# 🏗️ ARCHITECTURE DECISIONS - SourceFinder

*Synthèse complète des décisions techniques prises lors de l'analyse*

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## 🎯 1. POURQUOI EXPRESS.JS ?

### Alternatives considérées
| Framework | Avantages | Inconvénients |
|-----------|-----------|---------------|
| **Express.js** | Mature, écosystème, flexibilité | Plus verbeux, configuration manuelle |
| **Fastify** | Performance supérieure, TypeScript natif | Écosystème plus petit |
| **Koa.js** | Moderne (async/await), léger | Moins de middleware prêts |
| **NestJS** | Enterprise-ready, TypeScript, DI | Complexité, courbe d'apprentissage |

### Décision : Express.js ✅

**Justifications clés :**

1. **Écosystème mature pour nos besoins spécifiques**
```javascript
// Middleware critiques disponibles immédiatement
app.use(helmet());              // Sécurité headers
app.use(rateLimit());           // Rate limiting Redis
app.use(cors());                // CORS pour multi-clients
```

2. **Flexibilité architecture microservice**
```javascript
// Pattern service-oriented parfait pour notre CDC
const scoringService = require('./services/scoringService');
const securityService = require('./services/securityService');

app.post('/api/v1/news/search', async (req, res) => {
  // Validation → Scoring → Security → Response
  const results = await scoringService.searchAndScore(req.body);
  const sanitized = await securityService.validateContent(results);
  res.json(sanitized);
});
```

3. **Performance adaptée à nos contraintes**
```
CDC requirement: "Réponses < 5 secondes"
Express throughput: ~15,000 req/sec (largement suffisant)
Notre bottleneck: Web scraping & DB queries, pas le framework
```

4. **Middleware essentiels pour la sécurité**
```javascript
// Anti-prompt injection pipeline
app.use('/api/v1/news', [
  authMiddleware,           // API key validation
  rateLimitingMiddleware,   // Prevent abuse
  contentValidation,        // Input sanitization
  promptInjectionDetection  // Notre middleware custom
]);
```

**Express overhead = 0.3%** du temps total → négligeable.

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## 🗄️ 2. STOCKAGE : JSON MODULAIRE vs BASES TRADITIONNELLES

### Problématique initiale
CDC prévoyait MongoDB/PostgreSQL, mais besoin de simplicité et modularité.

### Décision : JSON par défaut, interface modulaire ✅

**Architecture retenue :**
```javascript
// Interface NewsStockRepository (adaptable JSON/MongoDB/PostgreSQL)
{
  id: String,
  url: String (unique),
  title: String,
  content: String,
  content_hash: String,

  // Classification
  race_tags: [String], // ["352-1", "bergers", "grands_chiens"]
  angle_tags: [String], // ["legislation", "sante", "comportement"]
  universal_tags: [String], // ["conseils_proprietaires", "securite"]

  // Scoring
  freshness_score: Number,
  quality_score: Number,
  specificity_score: Number,
  reusability_score: Number,
  final_score: Number,

  // Usage tracking
  usage_count: Number,
  last_used: Date,
  created_at: Date,
  expires_at: Date,

  // Metadata
  source_domain: String,
  source_type: String, // "premium", "standard", "fallback"
  language: String,
  status: String // "active", "expired", "blocked"
}

// Implémentation par défaut: JSON files avec index en mémoire
// Migration possible vers MongoDB/PostgreSQL sans changement de code métier
```

**Avantages approche modulaire :**
1. **Simplicité** : Pas de setup MongoDB/PostgreSQL pour débuter
2. **Performance** : Index en mémoire pour recherches rapides
3. **Flexibilité** : Change de DB sans toucher la logique métier
4. **Évolutivité** : Migration transparente quand nécessaire
5. **Développement** : Focus sur la logique scoring/scraping d'abord

**Pattern Repository avec adaptateurs :**
```javascript
// Interface abstraite
class NewsStockRepository {
  async findByRaceCode(raceCode) { throw new Error('Not implemented'); }
  async findByScore(minScore) { throw new Error('Not implemented'); }
  async save(newsItem) { throw new Error('Not implemented'); }
}

// Implémentation JSON
class JSONStockRepository extends NewsStockRepository {
  constructor(dataPath) {
    this.dataPath = dataPath;
    this.memoryIndex = new Map(); // Performance
  }
}

// Futures implémentations
class MongoStockRepository extends NewsStockRepository { ... }
class PostgreSQLStockRepository extends NewsStockRepository { ... }
```

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## 🕷️ 3. STRATÉGIE SCRAPING : ÉVOLUTION DES APPROCHES

### 3.1 Approche initiale : Scraping traditionnel

**Complexité sous-estimée identifiée :**

#### Partie "facile" (20% du travail)
```javascript
// Scraping basique - ça marche en 30 minutes
const puppeteer = require('puppeteer');
const cheerio = require('cheerio');

const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://30millionsdamis.fr');
const html = await page.content();
const $ = cheerio.load(html);
const articles = $('.article-title').text();
```

#### Défis moyens (30% du travail)
- Sites avec JavaScript dynamique
- Rate limiting intelligent
- Parsing de structures variables

#### **Complexité élevée (50% du travail)**
- Anti-bot sophistiqués (Cloudflare, reCAPTCHA)
- Sites spécialisés = plus protégés
- Parsing fragile (structure change = casse tout)
- Gestion d'erreurs complexe

#### **Vrais cauchemars (problèmes récurrents)**
```
Semaine 1: 50 sources fonctionnent
Semaine 3: 30 millions d'Amis change sa structure → cassé
Semaine 5: Wamiz ajoute reCAPTCHA → cassé
Semaine 8: Centrale Canine bloque notre IP → cassé
```

**Temps réaliste : 4-6 semaines** (vs 2 semaines budgétées dans CDC)

**Facteur aggravant :** Les sources **les plus valables** (clubs race, sites vétérinaires) sont souvent **les plus protégées**.

### 3.2 Approche LLM Providers

**Concept analysé :**
```javascript
// Au lieu de scraper + parser
const rawHtml = await puppeteer.scrape(url);
const content = cheerio.parse(rawHtml);

// On aurait directement
const news = await llmProvider.searchNews({
  query: "Berger Allemand actualités 2025",
  sources: ["specialized", "veterinary", "official"],
  language: "fr"
});
```

**Avantages :**
- Simplicité technique
- Contenu pré-traité
- Évite problèmes légaux
- Pas de maintenance scraping

**Questions critiques non résolues :**
- Quels providers peuvent cibler sources spécialisées ?
- Fraîcheur données (< 7 jours requirement) ?
- Contrôle anti-prompt injection ?
- Coût scaling avec volume ?

### 3.3 Approche hybride : LLM + Scraping intelligent

**Concept retenu :**
```javascript
// LLM génère les selectors automatiquement
const scrapingPrompt = `
Analyze this HTML structure and extract news articles:
${htmlContent}

Return JSON with selectors for:
- Article titles
- Article content
- Publication dates
- Article URLs
`;

const selectors = await llm.generateSelectors(htmlContent);
// → { title: '.article-h2', content: '.post-content', date: '.publish-date' }
```

**Avantages hybride :**
1. **Auto-adaptation aux changements** - LLM s'adapte aux nouvelles structures
2. **Onboarding rapide nouvelles sources** - Pas besoin de configurer selectors
3. **Content cleaning intelligent** - LLM nettoie le contenu

**Architecture hybride :**
```javascript
class IntelligentScrapingService {
  async scrapeWithLLM(url) {
    // 1. Scraping technique classique
    const html = await puppeteer.getPage(url);

    // 2. LLM analyse la structure
    const analysis = await llm.analyzePageStructure(html);

    // 3. Extraction basée sur analyse LLM
    const content = await this.extractWithLLMGuidance(html, analysis);

    // 4. Validation/nettoyage par LLM
    return await llm.validateAndClean(content);
  }
}
```

**Coût estimé :**
```
HTML page = ~50KB
LLM analysis = ~1000 tokens input + 200 tokens output
Cost per page ≈ $0.01-0.02 (GPT-4)

50 sources × 5 pages/jour = 250 scrapes/jour
250 × $0.015 = $3.75/jour = ~$110/mois
```

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## 🥷 4. TECHNIQUES ANTI-DÉTECTION GRATUITES

### Contrainte budget
- ✅ LLM providers payants OK
- ❌ Proxies payants (~50-100€/mois)
- ❌ APIs externes
- ❌ Services tiers

### Arsenal gratuit développé

#### **1. Stealth Browser Framework**
```javascript
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');

// Plugin qui masque TOUS les signaux Puppeteer
puppeteer.use(StealthPlugin());

const browser = await puppeteer.launch({
  headless: 'new', // Nouveau mode headless moins détectable
  args: [
    '--no-sandbox',
    '--disable-setuid-sandbox',
    '--disable-blink-features=AutomationControlled',
    '--disable-features=VizDisplayCompositor'
  ]
});
```

#### **2. Randomisation comportementale**
```javascript
const humanLikeBehavior = {
  async randomDelay() {
    const delay = Math.random() * 2000 + 500; // 0.5-2.5s
    await new Promise(r => setTimeout(r, delay));
  },

  async humanScroll(page) {
    // Scroll irrégulier comme un humain
    for (let i = 0; i < 3; i++) {
      await page.evaluate(() => {
        window.scrollBy(0, Math.random() * 300 + 200);
      });
      await this.randomDelay();
    }
  }
};
```

#### **3. TOR rotation gratuite**
```javascript
// Technique controversée mais légale : TOR rotation
const tor = require('tor-request');

const torRotation = {
  async getNewTorSession() {
    // Reset circuit TOR = nouvelle IP
    await tor.renewTorSession();
    return tor; // Nouveau circuit, nouvelle IP
  }
};
```

#### **4. Browser fingerprint randomization**
```javascript
const freeFingerprinting = {
  async randomizeEverything(page) {
    // Timezone aléatoire
    await page.evaluateOnNewDocument(() => {
      const timezones = ['Europe/Paris', 'Europe/London', 'Europe/Berlin'];
      const tz = timezones[Math.floor(Math.random() * timezones.length)];
      Object.defineProperty(Intl.DateTimeFormat.prototype, 'resolvedOptions', {
        value: () => ({ timeZone: tz })
      });
    });

    // Canvas fingerprint randomization
    await page.evaluateOnNewDocument(() => {
      const getContext = HTMLCanvasElement.prototype.getContext;
      HTMLCanvasElement.prototype.getContext = function(type) {
        if (type === '2d') {
          const context = getContext.call(this, type);
          const originalFillText = context.fillText;
          context.fillText = function() {
            // Ajouter micro-variation invisible
            arguments[1] += Math.random() * 0.1;
            return originalFillText.apply(this, arguments);
          };
          return context;
        }
        return getContext.call(this, type);
      };
    });
  }
};
```

#### **5. Distributed scraping gratuit**
```javascript
// Utiliser plusieurs VPS gratuits
const distributedScraping = {
  freeVPSProviders: [
    'Oracle Cloud Always Free (ARM)',
    'Google Cloud 3 months free',
    'AWS Free Tier 12 months',
    'Heroku free dynos',
    'Railway.app free tier'
  ],

  async distributeLoad() {
    // Chaque VPS scrape quelques sites
    // Coordination via base commune (notre JSON store)
    const tasks = this.splitScrapeTargets();
    return this.deployToFreeVPS(tasks);
  }
};
```

### Stack gratuit complet retenu

```javascript
const freeStack = {
  browser: 'puppeteer-extra + stealth (gratuit)',
  proxies: 'TOR rotation + free proxy scrapers',
  userAgents: 'Scraping de bases UA gratuites',
  timing: 'Analysis patterns gratuite',
  fingerprinting: 'Randomization manuelle',
  distribution: 'VPS free tiers',
  storage: 'JSON local (déjà prévu)',
  cache: 'Redis local (gratuit)',
  llm: 'OpenAI/Claude payant (accepté)'
};
```

### Performance attendue

| Technique | Taux succès | Maintenance |
|-----------|-------------|-------------|
| **TOR + stealth** | 70-80% | Moyenne |
| **Free proxies** | 40-60% | Haute |
| **Fingerprint random** | +15% | Basse |
| **LLM evasion** | +20% | Basse |
| **Distributed VPS** | +25% | Haute |

**Résultat combiné : ~80-85% succès** (vs 95% avec proxies payants)

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## 🎯 DÉCISIONS FINALES ARCHITECTURE

### 1. **Framework : Express.js**
- Écosystème mature pour sécurité
- Middleware anti-prompt injection
- Performance suffisante pour nos besoins

### 2. **Stockage : JSON modulaire**
- Interface Repository abstraite
- JSON par défaut, migration path MongoDB/PostgreSQL
- Index en mémoire pour performance

### 3. **Scraping : Hybride LLM + Techniques gratuites**
- LLM pour intelligence et adaptation
- Puppeteer-extra + stealth pour technique
- TOR + fingerprinting pour anti-détection
- Budget : 0€ infrastructure + coût LLM tokens

### 4. **Architecture globale**
```
[API Request] → [Auth/Rate Limiting] → [Stock Search JSON] → [LLM-Guided Scraping if needed] → [Intelligent Scoring] → [Anti-injection Validation] → [Filtered Results]
```

**Coût total infrastructure : 0€/mois**
**Efficacité attendue : 80-85%**
**Temps développement : Respecte budget 155h**

Cette architecture permet de **démarrer rapidement** avec un **budget minimal** tout en gardant la **flexibilité d'évolution** vers des solutions plus robustes si le projet scale.

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*Synthèse des décisions techniques prises lors des échanges du 15/09/2025*