Ce document détaille la déclinaison du Tome III en un Proof of Concept (PoC) informatique réaliste. Il s'agit du pilier "Code" du triptyque (Livre, Code, Science). L'objectif est de construire un Laboratoire open-source de modélisation des défaillances informationnelles.
- Observation : Collecter sans interpréter.
- Modélisation : Transformer le réel en modèle (Événements, Acteurs).
- Données : Créer un format exploitable.
- Expérimentation : Tester en SQL et Neo4j sans IA.
- Validation : Le modèle décrit-il ce qui s'est passé ?
- Automatisation : LLM, Machine Learning, GNN (seulement à la fin).
- Couche 0 — Épistémologie : Définir ce qu'on observe (faits vs récits).
- Couche 1 — Sources : Le corpus documentaire brut (
/data/raw/). - Couche 2 — Extraction des faits : NLP/LLM pour extraire les événements sans interprétation.
- Couche 3 — Ontologie : Le vocabulaire du système (Alias : procureur = parquet).
- Couche 4 — Résolution d'entités : Fusionner les identités multiples (J. Dupont = Jean Dupont).
- Couche 5 — Chronologie : L'ordonnancement temporel des événements (
build_timeline.py). - Couche 6 — Acteurs : Personnes, institutions, juridictions.
- Couche 7 — Flux d'information : Où l'information circule et où elle s'arrête (goulots).
- Couche 8 — Base SQL : Requêtes relationnelles (PostgreSQL).
- Couche 9 — Base Graphe : Modélisation Neo4j (
Person -> FILED -> Complaint). - Couche 10 — Métriques : Mesure scientifique des délais et des ruptures.
- Couche 11 — Hypothèses : Tests scientifiques (ex: Les délais sont le principal facteur).
- Couche 12 — IA & Machine Learning : Détection d'anomalies, priorisation.
- Couche 13 — Auditabilité : Traçabilité totale (de la prédiction à la source originale).
- Couche 14 — Gouvernance : Qui valide, qui corrige, qui a accès ?
- Couche 15 — Reproductibilité : Conteneurisation Docker, Open Source.
Note : 80% de la valeur intellectuelle et de l'analyse systémique apparaît dès la Couche 8, avant même l'introduction de l'Intelligence Artificielle.