Vision long terme — Orchestration n8n + Interface conversationnelle¶

Archive : Ce document contient le détail des anciennes sections 1, 2, 4, 8 du TODO.md, condensées le 2026-02-26. Le contenu reste pertinent comme vision à long terme mais n'est plus prioritaire (context rot résolu autrement, OpenClaw/PicoClaw en attente de maturité).

1. Orchestration n8n + Interface OpenClaw¶

Objectif : Moderniser l'orchestration du workflow de gouvernance avec une interface conversationnelle mobile.

Note : PicoClaw (Go, <10MB RAM) est une alternative ultra-légère à OpenClaw, déployable sur IA-Server, multi-canaux (Telegram, Discord), multi-LLM natif.

Architecture proposée¶

WhatsApp
    |
OpenClaw / PicoClaw (interface conversationnelle)
    |
n8n (orchestration workflow - IA Server 192.168.1.82)
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| Agents : Claude, ChatGPT, Ollama                |
| Outils : Jira, GitLab, Vault                    |
| Storage : Fichiers YAML, Markdown               |
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Avantages attendus¶

Interface utilisateur : - Pilotage mobile via WhatsApp (lancement stories, vérification état, approbation gates) - Interface conversationnelle naturelle : "Lance l'étape 3 pour PD-42" - Notifications temps réel (gate prête, verdict disponible, workflow bloqué)

Orchestration n8n : - Dashboard visuel du workflow (état en temps réel) - Gestion robuste des erreurs (retry, fallback, alertes) - Intégrations natives (Jira, GitLab, HTTP, file system) - Traçabilité complète (historique de chaque exécution)

Tâches d'implémentation¶

Phase 1 - Infrastructure : - Installer n8n sur ProbatioVault-IA-Server (via Ansible) - Configurer n8n (port, auth, webhooks) - Installer OpenClaw/PicoClaw - Configurer interface (WhatsApp, webhooks vers n8n)

Phase 2 - Mapping workflow : - Créer workflow n8n pour étapes 0-2 (besoin, spec, tests) - Créer sub-workflow n8n pour gates (review + confrontation + verdict) - Implémenter boucle de correction (verdict NON_CONFORME) - Créer workflow n8n pour étapes 4-6 et 7-10

Phase 3 - Intégrations : - Nodes Jira, GitLab, Claude API, ChatGPT, Ollama, File System

Phase 4 - Interface conversationnelle : - Skills OpenClaw/PicoClaw (gov-start, gov-status, gov-approve, gov-reject, gov-step)

Phase 5 - Tests et migration : - Tester workflow complet, comparer avec shell actuel, migration progressive

Risques et mitigations¶

Références¶

• OpenClaw
• PicoClaw (Go, alternative légère)
• n8n

2. Intégration get-shit-done (GSD)¶

Objectif : Utiliser GSD comme moteur d'exécution pour résoudre le context rot tout en conservant le cerveau positronic de gouvernance ProbatioVault.

Contexte : get-shit-done (14.2k stars) est un système de context engineering et meta-prompting pour Claude Code.

Note 2026-02-26 : Le context rot a été résolu autrement (subprocess delegation, prompt caching, session recording, compaction awareness). GSD n'est plus nécessaire comme solution au context rot, mais reste intéressant comme framework de structuration.

Répartition des responsabilités¶

Mapping ProbatioVault → GSD¶

Extensions Cerveau Positronic (custom)¶

• /gsd:pmo-gate <type> : Gates PMO avec scoring convergence
• /gsd:multi-llm <agent> : Appel ChatGPT ou Ollama avec contexte frais
• /gsd:retro <story-id> : Retour d'expérience structuré
• /gsd:jira-sync <story-id> <status> : Sync Jira automatique
• /gsd:gitlab-commit <story-id> : Commit Git + surveillance pipeline

Tâches d'implémentation (5 sprints)¶

1. POC GSD : Install, test phases, mapper story simple, analyser fichiers générés
2. Extensions Cerveau Positronic : /gsd:pmo-gate, scoring, verdicts, /gsd:multi-llm
3. Intégrations externes : Jira, GitLab, hooks (pre-initialize, post-gate, post-execute)
4. Intégration n8n : Workflow n8n appelle GSD via CLI, retry logic, dashboard
5. Interface OpenClaw : Skills, notifications WhatsApp

Références¶

• get-shit-done (14.2k stars)

4. Patterns Orthanc (Production-Ready)¶

Objectif : Implémenter les patterns runtime critiques d'Orthanc (fencing tokens, working memory) pour sécuriser l'exécution n8n en production.

Contexte : Orthanc est un orchestrateur distribué multi-agents (Scala + Rust).

Pattern 1 : Fencing Tokens (ADR-0014)¶

Problème : Gate 8 v3 (GO) arrive après Gate 8 v2 (RESERVE) à cause d'un délai → Verdict final faux

Solution : Fencing tokens (compteur BIGSERIAL monotoniquement croissant) + validation runtime

# WORKFLOW-STATE.yaml
metadata:
  fence_token: 47
steps:
  - id: "8"
    gate_verdict:
      version: 3
      status: "GO"
      fence_token: 47  # Écrase v2 (token 42) et v1 (token 35)

def apply_verdict(workflow_state, new_verdict):
    if new_verdict['fence_token'] <= workflow_state['fence_token']:
        raise StaleVerdictError("Verdict ignoré")
    workflow_state['fence_token'] = new_verdict['fence_token']
    workflow_state['current_verdict'] = new_verdict

Bénéfices : 100% élimination stale verdicts, ordre garanti, debugging facilité

Voir aussi : docs/architecture/orthanc-patterns-analysis.md

8. Convergence AI-Governance + n8n — Architecture n8n-first¶

Contexte : Le projet AI-Governance existe déjà avec un Control Plane complet.

Architecture cible¶

• n8n = Moteur d'exécution du workflow (orchestration des 11 étapes)
• AI-Governance = Surcouche de visualisation + event store + analytics + governance

Répartition des responsabilités¶

Modifications AI-Governance¶

À supprimer (délégué à n8n) : pmo-engine/, agent-runners/, workflow-api/execute-*

À conserver (surcouche) : event-bus/, audit/, cost-governance/, policy-management/, web-dashboard/, narration-layer/, knowledge-scoping/

À ajouter : n8n-integration/ (event listener + API service)

Stack technique¶

n8n + AI-Governance + PostgreSQL + Redis (docker-compose)

Plan de migration (5 phases)¶

1. Fondations (1 sem) : Deploy n8n + AI-Gov, PostgreSQL, webhook API
2. Workflow complet (1 sem) : 11 étapes, gates via API, agents LLM
3. Dashboard (3-4 jours) : Event Store, WebSocket, artefacts versionnés
4. Migration progressive (2 sem) : Story pilote, comparaison, ajustement
5. Interface conversationnelle (1 sem) : OpenClaw/PicoClaw + WhatsApp

Métriques de succès¶

Effort total estimé : 3-4 semaines