Diagnostic Infrastructure ARAN IA

85%

Disque utilisé
(159 Go / 197 Go)

Containers Docker
(seulement 4 utiles)

546

Tables dans
la base de données

Outils ARAN
opérationnels

Bases de données
(3 utiles)

Fichiers code
(24 165 lignes)

💾 Espace disque

Le serveur manque d'espace. 30 Go restants sur 197 Go. Des fichiers inutiles prennent de la place.

Répartition de l'espace disque

Quoi prend de la place ?

🚨

Action urgente : libérer ~100 Go Le cache Docker (78 Go), les backups orphelins (3.4 Go), les images inutilisées (94 Go) et les projets abandonnés (4+ Go) peuvent être nettoyés immédiatement.

🐳 Services qui tournent (containers)

24 programmes tournent en permanence. Beaucoup sont inutiles ou abandonnés. Seuls 4 sont essentiels au fonctionnement d'ARAN.

Containers par utilité

Mémoire consommée (Mo)

Service	Rôle	État	Verdict
aran-api	Cerveau ARAN (Cortex, outils, agents)	actif	ESSENTIEL
aran-postgres	Base de données (mémoire, CRM, catalogue)	actif	ESSENTIEL
aran-redis	Cache rapide (sessions, limites)	actif	ESSENTIEL
Caddy	Porte d'entrée web (HTTPS, domaine)	actif	ESSENTIEL
aran-lobe-chat	Interface web (chat navigateur)	actif	OPTIONNEL
aran-logto	Connexion utilisateurs (SSO)	actif	OPTIONNEL
aran-minio	Stockage fichiers (S3)	actif	OPTIONNEL
aran-n8n	Automatisations (workflows)	actif	OPTIONNEL
aran-uptime-kuma	Surveillance disponibilité	actif	SUPPRIMABLE
aran-api-staging	Copie de test (inutilisée)	idle 8j	PARASITE
aran-host-exec	Container Alpine (hack système)	idle 10j	PARASITE
Prometheus + Grafana + Loki + Jaeger + 3 exporters	Monitoring (7 containers)	actif	SURDIMENSIONNÉ
RAGFlow + Elasticsearch + MinIO + Redis (legacy)	Moteur de recherche abandonné	actif	PARASITE
Appsmith + MySQL	Outil no-code abandonné	actif	PARASITE

✅ Ce qui fonctionne vraiment

Parmi tout ce qui tourne, voici ce qui sert concrètement à DSD Renov au quotidien.

🧠

ARAN via Google Chat — fonctionnel Les employés (Maxime, Alexandre) parlent à ARAN sur Google Chat. Il répond, utilise ses outils, génère des documents. C'est le seul canal véritablement utilisé au quotidien.

⚙️

Cortex (le cerveau) — fonctionnel Le routage intelligent vers 3 modèles IA (GPT-5.4, Gemini, Grok) fonctionne. Les 41 outils répondent. Le mode agent (réflexion en boucle) est opérationnel.

📦

Base de données — fonctionnelle Le catalogue 48 000 articles, le CRM ProgBat, la mémoire utilisateur, les devis historiques sont en base et accessibles.

💬

LobeChat — installé mais pas utilisé L'interface web est en place, branchée sur ARAN, mais aucun employé ne l'utilise. Les conversations sont vides ou quasi-inexistantes. Le branding "LobeHub" est encore visible partout.

🔧

Artifacts (génération de fichiers) — partiel Le moteur de génération (webapp, charts, DXF, 3D, PDF) existe mais n'est pas testé en production régulièrement.

🐛

Messages dupliqués Google Chat — bug connu ARAN envoie parfois plusieurs messages identiques dans Google Chat. Le comportement n'est pas clairement défini. À corriger.

🪲 Les parasites à supprimer

Projets abandonnés, services inutiles, fichiers oubliés. Tout ce qui encombre le serveur sans rien apporter.

RAGFlow + Elasticsearch + MinIO legacy

Moteur de recherche installé mais jamais utilisé en production. 4 containers qui tournent pour rien.

~2 Go mémoire + espace disque

Appsmith + MySQL

Outil no-code testé une fois, jamais adopté.

2 containers inutiles

Stack observabilité (7 containers)

Prometheus + Grafana + Loki + Jaeger + 3 exporters. Personne ne regarde ces dashboards. Garder Uptime Kuma suffit.

~500 Mo mémoire

aran-api-staging

Copie de l'API de test, idle depuis 8 jours. Aucune raison de tourner.

339 Mo mémoire

aran-host-exec

Container Alpine utilisé pour du débogage ponctuel, idle depuis 10 jours.

Négligeable

openclaw-backup.tar.gz

Backup d'un projet sans rapport avec DSD Renov.

2.9 Go

ventes/ + ventes.tar.gz

Projet "ventes" avec son propre node_modules. Abandonné.

3.9 Go

claude-bridge / claude-bridge-v3

Anciens ponts Claude, remplacés par l'intégration directe.

171 Mo

aran-frontend (node_modules)

Frontend React compilé une fois, plus maintenu. 758 Mo de node_modules.

758 Mo

Cache Docker build

78 Go de cache de construction Docker complètement inutilisé.

78 Go

Images Docker orphelines

94 Go d'images Docker non utilisées par aucun container.

94 Go (récupérable)

Tables Odoo dans aran_db

Tables ir_* héritées d'une ancienne installation Odoo. Vides et inutiles.

~5 Mo

🏗️ Architecture : ce qu'il y a vs ce qu'il faut

Comparaison entre l'usine à gaz actuelle et le strict nécessaire pour faire tourner ARAN.

Aujourd'hui : 24 containers

SERVEUR ACTUEL (24 containers, 85% disque) ═══════════════════════════════════════════ ESSENTIEL (4) ├── aran-api ............. Cerveau ARAN ├── aran-postgres ........ Base de données ├── aran-redis ........... Cache └── Caddy ................ Reverse proxy OPTIONNEL (4) ├── aran-lobe-chat ....... Interface web (non utilisée) ├── aran-logto ........... SSO (pour LobeChat) ├── aran-minio ........... Stockage S3 (pour LobeChat) └── aran-n8n ............. Automatisations MONITORING SURDIMENSIONNÉ (8) ├── Prometheus ........... Métriques ├── Grafana .............. Dashboards ├── Loki ................. Logs ├── Jaeger ............... Traces ├── Promtail ............. Collecte logs ├── Redis Exporter ....... Export métriques ├── Node Exporter ........ Export système └── Postgres Exporter .... Export DB PARASITES (8) ├── RAGFlow .............. Abandonné ├── Elasticsearch ........ Abandonné ├── MinIO legacy ......... Abandonné ├── Redis legacy ......... Abandonné ├── Appsmith ............. Abandonné ├── MySQL ................ Abandonné ├── aran-api-staging ..... Inutile └── aran-host-exec ....... Inutile

Nécessaire : 4 à 6 containers

SERVEUR PROPRE (4-6 containers, ~30% disque) ═══════════════════════════════════════════ COEUR ARAN (4) — non négociable ├── aran-api ............. Cerveau ARAN │ ├── Cortex (3 modèles IA) │ ├── 41 outils métier │ ├── Google Chat (canal principal) │ ├── Mode agent ReAct │ └── Génération documents ├── PostgreSQL ........... Données (aran_db) │ ├── Catalogue 48K articles │ ├── CRM / Devis / Clients │ ├── Mémoire utilisateur │ └── Historique conversations ├── Redis ................ Cache + sessions └── Caddy ................ HTTPS + domaine OPTIONNEL (si interface web souhaitée) ├── Interface web ........ LobeChat ou autre └── SSO .................. Logto (si multi-users) CANAUX D'ACCÈS ├── Google Chat .......... Employés terrain ├── Interface web ........ Bureau (futur) └── API REST ............. Intégrations

🧠 ARAN en détail : ce que le cerveau sait faire

ARAN est une API avec 41 outils, 3 modèles IA, et un mode agent qui réfléchit en boucle.

Répartition des 41 outils par catégorie

Modèles IA et leur usage

Comment ARAN traite un message

Employé envoie un message (Google Chat ou LobeChat) │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Classification │ Le message est-il simple, technique ou complexe ? └───────┬───────────┘ │ ┌─────┼──────────────┐ ▼ ▼ ▼ Grok Gemini GPT-5.4 rapide science complexe ~0.10$ ~12$/M ~15$/M │ │ │ └─────┴──────┬───────┘ │ ▼ ┌───────────────────────────────────────┐ │ Boucle outils (max 5 tours) │ │ │ │ L'IA décide d'utiliser un outil : │ │ → chercher dans le catalogue │ │ → générer un devis │ │ → envoyer un email │ │ → créer un plan DXF │ │ → etc. │ │ │ │ Si l'outil est "dangereux" │ │ (email, devis) → demande approbation │ └───────────────┬───────────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────┐ │ Réponse finale │ Texte + pièces jointes + liens └───────────────────┘

💬 Google Chat : le canal principal (et ses problèmes)

C'est le seul canal réellement utilisé par l'équipe. Mais il a des problèmes.

✅

Fonctionnel Les employés parlent à ARAN, il répond, il utilise ses outils (catalogue, devis, CRM, emails).

🔄

Messages dupliqués ARAN envoie parfois le même message 2 ou 3 fois. Cause probable : le service Google Chat ne gère pas bien les retries ou les réponses longues qui sont découpées.

📝

Comportement mal défini Le prompt système (ARAN.md) est généraliste. Il ne définit pas clairement comment se comporter spécifiquement dans Google Chat (longueur des réponses, formatage, quand utiliser les outils, quand demander des précisions).

🗄️ Bases de données

8 bases existent. Seules 2 sont vraiment nécessaires.

Bases de données et leur utilité

Données clés dans aran_db

⚠️

Erreur en base : colonne manquante La table "commercial_profiles" cherche une colonne "growth_plan" qui n'existe pas. Cela provoque des erreurs silencieuses dans le CRM. Schéma désynchronisé avec le code.

📂 Code source ARAN

83 fichiers Python, 24 165 lignes. Bien organisé mais avec du code mort.

Lignes de code par module

Points d'attention dans le code

✅

cortex_engine.py — Cœur bien structuré, routing intelligent

✅

prompt_builder.py — Assemblage propre du prompt

⚠️

crm_service.py (133K) — Fichier énorme, beaucoup de code mort

⚠️

google_chat_service.py (25K) — Source des bugs de duplication

⚠️

21 routers — Beaucoup ne sont utilisés par personne

⚖️ Verdict : faut-il tout effacer et recommencer ?

Analyse critique et honnête de la situation.

Ce qu'il faut GARDER

cortex_engine.py — le cerveau fonctionne
prompt_builder.py — l'assemblage prompt
ARAN.md — l'identité (à améliorer)
Base aran_db — catalogue, CRM, mémoire
Google Chat integration — le canal utilisé
Services métier — catalog, email, office, geodata
Artifact Engine — génération documents
Mode agent ReAct — réflexion en boucle

Ce qu'il faut SUPPRIMER

RAGFlow, Elasticsearch, Appsmith, MySQL
Stack observabilité (7 containers)
API staging, host-exec
Frontend React (aran-frontend/)
Backups orphelins (6+ Go)
Projets claude-bridge, ventes
Cache Docker (78 Go)
Tables Odoo dans aran_db
Routers/services inutilisés
LobeChat (tant que personne ne l'utilise)

💡

Mon avis : pas besoin de tout effacer, mais il faut purger sévèrement

Le cœur d'ARAN (cortex + outils + base) est solide. Le problème n'est pas le code, c'est l'accumulation de projets annexes, de containers inutiles, et le manque de définition claire de ce que la plateforme doit faire.

Ce qu'il faut faire AVANT de coder quoi que ce soit :

Nettoyer le serveur (supprimer les parasites = libérer ~120 Go)
Définir ensemble un cahier des charges béton (questions/réponses structurées)
Puis seulement construire les nouvelles fonctionnalités

Plan d'action recommandé

Nettoyage serveur (30 min)
Supprimer les containers parasites, purger le cache Docker, effacer les backups orphelins, supprimer les projets abandonnés. Récupérer ~120 Go d'espace disque. Passer de 24 à 6 containers.
Cahier des charges ARAN (2-3h de questions/réponses avec toi)
Définir précisément : qui utilise ARAN ? Pour faire quoi ? Quels outils sont vraiment utiles ? Quel comportement dans Google Chat ? Faut-il une interface web ? Pour quels employés ? Quels documents générer ?
Corriger Google Chat (bugs messages dupliqués + définir le comportement)
C'est le seul canal utilisé. Il doit être fiable et le comportement d'ARAN précisément défini.
Construire selon le cahier des charges
Seulement après avoir défini ce qu'on veut, on code. Pas l'inverse.