aws-samples · gautric · Mar 25, 2025
diff --git a/README.fr.md b/README.fr.md
@@ -0,0 +1,185 @@
+# Intégration de Wickr IO et AWS GenAI Chatbot
+
+Ce projet fournit une démonstration de l'intégration du [client de messagerie sécurisé Wickr](https://wickr.com/)
+avec le backend [AWS GenAI LLM Chatbot](https://github.com/aws-samples/aws-genai-llm-chatbot). AWS GenAI LLM 
+Chatbot est un projet open source permettant d'expérimenter avec divers modèles de langage larges (LLM) et 
+modèles de langage multimodaux, paramètres et invites dans votre propre compte AWS.
+
+De plus, le projet sert d'exemple pour un déploiement entièrement automatisé du conteneur docker Wickr IO et 
+du code d'intégration. Le déploiement utilise le [AWS Cloud Development Kit (CDK)](https://aws.amazon.com/cdk/). Pour 
+obtenir des conseils sur le développement de vos propres intégrations Wickr IO, veuillez vous référer à la 
+[documentation Wickr IO](https://wickrinc.github.io/wickrio-docs/#wickr-io).
+
+[<p align="center"><img src="doc/UI-screenshot.png" width="1000" /></p>]()
+
+La solution AWS GenAI LLM Chatbot offre une interface utilisateur pratique pour sélectionner des LLM et créer des 
+espaces de travail pour la [génération augmentée par récupération (RAG)](https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/). RAG est une technologie permettant d'augmenter les LLM avec des sources de connaissances supplémentaires. 
+Le code d'intégration Wickr IO communique avec l'API d'AWS GenAI LLM Chatbot pour récupérer des réponses aux messages 
+envoyés via le messager Wickr.
+
+## Expérience utilisateur final
+
+Regardez la vidéo ci-dessous pour avoir une impression de l'expérience utilisateur avant de déployer le projet.
+
+https://github.com/aws-samples/secure-messenger-genai-chatbot/assets/149990130/10e31a61-1a7b-4c70-803e-d4c00c07bcac
+
+## Prérequis
+
+### Déployer AWS GenAI LLM Chatbot
+
+Ce projet dépend d'un déploiement et d'une configuration réussis de la solution [AWS GenAI LLM Chatbot](https://github.com/aws-samples/aws-genai-llm-chatbot)
+. Veuillez suivre les instructions ci-dessous avant de déployer l'intégration Wickr IO 
+(décrite dans la section [Déploiement](#déploiement)).
+
+1. Suivez les instructions décrites dans la section [Déployer](https://aws-samples.github.io/aws-genai-llm-chatbot/guide/deploy.html#aws-cloud9)
+de la solution AWS GenAI LLM Chatbot.
+2. Lors de la sélection des fonctionnalités avec `npm run config`, la configuration suivante est suggérée :
+```shell
+✔ Prefix to differentiate this deployment · 
+✔ Do you want to use existing vpc? (selecting false will create a new vpc) (y/N) · false
+✔ Do you want to deploy a private website? I.e only accessible in VPC (y/N) · false
+✔ Do you want to provide a custom domain name and corresponding certificate arn for the public website ? (y/N) · false
+✔ Do want to restrict access to the website (CF Distribution) to only a country or countries? (y/N) · false
+✔ Do you have access to Bedrock and want to enable it (Y/n) · true
+✔ Region where Bedrock is available · us-east-1
+✔ Cross account role arn to invoke Bedrock - leave empty if Bedrock is in same account · 
+✔ Do you want to use any Sagemaker Models (y/N) · false
+✔ Do you want to enable RAG (Y/n) · true
+✔ Which datastores do you want to enable for RAG · opensearch
+✔ Select a default embedding model · cohere.embed-multilingual-v3
+```
+
+### Créer le compte client Wickr IO
+
+Le code d'intégration Wickr IO nécessite un compte client Wickr - alias "compte bot". Veuillez 
+créer le compte client Wickr en suivant les instructions du guide Wickr IO, 
+[section "Création de client Wickr IO"](https://wickrinc.github.io/wickrio-docs/#configuration-wickr-io-client-creation). Stockez l'identifiant utilisateur et le mot de passe que vous venez de créer dans un 
+gestionnaire de mots de passe. Ces informations sont nécessaires dans la section suivante pour le déploiement de l'intégration 
+Wickr IO.
+
+IMPORTANT : N'utilisez pas le caractère barre oblique inverse ` \ ` dans le mot de passe du compte client Wickr IO. 
+La procédure d'installation automatique du conteneur WickrIO lit le mot de passe depuis AWS Secrets Manager. Une barre 
+oblique inverse dans la configuration est interprétée comme un caractère d'échappement. Cela entraîne un échec de 
+connexion lors du démarrage du conteneur Wickr IO.
+
+[<p align="center"><img src="doc/wickr-io-client-account.png" width="700" /></p>]()
+
+## Déploiement
+
+Cette section décrit le déploiement de l'intégration Wickr IO. Toutes les commandes ci-dessous sont exécutées dans un 
+[environnement Cloud9](https://eu-west-1.console.aws.amazon.com/cloud9control/home?region=eu-west-1#/) avec Ubuntu. Vous
+pouvez réutiliser l'instance Cloud9 utilisée pour le [Déploiement d'AWS GenAI LLM Chatbot](#Déploiement-dAWS-GenAI-LLM-Chatbot).
+
+Il est recommandé de déployer dans la région AWS Irlande (eu-west-1). Le projet a été testé dans cette région.
+
+1. Clonez le dépôt de code dans votre environnement Cloud9 :
+
+```shell
+git clone https://github.com/aws-samples/secure-messenger-genai-chatbot.git
+cd secure-messenger-genai-chatbot
+```
+
+2. Activez l'environnement virtuel Python et installez toutes les bibliothèques requises :
+```shell
+python -m venv .venv
+. ./.venv/bin/activate
+python -m ensurepip --upgrade
+python -m pip install --upgrade pip
+python -m pip install --upgrade virtualenv
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+2. Initialisez l'environnement CDK. Si vous travaillez régulièrement avec CDK, vous avez peut-être déjà fait cette étape.  
+```shell
+cdk bootstrap
+```
+
+3. Exécutez la commande suivante pour déployer le projet. Remplacez `WickrClientAccount` et `WickrClientPassword` par 
+l'identifiant utilisateur et le mot de passe que vous avez créés à l'étape [Créer le compte client Wickr IO](#Créer-le-compte-client-Wickr-IO). Placez le 
+mot de passe entre guillemets.
+```shell
+cdk deploy --all --context bot_user_id="WickrClientAccount" --context bot_password="WickrClientPassword" --require-approval never --no-prompts
+```
+
+Le déploiement prend environ 5 minutes pour se terminer.
+
+## Dépannage
+
+En cas de problèmes, il est recommandé de vérifier les fichiers journaux du code d'intégration Wickr IO à la 
+recherche de messages d'erreur. Les fichiers journaux sont écrits sur l'instance EC2 qui exécute le conteneur docker 
+Wickr IO. Utilisez SSM Session Manager pour accéder à la console de l'instance. 
+Vérifiez les fichiers journaux suivants :
+```shell
+/opt/WickrIO/clients/<wickr bot user ID>/integration/<wickr bot user ID>/:
+wpm2.output
+
+/opt/WickrIO/clients/<wickr bot user ID>/integration/<wickr bot user ID>/logs/
+error.output
+log.output
+```
+
+## Nettoyage
+
+Toutes les ressources seront détruites en exécutant la commande suivante :
+```shell
+cdk destroy --all
+```
+
+## Architecture
+
+Le code CDK de ce projet déploie l'architecture représentée ci-dessous. Veuillez noter que ce projet ne déploie que les composants Wickr IO. La solution AWS GenAI LLM Chatbot doit être déployée 
+en premier. Voir également la section [Prérequis](#prérequis).
+
+[<p align="center"><img src="doc/architecture.png" width="800" /></p>]()
+
+1. Suivant les recommandations [SEC05-BP01 Créer des couches réseau](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/security-pillar/sec_network_protection_create_layers.html),
+l'instance EC2 avec le conteneur docker Wickr IO est placée dans un sous-réseau privé. La communication avec le service Wickr
+se fait via une passerelle NAT.
+2. Le projet utilise la fonctionnalité Wickr IO de récupération des informations de configuration à partir d'AWS Secrets Manager et de 
+récupération du code d'intégration personnalisé à partir de S3. La configuration et le code sont récupérés au démarrage du conteneur docker 
+Wickr IO. Pour plus d'informations, veuillez consulter la documentation Wickr IO [Configuration Automatique](https://wickrinc.github.io/wickrio-docs/#automatic-configuration).
+3. L'accès au Secret contenant la configuration Wickr IO et le code d'intégration personnalisé dans S3 est contrôlé via un 
+utilisateur IAM. Les identifiants IAM sont stockés dans AWS Secrets Manager et sont automatiquement pivotés régulièrement 
+([SEC02-BP05 Auditer et faire pivoter les identifiants périodiquement](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/security-pillar/sec_identities_audit.html)).
+Après une rotation de secret, l'instance EC2 doit être redémarrée. 
+L'ID de clé d'accès AWS et la clé d'accès secrète de l'utilisateur IAM sont installés dans le répertoire `~/.aws` sur l'instance EC2 
+au redémarrage.
+4. Le code d'intégration personnalisé Wickr IO nécessite un utilisateur bot Wickr IO pour communiquer avec le 
+service Wickr (voir également la documentation Wickr IO [Création de client Wickr IO](https://wickrinc.github.io/wickrio-docs/#configuration-wickr-io-client-creation)).
+Les identifiants de l'utilisateur bot Wickr IO sont fournis lors de `cdk deploy` via les paramètres `--context` (voir également [Déploiement](#déploiement)). 
+Veuillez noter que les identifiants de l'utilisateur bot Wickr IO ne sont pas automatiquement pivotés. Une rotation régulière manuelle via la console 
+d'administration Wickr est recommandée ([Création de client Wickr IO](https://wickrinc.github.io/wickrio-docs/#configuration-wickr-io-client-creation)). 
+5. Pour la communication avec la solution AWS GenAI LLM Chatbot, un utilisateur Cognito est généré lors du déploiement dans le pool 
+d'utilisateurs Cognito de la solution AWS GenAI LLM Chatbot. Le mot de passe de cet utilisateur est stocké dans AWS Secrets Manager et 
+est automatiquement pivoté régulièrement.
+6. Après le déploiement, l'utilisateur utilise le logiciel client Wickr pour initier une conversation avec l'utilisateur bot Wickr IO. Ensuite,
+le code d'intégration personnalisé s'exécutant dans le conteneur docker Wickr IO s'authentifie auprès d'AWS GenAI LLM Chatbot en utilisant
+l'utilisateur Cognito. Après une authentification réussie, les messages sont échangés via l'API GraphQL AppSync.
+
+## Sécurité
+
+Consultez [CONTRIBUTION](CONTRIBUTING.md#security-issue-notifications) pour plus d'informations.
+
+## Licence
+
+Cette bibliothèque est sous licence MIT-0. Consultez le fichier [LICENSE](LICENSE).
+
+## Contributeurs
+
+ - [Stefan Dittforth](https://www.linkedin.com/in/stefandittforth/)
+ - Charles H.
+ - [Otto Kruse](https://www.linkedin.com/in/ockruse/)
+
+## Avertissements
+
+AWS ne représente ni ne garantit que ce contenu AWS est prêt pour la production. Vous êtes 
+responsable de votre propre évaluation indépendante des informations, des conseils, du code et 
+des autres contenus AWS fournis par AWS, ce qui peut inclure la réalisation de vos propres tests 
+indépendants, la sécurisation et l'optimisation. Vous devez prendre des mesures indépendantes pour 
+vous assurer que vous respectez vos propres pratiques et normes de contrôle qualité, et pour vous 
+assurer que vous respectez les règles, lois, réglementations, licences et conditions locales qui 
+vous sont applicables ainsi qu'à votre contenu. Si vous êtes dans un secteur réglementé, vous 
+devez prendre des précautions supplémentaires pour vous assurer que votre utilisation de ce contenu 
+AWS, combinée à votre propre contenu, est conforme aux réglementations applicables (par exemple, 
+la loi sur la portabilité et la responsabilité des assurances maladie de 1996). AWS ne fait aucune 
+déclaration, garantie ou assurance que ce contenu AWS aboutira à un résultat ou un aboutissement particulier.