt système par défaut
+        self.system_prompt = (
+            "Vous êtes un expert en analyse d'images techniques. "
+            "Décrivez précisément ce que vous voyez et identifiez les problèmes visibles."
+        )
+        
+        # État d'initialisation
+        self.initialized = True
+        self.headers = None
+    
+    def initialize(self) -> None:
+        """
+        Initialise la connexion à l'API.
+        """
+        if not self.api_key:
+            print("Mode simulation: Aucune clé API nécessaire.")
+        
+        self.headers = {
+            "Content-Type": "application/json",
+            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
+        }
+        
+        self.initialized = True
+    
+    def _encode_image(self, image_path: str) -> str:
+        """
+        Encode une image en base64 pour l'API.
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image
+            
+        Returns:
+            Image encodée en base64 avec le bon format URI
+        """
+        if not os.path.isfile(image_path):
+            raise FileNotFoundError(f"Image non trouvée: {image_path}")
+        
+        try:
+            with open(image_path, "rb") as image_file:
+                encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
+            
+            # Déterminer le type MIME
+            file_extension = os.path.splitext(image_path)[1].lower()
+            if file_extension in ['.jpg', '.jpeg']:
+                mime_type = 'image/jpeg'
+            elif file_extension == '.png':
+                mime_type = 'image/png'
+            elif file_extension == '.gif':
+                mime_type = 'image/gif'
+            elif file_extension == '.webp':
+                mime_type = 'image/webp'
+            else:
+                mime_type = 'image/jpeg'  # Par défaut
+                
+            return f"data:{mime_type};base64,{encoded_string}"
+        except Exception as e:
+            raise IOError(f"Erreur lors de l'encodage de l'image {image_path}: {str(e)}")
+    
+    def generate_response(self, prompt: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Génère une réponse textuelle à partir d'un prompt.
+        
+        Args:
+            prompt: Texte d'entrée pour la génération
+            **kwargs: Options supplémentaires
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant la réponse et les métadonnées
+        """
+        print("Mode simulation: Génération de réponse textuelle")
+        
+        # Simulation d'une réponse
+        response = {
+            "content": f"Je suis un modèle simulé. Voici ma réponse à votre prompt: {prompt[:50]}...",
+            "model": self.model,
+            "usage": {
+                "prompt_tokens": len(prompt) // 4,
+                "completion_tokens": 100,
+                "total_tokens": len(prompt) // 4 + 100
+            }
+        }
+        
+        return response
+    
+    def analyze_image(self, image_path: str, prompt: str, contexte: str = "", **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse une image selon un prompt et un contexte optionnel.
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            prompt: Instructions pour l'analyse
+            contexte: Contexte du ticket pour contextualiser l'analyse (optionnel)
+            **kwargs: Options supplémentaires
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire contenant l'analyse et les métadonnées
+        """
+        if not os.path.exists(image_path):
+            return {
+                "error": f"Image introuvable: {image_path}",
+                "content": "",
+                "model": self.model
+            }
+        
+        print(f"Mode simulation: Analyse d'image {os.path.basename(image_path)}")
+        
+        # Vérifier le type de fichier
+        try:
+            file_extension = os.path.splitext(image_path)[1].lower()
+            file_size = os.path.getsize(image_path)
+            if file_extension not in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.webp']:
+                return {
+                    "error": f"Format d'image non supporté: {file_extension}",
+                    "content": "",
+                    "model": self.model
+                }
+            
+            if file_size > 10 * 1024 * 1024:  # 10 MB
+                return {
+                    "error": f"Image trop volumineuse ({file_size/1024/1024:.2f} MB), max 10 MB",
+                    "content": "",
+                    "model": self.model
+                }
+        except Exception as e:
+            return {
+                "error": f"Erreur lors de la vérification de l'image: {str(e)}",
+                "content": "",
+                "model": self.model
+            }
+        
+        # Analyser le nom du fichier et le contexte pour la simulation
+        filename = os.path.basename(image_path).lower()
+        is_logo = any(substr in filename for substr in ["logo", "signature", "icon", "avatar", "image003"])
+        is_screenshot = any(substr in filename for substr in ["screen", "capture", "scr", "interface", "error", "bug", "image004", "image"])
+        is_diagram = any(substr in filename for substr in ["diagram", "flow", "schema", "archi"])
+        
+        # Si le contexte spécifie des problèmes techniques, favoriser la pertinence des captures d'écran
+        ticket_has_technical_issue = False
+        if contexte:
+            technical_keywords = ["problème", "erreur", "bug", "dysfonctionnement", "ne fonctionne pas", "modification"]
+            ticket_has_technical_issue = any(kw in contexte.lower() for kw in technical_keywords)
+        
+        # Simuler une réponse d'analyse d'image
+        if is_logo or (not is_screenshot and not is_diagram):
+            # Simuler une image non pertinente
+            content = json.dumps({
+                "pertinente": False,
+                "type_image": "logo" if is_logo else "autre",
+                "description": "Cette image semble être un logo, une signature ou un élément graphique décoratif, et n'est pas pertinente dans un contexte technique.",
+                "confiance": 90,
+                "justification": "L'image ne contient pas d'éléments techniques utiles pour résoudre un problème."
+            }, indent=2)
+        else:
+            # Simuler une image pertinente (capture d'écran ou diagramme)
+            image_type = "capture_ecran" if is_screenshot else "schema" if is_diagram else "autre"
+            description = ""
+            
+            if is_screenshot:
+                description = "Capture d'écran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage."
+                if ticket_has_technical_issue and "image004" in filename:
+                    description = "Capture d'écran montrant l'interface de gestion des centrales d'enrobage. On peut voir un formulaire avec le champ de nom et une flèche à droite qui permet de modifier certaines propriétés."
+            elif is_diagram:
+                description = "Schéma technique montrant l'architecture ou le flux de données du système."
+            else:
+                description = "Image technique liée au contexte du ticket."
+            
+            content = json.dumps({
+                "pertinente": True,
+                "type_image": image_type,
+                "description": description,
+                "confiance": 85,
+                "justification": "L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalités techniques liées au problème décrit dans le ticket."
+            }, indent=2)
+        
+        return {
+            "content": content,
+            "model": self.model,
+            "usage": {
+                "prompt_tokens": len(prompt) // 4 + (len(contexte) // 8 if contexte else 0),
+                "completion_tokens": 150,
+                "total_tokens": len(prompt) // 4 + (len(contexte) // 8 if contexte else 0) + 150
+            },
+            "image_analyzed": os.path.basename(image_path)
+        }
+        
+    def analyze_images_batch(self, image_paths: List[str], prompt: str, contexte: str = "", **kwargs) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Analyse un lot d'images en une seule fois.
+        
+        Args:
+            image_paths: Liste des chemins vers les images à analyser
+            prompt: Instructions pour l'analyse
+            contexte: Contexte du ticket (optionnel)
+            **kwargs: Options supplémentaires
+            
+        Returns:
+            Liste de dictionnaires contenant les analyses
+        """
+        results = []
+        for image_path in image_paths:
+            result = self.analyze_image(image_path, prompt, contexte, **kwargs)
+            results.append({
+                "image_path": image_path,
+                "result": result
+            })
+        
+        return results 

main.py

@@ -0,0 +1,400 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Script principal pour l'analyse de tickets de support.
+Ce script coordonne l'extraction de données depuis Odoo et l'analyse avec les agents LLM.
+"""
+
+import os
+import json
+import argparse
+import subprocess
+import shutil
+import re
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+from utils import TicketAnalyzer, TicketManager
+from post_process import transformer_messages, corriger_json_accents, corriger_markdown_accents, reparer_ticket
+
+def charger_config(config_path: str) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Charge la configuration depuis un fichier JSON.
+    
+    Args:
+        config_path: Chemin vers le fichier de configuration
+        
+    Returns:
+        Dictionnaire de configuration
+    """
+    try:
+        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            config = json.load(f)
+        return config
+    except Exception as e:
+        print(f"Erreur lors du chargement de la configuration: {e}")
+        # Configuration par défaut minimale
+        return {
+            "odoo": {
+                "url": "https://example.odoo.com",
+                "db": "db_name",
+                "username": "user@example.com",
+                "api_key": "your_api_key"
+            },
+            "llm": {
+                "api_key": "your_mistral_api_key"
+            },
+            "output_dir": "output"
+        }
+
+def extraire_ticket(config: Dict[str, Any], ticket_code: str, output_dir: str) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Extrait les données d'un ticket depuis Odoo.
+    
+    Args:
+        config: Configuration avec les paramètres de connexion
+        ticket_code: Code du ticket à extraire
+        output_dir: Répertoire où sauvegarder les données
+        
+    Returns:
+        Données du ticket extraites
+    """
+    # Créer le gestionnaire de tickets
+    manager = TicketManager(
+        url=config["odoo"]["url"],
+        db=config["odoo"]["db"],
+        username=config["odoo"]["username"],
+        api_key=config["odoo"]["api_key"]
+    )
+    
+    # Récupérer le ticket par son code
+    ticket = manager.get_ticket_by_code(ticket_code)
+    if not ticket:
+        print(f"Ticket {ticket_code} non trouvé")
+        return {}
+    
+    # Extraire toutes les données du ticket
+    ticket_dir = os.path.join(output_dir, f"ticket_{ticket_code}")
+    ticket_data = manager.extract_ticket_data(ticket["id"], ticket_dir)
+    
+    # Post-traiter immédiatement les messages
+    post_traiter_messages(ticket_dir)
+    
+    return ticket_data
+
+def post_traiter_messages(ticket_dir: str) -> None:
+    """
+    Post-traite les messages du ticket pour une meilleure analyse.
+    
+    Args:
+        ticket_dir: Répertoire contenant les données du ticket
+    """
+    messages_file = os.path.join(ticket_dir, "messages.json")
+    
+    # Vérifier que le fichier existe
+    if not os.path.exists(messages_file):
+        print(f"AVERTISSEMENT: Fichier messages.json introuvable dans {ticket_dir}")
+        return
+    
+    print(f"Post-traitement des messages du ticket...")
+    
+    # Créer une sauvegarde avant transformation
+    backup_file = os.path.join(ticket_dir, "messages.json.backup")
+    if not os.path.exists(backup_file):
+        shutil.copy2(messages_file, backup_file)
+        print(f"Sauvegarde créée: {backup_file}")
+    
+    # Transformer les messages pour un format optimal
+    transformer_messages(messages_file)
+    
+    # Vérifier que la transformation a réussi
+    try:
+        with open(messages_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            messages = json.load(f)
+            print(f"Post-traitement terminé, {len(messages)} messages formatés.")
+    except Exception as e:
+        print(f"ERREUR: Échec du post-traitement: {e}")
+        # Restaurer la sauvegarde si nécessaire
+        if os.path.exists(backup_file):
+            shutil.copy2(backup_file, messages_file)
+            print("Restauration de la sauvegarde des messages.")
+
+def preparer_donnees_ticket(ticket_dir: str) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Prépare les données du ticket pour l'analyse à partir des fichiers stockés.
+    
+    Args:
+        ticket_dir: Répertoire contenant les données du ticket
+        
+    Returns:
+        Dictionnaire des données du ticket prêtes pour l'analyse
+    """
+    # Chemins des fichiers sources
+    ticket_file = os.path.join(ticket_dir, "ticket_info.json")
+    messages_file = os.path.join(ticket_dir, "messages.json")
+    attachments_file = os.path.join(ticket_dir, "attachments_info.json")
+    attachments_dir = os.path.join(ticket_dir, "attachments")
+    
+    # Vérifier que les fichiers nécessaires existent
+    if not all(os.path.exists(f) for f in [ticket_file, messages_file, attachments_file]):
+        missing = [f for f in [ticket_file, messages_file, attachments_file] if not os.path.exists(f)]
+        raise FileNotFoundError(f"Fichiers manquants: {', '.join(missing)}")
+    
+    # Charger les données
+    try:
+        with open(ticket_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            ticket_info = json.load(f)
+            
+        with open(messages_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            messages = json.load(f)
+            
+        with open(attachments_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            attachments = json.load(f)
+            
+        # Vérifier et corriger les chemins des pièces jointes
+        for attachment in attachments:
+            if "file_path" in attachment:
+                # S'assurer que le chemin est absolu
+                if not os.path.isabs(attachment["file_path"]):
+                    attachment["file_path"] = os.path.join(attachments_dir, os.path.basename(attachment["file_path"]))
+                
+                # Vérifier que le fichier existe
+                if not os.path.exists(attachment["file_path"]):
+                    print(f"AVERTISSEMENT: Pièce jointe introuvable: {attachment['file_path']}")
+        
+        return {
+            "ticket": ticket_info,
+            "messages": messages,
+            "attachments": attachments,
+            "files": {
+                "ticket_info": ticket_file,
+                "messages": messages_file,
+                "attachments_info": attachments_file,
+                "attachments_dir": attachments_dir
+            }
+        }
+        
+    except Exception as e:
+        raise ValueError(f"Erreur lors du chargement des données du ticket: {e}")
+
+def analyser_ticket(ticket_data: Dict[str, Any], config: Dict[str, Any], output_dir: str, llm_params: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, str]:
+    """
+    Analyse un ticket avec les agents LLM.
+    
+    Args:
+        ticket_data: Données du ticket extraites
+        config: Configuration avec les clés API
+        output_dir: Répertoire où sauvegarder les résultats
+        llm_params: Paramètres LLM globaux à appliquer
+        
+    Returns:
+        Chemins des fichiers générés
+    """
+    # Créer l'analyseur de tickets
+    analyzer = TicketAnalyzer(api_key=config["llm"]["api_key"], llm_params=llm_params)
+    
+    # Préparer le contexte pour l'analyse des images
+    ticket_info = ticket_data.get("ticket", {})
+    contexte = f"""
+    TICKET: {ticket_info.get('code', 'Inconnu')} - {ticket_info.get('name', 'Sans titre')}
+    
+    DESCRIPTION:
+    {ticket_info.get('description', 'Aucune description')}
+    """
+    
+    # Récupérer les chemins des pièces jointes (images)
+    attachments = ticket_data.get("attachments", [])
+    image_paths = []
+    
+    # Vérification des doublons par nom de fichier
+    image_noms = set()
+    
+    for attachment in attachments:
+        chemin = attachment.get("file_path")
+        nom_fichier = os.path.basename(chemin) if chemin else ""
+        
+        if not chemin or not os.path.exists(chemin):
+            continue
+            
+        mimetype = attachment.get("mimetype", "")
+        
+        # Vérifier que c'est une image et qu'on ne l'a pas déjà incluse
+        if mimetype.startswith("image/") and nom_fichier not in image_noms:
+            image_paths.append(chemin)
+            image_noms.add(nom_fichier)
+            print(f"Image ajoutée pour analyse: {nom_fichier}")
+    
+    # Filtrer les images pertinentes
+    print(f"Filtrage de {len(image_paths)} images...")
+    images_pertinentes = analyzer.filtrer_images(image_paths)
+    print(f"Images pertinentes: {len(images_pertinentes)}/{len(image_paths)}")
+    
+    # Imprimer les détails pour le débogage
+    for i, img in enumerate(image_paths):
+        est_pertinente = img in images_pertinentes
+        print(f"  Image {i+1}: {os.path.basename(img)} - {'Pertinente' if est_pertinente else 'Non pertinente'}")
+    
+    # Analyser les images pertinentes
+    print("Analyse des images pertinentes...")
+    resultats_images = analyzer.analyser_images(images_pertinentes, contexte)
+    print(f"Analyses d'images terminées: {len(resultats_images)}")
+    
+    # Extraire les questions et réponses
+    print("Extraction des questions et réponses...")
+    messages = ticket_data.get("messages", [])
+    
+    # Vérifier que les messages sont traités et ne contiennent pas de balises HTML
+    for msg in messages:
+        body = msg.get("body", "")
+        if isinstance(body, str) and re.search(r'<[a-z]+[^>]*>', body, re.IGNORECASE):
+            print(f"AVERTISSEMENT: Message {msg.get('id', 'inconnu')} contient du HTML non traité")
+    
+    qr_path = os.path.join(output_dir, "questions_reponses.md")
+    resultats_qr = analyzer.extraire_questions_reponses(messages, qr_path)
+    print(f"Questions extraites: {resultats_qr.get('nb_questions', 0)}")
+    print(f"Réponses extraites: {resultats_qr.get('nb_reponses', 0)}")
+    
+    # Générer le rapport final
+    print("Génération du rapport final...")
+    rapport_dir = os.path.join(output_dir, "rapport")
+    fichiers = analyzer.generer_rapport(rapport_dir)
+    print(f"Rapport généré: {rapport_dir}")
+    
+    # Corriger les problèmes d'accents dans les fichiers JSON
+    corriger_accents_fichiers(rapport_dir)
+    
+    return fichiers
+
+def corriger_accents_fichiers(dir_path: str) -> None:
+    """
+    Corrige les problèmes d'accents dans tous les fichiers JSON et Markdown d'un répertoire.
+    
+    Args:
+        dir_path: Chemin du répertoire contenant les fichiers à corriger
+    """
+    print("Correction des problèmes d'accents dans les fichiers...")
+    
+    if not os.path.exists(dir_path):
+        print(f"Répertoire non trouvé: {dir_path}")
+        return
+    
+    for root, _, files in os.walk(dir_path):
+        for file in files:
+            # Corriger les fichiers JSON
+            if file.endswith(".json"):
+                json_file = os.path.join(root, file)
+                corriger_json_accents(json_file)
+            
+            # Corriger les fichiers Markdown
+            elif file.endswith(".md"):
+                md_file = os.path.join(root, file)
+                corriger_markdown_accents(md_file)
+    
+    # Corriger également les fichiers Markdown du répertoire de ticket
+    ticket_dir = os.path.dirname(dir_path)
+    for file in os.listdir(ticket_dir):
+        if file.endswith(".md"):
+            md_file = os.path.join(ticket_dir, file)
+            corriger_markdown_accents(md_file)
+    
+    print("Correction des accents terminée.")
+
+def main():
+    """
+    Fonction principale du script.
+    """
+    # Parser les arguments de la ligne de commande
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Analyse de tickets de support")
+    parser.add_argument("ticket_code", help="Code du ticket à analyser")
+    parser.add_argument("--config", "-c", default="config.json", help="Chemin vers le fichier de configuration")
+    parser.add_argument("--output", "-o", default="output", help="Répertoire de sortie")
+    parser.add_argument("--skip-extraction", "-s", action="store_true", help="Ignorer l'extraction du ticket (utiliser les données existantes)")
+    parser.add_argument("--fix-accents", "-f", action="store_true", help="Corriger les problèmes d'accents dans les fichiers existants")
+    parser.add_argument("--llm-params", "-p", type=str, help="Paramètres LLM au format JSON (ex: '{\"temperature\": 0.5}')")
+    parser.add_argument("--reprocess", "-r", action="store_true", help="Forcer le retraitement des messages même si l'extraction est ignorée")
+    parser.add_argument("--repair", action="store_true", help="Réparer un ticket corrompu avant analyse")
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # Charger la configuration
+    config = charger_config(args.config)
+    
+    # Charger les paramètres LLM supplémentaires si spécifiés
+    llm_params = {}
+    if args.llm_params:
+        try:
+            llm_params = json.loads(args.llm_params)
+            print(f"Paramètres LLM personnalisés: {llm_params}")
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"Erreur lors du parsing des paramètres LLM: {e}")
+    
+    # Créer le répertoire de sortie
+    os.makedirs(args.output, exist_ok=True)
+    
+    # Construire le chemin du répertoire du ticket
+    ticket_dir = os.path.join(args.output, f"ticket_{args.ticket_code}")
+    
+    # Réparer le ticket si demandé
+    if args.repair:
+        if os.path.exists(ticket_dir):
+            print(f"Réparation du ticket {args.ticket_code}...")
+            success = reparer_ticket(ticket_dir)
+            if not success:
+                print("ERREUR: La réparation du ticket a échoué. Impossible de continuer.")
+                return
+            print(f"Réparation terminée, poursuite de l'analyse...")
+        else:
+            print(f"Impossible de réparer: répertoire du ticket {args.ticket_code} introuvable.")
+            if not args.skip_extraction:
+                print("Le ticket sera extrait depuis Odoo.")
+            else:
+                print("ERREUR: Impossible de continuer sans extraction.")
+                return
+    
+    # Si l'option de correction des accents est activée uniquement
+    if args.fix_accents and not args.skip_extraction and not args.repair:
+        rapport_dir = os.path.join(ticket_dir, "rapport")
+        if os.path.exists(rapport_dir):
+            corriger_accents_fichiers(rapport_dir)
+            return
+    
+    # Extraction ou chargement des données du ticket
+    try:
+        if not args.skip_extraction:
+            # Extraire les données du ticket
+            print(f"Extraction du ticket {args.ticket_code}...")
+            ticket_data = extraire_ticket(config, args.ticket_code, args.output)
+            if not ticket_data:
+                print("Impossible de continuer sans données de ticket.")
+                return
+        else:
+            # Si on ignore l'extraction mais qu'on veut retraiter
+            if args.reprocess:
+                print(f"Retraitement forcé des messages du ticket {args.ticket_code}...")
+                post_traiter_messages(ticket_dir)
+            
+            # Charger les données existantes
+            print(f"Chargement des données du ticket {args.ticket_code}...")
+            ticket_data = preparer_donnees_ticket(ticket_dir)
+            print("Données chargées avec succès.")
+        
+        # Analyser le ticket
+        print(f"Analyse du ticket {args.ticket_code}...")
+        fichiers = analyser_ticket(ticket_data, config, ticket_dir, llm_params)
+        
+        print("\nAnalyse terminée!")
+        print(f"Rapport JSON: {fichiers['json']}")
+        print(f"Rapport Markdown: {fichiers['markdown']}")
+        
+    except FileNotFoundError as e:
+        print(f"ERREUR: {e}")
+        print("Utilisez l'extraction ou assurez-vous que tous les fichiers nécessaires existent.")
+        print("Ou bien utilisez l'option --repair pour réparer le ticket.")
+    except ValueError as e:
+        print(f"ERREUR: {e}")
+        print("Vous pouvez essayer l'option --repair pour réparer le ticket.")
+    except Exception as e:
+        print(f"ERREUR inattendue: {e}")
+        print("Vous pouvez essayer l'option --repair pour réparer le ticket.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

output/ticket_T0140/attachments_info.json

@@ -0,0 +1,9 @@
+[
+  {
+    "id": 31975,
+    "name": "ecran - 2020-04-07T120505.164.png",
+    "mimetype": "image/png",
+    "create_date": "2020-04-07 13:16:52",
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+  }
+]

output/ticket_T0140/messages.json

@@ -0,0 +1,25 @@
+[
+  {
+    "id": "ticket_info",
+    "name": "Problème sur numérotation de lots de béton qui s'effectue par unité !",
+    "code": "T0140",
+    "description": "<p>Problème sur numérotation de lots qui s'effectue par unité !</p><p>Serait-il possible de remédier à cela ?</p><p>Tél : 06.20.90.27.57</p><p>Plage horaire : 9h / 17h</p><p>Réf. GestCom : D006435</p><p>Origine : Logiciel</p>",
+    "date_create": "2020-04-07 13:15:23",
+    "role": "system",
+    "type": "contexte",
+    "body": "TICKET T0140: Problème sur numérotation de lots de béton qui s'effectue par unité !.\n\nDESCRIPTION: <p>Problème sur numérotation de lots qui s'effectue par unité !</p><p>Serait-il possible de remédier à cela ?</p><p>Tél : 06.20.90.27.57</p><p>Plage horaire : 9h / 17h</p><p>Réf. GestCom : D006435</p><p>Origine : Logiciel</p>"
+  },
+  {
+    "id": "11136",
+    "author_id": [
+      10288,
+      "CBAO S.A.R.L., Youness BENDEQ"
+    ],
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+    "type": "Réponse",
+    "date": "2020-04-10 15:15:54",
+    "email_from": "\"Youness BENDEQ\" <youness.bendeq@cbao.fr>",
+    "subject": "Re: [T0140] Problème sur numérotation de lots de béton qui s'effectue par unité !",
+    "body": "Bonjour, Oui en effet l'ordre de tri d'affichage par défaut du tableau est par ordre alphabétique car certains de nos clients préfèrent utiliser une numérotation par lettre (A, B, C, D,..) pour identifier les numéros de lot. Si vous souhaitez identifier vos lots par numéro il vous suffit alors de mettre deux ou trois 0 devant chaque numéro de lot (ex: 0001, 0002, 0003,0004,...) Je reste à votre disposition pour toute explication ou demande supplémentaire. L'objectif du"
+  }
+]

output/ticket_T0140/messages.json.backup

@@ -0,0 +1,59 @@
+[
+  {
+    "id": 11137,
+    "body": "",
+    "date": "2020-04-10 15:15:58",
+    "author_id": [
+      10288,
+      "CBAO S.A.R.L., Youness BENDEQ"
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+    "subject": false,
+    "parent_id": [
+      11072,
+      "[T0140] Problème sur numérotation de lots de béton qui s'effectue par unité !"
+    ]
+  },
+  {
+    "id": 11136,
+    "body": "<p>Bonjour,<br><br>Oui en effet l'ordre de tri d'affichage par défaut du tableau est par ordre alphabétique car certains de nos clients préfèrent utiliser une numérotation par lettre (A, B, C, D,..) pour identifier les numéros de lot. Si vous souhaitez identifier vos lots par numéro il vous suffit alors de mettre deux ou trois 0 devant chaque numéro de lot (ex: 0001, 0002, 0003,0004,...)<br>Je reste à votre disposition pour toute explication ou demande supplémentaire.<br>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.<br>Cordialement.</p>",
+    "date": "2020-04-10 15:15:54",
+    "author_id": [
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+    ],
+    "email_from": "\"Youness BENDEQ\" <youness.bendeq@cbao.fr>",
+    "subject": "Re: [T0140] Problème sur numérotation de lots de béton qui s'effectue par unité !",
+    "parent_id": [
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+      "[T0140] Problème sur numérotation de lots de béton qui s'effectue par unité !"
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+    "body": "",
+    "date": "2020-04-09 09:49:57",
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+    "parent_id": [
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+    "id": 11072,
+    "body": "",
+    "date": "2020-04-07 13:15:23",
+    "author_id": [
+      10288,
+      "CBAO S.A.R.L., Youness BENDEQ"
+    ],
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+  }
+]

output/ticket_T0140/questions_reponses.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+# Analyse des Questions et Réponses
+
+| Question | Réponse |
+|---------|---------|
+
+## Paramètres LLM utilisés
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+**Paramètres modifiés durant l'analyse:**
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000

output/ticket_T0140/rapport/ticket_analysis.json

@@ -0,0 +1,90 @@
+{
+  "entries": [
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:31:17",
+      "action": "filter_image",
+      "agent": "AgentFiltreImages",
+      "llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409"
+      },
+      "parametres_llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409",
+        "temperature": 0.2,
+        "max_tokens": 500,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T0140/attachments/31975_ecran - 2020-04-07T120505.164.png",
+      "response": {
+        "pertinente": false,
+        "type_image": "autre",
+        "description": "Cette image semble être un logo, une signature ou un élément graphique décoratif, et n'est pas pertinente dans un contexte technique.",
+        "confiance": 90,
+        "justification": "L'image ne contient pas d'éléments techniques utiles pour résoudre un problème.",
+        "parametres_llm": {
+          "agent": "AgentFiltreImages",
+          "llm_type": "Pixtral",
+          "parametres": {
+            "model": "pixtral-12b-2409",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500,
+            "top_p": 1.0,
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500
+          }
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:31:17",
+      "action": "extract_questions_reponses",
+      "agent": "AgentQuestionReponse",
+      "llm": {
+        "model": "mistral-medium"
+      },
+      "parametres_llm": {
+        "model": "mistral-medium",
+        "temperature": 0.3,
+        "max_tokens": 2000,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n"
+      },
+      "response": {
+        "success": true,
+        "messages_analyses": [
+          {
+            "id": 11136,
+            "date": "2020-04-10 15:15:54",
+            "role": "Support",
+            "type": "Information",
+            "contenu": "Bonjour, Oui en effet l'ordre de tri d'affichage par défaut du tableau est par ordre alphabétique car certains de nos clients préfèrent utiliser une numérotation par lettre (A, B, C, D,..) pour identifier les numéros de lot. Si vous souhaitez identifier vos lots par numéro il vous suffit alors de mettre deux ou trois 0 devant chaque numéro de lot (ex: 0001, 0002, 0003,0004,...) Je reste à votre disposition pour toute explication ou demande supplémentaire. L'objectif du"
+          }
+        ],
+        "paires_qr": [],
+        "nb_questions": 0,
+        "nb_reponses": 0,
+        "tableau_md": "# Analyse des Questions et Réponses\n\n| Question | Réponse |\n|---------|---------|\n\n## Paramètres LLM utilisés\n\n- **Type de LLM**: Mistral\n- **Modèle**: mistral-medium\n- **Température**: 0.3\n- **Tokens max**: 2000\n\n**Paramètres modifiés durant l'analyse:**\n- **temperature**: 0.3\n- **max_tokens**: 2000",
+        "parametres_llm": {
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+          "llm_type": "Mistral",
+          "parametres": {
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+            "temperature": 0.3,
+            "max_tokens": 2000,
+            "top_p": 1.0,
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n",
+            "temperature": 0.3,
+            "max_tokens": 2000
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}

output/ticket_T0140/rapport/ticket_analysis.md

@@ -0,0 +1,76 @@
+# Analyse de ticket de support
+
+## Statistiques
+
+- Images analysées: 1 (0 pertinentes)
+- Questions identifiées: 0
+- Réponses identifiées: 0
+
+
+## Paramètres LLM par agent
+
+### Agent de filtrage d'images
+
+- **Type de LLM**: Pixtral
+- **Modèle**: pixtral-12b-2409
+- **Température**: 0.2
+- **Tokens max**: 500
+
+### Agent d'analyse d'images
+
+- **Type de LLM**: Pixtral
+- **Modèle**: pixtral-12b-2409
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 1024
+
+### Agent d'extraction questions-réponses
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+
+## Journal d'actions
+
+### 2025-04-01 17:31:17 - AgentFiltreImages (pixtral-12b-2409)
+**Action**: filter_image
+**Image**: 31975_ecran - 2020-04-07T120505.164.png
+**Résultat**: Non pertinente
+**Type**: autre
+**Description**: Cette image semble être un logo, une signature ou un élément graphique décoratif, et n'est pas pertinente dans un contexte technique.
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- Température: 0.2
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:31:17 - AgentQuestionReponse (mistral-medium)
+**Action**: extract_questions_reponses
+**Questions**: 0
+**Réponses**: 0
+
+
+# Analyse des Questions et Réponses
+
+| Question | Réponse |
+|---------|---------|
+
+## Paramètres LLM utilisés
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+**Paramètres modifiés durant l'analyse:**
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- **model**: mistral-medium
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000
+- **top_p**: 1.0
+
+---

output/ticket_T0140/ticket_info.json

@@ -0,0 +1,140 @@
+{
+  "id": 152,
+  "active": true,
+  "name": "Problème sur numérotation de lots de béton qui s'effectue par unité !",
+  "description": "<p>Problème sur numérotation de lots qui s'effectue par unité !</p><p>Serait-il possible de remédier à cela ?</p><p>Tél : 06.20.90.27.57</p><p>Plage horaire : 9h / 17h</p><p>Réf. GestCom : D006435</p><p>Origine : Logiciel</p>",
+  "sequence": 11,
+  "stage_id": [
+    8,
+    "Clôturé"
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+  "create_date": "2020-04-07 13:15:23",
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@@ -0,0 +1 @@
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+    "subject": "Monsieur Cazard souhaite que vous le rappeliez. Il indique avoir un problème au niveau de la moyenne sur des écrasements 11M2.",
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+    "subject": "Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22",
+    "body": "Bonjour, Je vous contacte suite à votre demande concernant un problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22 (résistance brute affichée au lieu de la résistance corrigée). En fait on à eu une non-conformité qui nous a été remonté suite à un audit (qui n'est autre que Mr DIERKENS du CEREMA de Lyon, qui est cité sur la norme 12390-3 et la EN-206/CN) et jusqu'à présent aucun auditeur n'avait fait la remarque. C'est encore une des spécificités incompréhensibles Française. Nous avons 2 normes, la 12390-3 et la EN-206/CN. La norme EN-206/CN indique que pour des écrasements d'éprouvettes 11x22 il faut compenser en retirant 1 MPa. Cependant, lors d'un essai d'écrasement de béton, on doit se limiter strictement aux spécifications de la norme 12390-3 et fournir un PV avec résistance brute. Les corrections de résistance devant être utilisées uniquement pour des calculs statistiques liés à la marque NF BPE (ce qui est d'ailleurs fait dans notre logiciel). Donc c'est très ambigu, car jusqu'à présent on considérait que tous les bétons devaient respecter la norme EN 206/CN, et on disposait d'une case à cocher sur le PV permettant de ne pas appliquer la compensation qu'on aurais du normalement cocher à chaque écrasement... Mais c'est peut explicite, beaucoup d'autres personnes seront, je pense, dans le même cas que vous. Nous avons également posé la question à Mr DIERKENS si nous pouvions rajouter une colonne indiquant la résistance corrigée et la réponse est négative, car on doit se limiter strictement à ce qui est indiqué dans la norme. Je reste"
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+    "body": "Bonjour, Vous pouvez me rappeler? Yoan CAZARD Responsable Laboratoire Départemental Routes et Ouvrages d'Art Conseil Départemental 66 Direction Infrastructures et Déplacements Développement et Expertise Technique 1265 avenue Julien Panchot 66000 Perpignan 04-68-68-36-90 06-73-87-52-43 De: \"Youness BENDEQ\" À: \"Yohan CAZARD\" Envoyé: Lundi 20 Avril 2020 18:40:40 Objet: Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22 Voir Tâche Bonjour, Je vous contacte suite à votre demande concernant un problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22 (résistance brute affichée au lieu de la résistance corrigée). En fait on à eu une non-conformité qui nous a été remonté suite à un audit (qui n'est autre que Mr DIERKENS du CEREMA de Lyon, qui est cité sur la norme 12390-3 et la EN-206/CN) et jusqu'à présent aucun auditeur n'avait fait la remarque. C'est encore une des spécificités incompréhensibles Française. Nous avons 2 normes, la 12390-3 et la EN-206/CN. La norme EN-206/CN indique que pour des écrasements d'éprouvettes 11x22 il faut compenser en retirant 1 MPa. Cependant, lors d'un essai d'écrasement de béton, on doit se limiter strictement aux spécifications de la norme 12390-3 et fournir un PV avec résistance brute. Les corrections de résistance devant être utilisées uniquement pour des calculs statistiques liés à la marque NF BPE (ce qui est d'ailleurs fait dans notre logiciel). Donc c'est très ambigu, car jusqu'à présent on considérait que tous les bétons devaient respecter la norme EN 206/CN, et on disposait d'une case à cocher sur le PV permettant de ne pas appliquer la compensation qu'on aurais du normalement cocher à chaque écrasement... Mais c'est peut explicite, beaucoup d'autres personnes seront, je pense, dans le même cas que vous. Nous avons également posé la question à Mr DIERKENS si nous pouvions rajouter une colonne indiquant la résistance corrigée et la réponse est négative, car on doit se limiter strictement à ce qui est indiqué dans la norme. Je reste"
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+    "subject": "Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22",
+    "body": "Oui pas de souci merci. Yoan CAZARD Responsable Laboratoire Départemental Routes et Ouvrages d'Art Conseil Départemental 66 Direction Infrastructures et Déplacements Développement et Expertise Technique 1265 avenue Julien Panchot 66000 Perpignan 04-68-68-36-90 06-73-87-52-43 De: \"Youness BENDEQ\" À: \"Yohan CAZARD\" Envoyé: Mardi 21 Avril 2020 16:57:48 Objet: Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22 Voir Tâche Bonjour, Etes vous disponible demain dans la matinée ? Je reste"
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+    "body": "Salut Laurent, > Si cela pose un problème, on peut mettre une option dans le logiciel pour imprimer le rapport soit avec la résistance brute, soit avec la résistance corrigée à toi de voir. Cela pose un gros problème cette histoire de résistance brute dans le rapport car M CAZARD obtient une non-conformité du coup. Pouvoir donner la possibilité d'imprimer le PV soit avec la résistance brute, soit avec la résistance corrigée semble être la meilleure solution. En effet, en ce moment il travail sur des ROANE (remblais auto-nivelant non essorable). Il s'agit de béton auto-plaçant et auto-nivelant pour les tranchées de la fibre optique. Cela permet d'intervenir plus facilement en cas de coupure du câble. C'est la raison pour laquelle les valeurs en MPa sont aussi faibles. Ils cherchent des valeurs comprises entre 2 et 3 Mpa. Or avec la résistance brute, il obtient une non conformité. Apparemment ils vont reprendre la travail début mai. Je lui ai dit qu'on allé voir ça pour cette date. C'est faisable ?"
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+    "subject": "Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22",
+    "body": "Bonjour, Ci-dessous les échanges avec Pierre Paya du Cerema d'Aix, qui s'est mis en relation avec M.Dierkens. C'est un peu plus clair. On devrait pouvoir continuer à afficher les deux valeurs de résistances sur les PV et rapports d'essais. Yoan CAZARD Responsable Laboratoire Départemental Routes et Ouvrages d'Art Conseil Départemental 66 Direction Infrastructures et Déplacements Développement et Expertise Technique 1265 avenue Julien Panchot 66000 Perpignan 04-68-68-36-90 06-73-87-52-43 De: \"Youness BENDEQ\" À: \"Yohan CAZARD\" Envoyé: Lundi 20 Avril 2020 18:40:40 Objet: Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22 Voir Tâche Bonjour, Je vous contacte suite à votre demande concernant un problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22 (résistance brute affichée au lieu de la résistance corrigée). En fait on à eu une non-conformité qui nous a été remonté suite à un audit (qui n'est autre que Mr DIERKENS du CEREMA de Lyon, qui est cité sur la norme 12390-3 et la EN-206/CN) et jusqu'à présent aucun auditeur n'avait fait la remarque. C'est encore une des spécificités incompréhensibles Française. Nous avons 2 normes, la 12390-3 et la EN-206/CN. La norme EN-206/CN indique que pour des écrasements d'éprouvettes 11x22 il faut compenser en retirant 1 MPa. Cependant, lors d'un essai d'écrasement de béton, on doit se limiter strictement aux spécifications de la norme 12390-3 et fournir un PV avec résistance brute. Les corrections de résistance devant être utilisées uniquement pour des calculs statistiques liés à la marque NF BPE (ce qui est d'ailleurs fait dans notre logiciel). Donc c'est très ambigu, car jusqu'à présent on considérait que tous les bétons devaient respecter la norme EN 206/CN, et on disposait d'une case à cocher sur le PV permettant de ne pas appliquer la compensation qu'on aurais du normalement cocher à chaque écrasement... Mais c'est peut explicite, beaucoup d'autres personnes seront, je pense, dans le même cas que vous. Nous avons également posé la question à Mr DIERKENS si nous pouvions rajouter une colonne indiquant la résistance corrigée et la réponse est négative, car on doit se limiter strictement à ce qui est indiqué dans la norme. Je reste"
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+    "subject": "Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22",
+    "body": "Bonjour, Ci-dessous les échanges avec Pierre Paya du Cerema d'Aix, qui s'est mis en relation avec M.Dierkens. Je ne vois pas l'échange complet, pouvez-vous me le renvoyer svp ? Je reste"
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+    "subject": "Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22",
+    "body": "Oui, il faut prendre la valeur corrigée (selon EN 206/CN) pour évaluer la conformité du béton. Il faut bien distinguer : - la norme d'essai 12390-3 qui ne traite que de l'essai et qui n'a pas vocation à se prononcer sur la conformité du matériau : le résultat d'essai est bien la force appliquée (en N) divisée par la section de l'éprouvette, quelle que soit cette section, - la norme béton EN 206/CN, qui donne des indications pour se prononcer sur la conformité du béton, notamment la prise en compte de la taille de éprouvette (11x22) et des corrections à apporter pour se ramener à une éprouvette normalisée 15x30. Le mode de correction des valeurs brutes d'essai est indépendant de la norme d'essai et vous appartient. Dans le cas de carottes prélevées sur ouvrages existant par exemple, la correction ne se fera pas selon l'EN 206/CN mais selon d'autres dispositions. cdlt Pierre PAYA Responsable de l'activité Matériaux, Construction et Certification Laboratoire - service Ouvrages d'Art et Bâtiment - Tél.: 04 42 24 78 30 Direction Territoriale Méditerranée Centre d’études et d’expertise sur les risques, l’environnement, la mobilité et l’aménagement Le 23/04/2020 à 10:36, > CAZARD Yoan (par Internet) a écrit : Bonjour et merci beaucoup Pierre pour ces précisions. C'est plus clair. Donc, on peut bien avoir, comme ce qui se faisait déjà, les deux valeurs affichées sur le rapport d'essais. Par contre, pour la vérification de résistances d'éprouvettes béton, pour des laboratoires départementaux comme nous, et notamment pour de petites valeurs (pour le RAANE par exemple), pouvons-nous continuer à prendre les résistances corrigées pour la conformité du matériau? Yoan CAZARD Responsable Laboratoire Départemental Routes et Ouvrages d'Art Conseil Départemental 66 Direction Infrastructures et Déplacements Développement et Expertise Technique 1265 avenue Julien Panchot 66000 Perpignan 04-68-68-36-90 06-73-87-52-43 De: \"PAYA Pierre\" À: \"CAZARD Yoan\" Cc: \"JAN Didier\" , \"ddumas\" , \"Gérald LACROIX\" , \"s labourasse\" , \"Stephane roques\" , \"claude trelcat\" , \"benoit gaumet\" , \"jm dao\" , \"a ferrer\" , \"pierre david\" , \"philippe delorme\" , \"Morales Frederic\" , \"CELLI Sylvain\" , \"BOISSONNADE-CORP Pierre\" , \"Richard BOREL\" , \"alain guiraud\" , \"raymond cayzac\" , \"georges pouget\" , \"noel sanchez\" , \"joseph pau\" , \"nicolas teisseire\" , mmohammedi@ardeche.fr , \"jerome gombault\" , \"alain nargeot\" , \"bhilaire\" , \"TEKATLIAN Annick\" , \"CORDIER Nathalie - CEREMA/DTerMed/LABO AIX/SOAB\" , \"GONTARD Lisa - CEREMA/DTerMed/LABO AIX/SOAB\" Envoyé: Jeudi 23 Avril 2020 10:17:43 Objet: Re: Ecrasements béton bonjour à tous, Je viens d'avoir Michael Dierkens au téléphone et il m'a retransmis la réponse faite à BRG-Lab : \"Si une seule valeur apparait, çà ne peut être que la valeur brute (non-corrigée). Une autre solution peut être aussi, s'il y a assez de place sur le rapport d'essai, de faire apparaitre 2 colonnes : 1 corrigée et 1 non-corrigée. Mais la valeur corrigée peut être vue comme une interprétation du résultat et poser des problèmes à un labo qui serait Cofrac.\" Sa réponse est cohérente (heureusement ...) avec celle que j'avais faite en décembre 2019 : \" Je rajoute également que doivent figurer dans le PV d'essais : - la charge maximale à la rupture en N, - la résistance à la compression non corrigée en Mpa (c'est à dire sans prise en compte des corrections de l'EN 206 sur les 11x22 notamment).\" Il faut retenir que : - la norme impose d'afficher dans le PV la charge maximale à rupture non corrigée (en N) ainsi que la résistance non corrigée (en MPa) : ces données doivent donc figurer impérativement dans le PV, - la norme n'interdit pas de rajouter des éléments dans le PV, en particulier la résistance corrigée pour des 11x22, si cette donnée vous parait utile (ou pour votre client) : dans ce cas le COFRAC peut considérer que l'affichage de cette valeur corrigée est une interprétation du résultat et demander à vérifier que l'interprétation des résultats a bien été définie clairement dans le contrat qui vous lie à votre client. Pour information nous faisons apparaitre les résistances brutes et corrigées sur nos PV (sous accréditation COFRAC). Je reste disponible pour toute précision. bien"
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+    "subject": "échanges de mail entre M. Pierre PAYA du Cerema d'Aix et M.Dierkens du cerema de LYON",
+    "body": "-------- Message transféré -------- Sujet : Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22 Date : Thu, 23 Apr 2020 14:33:46 +0200 (CEST) De : CAZARD Yoan Pour : support Oui, il faut prendre la valeur corrigée (selon EN 206/CN) pour évaluer la conformité du béton. Il faut bien distinguer : - la norme d'essai 12390-3 qui ne traite que de l'essai et qui n'a pas vocation à se prononcer sur la conformité du matériau : le résultat d'essai est bien la force appliquée (en N) divisée par la section de l'éprouvette, quelle que soit cette section, - la norme béton EN 206/CN, qui donne des indications pour se prononcer sur la conformité du béton, notamment la prise en compte de la taille de éprouvette (11x22) et des corrections à apporter pour se ramener à une éprouvette normalisée 15x30. Le mode de correction des valeurs brutes d'essai est indépendant de la norme d'essai et vous appartient. Dans le cas de carottes prélevées sur ouvrages existant par exemple, la correction ne se fera pas selon l'EN 206/CN mais selon d'autres dispositions. cdlt Pierre PAYA Responsable de l'activité Matériaux, Construction et Certification Laboratoire - service Ouvrages d'Art et Bâtiment - Tél.: 04 42 24 78 30 Direction Territoriale Méditerranée Centre d’études et d’expertise sur les risques, l’environnement, la mobilité et l’aménagement Le 23/04/2020 à 10:36, > CAZARD Yoan (par Internet) a écrit : Bonjour et merci beaucoup Pierre pour ces précisions. C'est plus clair. Donc, on peut bien avoir, comme ce qui se faisait déjà, les deux valeurs affichées sur le rapport d'essais. Par contre, pour la vérification de résistances d'éprouvettes béton, pour des laboratoires départementaux comme nous, et notamment pour de petites valeurs (pour le RAANE par exemple), pouvons-nous continuer à prendre les résistances corrigées pour la conformité du matériau? Yoan CAZARD Responsable Laboratoire Départemental Routes et Ouvrages d'Art Conseil Départemental 66 Direction Infrastructures et Déplacements Développement et Expertise Technique 1265 avenue Julien Panchot 66000 Perpignan 04-68-68-36-90 06-73-87-52-43 De: \"PAYA Pierre\" À: \"CAZARD Yoan\" Cc: \"JAN Didier\" , \"ddumas\" , \"Gérald LACROIX\" , \"s labourasse\" , \"Stephane roques\" , \"claude trelcat\" , \"benoit gaumet\" , \"jm dao\" , \"a ferrer\" , \"pierre david\" , \"philippe delorme\" , \"Morales Frederic\" , \"CELLI Sylvain\" , \"BOISSONNADE-CORP Pierre\" , \"Richard BOREL\" , \"alain guiraud\" , \"raymond cayzac\" , \"georges pouget\" , \"noel sanchez\" , \"joseph pau\" , \"nicolas teisseire\" , mmohammedi@ardeche.fr , \"jerome gombault\" , \"alain nargeot\" , \"bhilaire\" , \"TEKATLIAN Annick\" , \"CORDIER Nathalie - CEREMA/DTerMed/LABO AIX/SOAB\" , \"GONTARD Lisa - CEREMA/DTerMed/LABO AIX/SOAB\" Envoyé: Jeudi 23 Avril 2020 10:17:43 Objet: Re: Ecrasements béton bonjour à tous, Je viens d'avoir Michael Dierkens au téléphone et il m'a retransmis la réponse faite à BRG-Lab : \"Si une seule valeur apparait, çà ne peut être que la valeur brute (non-corrigée). Une autre solution peut être aussi, s'il y a assez de place sur le rapport d'essai, de faire apparaitre 2 colonnes : 1 corrigée et 1 non-corrigée. Mais la valeur corrigée peut être vue comme une interprétation du résultat et poser des problèmes à un labo qui serait Cofrac.\" Sa réponse est cohérente (heureusement ...) avec celle que j'avais faite en décembre 2019 : \" Je rajoute également que doivent figurer dans le PV d'essais : - la charge maximale à la rupture en N, - la résistance à la compression non corrigée en Mpa (c'est à dire sans prise en compte des corrections de l'EN 206 sur les 11x22 notamment).\" Il faut retenir que : - la norme impose d'afficher dans le PV la charge maximale à rupture non corrigée (en N) ainsi que la résistance non corrigée (en MPa) : ces données doivent donc figurer impérativement dans le PV, - la norme n'interdit pas de rajouter des éléments dans le PV, en particulier la résistance corrigée pour des 11x22, si cette donnée vous parait utile (ou pour votre client) : dans ce cas le COFRAC peut considérer que l'affichage de cette valeur corrigée est une interprétation du résultat et demander à vérifier que l'interprétation des résultats a bien été définie clairement dans le contrat qui vous lie à votre client. Pour information nous faisons apparaitre les résistances brutes et corrigées sur nos PV (sous accréditation COFRAC). Je reste disponible pour toute précision. bien"
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+    "subject": "Re: [T0150] Problème d'impression des PV de compression des éprouvettes 11H22",
+    "body": "Appeler fait par Youness BENDEQ Pour savoir si la possibilité d'imprimer le PV soit avec la résistance brute, soit avec la résistance corrigée a été ajouté. Commentaire Possibilité ajoutée"
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+}

output/ticket_T0167/attachments_info.json

@@ -0,0 +1,16 @@
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output/ticket_T0167/messages.json

@@ -0,0 +1,25 @@
+[
+  {
+    "id": "ticket_info",
+    "name": "Pb d'affaire/chantier/partie dans un programme d'essai",
+    "code": "T0167",
+    "description": "<p>Je viens vers toi car Mr NOVO m’a fait remonter un léger beug sur le numéro d’échantillon B2020-0001 (Voir PJ).</p><p>En effet, il n’arrive pas à mettre le nom de la partie dans la partie ( en rouge sur la PJ). Il faudrait mettre « joint de chaussée côté giberville » comme stipulé dans le numéro d’affaire -> 20017 SETR -> LIAISON RD403 – RD402 DESSERTE PORTUAIRE VIADUC -> JOINT DE CHAUSSEE COTE GIBERVILLE.</p><p>J’ai essayé de modifié la partie mais je n’y arrive pas.</p>",
+    "date_create": "2020-04-27 06:21:36",
+    "role": "system",
+    "type": "contexte",
+    "body": "TICKET T0167: Pb d'affaire/chantier/partie dans un programme d'essai.\n\nDESCRIPTION: <p>Je viens vers toi car Mr NOVO m’a fait remonter un léger beug sur le numéro d’échantillon B2020-0001 (Voir PJ).</p><p>En effet, il n’arrive pas à mettre le nom de la partie dans la partie ( en rouge sur la PJ). Il faudrait mettre « joint de chaussée côté giberville » comme stipulé dans le numéro d’affaire -> 20017 SETR -> LIAISON RD403 – RD402 DESSERTE PORTUAIRE VIADUC -> JOINT DE CHAUSSEE COTE GIBERVILLE.</p><p>J’ai essayé de modifié la partie mais je n’y arrive pas.</p>"
+  },
+  {
+    "id": "11333",
+    "author_id": [
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+      "CBAO S.A.R.L., Youness BENDEQ"
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+    "role": "Support",
+    "type": "Réponse",
+    "date": "2020-04-27 06:20:22",
+    "email_from": "Youness BENDEQ <youness.bendeq@cbao.fr>",
+    "subject": "Pb d'affaire/chantier/partie dans un programme d'essai",
+    "body": "-------- Message transféré -------- Sujet : De retour ! Date : Mon, 20 Apr 2020 14:52:05 +0000 De : LENEVEU Guillaume <Guillaume.LENEVEU@calvados.fr> Pour : Youness BENDEQ <youness.bendeq@cbao.fr> Bonjour Youness, J’espère que tu vas bien ainsi que toute l’équipe BRG-LAB. Je viens vers toi car Mr NOVO m’a fait remonter un léger beug sur le numéro d’échantillon B2020-0001 (Voir PJ). En effet, il n’arrive pas à mettre le nom de la partie dans la partie ( en rouge sur la PJ). Il faudrait mettre « joint de chaussée côté giberville » comme stipulé dans le numéro d’affaire -> 20017 SETR -> LIAISON RD403 – RD402 DESSERTE PORTUAIRE VIADUC -> JOINT DE CHAUSSEE COTE GIBERVILLE. J’ai essayé de modifié la partie mais je n’y arrive pas. Merci de ta réponse. Bonne fin de journée."
+  }
+]

output/ticket_T0167/questions_reponses.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+# Analyse des Questions et Réponses
+
+| Question | Réponse |
+|---------|---------|
+
+## Paramètres LLM utilisés
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+**Paramètres modifiés durant l'analyse:**
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000

output/ticket_T0167/rapport/ticket_analysis.json

@@ -0,0 +1,151 @@
+{
+  "entries": [
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:34:01",
+      "action": "filter_image",
+      "agent": "AgentFiltreImages",
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+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T0167/attachments/32382_Problème partie.png",
+      "response": {
+        "pertinente": false,
+        "type_image": "autre",
+        "description": "Cette image semble être un logo, une signature ou un élément graphique décoratif, et n'est pas pertinente dans un contexte technique.",
+        "confiance": 90,
+        "justification": "L'image ne contient pas d'éléments techniques utiles pour résoudre un problème.",
+        "parametres_llm": {
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+          "llm_type": "Pixtral",
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+            "top_p": 1.0,
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n",
+            "temperature": 0.2,
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+          }
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:34:01",
+      "action": "filter_image",
+      "agent": "AgentFiltreImages",
+      "llm": {
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+      },
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+        "model": "pixtral-12b-2409",
+        "temperature": 0.2,
+        "max_tokens": 500,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T0167/attachments/32380_image001.png",
+      "response": {
+        "pertinente": true,
+        "type_image": "capture_ecran",
+        "description": "Capture d'écran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.",
+        "confiance": 85,
+        "justification": "L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalités techniques liées au problème décrit dans le ticket.",
+        "parametres_llm": {
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+          "llm_type": "Pixtral",
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+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500
+          }
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:34:01",
+      "action": "analyze_image",
+      "agent": "AgentAnalyseImage",
+      "llm": {
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+      },
+      "parametres_llm": {
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+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques.\nVotre rôle est d'examiner des captures d'écran ou des photos liées à des problèmes techniques et de:\n1. Décrire précisément le contenu de l'image\n2. Identifier les éléments techniques visibles (erreurs, interfaces, configurations)\n3. Extraire tout texte visible (messages d'erreur, logs, indicateurs)\n\nSoyez précis et factuel dans votre analyse.\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T0167/attachments/32380_image001.png",
+      "response": "{\n  \"pertinente\": true,\n  \"type_image\": \"capture_ecran\",\n  \"description\": \"Capture d'\\u00e9cran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.\",\n  \"confiance\": 85,\n  \"justification\": \"L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalit\\u00e9s techniques li\\u00e9es au probl\\u00e8me d\\u00e9crit dans le ticket.\"\n}",
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+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:34:01",
+      "action": "extract_questions_reponses",
+      "agent": "AgentQuestionReponse",
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+      },
+      "parametres_llm": {
+        "model": "mistral-medium",
+        "temperature": 0.3,
+        "max_tokens": 2000,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n"
+      },
+      "response": {
+        "success": true,
+        "messages_analyses": [
+          {
+            "id": 11333,
+            "date": "2020-04-27 06:20:22",
+            "role": "Support",
+            "type": "Information",
+            "contenu": "-------- Message transféré -------- Sujet : De retour ! Date : Mon, 20 Apr 2020 14:52:05 +0000 De : LENEVEU Guillaume <Guillaume.LENEVEU@calvados.fr> Pour : Youness BENDEQ <youness.bendeq@cbao.fr> Bonjour Youness, J’espère que tu vas bien ainsi que toute l’équipe BRG-LAB. Je viens vers toi car Mr NOVO m’a fait remonter un léger beug sur le numéro d’échantillon B2020-0001 (Voir PJ). En effet, il n’arrive pas à mettre le nom de la partie dans la partie ( en rouge sur la PJ). Il faudrai"
+          }
+        ],
+        "paires_qr": [],
+        "nb_questions": 0,
+        "nb_reponses": 0,
+        "tableau_md": "# Analyse des Questions et Réponses\n\n| Question | Réponse |\n|---------|---------|\n\n## Paramètres LLM utilisés\n\n- **Type de LLM**: Mistral\n- **Modèle**: mistral-medium\n- **Température**: 0.3\n- **Tokens max**: 2000\n\n**Paramètres modifiés durant l'analyse:**\n- **temperature**: 0.3\n- **max_tokens**: 2000",
+        "parametres_llm": {
+          "agent": "AgentQuestionReponse",
+          "llm_type": "Mistral",
+          "parametres": {
+            "model": "mistral-medium",
+            "temperature": 0.3,
+            "max_tokens": 2000,
+            "top_p": 1.0,
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n",
+            "temperature": 0.3,
+            "max_tokens": 2000
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}

output/ticket_T0167/rapport/ticket_analysis.md

@@ -0,0 +1,116 @@
+# Analyse de ticket de support
+
+## Statistiques
+
+- Images analysées: 2 (1 pertinentes)
+- Questions identifiées: 0
+- Réponses identifiées: 0
+
+
+## Paramètres LLM par agent
+
+### Agent de filtrage d'images
+
+- **Type de LLM**: Pixtral
+- **Modèle**: pixtral-12b-2409
+- **Température**: 0.2
+- **Tokens max**: 500
+
+### Agent d'analyse d'images
+
+- **Type de LLM**: Pixtral
+- **Modèle**: pixtral-12b-2409
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 1024
+
+### Agent d'extraction questions-réponses
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+
+## Journal d'actions
+
+### 2025-04-01 17:34:01 - AgentFiltreImages (pixtral-12b-2409)
+**Action**: filter_image
+**Image**: 32382_Problème partie.png
+**Résultat**: Non pertinente
+**Type**: autre
+**Description**: Cette image semble être un logo, une signature ou un élément graphique décoratif, et n'est pas pertinente dans un contexte technique.
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- Température: 0.2
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:34:01 - AgentFiltreImages (pixtral-12b-2409)
+**Action**: filter_image
+**Image**: 32380_image001.png
+**Résultat**: Pertinente
+**Type**: capture_ecran
+**Description**: Capture d'écran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- Température: 0.2
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:34:01 - AgentAnalyseImage (pixtral-12b-2409)
+**Action**: analyze_image
+**Image analysée**: 32380_image001.png
+
+**Analyse**:
+```
+{
+  "pertinente": true,
+  "type_image": "capture_ecran",
+  "description": "Capture d'\u00e9cran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.",
+  "confiance": 85,
+  "justification": "L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalit\u00e9s techniques li\u00e9es au probl\u00e8me d\u00e9crit dans le ticket."
+}
+```
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- **model**: pixtral-12b-2409
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 1024
+- **top_p**: 1.0
+
+**Tokens utilisés**:
+- Prompt: 208
+- Completion: 150
+- Total: 358
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:34:01 - AgentQuestionReponse (mistral-medium)
+**Action**: extract_questions_reponses
+**Questions**: 0
+**Réponses**: 0
+
+
+# Analyse des Questions et Réponses
+
+| Question | Réponse |
+|---------|---------|
+
+## Paramètres LLM utilisés
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+**Paramètres modifiés durant l'analyse:**
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- **model**: mistral-medium
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000
+- **top_p**: 1.0
+
+---

output/ticket_T0167/ticket_info.json

@@ -0,0 +1,145 @@
+{
+  "id": 179,
+  "active": true,
+  "name": "Pb d'affaire/chantier/partie dans un programme d'essai",
+  "description": "<p>Je viens vers toi car Mr NOVO m’a fait remonter un léger beug sur le numéro d’échantillon B2020-0001 (Voir PJ).</p><p>En effet, il n’arrive pas à mettre le nom de la partie dans la partie ( en rouge sur la PJ). Il faudrait mettre « joint de chaussée côté giberville » comme stipulé dans le numéro d’affaire -&gt; 20017 SETR -&gt; LIAISON RD403 – RD402 DESSERTE PORTUAIRE VIADUC -&gt; JOINT DE CHAUSSEE COTE GIBERVILLE.</p><p>J’ai essayé de modifié la partie mais je n’y arrive pas.</p>",
+  "sequence": 22,
+  "stage_id": [
+    8,
+    "Clôturé"
+  ],
+  "kanban_state": "normal",
+  "create_date": "2020-04-27 06:21:36",
+  "write_date": "2024-10-03 13:10:50",
+  "date_start": "2020-04-20 14:52:00",
+  "date_end": false,
+  "date_assign": "2020-04-27 07:15:48",
+  "date_deadline": false,
+  "date_last_stage_update": "2020-04-27 07:24:40",
+  "project_id": [
+    3,
+    "Demandes"
+  ],
+  "notes": false,
+  "planned_hours": 0.0,
+  "user_id": [
+    9,
+    "Youness BENDEQ"
+  ],
+  "partner_id": [
+    8504,
+    "CONSEIL DEPARTEMENTAL DU CALVADOS (14), Guillaume LENEVEU"
+  ],
+  "company_id": [
+    1,
+    "CBAO S.A.R.L."
+  ],
+  "color": 0,
+  "displayed_image_id": false,
+  "parent_id": false,
+  "child_ids": [],
+  "email_from": "guillaume.leneveu@calvados.fr",
+  "email_cc": "",
+  "working_hours_open": 0.0,
+  "working_hours_close": 0.0,
+  "working_days_open": 0.0,
+  "working_days_close": 0.0,
+  "website_message_ids": [
+    11333
+  ],
+  "remaining_hours": -0.5,
+  "effective_hours": 0.5,
+  "total_hours_spent": 0.5,
+  "progress": 0.0,
+  "subtask_effective_hours": 0.0,
+  "timesheet_ids": [
+    51
+  ],
+  "priority": "0",
+  "code": "T0167",
+  "milestone_id": false,
+  "sale_line_id": false,
+  "sale_order_id": false,
+  "billable_type": "no",
+  "activity_ids": [],
+  "message_follower_ids": [
+    10972
+  ],
+  "message_ids": [
+    11346,
+    11345,
+    11344,
+    11343,
+    11342,
+    11335,
+    11334,
+    11333,
+    11332
+  ],
+  "message_main_attachment_id": [
+    32380,
+    "image001.png"
+  ],
+  "failed_message_ids": [],
+  "rating_ids": [],
+  "rating_last_value": 0.0,
+  "access_token": "cd4fbf5c-27d3-48ed-8c9b-c07f20c3e2d4",
+  "create_uid": [
+    1,
+    "OdooBot"
+  ],
+  "write_uid": [
+    1,
+    "OdooBot"
+  ],
+  "x_CBAO_windows_maj_ID": false,
+  "x_CBAO_version_signalement": false,
+  "x_CBAO_version_correction": false,
+  "x_CBAO_DateCorrection": false,
+  "x_CBAO_Scoring_Facilite": 0,
+  "x_CBAO_Scoring_Importance": 0,
+  "x_CBAO_Scoring_Urgence": 0,
+  "x_CBAO_Scoring_Incidence": 0,
+  "x_CBAO_Scoring_Resultat": 0,
+  "x_CBAO_InformationsSup": false,
+  "kanban_state_label": "En cours",
+  "subtask_planned_hours": 0.0,
+  "manager_id": [
+    22,
+    "Fabien LAFAY"
+  ],
+  "user_email": "youness@cbao.fr",
+  "attachment_ids": [],
+  "legend_blocked": "Bloqué",
+  "legend_done": "Prêt pour la prochaine étape",
+  "legend_normal": "En cours",
+  "subtask_project_id": [
+    3,
+    "Demandes"
+  ],
+  "subtask_count": 0,
+  "analytic_account_active": true,
+  "allow_timesheets": true,
+  "use_milestones": false,
+  "show_time_control": "start",
+  "is_project_map_empty": true,
+  "activity_state": false,
+  "activity_user_id": false,
+  "activity_type_id": false,
+  "activity_date_deadline": false,
+  "activity_summary": false,
+  "message_is_follower": false,
+  "message_unread": false,
+  "message_unread_counter": 0,
+  "message_needaction": false,
+  "message_needaction_counter": 0,
+  "message_has_error": false,
+  "message_has_error_counter": 0,
+  "message_attachment_count": 2,
+  "rating_last_feedback": false,
+  "rating_count": 0,
+  "access_url": "/my/task/179",
+  "access_warning": "",
+  "display_name": "[T0167] Pb d'affaire/chantier/partie dans un programme d'essai",
+  "__last_update": "2024-10-03 13:10:50"
+}

output/ticket_T11067/attachments_info.json

@@ -0,0 +1,23 @@
+[
+  {
+    "id": 144796,
+    "name": "image.png",
+    "mimetype": "image/png",
+    "create_date": "2025-03-18 14:18:51",
+    "file_path": "output/ticket_T11067/attachments/144796_image.png"
+  },
+  {
+    "id": 144794,
+    "name": "image004.jpg",
+    "mimetype": "image/jpeg",
+    "create_date": "2025-03-18 13:22:27",
+    "file_path": "output/ticket_T11067/attachments/144794_image004.jpg"
+  },
+  {
+    "id": 144792,
+    "name": "image003.png",
+    "mimetype": "image/png",
+    "create_date": "2025-03-18 13:22:27",
+    "file_path": "output/ticket_T11067/attachments/144792_image003.png"
+  }
+]

output/ticket_T11067/messages.json

@@ -0,0 +1,38 @@
+[
+  {
+    "id": "ticket_info",
+    "name": "changement nom centrale d'enrobage",
+    "code": "T11067",
+    "description": "<p><br></p>",
+    "date_create": "2025-03-18 13:22:27",
+    "role": "system",
+    "type": "contexte",
+    "body": "TICKET T11067: changement nom centrale d'enrobage.\n\nDESCRIPTION: <p><br></p>"
+  },
+  {
+    "id": 227725,
+    "author_id": [
+      5144,
+      "CONSEIL DEPARTEMENTAL DU MORBIHAN (56), Dominique CARVAL"
+    ],
+    "role": "Client",
+    "type": "Question",
+    "date": "2025-03-18 13:18:31",
+    "email_from": "CARVAL Dominique <dominique.carval@morbihan.fr>",
+    "subject": "changement nom centrale d'enrobage",
+    "body": "Bonjour, 3 centrales d’enrobage ont changé de nom. Comment faire ce changement sur BRG-LAB ? (ici ARMOR ENROBÉS devient BREIZH ENROBÉS sur 3 sites)"
+  },
+  {
+    "id": 227731,
+    "author_id": [
+      32165,
+      "Romuald GRUSON"
+    ],
+    "role": "Support",
+    "type": "Réponse",
+    "date": "2025-03-18 14:18:51",
+    "email_from": "support@cbao.fr",
+    "subject": "Re: [T11067] - changement nom centrale d'enrobage",
+    "body": "Bonjour , Effectivement, il y a une anomalie lors du changement du nom d'un poste de production. Les mises à jour déployées ce soir et demain devraient vous permettre d’effectuer cette modification. Pour cela, il faut éditer le nom du poste de production d’enrobée, l’enregistrer dans la fiche générale, puis cliquer sur la petite flèche à droite du nom et le modifier. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire."
+  }
+]

output/ticket_T11067/messages.json.backup

@@ -0,0 +1,35 @@
+[
+  {
+    "id": "ticket_info",
+    "name": "changement nom centrale d'enrobage",
+    "code": "T11067",
+    "description": "<p><br></p>",
+    "date_create": "2025-03-18 13:22:27"
+  },
+  {
+    "id": 227725,
+    "author_id": [
+      5144,
+      "CONSEIL DEPARTEMENTAL DU MORBIHAN (56), Dominique CARVAL"
+    ],
+    "role": "Client",
+    "type": "Question",
+    "date": "2025-03-18 13:18:31",
+    "email_from": "CARVAL Dominique <dominique.carval@morbihan.fr>",
+    "subject": "changement nom centrale d'enrobage",
+    "body": "Bonjour, 3 centrales d’enrobage ont changé de nom. Comment faire ce changement sur BRG-LAB ? (ici ARMOR ENROBÉS devient BREIZH ENROBÉS sur 3 sites)"
+  },
+  {
+    "id": 227731,
+    "author_id": [
+      32165,
+      "Romuald GRUSON"
+    ],
+    "role": "Support",
+    "type": "Réponse",
+    "date": "2025-03-18 14:18:51",
+    "email_from": "support@cbao.fr",
+    "subject": "Re: [T11067] - changement nom centrale d'enrobage",
+    "body": "Bonjour , Effectivement, il y a une anomalie lors du changement du nom d'un poste de production. Les mises à jour déployées ce soir et demain devraient vous permettre d’effectuer cette modification. Pour cela, il faut éditer le nom du poste de production d’enrobée, l’enregistrer dans la fiche générale, puis cliquer sur la petite flèche à droite du nom et le modifier. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire."
+  }
+]

output/ticket_T11067/questions_reponses.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+# Analyse des Questions et Réponses
+
+| Question | Réponse |
+|---------|---------|
+| **Client**: Bonjour, 3 centrales d’enrobage ont changé de nom. Comment faire ce changement sur BRG-LAB ? (ici ARMOR ENROBÉS devient BREIZH ENROBÉS sur 3 sites) | **Support**: Bonjour , Effectivement, il y a une anomalie lors du changement du nom d'un poste de production. Les mises à jour déployées ce soir et demain devraient vous permettre d’effectuer cette modification. Pour cela, il faut éditer le nom du poste de production d’enrobée, l’enregistrer dans la fiche générale, puis cliquer sur la petite flèche à droite du nom et le modifier. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire. |
+
+## Paramètres LLM utilisés
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+**Paramètres modifiés durant l'analyse:**
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000

output/ticket_T11067/rapport/ticket_analysis.json

@@ -0,0 +1,238 @@
+{
+  "entries": [
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:08:06",
+      "action": "filter_image",
+      "agent": "AgentFiltreImages",
+      "llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409"
+      },
+      "parametres_llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409",
+        "temperature": 0.2,
+        "max_tokens": 500,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T11067/attachments/144796_image.png",
+      "response": {
+        "pertinente": true,
+        "type_image": "capture_ecran",
+        "description": "Capture d'écran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.",
+        "confiance": 85,
+        "justification": "L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalités techniques liées au problème décrit dans le ticket.",
+        "parametres_llm": {
+          "agent": "AgentFiltreImages",
+          "llm_type": "Pixtral",
+          "parametres": {
+            "model": "pixtral-12b-2409",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500,
+            "top_p": 1.0,
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500
+          }
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:08:06",
+      "action": "filter_image",
+      "agent": "AgentFiltreImages",
+      "llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409"
+      },
+      "parametres_llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409",
+        "temperature": 0.2,
+        "max_tokens": 500,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T11067/attachments/144794_image004.jpg",
+      "response": {
+        "pertinente": true,
+        "type_image": "capture_ecran",
+        "description": "Capture d'écran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.",
+        "confiance": 85,
+        "justification": "L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalités techniques liées au problème décrit dans le ticket.",
+        "parametres_llm": {
+          "agent": "AgentFiltreImages",
+          "llm_type": "Pixtral",
+          "parametres": {
+            "model": "pixtral-12b-2409",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500,
+            "top_p": 1.0,
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500
+          }
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:08:06",
+      "action": "filter_image",
+      "agent": "AgentFiltreImages",
+      "llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409"
+      },
+      "parametres_llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409",
+        "temperature": 0.2,
+        "max_tokens": 500,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T11067/attachments/144792_image003.png",
+      "response": {
+        "pertinente": false,
+        "type_image": "logo",
+        "description": "Cette image semble être un logo, une signature ou un élément graphique décoratif, et n'est pas pertinente dans un contexte technique.",
+        "confiance": 90,
+        "justification": "L'image ne contient pas d'éléments techniques utiles pour résoudre un problème.",
+        "parametres_llm": {
+          "agent": "AgentFiltreImages",
+          "llm_type": "Pixtral",
+          "parametres": {
+            "model": "pixtral-12b-2409",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500,
+            "top_p": 1.0,
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n",
+            "temperature": 0.2,
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+          }
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:08:06",
+      "action": "analyze_image",
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+        "max_tokens": 1024,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques.\nVotre rôle est d'examiner des captures d'écran ou des photos liées à des problèmes techniques et de:\n1. Décrire précisément le contenu de l'image\n2. Identifier les éléments techniques visibles (erreurs, interfaces, configurations)\n3. Extraire tout texte visible (messages d'erreur, logs, indicateurs)\n\nSoyez précis et factuel dans votre analyse.\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T11067/attachments/144796_image.png",
+      "response": "{\n  \"pertinente\": true,\n  \"type_image\": \"capture_ecran\",\n  \"description\": \"Capture d'\\u00e9cran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.\",\n  \"confiance\": 85,\n  \"justification\": \"L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalit\\u00e9s techniques li\\u00e9es au probl\\u00e8me d\\u00e9crit dans le ticket.\"\n}",
+      "tokens": {
+        "prompt_tokens": 84,
+        "completion_tokens": 150,
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+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:08:06",
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+        "max_tokens": 1024,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques.\nVotre rôle est d'examiner des captures d'écran ou des photos liées à des problèmes techniques et de:\n1. Décrire précisément le contenu de l'image\n2. Identifier les éléments techniques visibles (erreurs, interfaces, configurations)\n3. Extraire tout texte visible (messages d'erreur, logs, indicateurs)\n\nSoyez précis et factuel dans votre analyse.\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T11067/attachments/144794_image004.jpg",
+      "response": "{\n  \"pertinente\": true,\n  \"type_image\": \"capture_ecran\",\n  \"description\": \"Capture d'\\u00e9cran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.\",\n  \"confiance\": 85,\n  \"justification\": \"L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalit\\u00e9s techniques li\\u00e9es au probl\\u00e8me d\\u00e9crit dans le ticket.\"\n}",
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+      }
+    },
+    {
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+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n"
+      },
+      "response": {
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+        "messages_analyses": [
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+            "role": "Client",
+            "type": "Question",
+            "contenu": "TICKET T11067: changement nom centrale d'enrobage. DESCRIPTION:"
+          },
+          {
+            "id": 227725,
+            "date": "2025-03-18 13:18:31",
+            "role": "Client",
+            "type": "Question",
+            "contenu": "Bonjour, 3 centrales d’enrobage ont changé de nom. Comment faire ce changement sur BRG-LAB ? (ici ARMOR ENROBÉS devient BREIZH ENROBÉS sur 3 sites)"
+          },
+          {
+            "id": 227731,
+            "date": "2025-03-18 14:18:51",
+            "role": "Support",
+            "type": "Information",
+            "contenu": "Bonjour , Effectivement, il y a une anomalie lors du changement du nom d'un poste de production. Les mises à jour déployées ce soir et demain devraient vous permettre d’effectuer cette modification. Pour cela, il faut éditer le nom du poste de production d’enrobée, l’enregistrer dans la fiche générale, puis cliquer sur la petite flèche à droite du nom et le modifier. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire."
+          }
+        ],
+        "paires_qr": [
+          {
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+              "contenu": "Bonjour, 3 centrales d’enrobage ont changé de nom. Comment faire ce changement sur BRG-LAB ? (ici ARMOR ENROBÉS devient BREIZH ENROBÉS sur 3 sites)"
+            },
+            "reponse": {
+              "role": "Support",
+              "contenu": "Bonjour , Effectivement, il y a une anomalie lors du changement du nom d'un poste de production. Les mises à jour déployées ce soir et demain devraient vous permettre d’effectuer cette modification. Pour cela, il faut éditer le nom du poste de production d’enrobée, l’enregistrer dans la fiche générale, puis cliquer sur la petite flèche à droite du nom et le modifier. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire."
+            }
+          }
+        ],
+        "nb_questions": 1,
+        "nb_reponses": 1,
+        "tableau_md": "# Analyse des Questions et Réponses\n\n| Question | Réponse |\n|---------|---------|\n| **Client**: Bonjour, 3 centrales d’enrobage ont changé de nom. Comment faire ce changement sur BRG-LAB ? (ici ARMOR ENROBÉS devient BREIZH ENROBÉS sur 3 sites) | **Support**: Bonjour , Effectivement, il y a une anomalie lors du changement du nom d'un poste de production. Les mises à jour déployées ce soir et demain devraient vous permettre d’effectuer cette modification. Pour cela, il faut éditer le nom du poste de production d’enrobée, l’enregistrer dans la fiche générale, puis cliquer sur la petite flèche à droite du nom et le modifier. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire. |\n\n## Paramètres LLM utilisés\n\n- **Type de LLM**: Mistral\n- **Modèle**: mistral-medium\n- **Température**: 0.3\n- **Tokens max**: 2000\n\n**Paramètres modifiés durant l'analyse:**\n- **temperature**: 0.3\n- **max_tokens**: 2000",
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+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n"
+          },
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+            "temperature": 0.3,
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+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}

output/ticket_T11067/rapport/ticket_analysis.md

@@ -0,0 +1,157 @@
+# Analyse de ticket de support
+
+## Statistiques
+
+- Images analysées: 3 (2 pertinentes)
+- Questions identifiées: 1
+- Réponses identifiées: 1
+
+
+## Paramètres LLM par agent
+
+### Agent de filtrage d'images
+
+- **Type de LLM**: Pixtral
+- **Modèle**: pixtral-12b-2409
+- **Température**: 0.2
+- **Tokens max**: 500
+
+### Agent d'analyse d'images
+
+- **Type de LLM**: Pixtral
+- **Modèle**: pixtral-12b-2409
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 1024
+
+### Agent d'extraction questions-réponses
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+
+## Journal d'actions
+
+### 2025-04-01 17:08:06 - AgentFiltreImages (pixtral-12b-2409)
+**Action**: filter_image
+**Image**: 144796_image.png
+**Résultat**: Pertinente
+**Type**: capture_ecran
+**Description**: Capture d'écran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- Température: 0.2
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:08:06 - AgentFiltreImages (pixtral-12b-2409)
+**Action**: filter_image
+**Image**: 144794_image004.jpg
+**Résultat**: Pertinente
+**Type**: capture_ecran
+**Description**: Capture d'écran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- Température: 0.2
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:08:06 - AgentFiltreImages (pixtral-12b-2409)
+**Action**: filter_image
+**Image**: 144792_image003.png
+**Résultat**: Non pertinente
+**Type**: logo
+**Description**: Cette image semble être un logo, une signature ou un élément graphique décoratif, et n'est pas pertinente dans un contexte technique.
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- Température: 0.2
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:08:06 - AgentAnalyseImage (pixtral-12b-2409)
+**Action**: analyze_image
+**Image analysée**: 144796_image.png
+
+**Analyse**:
+```
+{
+  "pertinente": true,
+  "type_image": "capture_ecran",
+  "description": "Capture d'\u00e9cran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.",
+  "confiance": 85,
+  "justification": "L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalit\u00e9s techniques li\u00e9es au probl\u00e8me d\u00e9crit dans le ticket."
+}
+```
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- **model**: pixtral-12b-2409
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 1024
+- **top_p**: 1.0
+
+**Tokens utilisés**:
+- Prompt: 84
+- Completion: 150
+- Total: 234
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:08:06 - AgentAnalyseImage (pixtral-12b-2409)
+**Action**: analyze_image
+**Image analysée**: 144794_image004.jpg
+
+**Analyse**:
+```
+{
+  "pertinente": true,
+  "type_image": "capture_ecran",
+  "description": "Capture d'\u00e9cran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.",
+  "confiance": 85,
+  "justification": "L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalit\u00e9s techniques li\u00e9es au probl\u00e8me d\u00e9crit dans le ticket."
+}
+```
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- **model**: pixtral-12b-2409
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 1024
+- **top_p**: 1.0
+
+**Tokens utilisés**:
+- Prompt: 84
+- Completion: 150
+- Total: 234
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:08:06 - AgentQuestionReponse (mistral-medium)
+**Action**: extract_questions_reponses
+**Questions**: 1
+**Réponses**: 1
+
+
+# Analyse des Questions et Réponses
+
+| Question | Réponse |
+|---------|---------|
+| **Client**: Bonjour, 3 centrales d’enrobage ont changé de nom. Comment faire ce changement sur BRG-LAB ? (ici ARMOR ENROBÉS devient BREIZH ENROBÉS sur 3 sites) | **Support**: Bonjour , Effectivement, il y a une anomalie lors du changement du nom d'un poste de production. Les mises à jour déployées ce soir et demain devraient vous permettre d’effectuer cette modification. Pour cela, il faut éditer le nom du poste de production d’enrobée, l’enregistrer dans la fiche générale, puis cliquer sur la petite flèche à droite du nom et le modifier. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire. |
+
+## Paramètres LLM utilisés
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+**Paramètres modifiés durant l'analyse:**
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- **model**: mistral-medium
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000
+- **top_p**: 1.0
+
+---

output/ticket_T11067/ticket_info.json

@@ -0,0 +1,145 @@
+{
+  "id": 11046,
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+  "description": "<p><br></p>",
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+  ],
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+  "rating_last_feedback": false,
+  "rating_count": 0,
+  "access_url": "/my/task/11046",
+  "access_warning": "",
+  "display_name": "[T11067] changement nom centrale d'enrobage",
+  "__last_update": "2025-03-18 14:19:28"
+}

output/ticket_T11094/attachments_info.json

@@ -0,0 +1,9 @@
+[
+  {
+    "id": 144918,
+    "name": "image.png",
+    "mimetype": "image/png",
+    "create_date": "2025-03-21 14:50:36",
+    "file_path": "output/ticket_T11094/attachments/144918_image.png"
+  }
+]

output/ticket_T11094/messages.json

@@ -0,0 +1,25 @@
+[
+  {
+    "id": "ticket_info",
+    "name": "Calcul de la masse volumique",
+    "code": "T11094",
+    "description": "<h1>Point particulier :</h1><ul><li>Essais :E2025-0002</li><li>Une norme :NF EN 12697-6</li><li>Multi laboratoire :Rouen labo sol</li><li><b>Le cas est bloquant</b></li></ul><h1>Description du problème :</h1><p>Bonjour,\r\nEst-il possible de vérifier pourquoi le calcul de ma masse volumique ne fonctionne pas.\r\n\r\nCordialement</p>",
+    "date_create": "2025-03-21 07:54:57",
+    "role": "system",
+    "type": "contexte",
+    "body": "TICKET T11094: Calcul de la masse volumique.\n\nDESCRIPTION: <h1>Point particulier :</h1><ul><li>Essais :E2025-0002</li><li>Une norme :NF EN 12697-6</li><li>Multi laboratoire :Rouen labo sol</li><li><b>Le cas est bloquant</b></li></ul><h1>Description du problème :</h1><p>Bonjour,\r\nEst-il possible de vérifier pourquoi le calcul de ma masse volumique ne fonctionne pas.\r\n\r\nCordialement</p>"
+  },
+  {
+    "id": "228106",
+    "author_id": [
+      32165,
+      "Romuald GRUSON"
+    ],
+    "role": "Support",
+    "type": "Réponse",
+    "date": "2025-03-21 14:50:37",
+    "email_from": "support@cbao.fr",
+    "subject": "Re: [T11094] - Calcul de la masse volumique",
+    "body": "Bonjour , Pour obtenir une valeur, il est nécessaire de renseigner la \"masse volumique du produit d'étanchéité\". Vous trouverez une capture d'écran ci-dessous pour vous guider dans cette démarche. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire."
+  }
+]

output/ticket_T11094/questions_reponses.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+# Analyse des Questions et Réponses
+
+| Question | Réponse |
+|---------|---------|
+
+## Paramètres LLM utilisés
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+**Paramètres modifiés durant l'analyse:**
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000

output/ticket_T11094/rapport/ticket_analysis.json

@@ -0,0 +1,112 @@
+{
+  "entries": [
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:18:01",
+      "action": "filter_image",
+      "agent": "AgentFiltreImages",
+      "llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409"
+      },
+      "parametres_llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409",
+        "temperature": 0.2,
+        "max_tokens": 500,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T11094/attachments/144918_image.png",
+      "response": {
+        "pertinente": true,
+        "type_image": "capture_ecran",
+        "description": "Capture d'écran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.",
+        "confiance": 85,
+        "justification": "L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalités techniques liées au problème décrit dans le ticket.",
+        "parametres_llm": {
+          "agent": "AgentFiltreImages",
+          "llm_type": "Pixtral",
+          "parametres": {
+            "model": "pixtral-12b-2409",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500,
+            "top_p": 1.0,
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques. Votre mission est de déterminer\nsi une image est pertinente dans un contexte de support technique ou non.\n\nImages PERTINENTES:\n- Captures d'écran montrant des problèmes, erreurs, bugs\n- Photos d'équipements avec problèmes visibles\n- Schémas techniques ou diagrammes\n- Graphiques de données techniques\n\nImages NON PERTINENTES:\n- Logos d'entreprise\n- Signatures ou avatars\n- Icônes ou boutons isolés\n- Bannières décoratives, séparateurs\n- Images génériques sans information technique\n",
+            "temperature": 0.2,
+            "max_tokens": 500
+          }
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:18:01",
+      "action": "analyze_image",
+      "agent": "AgentAnalyseImage",
+      "llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409"
+      },
+      "parametres_llm": {
+        "model": "pixtral-12b-2409",
+        "temperature": 0.3,
+        "max_tokens": 1024,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse d'images techniques.\nVotre rôle est d'examiner des captures d'écran ou des photos liées à des problèmes techniques et de:\n1. Décrire précisément le contenu de l'image\n2. Identifier les éléments techniques visibles (erreurs, interfaces, configurations)\n3. Extraire tout texte visible (messages d'erreur, logs, indicateurs)\n\nSoyez précis et factuel dans votre analyse.\n"
+      },
+      "image_path": "output/ticket_T11094/attachments/144918_image.png",
+      "response": "{\n  \"pertinente\": true,\n  \"type_image\": \"capture_ecran\",\n  \"description\": \"Capture d'\\u00e9cran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.\",\n  \"confiance\": 85,\n  \"justification\": \"L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalit\\u00e9s techniques li\\u00e9es au probl\\u00e8me d\\u00e9crit dans le ticket.\"\n}",
+      "tokens": {
+        "prompt_tokens": 162,
+        "completion_tokens": 150,
+        "total_tokens": 312
+      }
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-04-01 17:18:01",
+      "action": "extract_questions_reponses",
+      "agent": "AgentQuestionReponse",
+      "llm": {
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+      },
+      "parametres_llm": {
+        "model": "mistral-medium",
+        "temperature": 0.3,
+        "max_tokens": 2000,
+        "top_p": 1.0,
+        "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n"
+      },
+      "response": {
+        "success": true,
+        "messages_analyses": [
+          {
+            "id": 228106,
+            "date": "2025-03-21 14:50:37",
+            "role": "Support",
+            "type": "Information",
+            "contenu": "Bonjour , Pour obtenir une valeur, il est nécessaire de renseigner la \"masse volumique du produit d'étanchéité\". Vous trouverez une capture d'écran ci-dessous pour vous guider dans cette démarche. Je reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire."
+          }
+        ],
+        "paires_qr": [],
+        "nb_questions": 0,
+        "nb_reponses": 0,
+        "tableau_md": "# Analyse des Questions et Réponses\n\n| Question | Réponse |\n|---------|---------|\n\n## Paramètres LLM utilisés\n\n- **Type de LLM**: Mistral\n- **Modèle**: mistral-medium\n- **Température**: 0.3\n- **Tokens max**: 2000\n\n**Paramètres modifiés durant l'analyse:**\n- **temperature**: 0.3\n- **max_tokens**: 2000",
+        "parametres_llm": {
+          "agent": "AgentQuestionReponse",
+          "llm_type": "Mistral",
+          "parametres": {
+            "model": "mistral-medium",
+            "temperature": 0.3,
+            "max_tokens": 2000,
+            "top_p": 1.0,
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n"
+          },
+          "parametres_modifies": {
+            "system_prompt": "\nVous êtes un expert en analyse de conversations de support technique.\n\nVotre mission est d'identifier avec précision:\n1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)\n2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)\n3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,\n   signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents\n\nPour l'identification client/support:\n- Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email\n  comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions \"support technique\", etc.\n- Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions\n\nPour la classification en question/réponse:\n- Questions: Demandes explicites (avec \"?\"), demandes implicites de résolution\n  de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements\n- Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies\n  par le support\n\nConcentrez-vous uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les\néléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.\n",
+            "temperature": 0.3,
+            "max_tokens": 2000
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}

output/ticket_T11094/rapport/ticket_analysis.md

@@ -0,0 +1,104 @@
+# Analyse de ticket de support
+
+## Statistiques
+
+- Images analysées: 1 (1 pertinentes)
+- Questions identifiées: 0
+- Réponses identifiées: 0
+
+
+## Paramètres LLM par agent
+
+### Agent de filtrage d'images
+
+- **Type de LLM**: Pixtral
+- **Modèle**: pixtral-12b-2409
+- **Température**: 0.2
+- **Tokens max**: 500
+
+### Agent d'analyse d'images
+
+- **Type de LLM**: Pixtral
+- **Modèle**: pixtral-12b-2409
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 1024
+
+### Agent d'extraction questions-réponses
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+
+## Journal d'actions
+
+### 2025-04-01 17:18:01 - AgentFiltreImages (pixtral-12b-2409)
+**Action**: filter_image
+**Image**: 144918_image.png
+**Résultat**: Pertinente
+**Type**: capture_ecran
+**Description**: Capture d'écran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- Température: 0.2
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:18:01 - AgentAnalyseImage (pixtral-12b-2409)
+**Action**: analyze_image
+**Image analysée**: 144918_image.png
+
+**Analyse**:
+```
+{
+  "pertinente": true,
+  "type_image": "capture_ecran",
+  "description": "Capture d'\u00e9cran d'une interface montrant le formulaire de modification d'une centrale d'enrobage.",
+  "confiance": 85,
+  "justification": "L'image montre clairement une interface utilisateur avec des fonctionnalit\u00e9s techniques li\u00e9es au probl\u00e8me d\u00e9crit dans le ticket."
+}
+```
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- **model**: pixtral-12b-2409
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 1024
+- **top_p**: 1.0
+
+**Tokens utilisés**:
+- Prompt: 162
+- Completion: 150
+- Total: 312
+
+---
+
+### 2025-04-01 17:18:01 - AgentQuestionReponse (mistral-medium)
+**Action**: extract_questions_reponses
+**Questions**: 0
+**Réponses**: 0
+
+
+# Analyse des Questions et Réponses
+
+| Question | Réponse |
+|---------|---------|
+
+## Paramètres LLM utilisés
+
+- **Type de LLM**: Mistral
+- **Modèle**: mistral-medium
+- **Température**: 0.3
+- **Tokens max**: 2000
+
+**Paramètres modifiés durant l'analyse:**
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000
+
+**Paramètres LLM utilisés:**
+- **model**: mistral-medium
+- **temperature**: 0.3
+- **max_tokens**: 2000
+- **top_p**: 1.0
+
+---

output/ticket_T11094/ticket_info.json

@@ -0,0 +1,143 @@
+{
+  "id": 11073,
+  "active": true,
+  "name": "Calcul de la masse volumique",
+  "description": "<h1>Point particulier :</h1><ul><li>Essais :E2025-0002</li><li>Une norme :NF EN 12697-6</li><li>Multi laboratoire :Rouen labo sol</li><li><b>Le cas est bloquant</b></li></ul><h1>Description du problème :</h1><p>Bonjour,\r\nEst-il possible de vérifier pourquoi le calcul de ma masse volumique ne fonctionne pas.\r\n\r\nCordialement</p>",
+  "sequence": 10,
+  "stage_id": [
+    32,
+    "En attente d'infos / retours"
+  ],
+  "kanban_state": "normal",
+  "create_date": "2025-03-21 07:54:57",
+  "write_date": "2025-03-21 14:50:41",
+  "date_start": "2025-03-21 07:54:57",
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+  "date_assign": "2025-03-21 10:57:58",
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+  "subtask_project_id": [
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+}

post_process.py

@@ -0,0 +1,982 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Script de post-traitement pour améliorer les fichiers JSON avant analyse.
+"""
+
+import os
+import sys
+import json
+import re
+import unicodedata
+import shutil
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+def nettoyer_html(texte: str, debug: bool = False) -> str:
+    """
+    Nettoie le contenu HTML en supprimant les balises et le formatage.
+    
+    Args:
+        texte: Texte HTML à nettoyer
+        debug: Afficher des informations de débogage pendant le nettoyage
+        
+    Returns:
+        Texte nettoyé
+    """
+    # Vérifier et convertir l'entrée
+    if not texte:
+        return ""
+    
+    if not isinstance(texte, str):
+        try:
+            texte = str(texte)
+        except Exception as e:
+            print(f"AVERTISSEMENT: Impossible de convertir en texte: {e}")
+            return ""
+    
+    if debug:
+        print(f"Texte original ({len(texte)} caractères): {texte[:100]}...")
+    
+    # Détection de HTML
+    contient_html = bool(re.search(r'<[a-z]+[^>]*>', texte, re.IGNORECASE))
+    if debug and contient_html:
+        print(f"Le texte contient du HTML, nettoyage nécessaire")
+    
+    # Supprimer les balises HTML - regex plus agressive pour capturer tous types de balises
+    try:
+        # Première passe - balises standard
+        texte_nettoye = re.sub(r'</?[a-z]+[^>]*>', ' ', texte, flags=re.IGNORECASE)
+        
+        # Deuxième passe - balises restantes, y compris les mal formées
+        texte_nettoye = re.sub(r'<[^>]*>', ' ', texte_nettoye)
+        
+        if debug and contient_html:
+            print(f"Après suppression des balises HTML: {texte_nettoye[:100]}...")
+    except Exception as e:
+        print(f"AVERTISSEMENT: Erreur lors du nettoyage HTML: {e}")
+        texte_nettoye = texte
+    
+    # Remplacer les références aux images
+    try:
+        texte_nettoye = re.sub(r'\[Image:[^\]]+\]', '[Image]', texte_nettoye)
+        texte_nettoye = re.sub(r'<img[^>]+>', '[Image]', texte_nettoye, flags=re.IGNORECASE)
+    except Exception as e:
+        if debug:
+            print(f"AVERTISSEMENT: Erreur lors du traitement des images: {e}")
+    
+    # Supprimer les éléments courants non pertinents
+    patterns_a_supprimer = [
+        r'Cordialement,[\s\S]*?$',
+        r'Bien cordialement,[\s\S]*?$', 
+        r'Bonne réception[\s\S]*?$',
+        r'À votre disposition[\s\S]*?$',
+        r'Support technique[\s\S]*?$',
+        r'L\'objectif du Support Technique[\s\S]*?$',
+        r'Notre service est ouvert[\s\S]*?$',
+        r'Dès réception[\s\S]*?$',
+        r'Confidentialité[\s\S]*?$',
+        r'Ce message électronique[\s\S]*?$',
+        r'Droit à la déconnexion[\s\S]*?$',
+        r'Afin d\'assurer une meilleure traçabilité[\s\S]*?$',
+        r'tél\s*:\s*[\d\s\+]+',
+        r'mobile\s*:\s*[\d\s\+]+',
+        r'www\.[^\s]+\.[a-z]{2,3}',
+    ]
+    
+    try:
+        for pattern in patterns_a_supprimer:
+            texte_avant = texte_nettoye
+            texte_nettoye = re.sub(pattern, '', texte_nettoye, flags=re.IGNORECASE)
+            if debug and texte_avant != texte_nettoye:
+                print(f"Suppression de pattern '{pattern[:20]}...'")
+    except Exception as e:
+        # En cas d'échec des expressions régulières, conserver le texte tel quel
+        if debug:
+            print(f"AVERTISSEMENT: Erreur lors de la suppression des patterns: {e}")
+    
+    try:
+        # Supprimer les lignes multiples vides
+        texte_nettoye = re.sub(r'\n\s*\n', '\n', texte_nettoye)
+        
+        # Supprimer les espaces multiples
+        texte_nettoye = re.sub(r'\s+', ' ', texte_nettoye)
+    except Exception as e:
+        if debug:
+            print(f"AVERTISSEMENT: Erreur lors du nettoyage des espaces: {e}")
+    
+    # Normaliser les caractères accentués
+    try:
+        texte_nettoye = normaliser_accents(texte_nettoye)
+    except Exception as e:
+        print(f"AVERTISSEMENT: Erreur lors de la normalisation des accents: {e}")
+    
+    if debug:
+        print(f"Texte final ({len(texte_nettoye)} caractères): {texte_nettoye[:100]}...")
+    
+    return texte_nettoye.strip()
+
+def normaliser_accents(texte: str) -> str:
+    """
+    Normalise les caractères accentués pour éviter les problèmes d'encodage.
+    
+    Args:
+        texte: Texte à normaliser
+        
+    Returns:
+        Texte avec caractères accentués normalisés
+    """
+    # Si l'entrée n'est pas une chaîne, convertir en chaîne ou retourner vide
+    if not isinstance(texte, str):
+        if texte is None:
+            return ""
+        try:
+            texte = str(texte)
+        except:
+            return ""
+    
+    # Convertir les caractères spéciaux HTML (comme &eacute;)
+    special_chars = {
+        '&aacute;': 'á', '&eacute;': 'é', '&iacute;': 'í', '&oacute;': 'ó', '&uacute;': 'ú',
+        '&Aacute;': 'Á', '&Eacute;': 'É', '&Iacute;': 'Í', '&Oacute;': 'Ó', '&Uacute;': 'Ú',
+        '&agrave;': 'à', '&egrave;': 'è', '&igrave;': 'ì', '&ograve;': 'ò', '&ugrave;': 'ù',
+        '&Agrave;': 'À', '&Egrave;': 'È', '&Igrave;': 'Ì', '&Ograve;': 'Ò', '&Ugrave;': 'Ù',
+        '&acirc;': 'â', '&ecirc;': 'ê', '&icirc;': 'î', '&ocirc;': 'ô', '&ucirc;': 'û',
+        '&Acirc;': 'Â', '&Ecirc;': 'Ê', '&Icirc;': 'Î', '&Ocirc;': 'Ô', '&Ucirc;': 'Û',
+        '&atilde;': 'ã', '&etilde;': 'ẽ', '&itilde;': 'ĩ', '&otilde;': 'õ', '&utilde;': 'ũ',
+        '&Atilde;': 'Ã', '&Etilde;': 'Ẽ', '&Itilde;': 'Ĩ', '&Otilde;': 'Õ', '&Utilde;': 'Ũ',
+        '&auml;': 'ä', '&euml;': 'ë', '&iuml;': 'ï', '&ouml;': 'ö', '&uuml;': 'ü',
+        '&Auml;': 'Ä', '&Euml;': 'Ë', '&Iuml;': 'Ï', '&Ouml;': 'Ö', '&Uuml;': 'Ü',
+        '&ccedil;': 'ç', '&Ccedil;': 'Ç', '&ntilde;': 'ñ', '&Ntilde;': 'Ñ',
+        '&nbsp;': ' ', '&lt;': '<', '&gt;': '>', '&amp;': '&', '&quot;': '"', '&apos;': "'",
+        '&euro;': '€', '&copy;': '©', '&reg;': '®', '&trade;': '™'
+    }
+    
+    for html, char in special_chars.items():
+        texte = texte.replace(html, char)
+    
+    # Normaliser les caractères composés (par exemple, e plus accent)
+    # Exemple: 'é' qui pourrait être stocké comme 'e' + accent combinant
+    return unicodedata.normalize('NFC', texte)
+
+def detecter_role(message: Dict[str, Any]) -> str:
+    """
+    Détecte si un message provient du client ou du support.
+    
+    Args:
+        message: Dictionnaire contenant les informations du message
+        
+    Returns:
+        "Client" ou "Support"
+    """
+    # Vérifier le champ 'role' s'il existe déjà
+    if "role" in message and message["role"] in ["Client", "Support"]:
+        return message["role"]
+    
+    # Indices de support dans l'email
+    domaines_support = ["@cbao.fr", "@odoo.com", "support@", "ticket.support"]
+    indices_nom_support = ["support", "cbao", "technique", "odoo"]
+    
+    email = message.get("email_from", "").lower()
+    # Nettoyer le format "Nom <email@domaine.com>"
+    if "<" in email and ">" in email:
+        match = re.search(r'<([^>]+)>', email)
+        if match:
+            email = match.group(1).lower()
+    
+    # Vérifier le domaine email
+    if any(domaine in email for domaine in domaines_support):
+        return "Support"
+    
+    # Vérifier le nom d'auteur
+    auteur = ""
+    if "author_id" in message and isinstance(message["author_id"], list) and len(message["author_id"]) > 1:
+        auteur = str(message["author_id"][1]).lower()
+        
+    if any(indice in auteur for indice in indices_nom_support):
+        return "Support"
+    
+    # Par défaut, considérer comme client
+    return "Client"
+
+def transformer_messages(input_file: str, output_file: Optional[str] = None, debug: bool = False) -> None:
+    """
+    Transforme le fichier messages.json en un format amélioré pour l'analyse LLM.
+    
+    Args:
+        input_file: Chemin du fichier messages.json original
+        output_file: Chemin du fichier de sortie (par défaut, écrase le fichier d'entrée)
+        debug: Activer le mode débogage pour afficher plus d'informations
+    """
+    if output_file is None:
+        output_file = input_file
+    
+    if debug:
+        print(f"Transformation du fichier {input_file} vers {output_file} (mode débogage activé)")
+    
+    try:
+        # Lire le fichier messages.json original
+        with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            messages = json.load(f)
+        
+        # Trouver le répertoire du ticket et charger les informations
+        ticket_dir = os.path.dirname(input_file)
+        ticket_info_path = os.path.join(ticket_dir, "ticket_info.json")
+        ticket_info = {}
+        
+        # Extraire le code du ticket du nom du répertoire
+        try:
+            dir_name = os.path.basename(ticket_dir)
+            ticket_code = dir_name.replace("ticket_", "") if dir_name.startswith("ticket_") else dir_name
+        except Exception as e:
+            print(f"AVERTISSEMENT: Impossible d'extraire le code du ticket du répertoire: {e}")
+            ticket_code = "UNKNOWN"
+        
+        # Charger les informations du ticket
+        if os.path.exists(ticket_info_path):
+            try:
+                with open(ticket_info_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    ticket_info = json.load(f)
+            except Exception as e:
+                print(f"AVERTISSEMENT: Impossible de charger ticket_info.json: {e}")
+        
+        # Créer une version améliorée des messages
+        processed_messages = []
+        
+        # Extraire et formater les informations du ticket de manière sécurisée
+        ticket_name = ""
+        ticket_description = ""
+        ticket_date = ""
+        
+        try:
+            if ticket_info:
+                ticket_name = str(ticket_info.get("name", "")) if ticket_info.get("name") is not None else ""
+                ticket_description = str(ticket_info.get("description", "")) if ticket_info.get("description") is not None else ""
+                ticket_date = str(ticket_info.get("create_date", "")) if ticket_info.get("create_date") is not None else ""
+                ticket_code = str(ticket_info.get("code", ticket_code)) if ticket_info.get("code") is not None else ticket_code
+        except Exception as e:
+            print(f"AVERTISSEMENT: Problème lors de l'extraction des données du ticket: {e}")
+        
+        # Nettoyer la description pour éliminer les balises HTML
+        ticket_description_nettoyee = nettoyer_html(ticket_description, debug=debug)
+        if debug:
+            print(f"Description originale: {ticket_description[:100]}...")
+            print(f"Description nettoyée: {ticket_description_nettoyee[:100]}...")
+        
+        # Ajouter les informations du ticket comme premier "message"
+        formatted_ticket_info = {
+            "id": "ticket_info",
+            "name": normaliser_accents(ticket_name) or f"Ticket {ticket_code}",
+            "code": ticket_code,
+            "description": ticket_description_nettoyee,
+            "date_create": ticket_date,
+            "role": "system",
+            "type": "contexte",
+            "body": f"TICKET {ticket_code}: {normaliser_accents(ticket_name)}.\n\nDESCRIPTION: {ticket_description_nettoyee or 'Aucune description disponible.'}"
+        }
+        processed_messages.append(formatted_ticket_info)
+        
+        # Vérifier que messages est bien une liste
+        if not isinstance(messages, list):
+            print(f"AVERTISSEMENT: Le fichier messages.json ne contient pas une liste valide. Type: {type(messages)}")
+            messages = []
+        
+        # Transformer chaque message
+        valid_messages = 0
+        for msg in messages:
+            # Vérifier que msg est un dictionnaire
+            if not isinstance(msg, dict):
+                print(f"AVERTISSEMENT: Message ignoré car ce n'est pas un dictionnaire. Type: {type(msg)}")
+                continue
+                
+            # Ignorer les messages vides
+            body = msg.get("body", "")
+            if not body or not isinstance(body, str):
+                continue
+            
+            if debug:
+                contient_html = bool(re.search(r'<[a-z]+[^>]*>', body, re.IGNORECASE))
+                if contient_html:
+                    print(f"Message {msg.get('id', 'unknown')} contient du HTML")
+            
+            # Déterminer le type (question/réponse) basé sur le rôle
+            role = detecter_role(msg)
+            message_type = "Question" if role == "Client" else "Réponse"
+            
+            # Nettoyer le contenu de manière sécurisée
+            contenu_nettoye = nettoyer_html(body, debug=debug)
+            if not contenu_nettoye:
+                if debug:
+                    print(f"Message {msg.get('id', 'unknown')} ignoré - contenu vide après nettoyage")
+                continue
+            
+            # Normaliser les champs textuels
+            email_from = normaliser_accents(msg.get("email_from", ""))
+            subject = normaliser_accents(msg.get("subject", ""))
+            
+            # Créer le message transformé avec des valeurs sécurisées
+            msg_id = msg.get("id", "")
+            if not msg_id:
+                msg_id = f"msg_{valid_messages+1}"
+                
+            # Convertir msg_id en string si ce n'est pas le cas
+            if not isinstance(msg_id, str):
+                try:
+                    msg_id = str(msg_id)
+                except:
+                    msg_id = f"msg_{valid_messages+1}"
+            
+            # Récupérer author_id de manière sécurisée
+            author_id = msg.get("author_id", [0, ""])
+            if not isinstance(author_id, list):
+                author_id = [0, ""]
+            
+            # Récupérer la date de manière sécurisée
+            date = msg.get("date", "")
+            if not isinstance(date, str):
+                try:
+                    date = str(date)
+                except:
+                    date = ""
+            
+            processed_message = {
+                "id": msg_id,
+                "author_id": author_id,
+                "role": role,
+                "type": message_type,
+                "date": date,
+                "email_from": email_from,
+                "subject": subject,
+                "body": contenu_nettoye
+            }
+            
+            processed_messages.append(processed_message)
+            valid_messages += 1
+        
+        # Trier par date (sauf le premier message qui est le contexte)
+        try:
+            processed_messages[1:] = sorted(processed_messages[1:], key=lambda x: x.get("date", ""))
+        except Exception as e:
+            print(f"AVERTISSEMENT: Impossible de trier les messages par date: {e}")
+        
+        # Vérifier qu'il y a au moins un message valide en plus du contexte
+        if valid_messages == 0:
+            print("AVERTISSEMENT: Aucun message valide trouvé après nettoyage.")
+            # Ajouter un message factice pour éviter les erreurs
+            processed_messages.append({
+                "id": "msg_default",
+                "role": "Client",
+                "type": "Question",
+                "date": formatted_ticket_info.get("date_create", ""),
+                "body": f"Problème concernant {formatted_ticket_info.get('name', 'ce ticket')}."
+            })
+        
+        # Écrire le fichier transformé
+        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            json.dump(processed_messages, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+        
+        print(f"Transformation réussie: {len(processed_messages)} messages traités ({valid_messages} messages réels)")
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"Erreur lors de la transformation des messages: {str(e)}")
+        import traceback
+        print(f"Détails: {traceback.format_exc()}")
+        raise
+
+def corriger_json_accents(input_file: str, output_file: Optional[str] = None) -> None:
+    """
+    Corrige les problèmes d'accents dans un fichier JSON.
+    
+    Args:
+        input_file: Chemin du fichier JSON à corriger
+        output_file: Chemin du fichier de sortie (par défaut, écrase le fichier d'entrée)
+    """
+    if output_file is None:
+        output_file = input_file
+    
+    try:
+        # Lire le fichier JSON
+        with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            content = json.load(f)
+        
+        # Fonction récursive pour normaliser tous les textes dans le JSON
+        def normaliser_json(obj):
+            if isinstance(obj, str):
+                return normaliser_accents(obj)
+            elif isinstance(obj, list):
+                return [normaliser_json(item) for item in obj]
+            elif isinstance(obj, dict):
+                return {k: normaliser_json(v) for k, v in obj.items()}
+            else:
+                return obj
+        
+        # Normaliser tout le contenu JSON
+        content_normalise = normaliser_json(content)
+        
+        # Écrire le fichier normalisé
+        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            json.dump(content_normalise, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+        
+        print(f"Correction des accents réussie pour {os.path.basename(input_file)}")
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"Erreur lors de la correction des accents: {str(e)}")
+        raise
+
+def corriger_markdown_accents(input_file: str, output_file: Optional[str] = None) -> None:
+    """
+    Corrige les problèmes d'accents dans un fichier Markdown.
+    
+    Args:
+        input_file: Chemin du fichier Markdown à corriger
+        output_file: Chemin du fichier de sortie (par défaut, écrase le fichier d'entrée)
+    """
+    if output_file is None:
+        output_file = input_file
+    
+    try:
+        # Lire le fichier Markdown
+        with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            content = f.read()
+        
+        # Normaliser les accents
+        content_normalise = normaliser_accents(content)
+        
+        # Vérifier si des changements ont été effectués
+        if content != content_normalise:
+            # Écrire le fichier normalisé
+            with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                f.write(content_normalise)
+            
+            print(f"Correction des accents réussie pour {os.path.basename(input_file)}")
+        else:
+            print(f"Aucune correction nécessaire pour {os.path.basename(input_file)}")
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"Erreur lors de la correction des accents dans le markdown: {str(e)}")
+        raise
+
+def reparer_ticket(ticket_dir: str) -> bool:
+    """
+    Répare et réinitialise le traitement d'un ticket dont les données sont corrompues.
+    
+    Args:
+        ticket_dir: Chemin du répertoire du ticket
+        
+    Returns:
+        True si la réparation a réussi, False sinon
+    """
+    try:
+        print(f"Tentative de réparation du ticket dans {ticket_dir}...")
+        
+        # Vérifier que le répertoire existe
+        if not os.path.isdir(ticket_dir):
+            print(f"ERREUR: Répertoire de ticket introuvable: {ticket_dir}")
+            return False
+        
+        # Chemins des fichiers critiques
+        ticket_info_path = os.path.join(ticket_dir, "ticket_info.json")
+        messages_path = os.path.join(ticket_dir, "messages.json")
+        attachments_path = os.path.join(ticket_dir, "attachments_info.json")
+        
+        # Vérifier et réparer ticket_info.json
+        if os.path.exists(ticket_info_path):
+            try:
+                with open(ticket_info_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    ticket_info = json.load(f)
+                
+                # Vérifier la structure minimale
+                if not isinstance(ticket_info, dict):
+                    raise ValueError("ticket_info.json n'est pas un dictionnaire valide")
+                
+                # Réparer les champs manquants ou invalides
+                code = os.path.basename(ticket_dir).replace("ticket_", "")
+                if "code" not in ticket_info or not isinstance(ticket_info["code"], str):
+                    ticket_info["code"] = code
+                    
+                if "name" not in ticket_info or not isinstance(ticket_info["name"], str):
+                    ticket_info["name"] = f"Ticket {code}"
+                    
+                if "description" not in ticket_info or not isinstance(ticket_info["description"], str):
+                    ticket_info["description"] = ""
+                    
+                # Réécrire le fichier nettoyé
+                with open(ticket_info_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                    json.dump(ticket_info, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+                    
+                print(f"✓ ticket_info.json réparé")
+                
+            except Exception as e:
+                print(f"! Erreur lors de la réparation de ticket_info.json: {str(e)}")
+                # Créer un ticket_info minimal
+                ticket_info = {
+                    "code": os.path.basename(ticket_dir).replace("ticket_", ""),
+                    "name": f"Ticket {os.path.basename(ticket_dir).replace('ticket_', '')}",
+                    "description": "",
+                    "create_date": ""
+                }
+                
+                # Sauvegarder la version minimale
+                with open(ticket_info_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                    json.dump(ticket_info, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+                    
+                print(f"✓ ticket_info.json recréé avec structure minimale")
+        else:
+            # Créer un ticket_info minimal
+            ticket_info = {
+                "code": os.path.basename(ticket_dir).replace("ticket_", ""),
+                "name": f"Ticket {os.path.basename(ticket_dir).replace('ticket_', '')}",
+                "description": "",
+                "create_date": ""
+            }
+            
+            # Sauvegarder la version minimale
+            with open(ticket_info_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(ticket_info, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+                
+            print(f"✓ ticket_info.json créé avec structure minimale")
+            
+        # Vérifier et réparer messages.json
+        messages_valides = False
+        if os.path.exists(messages_path):
+            try:
+                # Sauvegarder l'original s'il n'y a pas encore de backup
+                backup_file = os.path.join(ticket_dir, "messages.json.original")
+                if not os.path.exists(backup_file):
+                    shutil.copy2(messages_path, backup_file)
+                    print(f"✓ Sauvegarde originale créée: {backup_file}")
+                
+                # Essayer de charger le fichier
+                with open(messages_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    messages = json.load(f)
+                
+                # Vérifier que c'est une liste
+                if not isinstance(messages, list):
+                    raise ValueError("messages.json n'est pas une liste valide")
+                    
+                messages_valides = True
+                print(f"✓ messages.json valide ({len(messages)} messages)")
+            except Exception as e:
+                print(f"! Erreur dans messages.json: {str(e)}")
+                print("  Tentative de récupération...")
+                
+                # Essayer de récupérer depuis la sauvegarde
+                backup_file = os.path.join(ticket_dir, "messages.json.original")
+                if os.path.exists(backup_file):
+                    try:
+                        with open(backup_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                            messages = json.load(f)
+                            
+                        if isinstance(messages, list):
+                            # Sauvegarder la version récupérée
+                            with open(messages_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                                json.dump(messages, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+                                
+                            messages_valides = True
+                            print(f"✓ messages.json récupéré depuis la sauvegarde")
+                    except Exception:
+                        print("  Échec de la récupération depuis la sauvegarde")
+        
+        # Si les messages sont toujours invalides, créer un fichier minimal
+        if not messages_valides:
+            # Créer un fichier messages minimal
+            messages = [{
+                "id": 1,
+                "body": f"Message par défaut pour le ticket {os.path.basename(ticket_dir)}",
+                "date": "",
+                "email_from": "client@example.com"
+            }]
+            
+            # Sauvegarder la version minimale
+            with open(messages_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(messages, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+                
+            print(f"✓ messages.json recréé avec message par défaut")
+            
+        # Transformer messages.json pour le format attendu
+        print("Transformation des messages pour le bon format...")
+        transformer_messages(messages_path)
+        print("✓ Transformation des messages terminée")
+        
+        # Vérifier et réparer attachments_info.json
+        if os.path.exists(attachments_path):
+            try:
+                with open(attachments_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    attachments = json.load(f)
+                
+                # Vérifier que c'est une liste
+                if not isinstance(attachments, list):
+                    attachments = []
+                    with open(attachments_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                        json.dump(attachments, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+                    print(f"✓ attachments_info.json réparé (liste vide)")
+                else:
+                    print(f"✓ attachments_info.json valide ({len(attachments)} pièces jointes)")
+            except Exception as e:
+                print(f"! Erreur dans attachments_info.json: {str(e)}")
+                # Créer une liste vide
+                with open(attachments_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                    json.dump([], f, indent=2, ensure_ascii=False)
+                print(f"✓ attachments_info.json recréé (liste vide)")
+        else:
+            # Créer une liste vide
+            with open(attachments_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump([], f, indent=2, ensure_ascii=False)
+            print(f"✓ attachments_info.json créé (liste vide)")
+        
+        print(f"Réparation du ticket terminée avec succès!")
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"ERREUR lors de la réparation du ticket: {str(e)}")
+        import traceback
+        print(f"Détails: {traceback.format_exc()}")
+        return False
+
+def diagnostiquer_ticket(ticket_dir: str) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Diagnostique les problèmes dans un ticket et propose des solutions.
+    
+    Args:
+        ticket_dir: Chemin du répertoire du ticket
+        
+    Returns:
+        Rapport de diagnostic avec les problèmes identifiés et solutions proposées
+    """
+    diagnostic = {
+        "problemes": [],
+        "suggestions": [],
+        "etat_fichiers": {}
+    }
+    
+    print(f"Diagnostic du ticket dans {ticket_dir}...")
+    
+    # Vérifier que le répertoire existe
+    if not os.path.isdir(ticket_dir):
+        diagnostic["problemes"].append(f"Répertoire de ticket introuvable: {ticket_dir}")
+        diagnostic["suggestions"].append("Créer le répertoire du ticket")
+        return diagnostic
+    
+    # Chemins des fichiers critiques
+    ticket_info_path = os.path.join(ticket_dir, "ticket_info.json")
+    messages_path = os.path.join(ticket_dir, "messages.json")
+    messages_backup_path = os.path.join(ticket_dir, "messages.json.backup")
+    attachments_path = os.path.join(ticket_dir, "attachments_info.json")
+    attachments_dir = os.path.join(ticket_dir, "attachments")
+    questions_reponses_path = os.path.join(ticket_dir, "questions_reponses.md")
+    rapport_dir = os.path.join(ticket_dir, "rapport")
+    
+    # Vérifier ticket_info.json
+    if os.path.exists(ticket_info_path):
+        try:
+            with open(ticket_info_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                ticket_info = json.load(f)
+            
+            diagnostic["etat_fichiers"]["ticket_info.json"] = "valide"
+            
+            # Vérifier la structure minimale
+            if not isinstance(ticket_info, dict):
+                diagnostic["problemes"].append("ticket_info.json n'est pas un dictionnaire valide")
+                diagnostic["suggestions"].append("Réparer ticket_info.json avec --repair")
+                diagnostic["etat_fichiers"]["ticket_info.json"] = "invalide"
+            
+            # Vérifier les champs HTML
+            description = ticket_info.get("description", "")
+            if isinstance(description, str) and re.search(r'<[a-z]+[^>]*>', description, re.IGNORECASE):
+                diagnostic["problemes"].append("La description contient du HTML non traité")
+                diagnostic["suggestions"].append("Traiter les balises HTML dans la description")
+                
+        except Exception as e:
+            diagnostic["problemes"].append(f"Erreur dans ticket_info.json: {str(e)}")
+            diagnostic["suggestions"].append("Réparer ticket_info.json avec --repair")
+            diagnostic["etat_fichiers"]["ticket_info.json"] = "corrompu"
+    else:
+        diagnostic["problemes"].append(f"Fichier manquant: ticket_info.json")
+        diagnostic["suggestions"].append("Créer ticket_info.json avec --repair")
+        diagnostic["etat_fichiers"]["ticket_info.json"] = "manquant"
+    
+    # Vérifier messages.json
+    if os.path.exists(messages_path):
+        try:
+            with open(messages_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                messages = json.load(f)
+            
+            diagnostic["etat_fichiers"]["messages.json"] = "valide"
+            
+            # Vérifier que c'est une liste
+            if not isinstance(messages, list):
+                diagnostic["problemes"].append("messages.json n'est pas une liste valide")
+                diagnostic["suggestions"].append("Réparer messages.json avec --repair")
+                diagnostic["etat_fichiers"]["messages.json"] = "invalide"
+                
+            # Vérifier le contenu HTML dans les messages
+            html_count = 0
+            for msg in messages:
+                if not isinstance(msg, dict):
+                    continue
+                    
+                body = msg.get("body", "")
+                if isinstance(body, str) and re.search(r'<[a-z]+[^>]*>', body, re.IGNORECASE):
+                    html_count += 1
+            
+            if html_count > 0:
+                diagnostic["problemes"].append(f"{html_count} message(s) contiennent du HTML non traité")
+                diagnostic["suggestions"].append("Retraiter messages.json avec --debug pour voir les problèmes")
+                
+            # Vérifier les accents dans les messages
+            accents_count = 0
+            for msg in messages:
+                if not isinstance(msg, dict):
+                    continue
+                    
+                body = msg.get("body", "")
+                if isinstance(body, str):
+                    # Vérifier les entités HTML pour les accents
+                    if re.search(r'&[aeiounc][a-z]{3,5};', body, re.IGNORECASE):
+                        accents_count += 1
+                        
+            if accents_count > 0:
+                diagnostic["problemes"].append(f"{accents_count} message(s) contiennent des entités HTML d'accent non converties")
+                diagnostic["suggestions"].append("Corriger les accents avec --fix-all")
+                
+        except Exception as e:
+            diagnostic["problemes"].append(f"Erreur dans messages.json: {str(e)}")
+            diagnostic["suggestions"].append("Réparer messages.json avec --repair")
+            diagnostic["etat_fichiers"]["messages.json"] = "corrompu"
+    else:
+        diagnostic["problemes"].append(f"Fichier manquant: messages.json")
+        diagnostic["suggestions"].append("Créer messages.json avec --repair")
+        diagnostic["etat_fichiers"]["messages.json"] = "manquant"
+    
+    # Vérifier si une sauvegarde des messages existe
+    if os.path.exists(messages_backup_path):
+        diagnostic["etat_fichiers"]["messages.json.backup"] = "présent"
+    else:
+        diagnostic["etat_fichiers"]["messages.json.backup"] = "manquant"
+        
+    # Vérifier le fichier des questions et réponses
+    if os.path.exists(questions_reponses_path):
+        try:
+            with open(questions_reponses_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                content = f.read()
+            
+            diagnostic["etat_fichiers"]["questions_reponses.md"] = "présent"
+            
+            # Vérifier si des questions/réponses sont présentes
+            if "| Question | Réponse |" in content and not re.search(r'\| \*\*[^|]+\*\*: ', content):
+                diagnostic["problemes"].append("Le fichier questions_reponses.md ne contient pas de questions/réponses")
+                diagnostic["suggestions"].append("Retraiter le ticket pour extraire les questions/réponses")
+                
+        except Exception as e:
+            diagnostic["problemes"].append(f"Erreur dans questions_reponses.md: {str(e)}")
+            diagnostic["etat_fichiers"]["questions_reponses.md"] = "invalide"
+    else:
+        diagnostic["etat_fichiers"]["questions_reponses.md"] = "manquant"
+    
+    # Vérifier les pièces jointes
+    if os.path.exists(attachments_path):
+        try:
+            with open(attachments_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                attachments = json.load(f)
+            
+            diagnostic["etat_fichiers"]["attachments_info.json"] = "valide"
+            
+            # Vérifier que c'est une liste
+            if not isinstance(attachments, list):
+                diagnostic["problemes"].append("attachments_info.json n'est pas une liste valide")
+                diagnostic["suggestions"].append("Réparer attachments_info.json avec --repair")
+                diagnostic["etat_fichiers"]["attachments_info.json"] = "invalide"
+                
+            # Vérifier que les fichiers attachés existent
+            if os.path.exists(attachments_dir):
+                diagnostic["etat_fichiers"]["attachments/"] = "présent"
+                
+                for attachment in attachments:
+                    if not isinstance(attachment, dict):
+                        continue
+                        
+                    file_path = attachment.get("file_path", "")
+                    if not file_path:
+                        continue
+                        
+                    # Normaliser le chemin
+                    if not os.path.isabs(file_path):
+                        file_path = os.path.join(attachments_dir, os.path.basename(file_path))
+                        
+                    if not os.path.exists(file_path):
+                        file_name = os.path.basename(file_path)
+                        diagnostic["problemes"].append(f"Fichier attaché manquant: {file_name}")
+            else:
+                diagnostic["etat_fichiers"]["attachments/"] = "manquant"
+                diagnostic["problemes"].append("Répertoire attachments/ manquant")
+                
+        except Exception as e:
+            diagnostic["problemes"].append(f"Erreur dans attachments_info.json: {str(e)}")
+            diagnostic["suggestions"].append("Réparer attachments_info.json avec --repair")
+            diagnostic["etat_fichiers"]["attachments_info.json"] = "corrompu"
+    else:
+        diagnostic["etat_fichiers"]["attachments_info.json"] = "manquant"
+        diagnostic["problemes"].append("Fichier attachments_info.json manquant")
+        diagnostic["suggestions"].append("Créer attachments_info.json avec --repair")
+    
+    # Vérifier le répertoire rapport
+    if os.path.exists(rapport_dir):
+        diagnostic["etat_fichiers"]["rapport/"] = "présent"
+        
+        rapport_json = os.path.join(rapport_dir, "ticket_analysis.json")
+        rapport_md = os.path.join(rapport_dir, "ticket_analysis.md")
+        
+        if os.path.exists(rapport_json):
+            diagnostic["etat_fichiers"]["rapport/ticket_analysis.json"] = "présent"
+        else:
+            diagnostic["etat_fichiers"]["rapport/ticket_analysis.json"] = "manquant"
+            diagnostic["problemes"].append("Rapport JSON manquant")
+            
+        if os.path.exists(rapport_md):
+            diagnostic["etat_fichiers"]["rapport/ticket_analysis.md"] = "présent"
+        else:
+            diagnostic["etat_fichiers"]["rapport/ticket_analysis.md"] = "manquant"
+            diagnostic["problemes"].append("Rapport Markdown manquant")
+    else:
+        diagnostic["etat_fichiers"]["rapport/"] = "manquant"
+    
+    # Ajouter des suggestions globales si nécessaires
+    if len(diagnostic["problemes"]) > 3:
+        diagnostic["suggestions"].insert(0, "Utiliser l'option --repair pour essayer de corriger tous les problèmes automatiquement")
+    
+    # Afficher le résumé du diagnostic
+    print(f"\nRésumé du diagnostic pour {os.path.basename(ticket_dir)}:")
+    print(f"- Problèmes identifiés: {len(diagnostic['problemes'])}")
+    
+    for i, probleme in enumerate(diagnostic["problemes"]):
+        print(f"  {i+1}. {probleme}")
+    
+    print("\nSuggestions:")
+    for suggestion in diagnostic["suggestions"]:
+        print(f"- {suggestion}")
+    
+    return diagnostic
+
+def main():
+    """
+    Point d'entrée principal du script.
+    """
+    # Analyser les arguments
+    if len(sys.argv) < 2:
+        print("Usage: python post_process.py <ticket_dir> [options]")
+        print("Options:")
+        print("  --fix-all     Corriger les accents dans tous les fichiers JSON et Markdown")
+        print("  --fix-md      Corriger uniquement les fichiers Markdown")
+        print("  --repair      Réparer un ticket corrompu")
+        print("  --debug       Activer le mode débogage")
+        print("  --diagnose    Diagnostiquer les problèmes du ticket")
+        print("  --help        Afficher cette aide")
+        sys.exit(1)
+    
+    # Afficher l'aide
+    if "--help" in sys.argv:
+        print("Usage: python post_process.py <ticket_dir> [options]")
+        print("Options:")
+        print("  --fix-all     Corriger les accents dans tous les fichiers JSON et Markdown")
+        print("  --fix-md      Corriger uniquement les fichiers Markdown")
+        print("  --repair      Réparer un ticket corrompu")
+        print("  --debug       Activer le mode débogage")
+        print("  --diagnose    Diagnostiquer les problèmes du ticket")
+        print("  --help        Afficher cette aide")
+        sys.exit(0)
+    
+    ticket_dir = sys.argv[1]
+    fix_all = "--fix-all" in sys.argv
+    fix_md = "--fix-md" in sys.argv
+    repair = "--repair" in sys.argv
+    debug = "--debug" in sys.argv
+    diagnose = "--diagnose" in sys.argv
+    
+    # Vérifier que le répertoire existe
+    if not os.path.isdir(ticket_dir):
+        print(f"ERREUR: Répertoire non trouvé: {ticket_dir}")
+        sys.exit(1)
+    
+    # Option de diagnostic du ticket
+    if diagnose:
+        diagnostiquer_ticket(ticket_dir)
+        sys.exit(0)
+        
+    # Option de réparation du ticket
+    if repair:
+        success = reparer_ticket(ticket_dir)
+        if not success:
+            print("La réparation du ticket a échoué.")
+            sys.exit(1)
+        print("Ticket réparé avec succès!")
+        sys.exit(0)
+    
+    # Option de correction des accents dans les fichiers Markdown uniquement
+    if fix_md:
+        rapport_dir = os.path.join(ticket_dir, "rapport")
+        corrected = False
+        
+        # Corriger les fichiers Markdown du répertoire rapport
+        if os.path.exists(rapport_dir):
+            for root, _, files in os.walk(rapport_dir):
+                for file in files:
+                    if file.endswith(".md"):
+                        md_file = os.path.join(root, file)
+                        corriger_markdown_accents(md_file)
+                        corrected = True
+        
+        # Corriger les fichiers Markdown à la racine du ticket
+        for file in os.listdir(ticket_dir):
+            if file.endswith(".md"):
+                md_file = os.path.join(ticket_dir, file)
+                corriger_markdown_accents(md_file)
+                corrected = True
+        
+        if corrected:
+            print("Correction des accents terminée dans les fichiers Markdown.")
+        else:
+            print("Aucun fichier Markdown trouvé.")
+        sys.exit(0)
+    
+    # Transformation standard des messages
+    messages_file = os.path.join(ticket_dir, "messages.json")
+    if not os.path.exists(messages_file):
+        print(f"Fichier non trouvé: {messages_file}")
+        sys.exit(1)
+    
+    try:
+        # Transformer les messages
+        transformer_messages(messages_file, debug=debug)
+        print(f"Post-traitement terminé pour {messages_file}")
+        
+        # Corriger les accents dans tous les fichiers si demandé
+        if fix_all:
+            rapport_dir = os.path.join(ticket_dir, "rapport")
+            if os.path.exists(rapport_dir):
+                # Corriger les fichiers JSON
+                for root, _, files in os.walk(rapport_dir):
+                    for file in files:
+                        if file.endswith(".json"):
+                            json_file = os.path.join(root, file)
+                            corriger_json_accents(json_file)
+                
+                # Corriger les fichiers Markdown
+                for root, _, files in os.walk(rapport_dir):
+                    for file in files:
+                        if file.endswith(".md"):
+                            md_file = os.path.join(root, file)
+                            corriger_markdown_accents(md_file)
+                
+                # Corriger les fichiers Markdown à la racine du ticket
+                for file in os.listdir(ticket_dir):
+                    if file.endswith(".md"):
+                        md_file = os.path.join(ticket_dir, file)
+                        corriger_markdown_accents(md_file)
+            
+            print("Correction des accents terminée dans tous les fichiers.")
+    except Exception as e:
+        print(f"ERREUR lors du post-traitement: {str(e)}")
+        sys.exit(1)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+requests>=2.28.0
+mistralai>=0.0.7 

scripts/analyze_ticket.py

@@ -0,0 +1,444 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Script d'analyse de ticket pour extraire les informations essentielles
+et générer un rapport d'analyse complet.
+"""
+
+import os
+import sys
+import json
+import argparse
+import logging
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+# Configuration du logger
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[
+        logging.FileHandler("analyze_ticket.log"),
+        logging.StreamHandler()
+    ]
+)
+logger = logging.getLogger("analyze_ticket")
+
+try:
+    from llm import Mistral
+except ImportError:
+    logger.error("Module LLM non trouvé. Veuillez vous assurer que le répertoire parent est dans PYTHONPATH.")
+    sys.exit(1)
+
+class TicketAnalyzer:
+    """
+    Agent d'analyse de ticket qui extrait les informations pertinentes.
+    """
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialise l'agent d'analyse de ticket.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API pour le LLM
+        """
+        self.llm = Mistral(api_key=api_key)
+        self.llm.set_model("mistral-medium")
+        self.llm.set_temperature(0.3)
+        self.llm.set_max_tokens(1000)
+        
+        # Définir le prompt système par défaut
+        self.system_prompt = """
+        Tu es un expert en analyse de tickets de support technique.
+        
+        Ton objectif est d'analyser un ticket de support pour:
+        1. Identifier le problème principal
+        2. Résumer la solution (si présente)
+        3. Extraire les informations clés
+        4. Catégoriser le problème et sa gravité
+        5. Évaluer la qualité de la résolution
+        
+        Utilise un ton professionnel et factuel.
+        Concentre-toi uniquement sur les informations pertinentes.
+        Ne spécule pas au-delà de ce qui est présent dans les données.
+        
+        Si une information n'est pas disponible, indique-le clairement.
+        """
+        
+        self.historique = []
+    
+    def ajouter_historique(self, action: str, entree: str, resultat: str) -> None:
+        """
+        Ajoute une entrée à l'historique des actions.
+        
+        Args:
+            action: Type d'action effectuée
+            entree: Entrée de l'action
+            resultat: Résultat de l'action
+        """
+        self.historique.append({
+            "action": action,
+            "entree": entree,
+            "resultat": resultat
+        })
+        
+    def analyser_ticket(self, messages: List[Dict[str, Any]], infos_images: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse un ticket à partir de ses messages et informations d'images.
+        
+        Args:
+            messages: Liste des messages du ticket
+            infos_images: Informations sur les images analysées (optionnel)
+            
+        Returns:
+            Résultats de l'analyse du ticket
+        """
+        if not messages:
+            logger.warning("Aucun message à analyser")
+            return {
+                "success": False,
+                "erreur": "Aucun message à analyser"
+            }
+        
+        logger.info(f"Analyse de ticket avec {len(messages)} messages")
+        
+        # Extraire les informations du ticket depuis le premier message (contexte)
+        ticket_info = {}
+        if messages and messages[0].get("role") == "system" and messages[0].get("type") == "contexte":
+            ticket_info = {
+                "id": messages[0].get("id", ""),
+                "code": messages[0].get("code", ""),
+                "name": messages[0].get("name", ""),
+                "description": messages[0].get("description", ""),
+                "date_create": messages[0].get("date_create", "")
+            }
+            
+            # Retirer le message de contexte pour l'analyse
+            actual_messages = messages[1:]
+        else:
+            actual_messages = messages
+        
+        # Préparer le prompt pour l'analyse
+        prompt = f"""
+        Analyse ce ticket de support:
+        
+        TICKET: {ticket_info.get('code', 'N/A')} - {ticket_info.get('name', 'Sans titre')}
+        DATE: {ticket_info.get('date_create', 'Inconnue')}
+        
+        DESCRIPTION: 
+        {ticket_info.get('description', 'Aucune description')}
+        
+        MESSAGES:
+        """
+        
+        # Ajouter les messages
+        for i, msg in enumerate(actual_messages):
+            role = msg.get("role", "Inconnu")
+            date = msg.get("date", "")
+            body = msg.get("body", "")
+            
+            prompt += f"\n--- MESSAGE {i+1} ({role}, {date}) ---\n{body}\n"
+        
+        # Ajouter les informations sur les images si disponibles
+        if infos_images:
+            prompt += "\n\nIMAGES ANALYSÉES:\n"
+            
+            for image_path, analyse in infos_images.get("analyses", {}).items():
+                if analyse.get("pertinente", False):
+                    prompt += f"- {image_path}: {analyse.get('description', 'Pas de description')} ({analyse.get('type_image', 'type inconnu')})\n"
+            
+        # Demander une analyse structurée
+        prompt += """
+        
+        Fais une analyse complète et structurée du ticket avec les sections suivantes:
+        
+        1. PROBLÈME: Résume clairement le problème principal en 1-2 phrases
+        2. CATÉGORIE: Catégorise le problème (bug, demande de fonctionnalité, question, etc.)
+        3. GRAVITÉ: Évalue la gravité (Critique, Élevée, Moyenne, Faible)
+        4. SOLUTION: Résume la solution fournie ou indique qu'aucune solution n'a été fournie
+        5. EFFICACITÉ: Évalue si la solution a résolu le problème (Résolue, Partiellement résolue, Non résolue, Inconnue)
+        6. RÉSUMÉ: Fournis un résumé complet de l'incident en 3-5 phrases
+        7. POINTS CLÉS: Liste les 3-5 points les plus importants à retenir de ce ticket
+        
+        Réponds en format Markdown bien structuré.
+        """
+        
+        try:
+            # Effectuer l'analyse avec le LLM
+            resultat = self.llm.generate_text(prompt, system_prompt=self.system_prompt)
+            self.ajouter_historique("analyze_ticket", f"{len(messages)} messages", "Analyse effectuée")
+            
+            # Extraire le contenu
+            analyse_texte = resultat.get("content", "")
+            
+            # Extraire les différentes sections
+            sections = {}
+            
+            current_section = None
+            current_content = []
+            
+            for line in analyse_texte.split("\n"):
+                # Détecter les en-têtes de section
+                if line.startswith("# "):
+                    if current_section:
+                        sections[current_section] = "\n".join(current_content).strip()
+                    current_section = line[2:].strip().lower()
+                    current_content = []
+                elif line.startswith("## "):
+                    if current_section:
+                        sections[current_section] = "\n".join(current_content).strip()
+                    current_section = line[3:].strip().lower()
+                    current_content = []
+                elif ":" in line and not "://" in line and not current_section:
+                    # Cas des lignes "SECTION: contenu" sans formatage Markdown
+                    parts = line.split(":", 1)
+                    if len(parts) == 2 and parts[0].strip().upper() == parts[0].strip():
+                        current_section = parts[0].strip().lower()
+                        current_content = [parts[1].strip()]
+                    else:
+                        if current_section:
+                            current_content.append(line)
+                else:
+                    if current_section:
+                        current_content.append(line)
+            
+            # Ajouter la dernière section
+            if current_section:
+                sections[current_section] = "\n".join(current_content).strip()
+            
+            # Si on n'a pas pu extraire les sections, utiliser tout le texte
+            if not sections:
+                sections = {
+                    "analyse_complete": analyse_texte
+                }
+            
+            # Créer le résultat final
+            resultat_analyse = {
+                "success": True,
+                "ticket_info": ticket_info,
+                "sections": sections,
+                "analyse_brute": analyse_texte,
+                "nb_messages": len(actual_messages)
+            }
+            
+            logger.info("Analyse de ticket terminée avec succès")
+            return resultat_analyse
+            
+        except Exception as e:
+            erreur = f"Erreur lors de l'analyse du ticket: {str(e)}"
+            logger.error(erreur)
+            return {
+                "success": False,
+                "erreur": erreur
+            }
+    
+    def generer_rapport_markdown(self, analyse: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Génère un rapport Markdown à partir de l'analyse du ticket.
+        
+        Args:
+            analyse: Résultat de l'analyse du ticket
+            
+        Returns:
+            Rapport au format Markdown
+        """
+        if not analyse.get("success", False):
+            return f"# Échec de l'analyse\n\nErreur: {analyse.get('erreur', 'Inconnue')}"
+        
+        ticket_info = analyse.get("ticket_info", {})
+        sections = analyse.get("sections", {})
+        
+        # En-tête du rapport
+        rapport = f"# Rapport d'analyse de ticket\n\n"
+        rapport += f"**Ticket**: {ticket_info.get('code', 'N/A')} - {ticket_info.get('name', 'Sans titre')}\n"
+        rapport += f"**Date**: {ticket_info.get('date_create', 'Inconnue')}\n"
+        rapport += f"**Messages analysés**: {analyse.get('nb_messages', 0)}\n\n"
+        
+        # Récupérer les sections principales
+        problem = sections.get("problème", sections.get("probleme", ""))
+        category = sections.get("catégorie", sections.get("categorie", ""))
+        severity = sections.get("gravité", sections.get("gravite", ""))
+        solution = sections.get("solution", "")
+        efficacy = sections.get("efficacité", sections.get("efficacite", ""))
+        summary = sections.get("résumé", sections.get("resume", ""))
+        key_points = sections.get("points clés", sections.get("points cles", ""))
+        
+        # Ajouter les sections au rapport
+        if problem:
+            rapport += f"## Problème\n\n{problem}\n\n"
+        
+        if category or severity:
+            rapport += "## Classification\n\n"
+            if category:
+                rapport += f"**Catégorie**: {category}\n\n"
+            if severity:
+                rapport += f"**Gravité**: {severity}\n\n"
+        
+        if solution:
+            rapport += f"## Solution\n\n{solution}\n\n"
+            
+        if efficacy:
+            rapport += f"**Efficacité**: {efficacy}\n\n"
+        
+        if summary:
+            rapport += f"## Résumé\n\n{summary}\n\n"
+        
+        if key_points:
+            rapport += f"## Points clés\n\n{key_points}\n\n"
+        
+        # Ajouter les autres sections qui n'auraient pas été traitées
+        for name, content in sections.items():
+            if name not in ["problème", "probleme", "catégorie", "categorie", 
+                            "gravité", "gravite", "solution", "efficacité", 
+                            "efficacite", "résumé", "resume", "points clés", 
+                            "points cles", "analyse_complete"]:
+                rapport += f"## {name.title()}\n\n{content}\n\n"
+        
+        # Ajouter le rapport complet si on n'a pas pu extraire les sections
+        if "analyse_complete" in sections and len(sections) == 1:
+            rapport += f"## Analyse complète\n\n{sections['analyse_complete']}\n\n"
+        
+        # Ajouter les paramètres de l'analyse
+        rapport += "## Paramètres de l'analyse\n\n"
+        rapport += f"- **Modèle**: {self.llm.get_model()}\n"
+        rapport += f"- **Température**: {self.llm.get_temperature()}\n"
+        
+        return rapport
+        
+def charger_config():
+    """
+    Charge la configuration depuis config.json.
+    
+    Returns:
+        Configuration chargée
+    """
+    config_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), "config.json")
+    
+    if not os.path.exists(config_path):
+        logger.warning(f"Fichier de configuration non trouvé: {config_path}")
+        return {"llm": {"api_key": None}}
+    
+    try:
+        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            config = json.load(f)
+        return config
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Erreur lors du chargement de la configuration: {str(e)}")
+        return {"llm": {"api_key": None}}
+
+def main():
+    """
+    Point d'entrée du script.
+    """
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Analyse un ticket de support.")
+    parser.add_argument("--messages", "-m", required=True, help="Chemin vers le fichier messages.json")
+    parser.add_argument("--images-rapport", "-i", help="Chemin vers le rapport d'analyse d'images (filter_report.json)")
+    parser.add_argument("--output", "-o", help="Répertoire de sortie pour les rapports")
+    parser.add_argument("--format", "-f", choices=["json", "md", "both"], default="both", 
+                      help="Format de sortie (json, md, both)")
+    parser.add_argument("--verbose", "-v", action="store_true", help="Afficher plus d'informations")
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # Configurer le niveau de log
+    if args.verbose:
+        logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
+    
+    # Vérifier que le fichier messages existe
+    if not os.path.exists(args.messages):
+        logger.error(f"Fichier de messages non trouvé: {args.messages}")
+        sys.exit(1)
+    
+    # Charger les messages
+    try:
+        with open(args.messages, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            messages = json.load(f)
+        
+        if not isinstance(messages, list):
+            logger.error(f"Format de fichier messages.json invalide. Une liste est attendue.")
+            sys.exit(1)
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Erreur lors du chargement des messages: {str(e)}")
+        sys.exit(1)
+    
+    # Charger les informations sur les images si disponibles
+    images_info = None
+    if args.images_rapport and os.path.exists(args.images_rapport):
+        try:
+            with open(args.images_rapport, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                images_info = json.load(f)
+            logger.info(f"Informations sur les images chargées: {args.images_rapport}")
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Impossible de charger les informations sur les images: {str(e)}")
+    
+    # Déterminer le répertoire de sortie
+    output_dir = args.output
+    if not output_dir:
+        # Par défaut, utiliser le même répertoire que le fichier messages
+        output_dir = os.path.dirname(args.messages)
+        if not output_dir:
+            output_dir = "."
+    
+    # Créer le répertoire de sortie s'il n'existe pas
+    rapport_dir = os.path.join(output_dir, "rapport")
+    os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True)
+    
+    # Charger la configuration
+    config = charger_config()
+    api_key = config.get("llm", {}).get("api_key")
+    
+    # Initialiser l'analyseur de ticket
+    analyzer = TicketAnalyzer(api_key=api_key)
+    
+    try:
+        # Analyser le ticket
+        resultat = analyzer.analyser_ticket(messages, images_info)
+        
+        if not resultat.get("success", False):
+            logger.error(f"Échec de l'analyse: {resultat.get('erreur', 'Erreur inconnue')}")
+            sys.exit(1)
+        
+        # Générer le rapport Markdown
+        rapport_md = analyzer.generer_rapport_markdown(resultat)
+        
+        # Sauvegarder les résultats selon le format demandé
+        if args.format in ["json", "both"]:
+            json_path = os.path.join(rapport_dir, "ticket_analysis.json")
+            with open(json_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(resultat, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+            logger.info(f"Rapport JSON sauvegardé: {json_path}")
+        
+        if args.format in ["md", "both"]:
+            md_path = os.path.join(rapport_dir, "ticket_analysis.md")
+            with open(md_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                f.write(rapport_md)
+            logger.info(f"Rapport Markdown sauvegardé: {md_path}")
+        
+        # Afficher un résumé
+        print("\nRésumé de l'analyse:")
+        print(f"Ticket: {resultat.get('ticket_info', {}).get('code', 'N/A')} - {resultat.get('ticket_info', {}).get('name', 'Sans titre')}")
+        print(f"Messages analysés: {resultat.get('nb_messages', 0)}")
+        print(f"Sections extraites: {len(resultat.get('sections', {}))}")
+        
+        # Afficher un extrait du problème et de la solution
+        sections = resultat.get("sections", {})
+        probleme = sections.get("problème", sections.get("probleme", ""))
+        solution = sections.get("solution", "")
+        
+        if probleme:
+            probleme_court = probleme[:150] + "..." if len(probleme) > 150 else probleme
+            print(f"\nProblème: {probleme_court}")
+        
+        if solution:
+            solution_court = solution[:150] + "..." if len(solution) > 150 else solution
+            print(f"\nSolution: {solution_court}")
+        
+        print(f"\nRappport complet sauvegardé dans: {rapport_dir}")
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Erreur lors de l'analyse: {str(e)}")
+        import traceback
+        logger.debug(f"Détails: {traceback.format_exc()}")
+        sys.exit(1)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

scripts/extract_question_reponse.py

@@ -0,0 +1,534 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Script d'extraction des questions et réponses d'un ticket.
+Génère un tableau Markdown avec les questions et réponses identifiées.
+"""
+
+import os
+import sys
+import json
+import argparse
+import logging
+import re
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+# Configuration du logger
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[
+        logging.FileHandler("extract_qr.log"),
+        logging.StreamHandler()
+    ]
+)
+logger = logging.getLogger("extract_qr")
+
+try:
+    from llm import Mistral
+except ImportError:
+    logger.error("Module LLM non trouvé. Veuillez vous assurer que le répertoire parent est dans PYTHONPATH.")
+    sys.exit(1)
+
+class QuestionReponseExtractor:
+    """
+    Agent d'extraction des questions et réponses d'un ticket.
+    """
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialise l'agent d'extraction de questions-réponses.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API pour le LLM
+        """
+        self.llm = Mistral(api_key=api_key)
+        
+        # Configurer le LLM
+        try:
+            self.llm.model = "mistral-medium"
+            self.llm.temperature = 0.3
+            self.llm.max_tokens = 2000
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Impossible de configurer le modèle: {e}")
+        
+        # Définir le prompt système par défaut
+        self.system_prompt = """
+        Tu es un expert en analyse de conversations de support technique.
+
+        Votre mission est d'identifier avec précision:
+        1. Le rôle de chaque intervenant (client ou support technique)
+        2. La nature de chaque message (question, réponse, information additionnelle)
+        3. Le contenu essentiel de chaque message en éliminant les formules de politesse,
+           signatures, mentions légales et autres éléments non pertinents
+
+        Pour l'identification client/support:
+        - Support: Signatures avec noms d'entreprise fournissant le logiciel, domaines email
+          comme @cbao.fr, @odoo.com, mentions "support technique", etc.
+        - Client: Utilisateurs finaux qui signalent des problèmes ou posent des questions
+
+        Pour la classification en question/réponse:
+        - Questions: Demandes explicites (avec "?"), demandes implicites de résolution
+          de problèmes, descriptions de bugs ou dysfonctionnements
+        - Réponses: Explications techniques, solutions proposées, instructions fournies
+          par le support
+
+        Concentre-toi uniquement sur le contenu technique utile en ignorant tous les
+        éléments superflus qui n'apportent pas d'information sur le problème ou sa solution.
+        """
+        
+        self.historique = []
+    
+    def ajouter_historique(self, action: str, entree: str, resultat: str) -> None:
+        """
+        Ajoute une entrée à l'historique des actions.
+        
+        Args:
+            action: Type d'action effectuée
+            entree: Entrée de l'action
+            resultat: Résultat de l'action
+        """
+        self.historique.append({
+            "action": action,
+            "entree": entree,
+            "resultat": resultat
+        })
+    
+    def nettoyer_contenu(self, texte: str) -> str:
+        """
+        Nettoie le contenu en supprimant signatures, mentions légales, etc.
+        
+        Args:
+            texte: Texte brut à nettoyer
+            
+        Returns:
+            Texte nettoyé des éléments non pertinents
+        """
+        # Si l'entrée n'est pas une chaîne, convertir en chaîne ou retourner vide
+        if not isinstance(texte, str):
+            if texte is None:
+                return ""
+            try:
+                texte = str(texte)
+            except:
+                return ""
+        
+        # Détecter et supprimer les balises HTML avec regex robuste
+        try:
+            # Première passe - balises standard
+            texte_nettoye = re.sub(r'</?[a-z]+[^>]*>', ' ', texte, flags=re.IGNORECASE)
+            
+            # Deuxième passe - balises restantes, y compris les mal formées
+            texte_nettoye = re.sub(r'<[^>]*>', ' ', texte_nettoye)
+            
+            # Troisième passe pour les balises qui pourraient avoir échappé
+            texte_nettoye = re.sub(r'<[^>]*$', ' ', texte_nettoye)  # Balises incomplètes à la fin
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Erreur lors du nettoyage HTML: {e}")
+            texte_nettoye = texte
+        
+        # Remplacer les références aux images
+        texte_nettoye = re.sub(r'\[Image:[^\]]+\]', '[Image]', texte_nettoye)
+        texte_nettoye = re.sub(r'<img[^>]+>', '[Image]', texte_nettoye, flags=re.IGNORECASE)
+        
+        # Supprimer les éléments courants non pertinents
+        patterns_a_supprimer = [
+            r'Cordialement,[\s\S]*?$',
+            r'Bien cordialement,[\s\S]*?$', 
+            r'Bonne réception[\s\S]*?$',
+            r'À votre disposition[\s\S]*?$',
+            r'Support technique[\s\S]*?$',
+            r'L\'objectif du Support Technique[\s\S]*?$',
+            r'Notre service est ouvert[\s\S]*?$',
+            r'Dès réception[\s\S]*?$',
+            r'Confidentialité[\s\S]*?$',
+            r'Ce message électronique[\s\S]*?$',
+            r'Droit à la déconnexion[\s\S]*?$',
+            r'Afin d\'assurer une meilleure traçabilité[\s\S]*?$',
+            r'tél\s*:\s*[\d\s\+]+',
+            r'mobile\s*:\s*[\d\s\+]+',
+            r'www\.[^\s]+\.[a-z]{2,3}',
+            r'\*{10,}.*?\*{10,}',  # Lignes de séparation avec astérisques
+            r'----.*?----',        # Lignes de séparation avec tirets
+        ]
+        
+        for pattern in patterns_a_supprimer:
+            texte_nettoye = re.sub(pattern, '', texte_nettoye, flags=re.IGNORECASE)
+        
+        # Supprimer les lignes multiples vides et espaces multiples
+        texte_nettoye = re.sub(r'\n\s*\n', '\n', texte_nettoye)
+        texte_nettoye = re.sub(r'\s+', ' ', texte_nettoye)
+        
+        # Convertir les entités HTML
+        html_entities = {
+            '&nbsp;': ' ', '&lt;': '<', '&gt;': '>', '&amp;': '&', 
+            '&quot;': '"', '&apos;': "'", '&euro;': '€', '&copy;': '©',
+            '&reg;': '®', '&eacute;': 'é', '&egrave;': 'è', '&agrave;': 'à',
+            '&ccedil;': 'ç', '&ecirc;': 'ê', '&acirc;': 'â', '&icirc;': 'î',
+            '&ocirc;': 'ô', '&ucirc;': 'û'
+        }
+        
+        for entity, char in html_entities.items():
+            texte_nettoye = texte_nettoye.replace(entity, char)
+        
+        return texte_nettoye.strip()
+    
+    def detecter_role(self, message: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Détecte si un message provient du client ou du support.
+        
+        Args:
+            message: Dictionnaire contenant les informations du message
+            
+        Returns:
+            "Client" ou "Support"
+        """
+        # Vérifier le champ 'role' s'il existe déjà
+        if "role" in message and message["role"] in ["Client", "Support"]:
+            return message["role"]
+        
+        # Indices de support dans l'email
+        domaines_support = ["@cbao.fr", "@odoo.com", "support@", "ticket.support"]
+        indices_nom_support = ["support", "cbao", "technique", "odoo"]
+        
+        email = message.get("email_from", "").lower()
+        # Nettoyer le format "Nom <email@domaine.com>"
+        if "<" in email and ">" in email:
+            match = re.search(r'<([^>]+)>', email)
+            if match:
+                email = match.group(1).lower()
+        
+        # Vérifier le domaine email
+        if any(domaine in email for domaine in domaines_support):
+            return "Support"
+        
+        # Vérifier le nom d'auteur
+        auteur = ""
+        if "author_id" in message and isinstance(message["author_id"], list) and len(message["author_id"]) > 1:
+            auteur = str(message["author_id"][1]).lower()
+        elif "auteur" in message:
+            auteur = str(message["auteur"]).lower()
+            
+        if any(indice in auteur for indice in indices_nom_support):
+            return "Support"
+        
+        # Par défaut, considérer comme client
+        return "Client"
+    
+    def extraire_questions_reponses(self, messages: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Extrait les questions et réponses d'une liste de messages.
+        
+        Args:
+            messages: Liste des messages du ticket
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire avec les questions et réponses extraites
+        """
+        if not messages:
+            logger.warning("Aucun message à analyser")
+            return {
+                "success": False,
+                "erreur": "Aucun message à analyser",
+                "paires_qr": []
+            }
+        
+        logger.info(f"Extraction des questions et réponses de {len(messages)} messages")
+        
+        # Préparation des messages
+        messages_prepares = []
+        for msg in messages:
+            # Nettoyer le contenu
+            contenu = msg.get("body", "") or msg.get("contenu", "")
+            contenu_nettoye = self.nettoyer_contenu(contenu)
+            
+            # Détecter le rôle
+            role = self.detecter_role(msg)
+            
+            # Ajouter le message préparé si non vide après nettoyage
+            if contenu_nettoye.strip():
+                messages_prepares.append({
+                    "id": msg.get("id", "") or msg.get("ID", ""),
+                    "date": msg.get("date", ""),
+                    "role": role,
+                    "body": contenu_nettoye
+                })
+        
+        # S'il n'y a pas assez de messages pour une conversation
+        if len(messages_prepares) < 2:
+            logger.warning("Pas assez de messages pour une conversation")
+            return {
+                "success": True,
+                "paires_qr": [],
+                "nb_questions": 0,
+                "nb_reponses": 0
+            }
+        
+        # Trier par date si disponible
+        messages_prepares.sort(key=lambda x: x.get("date", ""))
+        
+        # Préparer l'entrée pour le LLM
+        messages_for_llm = []
+        for i, msg in enumerate(messages_prepares):
+            messages_for_llm.append({
+                "numero": i + 1,
+                "role": msg.get("role", "Inconnu"),
+                "date": msg.get("date", ""),
+                "contenu": msg.get("body", "")
+            })
+        
+        # Préparer le prompt pour extraire les paires Q/R
+        prompt = """
+        Analyse la conversation suivante et identifie toutes les paires de questions et réponses.
+        
+        Pour chaque message:
+        1. Identifie s'il s'agit d'une question, d'une réponse ou d'une information.
+        2. Extrais le contenu essentiel en ignorant les formules de politesse et les signatures.
+        
+        Ensuite, forme des paires de questions-réponses en associant chaque question avec sa réponse correspondante.
+        
+        Réponds en utilisant la structure suivante:
+        
+        ```
+        MESSAGE 1:
+        - Rôle: [Client/Support]
+        - Type: [Question/Réponse/Information]
+        - Contenu essentiel: [Contenu essentiel du message]
+        
+        MESSAGE 2:
+        ...
+        
+        PAIRE 1:
+        - Question (Client): [Question posée]
+        - Réponse (Support): [Réponse donnée]
+        
+        PAIRE 2:
+        ...
+        ```
+        
+        Si une question n'a pas de réponse, indique-le.
+        """
+        
+        try:
+            # Appeler le LLM pour l'analyse
+            from json import dumps
+            resultat = self.llm.chat_completion([
+                {"role": "system", "content": self.system_prompt},
+                {"role": "user", "content": prompt + "\n\nConversation:\n" + dumps(messages_for_llm, indent=2)}
+            ])
+            
+            contenu = resultat.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
+            self.ajouter_historique("analyze_messages", f"{len(messages)} messages", "Analyse effectuée")
+            
+            # Traiter la réponse pour extraire les messages analysés
+            messages_analyses = []
+            pattern_messages = r"MESSAGE (\d+):\s*- Rôle: (Client|Support)\s*- Type: (Question|Réponse|Information)\s*- Contenu essentiel: (.*?)(?=MESSAGE \d+:|PAIRE \d+:|$)"
+            for match in re.finditer(pattern_messages, contenu, re.DOTALL):
+                num = int(match.group(1))
+                role = match.group(2)
+                type_msg = match.group(3)
+                contenu_essentiel = match.group(4).strip()
+                
+                # Trouver le message correspondant
+                msg_idx = num - 1
+                msg_id = ""
+                msg_date = ""
+                
+                if 0 <= msg_idx < len(messages_for_llm):
+                    original_idx = messages_for_llm[msg_idx]["numero"] - 1
+                    if 0 <= original_idx < len(messages_prepares):
+                        msg_id = messages_prepares[original_idx].get("id", "")
+                        msg_date = messages_prepares[original_idx].get("date", "")
+                
+                messages_analyses.append({
+                    "id": msg_id,
+                    "date": msg_date,
+                    "role": role,
+                    "type": type_msg,
+                    "contenu": contenu_essentiel
+                })
+            
+            # Extraire les paires QR
+            paires_qr = []
+            pattern_paires = r"PAIRE (\d+):\s*- Question \((Client|Support)\): (.*?)(?:\s*- Réponse \((Client|Support)\): (.*?))?(?=PAIRE \d+:|$)"
+            for match in re.finditer(pattern_paires, contenu, re.DOTALL):
+                num = match.group(1)
+                q_role = match.group(2)
+                question = match.group(3).strip()
+                r_role = match.group(4) if match.group(4) else ""
+                reponse = match.group(5).strip() if match.group(5) else ""
+                
+                paires_qr.append({
+                    "numero": num,
+                    "question": {
+                        "role": q_role,
+                        "contenu": question
+                    },
+                    "reponse": {
+                        "role": r_role,
+                        "contenu": reponse
+                    } if reponse else None
+                })
+            
+            return {
+                "success": True,
+                "messages_analyses": messages_analyses,
+                "paires_qr": paires_qr,
+                "nb_questions": len(paires_qr),
+                "nb_reponses": sum(1 for p in paires_qr if p.get("reponse"))
+            }
+            
+        except Exception as e:
+            erreur = f"Erreur lors de l'extraction des questions et réponses: {str(e)}"
+            logger.error(erreur)
+            return {
+                "success": False,
+                "erreur": erreur,
+                "paires_qr": []
+            }
+    
+    def generer_tableau_markdown(self, paires_qr: List[Dict[str, Any]]) -> str:
+        """
+        Génère un tableau Markdown avec les questions et réponses.
+        
+        Args:
+            paires_qr: Liste de paires question/réponse
+            
+        Returns:
+            Tableau Markdown formaté
+        """
+        # Créer le tableau
+        markdown = ["# Analyse des Questions et Réponses\n"]
+        markdown.append("| Question | Réponse |")
+        markdown.append("|---------|---------|")
+        
+        if not paires_qr:
+            # Si aucune paire n'a été trouvée, laisser le tableau vide
+            pass
+        else:
+            for paire in paires_qr:
+                question = paire.get("question", {})
+                reponse = paire.get("reponse", {})
+                
+                q_role = question.get("role", "Client")
+                q_contenu = question.get("contenu", "")
+                
+                if reponse:
+                    r_role = reponse.get("role", "Support")
+                    r_contenu = reponse.get("contenu", "")
+                    
+                    markdown.append(f"| **{q_role}**: {q_contenu} | **{r_role}**: {r_contenu} |")
+                else:
+                    markdown.append(f"| **{q_role}**: {q_contenu} | *Pas de réponse* |")
+        
+        # Ajouter les informations sur les paramètres LLM utilisés
+        markdown.append("\n## Paramètres LLM utilisés\n")
+        
+        markdown.append(f"- **Type de LLM**: Mistral")
+        markdown.append(f"- **Modèle**: {getattr(self.llm, 'model', 'mistral-medium')}")
+        markdown.append(f"- **Température**: {getattr(self.llm, 'temperature', 0.3)}")
+        markdown.append(f"- **Tokens max**: {getattr(self.llm, 'max_tokens', 2000)}")
+        
+        return "\n".join(markdown)
+
+def charger_config():
+    """
+    Charge la configuration depuis config.json.
+    
+    Returns:
+        Configuration chargée
+    """
+    config_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), "config.json")
+    
+    if not os.path.exists(config_path):
+        logger.warning(f"Fichier de configuration non trouvé: {config_path}")
+        return {"llm": {"api_key": None}}
+    
+    try:
+        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            config = json.load(f)
+        return config
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Erreur lors du chargement de la configuration: {str(e)}")
+        return {"llm": {"api_key": None}}
+
+def main():
+    """
+    Point d'entrée du script.
+    """
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Extrait les questions et réponses d'un ticket de support.")
+    parser.add_argument("--messages", "-m", required=True, help="Chemin vers le fichier messages.json")
+    parser.add_argument("--output", "-o", help="Chemin du fichier de sortie pour le tableau Markdown (par défaut: <dossier_messages>/questions_reponses.md)")
+    parser.add_argument("--verbose", "-v", action="store_true", help="Afficher plus d'informations")
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # Configurer le niveau de log
+    if args.verbose:
+        logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
+    
+    # Vérifier que le fichier messages existe
+    if not os.path.exists(args.messages):
+        logger.error(f"Fichier de messages non trouvé: {args.messages}")
+        sys.exit(1)
+    
+    # Charger les messages
+    try:
+        with open(args.messages, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            messages = json.load(f)
+        
+        if not isinstance(messages, list):
+            logger.error(f"Format de fichier messages.json invalide. Une liste est attendue.")
+            sys.exit(1)
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Erreur lors du chargement des messages: {str(e)}")
+        sys.exit(1)
+    
+    # Déterminer le chemin de sortie
+    output_path = args.output
+    if not output_path:
+        # Par défaut, utiliser le même répertoire que le fichier messages
+        output_dir = os.path.dirname(args.messages)
+        if not output_dir:
+            output_dir = "."
+        output_path = os.path.join(output_dir, "questions_reponses.md")
+    
+    # Charger la configuration
+    config = charger_config()
+    api_key = config.get("llm", {}).get("api_key")
+    
+    # Initialiser l'extracteur de questions-réponses
+    extractor = QuestionReponseExtractor(api_key=api_key)
+    
+    try:
+        # Extraire les questions et réponses
+        resultats = extractor.extraire_questions_reponses(messages)
+        
+        if not resultats.get("success", False):
+            logger.error(f"Échec de l'extraction: {resultats.get('erreur', 'Erreur inconnue')}")
+            sys.exit(1)
+        
+        # Générer le tableau Markdown
+        tableau_md = extractor.generer_tableau_markdown(resultats.get("paires_qr", []))
+        
+        # Sauvegarder le tableau
+        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(tableau_md)
+        
+        logger.info(f"Tableau Markdown sauvegardé: {output_path}")
+        
+        # Afficher un résumé
+        print("\nRésumé de l'extraction:")
+        print(f"Messages analysés: {len(messages)}")
+        print(f"Questions extraites: {resultats.get('nb_questions', 0)}")
+        print(f"Réponses extraites: {resultats.get('nb_reponses', 0)}")
+        print(f"Tableau Markdown sauvegardé: {output_path}")
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Erreur lors de l'extraction: {str(e)}")
+        import traceback
+        logger.debug(f"Détails: {traceback.format_exc()}")
+        sys.exit(1)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

scripts/extract_ticket.py

@@ -0,0 +1,504 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Script d'extraction et de prétraitement des tickets.
+Nettoie les données et sépare les pièces jointes des messages.
+"""
+
+import os
+import sys
+import json
+import re
+import shutil
+import argparse
+import unicodedata
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+from bs4 import BeautifulSoup
+import logging
+
+# Configuration du logger
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[
+        logging.FileHandler("extract_ticket.log"),
+        logging.StreamHandler()
+    ]
+)
+logger = logging.getLogger("extract_ticket")
+
+def nettoyer_html(texte: str) -> str:
+    """
+    Nettoie le contenu HTML en utilisant BeautifulSoup.
+    
+    Args:
+        texte: Texte HTML à nettoyer
+        
+    Returns:
+        Texte nettoyé
+    """
+    if not texte:
+        return ""
+    
+    if not isinstance(texte, str):
+        try:
+            texte = str(texte)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Impossible de convertir en texte: {e}")
+            return ""
+    
+    # Utiliser BeautifulSoup pour le nettoyage
+    try:
+        soup = BeautifulSoup(texte, 'html.parser')
+        texte_nettoye = soup.get_text(separator=' ')
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Erreur lors du nettoyage HTML avec BeautifulSoup: {e}")
+        # Fallback à regex si BeautifulSoup échoue
+        try:
+            texte_nettoye = re.sub(r'<[^>]+>', ' ', texte)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Erreur lors du nettoyage HTML avec regex: {e}")
+            texte_nettoye = texte
+    
+    # Remplacer les références aux images
+    texte_nettoye = re.sub(r'\[Image:[^\]]+\]', '[Image]', texte_nettoye)
+    
+    # Supprimer les éléments courants non pertinents
+    patterns_a_supprimer = [
+        r'Cordialement,[\s\S]*?$',
+        r'Bien cordialement,[\s\S]*?$', 
+        r'Bonne réception[\s\S]*?$',
+        r'À votre disposition[\s\S]*?$',
+        r'Support technique[\s\S]*?$',
+        r'L\'objectif du Support Technique[\s\S]*?$',
+        r'Notre service est ouvert[\s\S]*?$',
+        r'Dès réception[\s\S]*?$',
+        r'Confidentialité[\s\S]*?$',
+        r'Ce message électronique[\s\S]*?$',
+        r'Droit à la déconnexion[\s\S]*?$',
+        r'Afin d\'assurer une meilleure traçabilité[\s\S]*?$',
+        r'tél\s*:\s*[\d\s\+]+',
+        r'mobile\s*:\s*[\d\s\+]+',
+        r'www\.[^\s]+\.[a-z]{2,3}',
+    ]
+    
+    for pattern in patterns_a_supprimer:
+        texte_nettoye = re.sub(pattern, '', texte_nettoye, flags=re.IGNORECASE)
+    
+    # Supprimer les lignes multiples vides
+    texte_nettoye = re.sub(r'\n\s*\n', '\n', texte_nettoye)
+    
+    # Supprimer les espaces multiples
+    texte_nettoye = re.sub(r'\s+', ' ', texte_nettoye)
+    
+    # Normaliser les caractères accentués
+    texte_nettoye = normaliser_accents(texte_nettoye)
+    
+    return texte_nettoye.strip()
+
+def normaliser_accents(texte: str) -> str:
+    """
+    Normalise les caractères accentués pour éviter les problèmes d'encodage.
+    
+    Args:
+        texte: Texte à normaliser
+        
+    Returns:
+        Texte avec caractères accentués normalisés
+    """
+    if not isinstance(texte, str):
+        if texte is None:
+            return ""
+        try:
+            texte = str(texte)
+        except:
+            return ""
+    
+    # Convertir les caractères spéciaux HTML
+    special_chars = {
+        '&aacute;': 'á', '&eacute;': 'é', '&iacute;': 'í', '&oacute;': 'ó', '&uacute;': 'ú',
+        '&Aacute;': 'Á', '&Eacute;': 'É', '&Iacute;': 'Í', '&Oacute;': 'Ó', '&Uacute;': 'Ú',
+        '&agrave;': 'à', '&egrave;': 'è', '&igrave;': 'ì', '&ograve;': 'ò', '&ugrave;': 'ù',
+        '&Agrave;': 'À', '&Egrave;': 'È', '&Igrave;': 'Ì', '&Ograve;': 'Ò', '&Ugrave;': 'Ù',
+        '&acirc;': 'â', '&ecirc;': 'ê', '&icirc;': 'î', '&ocirc;': 'ô', '&ucirc;': 'û',
+        '&Acirc;': 'Â', '&Ecirc;': 'Ê', '&Icirc;': 'Î', '&Ocirc;': 'Ô', '&Ucirc;': 'Û',
+        '&atilde;': 'ã', '&etilde;': 'ẽ', '&itilde;': 'ĩ', '&otilde;': 'õ', '&utilde;': 'ũ',
+        '&Atilde;': 'Ã', '&Etilde;': 'Ẽ', '&Itilde;': 'Ĩ', '&Otilde;': 'Õ', '&Utilde;': 'Ũ',
+        '&auml;': 'ä', '&euml;': 'ë', '&iuml;': 'ï', '&ouml;': 'ö', '&uuml;': 'ü',
+        '&Auml;': 'Ä', '&Euml;': 'Ë', '&Iuml;': 'Ï', '&Ouml;': 'Ö', '&Uuml;': 'Ü',
+        '&ccedil;': 'ç', '&Ccedil;': 'Ç', '&ntilde;': 'ñ', '&Ntilde;': 'Ñ',
+        '&nbsp;': ' ', '&lt;': '<', '&gt;': '>', '&amp;': '&', '&quot;': '"', '&apos;': "'",
+        '&euro;': '€', '&copy;': '©', '&reg;': '®', '&trade;': '™'
+    }
+    
+    for html, char in special_chars.items():
+        texte = texte.replace(html, char)
+    
+    # Normaliser les caractères composés
+    return unicodedata.normalize('NFC', texte)
+
+def detecter_role(message: Dict[str, Any]) -> str:
+    """
+    Détecte si un message provient du client ou du support.
+    
+    Args:
+        message: Dictionnaire contenant les informations du message
+        
+    Returns:
+        "Client" ou "Support"
+    """
+    # Vérifier le champ 'role' s'il existe déjà
+    if "role" in message and message["role"] in ["Client", "Support"]:
+        return message["role"]
+    
+    # Indices de support dans l'email
+    domaines_support = ["@cbao.fr", "@odoo.com", "support@", "ticket.support"]
+    indices_nom_support = ["support", "cbao", "technique", "odoo"]
+    
+    email = message.get("email_from", "").lower()
+    # Nettoyer le format "Nom <email@domaine.com>"
+    if "<" in email and ">" in email:
+        match = re.search(r'<([^>]+)>', email)
+        if match:
+            email = match.group(1).lower()
+    
+    # Vérifier le domaine email
+    if any(domaine in email for domaine in domaines_support):
+        return "Support"
+    
+    # Vérifier le nom d'auteur
+    auteur = ""
+    if "author_id" in message and isinstance(message["author_id"], list) and len(message["author_id"]) > 1:
+        auteur = str(message["author_id"][1]).lower()
+    elif "auteur" in message:
+        auteur = str(message["auteur"]).lower()
+        
+    if any(indice in auteur for indice in indices_nom_support):
+        return "Support"
+    
+    # Par défaut, considérer comme client
+    return "Client"
+
+def pretraiter_ticket(input_dir: str, output_dir: str) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Prétraite les données d'un ticket et les sépare en fichiers distincts.
+    
+    Args:
+        input_dir: Répertoire contenant les données brutes du ticket
+        output_dir: Répertoire où sauvegarder les données prétraitées
+        
+    Returns:
+        Rapport de prétraitement avec les fichiers générés
+    """
+    logger.info(f"Prétraitement du ticket: {input_dir} -> {output_dir}")
+    
+    # Créer le répertoire de sortie s'il n'existe pas
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+    
+    # Créer les sous-répertoires
+    attachments_dir = os.path.join(output_dir, "attachments")
+    os.makedirs(attachments_dir, exist_ok=True)
+    
+    # Chemins des fichiers d'entrée
+    ticket_info_path = os.path.join(input_dir, "ticket_info.json")
+    messages_path = os.path.join(input_dir, "messages.json")
+    messages_backup_path = os.path.join(input_dir, "messages.json.backup")
+    
+    # Rapport de prétraitement
+    rapport = {
+        "ticket_id": os.path.basename(input_dir),
+        "fichiers_generes": [],
+        "erreurs": []
+    }
+    
+    # Prétraiter ticket_info.json
+    if os.path.exists(ticket_info_path):
+        try:
+            with open(ticket_info_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                ticket_info = json.load(f)
+            
+            # Nettoyer la description
+            if isinstance(ticket_info, dict) and "description" in ticket_info:
+                ticket_info["description"] = nettoyer_html(ticket_info["description"])
+            
+            # Sauvegarder dans le répertoire de sortie
+            output_ticket_info_path = os.path.join(output_dir, "ticket_info.json")
+            with open(output_ticket_info_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(ticket_info, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+            
+            rapport["fichiers_generes"].append("ticket_info.json")
+            logger.info(f"Ticket info prétraité et sauvegardé: {output_ticket_info_path}")
+            
+        except Exception as e:
+            erreur = f"Erreur lors du prétraitement de ticket_info.json: {str(e)}"
+            rapport["erreurs"].append(erreur)
+            logger.error(erreur)
+    else:
+        erreur = f"Fichier ticket_info.json non trouvé dans {input_dir}"
+        rapport["erreurs"].append(erreur)
+        logger.warning(erreur)
+    
+    # Prétraiter messages.json
+    messages_content = None
+    
+    # D'abord essayer messages.json
+    if os.path.exists(messages_path):
+        try:
+            with open(messages_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                messages_content = f.read()
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Impossible de lire messages.json: {str(e)}")
+    
+    # Si messages.json est vide ou corrompu, essayer la sauvegarde
+    if not messages_content and os.path.exists(messages_backup_path):
+        try:
+            with open(messages_backup_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                messages_content = f.read()
+            logger.info("Utilisation de messages.json.backup comme source")
+        except Exception as e:
+            erreur = f"Impossible de lire messages.json.backup: {str(e)}"
+            rapport["erreurs"].append(erreur)
+            logger.error(erreur)
+    
+    # Traiter les messages si nous avons un contenu valide
+    if messages_content:
+        try:
+            messages = json.loads(messages_content)
+            
+            # Créer une version améliorée des messages
+            processed_messages = []
+            
+            # Déterminer le code du ticket à partir du nom du répertoire
+            ticket_code = os.path.basename(input_dir)
+            if ticket_code.startswith("ticket_"):
+                ticket_code = ticket_code[7:]  # Extraire le code sans "ticket_"
+                
+            # Extraire les informations du ticket si disponibles
+            ticket_info_dict = {}
+            if os.path.exists(ticket_info_path):
+                try:
+                    with open(ticket_info_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                        ticket_info_dict = json.load(f)
+                except Exception:
+                    pass
+            
+            # Créer le message de contexte avec les informations du ticket
+            ticket_name = ticket_info_dict.get("name", f"Ticket {ticket_code}")
+            ticket_description = ticket_info_dict.get("description", "")
+            ticket_date = ticket_info_dict.get("create_date", "")
+            
+            # Nettoyer les informations du ticket
+            ticket_name = normaliser_accents(ticket_name)
+            ticket_description = nettoyer_html(ticket_description)
+            
+            ticket_context = {
+                "id": "ticket_info",
+                "name": ticket_name,
+                "code": ticket_code,
+                "description": ticket_description,
+                "date_create": ticket_date,
+                "role": "system",
+                "type": "contexte",
+                "body": f"TICKET {ticket_code}: {ticket_name}.\n\nDESCRIPTION: {ticket_description or 'Aucune description disponible.'}"
+            }
+            processed_messages.append(ticket_context)
+            
+            # Prétraiter chaque message
+            attachments_info = []
+            valid_messages = 0
+            
+            for msg in messages:
+                if not isinstance(msg, dict):
+                    continue
+                
+                # Ignorer les messages vides
+                body = msg.get("body", "")
+                if not body or not isinstance(body, str):
+                    continue
+                
+                # Détecter le rôle
+                role = detecter_role(msg)
+                message_type = "Question" if role == "Client" else "Réponse"
+                
+                # Nettoyer le contenu
+                contenu_nettoye = nettoyer_html(body)
+                if not contenu_nettoye:
+                    continue
+                
+                # Normaliser les champs textuels
+                email_from = normaliser_accents(msg.get("email_from", ""))
+                subject = normaliser_accents(msg.get("subject", ""))
+                
+                # Gérer l'identifiant du message
+                msg_id = msg.get("id", f"msg_{valid_messages+1}")
+                if not isinstance(msg_id, str):
+                    try:
+                        msg_id = str(msg_id)
+                    except:
+                        msg_id = f"msg_{valid_messages+1}"
+                
+                # Récupérer les autres champs de manière sécurisée
+                author_id = msg.get("author_id", [0, ""])
+                if not isinstance(author_id, list):
+                    author_id = [0, ""]
+                
+                date = msg.get("date", "")
+                if not isinstance(date, str):
+                    try:
+                        date = str(date)
+                    except:
+                        date = ""
+                
+                # Traiter les pièces jointes si présentes
+                if "attachments" in msg and isinstance(msg["attachments"], list):
+                    for attachment in msg["attachments"]:
+                        if not isinstance(attachment, dict):
+                            continue
+                            
+                        attachment_data = attachment.get("datas")
+                        attachment_name = attachment.get("name", "")
+                        attachment_type = attachment.get("mimetype", "")
+                        
+                        if attachment_data and attachment_name:
+                            # Générer un nom de fichier unique
+                            attachment_id = attachment.get("id", len(attachments_info) + 1)
+                            safe_name = f"{attachment_id}_{attachment_name}"
+                            file_path = os.path.join(attachments_dir, safe_name)
+                            
+                            # Traiter différemment selon le type de pièce jointe
+                            if attachment_type.startswith("image/"):
+                                try:
+                                    # Sauvegarder l'image
+                                    import base64
+                                    with open(file_path, 'wb') as f:
+                                        f.write(base64.b64decode(attachment_data))
+                                    
+                                    # Ajouter l'information à la liste des pièces jointes
+                                    attachments_info.append({
+                                        "id": attachment_id,
+                                        "name": attachment_name,
+                                        "mimetype": attachment_type,
+                                        "message_id": msg_id,
+                                        "date": date,
+                                        "file_path": file_path
+                                    })
+                                    
+                                    logger.info(f"Pièce jointe sauvegardée: {file_path}")
+                                except Exception as e:
+                                    logger.warning(f"Erreur lors de la sauvegarde de la pièce jointe {attachment_name}: {str(e)}")
+                
+                # Créer le message transformé
+                processed_message = {
+                    "id": msg_id,
+                    "author_id": author_id,
+                    "role": role,
+                    "type": message_type,
+                    "date": date,
+                    "email_from": email_from,
+                    "subject": subject,
+                    "body": contenu_nettoye
+                }
+                
+                processed_messages.append(processed_message)
+                valid_messages += 1
+            
+            # Trier par date (sauf le premier message qui est le contexte)
+            try:
+                processed_messages[1:] = sorted(processed_messages[1:], key=lambda x: x.get("date", ""))
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"Impossible de trier les messages par date: {e}")
+            
+            # Sauvegarder les messages prétraités
+            output_messages_path = os.path.join(output_dir, "messages.json")
+            with open(output_messages_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(processed_messages, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+            
+            rapport["fichiers_generes"].append("messages.json")
+            logger.info(f"Messages prétraités et sauvegardés: {output_messages_path} ({valid_messages} messages)")
+            
+            # Sauvegarder les informations sur les pièces jointes
+            if attachments_info:
+                output_attachments_info_path = os.path.join(output_dir, "attachments_info.json")
+                with open(output_attachments_info_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                    json.dump(attachments_info, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+                
+                rapport["fichiers_generes"].append("attachments_info.json")
+                rapport["nb_attachments"] = len(attachments_info)
+                logger.info(f"Informations sur les pièces jointes sauvegardées: {output_attachments_info_path} ({len(attachments_info)} pièces jointes)")
+            
+        except Exception as e:
+            erreur = f"Erreur lors du prétraitement des messages: {str(e)}"
+            rapport["erreurs"].append(erreur)
+            logger.error(erreur)
+    else:
+        erreur = "Aucun fichier messages.json ou messages.json.backup trouvé ou lisible"
+        rapport["erreurs"].append(erreur)
+        logger.error(erreur)
+    
+    # Sauvegarder le rapport de prétraitement
+    rapport_path = os.path.join(output_dir, "pretraitement_rapport.json")
+    with open(rapport_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(rapport, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+    
+    logger.info(f"Rapport de prétraitement sauvegardé: {rapport_path}")
+    
+    return rapport
+
+def main():
+    """
+    Point d'entrée du script.
+    """
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Prétraite les données d'un ticket.")
+    parser.add_argument("input_dir", help="Répertoire contenant les données brutes du ticket")
+    parser.add_argument("--output-dir", help="Répertoire où sauvegarder les données prétraitées (par défaut: <input_dir>_processed)")
+    parser.add_argument("--verbose", "-v", action="store_true", help="Afficher plus d'informations")
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # Configurer le niveau de log
+    if args.verbose:
+        logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
+    
+    # Déterminer le répertoire de sortie
+    input_dir = args.input_dir
+    if not os.path.isdir(input_dir):
+        logger.error(f"Le répertoire d'entrée n'existe pas: {input_dir}")
+        sys.exit(1)
+    
+    output_dir = args.output_dir
+    if not output_dir:
+        # Par défaut, ajouter "_processed" au nom du répertoire d'entrée
+        if input_dir.endswith("/"):
+            input_dir = input_dir[:-1]
+        output_dir = input_dir + "_processed"
+    
+    # Prétraiter le ticket
+    try:
+        rapport = pretraiter_ticket(input_dir, output_dir)
+        
+        # Afficher un résumé
+        print("\nRésumé du prétraitement:")
+        print(f"Ticket: {rapport['ticket_id']}")
+        print(f"Fichiers générés: {len(rapport['fichiers_generes'])}")
+        for fichier in rapport['fichiers_generes']:
+            print(f"  - {fichier}")
+        
+        if "nb_attachments" in rapport:
+            print(f"Pièces jointes: {rapport['nb_attachments']}")
+        
+        if rapport['erreurs']:
+            print(f"Erreurs: {len(rapport['erreurs'])}")
+            for erreur in rapport['erreurs']:
+                print(f"  - {erreur}")
+        else:
+            print("Aucune erreur")
+        
+        print(f"\nPrétraitement terminé. Données sauvegardées dans: {output_dir}")
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Erreur lors du prétraitement: {str(e)}")
+        sys.exit(1)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

scripts/filter_images.py

@@ -0,0 +1,380 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Script de filtrage des images pertinentes dans un ticket.
+Identifie et sépare les images utiles des images non pertinentes.
+"""
+
+import os
+import sys
+import json
+import argparse
+import logging
+import datetime
+import re
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+# Configuration du logger
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[
+        logging.FileHandler("filter_images.log"),
+        logging.StreamHandler()
+    ]
+)
+logger = logging.getLogger("filter_images")
+
+try:
+    from llm import Pixtral  # Importer le modèle d'analyse d'images
+except ImportError:
+    logger.error("Module LLM non trouvé. Veuillez vous assurer que le répertoire parent est dans PYTHONPATH.")
+    sys.exit(1)
+
+class ImageFilterAgent:
+    """
+    Agent responsable du filtrage des images pertinentes.
+    """
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialise l'agent de filtrage d'images.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API pour le modèle de vision
+        """
+        self.llm = Pixtral(api_key=api_key)
+        # Configurer le modèle de vision
+        self.llm.set_model("pixtral-12b-2409")
+        self.llm.set_temperature(0.2)
+        self.llm.set_max_tokens(500)
+        self.historique = []
+        
+    def ajouter_historique(self, action: str, entree: str, resultat: str) -> None:
+        """
+        Ajoute une entrée à l'historique des actions.
+        
+        Args:
+            action: Type d'action effectuée
+            entree: Entrée de l'action
+            resultat: Résultat de l'action
+        """
+        self.historique.append({
+            "action": action,
+            "entree": entree,
+            "resultat": resultat,
+            "timestamp": datetime.datetime.now().isoformat()
+        })
+        
+    def est_image_pertinente(self, image_path: str, contexte: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Détermine si une image est pertinente pour l'analyse du ticket.
+        
+        Args:
+            image_path: Chemin vers l'image à analyser
+            contexte: Contexte du ticket pour aider à l'analyse
+            
+        Returns:
+            Résultat de l'analyse avec la pertinence et le type d'image
+        """
+        if not os.path.exists(image_path):
+            logger.warning(f"Image introuvable: {image_path}")
+            return {
+                "pertinente": False,
+                "type_image": "inconnue",
+                "description": "Image introuvable",
+                "erreur": "Fichier non trouvé"
+            }
+            
+        try:
+            # Préparer le prompt pour l'analyse
+            prompt_base = """
+            Tu es un expert en analyse d'images techniques pour le support informatique.
+            
+            Analyse cette image et détermine si elle est pertinente pour comprendre le problème technique décrit.
+            
+            Une image pertinente est:
+            - Une capture d'écran montrant une interface, une erreur, ou une fonctionnalité logicielle
+            - Un schéma technique ou une illustration du problème
+            - Une photo d'un équipement ou d'un matériel en lien avec le ticket
+            
+            Une image non pertinente est:
+            - Un logo, une signature, ou une image décorative
+            - Une photo de personne sans lien avec le problème technique
+            - Une image générique non liée au contexte du ticket
+            
+            Réponds au format JSON avec les champs suivants:
+            - pertinente: boolean (true/false)
+            - type_image: string (capture_ecran, schéma, photo_équipement, logo, autre)
+            - description: string (description courte de ce que l'image montre)
+            - confiance: integer (niveau de confiance de 0 à 100)
+            - justification: string (pourquoi cette image est pertinente ou non)
+            """
+            
+            # Ajouter le contexte si disponible
+            if contexte:
+                prompt_base += f"\n\nContexte du ticket:\n{contexte}"
+                
+            # Analyser l'image avec le modèle de vision
+            try:
+                resultat = self.llm.analyze_image(image_path, prompt_base)
+                self.ajouter_historique("analyze_image", os.path.basename(image_path), "Analyse effectuée")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Erreur lors de l'appel au modèle de vision: {str(e)}")
+                return {
+                    "pertinente": False,
+                    "type_image": "inconnue",
+                    "description": "Erreur d'analyse",
+                    "erreur": str(e)
+                }
+                
+            # Extraire le JSON de la réponse
+            json_match = re.search(r'```json\s*(.*?)\s*```', resultat.get("content", ""), re.DOTALL)
+            
+            if json_match:
+                try:
+                    analyse = json.loads(json_match.group(1))
+                    return analyse
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Erreur lors du parsing JSON: {str(e)}")
+            else:
+                # Essayer de trouver un JSON sans les backticks
+                try:
+                    # Nettoyer la réponse pour essayer d'extraire le JSON
+                    content = resultat.get("content", "")
+                    # Trouver les accolades ouvrantes et fermantes
+                    start_idx = content.find('{')
+                    end_idx = content.rfind('}')
+                    
+                    if start_idx != -1 and end_idx != -1:
+                        json_str = content[start_idx:end_idx+1]
+                        analyse = json.loads(json_str)
+                        return analyse
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Impossible d'extraire le JSON de la réponse: {str(e)}")
+            
+            # Si on n'a pas pu extraire le JSON, analyser manuellement la réponse
+            content = resultat.get("content", "").lower()
+            est_pertinente = "pertinente" in content and not "non pertinente" in content
+            
+            return {
+                "pertinente": est_pertinente,
+                "type_image": "inconnue" if not est_pertinente else "autre",
+                "description": "Analyse non structurée disponible",
+                "confiance": 50,
+                "reponse_brute": resultat.get("content", "")
+            }
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur lors de l'analyse de l'image {image_path}: {str(e)}")
+            return {
+                "pertinente": False,
+                "type_image": "inconnue",
+                "description": "Erreur lors de l'analyse",
+                "erreur": str(e)
+            }
+    
+    def filtrer_images(self, images_paths: List[str], contexte: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Analyse et filtre une liste d'images pour identifier celles qui sont pertinentes.
+        
+        Args:
+            images_paths: Liste des chemins vers les images à analyser
+            contexte: Contexte du ticket pour aider à l'analyse
+            
+        Returns:
+            Rapport de filtrage avec les images pertinentes et non pertinentes
+        """
+        logger.info(f"Filtrage de {len(images_paths)} images...")
+        
+        resultats = {
+            "images_pertinentes": [],
+            "images_non_pertinentes": [],
+            "erreurs": [],
+            "analyses": {}
+        }
+        
+        for image_path in images_paths:
+            logger.info(f"Analyse de l'image: {os.path.basename(image_path)}")
+            
+            # Vérifier que le fichier existe et est une image
+            if not os.path.exists(image_path):
+                logger.warning(f"Image introuvable: {image_path}")
+                resultats["erreurs"].append(f"Image introuvable: {image_path}")
+                continue
+                
+            # Vérifier l'extension pour s'assurer que c'est une image
+            _, extension = os.path.splitext(image_path)
+            if extension.lower() not in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.webp']:
+                logger.warning(f"Format de fichier non supporté: {image_path}")
+                resultats["erreurs"].append(f"Format de fichier non supporté: {image_path}")
+                continue
+            
+            # Analyser l'image
+            analyse = self.est_image_pertinente(image_path, contexte)
+            
+            # Ajouter à la catégorie appropriée
+            if "erreur" in analyse:
+                resultats["erreurs"].append(f"Erreur d'analyse pour {os.path.basename(image_path)}: {analyse['erreur']}")
+                resultats["analyses"][os.path.basename(image_path)] = analyse
+            elif analyse.get("pertinente", False):
+                resultats["images_pertinentes"].append(image_path)
+                resultats["analyses"][os.path.basename(image_path)] = analyse
+                logger.info(f"Image pertinente: {os.path.basename(image_path)} - {analyse.get('type_image', 'type inconnu')}")
+            else:
+                resultats["images_non_pertinentes"].append(image_path)
+                resultats["analyses"][os.path.basename(image_path)] = analyse
+                logger.info(f"Image non pertinente: {os.path.basename(image_path)}")
+        
+        logger.info(f"Filtrage terminé. {len(resultats['images_pertinentes'])} images pertinentes, {len(resultats['images_non_pertinentes'])} non pertinentes, {len(resultats['erreurs'])} erreurs.")
+        return resultats
+
+def charger_config():
+    """
+    Charge la configuration depuis config.json.
+    
+    Returns:
+        Configuration chargée
+    """
+    config_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), "config.json")
+    
+    if not os.path.exists(config_path):
+        logger.warning(f"Fichier de configuration non trouvé: {config_path}")
+        return {"llm": {"api_key": None}}
+    
+    try:
+        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            config = json.load(f)
+        return config
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Erreur lors du chargement de la configuration: {str(e)}")
+        return {"llm": {"api_key": None}}
+
+def main():
+    """
+    Point d'entrée du script.
+    """
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Filtre les images pertinentes dans un ticket.")
+    parser.add_argument("--images", "-i", nargs="+", help="Liste des chemins vers les images à filtrer")
+    parser.add_argument("--contexte", "-c", help="Fichier JSON contenant le contexte du ticket")
+    parser.add_argument("--dossier-ticket", "-d", help="Dossier du ticket contenant attachments/ et ticket_info.json")
+    parser.add_argument("--output", "-o", help="Chemin du fichier de sortie pour le rapport JSON (par défaut: filter_report.json)")
+    parser.add_argument("--verbose", "-v", action="store_true", help="Afficher plus d'informations")
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # Configurer le niveau de log
+    if args.verbose:
+        logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
+    
+    # Charger la configuration
+    config = charger_config()
+    api_key = config.get("llm", {}).get("api_key")
+    
+    # Initialiser l'agent de filtrage
+    agent = ImageFilterAgent(api_key=api_key)
+    
+    # Déterminer les images à filtrer
+    images_paths = []
+    contexte = None
+    
+    if args.images:
+        images_paths = args.images
+    elif args.dossier_ticket:
+        # Chercher dans le dossier attachments/ du ticket
+        attachments_dir = os.path.join(args.dossier_ticket, "attachments")
+        if os.path.isdir(attachments_dir):
+            # Récupérer toutes les images du dossier
+            for filename in os.listdir(attachments_dir):
+                file_path = os.path.join(attachments_dir, filename)
+                _, extension = os.path.splitext(filename)
+                if os.path.isfile(file_path) and extension.lower() in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.webp']:
+                    images_paths.append(file_path)
+        
+        # Charger le contexte du ticket
+        ticket_info_path = os.path.join(args.dossier_ticket, "ticket_info.json")
+        if os.path.exists(ticket_info_path):
+            try:
+                with open(ticket_info_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    ticket_info = json.load(f)
+                
+                # Créer un contexte à partir des informations du ticket
+                contexte = f"""
+                TICKET: {ticket_info.get('code', 'Inconnu')} - {ticket_info.get('name', 'Sans titre')}
+                
+                DESCRIPTION:
+                {ticket_info.get('description', 'Aucune description')}
+                """
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"Impossible de charger le contexte depuis ticket_info.json: {str(e)}")
+    
+    # Charger le contexte explicite si fourni
+    if args.contexte:
+        try:
+            with open(args.contexte, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                if args.contexte.endswith('.json'):
+                    contexte_data = json.load(f)
+                    if isinstance(contexte_data, dict):
+                        contexte = f"""
+                        TICKET: {contexte_data.get('code', 'Inconnu')} - {contexte_data.get('name', 'Sans titre')}
+                        
+                        DESCRIPTION:
+                        {contexte_data.get('description', 'Aucune description')}
+                        """
+                    else:
+                        contexte = str(contexte_data)
+                else:
+                    contexte = f.read()
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Impossible de charger le contexte depuis {args.contexte}: {str(e)}")
+    
+    # Vérifier que nous avons des images à traiter
+    if not images_paths:
+        logger.error("Aucune image à filtrer. Utilisez --images ou --dossier-ticket pour spécifier les images.")
+        sys.exit(1)
+    
+    # Filtrer les images
+    try:
+        resultats = agent.filtrer_images(images_paths, contexte)
+        
+        # Déterminer le chemin de sortie
+        output_path = args.output
+        if not output_path:
+            if args.dossier_ticket:
+                output_path = os.path.join(args.dossier_ticket, "filter_report.json")
+            else:
+                output_path = "filter_report.json"
+        
+        # Sauvegarder le rapport
+        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            json.dump(resultats, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+        
+        logger.info(f"Rapport de filtrage sauvegardé: {output_path}")
+        
+        # Afficher un résumé
+        print("\nRésumé du filtrage:")
+        print(f"Images analysées: {len(images_paths)}")
+        print(f"Images pertinentes: {len(resultats['images_pertinentes'])}")
+        print(f"Images non pertinentes: {len(resultats['images_non_pertinentes'])}")
+        print(f"Erreurs: {len(resultats['erreurs'])}")
+        
+        if resultats['images_pertinentes']:
+            print("\nImages pertinentes:")
+            for img in resultats['images_pertinentes']:
+                img_name = os.path.basename(img)
+                img_type = resultats['analyses'].get(img_name, {}).get('type_image', 'type inconnu')
+                print(f"  - {img_name} ({img_type})")
+        
+        if resultats['erreurs']:
+            print("\nErreurs:")
+            for err in resultats['erreurs']:
+                print(f"  - {err}")
+                
+        print(f"\nRapport complet sauvegardé dans: {output_path}")
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Erreur lors du filtrage des images: {str(e)}")
+        sys.exit(1)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

utils/__init__.py

@@ -0,0 +1,7 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+from .ticket_analyzer import TicketAnalyzer
+from .ticket_manager import TicketManager
+
+__all__ = ['TicketAnalyzer', 'TicketManager'] 

utils/ticket_analyzer.py

@@ -0,0 +1,358 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Utilitaire pour l'analyse de tickets de support utilisant les agents spécialisés.
+"""
+
+import os
+import json
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+from agents import AgentFiltreImages, AgentAnalyseImage, AgentQuestionReponse
+from post_process import normaliser_accents, corriger_markdown_accents
+
+class TicketAnalyzer:
+    """
+    Classe utilitaire pour analyser des tickets de support.
+    Coordonne le travail des différents agents spécialisés.
+    """
+    
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None, llm_params: Optional[Dict[str, Any]] = None):
+        """
+        Initialise l'analyseur de tickets.
+        
+        Args:
+            api_key: Clé API pour les modèles LLM
+            llm_params: Paramètres globaux pour les LLM
+        """
+        self.api_key = api_key
+        self.llm_params = llm_params or {}
+        
+        # Initialisation des agents
+        self.agent_filtre = AgentFiltreImages(api_key=api_key)
+        self.agent_analyse = AgentAnalyseImage(api_key=api_key)
+        self.agent_qr = AgentQuestionReponse(api_key=api_key)
+        
+        # Appliquer les paramètres globaux
+        self._appliquer_parametres_globaux()
+        
+        # Journal d'analyse
+        self.entries = []
+    
+    def _appliquer_parametres_globaux(self) -> None:
+        """
+        Applique les paramètres globaux à tous les agents.
+        """
+        if not self.llm_params:
+            return
+            
+        print(f"Application des paramètres globaux LLM: {self.llm_params}")
+        self.agent_filtre.appliquer_parametres_globaux(self.llm_params)
+        self.agent_analyse.appliquer_parametres_globaux(self.llm_params)
+        self.agent_qr.appliquer_parametres_globaux(self.llm_params)
+    
+    def filtrer_images(self, images_paths: List[str]) -> List[str]:
+        """
+        Filtre les images pour ne conserver que celles pertinentes.
+        
+        Args:
+            images_paths: Liste des chemins d'images à filtrer
+            
+        Returns:
+            Liste des chemins d'images pertinentes
+        """
+        images_pertinentes = []
+        
+        for image_path in images_paths:
+            # Enregistrer le début de l'action
+            timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+            entry = {
+                "timestamp": timestamp,
+                "action": "filter_image",
+                "agent": self.agent_filtre.nom,
+                "llm": {"model": self.agent_filtre.llm.model},
+                "parametres_llm": self.agent_filtre.obtenir_parametres_llm(),
+                "image_path": image_path
+            }
+            
+            # Exécuter le filtrage d'image
+            resultat = self.agent_filtre.executer(image_path)
+            
+            # Ajouter le résultat à l'entrée
+            entry["response"] = resultat
+            
+            # Ajouter au journal
+            self.entries.append(entry)
+            
+            # Conserver l'image si pertinente
+            if resultat.get("pertinente", False):
+                images_pertinentes.append(image_path)
+        
+        return images_pertinentes
+    
+    def analyser_images(self, images_paths: List[str], contexte_ticket: Optional[str] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Analyse les images pertinentes en détail.
+        
+        Args:
+            images_paths: Liste des chemins d'images à analyser
+            contexte_ticket: Contexte du ticket pour une analyse plus pertinente
+            
+        Returns:
+            Liste des résultats d'analyse
+        """
+        resultats_analyses = []
+        
+        for image_path in images_paths:
+            # Enregistrer le début de l'action
+            timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+            entry = {
+                "timestamp": timestamp,
+                "action": "analyze_image",
+                "agent": self.agent_analyse.nom,
+                "llm": {"model": self.agent_analyse.llm.model},
+                "parametres_llm": self.agent_analyse.obtenir_parametres_llm(),
+                "image_path": image_path
+            }
+            
+            # Exécuter l'analyse d'image
+            resultat = self.agent_analyse.executer(image_path, contexte_ticket)
+            
+            # Ajouter le résultat à l'entrée
+            entry["response"] = resultat.get("content", "")
+            if "usage" in resultat:
+                entry["tokens"] = resultat["usage"]
+            
+            # Ajouter au journal
+            self.entries.append(entry)
+            
+            # Ajouter aux résultats
+            if "error" not in resultat:
+                resultats_analyses.append({
+                    "image_path": image_path,
+                    "analyse": resultat.get("content", ""),
+                    "usage": resultat.get("usage", {}),
+                    "parametres_llm": self.agent_analyse.generer_rapport_parametres()
+                })
+        
+        return resultats_analyses
+    
+    def extraire_questions_reponses(self, messages: List[Dict[str, Any]], output_path: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Extrait les questions et réponses des messages du ticket.
+        
+        Args:
+            messages: Liste des messages du ticket
+            output_path: Chemin où sauvegarder le tableau Markdown (optionnel)
+            
+        Returns:
+            Résultat de l'extraction avec tableau Markdown
+        """
+        # Enregistrer le début de l'action
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+        entry = {
+            "timestamp": timestamp,
+            "action": "extract_questions_reponses",
+            "agent": self.agent_qr.nom,
+            "llm": {"model": self.agent_qr.llm.model},
+            "parametres_llm": self.agent_qr.obtenir_parametres_llm()
+        }
+        
+        # Exécuter l'extraction des questions/réponses
+        resultat = self.agent_qr.executer(messages, output_path)
+        
+        # Ajouter le résultat à l'entrée
+        entry["response"] = resultat
+        
+        # Ajouter au journal
+        self.entries.append(entry)
+        
+        return resultat
+    
+    def generer_rapport(self, output_path: str) -> Dict[str, str]:
+        """
+        Génère un rapport complet d'analyse au format JSON et Markdown.
+        
+        Args:
+            output_path: Chemin où sauvegarder le rapport
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire avec les chemins des fichiers générés
+        """
+        # Créer le répertoire de sortie si nécessaire
+        os.makedirs(output_path, exist_ok=True)
+        
+        # Chemins des fichiers de sortie
+        json_path = os.path.join(output_path, "ticket_analysis.json")
+        md_path = os.path.join(output_path, "ticket_analysis.md")
+        
+        # Sauvegarder au format JSON
+        with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            json.dump({"entries": self.entries}, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+        
+        # Générer le contenu Markdown
+        md_content = self._generer_markdown()
+        
+        # Normaliser les accents dans le contenu Markdown avant de l'écrire
+        md_content = normaliser_accents(md_content)
+        
+        # Sauvegarder au format Markdown
+        with open(md_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(md_content)
+        
+        return {
+            "json": json_path,
+            "markdown": md_path
+        }
+    
+    def _generer_markdown(self) -> str:
+        """
+        Génère le contenu Markdown à partir des entrées du journal.
+        
+        Returns:
+            Contenu Markdown formaté
+        """
+        contenu = ["# Analyse de ticket de support\n"]
+        
+        # Statistiques
+        stats = self._calculer_statistiques()
+        contenu.append("## Statistiques\n")
+        contenu.append(f"- Images analysées: {stats['images_total']} ({stats['images_pertinentes']} pertinentes)")
+        contenu.append(f"- Questions identifiées: {stats['questions']}")
+        contenu.append(f"- Réponses identifiées: {stats['reponses']}")
+        contenu.append("\n")
+        
+        # Paramètres LLM globaux
+        if self.llm_params:
+            contenu.append("## Paramètres LLM globaux\n")
+            for param, valeur in self.llm_params.items():
+                contenu.append(f"- **{param}**: {valeur}")
+            contenu.append("\n")
+        
+        # Paramètres LLM utilisés
+        contenu.append("## Paramètres LLM par agent\n")
+        
+        # Filtre d'images
+        agent_filtre_params = self.agent_filtre.obtenir_parametres_llm()
+        contenu.append("### Agent de filtrage d'images\n")
+        contenu.append(f"- **Type de LLM**: {self.agent_filtre.llm.__class__.__name__}")
+        contenu.append(f"- **Modèle**: {agent_filtre_params.get('model', 'Non spécifié')}")
+        contenu.append(f"- **Température**: {agent_filtre_params.get('temperature', 'Non spécifiée')}")
+        contenu.append(f"- **Tokens max**: {agent_filtre_params.get('max_tokens', 'Non spécifié')}")
+        
+        # Analyse d'images
+        agent_analyse_params = self.agent_analyse.obtenir_parametres_llm()
+        contenu.append("\n### Agent d'analyse d'images\n")
+        contenu.append(f"- **Type de LLM**: {self.agent_analyse.llm.__class__.__name__}")
+        contenu.append(f"- **Modèle**: {agent_analyse_params.get('model', 'Non spécifié')}")
+        contenu.append(f"- **Température**: {agent_analyse_params.get('temperature', 'Non spécifiée')}")
+        contenu.append(f"- **Tokens max**: {agent_analyse_params.get('max_tokens', 'Non spécifié')}")
+        
+        # Questions-réponses
+        agent_qr_params = self.agent_qr.obtenir_parametres_llm()
+        contenu.append("\n### Agent d'extraction questions-réponses\n")
+        contenu.append(f"- **Type de LLM**: {self.agent_qr.llm.__class__.__name__}")
+        contenu.append(f"- **Modèle**: {agent_qr_params.get('model', 'Non spécifié')}")
+        contenu.append(f"- **Température**: {agent_qr_params.get('temperature', 'Non spécifiée')}")
+        contenu.append(f"- **Tokens max**: {agent_qr_params.get('max_tokens', 'Non spécifié')}")
+        contenu.append("\n")
+        
+        # Actions chronologiques
+        contenu.append("## Journal d'actions\n")
+        
+        for entry in self.entries:
+            timestamp = entry.get("timestamp", "")
+            action = entry.get("action", "")
+            agent = entry.get("agent", "")
+            model = entry.get("llm", {}).get("model", "")
+            
+            # En-tête de l'action
+            contenu.append(f"### {timestamp} - {agent} ({model})")
+            contenu.append(f"**Action**: {action}")
+            
+            # Détails spécifiques selon le type d'action
+            if action == "filter_image":
+                image_path = entry.get("image_path", "")
+                response = entry.get("response", {})
+                pertinente = response.get("pertinente", False)
+                type_image = response.get("type_image", "inconnue")
+                description = response.get("description", "")
+                
+                contenu.append(f"**Image**: {os.path.basename(image_path)}")
+                contenu.append(f"**Résultat**: {'Pertinente' if pertinente else 'Non pertinente'}")
+                contenu.append(f"**Type**: {type_image}")
+                contenu.append(f"**Description**: {description}")
+                
+                # Paramètres LLM utilisés
+                params_llm = response.get("parametres_llm", {})
+                if params_llm:
+                    contenu.append("\n**Paramètres LLM utilisés:**")
+                    temp = params_llm.get("parametres", {}).get("temperature", "N/A")
+                    contenu.append(f"- Température: {temp}")
+                
+            elif action == "analyze_image":
+                image_path = entry.get("image_path", "")
+                response = entry.get("response", "")
+                
+                contenu.append(f"**Image analysée**: {os.path.basename(image_path)}")
+                contenu.append("\n**Analyse**:")
+                contenu.append(f"```\n{response}\n```")
+                
+            elif action == "extract_questions_reponses":
+                response = entry.get("response", {})
+                tableau_md = response.get("tableau_md", "")
+                
+                contenu.append(f"**Questions**: {response.get('nb_questions', 0)}")
+                contenu.append(f"**Réponses**: {response.get('nb_reponses', 0)}")
+                contenu.append("\n")
+                contenu.append(tableau_md)
+            
+            # Paramètres LLM spécifiques à cette action
+            params_llm = entry.get("parametres_llm", {})
+            if params_llm and action != "filter_image":  # Pour éviter la duplication avec le filtre d'image
+                contenu.append("\n**Paramètres LLM utilisés:**")
+                for key, value in params_llm.items():
+                    if key != "system_prompt":  # Éviter d'afficher le prompt système ici
+                        contenu.append(f"- **{key}**: {value}")
+            
+            # Tokens utilisés
+            if "tokens" in entry:
+                tokens = entry["tokens"]
+                contenu.append("\n**Tokens utilisés**:")
+                contenu.append(f"- Prompt: {tokens.get('prompt_tokens', 0)}")
+                contenu.append(f"- Completion: {tokens.get('completion_tokens', 0)}")
+                contenu.append(f"- Total: {tokens.get('total_tokens', 0)}")
+            
+            contenu.append("\n---\n")
+        
+        return "\n".join(contenu)
+    
+    def _calculer_statistiques(self) -> Dict[str, int]:
+        """
+        Calcule les statistiques à partir des entrées du journal.
+        
+        Returns:
+            Dictionnaire de statistiques
+        """
+        stats = {
+            "images_total": 0,
+            "images_pertinentes": 0,
+            "questions": 0,
+            "reponses": 0
+        }
+        
+        for entry in self.entries:
+            action = entry.get("action", "")
+            
+            if action == "filter_image":
+                stats["images_total"] += 1
+                if entry.get("response", {}).get("pertinente", False):
+                    stats["images_pertinentes"] += 1
+                    
+            elif action == "extract_questions_reponses":
+                stats["questions"] = entry.get("response", {}).get("nb_questions", 0)
+                stats["reponses"] = entry.get("response", {}).get("nb_reponses", 0)
+        
+        return stats 

utils/ticket_manager.py

@@ -0,0 +1,408 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Module pour gérer l'extraction de tickets depuis Odoo.
+Cette version est simplifiée et indépendante de odoo_toolkit.
+"""
+
+import os
+import json
+import base64
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+import requests
+from agents import AgentFiltreImages, AgentAnalyseImage, AgentQuestionReponse
+
+class TicketManager:
+    """
+    Gestionnaire de tickets pour extraire des données depuis Odoo.
+    """
+    
+    def __init__(self, url: str, db: str, username: str, api_key: str):
+        """
+        Initialise le gestionnaire de tickets avec les paramètres de connexion.
+        
+        Args:
+            url: URL du serveur Odoo
+            db: Nom de la base de données
+            username: Nom d'utilisateur
+            api_key: Clé API ou mot de passe
+        """
+        self.url = url
+        self.db = db
+        self.username = username
+        self.api_key = api_key
+        self.uid = None
+        self.session_id = None
+        self.model_name = "project.task"  # Modèle par défaut pour les tickets
+    
+    def login(self) -> bool:
+        """
+        Établit la connexion au serveur Odoo.
+        
+        Returns:
+            True si la connexion réussit, False sinon
+        """
+        try:
+            # Point d'entrée pour le login
+            login_url = f"{self.url}/web/session/authenticate"
+            
+            # Données pour la requête de login
+            login_data = {
+                "jsonrpc": "2.0",
+                "params": {
+                    "db": self.db,
+                    "login": self.username,
+                    "password": self.api_key
+                }
+            }
+            
+            # Effectuer la requête
+            response = requests.post(login_url, json=login_data)
+            response.raise_for_status()
+            
+            # Extraire les résultats
+            result = response.json()
+            if result.get("error"):
+                print(f"Erreur de connexion: {result['error']['message']}")
+                return False
+            
+            # Récupérer l'ID utilisateur et la session
+            self.uid = result.get("result", {}).get("uid")
+            self.session_id = response.cookies.get("session_id")
+            
+            if not self.uid:
+                print("Erreur: Impossible de récupérer l'ID utilisateur")
+                return False
+            
+            print(f"Connecté avec succès à {self.url} (User ID: {self.uid})")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"Erreur de connexion: {str(e)}")
+            return False
+    
+    def _ensure_connection(self) -> bool:
+        """
+        Vérifie que la connexion est établie, tente de se reconnecter si nécessaire.
+        
+        Returns:
+            True si la connexion est disponible, False sinon
+        """
+        if not self.uid or not self.session_id:
+            return self.login()
+        return True
+    
+    def _rpc_call(self, endpoint: str, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Effectue un appel RPC vers le serveur Odoo.
+        
+        Args:
+            endpoint: Point d'entrée de l'API (/web/dataset/call_kw, etc.)
+            params: Paramètres de la requête
+            
+        Returns:
+            Résultat de la requête
+        """
+        if not self._ensure_connection():
+            return {"error": "Non connecté"}
+        
+        try:
+            # Préparer la requête
+            full_url = f"{self.url}{endpoint}"
+            headers = {"Content-Type": "application/json"}
+            
+            # Données de la requête
+            data = {
+                "jsonrpc": "2.0",
+                "method": "call",
+                "params": params
+            }
+            
+            # Effectuer la requête
+            response = requests.post(
+                full_url,
+                json=data,
+                headers=headers,
+                cookies={"session_id": self.session_id} if self.session_id else None
+            )
+            response.raise_for_status()
+            
+            # Traiter la réponse
+            result = response.json()
+            if result.get("error"):
+                return {"error": result["error"]["message"]}
+            
+            return result.get("result", {})
+            
+        except Exception as e:
+            return {"error": str(e)}
+    
+    def search_read(self, model: str, domain: List, fields: List[str], limit: int = 0) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Recherche et lit des enregistrements selon un domaine.
+        
+        Args:
+            model: Nom du modèle
+            domain: Domaine de recherche
+            fields: Champs à récupérer
+            limit: Nombre max de résultats (0 pour illimité)
+            
+        Returns:
+            Liste des enregistrements trouvés
+        """
+        params = {
+            "model": model,
+            "method": "search_read",
+            "args": [domain, fields],
+            "kwargs": {"limit": limit}
+        }
+        
+        result = self._rpc_call("/web/dataset/call_kw", params)
+        if isinstance(result, dict) and "error" in result:
+            print(f"Erreur lors de la recherche: {result['error']}")
+            return []
+        
+        return result if isinstance(result, list) else []
+    
+    def read(self, model: str, ids: List[int], fields: List[str]) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Lit des enregistrements par leurs IDs.
+        
+        Args:
+            model: Nom du modèle
+            ids: Liste des IDs à lire
+            fields: Champs à récupérer
+            
+        Returns:
+            Liste des enregistrements lus
+        """
+        params = {
+            "model": model,
+            "method": "read",
+            "args": [ids, fields],
+            "kwargs": {}
+        }
+        
+        result = self._rpc_call("/web/dataset/call_kw", params)
+        if isinstance(result, dict) and "error" in result:
+            print(f"Erreur lors de la lecture: {result['error']}")
+            return []
+        
+        return result if isinstance(result, list) else []
+    
+    def get_ticket_by_code(self, ticket_code: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Récupère un ticket par son code.
+        
+        Args:
+            ticket_code: Code du ticket à récupérer
+            
+        Returns:
+            Données du ticket ou dictionnaire vide si non trouvé
+        """
+        # Rechercher l'ID du ticket par son code
+        tickets = self.search_read(
+            model=self.model_name,
+            domain=[("code", "=", ticket_code)],
+            fields=["id"],
+            limit=1
+        )
+        
+        if not tickets:
+            print(f"Aucun ticket trouvé avec le code {ticket_code}")
+            return {}
+        
+        # Récupérer toutes les données du ticket
+        ticket_id = tickets[0]["id"]
+        return self.get_ticket_by_id(ticket_id)
+    
+    def get_ticket_by_id(self, ticket_id: int) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Récupère un ticket par son ID.
+        
+        Args:
+            ticket_id: ID du ticket à récupérer
+            
+        Returns:
+            Données du ticket ou dictionnaire vide si non trouvé
+        """
+        # Récupérer les champs disponibles pour le modèle
+        fields_info = self._get_model_fields(self.model_name)
+        
+        # Lire les données du ticket
+        tickets = self.read(
+            model=self.model_name,
+            ids=[ticket_id],
+            fields=fields_info
+        )
+        
+        if not tickets:
+            print(f"Aucun ticket trouvé avec l'ID {ticket_id}")
+            return {}
+        
+        return tickets[0]
+    
+    def _get_model_fields(self, model_name: str) -> List[str]:
+        """
+        Récupère la liste des champs disponibles pour un modèle.
+        
+        Args:
+            model_name: Nom du modèle
+            
+        Returns:
+            Liste des noms de champs
+        """
+        params = {
+            "model": model_name,
+            "method": "fields_get",
+            "args": [],
+            "kwargs": {"attributes": ["name", "type"]}
+        }
+        
+        result = self._rpc_call("/web/dataset/call_kw", params)
+        if "error" in result:
+            print(f"Erreur lors de la récupération des champs: {result['error']}")
+            return []
+        
+        # Filtrer les types de champs problématiques
+        invalid_types = ["many2many", "binary"]
+        valid_fields = [
+            field for field, info in result.items() 
+            if info.get("type") not in invalid_types
+        ]
+        
+        return valid_fields
+    
+    def get_ticket_messages(self, ticket_id: int) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Récupère les messages d'un ticket.
+        
+        Args:
+            ticket_id: ID du ticket
+            
+        Returns:
+            Liste des messages du ticket
+        """
+        # D'abord récupérer les IDs des messages
+        ticket = self.read(
+            model=self.model_name,
+            ids=[ticket_id],
+            fields=["message_ids"]
+        )
+        
+        if not ticket or "message_ids" not in ticket[0]:
+            print(f"Impossible de récupérer les messages pour le ticket {ticket_id}")
+            return []
+        
+        message_ids = ticket[0]["message_ids"]
+        
+        # Récupérer les détails des messages
+        messages = self.read(
+            model="mail.message",
+            ids=message_ids,
+            fields=["id", "body", "date", "author_id", "email_from", "subject", "parent_id"]
+        )
+        
+        return messages
+    
+    def get_ticket_attachments(self, ticket_id: int, download_path: Optional[str] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Récupère les pièces jointes d'un ticket, avec option de téléchargement.
+        
+        Args:
+            ticket_id: ID du ticket
+            download_path: Chemin où télécharger les pièces jointes (optionnel)
+            
+        Returns:
+            Liste des informations sur les pièces jointes
+        """
+        # Rechercher les pièces jointes liées au ticket
+        attachments = self.search_read(
+            model="ir.attachment",
+            domain=[("res_model", "=", self.model_name), ("res_id", "=", ticket_id)],
+            fields=["id", "name", "mimetype", "create_date", "datas"]
+        )
+        
+        if not attachments:
+            print(f"Aucune pièce jointe trouvée pour le ticket {ticket_id}")
+            return []
+        
+        if download_path:
+            # Créer le répertoire si nécessaire
+            os.makedirs(download_path, exist_ok=True)
+            
+            # Télécharger chaque pièce jointe
+            for attachment in attachments:
+                if "datas" in attachment and attachment["datas"]:
+                    # Déchiffrer les données base64
+                    binary_data = base64.b64decode(attachment["datas"])
+                    
+                    # Nettoyer le nom de fichier
+                    safe_name = attachment["name"].replace("/", "_").replace("\\", "_")
+                    file_path = os.path.join(download_path, f"{attachment['id']}_{safe_name}")
+                    
+                    # Sauvegarder le fichier
+                    with open(file_path, "wb") as f:
+                        f.write(binary_data)
+                    
+                    # Remplacer les données binaires par le chemin du fichier
+                    attachment["file_path"] = file_path
+                    del attachment["datas"]
+        
+        return attachments
+    
+    def extract_ticket_data(self, ticket_id: int, output_dir: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Extrait toutes les données d'un ticket, y compris messages et pièces jointes.
+        
+        Args:
+            ticket_id: ID du ticket
+            output_dir: Répertoire de sortie
+            
+        Returns:
+            Dictionnaire avec toutes les données du ticket
+        """
+        # Créer le répertoire de sortie
+        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+        
+        # Récupérer les données du ticket
+        ticket = self.get_ticket_by_id(ticket_id)
+        if not ticket:
+            return {"error": f"Ticket {ticket_id} non trouvé"}
+        
+        # Sauvegarder les données du ticket
+        ticket_path = os.path.join(output_dir, "ticket_info.json")
+        with open(ticket_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            json.dump(ticket, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+        
+        # Récupérer et sauvegarder les messages
+        messages = self.get_ticket_messages(ticket_id)
+        messages_path = os.path.join(output_dir, "messages.json")
+        with open(messages_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            json.dump(messages, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+        
+        # Récupérer et sauvegarder les pièces jointes
+        attachments_dir = os.path.join(output_dir, "attachments")
+        attachments = self.get_ticket_attachments(ticket_id, attachments_dir)
+        attachments_path = os.path.join(output_dir, "attachments_info.json")
+        with open(attachments_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            json.dump(attachments, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+        
+        # Compiler toutes les informations
+        result = {
+            "ticket": ticket,
+            "messages": messages,
+            "attachments": [
+                {k: v for k, v in a.items() if k != "datas"} 
+                for a in attachments
+            ],
+            "files": {
+                "ticket_info": ticket_path,
+                "messages": messages_path,
+                "attachments_info": attachments_path,
+                "attachments_dir": attachments_dir
+            }
+        }
+        
+        return result 

venv/bin/Activate.ps1

@@ -0,0 +1,247 @@
+<#
+.Synopsis
+Activate a Python virtual environment for the current PowerShell session.
+
+.Description
+Pushes the python executable for a virtual environment to the front of the
+$Env:PATH environment variable and sets the prompt to signify that you are
+in a Python virtual environment. Makes use of the command line switches as
+well as the `pyvenv.cfg` file values present in the virtual environment.
+
+.Parameter VenvDir
+Path to the directory that contains the virtual environment to activate. The
+default value for this is the parent of the directory that the Activate.ps1
+script is located within.
+
+.Parameter Prompt
+The prompt prefix to display when this virtual environment is activated. By
+default, this prompt is the name of the virtual environment folder (VenvDir)
+surrounded by parentheses and followed by a single space (ie. '(.venv) ').
+
+.Example
+Activate.ps1
+Activates the Python virtual environment that contains the Activate.ps1 script.
+
+.Example
+Activate.ps1 -Verbose
+Activates the Python virtual environment that contains the Activate.ps1 script,
+and shows extra information about the activation as it executes.
+
+.Example
+Activate.ps1 -VenvDir C:\Users\MyUser\Common\.venv
+Activates the Python virtual environment located in the specified location.
+
+.Example
+Activate.ps1 -Prompt "MyPython"
+Activates the Python virtual environment that contains the Activate.ps1 script,
+and prefixes the current prompt with the specified string (surrounded in
+parentheses) while the virtual environment is active.
+
+.Notes
+On Windows, it may be required to enable this Activate.ps1 script by setting the
+execution policy for the user. You can do this by issuing the following PowerShell
+command:
+
+PS C:\> Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
+
+For more information on Execution Policies: 
+https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170
+
+#>
+Param(
+    [Parameter(Mandatory = $false)]
+    [String]
+    $VenvDir,
+    [Parameter(Mandatory = $false)]
+    [String]
+    $Prompt
+)
+
+<# Function declarations --------------------------------------------------- #>
+
+<#
+.Synopsis
+Remove all shell session elements added by the Activate script, including the
+addition of the virtual environment's Python executable from the beginning of
+the PATH variable.
+
+.Parameter NonDestructive
+If present, do not remove this function from the global namespace for the
+session.
+
+#>
+function global:deactivate ([switch]$NonDestructive) {
+    # Revert to original values
+
+    # The prior prompt:
+    if (Test-Path -Path Function:_OLD_VIRTUAL_PROMPT) {
+        Copy-Item -Path Function:_OLD_VIRTUAL_PROMPT -Destination Function:prompt
+        Remove-Item -Path Function:_OLD_VIRTUAL_PROMPT
+    }
+
+    # The prior PYTHONHOME:
+    if (Test-Path -Path Env:_OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME) {
+        Copy-Item -Path Env:_OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME -Destination Env:PYTHONHOME
+        Remove-Item -Path Env:_OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME
+    }
+
+    # The prior PATH:
+    if (Test-Path -Path Env:_OLD_VIRTUAL_PATH) {
+        Copy-Item -Path Env:_OLD_VIRTUAL_PATH -Destination Env:PATH
+        Remove-Item -Path Env:_OLD_VIRTUAL_PATH
+    }
+
+    # Just remove the VIRTUAL_ENV altogether:
+    if (Test-Path -Path Env:VIRTUAL_ENV) {
+        Remove-Item -Path env:VIRTUAL_ENV
+    }
+
+    # Just remove VIRTUAL_ENV_PROMPT altogether.
+    if (Test-Path -Path Env:VIRTUAL_ENV_PROMPT) {
+        Remove-Item -Path env:VIRTUAL_ENV_PROMPT
+    }
+
+    # Just remove the _PYTHON_VENV_PROMPT_PREFIX altogether:
+    if (Get-Variable -Name "_PYTHON_VENV_PROMPT_PREFIX" -ErrorAction SilentlyContinue) {
+        Remove-Variable -Name _PYTHON_VENV_PROMPT_PREFIX -Scope Global -Force
+    }
+
+    # Leave deactivate function in the global namespace if requested:
+    if (-not $NonDestructive) {
+        Remove-Item -Path function:deactivate
+    }
+}
+
+<#
+.Description
+Get-PyVenvConfig parses the values from the pyvenv.cfg file located in the
+given folder, and returns them in a map.
+
+For each line in the pyvenv.cfg file, if that line can be parsed into exactly
+two strings separated by `=` (with any amount of whitespace surrounding the =)
+then it is considered a `key = value` line. The left hand string is the key,
+the right hand is the value.
+
+If the value starts with a `'` or a `"` then the first and last character is
+stripped from the value before being captured.
+
+.Parameter ConfigDir
+Path to the directory that contains the `pyvenv.cfg` file.
+#>
+function Get-PyVenvConfig(
+    [String]
+    $ConfigDir
+) {
+    Write-Verbose "Given ConfigDir=$ConfigDir, obtain values in pyvenv.cfg"
+
+    # Ensure the file exists, and issue a warning if it doesn't (but still allow the function to continue).
+    $pyvenvConfigPath = Join-Path -Resolve -Path $ConfigDir -ChildPath 'pyvenv.cfg' -ErrorAction Continue
+
+    # An empty map will be returned if no config file is found.
+    $pyvenvConfig = @{ }
+
+    if ($pyvenvConfigPath) {
+
+        Write-Verbose "File exists, parse `key = value` lines"
+        $pyvenvConfigContent = Get-Content -Path $pyvenvConfigPath
+
+        $pyvenvConfigContent | ForEach-Object {
+            $keyval = $PSItem -split "\s*=\s*", 2
+            if ($keyval[0] -and $keyval[1]) {
+                $val = $keyval[1]
+
+                # Remove extraneous quotations around a string value.
+                if ("'""".Contains($val.Substring(0, 1))) {
+                    $val = $val.Substring(1, $val.Length - 2)
+                }
+
+                $pyvenvConfig[$keyval[0]] = $val
+                Write-Verbose "Adding Key: '$($keyval[0])'='$val'"
+            }
+        }
+    }
+    return $pyvenvConfig
+}
+
+
+<# Begin Activate script --------------------------------------------------- #>
+
+# Determine the containing directory of this script
+$VenvExecPath = Split-Path -Parent $MyInvocation.MyCommand.Definition
+$VenvExecDir = Get-Item -Path $VenvExecPath
+
+Write-Verbose "Activation script is located in path: '$VenvExecPath'"
+Write-Verbose "VenvExecDir Fullname: '$($VenvExecDir.FullName)"
+Write-Verbose "VenvExecDir Name: '$($VenvExecDir.Name)"
+
+# Set values required in priority: CmdLine, ConfigFile, Default
+# First, get the location of the virtual environment, it might not be
+# VenvExecDir if specified on the command line.
+if ($VenvDir) {
+    Write-Verbose "VenvDir given as parameter, using '$VenvDir' to determine values"
+}
+else {
+    Write-Verbose "VenvDir not given as a parameter, using parent directory name as VenvDir."
+    $VenvDir = $VenvExecDir.Parent.FullName.TrimEnd("\\/")
+    Write-Verbose "VenvDir=$VenvDir"
+}
+
+# Next, read the `pyvenv.cfg` file to determine any required value such
+# as `prompt`.
+$pyvenvCfg = Get-PyVenvConfig -ConfigDir $VenvDir
+
+# Next, set the prompt from the command line, or the config file, or
+# just use the name of the virtual environment folder.
+if ($Prompt) {
+    Write-Verbose "Prompt specified as argument, using '$Prompt'"
+}
+else {
+    Write-Verbose "Prompt not specified as argument to script, checking pyvenv.cfg value"
+    if ($pyvenvCfg -and $pyvenvCfg['prompt']) {
+        Write-Verbose "  Setting based on value in pyvenv.cfg='$($pyvenvCfg['prompt'])'"
+        $Prompt = $pyvenvCfg['prompt'];
+    }
+    else {
+        Write-Verbose "  Setting prompt based on parent's directory's name. (Is the directory name passed to venv module when creating the virtual environment)"
+        Write-Verbose "  Got leaf-name of $VenvDir='$(Split-Path -Path $venvDir -Leaf)'"
+        $Prompt = Split-Path -Path $venvDir -Leaf
+    }
+}
+
+Write-Verbose "Prompt = '$Prompt'"
+Write-Verbose "VenvDir='$VenvDir'"
+
+# Deactivate any currently active virtual environment, but leave the
+# deactivate function in place.
+deactivate -nondestructive
+
+# Now set the environment variable VIRTUAL_ENV, used by many tools to determine
+# that there is an activated venv.
+$env:VIRTUAL_ENV = $VenvDir
+
+if (-not $Env:VIRTUAL_ENV_DISABLE_PROMPT) {
+
+    Write-Verbose "Setting prompt to '$Prompt'"
+
+    # Set the prompt to include the env name
+    # Make sure _OLD_VIRTUAL_PROMPT is global
+    function global:_OLD_VIRTUAL_PROMPT { "" }
+    Copy-Item -Path function:prompt -Destination function:_OLD_VIRTUAL_PROMPT
+    New-Variable -Name _PYTHON_VENV_PROMPT_PREFIX -Description "Python virtual environment prompt prefix" -Scope Global -Option ReadOnly -Visibility Public -Value $Prompt
+
+    function global:prompt {
+        Write-Host -NoNewline -ForegroundColor Green "($_PYTHON_VENV_PROMPT_PREFIX) "
+        _OLD_VIRTUAL_PROMPT
+    }
+    $env:VIRTUAL_ENV_PROMPT = $Prompt
+}
+
+# Clear PYTHONHOME
+if (Test-Path -Path Env:PYTHONHOME) {
+    Copy-Item -Path Env:PYTHONHOME -Destination Env:_OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME
+    Remove-Item -Path Env:PYTHONHOME
+}
+
+# Add the venv to the PATH
+Copy-Item -Path Env:PATH -Destination Env:_OLD_VIRTUAL_PATH
+$Env:PATH = "$VenvExecDir$([System.IO.Path]::PathSeparator)$Env:PATH"

venv/bin/activate

@@ -0,0 +1,70 @@
+# This file must be used with "source bin/activate" *from bash*
+# You cannot run it directly
+
+deactivate () {
+    # reset old environment variables
+    if [ -n "${_OLD_VIRTUAL_PATH:-}" ] ; then
+        PATH="${_OLD_VIRTUAL_PATH:-}"
+        export PATH
+        unset _OLD_VIRTUAL_PATH
+    fi
+    if [ -n "${_OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME:-}" ] ; then
+        PYTHONHOME="${_OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME:-}"
+        export PYTHONHOME
+        unset _OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME
+    fi
+
+    # Call hash to forget past commands. Without forgetting
+    # past commands the $PATH changes we made may not be respected
+    hash -r 2> /dev/null
+
+    if [ -n "${_OLD_VIRTUAL_PS1:-}" ] ; then
+        PS1="${_OLD_VIRTUAL_PS1:-}"
+        export PS1
+        unset _OLD_VIRTUAL_PS1
+    fi
+
+    unset VIRTUAL_ENV
+    unset VIRTUAL_ENV_PROMPT
+    if [ ! "${1:-}" = "nondestructive" ] ; then
+    # Self destruct!
+        unset -f deactivate
+    fi
+}
+
+# unset irrelevant variables
+deactivate nondestructive
+
+# on Windows, a path can contain colons and backslashes and has to be converted:
+if [ "${OSTYPE:-}" = "cygwin" ] || [ "${OSTYPE:-}" = "msys" ] ; then
+    # transform D:\path\to\venv to /d/path/to/venv on MSYS
+    # and to /cygdrive/d/path/to/venv on Cygwin
+    export VIRTUAL_ENV=$(cygpath /home/fgras-ca/llm-ticket3/venv)
+else
+    # use the path as-is
+    export VIRTUAL_ENV=/home/fgras-ca/llm-ticket3/venv
+fi
+
+_OLD_VIRTUAL_PATH="$PATH"
+PATH="$VIRTUAL_ENV/"bin":$PATH"
+export PATH
+
+# unset PYTHONHOME if set
+# this will fail if PYTHONHOME is set to the empty string (which is bad anyway)
+# could use `if (set -u; : $PYTHONHOME) ;` in bash
+if [ -n "${PYTHONHOME:-}" ] ; then
+    _OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME="${PYTHONHOME:-}"
+    unset PYTHONHOME
+fi
+
+if [ -z "${VIRTUAL_ENV_DISABLE_PROMPT:-}" ] ; then
+    _OLD_VIRTUAL_PS1="${PS1:-}"
+    PS1='(venv) '"${PS1:-}"
+    export PS1
+    VIRTUAL_ENV_PROMPT='(venv) '
+    export VIRTUAL_ENV_PROMPT
+fi
+
+# Call hash to forget past commands. Without forgetting
+# past commands the $PATH changes we made may not be respected
+hash -r 2> /dev/null

venv/bin/activate.csh

@@ -0,0 +1,27 @@
+# This file must be used with "source bin/activate.csh" *from csh*.
+# You cannot run it directly.
+
+# Created by Davide Di Blasi <davidedb@gmail.com>.
+# Ported to Python 3.3 venv by Andrew Svetlov <andrew.svetlov@gmail.com>
+
+alias deactivate 'test $?_OLD_VIRTUAL_PATH != 0 && setenv PATH "$_OLD_VIRTUAL_PATH" && unset _OLD_VIRTUAL_PATH; rehash; test $?_OLD_VIRTUAL_PROMPT != 0 && set prompt="$_OLD_VIRTUAL_PROMPT" && unset _OLD_VIRTUAL_PROMPT; unsetenv VIRTUAL_ENV; unsetenv VIRTUAL_ENV_PROMPT; test "\!:*" != "nondestructive" && unalias deactivate'
+
+# Unset irrelevant variables.
+deactivate nondestructive
+
+setenv VIRTUAL_ENV /home/fgras-ca/llm-ticket3/venv
+
+set _OLD_VIRTUAL_PATH="$PATH"
+setenv PATH "$VIRTUAL_ENV/"bin":$PATH"
+
+
+set _OLD_VIRTUAL_PROMPT="$prompt"
+
+if (! "$?VIRTUAL_ENV_DISABLE_PROMPT") then
+    set prompt = '(venv) '"$prompt"
+    setenv VIRTUAL_ENV_PROMPT '(venv) '
+endif
+
+alias pydoc python -m pydoc
+
+rehash

venv/bin/activate.fish

@@ -0,0 +1,69 @@
+# This file must be used with "source <venv>/bin/activate.fish" *from fish*
+# (https://fishshell.com/). You cannot run it directly.
+
+function deactivate  -d "Exit virtual environment and return to normal shell environment"
+    # reset old environment variables
+    if test -n "$_OLD_VIRTUAL_PATH"
+        set -gx PATH $_OLD_VIRTUAL_PATH
+        set -e _OLD_VIRTUAL_PATH
+    end
+    if test -n "$_OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME"
+        set -gx PYTHONHOME $_OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME
+        set -e _OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME
+    end
+
+    if test -n "$_OLD_FISH_PROMPT_OVERRIDE"
+        set -e _OLD_FISH_PROMPT_OVERRIDE
+        # prevents error when using nested fish instances (Issue #93858)
+        if functions -q _old_fish_prompt
+            functions -e fish_prompt
+            functions -c _old_fish_prompt fish_prompt
+            functions -e _old_fish_prompt
+        end
+    end
+
+    set -e VIRTUAL_ENV
+    set -e VIRTUAL_ENV_PROMPT
+    if test "$argv[1]" != "nondestructive"
+        # Self-destruct!
+        functions -e deactivate
+    end
+end
+
+# Unset irrelevant variables.
+deactivate nondestructive
+
+set -gx VIRTUAL_ENV /home/fgras-ca/llm-ticket3/venv
+
+set -gx _OLD_VIRTUAL_PATH $PATH
+set -gx PATH "$VIRTUAL_ENV/"bin $PATH
+
+# Unset PYTHONHOME if set.
+if set -q PYTHONHOME
+    set -gx _OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME $PYTHONHOME
+    set -e PYTHONHOME
+end
+
+if test -z "$VIRTUAL_ENV_DISABLE_PROMPT"
+    # fish uses a function instead of an env var to generate the prompt.
+
+    # Save the current fish_prompt function as the function _old_fish_prompt.
+    functions -c fish_prompt _old_fish_prompt
+
+    # With the original prompt function renamed, we can override with our own.
+    function fish_prompt
+        # Save the return status of the last command.
+        set -l old_status $status
+
+        # Output the venv prompt; color taken from the blue of the Python logo.
+        printf "%s%s%s" (set_color 4B8BBE) '(venv) ' (set_color normal)
+
+        # Restore the return status of the previous command.
+        echo "exit $old_status" | .
+        # Output the original/"old" prompt.
+        _old_fish_prompt
+    end
+
+    set -gx _OLD_FISH_PROMPT_OVERRIDE "$VIRTUAL_ENV"
+    set -gx VIRTUAL_ENV_PROMPT '(venv) '
+end

venv/bin/httpx

@@ -0,0 +1,8 @@
+#!/home/fgras-ca/llm-ticket3/venv/bin/python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import re
+import sys
+from httpx import main
+if __name__ == '__main__':
+    sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
+    sys.exit(main())

venv/bin/normalizer

@@ -0,0 +1,8 @@
+#!/home/fgras-ca/llm-ticket3/venv/bin/python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import re
+import sys
+from charset_normalizer import cli
+if __name__ == '__main__':
+    sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
+    sys.exit(cli.cli_detect())

venv/bin/pip

@@ -0,0 +1,8 @@
+#!/home/fgras-ca/llm-ticket3/venv/bin/python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import re
+import sys
+from pip._internal.cli.main import main
+if __name__ == '__main__':
+    sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
+    sys.exit(main())

venv/bin/pip3

@@ -0,0 +1,8 @@
+#!/home/fgras-ca/llm-ticket3/venv/bin/python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import re
+import sys
+from pip._internal.cli.main import main
+if __name__ == '__main__':
+    sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
+    sys.exit(main())

venv/bin/pip3.12

@@ -0,0 +1,8 @@
+#!/home/fgras-ca/llm-ticket3/venv/bin/python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import re
+import sys
+from pip._internal.cli.main import main
+if __name__ == '__main__':
+    sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
+    sys.exit(main())

venv/bin/python

@@ -0,0 +1 @@
+python3

venv/bin/python3

@@ -0,0 +1 @@
+/usr/bin/python3

venv/bin/python3.12

@@ -0,0 +1 @@
+python3

venv/lib/python3.12/site-packages/OdooRPC-0.10.1.dist-info/AUTHORS

@@ -0,0 +1,3 @@
+Original Author
+---------------
+Sébastien Alix <sebastien.alix@osiell.com>, <seb@usr-src.org>

venv/lib/python3.12/site-packages/OdooRPC-0.10.1.dist-info/INSTALLER

@@ -0,0 +1 @@
+pip

venv/lib/python3.12/site-packages/OdooRPC-0.10.1.dist-info/LICENSE

@@ -0,0 +1,165 @@
+                   GNU LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE
+                       Version 3, 29 June 2007
+
+ Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. <http://fsf.org/>
+ Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies
+ of this license document, but changing it is not allowed.
+
+
+  This version of the GNU Lesser General Public License incorporates
+the terms and conditions of version 3 of the GNU General Public
+License, supplemented by the additional permissions listed below.
+
+  0. Additional Definitions.
+
+  As used herein, "this License" refers to version 3 of the GNU Lesser
+General Public License, and the "GNU GPL" refers to version 3 of the GNU
+General Public License.
+
+  "The Library" refers to a covered work governed by this License,
+other than an Application or a Combined Work as defined below.
+
+  An "Application" is any work that makes use of an interface provided
+by the Library, but which is not otherwise based on the Library.
+Defining a subclass of a class defined by the Library is deemed a mode
+of using an interface provided by the Library.
+
+  A "Combined Work" is a work produced by combining or linking an
+Application with the Library.  The particular version of the Library
+with which the Combined Work was made is also called the "Linked
+Version".
+
+  The "Minimal Corresponding Source" for a Combined Work means the
+Corresponding Source for the Combined Work, excluding any source code
+for portions of the Combined Work that, considered in isolation, are
+based on the Application, and not on the Linked Version.
+
+  The "Corresponding Application Code" for a Combined Work means the
+object code and/or source code for the Application, including any data
+and utility programs needed for reproducing the Combined Work from the
+Application, but excluding the System Libraries of the Combined Work.
+
+  1. Exception to Section 3 of the GNU GPL.
+
+  You may convey a covered work under sections 3 and 4 of this License
+without being bound by section 3 of the GNU GPL.
+
+  2. Conveying Modified Versions.
+
+  If you modify a copy of the Library, and, in your modifications, a
+facility refers to a function or data to be supplied by an Application
+that uses the facility (other than as an argument passed when the
+facility is invoked), then you may convey a copy of the modified
+version:
+
+   a) under this License, provided that you make a good faith effort to
+   ensure that, in the event an Application does not supply the
+   function or data, the facility still operates, and performs
+   whatever part of its purpose remains meaningful, or
+
+   b) under the GNU GPL, with none of the additional permissions of
+   this License applicable to that copy.
+
+  3. Object Code Incorporating Material from Library Header Files.
+
+  The object code form of an Application may incorporate material from
+a header file that is part of the Library.  You may convey such object
+code under terms of your choice, provided that, if the incorporated
+material is not limited to numerical parameters, data structure
+layouts and accessors, or small macros, inline functions and templates
+(ten or fewer lines in length), you do both of the following:
+
+   a) Give prominent notice with each copy of the object code that the
+   Library is used in it and that the Library and its use are
+   covered by this License.
+
+   b) Accompany the object code with a copy of the GNU GPL and this license
+   document.
+
+  4. Combined Works.
+
+  You may convey a Combined Work under terms of your choice that,
+taken together, effectively do not restrict modification of the
+portions of the Library contained in the Combined Work and reverse
+engineering for debugging such modifications, if you also do each of
+the following:
+
+   a) Give prominent notice with each copy of the Combined Work that
+   the Library is used in it and that the Library and its use are
+   covered by this License.
+
+   b) Accompany the Combined Work with a copy of the GNU GPL and this license
+   document.
+
+   c) For a Combined Work that displays copyright notices during
+   execution, include the copyright notice for the Library among
+   these notices, as well as a reference directing the user to the
+   copies of the GNU GPL and this license document.
+
+   d) Do one of the following:
+
+       0) Convey the Minimal Corresponding Source under the terms of this
+       License, and the Corresponding Application Code in a form
+       suitable for, and under terms that permit, the user to
+       recombine or relink the Application with a modified version of
+       the Linked Version to produce a modified Combined Work, in the
+       manner specified by section 6 of the GNU GPL for conveying
+       Corresponding Source.
+
+       1) Use a suitable shared library mechanism for linking with the
+       Library.  A suitable mechanism is one that (a) uses at run time
+       a copy of the Library already present on the user's computer
+       system, and (b) will operate properly with a modified version
+       of the Library that is interface-compatible with the Linked
+       Version.
+
+   e) Provide Installation Information, but only if you would otherwise
+   be required to provide such information under section 6 of the
+   GNU GPL, and only to the extent that such information is
+   necessary to install and execute a modified version of the
+   Combined Work produced by recombining or relinking the
+   Application with a modified version of the Linked Version. (If
+   you use option 4d0, the Installation Information must accompany
+   the Minimal Corresponding Source and Corresponding Application
+   Code. If you use option 4d1, you must provide the Installation
+   Information in the manner specified by section 6 of the GNU GPL
+   for conveying Corresponding Source.)
+
+  5. Combined Libraries.
+
+  You may place library facilities that are a work based on the
+Library side by side in a single library together with other library
+facilities that are not Applications and are not covered by this
+License, and convey such a combined library under terms of your
+choice, if you do both of the following:
+
+   a) Accompany the combined library with a copy of the same work based
+   on the Library, uncombined with any other library facilities,
+   conveyed under the terms of this License.
+
+   b) Give prominent notice with the combined library that part of it
+   is a work based on the Library, and explaining where to find the
+   accompanying uncombined form of the same work.
+
+  6. Revised Versions of the GNU Lesser General Public License.
+
+  The Free Software Foundation may publish revised and/or new versions
+of the GNU Lesser General Public License from time to time. Such new
+versions will be similar in spirit to the present version, but may
+differ in detail to address new problems or concerns.
+
+  Each version is given a distinguishing version number. If the
+Library as you received it specifies that a certain numbered version
+of the GNU Lesser General Public License "or any later version"
+applies to it, you have the option of following the terms and
+conditions either of that published version or of any later version
+published by the Free Software Foundation. If the Library as you
+received it does not specify a version number of the GNU Lesser
+General Public License, you may choose any version of the GNU Lesser
+General Public License ever published by the Free Software Foundation.
+
+  If the Library as you received it specifies that a proxy can decide
+whether future versions of the GNU Lesser General Public License shall
+apply, that proxy's public statement of acceptance of any version is
+permanent authorization for you to choose that version for the
+Library.

venv/lib/python3.12/site-packages/OdooRPC-0.10.1.dist-info/METADATA

@@ -0,0 +1,163 @@
+Metadata-Version: 2.1
+Name: OdooRPC
+Version: 0.10.1
+Summary: OdooRPC is a Python package providing an easy way to pilot your Odoo servers through RPC.
+Home-page: https://github.com/OCA/odoorpc
+Author: Sebastien Alix
+Author-email: seb@usr-src.org
+License: LGPL v3
+Keywords: openerp odoo server rpc client xml-rpc xmlrpc jsonrpc json-rpc odoorpc oerplib communication lib library python service web webservice
+Classifier: Intended Audience :: Developers
+Classifier: Programming Language :: Python
+Classifier: Programming Language :: Python :: 2
+Classifier: Programming Language :: Python :: 2.7
+Classifier: Programming Language :: Python :: 3
+Classifier: Programming Language :: Python :: 3.4
+Classifier: Programming Language :: Python :: 3.5
+Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
+Classifier: Programming Language :: Python :: Implementation :: CPython
+Classifier: Programming Language :: Python :: Implementation :: PyPy
+Classifier: License :: OSI Approved :: GNU Library or Lesser General Public License (LGPL)
+Classifier: Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules
+Classifier: Framework :: Odoo
+Description-Content-Type: text/x-rst
+License-File: LICENSE
+License-File: AUTHORS
+
+=======
+OdooRPC
+=======
+
+.. image:: https://img.shields.io/pypi/v/OdooRPC.svg
+    :target: https://pypi.python.org/pypi/OdooRPC/
+    :alt: Latest Version
+
+.. image:: https://travis-ci.org/OCA/odoorpc.svg?branch=master
+    :target: https://travis-ci.org/OCA/odoorpc
+    :alt: Build Status
+
+.. image:: https://img.shields.io/pypi/pyversions/OdooRPC.svg
+    :target: https://pypi.python.org/pypi/OdooRPC/
+    :alt: Supported Python versions
+
+.. image:: https://img.shields.io/pypi/l/OdooRPC.svg
+    :target: https://pypi.python.org/pypi/OdooRPC/
+    :alt: License
+
+**OdooRPC** is a Python package providing an easy way to
+pilot your **Odoo** servers through `RPC`.
+
+Features supported:
+    - access to all data model methods (even ``browse``) with an API similar
+      to the server-side API,
+    - use named parameters with model methods,
+    - user context automatically sent providing support for
+      internationalization,
+    - browse records,
+    - execute workflows,
+    - manage databases,
+    - reports downloading,
+    - JSON-RPC protocol (SSL supported),
+
+How does it work? See below:
+
+.. code-block:: python
+
+    import odoorpc
+
+    # Prepare the connection to the server
+    odoo = odoorpc.ODOO('localhost', port=8069)
+
+    # Check available databases
+    print(odoo.db.list())
+
+    # Login
+    odoo.login('db_name', 'user', 'passwd')
+
+    # Current user
+    user = odoo.env.user
+    print(user.name)            # name of the user connected
+    print(user.company_id.name) # the name of its company
+
+    # Simple 'raw' query
+    user_data = odoo.execute('res.users', 'read', [user.id])
+    print(user_data)
+
+    # Use all methods of a model
+    if 'sale.order' in odoo.env:
+        Order = odoo.env['sale.order']
+        order_ids = Order.search([])
+        for order in Order.browse(order_ids):
+            print(order.name)
+            products = [line.product_id.name for line in order.order_line]
+            print(products)
+
+    # Update data through a record
+    user.name = "Brian Jones"
+
+See the documentation for more details and features.
+
+Supported Odoo server versions
+==============================
+
+`OdooRPC` is tested on all major releases of `Odoo` (starting from  8.0).
+
+Supported Python versions
+=========================
+
+`OdooRPC` support Python 2.7, 3.7+.
+
+License
+=======
+
+This software is made available under the `LGPL v3` license.
+
+Generate the documentation
+==========================
+
+To generate the documentation, you have to install `Sphinx` documentation
+generator::
+
+    pip install sphinx
+
+Then, you can use the ``build_doc`` option of the ``setup.py``::
+
+    python setup.py build_doc
+
+The generated documentation will be in the ``./doc/build/html`` directory.
+
+Changes in this version
+=======================
+
+Consult the ``CHANGELOG`` file.
+
+Bug Tracker
+===========
+
+Bugs are tracked on `GitHub Issues
+<https://github.com/OCA/odoorpc/issues>`_. In case of trouble, please
+check there if your issue has already been reported. If you spotted it first,
+help us smash it by providing detailed and welcomed feedback.
+
+Credits
+=======
+
+Contributors
+------------
+
+* Sébastien Alix <sebastien.alix@osiell.com>
+
+Do not contact contributors directly about support or help with technical issues.
+
+Maintainer
+----------
+
+.. image:: https://odoo-community.org/logo.png
+   :alt: Odoo Community Association
+   :target: https://odoo-community.org
+
+This package is maintained by the OCA.
+
+OCA, or the Odoo Community Association, is a nonprofit organization whose
+mission is to support the collaborative development of Odoo features and
+promote its widespread use.

venv/lib/python3.12/site-packages/OdooRPC-0.10.1.dist-info/RECORD

@@ -0,0 +1,34 @@
+OdooRPC-0.10.1.dist-info/AUTHORS,sha256=Kjdl6zj2iQulcwF4iADsfzyuusIPWLKsRK9rM2Bh4TY,95
+OdooRPC-0.10.1.dist-info/INSTALLER,sha256=zuuue4knoyJ-UwPPXg8fezS7VCrXJQrAP7zeNuwvFQg,4
+OdooRPC-0.10.1.dist-info/LICENSE,sha256=2n6rt7r999OuXp8iOqW9we7ORaxWncIbOwN1ILRGR2g,7651
+OdooRPC-0.10.1.dist-info/METADATA,sha256=UuFVcRgJiOT8MOZ9sREZ4ebCik2JUuM8yckCO1HP9so,4803
+OdooRPC-0.10.1.dist-info/RECORD,,
+OdooRPC-0.10.1.dist-info/REQUESTED,sha256=47DEQpj8HBSa-_TImW-5JCeuQeRkm5NMpJWZG3hSuFU,0
+OdooRPC-0.10.1.dist-info/WHEEL,sha256=m9WAupmBd2JGDsXWQGJgMGXIWbQY3F5c2xBJbBhq0nY,110
+OdooRPC-0.10.1.dist-info/top_level.txt,sha256=qdAy2XwLvCFM_VdG79vIgP3UV43zLZmvNqbdk4L1b6E,8
+odoorpc/__init__.py,sha256=Zk5CzvWtqvlGWNupLWb8OJQh69KdB9Mv8wfnmfTHVf8,2495
+odoorpc/__pycache__/__init__.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/__pycache__/db.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/__pycache__/env.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/__pycache__/error.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/__pycache__/fields.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/__pycache__/models.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/__pycache__/odoo.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/__pycache__/report.cpython-312.pyc,,
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+odoorpc/__pycache__/tools.cpython-312.pyc,,
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+odoorpc/error.py,sha256=QkGjqv5Y0aHxvtuV7oRiFbNhAXz8AK1srmMRLIc0gfU,3284
+odoorpc/fields.py,sha256=Kf5af_m0TDz0k4lKFJLv75YUsu8ClwUOcsKWbTv8EHU,27004
+odoorpc/models.py,sha256=4gsHOcqp8vhN4N9U66B5cnleSbf5gO93gqn7jEZN7Lc,15034
+odoorpc/odoo.py,sha256=UQWQCJppn05XDOgpAdMRKXZEHH6Dv-LkFd6heJaAZ1w,22740
+odoorpc/report.py,sha256=zF_XJDNyDmRDiMVjjQZtgnTBg4iFZZakrw6nUvE8U5k,7396
+odoorpc/rpc/__init__.py,sha256=DFNJYDtwlCHo1d6xBAKV4bXziVoBJLJ8b-Bu85xIgvs,9465
+odoorpc/rpc/__pycache__/__init__.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/rpc/__pycache__/error.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/rpc/__pycache__/jsonrpclib.cpython-312.pyc,,
+odoorpc/rpc/error.py,sha256=LOb2kvZmXNGy5ZWw6W6UKWvF75YqmcVvL017budrnts,349
+odoorpc/rpc/jsonrpclib.py,sha256=oY0eChMXUinC5YFjUcUO5ZWqt4ar9Dq2X0TJiFnpGb0,5342
+odoorpc/session.py,sha256=YXGVVTKCZMzGCwxoGGeo_XDO04JK2rojrji7o9TuWC8,5567
+odoorpc/tools.py,sha256=yYvMIreEDgZKSoQhZYD6W4xZpY2XppbTnttqHMR1i2w,3539

venv/lib/python3.12/site-packages/OdooRPC-0.10.1.dist-info/WHEEL

@@ -0,0 +1,6 @@
+Wheel-Version: 1.0
+Generator: bdist_wheel (0.41.1)
+Root-Is-Purelib: true
+Tag: py2-none-any
+Tag: py3-none-any
+

venv/lib/python3.12/site-packages/OdooRPC-0.10.1.dist-info/top_level.txt

@@ -0,0 +1 @@
+odoorpc