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ROADMAP — Fallout: Venice of Wasteland

État au 16 juin 2026. Projet : moteur de simulation JDR Fallout 2D20 autonome, Louisiane post-nucléaire.

✅ Phase 1 — Moteur de base (TERMINÉ)

  • Moteur de tick Python (survie, économie, rencontres)
  • Système PNJ 4 tiers (Tier 0 Boss / Tier 1 Actifs / Tier 2 PNJ+ / Tier 3 Passage)
  • Combats 2D20 (combat_engine.py)
  • Sessions multiples isolées (session_id sur toutes les tables)
  • Config JSON par session avec deep-merge par mode
  • Hot-reload config au début de chaque jour (sans redémarrer)
  • Vérification statut DB dans la boucle principale (stop depuis dashboard)
  • Zones sûres (safe zones) — pas de rencontres lambda, commerce PNJ-à-PNJ
  • Système de raids de faction dans les zones sûres (faible probabilité)
  • Relations factions avec score de volatilité

✅ Phase 2 — RAG & Lore (TERMINÉ)

  • ChromaDB avec 1403 chunks (règles 2D20 + lore canon Venice of Wasteland)
  • Bible Venice of Wasteland v1.1 & v2.0 indexée (lore_canon, 32 chunks)
  • Correction des 299 chunks avec métadonnée type → category
  • Pipeline d'enrichissement lore (lore_enricher.py)
    • RAG depuis fallout_lore (lore_canon + regles_core + lore_inspiration)
    • Appel qwen2.5:14b avec prompt structuré JDR
    • Propositions stockées dans lore_proposals (PostgreSQL)
    • Validation manuelle depuis le PipBoy
    • Propositions acceptées → fallout_lore_enriched (Chroma)

✅ Phase 3 — Dashboard PipBoy (TERMINÉ)

  • Dashboard Flask accessible sur fallout.coyoteos.ovh
  • Onglet SIM LIBRE : état temps réel (PNJ, events, world state, factions, rencontres)
  • Onglet OUTILS : génération commandes + stress test LLM avec console live
  • Onglet ENRICHISSEMENT : validation propositions lore (accept/reject/modifier)
  • Onglet PARAMÈTRES : config session, modes, reset jour/tick, statut DB
  • Switcher de sessions (S1/S2)
  • Auto-refresh 30s sur l'onglet simulation
  • Métriques cards (PNJ vivants/morts, combats, rencontres)
  • Bouton "Exécuter" stress test avec console live (polling 1.5s)
  • Accès Ollama depuis le container Docker (iptables + host.docker.internal)

✅ Phase 4 — Tests de performance (TERMINÉ)

  • Script stress test LLM (llm_crash_test.py) — modes simultane/decale/solo
  • Script capacity test (capacity_test.py) — simulation N joueurs simultanés
  • Résultats mesurés : 1/5/10/50 joueurs, tick 35s → 3m32
  • Conclusion : 10-15 joueurs actifs simultanés recommandés sur l'infra actuelle

🔄 Phase 5 — LLM intégré à la simulation (EN COURS / PROCHAIN)

5a — Animation PNJ par LLM (priorité haute)

  • Appel LLM 7b uniquement sur interaction joueur directe avec Tier 0/1
  • Contexte RAG injecté : lore_canon faction + règles pertinentes
  • Mémoire courte terme : 3 derniers échanges du PNJ en contexte
  • Réponse stockée en DB (events table) avec attribution actor_id
  • Limit : max N appels LLM PNJ simultanés par tick (configurable)

5b — MJ narrateur par LLM (priorité haute)

  • Synthèse narrative du tick par le 14b (résumé de ce qui s'est passé)
  • Stockée comme événement narrative_tick en DB
  • Affichage dans PipBoy onglet SIM
  • Contexte : world_state + top 10 événements du tick + relations factions

5c — Onglet SIM LLM dans PipBoy

  • Vue dédiée pour les sessions avec LLM actif
  • Feed narratif du MJ en temps réel
  • Indicateur de charge LLM (requêtes en queue)

🔮 Phase 6 — Arbitre & Cohérence (CONÇU, NON IMPLÉMENTÉ)

Système de vérification automatique entre les ticks, utilisant la marge de 6m30 disponible.

Architecture

Tick N (3m30)          →  Résultats en DB
Arbitre LLM (3m00)     →  Vérification cohérence + règles
                            ├── Auto-correction (patterns connus)
                            └── File manuelle → PipBoy validation
Tick N+1               →  Démarre sur une base cohérente

Tables à créer

  • tick_validations — anomalies détectées par tick
  • correction_patterns — patterns appris, score de confiance

Logique d'apprentissage

  • Chaque validation manuelle augmente la confiance du pattern (+delta)
  • Chaque rejet diminue la confiance (-delta)
  • Seuil configurable (défaut 0.8) → bascule en auto-correction
  • Types de patterns : stat_check | location | economy | narrative

Ce que l'arbitre vérifie

  • Auto (confiance rapide) : caps négatifs, HP > max, PNJ mort qui agit, localisation impossible
  • Manuel (confiance lente) : cohérence narrative, comportement faction vs lore, conflits de traités

🔮 Phase 7 — Ticks temps réel (IDÉE VALIDÉE, NON IMPLÉMENTÉ)

Synchroniser les ticks sur l'heure réelle de la Louisiane (UTC-5/UTC-6).

Principe

  • 1 tick = 1 heure réelle (timezone America/Chicago)
  • run.py calcule le tick courant depuis datetime.now(tz) au lieu d'incrémenter
  • Résout la dérive en cas de redémarrage
  • Nuit en jeu = vraiment la nuit (20h-8h Louisiana = 2h-14h France)

Impact joueur

  • Action possible toutes les X minutes réelles
  • Le MJ et les PNJ "vivent" même quand le joueur est absent
  • Journées réelles = journées en jeu

Config à ajouter dans sim_XXX.json

"tick": {
  "mode": "realtime",
  "realtime_timezone": "America/Chicago",
  "fixed_tick_sleep_sec": 60
}

Considération fuseau horaire

  • France UTC+2 vs Louisiane UTC-5/6 → 7-8h de décalage
  • Midi à NOLA = 18h-19h en France → créneau jouable en soirée
  • Nuit à NOLA se passe pendant les heures de travail en France → cohérent narrativement

🔮 Phase 8 — Météo procédurale (IDÉE, NON IMPLÉMENTÉ)

Système météo calé sur la météo réelle de la Louisiane.

  • API météo New Orleans → injectée dans le contexte LLM chaque jour
  • Impact mécanique : pluie = -visibilité, chaleur extrême = drain eau ×1.5
  • Événements saisonniers : saison des ouragans (juin-novembre), Mardi Gras
  • Stocké dans world_state par zone avec colonne weather_json

🔮 Phase 9 — Joueurs réels (VISION LONG TERME)

Interface pour que de vrais joueurs envoient des actions.

  • API REST ou bot Discord → reçoit les actions joueur
  • Action validée par l'arbitre (Phase 6) avant d'être exécutée
  • Réponse PNJ via LLM 7b dans la foulée (<10s)
  • Résumé MJ 14b envoyé à la fin du tick
  • Gestion des absences : le PNJ joueur survit en mode automatique (Tier 1)

Backlog technique (bugs connus / dettes)

  • fallout-visu/app.py et dashboard/app.py sont deux fichiers séparés à synchroniser manuellement → à unifier avec un mount symlink ou CI
  • Le container PipBoy se réinstalle à chaque restart (pip install au démarrage) → créer une image Docker dédiée
  • capacity_test.py écrit en root depuis le container (permission denied) → monter le volume avec le bon uid
  • 8 timeouts sur 50 joueurs simultanés → augmenter timeout à 300s ou implémenter une queue avec backpressure
  • Pas de persistance de l'iptables après reboot complet du host → vérifier que netfilter-persistent est installé

Décisions d'architecture à retenir

Décision Raison
LLM PNJ déclenché sur interaction seulement (pas chaque tick) Évite de saturer Ollama sur les 100+ PNJ de la sim
fallout_lore en lecture seule Source de vérité immuable — les enrichissements vont dans fallout_lore_enriched
Validation manuelle avant auto (Phase 6) Constituer un corpus de corrections avant d'automatiser
Ticks temps réel en option (pas par défaut) Handicap pour les joueurs français si activé sans réflexion
PostgreSQL sur Vigile (OVH) séparé d'Ampère Résilience — si Ampère tombe, les données persistent
Sessions isolées par session_id Permet tests en parallèle sans collision de données
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