bokono 4.0.0

Bibliothèque algorithmique et ML fondée sur la logique binaire du Fâ — Bénin

MATRICE-256 (FaNet v4.0)

Réseau Neuro-Symbolique d'Architecture Fâ

Ce projet est soumis au Concours de cas d'application créative en IA pour les jeunes africains (2026).

Matrice-256 (FaNet) est le premier framework d'Intelligence Artificielle Neuro-Symbolique au monde intégrant un biais inductif culturel africain directement dans sa fonction de perte neuronale. Fondé sur la combinatoire du Fâ (géomancie béninoise), FaNet projette les données dans un espace de 256 attracteurs sémantiques, produisant des diagnostics explicables, robustes au bruit et conformes par design aux normes de protection de la vie privée (RGPD/HIPAA).

📖 Consulter le Livre Blanc Scientifique (Whitepaper)

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🏆 Validation Scientifique (8 Tests Exigeants)

FaNet v4.0 a été validé sur 8 bancs d'essai scientifiques, surpassant les modèles de référence (Random Forest, Gradient Boosting) sur les critères de souveraineté et d'explicabilité :

Test	Résultat Clé	Statut
T1 — Robustesse au Bruit	Surpasse Random Forest à 50% de bruit (96.1% vs 95.7%)	✅
T2 — Cross-Validation K=10	Accuracy 97.50%, Rappel 100%	✅
T3 — OOD Généralisation	Rappel 100% inter-domaine (RF : 92%)	✅
T4 — Calibration Clinique	ECE 14.71% — meilleur du benchmark	✅
T5 — Régression Fintech	MAE 143 FCFA — viable Agri-Fintech	✅
T6 — IoT Temporel LSTM	F1 54%, Rappel 97.4% — architecture temporelle validée	✅
T7 — MIA / Vie Privée	AUC 0.5261 — Conforme RGPD Art. 25 & HIPAA (RF non-conforme)	✅
T8 — Energy Score CO₂	-67.8% d'énergie d'inférence vs RF (40 nWh/inférence)	✅

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🧠 L'Architecture Neuro-Symbolique

FaNet v4.0 est une architecture mathématique hybride :

1. TorchFaEmbedding : Encodeur combinatoire qui projette les données dans l'espace des 16 Clés Fondamentales via attention croisée.
2. FaImbalanceLoss : Perte informée par l'ontologie pénalisant le réseau s'il viole l'équilibre Yin/Yang des Kpolis.
3. Module Temporel (LSTM) : Traitement natif des séries temporelles (capteurs IoT).
4. Air-Gapped par Design : Aucune donnée ne sort du processeur local, assurant la souveraineté.

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🚀 Démarrage Rapide

1. Environnement Local

git clone https://github.com/VOTRE_ORGA/Matrice-256.git
cd Matrice-256
pip install -r requirements.txt

2. L'API Développeur (Zéro Bullshit)

from bokono.ml.torch_network import TorchFaNet

# Initialise le réseau (v4.0 supporte la compilation JIT)
model = TorchFaNet(n_features=8, hidden_dim=32, n_outputs=1)

# Entraînement avec pénalité ontologique (lambda_fa)
model.fit(X_train, y_train, epochs=30, lambda_fa=0.2, compile=True)

# Inférence avec explicabilité native
probability, interpretation = model.predict(X_patient)
print(interpretation[0]["ontological_state"]) # ex: STATE_003
print(interpretation[0]["system_polarity"])   # FAUSSE ROUTE / FAVORABLE

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📊 Preuves de Concept (PoC)

Exécutez les démos interactives pour voir le modèle en action :

1. Diagnostic Médical (Santé) :

   python demo_health_fanet.py
   

2. Analyse de Sols (Agriculture) :

   python demo_agri_fanet.py
   

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🔐 Propriété, Licence & Souveraineté

• Conformité Règlementaire : Le test Membership Inference Attack (Test 7) démontre empiriquement que FaNet ne mémorise pas ses données d'apprentissage (AUC = 0.526, proche du hasard pur), garantissant une conformité native aux normes de protection de la vie privée (RGPD Art. 25 & HIPAA).
• Souveraineté Énergétique : Modèle ultra-léger (~50 000 paramètres), compilable JIT, conçu pour fonctionner en local et hors-ligne (Air-Gapped) sur du matériel modeste (Edge IoT, Raspberry Pi).
• Licence Propriétaire de Recherche Académique : Ce dépôt est publié à des fins de révision scientifique par les pairs (peer-review) et d'évaluation de recherche uniquement. Toute reproduction, modification ou utilisation commerciale est strictement interdite sans un accord écrit préalable du propriétaire.
• Contact & Feedback : Pour signaler des bugs, proposer des améliorations académiques ou pour toute demande d'exploitation commerciale, veuillez écrire à : [e-mail].