STaRS × ESE — Pipeline Multi-domaines Universel

: 📦 STaRS × ESE — Pipeline Multi-domaines Universel Auteur : Kevin Fradier Licence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY‑NC‑ND 4.0 Statut : Publication méthodologique et vulgarisation scientifique, testable 1️⃣ Description STaRS × ESE est un pipeline universel multi-domaines , intégrant : STaRS-TIME : incertitude temporelle et chronologies STaRS-MAP : cartographie des contributions et topologies STaRS-EXTANCION : pertes et robustesse des informations ESE : couche finale universelle, test de robustesse, perturbations contrôlées, calcul de signature et hash Ce pipeline permet d'identifier les structures émergentes dans n'importe quel système producteur d'information : réseaux, séries temporelles, textes, images, champs spatiaux. 2️⃣ Installation # Créez un environnement Python 3.10+ python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS venv\Scripts\activate # Windows pip install numpy matplotlib networkx scipy 3️⃣ Exemple d'utilisation from stars_modules import time_module, map_module, ext_module, ese_module import numpy as np # --- Génération de mini-données simulées --- mini_dataset = [np.random.poisson(5, 10) for _ in range(5)] # --- Module TIME --- time_results = time_module.analyze(mini_dataset) # --- Module MAP --- map_results = map_module.analyze(mini_dataset) # --- Module EXTANCION --- ext_results = ext_module.analyze(mini_dataset) # --- Couche finale ESE (intègre tous les modules) --- ese_results = ese_module.integrate(time_results, map_results, ext_results) print(ese_results) 4️⃣ Structure du code stars_x_ese/ ├── README.md ├── LICENSE ├── stars_modules/ │ ├── __init__.py │ ├── time_module.py │ ├── map_module.py │ ├── ext_module.py │ └── ese_module.py └── mini_dataset/ ├── fossil_data.npy ├── network_data.npy └── text_data.npy 4.1 Exemple de module :time_module.py import numpy as np def analyze(data): """Analyse temporelle simple avec robustesse""" mean_values = [np.mean(d) for d in data] return {"time_mean": mean_values} 4.2 Exemple de module :map_module.py import numpy as np import networkx as nx def analyze(data): """Construction de graphe simple et mesure nodale""" N = len(data[0]) G = nx.complete_graph(N) node_values = {i: np.mean([d[i] for d in data]) for i in range(N)} return {"graph": G, "node_values": node_values} 4.3 Exemple de module :ext_module.py import numpy as np def analyze(data, loss_rate=0.3): """Simule perte d'information et robustesse""" perturbed = [] for level in data: mask = np.random.rand(len(level)) > loss_rate perturbed.append(level * mask) return {"ext_perturbed": perturbed} 4.4 Exemple de module :ese_module.py import numpy as np import hashlib def integrate(time_res, map_res, ext_res): """Combine tous les modules et calcule signature + hash""" combined_score = np.mean(time_res["time_mean"]) + \ np.mean(list(map_res["node_values"].values())) + \ np.mean([np.mean(l) for l in ext_res["ext_perturbed"]]) signature = "Kevin Fradier | STaRS × ESE | 2026" result = {"combined_score": combined_score, "signature": signature} h = hashlib.sha256(str(result).encode()).hexdigest() result["hash"] = h return result 5️⃣ Visualisation rapide import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = map_results["graph"] pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color=list(map_results["node_values"].values())) plt.show() 6️⃣ Licence © 2026 Kevin Fradier — Creative Commons Attribution – Pas d'Utilisation Commerciale – Pas de Modification 4.0 International (CC BY‑NC‑ND 4.0) 1️⃣stars_modules/time_module.py import numpy as np def analyze(data): """Analyse temporelle simple avec robustesse""" mean_values = [np.mean(d) for d in data] return {"time_mean": mean_values} 2️⃣stars_modules/map_module.py import numpy as np import networkx as nx def analyze(data): """Construction de graphe simple et mesure nodale""" N = len(data[0]) G = nx.complete_graph(N) node_values = {i: np.mean([d[i] for d in data]) for i in range(N)} return {"graph": G, "node_values": node_values} 3️⃣stars_modules/ext_module.py import numpy as np def analyze(data, loss_rate=0.3): """Simule perte d'information et robustesse""" perturbed = [] for level in data: mask = np.random.rand(len(level)) > loss_rate perturbed.append(level * mask) return {"ext_perturbed": perturbed} 4️⃣stars_modules/ese_module.py import numpy as np import hashlib def integrate(time_res, map_res, ext_res): """Combine tous les modules et calcule signature + hash""" combined_score = np.mean(time_res["time_mean"]) + \ np.mean(list(map_res["node_values"].values())) + \ np.mean([np.mean(l) for l in ext_res["ext_perturbed"]]) signature = "Kevin Fradier | STaRS × ESE | 2026" result = {"combined_score": combined_score, "signature": signature} h = hashlib.sha256(str(result).encode()).hexdigest() result["hash"] = h return result 5️⃣ Mini-ensemble de données simulémini_dataset/sample_data.py import numpy as np # Génération de mini-données simulées fossil_data = [np.random.poisson(5, 10) for _ in range(5)] network_data = [np.random.poisson(3, 8) for _ in range(4)] text_data = [np.random.randint(0, 10, 12) for _ in range(3)] np.save("fossil_data.npy", fossil_data) np.save("network_data.npy", network_data) np.save("text_data.npy", text_data) 6️⃣ README.md (prêt pour Zenodo) # 📦 STaRS × ESE — Pipeline Multi-domaines Universel **Auteur :** Kevin Fradier **Licence :** © 2026 Kevin Fradier — CC BY‑NC‑ND 4.0 **Statut :** Publication méthodologique et vulgarisation scientifique, testable ## 1️⃣ Description STaRS × ESE est un pipeline **universel multi-domaines**, intégrant : - **STaRS-TIME** : incertitude temporelle - **STaRS-MAP** : cartographie des contributions et topologies - **STaRS-EXTANCION** : pertes et robustesse des informations - **ESE** : couche finale universelle, test de robustesse, perturbations contrôlées, calcul de signature et hash Ce pipeline permet d’identifier des **structures émergentes** dans n’importe quel système producteur d’information : réseaux, séries temporelles, textes, images, champs spatiaux. . ## 2️⃣ Installation ```bash # Créez un environnement Python 3.10+ python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS venv\Scripts\activate # Windows pip install numpy matplotlib networkx scipy 3️⃣ Exemple d'utilisation from stars_modules import time_module, map_module, ext_module, ese_module import numpy as np # --- Charger mini-dataset --- data_example = [np.random.poisson(5, 10) for _ in range(5)] # --- Module TIME --- time_results = time_module.analyze(data_example) # --- Module MAP --- map_results = map_module.analyze(data_example) # --- Module EXTANCION --- ext_results = ext_module.analyze(data_example) # --- Couche finale ESE --- ese_results = ese_module.integrate(time_results, map_results, ext_results) print(ese_results) 4️⃣ Visualisation rapide import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = map_results["graph"] pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color=list(map_results["node_values"].values())) plt.show() 5️⃣ Licence © 2026 Kevin Fradier — Creative Commons Attribution – Pas d'Utilisation Commerciale – Pas de Modification 4.0 International (CC BY‑NC‑ND 4.0) Ce dépôt est : Accessible : testable par tout le monde avec Python Multi-domaines : temps, topologie, extinction, robustesse, signatures Modulaire Licence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY‑NC‑ND 4.0