# Rapport d'Assurance Qualité

_Généré le 2025-11-21 19:40:34_
_Synthèse de toutes les analyses effectuées_

---

Voici le rapport d'assurance qualité complet, synthétisant les données statistiques, les analyses de sécurité et l'audit architectural.

---

# Rapport d'Assurance Qualité

## Vue d'ensemble

Le projet présente les caractéristiques d'un **prototype fonctionnel mais techniquement fragile**. Bien que l'analyse n'ait révélé aucun échec d'exécution immédiat (2/2 analyses réussies), la base de code souffre de défauts structurels majeurs concentrés dans un "God Script" unique (`main.py`).

La présence de secrets codés en dur et une complexité cyclomatique excessive dans un seul fichier rendent le logiciel risqué à déployer et difficile à maintenir. Le code nécessite une refonte architecturale immédiate avant toute évolution fonctionnelle.

## Score de Qualité Global

**34/100** (Critique)

**Justification du score :**

- **Sécurité (20/100) :** Présence critique de secrets en clair et vulnérabilités XSS potentielles.
- **Maintenabilité (40/100) :** Indice moyen de 50 (limite basse), plombé par la duplication (27 blocs) et l'absence de modularité.
- **Architecture (30/100) :** Structure monolithique non conforme aux standards industriels (SRP violé), malgré l'usage correct de DTOs.
- **Métriques (40/100) :** Complexité cyclomatique de 60 sur un seul fichier, rendant le test unitaire quasi impossible.
- **Dépendances (40/100) :** Environnement mal défini (10 dépendances manquantes/non détectées) et vulnérabilités moyennes présentes.

---

## Analyse par Dimension

### Sécurité

- **État général :** **Critique**. Le code expose des vecteurs d'attaque directs.
- **Problèmes critiques identifiés :**
  1.  **Secrets Hardcodés (`main.py`) :** Probablement des clés API (Google Gemini ou autre). Risque maximal de fuite si le code est partagé.
  2.  **Risque XSS (`main.py`) :** Détection de patterns susceptibles d'injecter du script malveillant, probablement lors de la génération des rapports HTML ou Markdown sans assainissement des entrées.
- **Vulnérabilités des dépendances :** 2 vulnérabilités de sévérité `medium` détectées dans les librairies tierces.
- **Recommandations prioritaires :**
  - Révoquer et remplacer immédiatement les secrets exposés.
  - Implémenter un chargement via variables d'environnement (`.env`).
  - Sanitiser toutes les sorties générées par les agents IA.

### Maintenabilité

- **Indice de maintenabilité global :** **50.00/100**. Ce score indique un code difficile à modifier sans introduire de régression.
- **Complexité du code :** La quasi-totalité de la complexité du projet (60 sur 61) réside dans `main.py`. C'est un goulot d'étranglement cognitif pour les développeurs.
- **Code dupliqué :** **27 blocs dupliqués** pour seulement ~1300 lignes de code. Cela suggère des copier-coller massifs, probablement pour la gestion des erreurs (Retry) ou la configuration des agents.
- **Recommandations d'amélioration :**
  - Extraire les classes d'agents dans des fichiers dédiés.
  - Créer une classe utilitaire pour la gestion des appels API et des retries afin d'éliminer la duplication.

### Architecture

- **Points forts architecturaux :** Utilisation de `dataclasses` pour structurer les échanges de données (DTOs), assurant un typage fort.
- **Problèmes architecturaux identifiés :**
  - **Pattern "God Script" :** `main.py` fait tout (Config, Parsing, Logique Métier, Orchestration IA, Reporting).
  - **Prompt-as-Code :** Les prompts IA sont mêlés au code logique, empêchant d'itérer sur les prompts sans toucher au code source.
- **Cycles de dépendances :** 0 cycles (dû au fait qu'il n'y a qu'un seul fichier, masquant le couplage interne).
- **Recommandations de refactoring :**
  - Adopter une architecture modulaire (Package Python standard).
  - Externaliser les prompts dans des fichiers de configuration (YAML/JSON) ou un module dédié.

### Métriques de Code

- **Statistiques globales :** 1347 lignes de code concentrées.
- **Fichiers problématiques :**
  - `main.py` : Complexité de 60 (le seuil recommandé est généralement < 15 par fonction ou < 50 par module bien séparé).
- **Tendances et patterns :** Le code grandit par accumulation verticale plutôt que par extension horizontale (modules), ce qui va exponentiellement durcir la maintenance.
- **Objectifs de qualité :**
  - Réduire la complexité cyclomatique par fonction sous 10.
  - Augmenter l'indice de maintenabilité au-dessus de 75.

### Dépendances

- **État des dépendances :** **Instable**.
- **Dépendances manquantes :** 10 bibliothèques signalées manquantes. L'absence de modules standards comme `io` ou `uuid` suggère une mauvaise configuration de l'environnement d'analyse (venv incorrect) ou des imports sauvages.
- **Recommandations :**
  - Créer un fichier `requirements.txt` ou `pyproject.toml` strict (version pinning).
  - Isoler les appels aux bibliothèques externes (`google.generativeai`, `duckduckgo_search`) derrière des interfaces (Adapter Pattern) pour faciliter les tests et les remplacements.

---

## Plan d'Action Priorisé

| Priorité | Action                            | Type         | Effort Estimé | Justification                                                           |
| :------- | :-------------------------------- | :----------- | :------------ | :---------------------------------------------------------------------- |
| **P0**   | **Suppression des Secrets**       | Sécurité     | 2h            | Risque immédiat. Passer aux variables d'environnement (`os.environ`).   |
| **P0**   | **Définition de l'environnement** | Config       | 1h            | Créer `requirements.txt` pour fixer les 10 dépendances manquantes.      |
| **P1**   | **Découpage de `main.py`**        | Refactoring  | 8h            | La complexité de 60 doit être répartie. Séparer Agents, DTOs, et Utils. |
| **P1**   | **Correction XSS**                | Sécurité     | 2h            | Sécuriser la génération des rapports.                                   |
| **P2**   | **Suppression de la duplication** | Clean Code   | 4h            | Centraliser la logique de Retry et d'appel API (27 blocs dupliqués).    |
| **P2**   | **Mise à jour des dépendances**   | Sécurité     | 1h            | Corriger les 2 vulnérabilités `medium`.                                 |
| **P3**   | **Externalisation des Prompts**   | Architecture | 4h            | Séparer la logique code du comportement IA.                             |

---

## Roadmap d'Amélioration

**Phase 1 : Assainissement (Court Terme - Semaine 1)**

- Sécurisation du code (Secrets & XSS).
- Stabilisation de l'environnement d'exécution (Gestionnaire de dépendances).
- Mise en place d'un linter (Ruff/Black) et d'un pré-commit hook pour empêcher l'ajout de nouveaux secrets.

**Phase 2 : Modularisation (Moyen Terme - Semaine 2-3)**

- Transformation du script en package Python (`src/` structure).
- Implémentation de tests unitaires sur les modules extraits (Coverage cible : 60%).
- Refactoring de la logique des Agents pour utiliser l'héritage ou la composition et réduire la duplication.

**Phase 3 : Industrialisation (Long Terme - Mois 1+)**

- Mise en place d'une CI/CD complète (Tests auto, Scan de sécu).
- Abstraction des fournisseurs d'IA (Permettre de changer Gemini pour OpenAI/Local LLM via config).
- Documentation complète de l'architecture et des flux de données.
