Initial commit: Documentation Effi v1.0

- Structure complète du projet - Docker compose de production - Documentation organisée par thèmes - Guides d'installation et configuration - Section dépannage détaillée - Journal historique
2026-04-04 08:45:59 +02:00
commit d1e12cff60
35 changed files with 4656 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,54 @@
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# EFFI SERVER - Variables d'environnement
+# 
+# IMPORTANT : 
+# 1. Copier ce fichier en .env : cp .env.example .env
+# 2. Remplir toutes les valeurs avec vos informations
+# 3. Ne JAMAIS commiter le fichier .env !
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# 1. OPEN WEBUI
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# Clé secrète pour la session OpenWebUI (générer une chaîne aléatoire)
+WEBUI_SECRET_KEY=changez_moi_par_une_cle_longue_et_aleatoire
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# 2. OLLAMA / PC GAMING
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# IP du PC Gaming où tourne Ollama
+OLLAMA_HOST=192.168.1.11
+
+# Adresse MAC du PC Gaming (pour Wake-on-LAN)
+# Format : XX:XX:XX:XX:XX:XX
+PC_GAMING_MAC=00:00:00:00:00:00
+
+# IP de broadcast du réseau local (généralement 192.168.1.255)
+BROADCAST_IP=192.168.1.255
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# 3. COUCHDB (Obsidian LiveSync)
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# Nom d'utilisateur administrateur CouchDB
+COUCHDB_USER=master
+
+# Mot de passe administrateur CouchDB
+COUCHDB_PASSWORD=changez_moi_mot_de_passe_securise
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# 4. N8N (Automatisation)
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# Nom d'utilisateur pour l'accès à n8n
+N8N_USER=master
+
+# Mot de passe pour l'accès à n8n
+N8N_PASSWORD=changez_moi_mot_de_passe_securise
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# 5. CONFIGURATION OPTIONNELLE
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# Fuseau horaire (déjà configuré dans docker-compose.yml)
+# TZ=Europe/Paris
+
+# Version ROCm à utiliser (si différente)
+# HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
@@ -0,0 +1,72 @@
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# EFFI - Fichiers sensibles et données à ignorer
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+
+# Variables d'environnement sensibles
+.env
+.env.local
+.env.production
+.env.*.local
+
+# Clés et certificats
+*.pem
+*.key
+*.crt
+*.p12
+*.pfx
+
+# Données et volumes Docker (jamais versionner !)
+**/data/
+**/storage/
+**/*-data/
+qdrant-storage/
+couchdb-data/
+n8n-data/
+obsidian-vault/
+whisper-cache/
+open-webui-data/
+pipelines-data/
+tts-voices/
+tts-config/
+mcpo-config/
+wol-proxy/
+
+# Fichiers de base de données
+*.db
+*.sqlite
+*.sqlite3
+
+# Logs
+*.log
+logs/
+log/
+
+# Sauvegardes locales
+*.tar.gz
+*.zip
+*.7z
+*.rar
+BACKUP*/
+backup*/
+Sauvegarde*/
+sauvegarde*/
+
+# Fichiers système
+.DS_Store
+Thumbs.db
+desktop.ini
+
+# IDE et éditeurs
+.vscode/
+.idea/
+*.swp
+*.swo
+*~
+
+# Fichiers temporaires
+*.tmp
+*.temp
+.cache/
+
+# Fichiers de configuration spécifiques à l'utilisateur
+*.local
@@ -0,0 +1,162 @@
+# 🤖 Effi - Assistant IA Personnel Self-Hosted
+
+Effi est un assistant IA personnel **100% auto-hébergé**, avec mémoire persistante entre sessions, discussion vocale (STT + TTS), et intégration avec les outils de productivité.
+
+## 🎯 Objectifs
+
+- **Assistant conversationnel** avec personnalité joyeuse et mécanismes de mémoire
+- **Discussion vocale complète** : Speech-to-Text (Whisper) + Text-to-Speech (Piper/XTTS)
+- **Mémoire persistante** entre les sessions via filtres OpenWebUI
+- **Intégration Obsidian** pour la prise de notes et la synchronisation
+- **Automatisation** via n8n et protocole MCP
+- **Infrastructure entièrement locale** - aucun appel API externe
+
+---
+
+## 🏗️ Architecture
+
+### Infrastructure Multi-Machines
+
+| Machine | IP | Rôle | Spécifications |
+|---------|-----|------|----------------|
+| **effi-server** | `192.168.1.27` | Serveur Docker principal | Intel J5040 / 7.6 GB RAM |
+| **folzo-Corp** | `192.168.1.11` | LLM + STT + TTS | AMD Ryzen 5800X3D / RX 7800 XT 16GB VRAM |
+
+### Schéma Global
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│                              EFFI SERVER (192.168.1.27)                     │
+│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐     │
+│  │ Open WebUI   │  │ Qdrant       │  │ n8n          │  │ CouchDB      │     │
+│  │ Port 3000    │  │ Port 6333    │  │ Port 5678    │  │ Port 5984    │     │
+│  └──────┬───────┘  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘     │
+│         │                                                                   │
+│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐                       │
+│  │ mcpo         │  │ wol-proxy    │  │ pipelines    │                       │
+│  │ Port 8000    │  │ Port 3011    │  │ Port 9099    │                       │
+│  └──────────────┘  └──────┬───────┘  └──────────────┘                       │
+└───────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┘
+                            │ Wake-on-LAN + Proxy
+                            ▼
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│                            FOLZO-CORP (192.168.1.11)                        │
+│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
+│  │                          RX 7800 XT (ROCm)                          │   │
+│  │  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐               │   │
+│  │  │ Ollama       │  │ speaches     │  │ openedai     │               │   │
+│  │  │ qwen2.5:14b  │  │ Whisper STT  │  │ speech TTS   │               │   │
+│  │  │ Port 11434   │  │ Port 8200    │  │ Port 8100    │               │   │
+│  │  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘               │   │
+│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+---
+
+## 🐳 Stack Services
+
+| Service | Hôte | Port | Image | Rôle |
+|---------|------|------|-------|------|
+| Open WebUI | effi-server | 3000 | `ghcr.io/open-webui/open-webui:main` | Interface IA principale |
+| Qdrant | effi-server | 6333 | `qdrant/qdrant:latest` | Base vectorielle RAG |
+| CouchDB | effi-server | 5984 | `couchdb:3.3` | Sync Obsidian LiveSync |
+| n8n | effi-server | 5678 | `docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest` | Automatisation workflows |
+| mcpo | effi-server | 8000 | `ghcr.io/open-webui/mcpo:main` | Proxy MCP outils |
+| wol-proxy | effi-server | 3011 | Build local | Wake-on-LAN + Proxy Ollama |
+| pipelines | effi-server | 9099 | `ghcr.io/open-webui/pipelines:main` | Middleware mem0 |
+| speaches | folzo-Corp | 8200 | `speaches:rocm-ct2` (build local) | STT Whisper ROCm |
+| openedai-speech | folzo-Corp | 8100 | `ghcr.io/matatonic/openedai-speech` | TTS Piper/XTTS ROCm |
+| Ollama | folzo-Corp | 11434 | Installation native | LLM qwen2.5:14b, bge-m3 |
+
+---
+
+## 📚 Documentation
+
+- [📁 Architecture](./docs/01-architecture/) - Infrastructure et réseau
+- [⚙️ Configuration](./docs/02-configuration/) - Docker, audio, mémoire
+- [📖 Guides](./docs/03-guides/) - Installation et configuration initiale
+- [🔧 Dépannage](./docs/04-depannage/) - Erreurs courantes et solutions
+- [📓 Journal](./docs/05-journal/) - Historique des évolutions
+
+---
+
+## 🚀 Démarrage Rapide
+
+### Prérequis
+
+- **Serveur** : Ubuntu 22.04+ avec Docker et Docker Compose
+- **PC Gaming** : Ollama installé avec modèles `qwen2.5:14b` et `bge-m3`
+- **Réseau** : Les deux machines sur le même LAN
+
+### Installation
+
+```bash
+# 1. Cloner le dépôt
+git clone https://gitea.folzocorp.fr/Folzo/effi.git
+cd effi
+
+# 2. Configurer les variables d'environnement
+cp .env.example .env
+# Éditer .env avec tes valeurs
+
+# 3. Démarrer les services
+docker compose up -d
+```
+
+### Configuration OpenWebUI
+
+1. Accéder à `http://192.168.1.27:3000`
+2. Créer un compte admin
+3. Configurer les connexions (Ollama, Audio, etc.)
+4. Voir le [guide de première configuration](./docs/03-guides/premiere-config.md)
+
+---
+
+## 🔑 Caractéristiques Clés
+
+### 🎤 Pipeline Vocal
+- **STT** : Whisper large-v3 avec ROCm sur RX 7800 XT
+- **TTS** : Piper français (`fr_FR-upmc-medium`) ou XTTS
+- **Latence** : ~500ms pour le TTS, ~10s pour STT (CPU, GPU en cours)
+
+### 🧠 Mémoire Persistante
+- **Auto Memory** : Extraction automatique des faits importants
+- **Memory Injection** : Injection des souvenirs dans le contexte
+- **Stockage** : SQLite dans le conteneur OpenWebUI
+
+### 🔗 Intégrations
+- **Obsidian** : LiveSync via CouchDB + outils MCP
+- **n8n** : Workflows d'automatisation
+- **mcpo** : Protocole MCP pour outils externes
+
+---
+
+## 🛠️ Technologies
+
+| Domaine | Technologies |
+|---------|-------------|
+| **LLM** | Ollama, Qwen 2.5 14B |
+| **Interface** | Open WebUI |
+| **STT** | Faster Whisper (ROCm) |
+| **TTS** | Piper, XTTS, OpenedAI-Speech |
+| **Vector DB** | Qdrant |
+| **Automatisation** | n8n |
+| **Sync Notes** | CouchDB |
+| **GPU** | AMD ROCm (RX 7800 XT gfx1100) |
+
+---
+
+## 📄 Licence
+
+Ce projet est personnel et documenté à des fins d'apprentissage.
+
+---
+
+## 🙋 Auteur
+
+**Folzo** - [gitea.folzocorp.fr/Folzo](https://gitea.folzocorp.fr/Folzo)
+
+---
+
+*Dernière mise à jour : Avril 2026*
@@ -0,0 +1,43 @@
+# 🏗️ Architecture Système
+
+## 📋 Schéma Global
+- **Matériel** :
+  - Serveur : `folzo-Corp` (RX 7800 XT)
+  - IP : `192.168.1.50`
+  - Rôle : Hôte principal pour Docker et ROCm.
+
+- **Serveurs et Rôles** :
+  | Nom               | Rôle                          | IP           |
+  |-------------------|-------------------------------|--------------|
+  | effi-server       | Ancien hôte (obsolète)        | 192.168.1.30 |
+  | folzo-Corp        | Hôte principal (ROCm + Docker)| 192.168.1.50 |
+  | NAS               | Stockage partagé              | 192.168.1.20 |
+
+## 📊 Diagramme Docker
+```mermaid
+  graph TD
+      A[folzo-Corp] --> B[Docker]
+      B --> C[OpenWebUI]
+      B --> D[Whisper-STT]
+      D --> E[ROCm]
+```
+
+
+## 🔗 Liens Relatifs
+- Pour plus de détails sur la configuration Docker : [[02_Configuration_Docker]].
+- Pour les problèmes rencontrés : [[22_Problèmes_Resolus]].
+# 🔧 01_Architecture_Système
+
+> **Liens internes** : [[02_Configuration_Docker]]
+
+## 📋 Schéma Global
+- **Description** : Diagramme global des serveurs, IPs, rôles, et relations entre composants.
+- **Contenu à ajouter** :
+  - Schéma réseau.
+  - Tableau comparatif matériel (CPU, GPU, stockage).
+  - Diagramme Docker (services et dépendances).
+
+## 🛠️ Diagrammes
+- **Format** : Mermaid.js ou Excalidraw intégré.
+
+---
@@ -0,0 +1,69 @@
+# 🐳 Configuration Docker
+
+## 📝 Docker Compose
+```yaml
+version: '3.8'
+services:
+  openwebui:
+    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+    ports:
+      - "8080:8080"
+    volumes:
+      - ./openwebui_data:/data
+    environment:
+      - OW_UI_HOST=0.0.0.0
+    depends_on:
+      - qdrant
+
+  qdrant:
+    image: qdrant/qdrant
+    ports:
+      - "6333:6333"
+    volumes:
+      - ./qdrant_data:/qdrant/data
+
+  whisper:
+    image: bofenghuang/whisper-large-v3-french
+    ports:
+      - "8200:80"
+    environment:
+      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
+```
+
+## 🔧 Variables d'Environnement
+| Variable                     | Valeur                     |
+|------------------------------|----------------------------|
+| `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION`   | `11.0.0`                   |
+| `WHISPER__COMPUTE_TYPE`      | `int8`                     |
+
+## 🔗 Liens Relatifs
+- Pour des détails sur l'architecture générale : [[01_Architecture_Systeme]].
+- Pour les problèmes de configuration : [[04_Depannage]].
+# 🔧 02_Configuration_Docker
+
+> **Liens internes** : [[01_Architecture_Systeme]] → [[03_Configuration_Audio]]
+
+## 📋 `docker-compose.yml`
+```yaml
+# Exemple de structure à compléter
+version: "3.8"
+services:
+  openwebui:
+    image: ghcr.io/openwebui/openwebui:main
+    # Configuration à détailler...
+```
+
+## 📌 Variables `.env`
+- **Exemple** :
+  ```env
+  OWUI_AUTH=True
+  QDRANT_URL=http://qdrant:6333
+  ```
+
+## 🔗 Services
+| Service       | Rôle                                  | Ports          |
+|---------------|--------------------------------------|----------------|
+| OpenWebUI     | Interface utilisateur                 | 8080:80        |
+| Qdrant        | Base de données vectorielle           | 6333:6333      |
+
+---
@@ -0,0 +1,42 @@
+# 🎤 Configuration Audio
+
+## 🔊 STT (Speech-to-Text)
+### Modèles Utilisés
+| Modèle                              | Type          | Port   |
+|-------------------------------------|---------------|--------|
+| `bofenghuang/whisper-large-v3-french` | ROCm          | `8200` |
+| `Systran/faster-whisper-large-v3`   | CPU (backup)  | `8201` |
+
+### Problèmes Connus
+- **Erreur `gfx1100`** : Résolu via un build custom. Voir [[22_Problèmes_Resolus#gfx1100]].
+
+## 📢 TTS (Text-to-Speech)
+### Voix Disponibles
+| Voix     | Modèle            | Latence | Taille |
+|----------|------------------|---------|-------|
+| `alloy`  | XTTS             | 0.5s    | 1.8GB |
+| `piper-fr` | ONNX           | 0.3s    | 50MB  |
+
+## 🔗 Liens Relatifs
+- Pour la configuration Docker : [[02_Configuration_Docker]].
+- Pour les logs de diagnostic : [[07_Logs_Diagnostic]].
+# 🔧 03_Configuration_Audio
+
+> **Liens internes** : [[02_Configuration_Docker]] → [[04_Depannage]]
+
+## 🎙️ STT (Speech-to-Text)
+- **Outils** : Whisper, Vosk.
+- **Modèles** : `whisper-large-v3` (exemple).
+- **Ports** : `5002` (STT).
+
+## 🗣️ TTS (Text-to-Speech)
+- **Outils** : OpenDai-Speech.
+- **Paramètres ROCm** : 
+  ```
+  ROCR_VISIBLE_DEVICES=1
+  ```
+
+## 🔧 Problèmes courants
+- Vérifier les dépendances `gfx1100`/`gfx1101`.
+
+---
@@ -0,0 +1,46 @@
+# 🛠️ Dépanage
+
+## 🔍 Problèmes Fréquents
+
+### **ROCm Non Détecté**
+- **Commande de diagnostic** :
+  ```bash
+  rocm-smi --showproductname
+  ```
+- **Solution** : Mettre à jour le noyau et les pilotes ROCm.
+
+### **Conflit Port**
+- **Erreur** : Port `8200` déjà utilisé.
+- **Solution** : Modifier le `docker-compose.yml` :
+  ```yaml
+  ports:
+    - "8201:80"
+  ```
+
+### **Erreurs ROCm Courantes**
+- **`hipErrorInvalidDeviceFunction`** : Vérifier la compatibilité de la carte graphique avec ROCm.
+
+## 🔗 Liens Relatifs
+- Pour la configuration audio : [[03_Configuration_Audio]].
+- Pour les logs détaillés : [[07_Logs_Diagnostic]].
+# 🛠️ 04_Depannage
+
+> **Liens internes** : [[03_Configuration_Audio]] → [[22_Problemes_Resolus]]
+
+## ⚠️ Problèmes fréquents
+| Problème                                      | Solution possible                                                                 |
+|-----------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------|
+| `hipErrorInvalidDeviceFunction`              | Vérifier les drivers ROCm et les variables d'environnement.                  |
+| Processus zombies dans Docker                | Exécuter `docker system prune`.                                               |
+
+## 🛠️ Commandes utiles
+```bash
+# Exemple de diagnostic
+docker logs openwebui
+journalctl -u docker.service
+```
+
+## 🔗 Liens utiles
+- [Documentation ROCm](https://docs.amd.com)
+
+---
@@ -0,0 +1,45 @@
+# 🧠 Configuration Mémoire
+
+## 🗃️ Mémoire Persistante
+- **Base de données** : SQLite (`webui.db`).
+- **Configuration** :
+  ```python
+  memory:
+    - type: Auto
+    - prompt: "Utilise les informations suivantes pour répondre à la question."
+  ```
+
+## 🔗 Intégration Calendrier
+- **Événements familiaux** : Synchronisation avec Google Calendar via API.
+- **Rappels configurés** dans OpenWebUI.
+
+### Exemple de Configuration
+- **Fichier de configuration** :
+  ```yaml
+  calendar:
+    - provider: google
+    - credentials: "path/to/credentials.json"
+    - sync_interval: "1h"
+  ```
+
+## 🔗 Liens Relatifs
+- Pour la configuration d'OpenWebUI : [[06_Configuration_OpenWebUI]].
+- Pour les logs de diagnostic : [[07_Logs_Diagnostic]].
+# 📋 05_Configuration_Mémoire
+
+> **Liens internes** : [[06_Configuration_OpenWebUI]]
+
+## 🧠 Mémoire Persistante
+- **Outils** : Auto Memory, Memory Injection.
+- **Base de données** : CouchDB (configuration à préciser).
+
+## 📝 Filtres et Prompts
+- **Exemple de prompt pour la mémoire** :
+  ```
+  "Utilise les données de la base CouchDB pour enrichir les réponses."
+  ```
+
+## 🔗 Intégration avec Obsidian
+- **Objectif** : Synchronisation des notes via MCP (Markdown Connection Publishing).
+
+---
@@ -0,0 +1,44 @@
+# 🌐 Configuration OpenWebUI
+
+## 📌 Interface Utilisateur
+- **Accès** : `http://192.168.1.50:8080`
+- **Authentification** : Désactivée (réseau local uniquement).
+
+## 🔧 Plugins Actifs
+| Plugin               | Rôle                          |
+|----------------------|-------------------------------|
+| Auto Memory          | Mémoire persistante           |
+| Calendar Integration | Rappels d'événements familiaux |
+
+## 🔗 Configuration Avancée
+- **Variables d'environnement** :
+  ```yaml
+  OW_UI_HOST: 0.0.0.0
+  OW_UI_PORT: 8080
+  ```
+
+## 🔗 Liens Relatifs
+- Pour la configuration de la mémoire : [[05_Configuration_Memoire]].
+- Pour la configuration Docker : [[02_Configuration_Docker]].
+# 🔧 06_Configuration_OpenWebUI
+
+> **Liens internes** : [[05_Configuration_Memoire]] → [[11_Guide_Configuration]]
+
+## 📋 Configuration de base
+- **Fichier de config** : `/app/data/config.yml`
+- **Exemple** :
+  ```yaml
+  auth:
+    enabled: true
+  models:
+    - name: "mistral"
+      url: http://mistral:8000
+  ```
+
+## 🔗 Modules clés
+| Module               | Rôle                                  |
+|----------------------|--------------------------------------|
+| RAG                   | Recherche augmentée par la génération.|
+| Plugins Obsidian     | Intégration avec MCP.                |
+
+---
@@ -0,0 +1,28 @@
+# 📦 Guide d'Installation
+
+## 🔧 Prérequis
+- Système : Ubuntu 22.04 LTS
+- GPU : AMD RX 7800 XT avec ROCm supporté
+- Docker : Version 24.x
+
+## 📝 Étapes d'Installation
+
+1. **Installer ROCm** :
+   ```bash
+   sudo apt update && sudo apt install -y rocm-dev
+   ```
+
+2. **Cloner le dépôt** :
+   ```bash
+   git clone https://github.com/folzo/effi.git
+   cd effi
+   ```
+
+3. **Démarrer les services** :
+   ```bash
+   docker compose -f docker-compose.yml up -d
+   ```
+
+## 🔗 Liens Relatifs
+- Pour la configuration Docker : [[02_Configuration_Docker]].
+- Pour les problèmes d'installation : [[04_Depannage]].
@@ -0,0 +1,29 @@
+# ⚙️ Guide de Configuration
+
+## 🔄 Mettre à Jour les Services
+- Redémarrer OpenWebUI :
+  ```bash
+  docker restart openwebui
+  ```
+
+## 🎤 Configurer l'Audio
+
+1. **Modifier le `docker-compose.yml`** pour pointer vers le bon port.
+2. **Tester la connexion** :
+   ```bash
+   curl http://localhost:8200
+   ```
+
+### Exemple de Configuration Audio
+```yaml
+whisper:
+  ports:
+    - "8200:80"
+  environment:
+    - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
+    - WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8
+```
+
+## 🔗 Liens Relatifs
+- Pour plus d'informations sur l'audio : [[03_Configuration_Audio]].
+- Pour la configuration OpenWebUI : [[06_Configuration_OpenWebUI]].
@@ -0,0 +1,17 @@
+
+## **Installation ROCm sur Bazzite**
+- Vérifier la présence de ROCm et son état via `rocm-smi`
+- Installer les dépendances nécessaires pour le développement (ex: `sudo dnf install rocm-dev`)
+
+## **Recherche de l'image Docker pour AMD ROCm**
+- Chercher une image prête à utiliser avec ROCm
+- Si pas d'images disponibles, compiler le code source de `faster-whisper-server` en utilisant ROCm comme compilateur
+
+## **Choix du modèle Whisper pour le français**
+- Utiliser `bofenghuang/whisper-large-v3-french` car adapté au français et plus performant
+
+## **Reconfiguration Open WebUI**
+- Mettre à jour la configuration d'Open WebUI pour pointer vers l'adresse IP du PC de jeu et le port 8200
+
+## **Trouvé un modèle Whisper pour le français avec ROCm**
+- Modèle `bofenghuang/whisper-large-v3-french` : Spécifiquement conçu pour améliorer la reconnaissance vocale en français et compatible ROCm.
@@ -0,0 +1 @@
+Discussion sur l'optimisation de EFFi pour plus de réactivité et d'efficacité.
@@ -0,0 +1,212 @@
+# 🚀 Projet Futur : Intégration EFFi avec Homelab & Home Assistant
+
+**Date de création** : 2026-02-23
+**Statut** : À explorer (priorité moyenne)
+**Responsable** : Folzo
+
+---
+
+## 🎯 Objectif
+
+Créer une **couche conversationnelle intelligente** pour gérer :
+- **Home Assistant** (domotique, éclairage, chauffage, sécurité).
+- **Homelab** (supervision des services, backup, monitoring).
+- **Automatisations familiales** (rappels, gestion des tâches).
+
+EFFi agit comme un **hub central** pour toutes les interactions vocales ou textuelles avec tes infrastructures.
+
+---
+
+## 🔧 Architecture Proposée
+
+### 1. **Couche Vocale (STT/TTS existant)**
+- **Entrée** : Commande vocale ou texte via Open WebUI.
+- **Traitement** : STT (Whisper sur `folzo-Corp`) → Analyse par EFFi → Action.
+- **Sortie** : Réponse vocale (XTTS sur `folzo-Corp`) ou notification.
+
+### 2. **Couche d’Automatisation (`n8n`)**
+- **Rôle** : Traduire les commandes d’EFFi en actions pour HA/Homelab.
+- **Exemple de workflow** :
+  ```plaintext
+  [Commande vocale : "Eteins les lumières"]
+  → STT → EFFi → n8n (appel API HA) → HA éteint les lumières → TTS "Fait !"
+  ```
+
+### 3. **Couche Domotique (Home Assistant)**
+- **Intégration** : Utilisation de l’[API REST de HA](https://developers.home-assistant.io/docs/api/rest/).
+- **Fonctionnalités clés** :
+  - Contrôle des lumières, chauffage, volets.
+  - Scénarios (mode cinéma, sécurité, nuit).
+  - Alertes (portes ouvertes, mouvement détecté).
+
+### 4. **Couche Homelab (Supervision)**
+- **Outils** : Docker API, SSH, `systemctl`.
+- **Fonctionnalités** :
+  - Vérification de l’état des services (`docker ps`, `systemctl status`).
+  - Redémarrage automatique en cas d’erreur.
+  - Mises à jour (`docker compose pull`).
+
+---
+
+## 🔄 Fonctionnalités Clés
+
+### A. **Domotique avec Home Assistant**
+
+| **Commande Vocale**               | **Action d’EFFi**                                                                 | **Technologie**                     |
+|-----------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------|
+| "Allume la lumière du salon"     | Envoie une requête à HA pour allumer `light.salon`.                          | API REST HA + `n8n`.                |
+| "Quelle est la température ?"    | Récupère les données du capteur `sensor.temperature` via HA.                  | API Sensor HA.                      |
+| "Active le mode cinéma"          | Lance un scénario HA (lumière éteinte, projecteur allumé, volets fermés).    | Automations HA.                      |
+| "Alerte : la porte est ouverte" | Vérifie `binary_sensor.porte_entree` et envoie une notification.              | Events HA + `n8n`.                   |
+
+**Exemple de scénario complet** :
+1. **Commande** : *« Effi, bonne nuit. »*
+2. **Actions** :
+   - HA éteint les lumières.
+   - HA baisse le chauffage à 18°C.
+   - HA active le mode « Nuit » (volets fermés).
+   - EFFi rappelle : *« Bonne nuit ! Je surveille tout. »*
+
+---
+
+### B. **Supervision Homelab**
+
+| **Commande**                      | **Action**                                                                       | **Technologie**                     |
+|-----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------|
+| "Vérifie l’état du NAS"          | Exécute `docker ps` et renvoie les stats CPU/mémoire.                          | Docker API.                          |
+| "Redémarre le service Qdrant"    | Exécute `docker restart qdrant` via SSH.                                     | SSH + `mcpo`.                       |
+| "Fais un backup des fichiers"    | Lance un script `rsync` ou `borg`.                                           | SSH + scripts.                       |
+| "Quelle est la CPU de effi-server ?" | Récupère les stats via `docker stats`.                                       | Docker SDK.                          |
+
+**Exemple de workflow** :
+1. **Commande** : *« Effi, check les ressources. »*
+2. **Actions** :
+   - EFFi exécute : `docker stats --format "{{.Name}}: {{.CPUPerc}}%"`.
+   - Réponse : *« effi-server : 12% CPU, qdrant : 3%. Tout est normal. »*
+
+---
+
+### C. **Automatisations Familiales**
+
+| **Fonctionnalité**               | **Description**                                                                 | **Intégration**                     |
+|-----------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------|
+| Rappels de tâches                 | *« Effi, rappelle-moi d’acheter du lait. »* → Sync avec Nextcloud.           | Nextcloud API + `n8n`.               |
+| Gestion des recettes               | *« Effi, quelle recette pour ce soir ? »* → Intègre Jellyfin ou un wiki.       | API Jellyfin ou Obsidian.           |
+| Calendrier partagé                 | *« Qu’est-ce que j’ai prévu demain ? »* → Sync avec Google/Nextcloud Calendar.| Calendar API.                       |
+
+---
+
+## 🛠️ Étapes de Mise en Œuvre
+
+### 1. **Prérequis Techniques**
+- [ ] **Home Assistant** :
+  - Activer l’API REST dans `Configuration > Long Live Options`.
+  - Créer un **token d’accès** pour EFFi.
+- [ ] **`n8n`** :
+  - Configurer un node **Home Assistant** avec ton token.
+  - Créer un workflow de test (ex : allumer une lumière).
+- [ ] **Accès SSH** :
+  - Configurer `mcpo` pour exécuter des commandes Docker/SSH.
+
+### 2. **Configuration d’EFFi**
+- [ ] **Ajouter un plugin ou script** pour HA dans `mcpo` (Python).
+- [ ] **Configurer le STT/TTS** pour une boucle vocale complète.
+- [ ] **Documenter les commandes vocales** dans une FAQ.
+
+### 3. **Tests Initiaux**
+1. Tester les commandes basiques avec `n8n` (ex : allumer/éteindre une lumière).
+2. Vérifier la boucle vocale (STT → HA → TTS).
+3. Automatiser une tâche homelab (ex : vérifier l’état des services).
+
+---
+
+## 📝 Exemples de Commandes Vocales
+
+### **Domotique**
+- *« Allume la lumière dans la chambre. »*
+- *« Baisse le chauffage à 20°C. »*
+- *« Ferme les volets du salon. »*
+- *« Quel est l’état des capteurs de mouvement ? »*
+
+### **Homelab**
+- *« Vérifie l’état de mon NAS. »*
+- *« Redémarre le service Docker qui plante. »*
+- *« Fais un backup des fichiers importants. »*
+- *« Quelle est la consommation CPU de effi-server ? »*
+
+### **Automatisations Familiales**
+- *« Rappelle-moi d’appeler maman ce soir. »*
+- *« Quelle recette puis-je faire avec des pommes de terre ? »*
+- *« Qu’est-ce que j’ai dans mon calendrier pour demain ? »*
+
+---
+
+## 📁 Ressources Utiles
+
+### **Documentation**
+- [API REST Home Assistant](https://developers.home-assistant.io/docs/api/rest/)
+- [Automatisations avec `n8n`](https://n8n.io/integrations/home-assistant/)
+- [Docker API](https://docs.docker.com/engine/api/)
+
+### **Scripts d’Exemple**
+```python
+# Exemple de script pour mcpo (Python)
+def handle_ha_command(command):
+    import requests
+    ha_url = "http://192.168.1.50:8123/api/services/light/turn_on"
+    headers = {"Authorization": "Bearer <TON_TOKEN_HA>", "Content-Type": "application/json"}
+    data = {"entity_id": "light.salon"}
+    
+    if "lumière salon" in command:
+        response = requests.post(ha_url, headers=headers, json=data)
+        return "Lumière allumée !" if response.ok else "Erreur."
+    return "Commande non reconnue."
+```
+
+### **Workflow `n8n`**
+```plaintext
+1. **Trigger** : Webhook (ex : `http://effi-server:5678/webhook/ha`)
+2. **Function Node** : Parse la commande (ex : extrait "light.salon").
+3. **HTTP Request** : Appelle l’API HA.
+4. **Webhook** : Renvoie la confirmation à EFFi pour TTS.
+```
+
+---
+
+## 🔜 Prochaines Étapes (Quand tu auras le temps !)
+
+1. **Priorité 1** :
+   - Configurer un workflow `n8n` pour HA (ex : allumer une lumière).
+   - Tester la boucle vocale STT → HA → TTS.
+2. **Priorité 2** :
+   - Automatiser la supervision d’un service Docker (ex : `qdrant`).
+   - Intégrer un rappels de tâches avec Nextcloud.
+3. **Priorité 3** :
+   - Créer des scénarios complexes (ex : mode cinéma complet).
+   - Documenter toutes les commandes vocales possibles.
+
+---
+
+## 💡 Idées Avancées (Pour plus tard)
+
+- **Intégration avec Jellyfin** : *« Effi, lance mon dernier film vu en mode cinéma. »*
+- **Voice Cloning** : Utiliser des modèles vocaux personnalisés pour une voix plus naturelle.
+- **IA Contextuelle** : EFFi se souvient de tes habitudes (ex : *« D’habitude, tu éteins les lumières à 23h. »*).
+- **Dashboard Vocale** : *« Effi, montre-moi les stats de mon homelab. »* → Réponse vocale + affichage sur un écran.
+
+---
+
+## 📅 Journal des Mises à Jour
+
+| **Date**       | **Action**                                  | **Statut**  |
+|----------------|-------------------------------------------|-------------|
+| 2026-02-23     | Création de cette note.                      | ✅ Terminé   |
+| À définir      | Configuration initiale de `n8n` + HA.       | À faire     |
+
+---
+
+## 🎯 Conclusion
+
+Ce projet permettrait de **centraliser toutes tes interactions avec ton homelab et ta domotique** via une interface vocale naturelle. En démarrant par les bases (contrôle des lumières, supervision Docker), tu pourras progressivement ajouter des fonctionnalités plus avancées.
+
+**Prochaine action** : Quand tu auras 30 minutes, lance-toi sur la configuration de `n8n` avec Home Assistant ! Je peux te guider étape par étape si besoin. 😊
@@ -0,0 +1,129 @@
+## 1. STT – Speaches (Whisper) sur folzo-Corp
+
+## Conteneur Docker `speaches-stt` (folzo-Corp)
+
+Fichier `~/speaches/docker-compose.yml` :
+
+text
+
+`services:
+  speaches:
+    image: speaches:rocm-ct2
+    container_name: speaches-stt
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "8200:8000"
+    devices:
+      - /dev/kfd
+      - /dev/dri
+    group_add:
+      - "44"
+      - "991"
+    security_opt:
+      - seccomp=unconfined
+    environment:
+      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
+      - WHISPER__MODEL=deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2
+      - WHISPER__LANGUAGE=fr
+      - WHISPER__COMPUTE_TYPE=float32
+      - WHISPER__DEVICE=auto
+    volumes:
+      - speaches-models:/root/.cache/huggingface
+
+  speaches-init:
+    image: curlimages/curl:latest
+    container_name: speaches-init
+    restart: "no"
+    depends_on:
+      - speaches
+    entrypoint: >
+      sh -c "sleep 5 &&
+      curl -sf -X POST http://speaches:8000/v1/models/deepdml%2Ffaster-whisper-large-v3-turbo-ct2 &&
+      echo 'Modèle enregistré'"
+
+volumes:
+  speaches-models:
+`
+
+Points importants :
+
+- Modèle STT : `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2` (CT2, turbo).[](https://huggingface.co/deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2)
+    
+- Langue forcée : `WHISPER__LANGUAGE=fr`.
+    
+- Compute type CPU : `float32` (évite les erreurs int8).
+    
+- `speaches-init` enregistre le modèle au démarrage via `POST /v1/models/...`.
+    
+
+Commandes de déploiement :
+
+bash
+
+`cd ~/speaches sudo docker compose up -d`
+
+---
+
+## 2. TTS – openedai-speech + Piper FR sur folzo-Corp
+
+## Fichiers de voix Piper
+
+Dans `~/openedai-speech/tts-voices` :
+
+bash
+
+`cd ~/openedai-speech/tts-voices wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/fr/fr_FR/upmc/medium/fr_FR-upmc-medium.onnx wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/fr/fr_FR/upmc/medium/fr_FR-upmc-medium.onnx.json`
+
+## Config openedai-speech
+
+Fichier `~/openedai-speech/tts-config/config.yaml` (partie utile) :
+
+text
+
+`tts-1:   alloy:    model: voices/fr_FR-upmc-medium.onnx    speaker: 0    # 0 = Jessica, 1 = Pierre (tu peux changer si besoin) tts-1-hd:   alloy:    model: xtts    speaker: voices/alloy.wav  # … autres voix XTTS inchangées`
+
+- `tts-1` = backend Piper (CPU), voix par défaut **alloy** ↦ modèle FR `fr_FR-upmc-medium`.
+    
+- L’ancienne config `tts-1-hd` (XTTS GPU) reste, mais n’est plus utilisée.
+    
+
+Docker compose (rappel) :
+
+text
+
+`services:   openedai-speech:    image: ghcr.io/matatonic/openedai-speech    container_name: openedai-speech    restart: unless-stopped    ports:      - "8100:8000"    volumes:      - ./tts-voices:/app/voices      - ./tts-config:/app/config    devices:      - /dev/kfd      - /dev/dri    group_add:      - "44"      - "991"    environment:      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0      - HIP_VISIBLE_DEVICES=0`
+
+Redémarrage :
+
+bash
+
+`cd ~/openedai-speech sudo docker compose restart openedai-speech`
+
+---
+
+## 3. Configuration Open WebUI (effi-server)
+
+Dans **Admin Panel → Settings → Audio** :
+
+- **STT Engine** : `OpenAI`
+    
+- **STT URL** : `http://192.168.1.11:8200/v1`
+    
+- **STT Model** : `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2`
+    
+- **TTS Engine** : `OpenAI`
+    
+- **TTS URL** : `http://192.168.1.11:8100/v1`
+    
+- **TTS Model** : `tts-1`
+    
+- **Voice / Speaker** : `alloy` (qui correspond à `fr_FR-upmc-medium` côté Piper)
+    
+
+C’est cette combinaison qui donne :
+
+- STT rapide, précis en français (large-v3-turbo CT2 sur GPU).
+    
+- TTS français fluide, léger côté CPU (Piper `fr_FR-upmc-medium`).[](https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/tree/main/fr/fr_FR/upmc/medium)
+    
+- GPU principalement utilisé par les LLM (qwen/ministral, bge-m3), plus de charge « fantôme » après les échanges.
@@ -0,0 +1,20 @@
+
+Date : 19 février 2026
+
+## Stack installé aujourd'hui
+- Open WebUI :3000
+- WOL Proxy :3011
+- Qdrant :6333
+- CouchDB :5984
+- n8n :5678
+- mcpo :8000
+
+## Statut
+✅ Infrastructure opérationnelle
+
+
+---
+**Date : 23 février 2026**
+
+### Nouvelles intégrations et mises à jour
+- **Intégration MCP Obsidian fonctionnelle** ✅
@@ -0,0 +1,247 @@
+# 📋 Projet Effi — Documentation complète
+
+## 🎯 Objectif
+
+Effi est un assistant IA personnel **100% self-hosted**, avec :
+
+- Personnalité joyeuse, mémoire persistante entre sessions
+    
+- Discussion vocale (STT + TTS)
+    
+- Recherche internet (Brave Search)
+    
+- Prise de notes automatique dans AFFiNE
+    
+- Analyse d'images
+    
+- RAG sur fichiers personnels (PDF/DOC depuis Nextcloud)
+    
+
+---
+
+## 🖥️ Infrastructure matérielle
+
+|Machine|IP|Rôle|CPU/GPU|
+|---|---|---|---|
+|**effi-server**|`192.168.1.27`|Serveur principal Docker|Intel J5040 / ~7.6 GB RAM|
+|**folzo-Corp** (PC gaming)|`192.168.1.11`|Ollama LLM + STT + TTS|AMD Ryzen 5800X3D / RX 7800 XT 16 GB VRAM|
+
+---
+
+## 🐳 Stack Docker — effi-server (`~/effi/docker-compose.yml`)
+
+## Services actifs
+
+|Service|Image|Port|Rôle|
+|---|---|---|---|
+|`open-webui`|`ghcr.io/open-webui/open-webui:main`|`3000`|Interface principale Effi|
+|`qdrant`|`qdrant/qdrant`|`6333-6334`|Base vectorielle RAG|
+|`couchdb`|`couchdb:3.3`|`5984`|Sync Obsidian LiveSync|
+|`n8n`|`n8nio/n8n`|`5678`|Automatisation workflows|
+|`mcpo`|`ghcr.io/open-webui/mcpo`|`8000`|Proxy MCP pour outils|
+|`wol-proxy`|`effi-wol-proxy` (build local)|`3011`|Wake-on-LAN PC gaming|
+
+## Fichier `.env` (`~/effi/.env`)
+
+text
+
+`OLLAMA_HOST=192.168.1.11 PC_GAMING_MAC=XX:XX:XX:XX:XX:XX WEBUI_SECRET_KEY=<clé_aléatoire> COUCHDB_USER=master COUCHDB_PASSWORD=<mot_de_passe> N8N_USER=master N8N_PASSWORD=<mot_de_passe>`
+
+## wol-proxy
+
+Image buildée localement depuis `~/effi/wol-proxy/` — pinge `192.168.1.11:11434`, envoie un magic packet WoL si Ollama ne répond pas.
+
+---
+
+## 🎮 Stack Docker — folzo-Corp (`~/speaches/docker-compose.yml`)
+
+## speaches — STT (Speech To Text)
+
+text
+
+`services:   # ─────────────────────────────────────────────────────────  # 1. SPEACHES - Speech To Text (STT) OpenAI-compatible  #    → http://192.168.1.11:8200  # ─────────────────────────────────────────────────────────  speaches-stt:    image: speaches:rocm-ct2        # image buildée localement (voir ci-dessous)    container_name: speaches-stt    restart: unless-stopped    ports:      - "8200:8000"    devices:      - /dev/kfd      - /dev/dri    group_add:      - "44"    # GID video      - "991"   # GID render    security_opt:      - seccomp=unconfined    environment:      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0      - WHISPER__MODEL=Systran/faster-whisper-large-v3      - WHISPER__LANGUAGE=fr      - WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8   # float16 non supporté en CPU      - WHISPER__DEVICE=cpu          # GPU ROCm en cours (rebuild)    volumes:      - speaches-models:/root/.cache/huggingface   speaches-init:    image: curlimages/curl:latest    container_name: speaches-init    restart: "no"    depends_on:      - speaches-stt    entrypoint: >      sh -c "sleep 5 &&      curl -sf -X POST http://speaches-stt:8000/v1/models/Systran%2Ffaster-whisper-large-v3 &&      echo 'Modèle enregistré'" volumes:   speaches-models:`
+
+## openedai-speech — TTS (Text To Speech) (`~/openedai-speech/docker-compose.yml`)
+
+text
+
+`services:   openedai-speech:    image: ghcr.io/matatonic/openedai-speech    container_name: openedai-speech    restart: unless-stopped    ports:      - "8100:8000"    volumes:      - ./tts-voices:/app/voices      - ./tts-config:/app/config    devices:      - /dev/kfd      - /dev/dri    group_add:      - "44"   # GID video      - "991"  # GID render    environment:      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0      - HIP_VISIBLE_DEVICES=0`
+
+---
+
+## ⚙️ Configuration Open WebUI
+
+## Admin Panel → Settings → Connections
+
+- **Ollama URL** : `http://192.168.1.11:3011`
+    
+
+## Admin Panel → Settings → Audio
+
+- **STT Engine** : OpenAI
+    
+- **STT URL** : `http://192.168.1.11:8200/v1`
+    
+- **STT Model** : `Systran/faster-whisper-large-v3`
+    
+- **TTS Engine** : OpenAI
+    
+- **TTS URL** : `http://192.168.1.11:8100/v1`
+    
+- **TTS Model** : `tts-1-hd`
+    
+
+## Admin Panel → Settings → Documents
+
+- **Embedding Engine** : Ollama
+    
+- **Embedding Model** : `bge-m3:latest`
+    
+- **Vector Database** : Qdrant
+    
+- **Qdrant URL** : `http://qdrant:6333`
+    
+
+## Modèles Ollama disponibles sur folzo-Corp
+
+- `qwen2.5:14b` — LLM principal d'Effi
+    
+- `bge-m3` — Embeddings RAG
+    
+
+## Workspace Effi (Open WebUI)
+
+- Compte admin : `master`
+    
+- Compte utilisateur : `folzo`
+    
+- System prompt global configuré avec personnalité + contexte infrastructure
+    
+
+---
+
+## 🔧 Build speaches ROCm — CTranslate2 gfx1100
+
+## Problème rencontré
+
+L'image speaches ne publie pas d'image ROCm. Il faut builder manuellement. La RX 7800 XT est `gfx1100` mais le Dockerfile par défaut cible `gfx1101` → `hipErrorInvalidDeviceFunction`.
+
+## Solution
+
+bash
+
+`cd ~/speaches git clone https://github.com/speaches-ai/speaches . cd src # Corriger l'architecture GPU : gfx1101 → gfx1100 sed -i 's/gfx1101/gfx1100/g' Dockerfile.rocm-ct2 grep gfx Dockerfile.rocm-ct2  # vérification # Build (~50 min la première fois) docker build -f Dockerfile.rocm-ct2 -t speaches:rocm-ct2 .`
+
+## Ajout MIOpen (fix cuDNN)
+
+text
+
+`# Dans Dockerfile.rocm-ct2, ajouter dans le cmake : -DWITH_CUDNN=ON -DCUDnn_LIBRARY=/opt/rocm-6.3.4/lib/libMIOpen.so`
+
+> ⚠️ **Statut actuel** : Le rebuild avec `gfx1100` est en cours. speaches fonctionne en **CPU** (int8) en attendant — ~10s pour 5s d'audio sur le Ryzen 5800X3D.
+
+---
+
+## 🐛 Problèmes rencontrés et solutions
+
+## 1. wol-proxy — image inexistante
+
+**Problème** : Image Docker inexistante sur le registry  
+**Solution** : Build local depuis le code Python maison
+
+bash
+
+`cd ~/effi && docker compose up -d --build`
+
+## 2. Interface réseau Ubuntu plantée
+
+**Problème** : La carte réseau d'effi-server tombe silencieusement  
+**Solution** : Off/On via NetworkManager
+
+bash
+
+`sudo systemctl restart NetworkManager`
+
+**Fix permanent** (pour NIC Intel i225/i226) :
+
+bash
+
+`echo 'ACTION=="add", SUBSYSTEM=="net", NAME=="enp3s0", RUN+="/usr/sbin/ethtool -s enp3s0 wol g"' \   | sudo tee /etc/udev/rules.d/99-disable-net-powersave.rules`
+
+## 3. Whisper — mauvais repo HuggingFace
+
+**Problème** : Open WebUI envoyait `Systeme/faster-whisper-tiny` (inexistant)  
+**Solution** : Corriger dans Settings → Audio → STT Model + changer `WHISPER__MODEL` dans docker-compose
+
+## 4. speaches — `PRELOAD_MODELS` format invalide
+
+**Problème** : La variable `PRELOAD_MODELS` avec un objet JSON crash le conteneur  
+**Solution** : Supprimer `PRELOAD_MODELS` entièrement, utiliser un service `speaches-init` pour enregistrer le modèle via API au démarrage
+
+## 5. openedai-speech — `group render` introuvable
+
+**Problème** : `group_add: render` échoue car le groupe n'existe pas dans le conteneur  
+**Solution** : Utiliser les GID numériques `"44"` et `"991"` au lieu des noms
+
+## 6. CTranslate2 float16 sur CPU
+
+**Problème** : `ValueError: float16 not supported on CPU backend`  
+**Solution** : `WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8`
+
+## 7. mcpo redémarre en boucle
+
+**Problème** : Config `mcpo-config/config.json` vide au premier démarrage  
+**Solution** :
+
+bash
+
+`cat > ~/effi/mcpo-config/config.json << 'EOF' {"mcpServers": {}} EOF docker compose restart mcpo`
+
+## 8. Open WebUI lent après reboot
+
+**Problème** : Conteneurs sans `restart: unless-stopped`  
+**Solution** : Ajouter `restart: unless-stopped` à tous les services du docker-compose
+
+---
+
+## 📦 Initialisation CouchDB (une seule fois)
+
+bash
+
+`curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_users curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_replicator curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/obsidian-livesync`
+
+---
+
+## 🔌 Ouverture de ports firewall
+
+Sur **folzo-Corp** (Bazzite/Fedora) :
+
+bash
+
+`sudo firewall-cmd --add-port=8200/tcp --permanent  # speaches STT sudo firewall-cmd --add-port=8100/tcp --permanent  # openedai-speech TTS sudo firewall-cmd --reload`
+
+---
+
+## ✅ État actuel du pipeline vocal
+
+|Étape|Status|Détail|
+|---|---|---|
+|STT (Whisper)|✅ Fonctionnel|speaches CPU, large-v3, ~10s/phrase|
+|LLM (Ollama)|✅ Fonctionnel|qwen2.5:14b sur folzo-Corp|
+|TTS (openedai-speech)|✅ Fonctionnel|tts-1-hd, ROCm activé|
+|WOL PC gaming|✅ Fonctionnel|wol-proxy sur port 3011|
+|RAG Qdrant|🔧 En cours|Nextcloud → indexation à configurer|
+
+---
+
+## 🚧 Prochaines étapes
+
+-  Finaliser le rebuild `speaches:rocm-ct2` avec `gfx1100` → activer GPU pour STT
+    
+-  Configurer le RAG Qdrant avec les fichiers Nextcloud (~1 GB, ~1000 fichiers)
+    
+-  Tester mem0 / MCP pour la mémoire persistante d'Effi
+    
+-  Configurer n8n pour les workflows automatiques
+    
+-  Sync Obsidian LiveSync sur mobile
@@ -0,0 +1,214 @@
+## Vue d'ensemble
+
+Effi est une assistante IA personnelle 100% locale, auto-hébergée, avec mémoire persistante entre les sessions. Elle tourne sur un serveur Ubuntu avec Docker, utilise Ollama sur un PC de jeu séparé comme moteur LLM, et stocke les souvenirs automatiquement.
+
+## Architecture
+
+text
+
+`[PC Gamer - 192.168.1.X]          [Serveur - 192.168.1.27]   Ollama :3011                ←→    Docker Compose  qwen2.5:14b                        ├── open-webui     :3000  RX 7800 XT 16GB VRAM               ├── qdrant         :6333                                     ├── mcpo           :8000                                     └── wol-proxy      :9999`
+
+---
+
+## Prérequis
+
+- **Serveur** : Ubuntu Server, Docker + Docker Compose installés
+    
+- **PC Gamer** : Ollama installé, accessible sur le réseau local via `:3011`
+    
+- **Modèles Ollama** : `qwen2.5:14b` (principal), `qwen2.5:3b` (mémoire)
+    
+
+---
+
+## Structure des fichiers
+
+bash
+
+`~/effi/ ├── docker-compose.yml ├── .env └── mcpo-config/     └── config.json`
+
+---
+
+## Fichier `.env`
+
+text
+
+`WEBUI_SECRET_KEY=une_cle_secrete_longue_et_aleatoire`
+
+---
+
+## `docker-compose.yml` complet
+
+text
+
+`services:   open-webui:    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main    container_name: open-webui    restart: unless-stopped    extra_hosts:      - "host.docker.internal:host-gateway"    ports:      - "3000:8080"    environment:      - OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.1.X:3011      - WEBUI_SECRET_KEY=${WEBUI_SECRET_KEY}      - VECTOR_DB=qdrant      - QDRANT_URI=http://qdrant:6333      - DEFAULT_LOCALE=fr-FR      - ENABLE_MEMORIES=true    volumes:      - open-webui-data:/app/backend/data    depends_on:      - qdrant      - wol-proxy    networks:      - effi-net   qdrant:    image: qdrant/qdrant:latest    container_name: qdrant    restart: unless-stopped    ports:      - "6333:6333"    volumes:      - qdrant-data:/qdrant/storage    networks:      - effi-net   mcpo:    image: ghcr.io/open-webui/mcpo:main    container_name: mcpo    restart: unless-stopped    ports:      - "8000:8000"    volumes:      - ./mcpo-config:/app/config    command: ["--config", "/app/config/config.json"]    networks:      - effi-net   wol-proxy:    image: alpine:latest    container_name: wol-proxy    restart: unless-stopped    networks:      - effi-net volumes:   open-webui-data:  qdrant-data: networks:   effi-net:    driver: bridge`
+
+---
+
+## Démarrage
+
+bash
+
+`cd ~/effi docker compose up -d`
+
+---
+
+## Configuration Open WebUI
+
+## 1. Créer le compte admin
+
+Accède à `http://192.168.1.27:3000` → crée le compte **Folzo**.
+
+## 2. Connecter Ollama
+
+`Admin Panel → Settings → Connections → Ollama`  
+→ URL : `http://192.168.1.X:3011`
+
+## 3. Créer le modèle Effi
+
+`Admin Panel → Models → + New Model`
+
+- **Nom** : `Effi`
+    
+- **Modèle de base** : `qwen2.5:14b`
+    
+- **System prompt** : voir section dédiée ci-dessous
+    
+
+## 4. Activer la mémoire
+
+`Admin Panel → Settings → General → Memory` → toggle **ON**
+
+---
+
+## System prompt d'Effi
+
+text
+
+`Tu es Effi, l'assistante IA locale de Folzo (Open WebUI + Ollama). ## Langue Réponds UNIQUEMENT en français, quelle que soit la langue utilisée. ## Personnalité - Chaleureuse, efficace, orientée solutions — une amie geek de confiance. - Humour fin : 0 à 1 vanne max par réponse, jamais forcée. - Ton conversationnel IRL, phrases courtes, pas de pavés. ## Priorités 1. Répondre à la demande directement et clairement. 2. Ajouter un conseil ou alternative si pertinent. 3. Si ambigu → 1 à 3 questions courtes avant de proposer une solution. ## Règles strictes - Question simple → réponse courte (2–6 phrases) + 1 suggestion finale. - Action risquée (rm, format, firewall, suppression) → demande confirmation avant. - Ne sur-parle pas, pas de répétitions inutiles. ## Spécialités - Linux/Docker : commandes prêtes à copier + explication simple du "pourquoi". - Débogage : étape par étape, checks rapides d'abord. - Écriture : corrige en gardant le style de Folzo. ## Prise de notes Folzo utilise Obsidian. Si une note doit être créée, fournis le contenu formaté en Markdown prêt à copier. ## Mémoire N'invente pas de souvenirs. Les infos sur Folzo sont injectées automatiquement ci-dessous. <memory_user_context></memory_user_context>`
+
+---
+
+## Installation du filtre Auto Memory
+
+## Installer le filtre
+
+`Admin Panel → Functions → Discover` → cherche **"Auto Memory"** par **nokodo** → Installer
+
+## Configurer les Valves
+
+`Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⚙️`
+
+|Valve|Valeur|
+|---|---|
+|Openai Api Url|`http://192.168.1.X:3011/v1`|
+|Model|`qwen2.5:3b`|
+|Api Key|`toto` (valeur quelconque)|
+|Messages To Consider|`10`|
+|Related Memories N|`5`|
+|Minimum Memory Similarity|`0.7`|
+|Override Memory Context|`OFF`|
+|Debug Mode|`OFF` (ON pour diagnostic)|
+
+## Activer globalement
+
+`Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⋯ → Toggle Global` → **ON**
+
+## Patch du code (correction JSON markdown)
+
+`Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⋯ → Edit`
+
+Cherche avec Ctrl+F : `text_response = response.choices[0].message.content`
+
+Remplace le bloc `if response_model:` par :
+
+python
+
+`if response_model:     try:        cleaned = re.sub(r'```(?:json)?\s*', '', text_response)        cleaned = re.sub(r'```\s*', '', cleaned).strip()        match = re.search(r'\{.*\}', cleaned, re.DOTALL)        if match:            cleaned = match.group(0)        return response_model.model_validate_json(cleaned)    except ValidationError as e:        self.log(f"response model validation error: {e}", level="warning")        raise return text_response`
+
+Cherche aussi `UNIFIED_SYSTEM_PROMPT` et ajoute au tout début de la chaîne :
+
+python
+
+`UNIFIED_SYSTEM_PROMPT = """IMPORTANT: Respond with ONLY valid JSON. No markdown formatting, no code blocks, no explanation text. Start your response directly with { and end with }. """ + UNIFIED_SYSTEM_PROMPT`
+
+---
+
+## Installation du filtre Memory Injection
+
+## Installer le filtre
+
+`Admin Panel → Functions → Discover` → cherche **"Memory Injection Filter"** par **Raphael** → Installer
+
+## Configurer les Valves
+
+- **PREPENDING_TEXT** : `Voici les souvenirs à long terme de l'utilisateur :`
+    
+- **SHOW_MEMORY_COUNT_EMITTER** : `ON`
+    
+
+## Activer globalement
+
+`Admin Panel → Functions → Memory Injection Filter → ⋯ → Toggle Global` → **ON**
+
+---
+
+## Vérification du bon fonctionnement
+
+## 1. Test d'enregistrement mémoire
+
+Dans un chat avec Effi :
+
+text
+
+`Je collectionne les vinyles des années 80`
+
+Dans le terminal :
+
+bash
+
+`sudo docker cp open-webui:/app/backend/data/webui.db /tmp/webui.db sqlite3 /tmp/webui.db "SELECT content, datetime(created_at, 'unixepoch') FROM memory ORDER BY created_at DESC LIMIT 5;"`
+
+→ Le souvenir doit apparaître.
+
+## 2. Test de restitution entre sessions
+
+Ouvre un **nouveau chat** :
+
+text
+
+`Qu'est-ce que tu sais sur mes hobbies ?`
+
+→ Effi doit mentionner les vinyles sans que tu l'aies redit.
+
+## 3. Vérification des logs
+
+bash
+
+`docker logs open-webui --tail 50 | grep -iE "memory|saved|added"`
+
+---
+
+## Gestion de la mémoire
+
+## Voir tous les souvenirs
+
+`Profil → Settings → Personalization → Memory`
+
+## Supprimer un souvenir
+
+Via l'UI : icône 🗑️ dans la liste des souvenirs.
+
+Via SQLite :
+
+bash
+
+`sudo docker cp open-webui:/app/backend/data/webui.db /tmp/webui.db sqlite3 /tmp/webui.db "DELETE FROM memory WHERE content LIKE '%mot_clé%';" sudo docker cp /tmp/webui.db open-webui:/app/backend/data/webui.db`
+
+## Bonnes pratiques
+
+- Garder les souvenirs **courts et factuels** (< 15 mots)
+    
+- Viser 30-50 souvenirs max pour ne pas surcharger le contexte
+    
+- Nettoyage manuel trimestriel via l'UI
@@ -0,0 +1,9 @@
+# 📂 Dépanage
+
+> **Dossier pour les références techniques et solutions aux problèmes**
+
+**Fichiers à ajouter plus tard :**
+- [[04_Depannage]]
+- [[07_Logs_Diagnostic]]
+
+---
@@ -0,0 +1,37 @@
+# Archive - Notes Originales
+
+Ce dossier contient les notes et documents originaux créés pendant le développement du projet Effi.
+
+## Contenu
+
+Les fichiers ici sont conservés pour référence historique. La documentation officielle et à jour se trouve dans les dossiers `docs/`.
+
+### Liste des fichiers archivés
+
+- `01_Architecture_Systeme.md` - Ébauche d'architecture
+- `02_Configuration_Docker.md` - Notes Docker
+- `03_Configuration_Audio.md` - Notes audio
+- `04_Depannage.md` - Notes dépannage
+- `05_Configuration_Memoire.md` - Notes mémoire
+- `06_Configuration_OpenWebUI.md` - Notes OpenWebUI
+- `10_Guide_Installation.md` - Guide installation (ancien)
+- `11_Guide_Configuration.md` - Guide configuration (ancien)
+- `2026-02-21-Projet_Effi.md` - Notes ROCm
+- `2026-02-22-Optimisation-Effi.md` - Note optimisation (vide)
+- `2026-02-23-Intégration Effi avec Homelab et Home A.md` - Projet futur HA
+- `Descriptif complet de ta config audio Effi (STT + .md` - Config audio détaillée
+- `Effi - Journal de bord.md` - Journal court
+- `Projet Effi — Documentation complète 2.md` - Documentation complète infrastructure
+- `Projet Effi — Documentation d_installation complèt.md` - Guide installation mémoire
+- `Speaches + OpenedAI-Speech ROCm — folzo-Corp RX 78.md` - Résumé thread STT/TTS
+- `Suivi du projet.md` - Suivi de projet basique
+- `README-old.md` - Ancienne structure de dossiers
+
+## Note
+
+Ces documents ne sont plus maintenus. Pour une documentation à jour, consulter :
+- `/docs/01-architecture/` - Architecture actuelle
+- `/docs/02-configuration/` - Configuration détaillée
+- `/docs/03-guides/` - Guides pratiques
+- `/docs/04-depannage/` - Solutions aux problèmes
+- `/docs/05-journal/` - Historique du projet
@@ -0,0 +1,187 @@
+## 📋 Résumé Complet du Thread
+
+---
+
+## 🖥️ Infrastructure
+
+|Machine|IP|Rôle|GPU/CPU|
+|---|---|---|---|
+|**folzo-Corp**|192.168.1.11|PC gaming / STT+TTS|AMD RX 7800 XT (gfx1100)|
+|**effi-server**|192.168.1.27|Serveur IA principal|CPU Intel 4 cores / 7.6GB RAM|
+|**PC Gaming Ollama**|variable|LLM Ollama|GPU dédié|
+
+---
+
+## 🎯 Objectif du Thread
+
+Faire tourner Whisper (STT) sur la RX 7800 XT de folzo-Corp via ROCm, en construisant CTranslate2-ROCm depuis les sources (speaches), puis migrer le TTS (openedai-speech) d'effi-server vers folzo-Corp pour libérer le CPU.
+
+---
+
+## 🔨 Étapes Réalisées
+
+## 1. Build CTranslate2-ROCm pour speaches
+
+**Problème initial :** `RuntimeError: Conv1D on GPU currently requires the cuDNN library which is not integrated in this build`
+
+**Cause :** CTranslate2-ROCm compilé sans support MIOpen (équivalent ROCm de cuDNN)
+
+**Solution :** Dockerfile custom `~/speaches/src/Dockerfile.rocm-ct2` avec :
+
+text
+
+`-DWITH_CUDNN=ON -DCUDnn_INCLUDE_DIR=/opt/rocm-6.3.4/include -DCUDnn_LIBRARY=/opt/rocm-6.3.4/lib/libMIOpen.so`
+
+Image base : `rocm/dev-ubuntu-24.04:6.3.4-complete`  
+Source CTranslate2 : `github.com/arlo-phoenix/CTranslate2-rocm`
+
+---
+
+## 2. Erreur Architecture GPU Incorrecte
+
+**Problème :** `RuntimeError: parallel_for failed: hipErrorInvalidDeviceFunction: invalid device function`
+
+**Cause :** Build compilé pour `gfx1101` mais la RX 7800 XT est `gfx1100`
+
+**Diagnostic :**
+
+bash
+
+`docker run --device /dev/kfd --device /dev/dri \   -e HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 speaches:rocm-ct2 \  /opt/rocm-6.3.4/bin/rocminfo | grep -E "gfx|Name" # → gfx1100 (AMD Radeon RX 7800 XT)`
+
+**Fix :**
+
+bash
+
+`sed -i 's/gfx1101/gfx1100/g' ~/speaches/src/Dockerfile.rocm-ct2 cd ~/speaches/src docker build -f Dockerfile.rocm-ct2 -t speaches:rocm-ct2 .`
+
+---
+
+## 3. Transcription fonctionnelle (CPU en attendant rebuild)
+
+Après le premier build, speaches fonctionne en CPU (fallback) :
+
+- `200 OK` sur `/v1/audio/transcriptions`
+    
+- Langue `fr` détectée à 99%
+    
+- RTF > 1 (13s pour 5.4s audio) → confirme CPU, pas GPU
+    
+- ONNX Runtime cherche `libcublasLt.so.12` (CUDA) → warning non bloquant, fallback CPU automatique
+    
+
+**Rebuild avec gfx1100 en cours** pour activer l'accélération GPU (~10x plus rapide attendu).
+
+---
+
+## 4. Problème réseau effi-server
+
+**Symptômes :** Interface filaire effi-server plantée après reboot, OpenWebUI inaccessible
+
+**Diagnostic :**
+
+text
+
+`conflict detected for IP address 192.168.1.11 with host 5C:87:9C:65:95:23`
+
+**Cause :** Conflit DHCP — deux machines avec la même IP `192.168.1.11`
+
+**Fix court terme :** `nmcli device disconnect enp6s0 && nmcli device connect enp6s0`
+
+**Fix permanent recommandé :** Réservations DHCP par MAC sur le routeur + `ethtool wol g` pour la carte Realtek RTL8111
+
+---
+
+## 5. OpenWebUI lent / erreurs 500
+
+**Symptômes :** `500: Open WebUI: Server Connection Error`, lenteur UI
+
+**Diagnostic :**
+
+text
+
+`ERROR: open_webui.routers.ollama: Connection error`
+
+**Cause :** Ollama inaccessible — le PC gaming était éteint. Le `wol-proxy` sur effi-server assure le Wake-on-LAN mais le PC n'avait pas répondu à temps.
+
+**Architecture WOL :**
+
+text
+
+`OpenWebUI → port 3011 effi → wol-proxy → WOL magic packet → PC Gaming                                        → proxy TCP vers 11434`
+
+---
+
+## 6. Deux processus zombies sur effi-server
+
+Détectés via `ps aux` :
+
+text
+
+`[mcpo] <defunct> [python] <defunct>`
+
+**Fix :**
+
+bash
+
+`docker restart mcpo`
+
+---
+
+## 7. Migration openedai-speech → folzo-Corp
+
+**Raison :** `openedai-speech` consommait ~100% CPU sur effi-server (1.06GB RAM, CPU intensif)
+
+**Étapes :**
+
+bash
+
+`# Arrêt sur effi docker compose stop openedai-speech && docker compose rm -f openedai-speech # Copie des données depuis folzo-Corp scp -r effi@192.168.1.27:~/effi/tts-voices ~/openedai-speech/ scp -r effi@192.168.1.27:~/effi/tts-config ~/openedai-speech/`
+
+**Contenu transféré :** modèles XTTS (~1.8GB), voix WAV (alloy/echo/nova/shimmer/fable/onyx), modèles ONNX piper, configs YAML
+
+**Problème group_add :** `Unable to find group render: no matching entries in group file`
+
+**Fix :** Utiliser GID numériques au lieu des noms :
+
+text
+
+`group_add:   - "44"    # video  - "991"   # render`
+
+---
+
+## 📁 Fichiers Clés
+
+text
+
+`folzo-Corp: ├── ~/speaches/ │   ├── src/Dockerfile.rocm-ct2     # Build CTranslate2 gfx1100 + MIOpen │   └── docker-compose.yml          # speaches-stt:8200 └── ~/openedai-speech/     ├── docker-compose.yml           # TTS ROCm gfx1100    ├── tts-voices/                  # Voix XTTS + ONNX    └── tts-config/                  # voice_to_speaker.yaml etc. effi-server: └── ~/effi/docker-compose.yml        # OpenWebUI + WOL + n8n + qdrant...`
+
+---
+
+## ✅ État Final des Services
+
+|Service|Hôte|Port|État|Notes|
+|---|---|---|---|---|
+|**speaches-stt**|folzo-Corp|8200|✅ Fonctionne|CPU actuellement, rebuild gfx1100 pending|
+|**openedai-speech**|folzo-Corp|8100|✅ Démarré|ROCm gfx1100, group_add 44+991|
+|**OpenWebUI**|effi-server|3000|✅ Fonctionne|Pointé STT+TTS vers 192.168.1.11|
+|**wol-proxy**|effi-server|3011|✅ Fonctionne|Proxy Ollama + WOL PC gaming|
+|**n8n**|effi-server|5678|✅ Running||
+|**qdrant**|effi-server|6333|✅ Running|Vector store RAG|
+|**pipelines**|effi-server|9099|✅ Running|mem0 memory|
+|**couchdb**|effi-server|5984|✅ Running|Obsidian LiveSync|
+|**mcpo**|effi-server|8000|⚠️ Zombie détecté|Redémarré|
+
+---
+
+## 🔜 Prochaines Étapes
+
+1. **Finaliser rebuild speaches gfx1100** → activer GPU sur Whisper large-v3
+    
+2. **Tester TTS ROCm** → vérifier que openedai-speech utilise bien la RX 7800 XT
+    
+3. **Mettre à jour l'URL TTS** dans OpenWebUI Admin → Audio → `http://192.168.1.11:8100`
+    
+4. **Réservations DHCP** sur le routeur pour fixer les IPs de façon permanente
+    
+5. **Tester pipeline vocal complet** : micro → STT folzo → OpenWebUI effi → LLM Ollama → TTS folzo → speaker
@@ -0,0 +1,23 @@
+Suivi du Projet EFFi
+=======================
+
+### Résumé général
+- **Date de début** : 2023-10-08
+- **Équipe impliquée** : Folzo et moi-même
+- **Objectifs principaux** :
+  - Améliorer l'efficacité des tâches liées à EFFi
+  - Assurer une communication claire entre les membres de l'équipe
+
+### Tâches en cours
+- [ ] Révision du document d'installation : Projet Effi — Documentation d'installation complète.md
+- [ ] Mise à jour du guide technique : Projet Effi — Documentation complète 2.md
+- [ ] Préparation des présentations pour les parties prenantes : Speaches + OpenedAI-Speech ROCm — folzo-Corp RX 7800 XT.md
+
+## Objectifs et Milestones
+Description détaillée des objectifs et des jalons principaux pour le projet Effi.
+
+## Actions en cours
+Liste des tâches actuellement en cours avec leurs responsables respectifs.
+
+## Historique des modifications
+Chronologie des mises à jour et évolutions du suivi de projet.
@@ -0,0 +1,227 @@
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# EFFI SERVER - Stack IA Locale
+# Machine : effi-server (192.168.1.27)
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+
+services:
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 1. OPEN WEBUI - Interface Chat Effi
+  #    → http://192.168.1.27:3000
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  open-webui:
+    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+    container_name: open-webui
+    restart: unless-stopped
+    extra_hosts:
+      - "host.docker.internal:host-gateway"
+    ports:
+      - "3000:8080"
+    environment:
+      - OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:3011
+      - WEBUI_SECRET_KEY=${WEBUI_SECRET_KEY}
+      - VECTOR_DB=qdrant
+      - QDRANT_URI=http://qdrant:6333
+      - DEFAULT_LOCALE=fr-FR
+      - ENABLE_MEMORIES=true
+      - AUDIO_STT_ENGINE=openai
+      - AUDIO_STT_OPENAI_API_BASE_URL=http://192.168.1.11:8200/v1
+      - AUDIO_STT_OPENAI_API_KEY=anything
+      - AUDIO_STT_MODEL=Systran/faster-whisper-large-v3
+    volumes:
+      - open-webui-data:/app/backend/data
+    depends_on:
+      - qdrant
+      - wol-proxy
+    networks:
+      - effi-net
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 2. WOL PROXY - Réveil PC Gaming avant appel Ollama
+  #    → Proxy :3011 → PC Gaming :11434
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  wol-proxy:
+    build: ./wol-proxy
+    container_name: wol-proxy
+    restart: unless-stopped
+    network_mode: host
+    environment:
+      - TARGET_HOST=${OLLAMA_HOST}
+      - TARGET_PORT=11434
+      - TARGET_MAC=${PC_GAMING_MAC}
+      - LISTEN_PORT=3011
+      - WAKE_TIMEOUT=60
+      - CHECK_INTERVAL=5
+      - BROADCAST_IP=${BROADCAST_IP}
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 3. MCPO - Proxy outils MCP (Obsidian, etc.)
+  #    → http://192.168.1.27:8000
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  mcpo:
+    image: ghcr.io/open-webui/mcpo:main
+    container_name: mcpo
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "8000:8000"
+    volumes:
+      - ./mcpo-config:/app/config:ro
+      - ./mcpo-patch.sh:/mcpo-patch.sh:ro
+    entrypoint: ["sh", "/mcpo-patch.sh"]
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 4. QDRANT - Vector Store (RAG sémantique)
+  #    → http://192.168.1.27:6333
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  qdrant:
+    image: qdrant/qdrant:latest
+    container_name: qdrant
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "6333:6333"
+      - "6334:6334"
+    volumes:
+      - ./qdrant-storage:/qdrant/storage:z
+    networks:
+      - effi-net
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 5. COUCHDB - Backend Obsidian LiveSync
+  #    → http://192.168.1.27:5984
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  couchdb:
+    image: couchdb:3.3
+    container_name: couchdb
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "5984:5984"
+    environment:
+      - COUCHDB_USER=${COUCHDB_USER}
+      - COUCHDB_PASSWORD=${COUCHDB_PASSWORD}
+    volumes:
+      - ./couchdb-data:/opt/couchdb/data
+    networks:
+      - effi-net
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 6. N8N - Automatisation autonome Effi
+  #    → http://192.168.1.27:5678
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  n8n:
+    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest
+    container_name: n8n
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "5678:5678"
+    environment:
+      - N8N_HOST=0.0.0.0
+      - N8N_PORT=5678
+      - N8N_PROTOCOL=http
+      - WEBHOOK_URL=http://192.168.1.27:5678
+      - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
+      - N8N_BASIC_AUTH_USER=${N8N_USER}
+      - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=${N8N_PASSWORD}
+      - GENERIC_TIMEZONE=Europe/Paris
+      - TZ=Europe/Paris
+    volumes:
+      - ./n8n-data:/home/node/.n8n
+    networks:
+      - effi-net
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 7. PIPELINES - Middleware Open WebUI (mem0 memory)
+  #    → http://192.168.1.27:9099
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  pipelines:
+    image: ghcr.io/open-webui/pipelines:main
+    container_name: pipelines
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "9099:9099"
+    volumes:
+      - pipelines-data:/app/pipelines
+    networks:
+      - effi-net
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 8. WHISPER - Speech To Text (STT)
+  #    → http://192.168.1.27:8200
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  whisper:
+    image: fedirz/faster-whisper-server:latest-cpu
+    container_name: whisper
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "8200:8000"
+    volumes:
+      - whisper-cache:/root/.cache/huggingface
+    environment:
+      - WHISPER__MODEL=guillaumekln/faster-whisper-tiny
+      - WHISPER__LANGUAGE=fr
+      - HF_HUB_OFFLINE=0
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 9. OPENEDAI-SPEECH - Text To Speech (TTS)
+  #    → http://192.168.1.27:8100
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  openedai-speech:
+    image: ghcr.io/matatonic/openedai-speech
+    container_name: openedai-speech
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "8100:8000"
+    volumes:
+      - ./tts-voices:/app/voices
+      - ./tts-config:/app/config
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 10. WATCHTOWER - Mise à jour automatique des containers
+  #    → Vérifie les mises à jour chaque nuit à 4h00
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  watchtower:
+    image: nickfedor/watchtower:latest
+    container_name: watchtower
+
+    volumes:
+      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
+    environment:
+      - WATCHTOWER_CLEANUP=true
+      - WATCHTOWER_SCHEDULE=0 0 4 * * *
+      - WATCHTOWER_NOTIFICATIONS_LEVEL=warn
+      - WATCHTOWER_INCLUDE_STOPPED=true
+      - WATCHTOWER_REVIVE_STOPPED=false
+      - TZ=Europe/Paris
+    restart: unless-stopped
+    networks:
+      - effi-net
+
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  # 11. OBSIDIAN - Version Serveur 24/7 (Web UI & MCP)
+  #     → Interface Web : https://192.168.1.27:3100
+  # ─────────────────────────────────────────────────────────
+  obsidian:
+    image: lscr.io/linuxserver/obsidian:latest
+    container_name: obsidian
+    restart: unless-stopped
+    security_opt:
+      - seccomp:unconfined # Nécessaire pour le rendu Chromium/Electron dans Docker
+    environment:
+      - PUID=1000 # À vérifier avec la commande 'id' sur ton serveur Ubuntu
+      - PGID=1000
+      - TZ=Europe/Paris
+    ports:
+      - "3100:3001" # Accès HTTPS à l'interface virtuelle
+    volumes:
+      - ./obsidian-vault:/config # Contient l'OS virtuel ET ton Vault Obsidian
+    shm_size: "1gb" # Requis pour la stabilité de l'interface graphique
+    networks:
+      - effi-net
+
+networks:
+  effi-net:
+    driver: bridge
+
+volumes:
+  open-webui-data:
+  pipelines-data:
+  whisper-cache:
@@ -0,0 +1,185 @@
+# 🏗️ Architecture Infrastructure
+
+## Vue d'ensemble
+
+Effi fonctionne sur une architecture **multi-machines** avec une séparation claire entre le serveur principal (services Docker) et la station de travail puissante (calcul GPU).
+
+---
+
+## Machines
+
+### effi-server (192.168.1.27)
+
+**Rôle** : Serveur Docker principal, héberge tous les services de l'interface et de la logique
+
+| Caractéristique | Valeur |
+|-----------------|--------|
+| **OS** | Ubuntu Server 22.04 LTS |
+| **CPU** | Intel J5040 (4 cœurs) |
+| **RAM** | ~7.6 GB |
+| **Stockage** | SSD |
+| **GPU** | Aucun (tout est fait en CPU) |
+
+**Services hébergés :**
+- Open WebUI (interface utilisateur)
+- Qdrant (base vectorielle)
+- CouchDB (synchronisation Obsidian)
+- n8n (automatisation)
+- mcpo (proxy MCP)
+- wol-proxy (Wake-on-LAN)
+- pipelines (middleware mémoire)
+- Watchtower (mises à jour auto)
+- Obsidian Server (interface web)
+
+---
+
+### folzo-Corp (192.168.1.11)
+
+**Rôle** : Station de calcul GPU pour LLM et traitement audio
+
+| Caractéristique | Valeur |
+|-----------------|--------|
+| **OS** | Bazzite (Fedora-based) |
+| **CPU** | AMD Ryzen 5800X3D |
+| **RAM** | 32 GB+ |
+| **GPU** | AMD RX 7800 XT 16 GB VRAM |
+| **ROCm** | Version 6.3.4 |
+| **Architecture GPU** | gfx1100 |
+
+**Services hébergés :**
+- Ollama (LLM qwen2.5:14b)
+- speaches (STT Whisper)
+- openedai-speech (TTS Piper/XTTS)
+
+---
+
+## Schéma Réseau
+
+```
+Internet
+    │
+    ▼
+┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│                     Routeur (Box)                          │
+│              DHCP 192.168.1.0/24                           │
+└────────────────────────────────────────────────────────────┘
+    │                           │
+    │                           │
+    ▼                           ▼
+┌──────────────┐          ┌──────────────────┐
+│ effi-server  │◄────────►│   folzo-Corp     │
+│ 192.168.1.27 │   LAN    │   192.168.1.11   │
+│              │          │                  │
+│  • Docker    │          │  • Ollama        │
+│  • WebUI     │  WoL     │  • Whisper       │
+│  • Qdrant    │◄─────────│  • TTS           │
+│  • n8n       │          │  • ROCm/GPU      │
+└──────────────┘          └──────────────────┘
+```
+
+---
+
+## Flux de Données
+
+### Pipeline Conversationnelle
+
+```
+┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
+│   Micro      │────►│  speaches    │────►│ Open WebUI   │────►│   Ollama     │
+│  (Client)    │ STT │ (folzo-Corp) │     │(effi-server) │     │ (folzo-Corp) │
+└──────────────┘     └──────────────┘     └──────┬───────┘     └──────┬───────┘
+                                                  │                    │
+                                                  │◄───────────────────┘
+                                                  │      Réponse LLM
+                                                  │
+                                                  ▼
+┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
+│   Haut-      │◄────│ openedai-    │◄────│ Open WebUI   │
+│  parleurs    │ TTS │   speech     │     │(traite la   │
+│              │     │(folzo-Corp)  │     │  réponse)   │
+└──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘
+```
+
+### Wake-on-LAN
+
+Quand OpenWebUI sur effi-server veut appeler Ollama sur folzo-Corp :
+
+1. Requête vers `192.168.1.27:3011` (wol-proxy)
+2. wol-proxy vérifie si Ollama répond sur `192.168.1.11:11434`
+3. Si non → envoie un Magic Packet WoL à l'adresse MAC configurée
+4. Attend que le PC démarre (timeout configurable)
+5. Une fois démarré, fait le proxy vers Ollama
+
+---
+
+## Sécurité Réseau
+
+### Ports ouverts sur effi-server
+
+| Port | Service | Exposition |
+|------|---------|------------|
+| 3000 | Open WebUI | LAN uniquement |
+| 5678 | n8n | LAN uniquement |
+| 5984 | CouchDB | LAN uniquement |
+| 6333 | Qdrant | LAN uniquement |
+| 8000 | mcpo | LAN uniquement |
+
+### Ports ouverts sur folzo-Corp
+
+| Port | Service | Exposition |
+|------|---------|------------|
+| 8100 | openedai-speech | LAN uniquement |
+| 8200 | speaches | LAN uniquement |
+| 11434 | Ollama | LAN uniquement |
+
+### Recommandations
+
+- Utiliser un VPN (WireGuard, Tailscale) pour l'accès externe
+- Jamais exposer les ports directement sur Internet
+- Configurer le pare-feu UFW (Ubuntu) ou firewall-cmd (Fedora)
+
+---
+
+## Sauvegardes
+
+### Données critiques à sauvegarder
+
+**Sur effi-server :**
+```
+~/effi/
+├── docker-compose.yml          # Configuration
+├── .env                        # Variables (chiffrer)
+├── open-webui-data/            # Mémoire, config
+├── qdrant-storage/             # Vecteurs RAG
+├── couchdb-data/               # Sync Obsidian
+└── n8n-data/                   # Workflows
+```
+
+**Sur folzo-Corp :**
+```
+~/ollama/                       # Modèles téléchargés
+~/speaches/models/              # Modèles Whisper
+~/openedai-speech/tts-voices/   # Voix TTS
+```
+
+### Commande de backup
+
+```bash
+# Sur effi-server
+tar -czvf effi-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz \
+  ~/effi/docker-compose.yml \
+  ~/effi/.env \
+  ~/effi/open-webui-data/ \
+  ~/effi/qdrant-storage/ \
+  ~/effi/couchdb-data/ \
+  ~/effi/n8n-data/
+```
+
+---
+
+## Évolution Future
+
+- **Réservation DHCP** : Fixer les IPs via le routeur
+- **DNS local** : Utiliser des noms comme `effi.local` et `folzo-corp.local`
+- **Reverse Proxy** : Traefik ou Nginx Proxy Manager pour HTTPS
+- **Monitoring** : Prometheus + Grafana pour les métriques
@@ -0,0 +1,230 @@
+# 🐳 Services et Ports
+
+## Tableau récapitulatif
+
+| Service | Hôte | Port | Image | Description |
+|---------|------|------|-------|-------------|
+| **Open WebUI** | effi-server | 3000 | `ghcr.io/open-webui/open-webui:main` | Interface IA principale |
+| **Qdrant** | effi-server | 6333 | `qdrant/qdrant:latest` | Base de données vectorielle |
+| **CouchDB** | effi-server | 5984 | `couchdb:3.3` | Backend Obsidian LiveSync |
+| **n8n** | effi-server | 5678 | `docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest` | Automatisation workflows |
+| **mcpo** | effi-server | 8000 | `ghcr.io/open-webui/mcpo:main` | Proxy MCP pour outils |
+| **wol-proxy** | effi-server | 3011 | Build local | Wake-on-LAN + Proxy Ollama |
+| **pipelines** | effi-server | 9099 | `ghcr.io/open-webui/pipelines:main` | Middleware mémoire mem0 |
+| **speaches** | folzo-Corp | 8200 | `speaches:rocm-ct2` (build local) | STT Whisper avec ROCm |
+| **openedai-speech** | folzo-Corp | 8100 | `ghcr.io/matatonic/openedai-speech` | TTS Piper/XTTS |
+| **Ollama** | folzo-Corp | 11434 | Installation native | LLM (qwen2.5:14b) |
+| **Obsidian** | effi-server | 3100 | `lscr.io/linuxserver/obsidian:latest` | Interface Obsidian web |
+
+---
+
+## Description détaillée
+
+### Open WebUI (Port 3000)
+
+**Rôle** : Interface utilisateur principale pour interagir avec l'IA
+
+**Fonctionnalités :**
+- Chat textuel avec le LLM
+- Support vocal (STT/TTS)
+- Gestion des conversations
+- Upload de documents (RAG)
+- Administration système
+
+**Configuration clé :**
+```yaml
+environment:
+  - OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:3011
+  - VECTOR_DB=qdrant
+  - QDRANT_URI=http://qdrant:6333
+  - ENABLE_MEMORIES=true
+```
+
+---
+
+### Qdrant (Port 6333)
+
+**Rôle** : Stockage vectoriel pour le RAG (Retrieval Augmented Generation)
+
+**Utilisation :**
+- Indexation des documents uploadés
+- Recherche sémantique
+- Embeddings via `bge-m3:latest`
+
+**Endpoints :**
+- API REST : `http://192.168.1.27:6333`
+- gRPC : `http://192.168.1.27:6334`
+
+---
+
+### CouchDB (Port 5984)
+
+**Rôle** : Base de données NoSQL pour Obsidian LiveSync
+
+**Fonctionnalités :**
+- Synchronisation temps réel des notes Obsidian
+- Multi-device (mobile, desktop, web)
+- Résolution de conflits intégrée
+
+**Initialisation (premier démarrage) :**
+```bash
+curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_users
+curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_replicator
+curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/obsidian-livesync
+```
+
+---
+
+### n8n (Port 5678)
+
+**Rôle** : Plateforme d'automatisation de workflows
+
+**Cas d'usage :**
+- Workflows d'intégration avec Home Assistant
+- Automatisations basées sur le calendrier
+- Webhooks pour notifications
+- Traitement de données
+
+**Authentification :** Basic Auth configurée via variables d'environnement
+
+---
+
+### mcpo (Port 8000)
+
+**Rôle** : Proxy pour le protocole MCP (Model Context Protocol)
+
+**Fonctionnalités :**
+- Interface entre OpenWebUI et outils externes
+- Exécution de commandes système
+- Intégration avec Obsidian MCP
+
+**Configuration :**
+Fichier `~/effi/mcpo-config/config.json` :
+```json
+{
+  "mcpServers": {}
+}
+```
+
+---
+
+### wol-proxy (Port 3011)
+
+**Rôle** : Wake-on-LAN + Proxy vers Ollama
+
+**Fonctionnement :**
+1. Intercepte les requêtes vers Ollama
+2. Envoie un Magic Packet si le PC est éteint
+3. Attend le démarrage (timeout: 60s)
+4. Proxy la requête vers Ollama
+
+**Variables d'environnement :**
+- `TARGET_HOST` : IP du PC Gaming
+- `TARGET_MAC` : Adresse MAC pour WoL
+- `BROADCAST_IP` : IP de broadcast
+
+---
+
+### pipelines (Port 9099)
+
+**Rôle** : Middleware pour les filtres OpenWebUI
+
+**Utilisation actuelle :**
+- Intégration mem0 pour mémoire avancée
+- Traitement des messages entrants/sortants
+
+---
+
+### speaches (Port 8200)
+
+**Rôle** : Service STT (Speech-to-Text)
+
+**Caractéristiques :**
+- Modèle : `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2`
+- Accélération : ROCm (GPU AMD)
+- Langue : Français forcé
+- Format : Compatible API OpenAI
+
+**Build personnalisé :**
+- Nécessite CTranslate2 compilé pour gfx1100
+- Voir guide dépannage ROCm
+
+---
+
+### openedai-speech (Port 8100)
+
+**Rôle** : Service TTS (Text-to-Speech)
+
+**Voix disponibles :**
+- `tts-1` : Piper (CPU, rapide) - Voix FR : `fr_FR-upmc-medium`
+- `tts-1-hd` : XTTS (GPU, qualité) - Voix clones
+
+**Configuration :**
+Fichier `~/openedai-speech/tts-config/config.yaml`
+
+---
+
+### Ollama (Port 11434)
+
+**Rôle** : Serveur LLM
+
+**Modèles installés :**
+- `qwen2.5:14b` : LLM principal d'Effi
+- `bge-m3:latest` : Modèle d'embeddings pour RAG
+- `qwen2.5:3b` : LLM léger pour filtres mémoire
+
+**Commandes utiles :**
+```bash
+# Lister les modèols
+ollama list
+
+# Télécharger un modèle
+ollama pull qwen2.5:14b
+
+# Vérifier le statut
+curl http://localhost:11434/api/tags
+```
+
+---
+
+### Obsidian Server (Port 3100)
+
+**Rôle** : Interface web Obsidian 24/7
+
+**Utilisation :**
+- Accès aux notes depuis n'importe où
+- Intégration MCP pour modification automatique
+- Interface graphique complète
+
+**Note :** Nécessite `shm_size: 1gb` pour la stabilité
+
+---
+
+## Dépendances entre services
+
+```
+open-webui
+    ├──► qdrant (pour RAG)
+    ├──► wol-proxy (pour Ollama)
+    └──► mcpo (pour outils externes)
+
+n8n
+    └──► Peut appeler tous les services via API
+
+Obsidian (mobile/desktop)
+    └──► CouchDB (synchronisation)
+```
+
+---
+
+## Ressources système
+
+| Service | CPU | RAM | Stockage |
+|---------|-----|-----|----------|
+| Open WebUI | Faible | ~500 MB | ~1 GB (DB SQLite) |
+| Qdrant | Moyen | ~1 GB | Variable (vecteurs) |
+| CouchDB | Faible | ~200 MB | Taille des notes |
+| n8n | Variable | ~500 MB | Workflows |
+| speaches | Élevé (GPU) | ~4 GB VRAM | ~3 GB (modèles) |
+| openedai-speech | Moyen | ~2 GB VRAM | ~2 GB (voix) |
+| Ollama | Élevé (GPU) | ~10 GB VRAM | ~9 GB (qwen2.5:14b) |
@@ -0,0 +1,230 @@
+# 🎤 Configuration Audio (STT + TTS)
+
+## Vue d'ensemble
+
+Effi dispose d'un pipeline vocal complet fonctionnant sur **folzo-Corp** (PC Gaming avec RX 7800 XT) :
+
+- **STT** (Speech-to-Text) : Whisper via speaches avec ROCm
+- **TTS** (Text-to-Speech) : Piper/XTTS via openedai-speech
+
+---
+
+## STT - Speaches (Whisper)
+
+### Configuration Docker Compose
+
+Fichier : `~/speaches/docker-compose.yml` (sur folzo-Corp)
+
+```yaml
+services:
+  speaches:
+    image: speaches:rocm-ct2
+    container_name: speaches-stt
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "8200:8000"
+    devices:
+      - /dev/kfd
+      - /dev/dri
+    group_add:
+      - "44"
+      - "991"
+    security_opt:
+      - seccomp=unconfined
+    environment:
+      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
+      - WHISPER__MODEL=deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2
+      - WHISPER__LANGUAGE=fr
+      - WHISPER__COMPUTE_TYPE=float32
+      - WHISPER__DEVICE=auto
+    volumes:
+      - speaches-models:/root/.cache/huggingface
+
+  speaches-init:
+    image: curlimages/curl:latest
+    container_name: speaches-init
+    restart: "no"
+    depends_on:
+      - speaches
+    entrypoint: >
+      sh -c "sleep 5 &&
+      curl -sf -X POST http://speaches:8000/v1/models/deepdml%2Ffaster-whisper-large-v3-turbo-ct2 &&
+      echo 'Modèle enregistré'"
+
+volumes:
+  speaches-models:
+```
+
+### Modèle utilisé
+
+**`deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2`**
+
+- Version optimisée CTranslate2
+- Support ROCm (GPU AMD)
+- Turbo = version rapide du large-v3
+- Langue : Français forcé (`fr`)
+
+### Points importants
+
+1. **Build personnalisé** : L'image `speaches:rocm-ct2` doit être construite localement
+2. **Architecture GPU** : gfx1100 (RX 7800 XT)
+3. **Compute type** : `float32` en CPU, `float16` en GPU
+4. **Initialisation** : Le service `speaches-init` enregistre le modèle au démarrage
+
+---
+
+## TTS - OpenedAI-Speech (Piper)
+
+### Configuration Docker Compose
+
+Fichier : `~/openedai-speech/docker-compose.yml` (sur folzo-Corp)
+
+```yaml
+services:
+  openedai-speech:
+    image: ghcr.io/matatonic/openedai-speech
+    container_name: openedai-speech
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "8100:8000"
+    volumes:
+      - ./tts-voices:/app/voices
+      - ./tts-config:/app/config
+    devices:
+      - /dev/kfd
+      - /dev/dri
+    group_add:
+      - "44"
+      - "991"
+    environment:
+      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
+      - HIP_VISIBLE_DEVICES=0
+```
+
+### Voix disponibles
+
+#### Piper (CPU - Recommandé pour usage standard)
+
+**Voix française** : `fr_FR-upmc-medium`
+
+```bash
+# Téléchargement
+cd ~/openedai-speech/tts-voices
+wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/fr/fr_FR/upmc/medium/fr_FR-upmc-medium.onnx
+wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/fr/fr_FR/upmc/medium/fr_FR-upmc-medium.onnx.json
+```
+
+Configuration (`tts-config/config.yaml`) :
+```yaml
+tts-1:
+  alloy:
+    model: voices/fr_FR-upmc-medium.onnx
+    speaker: 0  # 0 = voix féminine
+```
+
+### Points importants
+
+1. **group_add numériques** : Utiliser `"44"` et `"991"` (pas les noms)
+2. **ROCm activé** : `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0`
+3. **Fallback CPU** : Piper fonctionne aussi en CPU si GPU indisponible
+
+---
+
+## Configuration Open WebUI
+
+**Admin Panel → Settings → Audio**
+
+### Paramètres STT
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| Engine | `OpenAI` |
+| URL | `http://192.168.1.11:8200/v1` |
+| Model | `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2` |
+| API Key | `anything` (valeur quelconque) |
+
+### Paramètres TTS
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| Engine | `OpenAI` |
+| URL | `http://192.168.1.11:8100/v1` |
+| Model | `tts-1` (Piper) ou `tts-1-hd` (XTTS) |
+| Voice | `alloy` |
+
+---
+
+## Build CTranslate2 ROCm (speaches)
+
+### Pourquoi un build personnalisé ?
+
+L'image officielle speaches ne publie pas d'image ROCm. Il faut builder CTranslate2 depuis les sources avec :
+- Support MIOpen (équivalent ROCm de cuDNN)
+- Architecture gfx1100 (RX 7800 XT)
+
+### Procédure de build
+
+```bash
+# 1. Cloner le repo
+cd ~
+git clone https://github.com/speaches-ai/speaches.git
+cd speaches
+
+# 2. Modifier le Dockerfile pour gfx1100
+cd src
+sed -i 's/gfx1101/gfx1100/g' Dockerfile.rocm-ct2
+
+# 3. Build (~50 min la première fois)
+docker build -f Dockerfile.rocm-ct2 -t speaches:rocm-ct2 .
+```
+
+### Architecture GPU
+
+Vérifier votre architecture :
+```bash
+docker run --device /dev/kfd --device /dev/dri \
+  -e HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 speaches:rocm-ct2 \
+  /opt/rocm-6.3.4/bin/rocminfo | grep -E "gfx|Name"
+```
+
+Cartes courantes :
+- RX 7800 XT : `gfx1100`
+- RX 7900 XTX : `gfx1100`
+- RX 7700 XT : `gfx1101`
+
+---
+
+## Dépannage audio
+
+### Erreur : "float16 not supported on CPU backend"
+
+**Solution** : Changer `WHISPER__COMPUTE_TYPE` :
+```yaml
+environment:
+  - WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8  # ou float32
+```
+
+### Erreur : "Unable to find group render"
+
+**Solution** : Utiliser les GID numériques :
+```yaml
+group_add:
+  - "44"   # video
+  - "991"  # render
+```
+
+### Erreur : "hipErrorInvalidDeviceFunction"
+
+**Cause** : Mauvaise architecture GPU dans le build
+**Solution** : Rebuilder avec la bonne valeur gfx (voir section Build)
+
+---
+
+## Performance attendue
+
+| Composant | Mode | Latence | Notes |
+|-----------|------|---------|-------|
+| STT | CPU (int8) | ~10s pour 5s audio | Utilisation 100% CPU |
+| STT | GPU (ROCm) | ~1s pour 5s audio | Objectif après rebuild |
+| TTS Piper | CPU | ~300ms | Léger, utilisable |
+| TTS XTTS | GPU | ~500ms-2s | Qualité supérieure |
@@ -0,0 +1,192 @@
+# ⚙️ Variables d'Environnement
+
+## Fichier `.env`
+
+Ce fichier contient toutes les variables sensibles et de configuration. **Ne jamais le commiter !**
+
+### Template
+
+```bash
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# EFFI SERVER - Variables d'environnement
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# 1. OPEN WEBUI
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+WEBUI_SECRET_KEY=votre_cle_secrete_longue_et_aleatoire
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# 2. OLLAMA / PC GAMING
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+OLLAMA_HOST=192.168.1.11
+PC_GAMING_MAC=XX:XX:XX:XX:XX:XX
+BROADCAST_IP=192.168.1.255
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# 3. COUCHDB (Obsidian LiveSync)
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+COUCHDB_USER=master
+COUCHDB_PASSWORD=votre_mot_de_passe_securise
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+# 4. N8N (Automatisation)
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════
+N8N_USER=master
+N8N_PASSWORD=votre_mot_de_passe_securise
+```
+
+---
+
+## Description des variables
+
+### WEBUI_SECRET_KEY
+
+**Utilisé par** : Open WebUI
+
+**Description** : Clé secrète pour la gestion des sessions et le chiffrement.
+
+**Génération** :
+```bash
+# Linux
+openssl rand -hex 32
+
+# ou
+python3 -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))"
+```
+
+### OLLAMA_HOST
+
+**Utilisé par** : wol-proxy
+
+**Description** : IP du PC Gaming où tourne Ollama.
+
+**Exemple** : `192.168.1.11`
+
+### PC_GAMING_MAC
+
+**Utilisé par** : wol-proxy
+
+**Description** : Adresse MAC du PC Gaming pour le Wake-on-LAN.
+
+**Format** : `XX:XX:XX:XX:XX:XX`
+
+**Trouver l'adresse MAC** :
+```bash
+# Sur le PC Gaming
+ip link show
+# ou
+ifconfig | grep ether
+```
+
+### BROADCAST_IP
+
+**Utilisé par** : wol-proxy
+
+**Description** : Adresse de broadcast du réseau local.
+
+**Standard** : `192.168.1.255` (pour un réseau 192.168.1.0/24)
+
+### COUCHDB_USER / COUCHDB_PASSWORD
+
+**Utilisés par** : CouchDB
+
+**Description** : Identifiants administrateur pour CouchDB.
+
+**Note** : L'utilisateur par défaut dans les exemples est `master`.
+
+### N8N_USER / N8N_PASSWORD
+
+**Utilisés par** : n8n
+
+**Description** : Identifiants pour l'accès à l'interface n8n (Basic Auth).
+
+---
+
+## Variables système
+
+### TZ (TimeZone)
+
+**Valeur par défaut** : `Europe/Paris`
+
+**Utilisée par** : Tous les services
+
+### HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION
+
+**Valeur** : `11.0.0`
+
+**Utilisée par** : Services ROCm (speaches, openedai-speech)
+
+**Description** : Force la version GFX pour la compatibilité ROCm.
+
+---
+
+## Configuration réseau
+
+### Ports utilisés
+
+| Service | Port | Protocole | Description |
+|---------|------|-----------|-------------|
+| Open WebUI | 3000 | TCP | Interface web |
+| wol-proxy | 3011 | TCP | Proxy Ollama |
+| Obsidian | 3100 | TCP | Interface Obsidian web |
+| Qdrant HTTP | 6333 | TCP | API REST |
+| Qdrant gRPC | 6334 | TCP | API gRPC |
+| n8n | 5678 | TCP | Interface workflow |
+| CouchDB | 5984 | TCP | Base de données |
+| mcpo | 8000 | TCP | Proxy MCP |
+| speaches | 8200 | TCP | STT API |
+| openedai-speech | 8100 | TCP | TTS API |
+| pipelines | 9099 | TCP | Middleware |
+
+---
+
+## Sécurité
+
+### Bonnes pratiques
+
+1. **Mots de passe** : Utiliser des mots de passe forts (>16 caractères, variété)
+2. **Réseau** : Ne jamais exposer les ports directement sur Internet
+3. **VPN** : Utiliser WireGuard ou Tailscale pour l'accès externe
+4. **Backup** : Sauvegarder régulièrement le fichier `.env`
+5. **Permissions** : Limiter l'accès au fichier `.env` (chmod 600)
+
+### Commandes de sécurité
+
+```bash
+# Permissions restrictives
+chmod 600 ~/effi/.env
+
+# Vérifier les permissions
+ls -la ~/effi/.env
+
+# Backup chiffré
+gpg -c ~/effi/.env
+cp ~/effi/.env.gpg ~/backups/
+```
+
+---
+
+## Dépannage environnement
+
+### Variable non prise en compte
+
+**Cause** : Le conteneur doit être recréé (pas juste redémarré)
+
+**Solution** :
+```bash
+docker compose down
+docker compose up -d
+```
+
+### Erreur "variable is not set"
+
+**Cause** : Variable manquante dans le `.env`
+
+**Solution** : Vérifier que toutes les variables requises sont définies
+
+### Caractères spéciaux dans les mots de passe
+
+**Attention** : Certains caractères peuvent poser problème dans les URLs (%, @, #, etc.)
+
+**Solution** : Utiliser des mots de passe avec caractères alphanumériques uniquement, ou encoder les caractères spéciaux.
@@ -0,0 +1,169 @@
+# 🔗 Intégration MCP et n8n
+
+## Vue d'ensemble
+
+Effi s'intègre avec plusieurs outils externes via :
+- **MCP** (Model Context Protocol) : Protocole d'outils pour l'IA
+- **n8n** : Plateforme d'automatisation de workflows
+- **CouchDB** : Synchronisation Obsidian LiveSync
+
+---
+
+## MCPO - Proxy MCP
+
+### Rôle
+
+MCPO fait le pont entre OpenWebUI et les outils MCP (Obsidian, système de fichiers, etc.).
+
+### Configuration
+
+**Fichier : `~/effi/mcpo-config/config.json`**
+
+```json
+{
+  "mcpServers": {}
+}
+```
+
+Au démarrage, créer ce fichier s'il n'existe pas :
+
+```bash
+cat > ~/effi/mcpo-config/config.json << 'EOF'
+{"mcpServers": {}}
+EOF
+```
+
+### Accès
+
+- URL : `http://192.168.1.27:8000`
+- Port : 8000
+
+### Dépannage
+
+**Problème : mcpo redémarre en boucle**
+
+**Cause** : Config `mcpo-config/config.json` vide ou inexistant
+
+**Solution** :
+```bash
+cat > ~/effi/mcpo-config/config.json << 'EOF'
+{"mcpServers": {}}
+EOF
+docker compose restart mcpo
+```
+
+**Problème : Processus zombies**
+
+**Symptômes** : `[mcpo] <defunct>` dans `ps aux`
+
+**Solution** :
+```bash
+docker restart mcpo
+```
+
+---
+
+## n8n - Automatisation
+
+### Rôle
+
+n8n permet de créer des workflows d'automatisation déclenchés par Effi ou des événements externes.
+
+### Configuration
+
+**Variables d'environnement (dans `.env`) :**
+
+```bash
+N8N_USER=master
+N8N_PASSWORD=mot_de_passe_securise
+```
+
+### Accès
+
+- URL : `http://192.168.1.27:5678`
+- Authentification : Basic Auth
+
+### Cas d'usage
+
+#### Exemple 1 : Webhook depuis Effi
+
+1. Créer un workflow dans n8n avec un nœud **Webhook**
+2. Configurer l'URL du webhook dans OpenWebUI
+3. Effi peut déclencher des actions via ce webhook
+
+#### Exemple 2 : Intégration Home Assistant (futur)
+
+```
+[Commande vocale Effi] 
+    → OpenWebUI 
+    → n8n (webhook) 
+    → API Home Assistant 
+    → Action domotique
+```
+
+### Sauvegarde des workflows
+
+Les workflows sont stockés dans `~/effi/n8n-data/`
+
+---
+
+## CouchDB - Obsidian LiveSync
+
+### Rôle
+
+CouchDB sert de backend de synchronisation pour Obsidian LiveSync, permettant d'accéder aux notes depuis plusieurs appareils.
+
+### Initialisation (premier démarrage)
+
+```bash
+# Créer les bases système
+curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_users
+curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_replicator
+
+# Créer la base pour Obsidian
+curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/obsidian-livesync
+```
+
+### Configuration Obsidian
+
+Dans Obsidian (desktop ou mobile) :
+
+1. Installer le plugin **Self-hosted LiveSync**
+2. Configuration :
+   - **URL** : `http://192.168.1.27:5984`
+   - **Database** : `obsidian-livesync`
+   - **Username** : `master`
+   - **Password** : [mot de passe CouchDB]
+3. Activer la synchronisation
+
+### Accès
+
+- URL : `http://192.168.1.27:5984`
+- Interface Fauxton : `http://192.168.1.27:5984/_utils`
+
+---
+
+## Pipelines - Middleware mem0
+
+### Rôle
+
+Le service pipelines est un middleware pour OpenWebUI permettant d'utiliser des pipelines personnalisés, notamment mem0 pour la mémoire avancée.
+
+### Accès
+
+- URL : `http://192.168.1.27:9099`
+
+---
+
+## Intégrations futures
+
+### Home Assistant
+
+Voir le document dans les notes d'archive pour les idées d'intégration complète avec Home Assistant.
+
+### Nextcloud
+
+Intégration possible pour :
+- Sauvegarde automatique des conversations
+- Accès aux fichiers pour le RAG
+- Synchronisation des tâches
@@ -0,0 +1,262 @@
+# 🧠 Configuration Mémoire Persistante
+
+## Vue d'ensemble
+
+Effi utilise deux mécanismes de mémoire complémentaires :
+
+1. **Auto Memory** : Extraction automatique des faits importants des conversations
+2. **Memory Injection Filter** : Injection des souvenirs dans le contexte des conversations
+
+---
+
+## Architecture de la mémoire
+
+```
+Conversation utilisateur
+        ↓
+[Auto Memory] → Analyse avec qwen2.5:3b → Extraction de faits
+        ↓
+Stockage SQLite (webui.db)
+        ↓
+[Memory Injection] ← Récupération des souvenirs pertinents
+        ↓
+Injection dans le contexte LLM
+```
+
+---
+
+## 1. Auto Memory (Extraction)
+
+### Installation
+
+1. **Admin Panel → Functions → Discover**
+2. Rechercher **"Auto Memory"** par **nokodo**
+3. Cliquer sur **Install**
+
+### Configuration des Valves
+
+**Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⚙️ (Settings)**
+
+| Paramètre | Valeur | Description |
+|-----------|--------|-------------|
+| OpenAI API URL | `http://192.168.1.11:3011/v1` | URL Ollama via wol-proxy |
+| Model | `qwen2.5:3b` | LLM léger pour analyse |
+| API Key | `toto` | Valeur quelconque |
+| Messages To Consider | `10` | Nombre de messages analysés |
+| Related Memories N | `5` | Souvenirs liés à considérer |
+| Minimum Memory Similarity | `0.7` | Seuil de similarité |
+| Override Memory Context | `OFF` | Ne pas écraser le contexte |
+| Debug Mode | `OFF` | Mettre ON pour diagnostic |
+
+### Activation globale
+
+**Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⋯ → Toggle Global** → **ON**
+
+### Patch du code (JSON markdown)
+
+Le filtre original a un problème avec les réponses JSON formatées en markdown. Appliquer ce patch :
+
+**Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⋯ → Edit**
+
+Chercher : `text_response = response.choices[0].message.content`
+
+Remplacer le bloc `if response_model:` par :
+
+```python
+if response_model:
+    try:
+        cleaned = re.sub(r'```(?:json)?\s*', '', text_response)
+        cleaned = re.sub(r'```\s*', '', cleaned).strip()
+        match = re.search(r'\{.*\}', cleaned, re.DOTALL)
+        if match:
+            cleaned = match.group(0)
+        return response_model.model_validate_json(cleaned)
+    except ValidationError as e:
+        self.log(f"response model validation error: {e}", level="warning")
+        raise
+return text_response
+```
+
+Chercher aussi `UNIFIED_SYSTEM_PROMPT` et ajouter au début :
+
+```python
+UNIFIED_SYSTEM_PROMPT = """IMPORTANT: Respond with ONLY valid JSON. No markdown formatting, no code blocks, no explanation text. Start your response directly with { and end with }. """ + UNIFIED_SYSTEM_PROMPT
+```
+
+---
+
+## 2. Memory Injection Filter (Restitution)
+
+### Installation
+
+1. **Admin Panel → Functions → Discover**
+2. Rechercher **"Memory Injection Filter"** par **Raphael**
+3. Cliquer sur **Install**
+
+### Configuration
+
+**Admin Panel → Functions → Memory Injection Filter → ⚙️**
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| PREPENDING_TEXT | `Voici les souvenirs à long terme de l'utilisateur :` |
+| SHOW_MEMORY_COUNT_EMITTER | `ON` |
+
+### Activation globale
+
+**Admin Panel → Functions → Memory Injection Filter → ⋯ → Toggle Global** → **ON**
+
+---
+
+## 3. Vérification du fonctionnement
+
+### Test d'enregistrement
+
+Dans un chat avec Effi :
+```
+Je collectionne les vinyles des années 80
+```
+
+Dans le terminal (vérification SQLite) :
+```bash
+sudo docker cp open-webui:/app/backend/data/webui.db /tmp/webui.db
+sqlite3 /tmp/webui.db "SELECT content, datetime(created_at, 'unixepoch') FROM memory ORDER BY created_at DESC LIMIT 5;"
+```
+
+→ Le souvenir doit apparaître dans la base.
+
+### Test de restitution entre sessions
+
+Ouvrir un **nouveau chat** :
+```
+Qu'est-ce que tu sais sur mes hobbies ?
+```
+
+→ Effi doit mentionner les vinyles sans que tu l'aies redit.
+
+### Vérification des logs
+
+```bash
+docker logs open-webui --tail 50 | grep -iE "memory|saved|added"
+```
+
+---
+
+## 4. Gestion des souvenirs
+
+### Via l'interface
+
+**Profil → Settings → Personalization → Memory**
+
+- Voir tous les souvenirs
+- Supprimer individuellement (icône 🗑️)
+- Rechercher dans les souvenirs
+
+### Via SQLite (avancé)
+
+**Lister les souvenirs :**
+```bash
+sudo docker cp open-webui:/app/backend/data/webui.db /tmp/webui.db
+sqlite3 /tmp/webui.db "SELECT id, content, datetime(created_at, 'unixepoch') as date FROM memory ORDER BY created_at DESC;"
+```
+
+**Supprimer un souvenir :**
+```bash
+sqlite3 /tmp/webui.db "DELETE FROM memory WHERE id = 123;"
+sudo docker cp /tmp/webui.db open-webui:/app/backend/data/webui.db
+```
+
+**Rechercher par mot-clé :**
+```bash
+sqlite3 /tmp/webui.db "SELECT * FROM memory WHERE content LIKE '%vinyle%';"
+```
+
+---
+
+## 5. Bonnes pratiques
+
+### Qualité des souvenirs
+
+- **Courts et factuels** : Moins de 15 mots par souvenir
+- **Spécifiques** : "Aime le rock" ❌ → "Collectionne vinyles années 80" ✅
+- **Quantité** : Viser 30-50 souvenirs max pour ne pas surcharger le contexte
+
+### Maintenance
+
+- **Nettoyage trimestriel** : Supprimer les souvenirs obsolètes
+- **Vérification** : Tester la restitution régulièrement
+- **Backup** : Sauvegarder `webui.db` avant toute modification manuelle
+
+---
+
+## 6. Dépannage
+
+### Les souvenirs ne s'enregistrent pas
+
+**Vérifications :**
+1. Auto Memory est-il activé globalement ?
+2. La valve Debug Mode est-elle ON ? (voir les logs)
+3. Le modèle qwen2.5:3b est-il bien téléchargé sur Ollama ?
+4. L'URL Ollama dans les valves est-elle correcte ?
+
+**Commandes diagnostic :**
+```bash
+# Vérifier qu'Ollama répond
+curl http://192.168.1.11:3011/v1/models
+
+# Voir les logs détaillés
+docker logs open-webui --tail 100 | grep -i auto.memory
+```
+
+### Les souvenirs ne sont pas injectés
+
+**Vérifications :**
+1. Memory Injection Filter est-il activé globalement ?
+2. La variable PREPENDING_TEXT est-elle configurée ?
+3. Y a-t-il des souvenirs dans la base ? (vérifier avec SQLite)
+
+### Doublons de souvenirs
+
+**Cause** : L'extraction n'est pas dédupliquée automatiquement.
+**Solution** : Nettoyage manuel périodique via l'interface.
+
+### Performance lente
+
+**Cause** : Trop de souvenirs (>100) ralentissent la recherche.
+**Solution** : 
+- Augmenter `Minimum Memory Similarity` (ex: 0.8)
+- Réduire `Related Memories N` (ex: 3)
+- Nettoyer les souvenirs anciens
+
+---
+
+## 7. Stockage technique
+
+### Emplacement
+
+```
+Conteneur : open-webui
+Chemin : /app/backend/data/webui.db
+Host : volume Docker open-webui-data
+```
+
+### Structure de la table `memory`
+
+| Colonne | Type | Description |
+|---------|------|-------------|
+| id | INTEGER | ID auto-incrémenté |
+| content | TEXT | Texte du souvenir |
+| created_at | INTEGER | Timestamp Unix |
+| updated_at | INTEGER | Timestamp Unix |
+| user_id | TEXT | ID utilisateur |
+
+### Backup de la mémoire
+
+```bash
+# Sauvegarde
+docker cp open-webui:/app/backend/data/webui.db ~/backups/webui-$(date +%Y%m%d).db
+
+# Restauration
+docker cp ~/backups/webui-20260101.db open-webui:/app/backend/data/webui.db
+docker restart open-webui
+```
@@ -0,0 +1,335 @@
+# 📦 Guide d'Installation
+
+## Vue d'ensemble
+
+Ce guide décrit l'installation complète de l'infrastructure Effi, du serveur Ubuntu au premier démarrage des services.
+
+**Temps estimé** : 2-3 heures
+**Difficulté** : Intermédiaire
+
+---
+
+## Prérequis
+
+### Matériel
+
+**effi-server (serveur principal)** :
+- CPU : Intel J5040 ou équivalent (4 cœurs)
+- RAM : 8 GB minimum
+- Stockage : 50 GB SSD minimum
+- OS : Ubuntu Server 22.04 LTS
+
+**folzo-Corp (PC Gaming)** :
+- CPU : AMD Ryzen 5 ou supérieur
+- RAM : 32 GB recommandé
+- GPU : AMD RX 7800 XT (16 GB VRAM)
+- OS : Bazzite (Fedora) ou Ubuntu 22.04
+
+### Logiciels requis
+
+**Sur effi-server** :
+- Docker Engine 24.x+
+- Docker Compose v2+
+- curl, git
+
+**Sur folzo-Corp** :
+- Ollama
+- ROCm 6.3.4 (pour AMD GPU)
+- Docker Engine
+
+---
+
+## Étape 1 : Préparation du serveur (effi-server)
+
+### 1.1 Installation de Docker
+
+```bash
+# Mettre à jour le système
+sudo apt update && sudo apt upgrade -y
+
+# Installer les dépendances
+sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release
+
+# Ajouter la clé GPG officielle de Docker
+sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
+curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
+
+# Ajouter le repository Docker
+echo \
+  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
+  $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
+
+# Installer Docker
+sudo apt update
+sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
+
+# Vérifier l'installation
+sudo docker --version
+sudo docker compose version
+
+# Ajouter l'utilisateur au groupe docker (déconnexion/reconnexion nécessaire)
+sudo usermod -aG docker $USER
+```
+
+### 1.2 Création de la structure de dossiers
+
+```bash
+# Créer le dossier principal
+mkdir -p ~/effi
+cd ~/effi
+
+# Créer les sous-dossiers
+mkdir -p mcpo-config
+mkdir -p qdrant-storage
+mkdir -p couchdb-data
+mkdir -p n8n-data
+mkdir -p wol-proxy
+mkdir -p tts-voices
+mkdir -p tts-config
+mkdir -p obsidian-vault
+```
+
+---
+
+## Étape 2 : Configuration du PC Gaming (folzo-Corp)
+
+### 2.1 Installation d'Ollama
+
+```bash
+# Installer Ollama
+curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
+
+# Vérifier l'installation
+ollama --version
+
+# Télécharger les modèles nécessaires
+ollama pull qwen2.5:14b
+ollama pull qwen2.5:3b
+ollama pull bge-m3
+
+# Vérifier les modèles installés
+ollama list
+```
+
+### 2.2 Configuration de Ollama pour le réseau
+
+```bash
+# Créer le fichier de service systemd
+sudo systemctl edit ollama.service
+```
+
+Ajouter :
+```ini
+[Service]
+Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
+```
+
+```bash
+# Redémarrer Ollama
+sudo systemctl daemon-reload
+sudo systemctl restart ollama
+
+# Vérifier que Ollama écoute sur toutes les interfaces
+sudo ss -tlnp | grep 11434
+```
+
+### 2.3 Installation de ROCm (pour AMD GPU)
+
+```bash
+# Sur Bazzite/Fedora
+sudo dnf install -y rocm-dev rocm-smi
+
+# Vérifier l'installation
+rocm-smi --showproductname
+rocminfo | grep gfx
+```
+
+### 2.4 Configuration des services Docker sur folzo-Corp
+
+Créer les dossiers :
+```bash
+mkdir -p ~/speaches
+mkdir -p ~/openedai-speech/tts-voices
+mkdir -p ~/openedai-speech/tts-config
+```
+
+---
+
+## Étape 3 : Configuration de la mémoire persistante
+
+Voir le guide détaillé dans [Configuration Mémoire](./memoire.md).
+
+---
+
+## Étape 4 : Premier démarrage
+
+### 4.1 Configuration du fichier .env
+
+```bash
+cd ~/effi
+cp .env.example .env
+nano .env
+```
+
+Remplir toutes les variables :
+- `WEBUI_SECRET_KEY` : Générer une clé aléatoire
+- `OLLAMA_HOST` : IP de folzo-Corp
+- `PC_GAMING_MAC` : Adresse MAC de folzo-Corp
+- `COUCHDB_USER/PASSWORD` : Identifiants CouchDB
+- `N8N_USER/PASSWORD` : Identifiants n8n
+
+### 4.2 Initialisation de CouchDB
+
+```bash
+# Démarrer uniquement CouchDB
+docker compose up -d couchdb
+
+# Attendre 10 secondes
+sleep 10
+
+# Créer les bases nécessaires
+curl -X PUT http://master:VOTRE_MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_users
+curl -X PUT http://master:VOTRE_MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_replicator
+curl -X PUT http://master:VOTRE_MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/obsidian-livesync
+```
+
+### 4.3 Démarrage complet
+
+```bash
+# Démarrer tous les services
+docker compose up -d
+
+# Vérifier l'état
+docker compose ps
+
+# Voir les logs
+docker compose logs -f
+```
+
+---
+
+## Étape 5 : Configuration STT/TTS sur folzo-Corp
+
+### 5.1 Build de speaches (ROCm)
+
+```bash
+cd ~
+git clone https://github.com/speaches-ai/speaches.git
+cd speaches/src
+
+# Modifier pour gfx1100
+sed -i 's/gfx1101/gfx1100/g' Dockerfile.rocm-ct2
+
+# Build (prend ~50 min)
+docker build -f Dockerfile.rocm-ct2 -t speaches:rocm-ct2 .
+```
+
+### 5.2 Téléchargement des voix TTS
+
+```bash
+cd ~/openedai-speech/tts-voices
+
+# Voix française Piper
+wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/fr/fr_FR/upmc/medium/fr_FR-upmc-medium.onnx
+wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/fr/fr_FR/upmc/medium/fr_FR-upmc-medium.onnx.json
+
+# Configuration
+mkdir -p ../tts-config
+cat > ../tts-config/config.yaml << 'EOF'
+tts-1:
+  alloy:
+    model: voices/fr_FR-upmc-medium.onnx
+    speaker: 0
+EOF
+```
+
+### 5.3 Démarrage des services audio
+
+```bash
+cd ~/speaches
+docker compose up -d
+
+cd ~/openedai-speech
+docker compose up -d
+```
+
+---
+
+## Étape 6 : Vérification finale
+
+### 6.1 Test des services
+
+```bash
+# Test OpenWebUI
+curl http://192.168.1.27:3000
+
+# Test Ollama
+curl http://192.168.1.11:11434/api/tags
+
+# Test STT
+curl http://192.168.1.11:8200/v1/models
+
+# Test TTS
+curl http://192.168.1.11:8100/v1/models
+
+# Test CouchDB
+curl http://192.168.1.27:5984
+
+# Test n8n
+curl http://192.168.1.27:5678
+```
+
+### 6.2 Accès aux interfaces
+
+| Service | URL |
+|---------|-----|
+| Open WebUI | http://192.168.1.27:3000 |
+| n8n | http://192.168.1.27:5678 |
+| CouchDB | http://192.168.1.27:5984/_utils |
+| Qdrant | http://192.168.1.27:6333 |
+
+---
+
+## Prochaines étapes
+
+Après l'installation, suivre le guide de [Première Configuration](./premiere-config.md) pour :
+- Créer le compte admin
+- Configurer les connexions
+- Installer les filtres de mémoire
+- Tester le pipeline vocal
+
+---
+
+## Dépannage initial
+
+### Les conteneurs ne démarrent pas
+
+```bash
+# Voir les logs d'erreur
+docker compose logs [nom-du-service]
+
+# Vérifier les ports utilisés
+sudo ss -tlnp
+
+# Vérifier les variables d'environnement
+docker compose config
+```
+
+### Erreur de permissions
+
+```bash
+# Fixer les permissions des volumes
+sudo chown -R $USER:$USER ~/effi/*-data
+sudo chown -R $USER:$USER ~/effi/*-storage
+```
+
+### Wake-on-LAN ne fonctionne pas
+
+```bash
+# Vérifier que wol-proxy est configuré
+docker logs wol-proxy
+
+# Tester le WoL manuellement
+sudo apt install wakeonlan
+wakeonlan XX:XX:XX:XX:XX:XX  # MAC de folzo-Corp
+```
@@ -0,0 +1,323 @@
+# ⚙️ Guide de Première Configuration
+
+## Vue d'ensemble
+
+Ce guide couvre la configuration initiale d'OpenWebUI après l'installation, de la création du compte à la mise en place de la mémoire persistante.
+
+---
+
+## Étape 1 : Premier accès à OpenWebUI
+
+### 1.1 Créer le compte administrateur
+
+1. Ouvrir `http://192.168.1.27:3000` dans un navigateur
+2. Cliquer sur "Sign up"
+3. Créer un compte avec :
+   - **Nom** : Folzo (ou votre nom)
+   - **Email** : votre email
+   - **Mot de passe** : mot de passe fort
+
+**Note** : Le premier compte créé devient automatiquement administrateur.
+
+---
+
+## Étape 2 : Configuration des connexions
+
+### 2.1 Connexion Ollama
+
+**Admin Panel → Settings → Connections**
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| Ollama API URL | `http://192.168.1.27:3011` |
+| Verify Ollama API | ✅ Cocher |
+
+Cliquer sur **Save** puis **Verify**.
+
+### 2.2 Configuration Audio
+
+**Admin Panel → Settings → Audio**
+
+#### Paramètres STT (Speech-to-Text)
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| STT Engine | `OpenAI` |
+| STT OpenAI API URL | `http://192.168.1.11:8200/v1` |
+| STT Model | `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2` |
+| STT API Key | `anything` |
+
+#### Paramètres TTS (Text-to-Speech)
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| TTS Engine | `OpenAI` |
+| TTS OpenAI API URL | `http://192.168.1.11:8100/v1` |
+| TTS Model | `tts-1` (Piper) ou `tts-1-hd` (XTTS) |
+| TTS Voice | `alloy` |
+
+Cliquer sur **Save**.
+
+### 2.3 Configuration RAG (Documents)
+
+**Admin Panel → Settings → Documents**
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| Embedding Model Engine | `Ollama` |
+| Ollama Base URL | `http://192.168.1.27:3011` |
+| Embedding Model | `bge-m3:latest` |
+| Vector Database | `qdrant` |
+| Qdrant URL | `http://qdrant:6333` |
+
+Cliquer sur **Save**.
+
+---
+
+## Étape 3 : Création du modèle Effi
+
+### 3.1 Créer le modèle personnalisé
+
+**Admin Panel → Models → + New Model**
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| Model Name | `Effi` |
+| Base Model | `qwen2.5:14b` |
+
+Dans le champ **System Prompt**, coller :
+
+```
+Tu es Effi, l'assistante IA locale de Folzo (Open WebUI + Ollama).
+
+## Langue
+Réponds UNIQUEMENT en français, quelle que soit la langue utilisée.
+
+## Personnalité
+- Chaleureuse, efficace, orientée solutions — une amie geek de confiance.
+- Humour fin : 0 à 1 vanne max par réponse, jamais forcée.
+- Ton conversationnel IRL, phrases courtes, pas de pavés.
+
+## Priorités
+1. Répondre à la demande directement et clairement.
+2. Ajouter un conseil ou alternative si pertinent.
+3. Si ambigu → 1 à 3 questions courtes avant de proposer une solution.
+
+## Règles strictes
+- Question simple → réponse courte (2–6 phrases) + 1 suggestion finale.
+- Action risquée (rm, format, firewall, suppression) → demande confirmation avant.
+- Ne sur-parle pas, pas de répétitions inutiles.
+
+## Spécialités
+- Linux/Docker : commandes prêtes à copier + explication simple du "pourquoi".
+- Débogage : étape par étape, checks rapides d'abord.
+- Écriture : corrige en gardant le style de Folzo.
+
+## Prise de notes
+Folzo utilise Obsidian. Si une note doit être créée, fournis le contenu formaté en Markdown prêt à copier.
+
+## Mémoire
+N'invente pas de souvenirs. Les infos sur Folzo sont injectées automatiquement ci-dessous.
+<memory_user_context></memory_user_context>
+```
+
+Cliquer sur **Save**.
+
+---
+
+## Étape 4 : Installation des filtres de mémoire
+
+### 4.1 Installation d'Auto Memory
+
+**Admin Panel → Functions → Discover**
+
+1. Rechercher **"Auto Memory"** par **nokodo**
+2. Cliquer sur **Install**
+
+### 4.2 Configuration d'Auto Memory
+
+**Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⚙️ (Settings)**
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| OpenAI API URL | `http://192.168.1.27:3011/v1` |
+| Model | `qwen2.5:3b` |
+| API Key | `toto` |
+| Messages To Consider | `10` |
+| Related Memories N | `5` |
+| Minimum Memory Similarity | `0.7` |
+| Override Memory Context | `OFF` |
+| Debug Mode | `OFF` |
+
+**Activation** : Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⋯ → Toggle Global → **ON**
+
+### 4.3 Patch du code Auto Memory
+
+Le filtre a besoin d'un patch pour gérer correctement les réponses JSON.
+
+**Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⋯ → Edit**
+
+1. Chercher : `text_response = response.choices[0].message.content`
+2. Remplacer le bloc `if response_model:` par :
+
+```python
+if response_model:
+    try:
+        cleaned = re.sub(r'```(?:json)?\s*', '', text_response)
+        cleaned = re.sub(r'```\s*', '', cleaned).strip()
+        match = re.search(r'\{.*\}', cleaned, re.DOTALL)
+        if match:
+            cleaned = match.group(0)
+        return response_model.model_validate_json(cleaned)
+    except ValidationError as e:
+        self.log(f"response model validation error: {e}", level="warning")
+        raise
+return text_response
+```
+
+3. Chercher `UNIFIED_SYSTEM_PROMPT` et ajouter au début :
+
+```python
+UNIFIED_SYSTEM_PROMPT = """IMPORTANT: Respond with ONLY valid JSON. No markdown formatting, no code blocks, no explanation text. Start your response directly with { and end with }. """ + UNIFIED_SYSTEM_PROMPT
+```
+
+4. Cliquer sur **Save**
+
+### 4.4 Installation de Memory Injection Filter
+
+**Admin Panel → Functions → Discover**
+
+1. Rechercher **"Memory Injection Filter"** par **Raphael**
+2. Cliquer sur **Install**
+
+### 4.5 Configuration de Memory Injection
+
+**Admin Panel → Functions → Memory Injection Filter → ⚙️**
+
+| Paramètre | Valeur |
+|-----------|--------|
+| PREPENDING_TEXT | `Voici les souvenirs à long terme de l'utilisateur :` |
+| SHOW_MEMORY_COUNT_EMITTER | `ON` |
+
+**Activation** : Admin Panel → Functions → Memory Injection Filter → ⋯ → Toggle Global → **ON**
+
+---
+
+## Étape 5 : Tests de fonctionnement
+
+### 5.1 Test de conversation basique
+
+1. Créer un nouveau chat
+2. Sélectionner le modèle **Effi**
+3. Envoyer : `Bonjour Effi, comment vas-tu ?`
+
+→ Effi devrait répondre en français avec sa personnalité configurée.
+
+### 5.2 Test de mémoire
+
+**Test d'enregistrement :**
+```
+Je collectionne les vinyles des années 80
+```
+
+Vérifier dans la base SQLite :
+```bash
+docker cp open-webui:/app/backend/data/webui.db /tmp/webui.db
+sqlite3 /tmp/webui.db "SELECT content FROM memory ORDER BY created_at DESC LIMIT 3;"
+```
+
+→ Le souvenir devrait apparaître.
+
+**Test de restitution :**
+1. Créer un **nouveau chat** (important !)
+2. Demander : `Qu'est-ce que tu sais sur mes hobbies ?`
+
+→ Effi devrait mentionner les vinyles sans que vous l'ayez redit.
+
+### 5.3 Test audio (si configuré)
+
+**Test STT :**
+- Cliquer sur l'icône micro dans OpenWebUI
+- Parler : "Bonjour Effi"
+- Vérifier que le texte est transcrit
+
+**Test TTS :**
+- Activer la lecture vocale dans les paramètres du chat
+- Envoyer un message
+- Vérifier que la réponse est lue à voix haute
+
+---
+
+## Étape 6 : Configuration Obsidian LiveSync
+
+### 6.1 Préparer CouchDB
+
+```bash
+# Vérifier que CouchDB fonctionne
+curl http://192.168.1.27:5984
+
+# Les bases devraient déjà être créées lors de l'installation
+# Si ce n'est pas le cas :
+curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_users
+curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_replicator
+curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/obsidian-livesync
+```
+
+### 6.2 Configurer Obsidian
+
+Dans l'application Obsidian :
+
+1. **Paramètres → Communauté → Parcourir**
+2. Installer le plugin **Self-hosted LiveSync**
+3. Ouvrir les paramètres du plugin
+4. Configurer :
+   - **URI** : `http://192.168.1.27:5984`
+   - **Database** : `obsidian-livesync`
+   - **Username** : `master`
+   - **Password** : [votre mot de passe CouchDB]
+5. Cliquer sur **Test**
+6. Si OK, cliquer sur **Apply**
+7. Activer la synchronisation
+
+---
+
+## Étape 7 : Optimisations
+
+### 7.1 Activer les mémoires globales
+
+**Admin Panel → Settings → General**
+
+- **Memories** : ✅ ON
+- **Memory Mode** : `User` ou `Global`
+
+### 7.2 Configuration des modèles par défaut
+
+**Admin Panel → Settings → Interface**
+
+- **Default Model** : `Effi`
+- **Default Language** : `fr-FR`
+
+### 7.3 Personnalisation de l'interface
+
+**Admin Panel → Settings → Interface**
+
+- Changer le thème (clair/sombre)
+- Configurer les raccourcis
+- Personnaliser le logo et les couleurs
+
+---
+
+## Félicitations !
+
+Effi est maintenant complètement configuré et prêt à l'emploi !
+
+### Prochaines étapes suggérées :
+
+1. **Explorer n8n** : Créer des workflows d'automatisation
+2. **Configurer le RAG** : Uploader des documents pour enrichir les réponses
+3. **Personnaliser davantage** : Ajuster le system prompt selon vos préférences
+4. **Documentation** : Noter vos configurations dans Obsidian
+
+### En cas de problème :
+
+Consulter la section [Dépannage](../04-depannage/) pour les erreurs courantes et leurs solutions.
@@ -0,0 +1,119 @@
+# 🔧 Dépannage - Index
+
+## Vue d'ensemble
+
+Cette section regroupe les problèmes courants rencontrés avec Effi et leurs solutions.
+
+---
+
+## Problèmes par catégorie
+
+### 🖥️ [GPU AMD ROCm](./rocm-amd-gpu.md)
+- `hipErrorInvalidDeviceFunction`
+- `float16 not supported on CPU backend`
+- Build CTranslate2 pour gfx1100
+- ROCm non détecté
+
+### 🌐 [Réseau et Ports](./reseau-et-ports.md)
+- Conflits de ports
+- Wake-on-LAN non fonctionnel
+- Interface réseau qui tombe
+- Erreurs de connexion entre machines
+
+### 💾 Mémoire et Stockage
+- Souvenirs qui ne s'enregistrent pas
+- Souvenirs non injectés
+- Erreurs SQLite
+- Base CouchDB inaccessible
+
+### 🐳 Docker
+- Conteneurs qui redémarrent en boucle
+- Erreurs de permissions
+- Volumes non persistants
+- Images qui ne buildent pas
+
+### 🎤 Audio
+- STT qui ne répond pas
+- TTS silencieux
+- Latence excessive
+- Erreurs de transcription
+
+---
+
+## Diagnostic rapide
+
+### Commandes de base
+
+```bash
+# Vérifier l'état des conteneurs
+docker compose ps
+
+# Voir les logs d'un service
+docker compose logs [service]
+
+# Vérifier l'utilisation des ressources
+docker stats
+
+# Tester les connexions réseau
+curl http://192.168.1.27:3000  # OpenWebUI
+curl http://192.168.1.11:11434/api/tags  # Ollama
+curl http://192.168.1.11:8200/v1/models  # STT
+curl http://192.168.1.11:8100/v1/models  # TTS
+```
+
+### Logs importants
+
+```bash
+# Logs OpenWebUI (problèmes généraux)
+docker logs open-webui --tail 100
+
+# Logs avec filtre mémoire
+docker logs open-webui --tail 50 | grep -iE "memory|saved|added"
+
+# Logs speaches (STT)
+docker logs speaches-stt
+
+# Logs wol-proxy
+docker logs wol-proxy
+```
+
+---
+
+## Checklist de diagnostic
+
+### Problème : Effi ne répond pas
+
+- [ ] OpenWebUI est-il démarré ? `docker ps | grep open-webui`
+- [ ] Ollama est-il accessible ? `curl http://192.168.1.11:11434/api/tags`
+- [ ] Le PC Gaming est-il allumé ?
+- [ ] Le wol-proxy fonctionne-t-il ? `docker logs wol-proxy`
+
+### Problème : La mémoire ne fonctionne pas
+
+- [ ] Auto Memory est-il activé globalement ?
+- [ ] Memory Injection est-il activé globalement ?
+- [ ] Le modèle qwen2.5:3b est-il disponible ?
+- [ ] Y a-t-il des erreurs dans les logs ? `docker logs open-webui | grep -i memory`
+
+### Problème : L'audio ne fonctionne pas
+
+- [ ] speaches est-il démarré ? `docker ps | grep speaches`
+- [ ] openedai-speech est-il démarré ?
+- [ ] Les URLs dans OpenWebUI sont-elles correctes ?
+- [ ] Test manuel : `curl http://192.168.1.11:8200/v1/models`
+
+### Problème : ROCm/GPU
+
+- [ ] ROCm est-il installé ? `rocm-smi --showproductname`
+- [ ] La carte est-elle détectée ? `rocminfo | grep gfx`
+- [ ] Les conteneurs utilisent-ils les bons devices ?
+- [ ] L'architecture gfx est-elle correcte ?
+
+---
+
+## Ressources externes
+
+- [Documentation OpenWebUI](https://docs.openwebui.com/)
+- [Documentation Ollama](https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/README.md)
+- [Documentation ROCm AMD](https://docs.amd.com)
+- [Documentation Qdrant](https://qdrant.tech/documentation/)
@@ -0,0 +1,256 @@
+# 🌐 Dépannage Réseau et Ports
+
+## Conflits de ports
+
+### Symptôme : `bind: address already in use`
+
+**Erreur :**
+```
+Error starting userland proxy: listen tcp 0.0.0.0:8200: bind: address already in use
+```
+
+**Diagnostic :**
+```bash
+# Trouver quel processus utilise le port
+sudo ss -tlnp | grep 8200
+# ou
+sudo lsof -i :8200
+
+# Voir tous les ports utilisés
+sudo ss -tlnp
+```
+
+**Solutions :**
+
+1. **Changer le port dans docker-compose.yml :**
+```yaml
+ports:
+  - "8201:8000"  # Au lieu de 8200:8000
+```
+
+2. **Ou arrêter le processus existant :**
+```bash
+sudo kill -9 <PID>
+```
+
+---
+
+## Wake-on-LAN (WOL) non fonctionnel
+
+### Diagnostic
+
+```bash
+# Vérifier que wol-proxy est configuré
+docker logs wol-proxy | tail -20
+
+# Tester le WoL manuellement
+sudo apt install wakeonlan
+wakeonlan XX:XX:XX:XX:XX:XX  # MAC de folzo-Corp
+
+# Vérifier que la carte réseau supporte WoL
+ethtool enp3s0 | grep -i wake
+```
+
+### Configuration wol-proxy
+
+**Vérifier les variables dans `.env` :**
+```bash
+OLLAMA_HOST=192.168.1.11
+PC_GAMING_MAC=XX:XX:XX:XX:XX:XX
+BROADCAST_IP=192.168.1.255
+```
+
+### Activer WoL sur le PC Gaming (folzo-Corp)
+
+```bash
+# Sur Bazzite/Fedora
+sudo ethtool -s enp3s0 wol g
+
+# Rendre permanent
+echo 'ACTION=="add", SUBSYSTEM=="net", NAME=="enp3s0", RUN+="/usr/sbin/ethtool -s enp3s0 wol g"' | \
+  sudo tee /etc/udev/rules.d/99-wol.rules
+```
+
+---
+
+## Interface réseau qui tombe (effi-server)
+
+### Symptôme : effi-server inaccessible après reboot
+
+**Cause :** Problème de carte réseau Intel i225/i226 avec power saving
+
+**Solution immédiate :**
+```bash
+sudo systemctl restart NetworkManager
+```
+
+**Solution permanente :**
+```bash
+# Désactiver le power saving
+echo 'ACTION=="add", SUBSYSTEM=="net", NAME=="enp3s0", RUN+="/usr/sbin/ethtool -s enp3s0 wol g"' | \
+  sudo tee /etc/udev/rules.d/99-disable-net-powersave.rules
+
+# Recharger les règles
+sudo udevadm control --reload-rules
+sudo udevadm trigger
+```
+
+---
+
+## Conflit DHCP - Deux machines avec même IP
+
+### Symptôme : `conflict detected for IP address`
+
+**Diagnostic :**
+```bash
+# Sur effi-server
+ip addr show
+# Vérifier si l'IP est correcte
+```
+
+**Solution temporaire :**
+```bash
+# Renouveler le bail DHCP
+sudo nmcli device disconnect enp6s0
+sudo nmcli device connect enp6s0
+```
+
+**Solution permanente :**
+- Configurer des réservations DHCP par MAC sur le routeur
+- Ou configurer des IPs statiques
+
+---
+
+## Erreurs de connexion entre machines
+
+### Ollama inaccessible depuis effi-server
+
+**Diagnostic :**
+```bash
+# Depuis effi-server
+curl http://192.168.1.11:11434/api/tags
+
+# Vérifier que Ollama écoute sur 0.0.0.0
+# Sur folzo-Corp :
+sudo ss -tlnp | grep 11434
+# Devrait afficher 0.0.0.0:11434, pas 127.0.0.1:11434
+```
+
+**Solution :** Configurer Ollama pour écouter sur toutes les interfaces :
+```bash
+# Sur folzo-Corp
+sudo systemctl edit ollama.service
+```
+
+Ajouter :
+```ini
+[Service]
+Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
+```
+
+```bash
+sudo systemctl daemon-reload
+sudo systemctl restart ollama
+```
+
+---
+
+## Firewall et pare-feu
+
+### Ouvrir les ports sur folzo-Corp (Fedora/Bazzite)
+
+```bash
+# Ouvrir les ports pour STT et TTS
+sudo firewall-cmd --add-port=8200/tcp --permanent  # speaches
+sudo firewall-cmd --add-port=8100/tcp --permanent  # openedai-speech
+sudo firewall-cmd --add-port=11434/tcp --permanent # Ollama
+sudo firewall-cmd --reload
+```
+
+### Ouvrir les ports sur effi-server (Ubuntu)
+
+```bash
+# Avec UFW
+sudo ufw allow 3000/tcp   # OpenWebUI
+sudo ufw allow 5678/tcp   # n8n
+sudo ufw allow 5984/tcp   # CouchDB
+sudo ufw allow 6333/tcp   # Qdrant
+sudo ufw allow 8000/tcp   # mcpo
+sudo ufw reload
+```
+
+---
+
+## Erreur 500 / Connection refused
+
+### OpenWebUI : "Server Connection Error"
+
+**Diagnostic :**
+```bash
+# Voir les logs
+docker logs open-webui | grep -i "error\|connection"
+
+# Vérifier si Ollama répond
+curl http://192.168.1.27:3011/v1/models
+```
+
+**Causes possibles :**
+1. PC Gaming éteint → WoL devrait le réveiller
+2. wol-proxy mal configuré
+3. Ollama planté sur folzo-Corp
+
+**Solutions :**
+```bash
+# Redémarrer wol-proxy
+docker restart wol-proxy
+
+# Sur folzo-Corp, vérifier Ollama
+sudo systemctl status ollama
+sudo systemctl restart ollama
+```
+
+---
+
+## Latence réseau élevée
+
+### Test de connectivité
+
+```bash
+# Ping entre les machines
+ping 192.168.1.11
+
+# Test de bande passante
+iperf3 -s  # Sur serveur
+iperf3 -c 192.168.1.27  # Sur client
+
+# Vérifier les erreurs réseau
+ifconfig | grep -i error
+```
+
+### Optimisations
+
+1. **Utiliser des IPs fixes** : Éviter les délais DHCP
+2. **Câblage Ethernet** : Préférer le filaire au WiFi
+3. **MTU** : Vérifier la taille des paquets
+```bash
+ping -M do -s 1472 192.168.1.11
+```
+
+---
+
+## Tableau des ports utilisés
+
+| Port | Service | Machine | Protocole |
+|------|---------|---------|-----------|
+| 3000 | Open WebUI | effi-server | TCP |
+| 3011 | wol-proxy | effi-server | TCP |
+| 3100 | Obsidian | effi-server | TCP |
+| 5678 | n8n | effi-server | TCP |
+| 5984 | CouchDB | effi-server | TCP |
+| 6333 | Qdrant HTTP | effi-server | TCP |
+| 6334 | Qdrant gRPC | effi-server | TCP |
+| 8000 | mcpo | effi-server | TCP |
+| 8100 | openedai-speech | folzo-Corp | TCP |
+| 8200 | speaches | folzo-Corp | TCP |
+| 9099 | pipelines | effi-server | TCP |
+| 11434 | Ollama | folzo-Corp | TCP |
@@ -0,0 +1,213 @@
+# 🎮 Dépannage GPU AMD ROCm
+
+## Erreurs courantes
+
+### `hipErrorInvalidDeviceFunction`
+
+**Symptôme :**
+```
+RuntimeError: parallel_for failed: hipErrorInvalidDeviceFunction: invalid device function
+```
+
+**Cause :** Le build ROCm a été compilé pour une mauvaise architecture GPU.
+
+**Solution :**
+1. Vérifier l'architecture de votre GPU :
+```bash
+rocminfo | grep gfx
+# ou
+docker run --device /dev/kfd --device /dev/dri \
+  -e HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 rocm/dev-ubuntu-24.04:6.3.4-complete \
+  /opt/rocm-6.3.4/bin/rocminfo | grep -E "gfx|Name"
+```
+
+2. Modifier le Dockerfile pour votre architecture :
+```bash
+cd ~/speaches/src
+sed -i 's/gfx1101/gfx1100/g' Dockerfile.rocm-ct2
+```
+
+3. Rebuilder l'image :
+```bash
+docker build -f Dockerfile.rocm-ct2 -t speaches:rocm-ct2 .
+```
+
+**Architectures courantes :**
+- RX 7800 XT / 7900 XTX : `gfx1100`
+- RX 7700 XT : `gfx1101`
+- RX 6000 series : `gfx1030`
+
+---
+
+### `float16 not supported on CPU backend`
+
+**Symptôme :**
+```
+ValueError: float16 not supported on CPU backend
+```
+
+**Cause :** Whisper essaie d'utiliser float16 sur CPU (mode fallback).
+
+**Solution :** Changer le compute type :
+```yaml
+environment:
+  - WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8  # ou float32
+```
+
+---
+
+### `Conv1D on GPU currently requires the cuDNN library`
+
+**Symptôme :**
+```
+RuntimeError: Conv1D on GPU currently requires the cuDNN library which is not integrated in this build
+```
+
+**Cause :** CTranslate2 ROCm compilé sans support MIOpen (équivalent cuDNN).
+
+**Solution :** Ajouter MIOpen dans le Dockerfile :
+```dockerfile
+# Dans Dockerfile.rocm-ct2
+RUN cmake ... \
+  -DWITH_CUDNN=ON \
+  -DCUDnn_LIBRARY=/opt/rocm-6.3.4/lib/libMIOpen.so
+```
+
+---
+
+### `Unable to find group render`
+
+**Symptôme :**
+```
+Unable to find group render: no matching entries in group file
+```
+
+**Cause :** Les noms de groupes ne sont pas reconnus dans le conteneur.
+
+**Solution :** Utiliser les GID numériques :
+```yaml
+group_add:
+  - "44"   # GID video
+  - "991"  # GID render
+```
+
+**Trouver les GID :**
+```bash
+cat /etc/group | grep -E "video|render"
+```
+
+---
+
+### ROCm non détecté
+
+**Symptôme :** `rocm-smi` ne trouve pas de GPU
+
+**Diagnostic :**
+```bash
+# Vérifier que le kernel voit le GPU
+lspci | grep -i vga
+
+# Vérifier les modules kernel
+lsmod | grep amdgpu
+
+# Vérifier les devices
+ls -la /dev/kfd /dev/dri
+```
+
+**Solutions :**
+
+1. **Installer ROCm :**
+```bash
+# Sur Fedora/Bazzite
+sudo dnf install -y rocm-dev rocm-smi
+
+# Sur Ubuntu
+sudo apt install -y rocm-dev
+```
+
+2. **Ajouter l'utilisateur au groupe video :**
+```bash
+sudo usermod -aG video $USER
+sudo usermod -aG render $USER
+# Déconnexion/reconnexion nécessaire
+```
+
+3. **Vérifier les permissions :**
+```bash
+ls -la /dev/kfd
+# Doit être accessible au groupe video
+```
+
+---
+
+### Faible performance GPU
+
+**Symptôme :** La transcription prend toujours 10s+ malgré ROCm
+
+**Diagnostic :**
+```bash
+# Vérifier l'utilisation GPU
+rocm-smi
+
+# Voir si ROCm est vraiment utilisé
+docker logs speaches-stt | grep -i "rocm\|cuda\|gpu"
+
+# Vérifier les variables d'environnement
+docker inspect speaches-stt | grep -i env
+```
+
+**Causes possibles :**
+1. Mode CPU activé malgré ROCm
+2. Conflit avec Ollama qui utilise tout le GPU
+3. Modèle trop gros
+
+**Solutions :**
+```yaml
+# Forcer le device GPU
+environment:
+  - WHISPER__DEVICE=cuda  # ou auto
+  
+# Réduire la charge GPU d'Ollama
+# Dans Ollama, utiliser moins de couches GPU
+```
+
+---
+
+## Build CTranslate2 ROCm complet
+
+### Procédure détaillée
+
+```bash
+# 1. Cloner le repo speaches
+cd ~
+git clone https://github.com/speaches-ai/speaches.git
+cd speaches/src
+
+# 2. Vérifier l'architecture GPU
+rocminfo | grep gfx
+
+# 3. Modifier le Dockerfile pour votre architecture
+# Remplacer gfx1101 par votre architecture (ex: gfx1100)
+sed -i 's/gfx1101/gfx1100/g' Dockerfile.rocm-ct2
+
+# 4. Vérifier que MIOpen est activé
+grep -i miopen Dockerfile.rocm-ct2
+# Devrait contenir : -DWITH_CUDNN=ON
+
+# 5. Build (prend 30-60 min)
+docker build -f Dockerfile.rocm-ct2 -t speaches:rocm-ct2 .
+
+# 6. Tester
+docker run --rm --device /dev/kfd --device /dev/dri \
+  -e HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 \
+  speaches:rocm-ct2 \
+  python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
+```
+
+---
+
+## Ressources
+
+- [CTranslate2 ROCm Fork](https://github.com/arlo-phoenix/CTranslate2-rocm)
+- [AMD ROCm Documentation](https://docs.amd.com)
+- [ROCm GPU Support List](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/release/gpu_os_support.html)
@@ -0,0 +1,185 @@
+# 📓 Journal Historique
+
+## Chronologie du projet Effi
+
+---
+
+## 2026-02-19 : Installation de la stack initiale
+
+**Machine :** effi-server (192.168.1.27)
+
+**Services installés :**
+- ✅ Open WebUI (port 3000)
+- ✅ WOL Proxy (port 3011)
+- ✅ Qdrant (port 6333)
+- ✅ CouchDB (port 5984)
+- ✅ n8n (port 5678)
+- ✅ mcpo (port 8000)
+
+**Statut :** Infrastructure opérationnelle
+
+---
+
+## 2026-02-21 : Configuration ROCm et Whisper
+
+**Machine :** folzo-Corp (192.168.1.11)
+
+**Réalisations :**
+- Installation ROCm sur Bazzite
+- Recherche d'images Docker AMD
+- Choix du modèle `bofenghuang/whisper-large-v3-french`
+- Configuration OpenWebUI pour pointer vers STT
+
+**Notes :** Projet de faire tourner Whisper sur GPU AMD
+
+---
+
+## 2026-02-23 : Intégration MCP Obsidian
+
+**Réalisations :**
+- Intégration MCP Obsidian fonctionnelle
+- Tests de synchronisation
+- Configuration des outils MCP
+
+**Projets futurs identifiés :**
+- Intégration Home Assistant
+- Workflows n8n pour domotique
+- Commandes vocales
+
+---
+
+## Mars 2026 : Migration et optimisations
+
+### Migration STT/TTS vers folzo-Corp
+
+**Motivation :** Réduire la charge CPU sur effi-server
+
+**Actions :**
+- Migration de openedai-speech vers folzo-Corp
+- Build CTranslate2 ROCm pour speaches
+- Configuration group_add avec GID numériques (44, 991)
+- Firewall ports ouverts sur folzo-Corp
+
+### Build CTranslate2 ROCm
+
+**Problème rencontré :** 
+- `gfx1101` (dans Dockerfile) incompatible avec RX 7800 XT (`gfx1100`)
+- `hipErrorInvalidDeviceFunction`
+
+**Solution :**
+```bash
+sed -i 's/gfx1101/gfx1100/g' Dockerfile.rocm-ct2
+docker build -f Dockerfile.rocm-ct2 -t speaches:rocm-ct2 .
+```
+
+**Statut :** Rebuild ROCm en cours, fonctionnement en CPU (int8) temporairement
+
+### Configuration mémoire persistante
+
+**Installation :**
+- Filtre "Auto Memory" par nokodo
+- Filtre "Memory Injection Filter" par Raphael
+- Patch du code pour gestion JSON markdown
+- Tests d'enregistrement et restitution réussis
+
+### Problèmes résolus
+
+1. **wol-proxy** : Build local depuis code Python maison
+2. **Interface réseau** : Fix NetworkManager + udev rules
+3. **Whisper** : Correction repo HuggingFace
+4. **speaches** : Suppression PRELOAD_MODELS, utilisation speaches-init
+5. **openedai-speech** : group_add avec GID numériques
+6. **CTranslate2** : WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8 en CPU
+7. **mcpo** : Création config.json vide
+8. **Open WebUI** : Ajout restart: unless-stopped à tous les services
+
+---
+
+## Avril 2026 : Documentation et organisation
+
+**Actions :**
+- Réorganisation complète de la documentation
+- Création dépôt Git sur Gitea
+- Structuration en sections logiques
+- Fusion et nettoyage des notes dispersées
+
+**Structure créée :**
+```
+effi/
+├── README.md
+├── docker-compose.yml
+├── .env.example
+├── .gitignore
+└── docs/
+    ├── 01-architecture/
+    ├── 02-configuration/
+    ├── 03-guides/
+    ├── 04-depannage/
+    └── 05-journal/
+```
+
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+## État actuel (Avril 2026)
+
+### Services opérationnels
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+| Service | Hôte | État |
+|---------|------|------|
+| Open WebUI | effi-server | ✅ Fonctionnel |
+| Ollama | folzo-Corp | ✅ qwen2.5:14b |
+| Qdrant | effi-server | ✅ Running |
+| CouchDB | effi-server | ✅ Running |
+| n8n | effi-server | ✅ Running |
+| speaches | folzo-Corp | ✅ CPU (GPU pending) |
+| openedai-speech | folzo-Corp | ✅ ROCm gfx1100 |
+| wol-proxy | effi-server | ✅ Fonctionnel |
+| mcpo | effi-server | ✅ Running |
+| pipelines | effi-server | ✅ Running |
+
+### Fonctionnalités actives
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+- ✅ Chat textuel avec mémoire persistante
+- ✅ RAG avec Qdrant
+- ✅ STT (Whisper CPU, ~10s/phrase)
+- ✅ TTS (Piper FR, ~300ms)
+- ✅ Sync Obsidian LiveSync
+- ✅ Wake-on-LAN automatique
+
+### En cours / À venir
+
+- 🔧 Finaliser build speaches ROCm gfx1100
+- 🔧 Configurer RAG avec fichiers Nextcloud
+- 🔧 Workflows n8n avancés
+- 🔧 Intégration Home Assistant
+- 🔧 Voice control complet
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+## Leçons apprises
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+### Ce qui a bien fonctionné
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+1. **Architecture multi-machines** : Séparation logique CPU/GPU
+2. **Docker Compose** : Gestion simplifiée des services
+3. **Mémoire persistante** : Filtres OpenWebUI efficaces
+4. **Wake-on-LAN** : Solution élégante pour économie d'énergie
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+### Difficultés rencontrées
+
+1. **ROCm AMD** : Complexité du build, documentation dispersée
+2. **Groupes Docker** : Nécessité d'utiliser GID vs noms
+3. **Networking** : Conflits DHCP, interfaces qui tombent
+4. **Documentation** : Notes dispersées, doublons
+
+### Bonnes pratiques identifiées
+
+1. Toujours utiliser `restart: unless-stopped`
+2. Documenter les erreurs ET les solutions
+3. Versionner les configurations
+4. Sauvegarder avant toute modification majeure
+5. Utiliser des IPs fixes ou réservations DHCP
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+*Dernière mise à jour : Avril 2026*
				`@@ -0,0 +1 @@`
				`Discussion sur l'optimisation de EFFi pour plus de réactivité et d'efficacité.`