Hémicycle — Assistant citoyen de l'Assemblée nationale

Hackathon « Le parcours de la loi : vers une IA de confiance » — 3-4 juillet 2026. Un citoyen pose une question en langage naturel (« Comment mon député a-t-il voté ? », « Où en est la loi sur… ? », « C'est quoi le 49.3 ? ») et reçoit une réponse vulgarisée, neutre et sourcée, construite en direct par des agents spécialisés sur les données officielles ouvertes de l'Assemblée nationale — avec le parcours de réflexion et de délégation de l'IA visible dans le chat.

Pourquoi c'est une « IA de confiance »

1. Données officielles uniquement : scrutins, députés et dossiers législatifs sont chargés depuis data.assemblee-nationale.fr (Licence Ouverte Etalab) dans Postgres. Les agents lisent cette base en lecture seule ; le LLM rédige avec les chiffres exacts injectés dans son prompt — il n'a pas le droit d'en inventer.
2. Sources cliquables : chaque réponse renvoie vers la page officielle (assemblee-nationale.fr) du scrutin, du député ou du dossier.
3. Transparence totale : le plan de l'orchestrateur, les agents mobilisés, chaque appel d'outil (SQL local, API, serveur MCP) et son résultat sont affichés en direct dans le « Parcours de l'IA ». Le gate humain d'approbation du plan est réactivable par un simple flag.
4. Neutralité : règles de rédaction strictes (aucun jugement de valeur, « non-votant » ≠ « abstention », un texte adopté n'est pas une loi, absent = « n'a pas pris part au vote »).
5. Résilience : si le LLM tombe, des replis déterministes clôturent le tour avec les données brutes sourcées — jamais de spinner infini, jamais d'invention.

Architecture (10 lignes)

Citoyen ──WS──▶ Frontend React (chat + widgets VoteChart / FicheDepute / TimelineLoi
                 + « Parcours de l'IA » : plan, agents, appels d'outils, sources ①②③)
                    │
             Gateway FastAPI (pont WebSocket ⇄ bus)
                    │
             NATS JetStream — personne n'appelle personne directement
                    │
             Orchestrateur FSM événementiel (routing LLM + gardes déterministes,
             vulgarisation en WRITING_REPORT, replis sans LLM, leases, DLQ, outbox)
              ├─▶ agent_votes    ─┐
              ├─▶ agent_deputes  ─┼─ Postgres 16 (open data AN, lecture seule)
              └─▶ agent_lois     ─┘  + CIVIX (échec-doux) + MCPs hackathon (échec-doux)

• LLM : NVIDIA NIM (mistral-large-3-675b-instruct-2512), OpenAI-compatible via pydantic-ai, entièrement configuré par .env.
• MCP : client Streamable HTTP intégré ; les serveurs du hackathon (Tricoteuses : mcp-moulineuse, mcp-parlement) se branchent en renseignant leur URL dans .env — URL absente = skip tracé honnêtement dans l'UI.
• État : tout vit dans Postgres/JetStream, rien en RAM — un service qui crashe redémarre et reprend.

Démarrer

cp .env.example .env          # puis renseigner la clé NIM
docker compose up -d          # 9 conteneurs (infra + services)
docker compose --profile seed run --rm seed   # charge l'open data AN (~5-10 min)
open http://localhost:5173

Données

Jeu	Source	Usage
Scrutins 17e législature (~1,5 M positions de vote)	data.assemblee-nationale.fr	agent_votes
Acteurs / mandats / organes (AMO, tous députés y c. mandats clos)	data.assemblee-nationale.fr	agent_deputes
Dossiers législatifs (sélection curée)	data.assemblee-nationale.fr	agent_lois

Licence des données : Licence Ouverte Etalab — chaque widget cite sa source.

Architecture technique héritée d'un orchestrateur multi-agents événementiel de production (NATS JetStream, FSM, idempotence 3 couches, leases + DLQ) reconverti pour ce hackathon. Détails : docs/architecture.md, docs/data-sources.md.