STaRS Core Protocole — pipeline méthodologique pour la détection, la localisation et la stabilité de structures

. STaRS Core Protocole— pipeline méthodologique pour la détection, la localisation et la stabilité de structures informationnelles Auteur : Kevin Fradier — Chercheur indépendant Date : Janvier 2026 Licence :© 2026 Kevin Fradier Creative Commons Attribution – Pas d'Utilisation Commerciale – Pas de Modification 4.0 International (CC BY‑NC‑ND 4.0) Statut : Publication méthodologique — testable, falsifiable, reproductible 1. Résumé Cette publication décrit STaRS , un pipeline méthodologique visant à : détecter des motifs structurels dans des données hétérogènes, évaluer leur robustesse sous perturbations , localiser les zones d'apparition et de disparition de motifs stables (Breakpoint), comparer la cohérence inter‑systèmes lorsque plusieurs sources sont disponibles, diagnostiquer la stabilité informationnelle globale via des métriques entropiques (ESE). Aucune hypothèse causale, ontologique ou interprétative n'est imposée. Le pipeline contraint les données , sans conclure sur la nature des structures détectées. 2. Position méthodologique Approche ascendante Aucune hypothèse globale Neutralité interprétative stricte Résultats quantitatifs , traçables , comparables Tous les modules sont indépendants , mais composables 3. Architecture générale (version max) Modules ciblés (sans renommage) STaRS : robustesse structurelle par perturbations STaRS local : robustesse à l'échelle d'un sous‑ensemble STaRS‑NET : cohérence inter‑systèmes Breakpoint : localisation adaptative de zones robustes ESE : diagnostic entropique global ESE‑NET : cohérence entropique multi‑systèmes Aucun autre module n'est supposé. 4. Opérationnel du pipeline Entrée de données (matrices, séries, réseaux, images vectorisées) Perturbations réalistes contrôlées Calcul de robustesse STaRS Analyse locale et détection de Breakpoints Calculer l'entropie (ESE) Agrégation multi‑systèmes optionnelle Sorties quantitatives + hachage 5. Jeu de données d'exemple Objectif : montrer que le pipeline fonctionne sans données « intéressantes » Description 20 niveaux Chaque niveau = comptage discret (type fossiles par couche) Une zone centrale contient un motif plus stable Le reste est bruité 6. Code reproductible (complet) import numpy as np import hashlib AUTHOR_SIGNATURE = "Kevin Fradier | STaRS | 2026" # ---------------------------- # Perturbation contrôlée # ---------------------------- def simulate_noise(level, loss_rate=0.3): mask = np.random.rand(len(level)) > loss_rate return level * mask # ---------------------------- # Entropie # ---------------------------- def entropy(level): s = np.sum(level) if s == 0: return 0.0 p = level / s p = p[p > 0] return -np.sum(p * np.log2(p)) # ---------------------------- # Robustesse STaRS # ---------------------------- def stars_robustness(data, n_iter=200): base = np.array([np.sum(l) for l in data]) scores = [] for _ in range(n_iter): pert = np.array([np.sum(simulate_noise(l)) for l in data]) if np.std(pert) == 0 or np.std(base) == 0: continue scores.append(np.corrcoef(base, pert)[0,1]) return float(np.nanmean(scores)), float(np.nanstd(scores)) # ---------------------------- # Breakpoint # ---------------------------- def breakpoint_detection(data, threshold=0.75): indices = [] for i, level in enumerate(data): r, _ = stars_robustness([level]) if r >= threshold: indices.append(i) if not indices: return None, None return indices[0], indices[-1] # ---------------------------- # Analyse complète # ---------------------------- def analyze(data): ent = [entropy(l) for l in data] r_mean, r_std = stars_robustness(data) b_start, b_end = breakpoint_detection(data) result = { "mean_entropy": float(np.mean(ent)), "entropy_profile": ent, "stars_robustness_mean": r_mean, "stars_robustness_std": r_std, "breakpoint_start": b_start, "breakpoint_end": b_end, "signature": AUTHOR_SIGNATURE } result["hash"] = hashlib.sha256(str(result).encode()).hexdigest() return result # ---------------------------- # Données d'exemple # ---------------------------- np.random.seed(42) data = [] for i in range(20): if 7