STaRS Phase 1 – Système de Traçage et d'Analyse des Résiliences Systémiques

: STaRS Phase 1 – Système de Traçage et d’Analyse des Résiliences Systémiques Auteur : Kevin FradierDate : Janvier 2026Licence : © 2026 Kevin Fradier — Creative Commons Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) 1. Introduction STaRS est un cadre modulaire et multi-domaine pour la détection, la cartographie et l’analyse de la mémoire systémique, de l’orientation temporelle et des phénomènes d’extinction.Phase 1 inclut : STaRS-TIME : incertitude temporelle STaRS-EXT : extinction et disparition STaRS-MAP : cartographie de contribution systémique Ce corpus constitue le socle historique, destiné à devenir une norme opérationnelle anti-bullshit, phase 1 du corpus STaRS. PS : Les phases futures permettront d’étendre l’analyse à la hiérarchie, dynamique multi-système, visualisation avancée, intégration sensorielle et prédictive, tout en conservant le cœur intact. 2. Objectifs opérationnels Détecter la mémoire systémique d’un système donné (M) Identifier des motifs locaux fermés et mesurer leur persistance Estimer l’incertitude temporelle et l’impact des perturbations Cartographier la contribution nodale cumulée Fournir un cadre extensible pour intégration future de modules TOP, DYN, VIS, SENSOR, etc. 3. Code Python – STaRS Phase 1 import numpy as np import networkx as nx from scipy.stats import bootstrap import matplotlib.pyplot as plt class STaRS: """STaRS Phase 1 – TIME + EXT + MAP""" 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 # Extraction 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