diff --git a/20260224-systememicroservice.md b/20260224-systememicroservice.md
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+++ b/20260224-systememicroservice.md
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+# 🎙️ Feuille de Route : Studio IA Multimodal v3 (2026)
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+**Architecture :** Micro-services isolés via Docker Compose sur VM Vast.ai.  
+**Objectif :** Modularité totale, isolation des dépendances et orchestration par LLM.
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+## 🏗️ Phase 1 — Préparation de l'Infrastructure (Le Socle)
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+> L'objectif est de préparer le terrain pour que les containers puissent discuter entre eux sur un réseau privé.
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+- [ ] **Dépôt Gitea** : Structurer l'arborescence du projet
+  - `/services` : Un sous-dossier par micro-service (Dockerfile + code API)
+  - `/models` : Scripts Shell de téléchargement des poids (HuggingFace / CivitAI)
+  - `/data` : Volumes Docker persistants pour les sorties (`outputs/`) et les données modèles
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+- [ ] **Script de Provisioning** : Écrire le `provisioning_script.sh` pour Vast.ai
+  - Installation automatisée de Docker Engine & NVIDIA Container Toolkit
+  - Clonage du dépôt Git
+  - Configuration des permissions et création des dossiers de stockage
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+## 🍳 Phase 2 — Build des Micro-Services (Les Cuisines)
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+> Chaque service est construit indépendamment pour garantir une stabilité totale.
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+- [ ] **Service Orchestrateur** : Configurer l'image officielle Ollama *(Gestion des LLM)*
+- [ ] **Service Interface** : Configurer l'image Open WebUI *(La "Glue" utilisateur)*
+- [ ] **Service Audio — ACE-Step** : Créer le Dockerfile + l'API Python (Gradio/FastAPI)
+- [ ] **Service Voix — Zonos** : Créer le Dockerfile dédié *(Environnement Python 3.11+)*
+- [ ] **Service Image — ComfyUI** : Préparer l'image optimisée pour Flux.1 et SDXL
+- [ ] **Service Foley — Hunyuan** : Créer le service spécifique pour le bruitage vidéo synchronisé
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+## 🎼 Phase 3 — Orchestration (Le Chef d'Orchestre)
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+> Utilisation de Docker Compose pour lier les services sur une seule machine.
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+- [ ] **Fichier `docker-compose.yml`**
+  - Définir le réseau interne `studio-network`
+  - Assigner les ressources GPU via `deploy.resources.reservations`
+  - Mapper les ports : `3000` (public) pour le WebUI, les autres en accès restreint
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+- [ ] **Gestion de la VRAM & RAM**
+  - Implémenter des limites mémoire par container
+  - Configurer le swap pour éviter les crashs lors des chargements de modèles lourds
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+## 🔌 Phase 4 — Connexion de la "Glue" (Le Câblage)
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+> Configuration de l'intelligence centrale pour piloter les outils.
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+- [ ] **Configuration Ollama** : Connecter Open WebUI au container LLM via `http://ollama:11434`
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+- [ ] **Développement des "Functions"** : Coder les ponts Python internes à Open WebUI vers :
+  - `http://ace-step:7860` — Musique
+  - `http://zonos:7862` — Voix
+  - `http://comfyui:8188` — Image
+  - `http://hunyuan-foley:7864` — Foley
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+- [ ] **System Prompt** : Configurer l'assistant "Studio Manager" pour qu'il route les requêtes vers les bons services
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+## 🚀 Phase 5 — Optimisation & Production
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+> Passage à l'échelle et fluidification de l'expérience.
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+- [ ] **Téléchargement des modèles** : Finaliser les scripts `download_models.sh`  
+  *(utilisation de `wget -c` pour la reprise sur erreur)*
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+- [ ] **Persistance** : Valider le montage des volumes pour que les fichiers générés soient accessibles hors des containers
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+- [ ] **Snapshot final** : Une fois la configuration stable, créer un Snapshot Vast.ai pour un déploiement instantané *(Warm Boot)*
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+## 🛠️ Pourquoi cette architecture gagne en 2026
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+| Avantage | Détail technique |
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+| **Modularité** | Tu veux changer de modèle de voix ? Tu mets à jour 1 seul container sans toucher au reste. |
+| **Résilience** | Si le service d'image plante, tu peux toujours chatter et générer de la musique. |
+| **Scalabilité** | Demain, tu peux mettre Ollama sur un GPU et ACE-Step sur un autre sans réécrire le code. |
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