AI Web Agent

v1.0

Dans un contexte où l'automatisation web devient de plus en plus cruciale, j'ai développé un assistant d'automatisation web qui repousse les limites des solutions traditionnelles. Ce projet combine l'intelligence artificielle avec des techniques d'automatisation web avancées pour créer un outil à la fois puissant et accessible.

La Genèse du Projet

Le développement a débuté par une réflexion sur les limitations des outils d'automatisation web existants. La plupart nécessitent une expertise technique significative ou manquent de flexibilité face aux erreurs courantes de navigation. L'idée était de créer un assistant capable de comprendre des instructions en langage naturel et de les traduire en actions web fiables.

Le Parcours de Développement

La première étape a consisté à établir une base solide avec Playwright, une bibliothèque moderne d'automatisation web. J'ai rapidement réalisé que la simple automatisation ne suffisait pas - il fallait une couche d'intelligence pour gérer les cas d'erreur et interpréter les intentions de l'utilisateur.

L'intégration de l'intelligence artificielle a représenté un défi majeur. J'ai développé un système permettant de communiquer avec un modèle d'IA local via une API, transformant les commandes textuelles en actions concrètes. Cette approche permet à l'assistant de comprendre des instructions comme "va sur Google et cherche des images de chats" et de les décomposer en étapes exécutables.

Architecture et Innovation Technique

Le cœur du système repose sur une architecture sophistiquée qui surveille en permanence l'état du navigateur. Chaque action est minutieusement suivie, avec des mécanismes de récupération en cas d'erreur. Le système de logging personnalisé que j'ai développé fournit des retours visuels clairs et informatifs, permettant à l'utilisateur de comprendre exactement ce qui se passe à chaque étape.

Une innovation majeure réside dans la gestion intelligente des erreurs. Plutôt que d'échouer simplement, l'assistant tente différentes stratégies de récupération, apprenant des échecs précédents pour adapter sa approche. Cette résilience est cruciale pour maintenir la fiabilité des automatisations dans un environnement web souvent imprévisible.

Défis Techniques Surmontés

Le développement a présenté plusieurs défis techniques majeurs. La gestion des timeouts et des erreurs de navigation a nécessité une approche sophistiquée avec plusieurs niveaux de retry. L'intégration de l'IA a demandé un travail important sur le formatage des prompts et l'interprétation des réponses. La surveillance en temps réel des changements de page a requis une compréhension approfondie des événements du navigateur.