Explorateur de Projet : AIAF
Synthèse Interactive du Plan de Projet "Agent IA Aléa Fractal"
Bienvenue dans l'Explorateur du Projet AIAF
Cette application interactive présente une synthèse du plan de projet pour le "GPT Explorateur ABACABA" et son composant central, l'"Agent IA Aléa Fractal" (AIAF). L'AIAF est conçu comme un laboratoire mathématico-algorithmique pour la modélisation fractale, la simulation probabiliste, et l'analyse structurée de séquences. Explorez les différentes sections pour comprendre la vision, l'architecture, les modules, le plan de développement et la feuille de route de ce projet innovant.
Objectif Principal du Projet
Créer un outil interactif pour l'exploration descriptive de régularités (via motifs ABACABA et symbolisation), la génération créative contrôlée de séquences aléato-fractales, et la recherche, en soulignant son caractère non prédictif pour les systèmes aléatoires réels.
🎯 Vision & Objectifs du Projet
Cette section détaille la vision fondatrice du projet AIAF, sa mission, les objectifs SMART pour le Produit Minimum Viable (MVP), et le périmètre précis de cette première version. Ces éléments constituent la charte du projet et guident son développement.
Charte de Projet AIAF (Synthèse)
Vision Globale : Créer un agent IA pionnier pour l'exploration et la génération de séquences combinant structures fractales (ABACABA) et caractéristiques probabilistes contrôlables et vérifiables.
Mission : Fournir une source d'aléa fiable, permettre la modélisation fractale/symbolique, développer des capacités d'agent intelligent (génération), servir de laboratoire interactif, et catalyser la créativité/découverte.
- Fondation Aléa Validée (Mois 2): Module PRNG (PCG64) passant 3-5 tests statistiques de base.
- Détection Fractale ABACABA (Mois 4): Identification >95% motifs ABA/ABACABA exacts (Niv 1&2) sur jeux de test.
- Symbolisation Dynamique (Mois 3): Conversion numérique-symbolique avec 3 méthodes configurables.
- Génération Guidée NIP (Mois 6): Séquences avec motif ABACABA (Niv 1/2) et probas symboles respectées.
- Intégration & UI MVP (Mois 7): Modules intégrés, UI de base pour 2 scénarios utilisateurs clés.
Périmètre du MVP
Le MVP se concentre sur les fonctionnalités essentielles pour valider le concept de base de l'AIAF.
Essentiel (Must-Have)
- Module Aléa (MAC) avec tests stats
- Détection ABACABA exacte (Niv 1 & 2)
- Symbolisation (3 méthodes)
- Génération NIP simple (ABA/ABACABA)
- UI de base pour config/lancement/visu
- Gestion configs (JSON)
Souhaitable (Should-Have)
- Plus de tests statistiques (MAC)
- Visualisations plus riches
- Export résultats
- Documentation utilisateur basique
Exclu (Won't-Have)
- Algorithme ABACODE (apprentissage)
- Fusion ABACABA-Fibonacci
- Analyse de similarité (AFA)
- IA complexe (Deep Learning)
- Déploiement serveur/multi-utilisateur
🏗️ Architecture & Conception
Cette section décrit l'architecture globale du système "GPT Explorateur ABACABA", l'architecture interne de l'AIAF, le modèle de données et de configuration, ainsi que les choix technologiques qui sous-tendent le projet.
Architecture Système Globale (Desktop MVP)
Une application modulaire en Python, organisée autour d'un contrôleur principal qui orchestre les interactions entre l'UI et les modules fonctionnels.
Afficher les composants principaux...- Interface Utilisateur (UI): Interaction homme-machine (PyQt6/PySide6 suggéré).
- Contrôleur Principal (MainController): Orchestrateur central.
- GestionnaireSessionProjet (SessionManager): État de la session.
- AIAF_Engine: Cœur logique (MAC, MSD, AFA, NIP).
- MoteurSimulationMonteCarlo (MSMC): Pour simulations (si implémenté).
- ModuleAccesDonnees (MAD): Lecture/écriture fichiers (JSON, CSV, TXT).
- ModuleVisualisation (MV): Formatage données pour affichage (Matplotlib/Seaborn).
Architecture Interne de l'AIAF_Engine
L'AIAF_Engine est lui-même composé de sous-modules spécialisés :
Afficher les sous-modules de l'AIAF...- Moteur d'Aléa Certifiable (MAC): Génération PRNG (Xoshiro256++/PCG64) et tests statistiques (Chi2, Runs, etc.).
- Moteur de Symbolisation Dynamique (MSD): Transformation numérique -> symbolique (seuils, quantiles, delta).
- Analyseur Fractal ABACABA (AFA): Détection de motifs ABACABA exacts (Niv 1&2 pour MVP).
- Noyau IA Probabiliste (NIP): Génération de séquences aléato-fractales (Constructeur Guidé par Modèle Fractal Stochastique pour MVP).
- Gestionnaire de Configuration AIAF (AIAF_ConfigManager): Gestion centralisée des paramètres des modules AIAF.
Modèle de Données & Configurations (JSON)
Les configurations, séquences et résultats sont principalement gérés via des fichiers JSON pour la flexibilité et la lisibilité.
Afficher les structures de données principales...- Configurations AIAF (`aiaf_config.json`): Paramètres pour MAC, AFA, NIP.
- Profils de Symbolisation (`*.symp_profile.json`): Règles pour MSD (méthode, paramètres).
- Séquences: Numériques (listes de nombres, CSV/TXT), Symboliques (listes de chaînes).
- Résultats (`*.aiaf_run.json`): Snapshot des paramètres, séquences traitées, résultats d'analyse/génération.
- Projet (`*.abacaba_proj.json`): État de la session de travail, liens vers fichiers actifs.
Exemple de structure pour `NIP_config` (partie de `aiaf_config.json`):
🧩 Modules Clés de l'AIAF
Un aperçu des modules fondamentaux qui composent l'Agent IA Aléa Fractal (AIAF). Chaque module a des responsabilités spécifiques et interagit avec les autres pour fournir les fonctionnalités de l'explorateur.
⚙️ Processus Projet & Développement
Cette section couvre le macro-planning du projet, la stratégie d'intégration des modules, les plans de test, de documentation et de déploiement pour le MVP.
Macro-Planning du MVP (~7 Mois)
Stratégie d'Intégration
Approche incrémentale et séquentielle par couches, avec tests à chaque étape majeure, d'abord pour les modules internes de l'AIAF, puis pour l'intégration de l'AIAF dans l'application principale.
Stratégie de Test
Combinaison de tests unitaires (Pytest), d'intégration, de performance (basique), et de validation fonctionnelle (scénarios utilisateurs) pour assurer la qualité et la robustesse du MVP.
🗺️ Feuille de Route Post-MVP & Gestion des Risques
Au-delà du MVP, le projet AIAF a un potentiel d'évolution important. Cette section esquisse les pistes futures et les risques identifiés avec leurs stratégies d'atténuation.
Fonctionnalités Post-MVP Envisagées (6-12 Mois)
- Algorithme "ABACODE": Auto-régulation descriptive pour l'AIAF.
- Gestion de Similarité (AFA): Détection de motifs fractals non exacts.
- Extension des Modèles NIP: Combinaisons de motifs, fusion ABACABA-Fibonacci.
- Certification MAC Poussée: Intégration de tests statistiques plus rigoureux.
- Détection ABACABA Niveaux Supérieurs (AFA): Analyse de structures récursives plus profondes.