# planning2ics

Convertit les PDFs de planning mensuel de l'**Opéra Orchestre National Montpellier** en fichiers `.ics` (iCalendar), un fichier par série artistique.

Les séries sont identifiées automatiquement grâce au site web de l'opéra (titres officiels) et à un LLM via [Ollama](https://ollama.com/).

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## Fonctionnalités

- Extraction des événements depuis les PDFs de planning mensuel
- Identification des séries par correspondance avec le site web officiel
- Regroupement intelligent via LLM (gère les variantes de noms, séries parallèles (A)/(B)/(A')/(B'))
- Descriptions riches : œuvres répétées pour les répétitions, description officielle du site pour les concerts
- Cache local pour le scraping web et le mapping LLM (évite de refaire les appels à chaque run)
- **Script standalone** en ligne de commande
- **Application web** avec interface drag & drop, accessible sur iOS, Android et PC

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## Structure du projet

```
planning2ics/
├── planning2ics.py          # Script standalone (ligne de commande)
├── pdf/                     # PDFs de planning à traiter (non versionnés)
├── ics/                     # Fichiers ICS générés (non versionnés)
├── cache/                   # Cache site web + mapping LLM (non versionné)
└── webapp/                  # Application web
    ├── app.py               # Backend FastAPI
    ├── core.py              # Logique métier partagée
    ├── config.json          # Configuration (Ollama, authentification)
    ├── requirements.txt
    ├── Dockerfile
    ├── docker-compose.yml   # Déploiement Docker Swarm
    └── static/
        ├── index.html
        ├── app.js
        └── style.css
```

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## Prérequis

- Python 3.11+
- [Ollama](https://ollama.com/) accessible sur le réseau avec les modèles :
  - `qwen3.5:cloud` — clustering global des séries (rapide, requiert accès internet depuis Ollama)
  - `qwen3:8b` — fallback local (fonctionne sur GPU 8 Go VRAM, ex : RX 7600)
- Docker (pour la webapp)

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## Script standalone

### Installation

```bash
pip install pdfplumber icalendar requests beautifulsoup4
```

### Configuration

Éditer les constantes en haut de `planning2ics.py` :

```python
PDF_DIR      = Path("pdf")              # Dossier contenant les PDFs
OUTPUT_DIR   = Path("ics")             # Dossier de sortie ICS
OLLAMA_URL   = "http://192.168.7.119:11434"
CLUSTER_MODEL = "qwen3.5:cloud"        # Modèle pour le clustering global
OLLAMA_MODEL  = "qwen3:8b"             # Modèle local pour le fallback
```

### Utilisation

```bash
# Placer les PDFs dans le dossier pdf/
cp "Planning Mensuel JANV 2026.pdf" pdf/

# Lancer la conversion
python3 planning2ics.py
```

Les fichiers `.ics` sont générés dans `ics/`, un par série (ex : `La_Traviata.ics`, `Falstaff.ics`).

### Cache

Deux fichiers de cache sont créés dans `cache/` :

| Fichier | Contenu | Quand le supprimer |
|---|---|---|
| `website_catalog.json` | Titres et descriptions du site web | Nouvelle saison ou mise à jour du site |
| `series_mapping.json` | Mapping notes PDF → séries | Nouveaux PDFs avec de nouvelles œuvres |

```bash
# Vider le cache manuellement
rm cache/website_catalog.json cache/series_mapping.json
```

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## Application web

### Configuration

Éditer `webapp/config.json` avant le déploiement :

```json
{
  "ollama": {
    "url": "http://192.168.7.119:11434",
    "cluster_model": "qwen3.5:cloud",
    "local_model": "qwen3:8b"
  },
  "site": {
    "calendar_url": "https://www.opera-orchestre-montpellier.fr/calendrier/?saisons=32669",
    "base_url": "https://www.opera-orchestre-montpellier.fr"
  },
  "auth": {
    "session_secret": "une-cle-aleatoire-longue-et-unique",
    "users": [
      {"username": "admin", "password": "votre-mot-de-passe"}
    ]
  }
}
```

> **Important** : changer `session_secret` et le mot de passe avant tout déploiement.
> Plusieurs utilisateurs peuvent être ajoutés dans le tableau `users`.

### Déploiement Docker Swarm

```bash
# 1. Construire l'image (sur le nœud manager)
docker build -t planning2ics:latest ./webapp

# 2. Déployer le stack
docker stack deploy -c webapp/docker-compose.yml planning2ics

# 3. Vérifier le déploiement
docker stack ps planning2ics
```

L'application est accessible sur `http://<serveur>:8080`.

### Développement local

```bash
cd webapp
pip install -r requirements.txt

# Adapter les chemins pour l'environnement local
DATA_DIR=./data uvicorn app:app --reload --port 8000
```

> En local, créer un fichier `webapp/config.json` et un dossier `webapp/data/`.

### Utilisation de l'interface web

1. **Connexion** avec les identifiants du `config.json`
2. **Glisser-déposer** les PDFs de planning (ou cliquer pour les sélectionner)
3. Cliquer sur **Convertir en ICS** — la progression s'affiche en temps réel
4. **Télécharger** les fichiers ICS par série, ou tout télécharger d'un coup
5. Les traitements précédents restent accessibles dans l'**Historique**

Le bouton **Vider le cache** (section Paramètres) force un nouveau scraping du site et un nouveau clustering LLM au prochain traitement.

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## Format des PDFs attendu

Les PDFs doivent être les plannings mensuels de l'orchestre, avec le tableau structuré :

| Jour | Date | Horaires | Titre | Lieu | Note | Déc. | Voy. |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| lun | 29/12 | 10:00 - 12:30 | Tutti Orch. | Beracasa (Le Corum) | PROGRAMME NOUVEL AN | 02:30 | |

Le nom du fichier doit contenir le mois et l'année (ex : `Planning Mensuel JANV 2026.pdf`) pour la détection automatique de l'année.

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## Séries parallèles

Quand deux projets artistiques se déroulent en parallèle le même jour, le planning les distingue par les préfixes `(A)`, `(B)`, `(A')`, `(B')` dans le champ Note :

```
(A) : "Magdalena"
(B) : "Élémentaire, mon cher !"
```

Ces séries sont identifiées séparément et génèrent chacune leur propre fichier ICS.

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## À venir

- Synchronisation directe avec Nextcloud via CalDAV
- Script de mise à jour différentielle (gestion des PDFs "Modif")

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## Dépendances principales

| Bibliothèque | Usage |
|---|---|
| [pdfplumber](https://github.com/jsvine/pdfplumber) | Extraction des tableaux PDF |
| [icalendar](https://github.com/collective/icalendar) | Génération des fichiers ICS |
| [beautifulsoup4](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/) | Scraping du site web |
| [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) | Backend de la webapp |
| [Ollama](https://ollama.com/) | Inférence LLM locale |