STaRS-TIME — Système de Traçage et d'Analyse des Rémanences Systémiques : incertitude temporelle

STaRS-TIME — Système de Traçage et d’Analyse des Rémanences Systémiques : incertitude temporelle Auteur : Kevin FradierDate : Janvier 2026Licence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY-NC-ND 4.0 📜 Résumé STaRS-TIME est un outil computationnel multi-domaine conçu pour détecter et analyser l’incertitude temporelle dans des systèmes complexes. Mesure la persistance et la robustesse des motifs dans des données multi-niveaux (réseaux, séries temporelles, corrélations, flux écologiques, interactions sociales). Évalue l’orientation temporelle émergente, même lorsque les datations exactes sont inconnues ou bruitées. Fournit des observables opérationnelles : invariants, motifs locaux, stabilité sous perturbation, robustesse statistique. STaRS-TIME est testable, falsifiable et extensible, conçu pour rester neutre ontologiquement : aucune hypothèse sur le temps absolu ou la causalité. 1. Positionnement Ne postule pas un temps global. Les motifs émergents sont localement détectés et agrégés. Les perturbations stochastiques permettent d’évaluer la robustesse des signatures temporelles. Compatible avec tout type de matrice ou réseau (M ∈ ℝⁿˣⁿ) : social, écologique, physique, IA, cognition humaine. 2. Définitions opérationnelles Observable Définition Motif local Cycle ou sous-structure fermée Invariant Moyenne ou somme de métriques locales Stabilité Changement moyen sous bruit contrôlé Robustesse Intervalle de confiance via bootstrap Contribution nodale Poids cumulatif d’un élément dans tous les motifs 3. Méta-code Python import numpy as np import networkx as nx from scipy.stats import bootstrap import matplotlib.pyplot as plt class STaRS_TIME: """Instrument multi-domaine pour analyser l'incertitude temporelle des systèmes.""" def __init__(self, M, min_size=3, max_size=6): self.M = np.array(M, dtype=float) self.min_size = min_size self.max_size = max_size self.motifs = [] self.local_values = [] self.node_map = None # 1. Extraction de motifs fermés def extract_motifs(self): G = nx.from_numpy_array(self.M) raw = nx.cycle_basis(G) self.motifs = [m for m in raw if self.min_size