STaRS-MULTI : pipeline universel testable multi-domaine

. 🌟 STaRS-MULTI : pipeline universel testable multi-domaine Auteur : Kevin Fradier — Chercheur indépendantDate : Janvier 2026Licence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY‑NC‑ND 4.0 1️⃣ Résumé STaRS-MULTI est une extension pratique et accessible du framework STaRS.Elle permet de tester et visualiser des structures émergentes dans des jeux de données hétéroclites (texte, réseaux, images, séries temporelles), en comparant les motifs réels à un bruit de référence pour vérifier leur robustesse. Universel : fonctionne sur tout type de données. Testable : résultats chiffrables et figures générées automatiquement. Accessible : code simple, modulaire et prêt à l’emploi. Reproductible : toutes les simulations utilisent des graines aléatoires fixes. Message clé : STaRS-MULTI ne dit pas ce qui s’est passé, il indique jusqu’où les données peuvent parler. 2️⃣ Fonctionnalités principales Perturbation contrôlée : appliquer du bruit réaliste pour tester la robustesse des motifs. Calcul d’entropie et scores : mesurer la complexité et la cohérence des données. Comparaison avec un bruit de référence : démontrer que les motifs observés ne sont pas aléatoires. Production d’un hash traçable : signature unique de chaque analyse. Visualisation intégrée : heatmaps, histogrammes, réseaux simplifiés. 3️⃣ Pipeline opérationnel (Python) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import hashlib import networkx as nx # --- Auteur / Signature --- AUTHOR_SIGNATURE = "Kevin Fradier | STaRS-MULTI | 2026" # --- Fonctions centrales STaRS-MULTI --- def simulate_noise(data, loss_rate=0.3): """Applique une perturbation contrôlée (bruit)""" 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""" 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_score(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-MULTI""" entropies = [entropy(l) for l in data] mean_corr, std_corr = robustness_score(data) result = { "mean_entropy": float(np.mean(entropies)), "robustness_corr": mean_corr, "robustness_std": std_corr, "signature": AUTHOR_SIGNATURE } h = hashlib.sha256(str(result).encode()).hexdigest() result["hash"] = h return result # --- Exemple d'utilisation --- data_example = [np.random.poisson(5, 10) for _ in range(5)] result = analyze(data_example) print(result) # --- Visualisation simple --- plt.imshow(data_example, cmap="viridis", aspect="auto") plt.colorbar(label="Intensité") plt.title("Exemple de structure STaRS-MULTI") plt.xlabel("Colonnes / Dimensions") plt.ylabel("Niveaux / Observations") plt.show() 4️⃣ README résumé pour Zendodo STaRS-MULTI est une version accessible du framework STaRS : Permet d’explorer des motifs émergents dans différents domaines. Compare les données réelles à un bruit de référence pour vérifier la robustesse. Fournit scores, hash et figures pour chaque analyse. Testable par tout le monde, aucun prérequis complexe. Accessible : code modulaire et directement exécutable. Cette version peut servir de porte d’entrée vers les extensions STaRS TOP/DYN/INT/STAT/VIS/SENSOR. Licence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY‑NC‑ND 4.0