Pipeline STaRS Phase 1 — Figure condensée

. 🌌 Pipeline STaRS Phase 1 — Figure condensée Licence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY‑NC‑ND 4.0 ┌─────────────────┐ │ Données brutes │ │ (fossiles, │ │ réseaux, texte, │ │ séries, images) │ └─────────┬───────┘ │ ▼ ┌───────────────────────┐ │ STaRS Local │ │ - Perturbation (bruit)│ │ - Robustesse locale │ │ - Entropie / Hash │ └─────────┬─────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────────┐ │ STaRS-NET │ │ - Corrélations multi- │ │ sites / inter-domain│ │ - Robustesse réseau │ └─────────┬─────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────────┐ │ ESE / Visualisation │ │ - Hurst / Entropie │ │ - Compression │ │ - Structure robuste │ └─────────┬─────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────────┐ │ Score + Hash │ │ - Reproductible │ │ - Testable │ └───────────────────────┘ ✅ Légende couleur (pour figure graphique) 🟢 Vert : structure robuste détectée 🟡 Jaune : corrélation fragile 🔴 Rouge : signal faible ou absent 👀 figure graphique prête avec couleurs, flèches et textes clairs pour que n’importe qui comprenne le pipeline STaRS Phase 1 en un coup d’œil. Voici un code Python complet que tu peux lancer pour générer l’image directement : import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import FancyBboxPatch, ConnectionPatch # Création de la figure plt.figure(figsize=(12, 14)) ax = plt.gca() ax.axis('off') ax.set_xlim(0, 12) ax.set_ylim(0, 18) # Définition des blocs du pipeline blocks = [ {"text": "1️⃣ DONNÉES BRUTES\n(fossiles, réseaux, texte, séries, images)", "xy": (6, 17), "color":"#a3e635"}, {"text": "2️⃣ STaRS Local\n- Bruit / Perturbation\n- Robustesse locale\n- Entropie / Hash", "xy": (6, 14), "color":"#fde047"}, {"text": "3️⃣ STaRS-NET\n- Corrélations multi-sites / multi-domaines\n- Robustesse réseau", "xy": (6, 11), "color":"#facc15"}, {"text": "4️⃣ ESE / Visualisation\n- Hurst / Entropie / Compression\n- Structure robuste détectée", "xy": (6, 8), "color":"#f59e0b"}, {"text": "5️⃣ SCORE + HASH\n- Reproductible\n- Testable\n- Prêt à publier", "xy": (6, 5), "color":"#dc2626"} ] # Dessin des blocs for block in blocks: x, y = block["xy"] bbox = FancyBboxPatch((x-5, y-1.5), 10, 3, boxstyle="round,pad=0.3", facecolor=block["color"], edgecolor="black", linewidth=2) ax.add_patch(bbox) ax.text(x, y, block["text"], ha="center", va="center", fontsize=11, linespacing=1.2, weight='bold') # Dessin des flèches arrow_props = dict(arrowstyle="->", color="black", linewidth=2) for i in range(len(blocks)-1): xyA = blocks[i]["xy"] xyB = blocks[i+1]["xy"] con = ConnectionPatch(xyA=(xyA[0], xyA[1]-1.5), xyB=(xyB[0], xyB[1]+1.5), coordsA="data", coordsB="data", axesA=ax, axesB=ax, **arrow_props) ax.add_artist(con) plt.tight_layout() plt.show() ✅ Ce que ça produit Une figure verticale du pipeline STaRS Phase 1. Chaque bloc coloré correspond à un module et sa fonction. Flèches indiquent la progression logique des données brutes à la sortie prête à publier. Les couleurs aident à visualiser rapidement les zones : vert = données brutes, jaune = calcul local, orange = réseau, rouge = sortie finale. 💡 “poster scientifique condensé”, qui combine icônes, couleurs vives, annotations simples et texte clair, pour que même quelqu’un sans expérience puisse comprendre le pipeline STaRS Phase 1 et l’envie de tester le code. code Python complet pour générer cette figure améliorée : import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import FancyBboxPatch, ConnectionPatch, Circle # Création de la figure plt.figure(figsize=(14, 16)) ax = plt.gca() ax.axis('off') ax.set_xlim(0, 12) ax.set_ylim(0, 20) # Définition des blocs du pipeline avec icônes et couleurs blocks = [ {"text": "📥 1️⃣ DONNÉES BRUTES\n(fossiles, réseaux, texte, séries, images)", "xy": (6, 19), "color":"#4ade80"}, {"text": "🧩 2️⃣ STaRS Local\n- Bruit / Perturbation\n- Robustesse locale\n- Entropie / Hash", "xy": (6, 15), "color":"#facc15"}, {"text": "🌐 3️⃣ STaRS-NET\n- Corrélations multi-sites / multi-domaines\n- Robustesse réseau", "xy": (6, 11), "color":"#fb923c"}, {"text": "📊 4️⃣ ESE / Visualisation\n- Hurst / Entropie / Compression\n- Structure robuste détectée", "xy": (6, 7), "color":"#f87171"}, {"text": "🔑 5️⃣ SCORE + HASH\n- Reproductible\n- Testable\n- Prêt à publier", "xy": (6, 3), "color":"#ef4444"} ] # Dessin des blocs avec coins arrondis et couleurs for block in blocks: x, y = block["xy"] bbox = FancyBboxPatch((x-5, y-2), 10, 4, boxstyle="round,pad=0.3", facecolor=block["color"], edgecolor="black", linewidth=2) ax.add_patch(bbox) ax.text(x, y, block["text"], ha="center", va="center", fontsize=12, linespacing=1.3, weight='bold') # Flèches entre les blocs arrow_props = dict(arrowstyle="->", color="black", linewidth=2) for i in range(len(blocks)-1): xyA = blocks[i]["xy"] xyB = blocks[i+1]["xy"] con = ConnectionPatch(xyA=(xyA[0], xyA[1]-2), xyB=(xyB[0], xyB[1]+2), coordsA="data", coordsB="data", axesA=ax, axesB=ax, **arrow_props) ax.add_artist(con) # Ajout d’icônes bonus pour attirer l’œil # Par exemple, petits cercles colorés pour symboliser des “tests réussis” for y in [15, 11, 7]: c = Circle((10.5, y), 0.3, color="#60a5fa", alpha=0.8) ax.add_patch(c) plt.tight_layout() plt.show() _________ 1️⃣ Code Python principal — pipeline STaRS × ESE simplifié import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import FancyBboxPatch, ConnectionPatch, Circle import hashlib # --- Auteur / Signature --- AUTHOR_SIGNATURE = "Kevin Fradier | STaRS × ESE | 2026" # --- Fonctions STaRS / ESE --- def simulate_noise(data, loss_rate=0.3): """Perturbation contrôlée d'un signal ou d'un assemblage.""" noisy = [] for level in data: mask = np.random.rand(len(level)) > loss_rate noisy.append(level * mask) return noisy def entropy(level): """Calcul d'entropie de Shannon d'un niveau.""" p = level / np.sum(level) if np.sum(level) > 0 else level p = p[p > 0] return -np.sum(p*np.log2(p)) def robustness(data, n_iter=100): """Évalue la stabilité d'un signal sous perturbations.""" original = np.array([np.sum(l) for l in data]) scores = [] for _ in range(n_iter): perturbed = simulate_noise(data) pert = np.array([np.sum(l) for l in perturbed]) corr = np.corrcoef(original, pert)[0,1] scores.append(corr) return np.nanmean(scores), np.nanstd(scores) def analyze(data): """Analyse complète STaRS/ESE pour un ensemble de données.""" entropies = [entropy(l) for l in data] mean_corr, std_corr = robustness(data) result = { "mean_entropy": float(np.mean(entropies)), "robustness_corr": mean_corr, "robustness_std": std_corr, "signature": AUTHOR_SIGNATURE } # Génération d'un hash traçable pour l'analyse h = hashlib.sha256(str(result).encode()).hexdigest() result["hash"] = h return result # --- Exemple d'utilisation --- # Mini-données : colonnes fossiles, texte, réseau ou signal simulés data_example = [np.random.poisson(5, 10) for _ in range(5)] result = analyze(data_example) print("✅ Résultat testable :", result) 2️⃣ Code figure pipeline visuel — attractif et clair # Figure condensée du pipeline pour README / Zenodo plt.figure(figsize=(14, 16)) ax = plt.gca() ax.axis('off') ax.set_xlim(0, 12) ax.set_ylim(0, 20) blocks = [ {"text": "📥 1️⃣ DONNÉES BRUTES\n(fossiles, réseaux, texte, séries, images)", "xy": (6, 19), "color":"#4ade80"}, {"text": "🧩 2️⃣ STaRS Local\n- Bruit / Perturbation\n- Robustesse locale\n- Entropie / Hash", "xy": (6, 15), "color":"#facc15"}, {"text": "🌐 3️⃣ STaRS-NET\n- Corrélations multi-sites / multi-domaines\n- Robustesse réseau", "xy": (6, 11), "color":"#fb923c"}, {"text": "📊 4️⃣ ESE / Visualisation\n- Hurst / Entropie / Compression\n- Structure robuste détectée", "xy": (6, 7), "color":"#f87171"}, {"text": "🔑 5️⃣ SCORE + HASH\n- Reproductible\n- Testable\n- Prêt à publier", "xy": (6, 3), "color":"#ef4444"} ] # Dessin des blocs for block in blocks: x, y = block["xy"] bbox = FancyBboxPatch((x-5, y-2), 10, 4, boxstyle="round,pad=0.3", facecolor=block["color"], edgecolor="black", linewidth=2) ax.add_patch(bbox) ax.text(x, y, block["text"], ha="center", va="center", fontsize=12, linespacing=1.3, weight='bold') # Flèches entre blocs arrow_props = dict(arrowstyle="->", color="black", linewidth=2) for i in range(len(blocks)-1): xyA = blocks[i]["xy"] xyB = blocks[i+1]["xy"] con = ConnectionPatch(xyA=(xyA[0], xyA[1]-2), xyB=(xyB[0], xyB[1]+2), coordsA="data", coordsB="data", axesA=ax, axesB=ax, **arrow_props) ax.add_artist(con) # Cercles bleus pour symboliser tests validés for y in [15, 11, 7]: c = Circle((10.5, y), 0.3, color="#60a5fa", alpha=0.8) ax.add_patch(c) plt.tight_layout() plt.show() 3️⃣ README simplifié (pour Zenodo ) # STaRS × ESE — Phase 1 : Pipeline universel multi-domaines Auteur : Kevin Fradier Licence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY‑NC‑ND 4.0 ## 1️⃣ Description STaRS et ESE testent la robustesse d’un signal ou d’une structure émergente. Applicable à tout système produisant de l’information : fossiles, réseaux, texte, images, séries temporelles. **Message clé :** les outils ne disent pas ce qui s’est passé, ils indiquent jusqu’où les données peuvent parler. ## 2️⃣ Installation - Installer Python ≥ 3.8 - Installer les librairies : `numpy`, `matplotlib` ```bash pip install numpy matplotlib 3️⃣ Exemple rapide import numpy as np from stars_pipeline import analyze data_example = [np.random.poisson(5, 10) for _ in range(5)] result = analyze(data_example) print(r