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P1 non validés
Conformité
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AGPL
Checklist conformité
Toutes les licences open source
⚠ pyannote GATED : acceptation requise sur
huggingface.co/pyannote/speaker-diarization-3.1 — à intégrer dans les CGU et le flux onboarding.
Détails
⚖
GNU Affero General Public License v3.0
DictIA = fork de Speakr (Murtaza Nasir / learnedmachine) — Repo Gitea :
Innova-AI/dictia
Tout le code du repo DictIA est automatiquement soumis à l'AGPL-3.0, y compris les ajouts InnovA (Loi 25, rebranding, audit trail, templates). L'article 13 impose la mise à disposition du code source à tous les utilisateurs interagissant via réseau. Prod : LXC 117 (instance d'origine) — Dev/Test : LXC 216 (DictIA).
Architecture Open Core
Ce repo — AGPL-3.0
Innova-AI/dictia• DictIA core (fork AGPL-3.0)
• Templates / UI DictIA
• API principale Flask
• Audit trail Loi 25 (AccessLog, AuthLog)
• Defaults FR, déploiement Docker
Repos séparés — Propriétaire
• Proxy cloud (API HTTP isolé)
• Features premium
• Module facturation / auth custom
• Logique métier spécifique
• Modèles fine-tunés
| Composant | AGPL? | Raison |
|---|---|---|
| DictIA core (templates, API, modèles) | Oui | Issu du fork AGPL-3.0 upstream |
| Fichiers Loi 25 dans le codebase DictIA | Oui | Intégrés dans l'app Flask |
| Nouveau template/page dans DictIA | Oui | Même process, même app |
| Proxy cloud (service séparé, propre repo) | Non | Travail indépendant via API HTTP |
| Service de billing (séparé) | Non | Travail indépendant via API HTTP |
| Scripts de déploiement internes | Non | Outils, pas partie du logiciel |
Nuance B2B — Ce que ça change concrètement
✓Repo public NON requis. L'AGPL exige l'accès pour les utilisateurs du service, pas pour le monde entier.
✓Code fourni aux clients (utilisateurs connectés) — pas au grand public. Tarball via page À propos.
⚠Les clients peuvent redistribuer le code. Aucun NDA ne peut l'empêcher — c'est leur droit AGPL.
⚠Tarball doit correspondre exactement à la version déployée. Généré au build Docker.
Règles absolues AGPL-3.0
1. Tout code dans le repo = AGPL-3.0, sans exception (y compris Loi 25, templates from scratch)
2. Code propriétaire = repos séparés, communication via API HTTP uniquement — jamais dans le même process Flask
3. Attribution Speakr/learnedmachine obligatoire — ne jamais supprimer les copyrights ni les mentions Speakr dans le code source
4. Tarball = version exacte déployée — généré au build Docker — exclu : .env, .git, *.pyc, *.db, instance/
5. Aucun secret (clé API, credential, configuration sensible) dans le tarball distribué
Implémentation technique — Tarball source
Commande Dockerfile à ajouter après
COPY du code source :RUN tar czf /app/static/dictia-source.tar.gz \
--exclude='.git' \
--exclude='*.pyc' \
--exclude='__pycache__' \
--exclude='.env' \
--exclude='*.db' \
--exclude='instance/' \
-C /app .
Inclus : src/, templates/, static/, requirements.txt, Dockerfile, LICENSES/, LICENSE, CHANGES.md
Exclu : .env (secrets), .git/ (historique), *.pyc / __pycache__, *.db, instance/, composants propriétaires
Endpoint Flask :
@login_required /about/source-code → send_file('static/dictia-source.tar.gz', as_attachment=True)Total références
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