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04_specifications_ia/spec_guide_oriente_probleme.md

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+# Architecture du Mode Guidé Orienté Problème
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+L'analyse de l'existant montre que l'Hexagramme v19 possède déjà deux briques puissantes mais séparées :
+1. **Le mode Guidé** : Une interface séquentielle étape par étape (actuellement statique et descriptive).
+2. **Le mode Résolution** : Un moteur d'analyse profonde (LLM + JSON) qui décode une tension saisie par l'utilisateur.
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+L'objectif de cette spécification est de fusionner ces deux briques pour créer un **Parcours de Conscience Dynamique**. L'outil ne fera plus visiter ses graphes de manière générique ; il fera voyager l'utilisateur *à travers son propre problème*.
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+## 1. Le Changement de Paradigme : De l'Outil à l'Expérience
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+Actuellement, l'utilisateur entre dans le mode guidé et lit : *"G1 représente la société..."*.
+Dans la nouvelle architecture, l'expérience s'inverse. Le mode guidé commence par une **capture de tension**. L'utilisateur saisit son problème complexe. Le LLM analyse cette tension via le JSON, et génère dynamiquement les étapes du mode guidé. 
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+Le parcours devient alors une descente intéroceptive et systémique personnalisée.
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+## 2. Architecture Fonctionnelle (Sans casser la v19)
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+Pour minimiser les risques de régression, nous réutilisons l'infrastructure UI du mode guidé existant (`guide-panel`, `guideNext()`, `renderGuideStep()`) et le moteur d'appel LLM du mode Résolution (`callAI()`, `META_PROMPT`).
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+### Étape A : L'Écran de Capture (L'Entrée dans le U)
+Lorsque l'utilisateur clique sur "Mode Guidé", au lieu de lancer directement l'étape 1 statique, l'interface affiche une zone de saisie (réutilisant le style de `res-input`).
+* **Prompt utilisateur :** *"Quelle tension insoluble ou question complexe cherchez-vous à dénouer aujourd'hui ?"*
+* L'utilisateur saisit son texte et valide.
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+### Étape B : Le Décodage Dynamique (LLM + JSON)
+L'application envoie la tension au LLM (via Gemini, Mistral ou Copilot, selon l'implémentation existante) avec un nouveau métaprompt spécifique au mode guidé.
+Le LLM ne renvoie pas une solution finale (comme dans le mode Résolution), mais un **objet JSON structuré** contenant les étapes du parcours personnalisé.
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+Le prompt demande au LLM de générer 5 étapes, en s'appuyant sur les concepts du JSON de l'Hexagramme :
+1. **G1 (Société)** : Quel est le blocage intellectuel ou social de cette tension ? Quel concept de G1 l'éclaire ?
+2. **G3 (Le Vivant / Intéroception)** : Où cette tension se loge-t-elle dans le corps ? Quel besoin d'homéostasie (G3) est menacé ?
+3. **G4 (Spiritualité / Le Vide)** : Quelle croyance fondamentale (concept G4) l'utilisateur doit-il lâcher pour suspendre son jugement ?
+4. **G2 (Information / Famille d'action)** : Quel profil complémentaire (concept G2) possède la valeur manquante pour rééquilibrer le système ?
+5. **G5 (Mandala / Temps long)** : Comment inscrire la résolution de cette tension dans le temps cosmologique (G5) ?
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+### Étape C : L'Injection dans le Moteur UI
+L'objet JSON renvoyé par le LLM écrase dynamiquement le tableau `GUIDE_STEPS` en mémoire.
+La fonction `renderGuideStep()` est appelée. Le parcours commence.
+L'utilisateur vit exactement la même expérience fluide qu'avant (le panneau en bas, les boutons "Suivant", le changement automatique de graphe en 3D), mais **le texte et les questions portent spécifiquement sur son problème**.
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+## 3. L'Expérience Profonde : Intéroception et Théorie U
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+Ce parcours n'est pas une simple analyse intellectuelle. Il force l'utilisateur à vivre le processus de la Théorie U de Scharmer [1].
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+1. **La Descente (G1 → G3)** : L'utilisateur part de son problème mental (G1) et est forcé, par la question générée par le LLM, de descendre dans l'intéroception polyvagale (G3). *Exemple généré : "Votre tension sur la rentabilité (G1) menace votre homéostasie (G3). Que ressentez-vous physiquement face à cette urgence ?"*
+2. **Le Presencing (G4)** : Le LLM identifie la croyance limitante et demande de la suspendre, en s'appuyant sur les concepts de G4.
+3. **La Remontée (G2 → G5)** : L'utilisateur identifie sa "famille d'action" (ceux qui portent les valeurs opposées nécessaires) et projette la solution dans le temps long.
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+## 4. Spécifications Techniques d'Implémentation
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+1. **Création de `startGuidedJourney(userTension)`** : Une nouvelle fonction qui prépare le prompt combinant la tension de l'utilisateur et un extrait du `GRAPH_DATA` JSON.
+2. **Nouveau `GUIDE_META_PROMPT`** : Un prompt strict demandant au LLM de retourner uniquement un tableau JSON compatible avec le format `GUIDE_STEPS` existant (`[{graphId, title, graphLabel, body, question}]`).
+3. **Modification de `setMode('guide')`** : Au lieu d'afficher immédiatement `guide-panel`, afficher une modale ou un panneau de saisie de tension. Une fois la tension validée et le retour LLM parsé, injecter le résultat dans `GUIDE_STEPS` et afficher `guide-panel`.
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+## Synthèse
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+Cette architecture répond parfaitement à l'exigence d'une expérience orientée problème. L'outil disparaît au profit du cheminement de l'utilisateur. En utilisant le décodage LLM + JSON non pas pour donner une réponse (ce que fait le mode Résolution), mais pour **générer les bonnes questions** à travers les différents graphes, l'Hexagramme devient un véritable instrument d'élévation de conscience individuelle et collective.
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+### Références
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+[1] Scharmer, O. (2009). *Theory U: Leading from the Future as It Emerges*. Berrett-Koehler Publishers. (Utilisation du processus de descente, presencing et remontée pour la transformation de la conscience).