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# ROADMAP — Fallout: Venice of Wasteland
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État au **16 juin 2026**. Projet : moteur de simulation JDR Fallout 2D20 autonome, Louisiane post-nucléaire.
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## ✅ Phase 1 — Moteur de base (TERMINÉ)
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- [x] Moteur de tick Python (survie, économie, rencontres)
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- [x] Système PNJ 4 tiers (Tier 0 Boss / Tier 1 Actifs / Tier 2 PNJ+ / Tier 3 Passage)
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- [x] Combats 2D20 (combat_engine.py)
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- [x] Sessions multiples isolées (session_id sur toutes les tables)
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- [x] Config JSON par session avec deep-merge par mode
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- [x] Hot-reload config au début de chaque jour (sans redémarrer)
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- [x] Vérification statut DB dans la boucle principale (stop depuis dashboard)
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- [x] Zones sûres (safe zones) — pas de rencontres lambda, commerce PNJ-à-PNJ
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- [x] Système de raids de faction dans les zones sûres (faible probabilité)
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- [x] Relations factions avec score de volatilité
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## ✅ Phase 2 — RAG & Lore (TERMINÉ)
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- [x] ChromaDB avec 1403 chunks (règles 2D20 + lore canon Venice of Wasteland)
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- [x] Bible Venice of Wasteland v1.1 & v2.0 indexée (lore_canon, 32 chunks)
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- [x] Correction des 299 chunks avec métadonnée `type` → `category`
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- [x] Pipeline d'enrichissement lore (lore_enricher.py)
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- RAG depuis fallout_lore (lore_canon + regles_core + lore_inspiration)
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- Appel qwen2.5:14b avec prompt structuré JDR
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- Propositions stockées dans `lore_proposals` (PostgreSQL)
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- Validation manuelle depuis le PipBoy
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- Propositions acceptées → `fallout_lore_enriched` (Chroma)
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## ✅ Phase 3 — Dashboard PipBoy (TERMINÉ)
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- [x] Dashboard Flask accessible sur fallout.coyoteos.ovh
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- [x] Onglet **SIM LIBRE** : état temps réel (PNJ, events, world state, factions, rencontres)
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- [x] Onglet **OUTILS** : génération commandes + stress test LLM avec console live
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- [x] Onglet **ENRICHISSEMENT** : validation propositions lore (accept/reject/modifier)
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- [x] Onglet **PARAMÈTRES** : config session, modes, reset jour/tick, statut DB
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- [x] Switcher de sessions (S1/S2)
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- [x] Auto-refresh 30s sur l'onglet simulation
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- [x] Métriques cards (PNJ vivants/morts, combats, rencontres)
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- [x] Bouton "Exécuter" stress test avec console live (polling 1.5s)
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- [x] Accès Ollama depuis le container Docker (iptables + host.docker.internal)
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## ✅ Phase 4 — Tests de performance (TERMINÉ)
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- [x] Script stress test LLM (llm_crash_test.py) — modes simultane/decale/solo
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- [x] Script capacity test (capacity_test.py) — simulation N joueurs simultanés
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- [x] Résultats mesurés : 1/5/10/50 joueurs, tick 35s → 3m32
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- [x] Conclusion : 10-15 joueurs actifs simultanés recommandés sur l'infra actuelle
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## 🔄 Phase 5 — LLM intégré à la simulation (EN COURS / PROCHAIN)
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### 5a — Animation PNJ par LLM (priorité haute)
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- [ ] Appel LLM 7b uniquement sur interaction joueur directe avec Tier 0/1
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- [ ] Contexte RAG injecté : lore_canon faction + règles pertinentes
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- [ ] Mémoire courte terme : 3 derniers échanges du PNJ en contexte
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- [ ] Réponse stockée en DB (events table) avec attribution actor_id
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- [ ] Limit : max N appels LLM PNJ simultanés par tick (configurable)
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### 5b — MJ narrateur par LLM (priorité haute)
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- [ ] Synthèse narrative du tick par le 14b (résumé de ce qui s'est passé)
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- [ ] Stockée comme événement `narrative_tick` en DB
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- [ ] Affichage dans PipBoy onglet SIM
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- [ ] Contexte : world_state + top 10 événements du tick + relations factions
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### 5c — Onglet SIM LLM dans PipBoy
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- [ ] Vue dédiée pour les sessions avec LLM actif
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- [ ] Feed narratif du MJ en temps réel
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- [ ] Indicateur de charge LLM (requêtes en queue)
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## 🔮 Phase 6 — Arbitre & Cohérence (CONÇU, NON IMPLÉMENTÉ)
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Système de vérification automatique entre les ticks, utilisant la marge de 6m30 disponible.
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### Architecture
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Tick N (3m30) → Résultats en DB
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Arbitre LLM (3m00) → Vérification cohérence + règles
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├── Auto-correction (patterns connus)
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└── File manuelle → PipBoy validation
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Tick N+1 → Démarre sur une base cohérente
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### Tables à créer
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- `tick_validations` — anomalies détectées par tick
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- `correction_patterns` — patterns appris, score de confiance
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### Logique d'apprentissage
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- Chaque validation manuelle augmente la confiance du pattern (+delta)
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- Chaque rejet diminue la confiance (-delta)
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- Seuil configurable (défaut 0.8) → bascule en auto-correction
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- Types de patterns : `stat_check` | `location` | `economy` | `narrative`
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### Ce que l'arbitre vérifie
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- **Auto (confiance rapide)** : caps négatifs, HP > max, PNJ mort qui agit, localisation impossible
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- **Manuel (confiance lente)** : cohérence narrative, comportement faction vs lore, conflits de traités
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## 🔮 Phase 7 — Ticks temps réel (IDÉE VALIDÉE, NON IMPLÉMENTÉ)
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Synchroniser les ticks sur l'heure réelle de la Louisiane (UTC-5/UTC-6).
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### Principe
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- 1 tick = 1 heure réelle (timezone `America/Chicago`)
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- `run.py` calcule le tick courant depuis `datetime.now(tz)` au lieu d'incrémenter
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- Résout la dérive en cas de redémarrage
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- Nuit en jeu = vraiment la nuit (20h-8h Louisiana = 2h-14h France)
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### Impact joueur
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- Action possible toutes les X minutes réelles
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- Le MJ et les PNJ "vivent" même quand le joueur est absent
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- Journées réelles = journées en jeu
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### Config à ajouter dans sim_XXX.json
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```json
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"tick": {
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"mode": "realtime",
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"realtime_timezone": "America/Chicago",
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"fixed_tick_sleep_sec": 60
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}
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```
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### Considération fuseau horaire
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- France UTC+2 vs Louisiane UTC-5/6 → 7-8h de décalage
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- Midi à NOLA = 18h-19h en France → créneau jouable en soirée
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- Nuit à NOLA se passe pendant les heures de travail en France → cohérent narrativement
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## 🔮 Phase 8 — Météo procédurale (IDÉE, NON IMPLÉMENTÉ)
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Système météo calé sur la météo réelle de la Louisiane.
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- API météo New Orleans → injectée dans le contexte LLM chaque jour
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- Impact mécanique : pluie = -visibilité, chaleur extrême = drain eau ×1.5
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- Événements saisonniers : saison des ouragans (juin-novembre), Mardi Gras
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- Stocké dans `world_state` par zone avec colonne `weather_json`
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## 🔮 Phase 9 — Joueurs réels (VISION LONG TERME)
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Interface pour que de vrais joueurs envoient des actions.
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- API REST ou bot Discord → reçoit les actions joueur
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- Action validée par l'arbitre (Phase 6) avant d'être exécutée
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- Réponse PNJ via LLM 7b dans la foulée (<10s)
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- Résumé MJ 14b envoyé à la fin du tick
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- Gestion des absences : le PNJ joueur survit en mode automatique (Tier 1)
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## Backlog technique (bugs connus / dettes)
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- [ ] `fallout-visu/app.py` et `dashboard/app.py` sont deux fichiers séparés à synchroniser manuellement → à unifier avec un mount symlink ou CI
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- [ ] Le container PipBoy se réinstalle à chaque restart (pip install au démarrage) → créer une image Docker dédiée
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- [ ] `capacity_test.py` écrit en root depuis le container (permission denied) → monter le volume avec le bon uid
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- [ ] 8 timeouts sur 50 joueurs simultanés → augmenter timeout à 300s ou implémenter une queue avec backpressure
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- [ ] Pas de persistance de l'iptables après reboot complet du host → vérifier que `netfilter-persistent` est installé
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## Décisions d'architecture à retenir
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| Décision | Raison |
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| LLM PNJ déclenché sur interaction seulement (pas chaque tick) | Évite de saturer Ollama sur les 100+ PNJ de la sim |
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| `fallout_lore` en lecture seule | Source de vérité immuable — les enrichissements vont dans `fallout_lore_enriched` |
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| Validation manuelle avant auto (Phase 6) | Constituer un corpus de corrections avant d'automatiser |
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| Ticks temps réel en option (pas par défaut) | Handicap pour les joueurs français si activé sans réflexion |
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| PostgreSQL sur Vigile (OVH) séparé d'Ampère | Résilience — si Ampère tombe, les données persistent |
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| Sessions isolées par `session_id` | Permet tests en parallèle sans collision de données |
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