# Analyse du dépôt — Immbot AI

Date : 2026-08-04 · Racine analysée : `~/Desktop/UQO/UQO_PREPARATION_COURS/`

## 1. Structure du dépôt

```
UQO_PREPARATION_COURS/
├── IMM1003-20/            # Cours « Éléments d'évaluation immobilière » (dépôt git autonome)
│   ├── plan_de_cours.tex
│   ├── description_moodle.md / .html
│   ├── slides/seance01.tex … seance14.tex   (+ PDF compilés, style uqo-style.sty)
│   ├── exercices/          # énoncés + solutions ateliers 1-3 (.tex/.pdf), aide_memoire.tex,
│   │                       # examen_final.pdf, scripts Python de génération de données
│   └── plateforme_ateliers/ # prototype FastAPI (soumission d'ateliers) + submissions.db
├── IMM1033-20/            # Cours « Méthodes du coût en évaluation immobilière » (dépôt git autonome)
│   ├── plan_de_cours.tex
│   ├── slides/seance01_introduction.tex … seance14_synthese_revision.tex
│   ├── exercices/          # ateliers 1-3, aide_memoire.tex, glossaire.tex, examen_mi_session.tex
│   └── plateforme_data/    # données d'ateliers JSON
├── IMM-QUEBEC/            # Rapport LaTeX d'analyse du marché immobilier québécois (figures, tables, données FRED/CREA)
├── output/
│   ├── course-analysis/    # analyses pédagogiques détaillées des deux cours (blueprints d'examens)
│   ├── IMM1003-20/, IMM1033-20/  # examens intra/final générés + solutionnaires + grilles
├── scripts/               # build LaTeX (latexmk/LuaLaTeX)
└── immbot-ai/             # ← la présente plateforme (nouveau)
```

## 2. Fichiers et contenus détectés

| Catégorie | IMM1003-20 | IMM1033-20 |
|---|---|---|
| Diapositives (source .tex beamer) | 14 séances, ~731 frames | 14 séances, ~940 frames |
| Plan de cours | `plan_de_cours.tex` (Automne 2026) | `plan_de_cours.tex` (Automne 2026) |
| Ateliers | 3 énoncés + 3 solutions (.tex) | 3 énoncés + 3 solutions (.tex) |
| Aide-mémoire | `aide_memoire.tex` | `aide_memoire.tex` |
| Glossaire | — | `glossaire.tex` (bilingue) |
| Examens existants | `examen_final.pdf` (corrigé embarqué) | `examen_mi_session.tex` (corrigé embarqué) |
| Analyses pédagogiques | `output/course-analysis/IMM1003-20-analysis.md` | `…/IMM1033-20-analysis.md` |
| Examens générés | `output/IMM1003-20/{intra,final}/` | `output/IMM1033-20/{intra,final}/` |

**Format dominant : LaTeX source.** C'est un atout majeur : l'ingestion RAG peut travailler sur la
source structurée (frames titrées, `\section`, boîtes sémantiques `defbox`/`importbox`/`alertbox`,
équations, tableaux) plutôt que sur de l'extraction PDF avec perte. Chaque frame beamer = une
diapositive numérotable → citations précises **[Cours — Séance N — Diapositive M]**.

## 3. Technologies réutilisables

- **Style visuel UQO** : couleurs officielles dans `uqo-style.sty` (bleu #003E7E, or #C6A300,
  gris #58595B, vert #008046, rouge #B42318) — réutilisées comme base de la palette Immbot AI.
- **Logo UQO** : `uqo-logo.png` présent dans chaque dossier (utilisable dans l'interface, avec le logo Immbot AI original).
- **Prototype `plateforme_ateliers`** (FastAPI + SQLite) : preuve que les étudiants ont des comptes
  « code permanent + mot de passe ». Non réutilisé comme base de code (pile différente), mais ses
  **paramètres pédagogiques** (ratios de dépenses, taux, ajustements) documentent les conventions du cours.
- **Scripts Python de génération d'ateliers** : documentent les conventions de calcul (profit sur
  directs+indirects, seuils 15/25 %, intérêts intercalaires ½).
- **Analyses `output/course-analysis/`** : cartographie pédagogique déjà faite (objectifs, difficultés,
  incohérences connues) — réutilisée pour la carte des concepts et classée **instructor-private**.

## 4. Dépendances et environnement

- Node v25.9.0 (inclut `node:sqlite` avec FTS5 + `remove_diacritics` — vérifié), pnpm, Python 3.14,
  SQLite 3.54, PostgreSQL 17 (installé), Docker 29.
- Aucun projet Next.js/React existant, aucune intégration OpenRouter existante, aucun `.env` existant.

## 5. Données sensibles et risques

| Risque | Détail | Mitigation |
|---|---|---|
| **`submissions.db`** (plateforme_ateliers) | Contient potentiellement codes permanents et soumissions d'étudiants | **Exclu de l'indexation** ; jamais copié dans immbot-ai |
| **Examens réels et solutionnaires** (`output/…/exam`, `examen_final.pdf`, `examen_mi_session.tex`) | Révéleraient les évaluations | Classés `instructor-private` : indexés mais **invisibles aux étudiants** |
| **Blueprints d'examens** (`output/course-analysis/`) | Contiennent la stratégie d'évaluation du professeur | `instructor-private` |
| Clés API | Clé OpenRouter fournie par le professeur | `.env` local uniquement, jamais commitée, jamais envoyée au navigateur |
| Secrets du prototype | `ADMIN_KEY`/`APP_SECRET` en dur dans `app.py` | Non réutilisés ; signalés au professeur |
| Solutions d'ateliers | Publiées aux étudiants dans le cours actuel | Indexées comme contenu officiel (catégorie `solution`) |

## 6. Incohérences connues du matériel (héritées des analyses)

Les analyses de cours documentent des incohérences internes (seuils 15/25 % vs 25/50 %, base du
profit de l'entrepreneur, ratios de dépenses, sessions Automne/Hiver). Immbot AI les gère ainsi :
- le RAG cite la source exacte, donc une divergence entre deux documents reste **traçable** ;
- les prompts par cours signalent à l'assistant les conventions retenues (documentées dans
  `prompts/course-imm1003.md` et `prompts/course-imm1033.md`) ;
- le professeur peut corriger ces prompts depuis l'administration.

## 7. Recommandations retenues

1. Ingestion **LaTeX-first** (source .tex), PDF en secours seulement.
2. SQLite (`node:sqlite`) en développement avec FTS5 + embeddings locaux ; chemin PostgreSQL/pgvector documenté pour la production (`docs/deployment.md`).
3. Embeddings **locaux** (multilingual-e5-small via transformers.js) : gratuits, privés, hors-ligne — OpenRouter n'offre pas d'API d'embeddings.
4. Espaces de connaissances isolés par cours + `instructor-private` pour tout matériel d'examen.
5. Réutiliser la palette UQO comme fondation de l'identité visuelle d'Immbot AI.