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# Corrections pour le tri d'images avec llama-vision
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Ce document décrit les corrections apportées pour résoudre les problèmes de tri d'images avec llama-vision.
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## Problèmes identifiés
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1. **Détection incomplète des images** : Seulement 2 images sur 4 étaient analysées après déduplication
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2. **Classification trop stricte** : Toutes les images étaient classées comme non pertinentes
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3. **Reconnaissance de formats limitée** : Certains formats d'images n'étaient pas correctement détectés
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## Corrections apportées
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### 1. Amélioration du prompt système (agent_image_sorter.py)
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Le prompt système a été entièrement revu pour :
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- Définir plus clairement ce qui constitue une image pertinente
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- Adopter une approche "par défaut pertinent" en cas de doute
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- Élargir la définition des images pertinentes
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- Rendre le classement plus inclusif
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### 2. Amélioration de la détection des images (orchestrator_llama.py)
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La méthode `_lister_images` a été optimisée pour :
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- Supporter davantage de formats d'images (ajout de .tiff, .tif)
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- Vérifier que chaque fichier est bien une image valide
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- Corriger la détection de l'extension .jpg (qui avait une erreur de syntaxe)
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- Ajouter des logs pour faciliter le débogage
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## Comment tester
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Pour tester spécifiquement le tri d'images avec llama-vision, utilisez la commande suivante :
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```bash
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python main_llama.py <ticket_id> --skip-ticket-analysis --skip-image-analysis --skip-report
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```
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Après exécution, vérifiez :
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1. Le fichier `tri_image_llama*.json` dans le dossier pipeline
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2. Le nombre d'images analysées doit correspondre au nombre d'images uniques dans `rapport_de_deduplication.json`
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3. Le classement des images devrait être plus généreux (plus d'images "pertinentes")
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## Notes supplémentaires
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- Le prompt a été optimisé pour llama-vision tout en conservant la consigne de répondre en français
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- L'approche de tri est maintenant plus inclusive ("mieux vaut inclure trop que pas assez") |