UltraCognitivePipeline v2 — Version finale

UltraCognitivePipeline v2 — Auteur : Kevin FradierDate : Janvier 2026Licence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY-NC-ND 4.0 Résumé Ce méta-pipeline bottom-up permet : Extraction et stabilisation des invariants émergents dans des réseaux cognitifs humains–IA. Détection opérationnelle du proto-calcul symbolique comme structure minimale de la cognition. Visualisation robuste et interactive des contributions locales aux invariants. Détection automatique des invariants φ / 1.65 / 0.78. Le pipeline est pratique, testable et reproductible, sans hypothèse top-down ni données sensibles. 1. Pipeline unifié et méthodologie Extraction : cycles locaux + proto-calcul symbolique. Signature locale : métriques sur chaque motif. Aggregation : moyenne ou somme pondérée → invariant global. Stabilisation : perturbation par bruit contrôlé. Bootstrap : estimation de l’intervalle de confiance statistique. Détection φ/1.65/0.78 : identification automatique des invariants connus. Visualisation : réseau, histogramme, heatmap nodale. Export : DataFrame pour analyses complémentaires. 2. Implémentation Python complète # --- Imports --- import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import os from scipy.stats import bootstrap import pandas as pd # --- Classe Pipeline --- class UltraCognitivePipeline: """Pipeline unifié pour invariants émergents et proto-calcul symbolique""" def __init__(self, adjacency, min_cycle=3, max_cycle=5): self.A = adjacency self.min_cycle = min_cycle self.max_cycle = max_cycle self.cycles = [] self.signatures = [] self.node_scores = None # --- Extraction des cycles locaux --- def extract_cycles(self): G = nx.from_numpy_array(self.A) if self.A.shape[0] < 50: # Recherche exhaustive pour petits graphes self.cycles = [c for c in nx.simple_cycles(G) if self.min_cycle