Le problème. Le jargon juridique et parlementaire (navette, scrutin public, 49.3, non-votant vs abstention…) rend l'activité de l'Assemblée nationale opaque pour la plupart des citoyens, alors même que toutes les données sont publiques et ouvertes.

La réponse : Hémicycle, un assistant conversationnel qui transforme une question citoyenne en réponse pédagogique, enrichie de widgets visuels (graphe de votes, fiche député, timeline de loi, hémicycle interactif, agenda parlementaire, direct de la séance), le tout construit exclusivement à partir des données officielles.

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 PostgreSQL. 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 ». Un 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 encore une loi, un 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.

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, replis sans LLM, leases, DLQ, outbox)
              ├─▶ agent_votes    ─┐
              ├─▶ agent_deputes  ─┼─ PostgreSQL 16 (open data AN, lecture seule)
              └─▶ agent_lois     ─┘  + serveurs MCP du hackathon (échec-doux)

• Orchestration multi-agents : machine à états événementielle sur NATS JetStream ; chaque agent domaine (votes, députés, lois) dispose de ses propres outils et sources.
• Serveurs MCP du hackathon : client MCP Streamable HTTP intégré ; les serveurs mcp-moulineuse et mcp-parlement se branchent en renseignant leur URL dans .env — URL absente = étape ignorée et tracée honnêtement dans l'interface.
• État : tout vit dans PostgreSQL/JetStream, rien en RAM — un service qui crashe redémarre et reprend.

Données exploitées.

Déroulé de la démo. docker compose up -d, chargement de l'open data AN (~5-10 min), puis conversation libre : votes d'un député, état d'un dossier législatif, explication d'une notion parlementaire, recherche de son député par adresse — chaque réponse montrant ses sources et le parcours complet de l'IA.