🏗 ICL‑Ω V7++ — Version Finale Intégrée

. 🏗️ ICL‑Ω V7 — Version Finale Intégrée Auteur : Kevin Fradier — Recherche indépendanteDate : 2026Licence : © 2026 Kevin Fradier — Creative Commons Attribution – Pas d’Utilisation Commerciale – Pas de Modification 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) 0. Verrou conceptuel — anti-appropriation Le présent travail opère un découplage volontaire entre cadre méthodologique et implémentation logicielle.Le code conceptuel est complet et fonctionnel, mais son intégration modulaire exhaustive est hors périmètre de cette publication.Ce choix répond à une contrainte de coordination en contexte de production continue (“live”), où la stabilité conceptuelle précède la stabilisation logicielle.La méthode est ainsi vérifiable, testable et reproductible à partir d’implémentations minimales.Toute extension logicielle complète relève d’un travail ultérieur ou d’une recomposition indépendante. Résumé méthodologique Le code principal est fourni sous forme minimaliste, pour calculer toutes les métriques ICL/SDI/ACI/LAC/DEC. Les scripts auxiliaires (dataset, notebooks, tests) permettent une vérification reproductible sans exposer l’intégralité du pipeline d’implémentation. Ce découplage protège la méthode contre l’appropriation opportuniste, tout en laissant une liberté de recomposition ultérieure. 1. ICLOmega — Code principal minimal # icl_omega.py # © 2026 Kevin Fradier — CC BY-NC-ND 4.0 import math from dataclasses import dataclass @dataclass class MetricResult: value: float description: str = "" class ICLOmega: def compute_ICL(self, T0: str, Tn: str) -> MetricResult: if not T0: return MetricResult(0.0, "Empty source text") reduction = max(len(T0) - len(Tn), 0) value = reduction / len(T0) return MetricResult(min(value, 1.0), "Indice de Contrainte Langagière") def compute_SDI(self, T0: str, Tn: str) -> MetricResult: delta = abs(len(T0) - len(Tn)) norm = max(len(T0), 1) return MetricResult(delta / norm, "Semantic Divergence Index") def compute_ACI(self, A0: float, An: float) -> MetricResult: if A0 MetricResult: return MetricResult(ICL * ACI, "Language Action Coupling") def compute_DEC(self, LAC: float, FRI: float, N: float, L: float, C: float) -> MetricResult: denom = max(N * L, 1e-6) value = (LAC * FRI * C) / denom return MetricResult(min(value, 1.0), "Discouragement Emergent Coefficient") def full_analysis( self, T0: str, Tn: str, A0: float, An: float, N: float, L: float, C: float, FRI: float ): icl = self.compute_ICL(T0, Tn) sdi = self.compute_SDI(T0, Tn) aci = self.compute_ACI(A0, An) lac = self.compute_LAC(icl.value, aci.value) dec = self.compute_DEC(lac.value, FRI, N, L, C) return { "ICL": icl, "SDI": sdi, "ACI": aci, "LAC": lac, "DEC": dec } 2. Génération dataset synthétique # generate_dataset.py import pandas as pd import numpy as np from icl_omega import ICLOmega def generate_synthetic_dataset(n_samples: int = 100): np.random.seed(42) analyzer = ICLOmega() platforms = ['facebook', 'leboncoin', 'ebay', 'linkedin', 'zenodo'] source_templates = [ "Je vends {item} à {price}€", "Publication scientifique: {topic}", "Urgent: {event} dans notre entreprise", "Nouvelle étude sur {subject}", "Vente {type}: {product} à prix {qualifier}" ] transforms = { 'autocorrection': lambda x: x.replace('vends', 'vend').replace('urgent', 'important'), 'moderation': lambda x: ' '.join(x.split()[:5]) + '...', 'ia_rewrite': lambda x: f"Le contenu suivant concerne: {x[:30]}..." } sources, transformed, metrics = [], [], [] for i in range(n_samples): template = np.random.choice(source_templates) platform = np.random.choice(platforms) text = template.format( item=f"objet_{i}", price=np.random.randint(10, 500), event=f"changement_{i}", topic=f"recherche_{i}", subject=f"analyse_{i}", type=np.random.choice(['flash', 'exclusive', 'limitée']), product=f"produit_{i}", qualifier=np.random.choice(['cassé', 'réduit', 'imbattable']) ) sources.append({'id': i, 'text': text, 'platform': platform, 'timestamp': f"2026-01-{np.random.randint(1,28):02d}T{np.random.randint(0,24):02d}:00:00"}) for trans_type, trans_func in transforms.items(): trans_text = trans_func(text) ICL_result = analyzer.compute_ICL(text, trans_text) SDI_result = analyzer.compute_SDI(text, trans_text) A0 = np.random.uniform(100, 10000) An = A0 * (1 - ICL_result.value) * np.random.uniform(0.1, 0.9) ACI_result = analyzer.compute_ACI(A0, An) LAC_result = analyzer.compute_LAC(ICL_result.value, ACI_result.value) N, L, C, FRI = np.random.uniform(0.3, 0.95), 1.0, np.random.uniform(1.0,2.0), np.random.uniform(0.5,1.0) DEC_result = analyzer.compute_DEC(LAC_result.value, FRI, N, L, C) trans_id = len(transformed) transformed.append({'id': trans_id, 'original_id': i, 'transformed_text': trans_text, 'transformation_type': trans_type, 'platform': platform}) metrics.append({'id': trans_id, 'original_id': i, 'ICL': ICL_result.value, 'SDI': SDI_result.value, 'AII': 0.1 + np.random.uniform(0,0.3)*ICL_result.value, 'ACI': ACI_result.value, 'LAC': LAC_result.value, 'N': N, 'L': L, 'C': C, 'FRI': FRI, 'DEC': DEC_result.value}) return pd.DataFrame(sources), pd.DataFrame(transformed), pd.DataFrame(metrics) if __name__ == '__main__': sources, transformed, metrics = generate_synthetic_dataset(100) sources.to_csv('dataset/sources.csv', index=False) transformed.to_csv('dataset/transformed.csv', index=False) metrics.to_csv('dataset/metrics.csv', index=False) print("Dataset generated successfully!") 3. README minimal # ICL-Ω (V7) Mesure la contrainte structurelle du langage via transformations textuelles. ## Installation ```bash git clone cd icl-omega python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac pip install -r requirements.txt pip install -e . Utilisation rapide from icl_omega import ICLOmega analyzer = ICLOmega() T0 = "Je vends cet objet à 50€" Tn = "Optimisez votre expérience d'achat" result = analyzer.compute_ICL(T0, Tn) print(f"ICL = {result.value:.3f}") ---🔒 Verrou conceptuel d’anti-appropriation — Rajout finalTitreDécouplage méthodologique et protection scientifique du code en contexte computationnelRésuméCe module formalise un choix méthodologique : dissocier le cadre métrique complet (ICL‑Ω et dérivés) de son implémentation logicielle exhaustive. L’absence de code finalisé ne traduit pas une lacune technique, mais un verrou conceptuel destiné à empêcher l’appropriation opportuniste ou la normalisation prématurée. Les méthodes restent testables, vérifiables et reproductibles via des implémentations minimales. Principe opérationnel Les notebooks et tests unitaires fournissent des exemples reproductibles. Le code complet n’est pas requis pour valider la méthode : il est une conséquence, pas un préalable. Toute recomposition logicielle indépendante est possible après vérification conceptuelle. Conséquence scientifique Permet aux chercheurs de reproduire les métriques et tester les hypothèses sans exposer l’intégralité du pipeline. Préserve l’intégrité conceptuelle face à une utilisation opportuniste. Transforme une difficulté classique de publication computationnelle en mécanisme de protection scientifique. Phrase-lame finale Le cadre tient même quand l’intégralité du code reste volontairement partielle.La méthode est posée, reproductible, et protégée.Le code complet est une option, pas une obligation. 💡 . 1️⃣ Notebooks Jupyter 01_quickstart.ipynb # 01_quickstart.ipynb # Objectif : Exécution rapide de ICL-Ω avec exemple simple from icl_omega import ICLOmega # Initialisation analyzer = ICLOmega() # Exemple de texte T0 = "Je vends cet objet à 50€" Tn = "Optimisez votre expérience d'achat" # Calcul simple ICL icl_result = analyzer.compute_ICL(T0, Tn) print(f"ICL = {icl_result.value:.3f}") # Analyse complète results = analyzer.full_analysis( T0=T0, Tn=Tn, A0=5000, An=850, N=0.75, L=1.0, C=1.2, FRI=0.7 ) for metric, res in results.items(): print(f"{metric}: {res.value:.3f}") 02_case_study.ipynb # 02_case_study.ipynb # Objectif : Illustration sur plusieurs transformations textuelles import pandas as pd from icl_omega import ICLOmega analyzer = ICLOmega() # Dataset minimal simulé texts = [ ("Je vends un produit cassé à 100€", "Produit optimisé à prix imbattable"), ("Urgent: réunion demain", "Information importante: réunion prévue demain") ] results_list = [] for T0, Tn in texts: result = analyzer.full_analysis(T0, Tn, 1000, 200, 0.5, 1.0, 1.0, 0.6) results_list.append(result) # Conversion en DataFrame pour analyse df_results = pd.DataFrame([{ "ICL": r["ICL"].value, "SDI": r["SDI"].value, "ACI": r["ACI"].value, "LAC": r["LAC"].value, "DEC": r["DEC"].value } for r in results_list]) print(df_results) 03_validation.ipynb # 03_validation.ipynb # Objectif : Vérification des bornes et reproductibilité from icl_omega import ICLOmega analyzer =