ICT — Matrice de dissociations (notebook × claim × proxy × contrôle × réplicats × type × verdict × portée)

Statut. Document de synthèse transversal, grade C-documentaire (consolidation, pas de nouveau dispatch). Ossaturé par la factorisation 4-objets dégagée par l’audit #4 (tour 523) — remplace « la variable latente miraculeuse » comme cadre de lecture des claims. Objet. Construire la matrice canonique notebook × claim × proxy × contrôle × réplicats × type × verdict × portée qui rend l’état scientifique de la série ICT lisible d’un coup d’œil et discipline la montée en généralité. Niveau de revue. Toutes les entrées sont aujourd’hui au grade INTERNAL (produites par l’auteur des notebooks, sans réplication indépendante ni relecture externe). Échelle de progression : INTERNAL → INDEPENDENT_REPLICATION → DOMAIN_EXPERT_REVIEWED → PEER_REVIEWED. Ce niveau doit être visible (cette ligne) — c’est l’état honnête, pas une lacune à cacher (cf commentaire revue externe sur #7734). Discipline. Une entrée par (notebook, claim). Colonne type (la nature du claim) distincte de la colonne verdict (sa force) — un fait de dissociation ne « monte » jamais en théorème par glissement sémantique. Colonne verdict sobre (Établi / Fortement soutenu / Spéculatif), colonne portée explicite (régime où le claim tient). Le document ne « monte » jamais un fait de dissociation en obstruction cohomologique sans les prérequis (cf #7733 rectification A2 : H¹ ≠ 0 est candidat à obstruction, pas érigé en impossibilité sauf Kochen-Specker et Arrow). See #4588. Issue-source : #7734.

Pourquoi cette ossature 4-objets

L’audit #4 a fait apparaître quatre grandeurs que les notebooks ICT mesurent en pratique, sans toujours les nommer explicitement. Plutôt que de continuer à les superposer sous une « variable latente » générique, on les pose comme ossature de la matrice : chaque claim se lit comme un pattern de présence/absence dans cet espace, et les dissociations entre claims deviennent des patterns lisibles.

Objet	Symbole	Définition opérationnelle	Notebook-ancrage
Saillance	s_t	Ce qui est perceptiblement présent (forme, objet, token, feature activée). Grandeur présente à l’instant t, indépendamment de sa valeur.	ICT-1 (Φ sur système-jouet), ICT-8 (bifurcation), ICT-21 (features SAE)
Représentation prédictive	q_t(z)	Ce que le système croit de la cause/du futur. Cas simple p̂ : croyance réduite à un point (moyenne). Cas général : distribution sur l’espace des causes.	ICT-10 (p̂ mesuré sur fronce), ICT-12 (animats), ICT-14 (free energy)
Prégnance / valence	π_t(z)	Ce qui donne de l’importance : attraction, répulsion, urgence, valeur biologique/normative. À distinguer de la saillance (qui est présence sans valeur).	ICT-12 (champ de valence), ICT-12b/12c (valence apprise puis incarnée), ICT-19 (enjeu/stake)
Opérateur de workspace	W_t	Ce qui rend des composantes disponibles à d’autres mécanismes (décision, raisonnement, rapport, contrôle). Critère opérationnel = influence retardée sur le décours du système.	ICT-24 (ignition workspace), ICT-SAE-JLens

Pourquoi cette ossature discipline la montée en généralité. La série a cherché un scalaire unique — elle a falsifié cette recherche (Φ/F covarient, K diverge, ICT-synthèse cross-substrat). La factorisation 4-objets dit pourquoi un scalaire unique ne peut pas exister en général : les quatre objets ne sont pas superposables. Quand un claim affirme une superposition, il faut indiquer où dans l’espace 4D elle opère et où elle casse — c’est précisément ce que la matrice rend lisible.

Dissociations canoniques que cette ossature rend visibles

Cinq patterns structurels qui se répètent dans la série, chacun dans son régime propre :

Pattern	Forme	Lecture
Saillant sans importance	s_t ≠ 0, π_t = 0	Présence perceptive sans valeur — base de la publicité, des leurres. (ICT-14 contraste s forte / π nulle sur signal sinusoidal non-prédictif.)
Important mais mal prédit	π_t haut, q_t loin de la cible	Récompense élevée, représentation interne à côté. (ICT-10 verdict régime-dépendant de p̂ : illusoire sur dérive et créneau ; ICT-12c le prouve dissocié : π tient quand q̂ s’effondre en erratique.)
Bien représenté non globalement accessible	q_t bon, W_t sélectif	Information disponible localement, pas au workspace. (ICT-24 verdict dissociation : pics emergence_gain et ignitions workspace ne co-localisent pas sur S4.)
Globalement diffusé tout en étant faux	W_t large, q_t faux	Bruit propagé comme s’il était signal. (ICT-13 verdict honnête Gate 3 : la réciprocité active TFT est le point de rupture sous bruit.)
Fortement compressé non causalement utilisé	K basse, effet causal nul	Pattern mémorisé, jamais mobilisé. (ICT-17b verdict dissociatif : 2/5 proxys co-localisent avec la généralisation, 3/5 dissocient.)

Chaque ligne de la matrice situe un claim de notebook dans cet espace, avec son contrôle, ses réplicats, sa nature, son verdict, sa portée.

Matrice

Conventions : - Objet 4-tuple = (s, q, π, W) couverts par le claim. ✓ = proxy direct, ○ = proxy indirect ou partiel, — = non couvert. - Réplicats (type) = grandeur répétée, avec son type explicite pour qu’un n=5 proxys ne se lise pas comme n=5 seeds. Types : RNG-seeds / RNG-départs / coarse-grainings / substrats / proxys / régimes / phases / modèles / classes / jalon (cf commentaire revue externe sur #7734, §3). - Type = nature du claim : theorem (résultat mathématique prouvé) · established_external (résultat externe établi, reproduit) · reproduced_in_toy_model (reproduit dans le toy model ICT) · proxy_interpretation (interprétation d’un proxy) · conceptual_analogy (analogie conceptuelle non prédictive) · speculative_hypothesis (hypothèse non confirmée). - Verdict = force du claim : Établi (multi-seed ≥ 3, contre contrôle négatif, Gates falsifiables passés) · Fortement soutenu (≥ 2 seeds, Gates partiels, contrôle présent) · Spéculatif (≤ 2 seeds ou Gates non falsifiables, ou contrefactuel non exécuté). - Portée = régime de validité explicite. Si vide, le claim est non-régime-dépendant dans le périmètre du notebook (rare).

Strate 1 — tri auto-organisé

Notebook	Claim	Objet 4-tuple	Proxy	Contrôle	Réplicats (type)	Type	Verdict	Portée
ICT-1	La trajectoire de Φ oscille sans asymptote unique sur l’attracteur	s ✓, q —, π —, W —	Φ calculé par vrai PyPhi	Système-jouet AND/OR, 4 départs distincts	4 RNG-départs	reproduced_in_toy_model	Établi	Réseau de petite taille (≤ 8 nœuds), trajectoire sur 6 pas
ICT-2	Le tri auto-organisé exhibe une compétence for free (auto-réparation, délai de gratification)	s ✓, q —, π —, W —	sortedness + inversions	Réseau uni-directionnel vs bi-directionnel	RNG multi-pas (220+)	reproduced_in_toy_model	Établi	Tableaux uni/bi-directionnels ; agrégation « kin » non reproduite (cf ICT-4)
ICT-3	La dégradation gracieuse et le délai de gratification sont quantifiables	s ✓	Distributions de récupération	Cellules défectueuses injectées à fréquences variables	5 fréquences (RNG)	reproduced_in_toy_model	Établi	Robustesse linéaire jusqu’à ~30 % de défauts ; effondrement au-delà
ICT-4	L’agrégation « kin » positive émerge seulement avec degrés de liberté	s ✓, W ○	Affinité par algotype	Sans degrés de liberté (agrégation disparaît)	RNG multi-règles	reproduced_in_toy_model	Établi	Variétés répétées ; ségrégation à la Schelling si signature imposée
ICT-5	L’émergence causale (Hoel) est discriminante entre échelles	s ✓, W ○	Information effective Φ_eff	Baselines micro/macro explicites	multi coarse-grainings	established_external	Établi	Au-delà de la borne de taille PyPhi (couverture par CE 2.0)
ICT-6	La TPM estimée depuis les trajectoires de tri permet l’émergence causale multi-échelles	s ✓	TPM empirique → CE 2.0	Markov-naïf, persist	RNG multi-chaînes	reproduced_in_toy_model	Établi	Tri auto-organisé stable ; ne transfère pas tel quel aux régimes non-stationnaires
ICT-7	Le tri paraît scale-free mais possède une taille caractéristique	s ✓	MLE de Hill + KS (Clauset)	Branchement critique (exposant 3/2)	≥ 10 tirages RNG	reproduced_in_toy_model	Établi	Détection robuste quand x_min correctement choisi (sinon faux positif scale-free)

Strate 2 — morphogenèse dynamique

Notebook	Claim	Objet 4-tuple	Proxy	Contrôle	Réplicats (type)	Type	Verdict	Portée
ICT-8	Les early-warning signals (Scheffer 2009) précèdent la bifurcation pli	s ✓, W ○	Valeur propre → 0, variance ↑, autocorrélation ↑, τ de Kendall	Potentiel effectif, détrendage	RNG multi-paramètres	established_external	Établi	Modèle de pâturage de May ; leçon sans complaisance : EWS = signal local, pas déterminisme
ICT-9	L’agence est mesurable comme gain de réparation (RD − diffusion) après do(·)	s ✓, π ○, W ○	repair_gain, recovery_score	Mondes contrefactuels Pearl : RD vs diffusion pure	RNG multi-ablation, multi-seed	proxy_interpretation	Établi	Mesures naïves (pixel, cosinus spectral) produisent des fantômes ; seule la structure restaurée contrastée au contrôle passif tient
ICT-10	Le métathéorème (comptage d’équilibres ne change qu’aux plis) clôt la strate 2	s ✓, π ○	Squelette catastrophique + comptage d’équilibres	Chemin générique, modèle jouet	théorique + mesuré	theorem	Établi	Fronce canonique ; barrière basse → haute dimension non franchie par cette mesure
ICT-10 (bis)	p̂ gagne en anticipation sur trajectoire lisse, perd sur dérive/créneau	s ✓, q ✓, π ○	p̂ vs persistance, moyenne mobile, AR(1) in-sample	3 familles × 3 baselines adverses	5/5 RNG-graines sur lisse	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Régime-dépendant (lisse seulement) ; non un avantage universel du modèle interne
ICT-10 (ter)	La correspondance sémiophysique (Ch.2 Thom) : pivots ↔︎ transitions, verbe SVO ↔︎ lacet, anticipation ↔︎ p̂	s ✓, q ✓, π ✓	Correspondance nommée	—	—	conceptual_analogy	Spéculatif	Caveat de non-prédictivité (Thom lui-même) ; pont basse → haute dim via neurosymbolique/Lean/EML #4653

Strate 3 — trajectoires intégrées (régime-dépendance)

Notebook	Claim	Objet 4-tuple	Proxy	Contrôle	Réplicats (type)	Type	Verdict	Portée
ICT-11	L’échelle méso-émergente est l’échelle privilégiée pour l’agence	s ✓, W ○	repair_gain + basin_return_probability + Hoel info effective	Multi-résolutions (b ∈ {4, 8, 16, 32})	RNG multi-seed	speculative_hypothesis	Spéculatif	Les deux mesures d’agence se contredisent : repair_gain pic méso (artefact-contaminé, > 1), basin_return strictement décroissante ; verdict honnête = pas d’échelle privilégiée confirmée
ICT-12	p̂ est régime-dépendant (capture x4 sur balistique rapide, perd sur erratique)	s ✓, q ✓, π ✓	Taux de capture, évasion, irréversibilité, switching	Animat réactif (gradient instantané) vs anticipateur (p̂) ; marche aléatoire comme contrôle négatif	RNG multi-régimes	reproduced_in_toy_model	Établi	Le modèle interne paie son coût là où la source échappe au réactif et reste prévisible — ni universellement avantageux ni ruineux
ICT-12b	La valence est apprise (Rescorla-Wagner), transférable et distincte de la prédiction p̂ (banc désincarné)	s ○, q ✓, π ✓, W —	LearnedValence (π Rescorla-Wagner), 3 verdicts (transfert / distinctness / réversibilité)	Signal non-conditionné reste neutre ; prédicteur re-vêtu p̂ = 1 - π → non-distinct (contrôle négatif réfutable)	RNG-seeds (déterministe RW)	reproduced_in_toy_model	Établi	Banc désincarné (signal = index abstrait) ; p̂ = prégnance reste spéculatif (cf #7733 A1 : p̂ est représentationnel prédictif, non prégnance thomienne) — c’est ICT-12c qui l’incarne
ICT-12c	Incarné, p̂ et π se dissocient : erratique détruit p̂ mais le conditionnement tient	s ✓, q ✓, π ✓, W ○	PregnanceAnimat (p̂ + LearnedValence + hunger), matrice de dissociation (4 mesures × 3 régimes)	Neutre non-conditionné non-approché ; sans acquisition → pas de réversibilité	8 RNG-seeds	reproduced_in_toy_model	Établi	Ratio err_p̂/pers erratique 0.68–0.95 vs balistique 0.14–0.23 (p̂ détruit) MAIS transfert + engagement + réversibilité = 1 → valence ≠ prédiction, même incarnée ; mesures 4 (FE adaptive) et 5 (info prédictive) déférées
ICT-Dissociation-SaillancePregnance	La dissociation s ⟂ π (case 1/4 #9533, matrice inversée) : saillance ≠ prégnance. Prédiction falsifiée au niveau engagement total (s gates la détection), mais confirmée au niveau décision sachant détection	s ✓, π ✓, W ○	battery (s, λ indépendants), corr(engagement, π|s) vs corr(engagement, s|π) ; Spearman partiel	Animat réactif pur (π ≡ s, null adversarial)	RNG multi-seed	reproduced_in_toy_model + pre_enregistrement	Établi (nuancé)	Prédiction pré-enregistrée falsifiée sur engagement total (s prédit par transitivité) MAIS confirmée sur décision | détection (|corr(decision, π | s, det)| > 0.5, |corr(decision, s | π, det)| < 0.2) ; null réactif renverse le motif. La saillance pour VOIR, la prégnance pour AGIR. See #9533 · #9546 (PR pré-enregistrement)
ICT-12d	L’animat inhibé (Laborit) rigidifie son action sous perte de contrôle, et la dette d’irréversibilité I(R) échappe à l’action (dissociation moyen/fin, cf ICT-18b P2)	s ✓, π ✓, W ○	inhibited_action (couverture d’états, entropie d’action, efficacité cible, dette I(R)) ; 4 verdicts (detected / rigidified / lost_control + pont dette)	Animat contrôlé (α=0, couverture 8/9) vs inhibé (α=1, couverture 3/9) ; sans détection (exercice 3)	déterministe (Markov, pas de RNG)	reproduced_in_toy_model	Établi	detected=1 (erreur max 0.028 < 0.1) ; rigidified=1 (entropy_drop 0.830, chat_mean 1.0→0.123) ; lost_control=1 (efficacité −0.706, target_fraction 1.0→0.294) ; dette I(R) = 3.0 (inhibé) mesurée hors-action — Laborit jambe C2 (#7741)
ICT-13 Gate 1	TFT et Grim co-domident le tournoi Axelrod	s ✓, π ○	Score de tournoi round-robin	6 stratégies (AllC, AllD, TFT, gTFT, Pavlov, Grim)	RNG multi-tournois	reproduced_in_toy_model	Établi	Paiements canoniques T=5, R=3, P=1, S=0
ICT-13 Gate 2	Le seuil de coopération soutenable colle au Folk theorem	s ✓, π ○	δ* analytique vs numérique	(T-R)/(T-P) = 0.500	1 mesure numérique	reproduced_in_toy_model	Établi	Écart ~10 % explicable par discrétisation et stochasticité du tournoi
ICT-13 Gate 3	Sous bruit d’exécution, la réciprocité active (TFT) est le point de rupture	s ✓, W ○	Score de tournoi vs bruit ε ∈ [0, 0.40]	6 stratégies	RNG multi-ε	reproduced_in_toy_model	Établi	Contredit la prédiction Nowak-Sigmund sur ces paiements ; Grim paradoxalement le plus robuste
ICT-13 Gate 4	Les bassins d’invasion dépendent de la fraction initiale	s ✓, W ○	Bassin d’invasion contre AllD résident	Fraction initiale ∈ [0, 1]	RNG multi-fractions	reproduced_in_toy_model	Établi	TFT/Grim dès 2 %, gTFT à 34 %, Pavlov/AllC jamais (1.0)
ICT-13 (verdict global)	La robustesse stratégique est fonction du régime, pas intrinsèque	s ✓, π ○	4 Gates falsifiables combinés	—	4 Gates × RNG	reproduced_in_toy_model	Établi	Bruit + structure de paiements → la « forme stable » n’existe qu’au sein d’un environnement donné

Strate 4 — énergie libre et représentationnel

Notebook	Claim	Objet 4-tuple	Proxy	Contrôle	Réplicats (type)	Type	Verdict	Portée
ICT-14	La free energy articule anticipation (p̂) et trajectoire Φ	s ✓, q ✓, π ○	Free energy + expected free energy	Persistance, AR(1)	RNG multi-seed	proxy_interpretation	Fortement soutenu	Banc sinusoidal bruité, 300 pas ; free energy formelle tracée seulement en partie (figure rendue = cas d’application de p̂, pas la F proprement dite — honnêteté disclosure dans README)
ICT-14b	L’expected free energy (EFE) pilote l’action : composante épistémique (Bayesian surprise) + pragmatique (log-vraisemblance sous préférence C)	s ✓, q ✓, π ✓	EFE = λ·épistémique + pragmatique (nats), ablation λ=0 (greedy)	λ=0 (glouton) + bras témoin (politique uniforme)	RNG multi-seed	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Strate 4 passive → active : EFE transforme la re-description en mécanisme (l’agent sélectionne la prochaine observation). Retirer λ détruit l’exploration dirigée. See #9532

Strate 5 — réalisation de la théorie fondatrice

Notebook	Claim	Objet 4-tuple	Proxy	Contrôle	Réplicats (type)	Type	Verdict	Portée
ICT-15	Φ/F/K convergent sur le banc cross-substrat	s ✓, q ○, W ○	Φ, F, K mesurés indépendamment	Substrats témoins (random, persistance)	4-5 substrats	speculative_hypothesis	Spéculatif	Verdict honnête : Φ et F covarient, K diverge ; le triplet ne converge pas universellement ; ICT-15b (sensitivity) et ICT-15c (meta-proxy obstruction) creusent
ICT-15b	La sensibilité locale s_max borne le degré global deg_proxy : transpose du théorème de Huang 2019 (s(f) ≥ √deg(f)) au zoo ICT	s ✓	boolean_sensitivity, multilinear_degree, s_max vs √deg_proxy	Borne spectrale Huang (A² = n·Id, entrelacement Cauchy)	fonctions OR/ET/MAJ/parité (exemples guide)	established_external + reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Théorème de Huang établi (externe, 2 pages) ; la borne globale ICT s_max ≥ √deg_proxy est conjecturale (candidate). Fonctions symétriques usuelles satisfont largement ; cas tendus = fonctions spécialisées (tribes) non testées ici. See #7288
ICT-15c	Le motif de désaccord entre proxys est stable cross-substrat = obstruction informative (≠ dispersion d’échelle)	s ✓	Vecteur d’obstruction (a−b)/(\|a\|+\|b\|+ε), mean_norm_L2, verdict STABLE/NOISE	f(x)=x%2 saturait (artefact plafonné) → f(x)=x (identité) restaure un panel non-plafonné	4 substrats (Gray-Scott, Axelrod, Grokking, May)	proxy_interpretation	Spéculatif	Candidat obstruction (régime 2, pas érigé en obstruction cohomologique régime 3 — cf garde-fou A2). Verdict falsifiable STABLE si mean_norm_L2 ≤ 0.05. See #7395
ICT-15d	La cochaîne de Čech pondérée discriminate les substrats (NON_TRIVIAL = les proxys ne se recollent pas en 1D)	s ✓	mean_coboundary, s2_over_s1, effective_rank, verdict TRIVIAL/NON_TRIVIAL	Sanity check + 4 substrats ICT-15c	4 substrats × 3 proxys × fenêtrage	reproduced_in_toy_model	Spéculatif (réserve de non-discrimination — voir § ICT-15d-corr)	4/4 substrats NON_TRIVIAL sur la mesure courante ; l’« honnête négatif 0/4 » de la version précédente mesurait un sensitivity.py défectueux (réparé par #9792). Réserve : la sortie reste dominée par la SVD (s2_over_s1, effective_rank) ; le contre-exemple axelrod (mean_cocycle=0, obstruction_ratio=0, sign_consistency=0) ne consulte ni le nerf ni H¹. Le verdict ne porte pas l’énoncé « Čech discrimine les substrats ». Issue #7744 closed-archived.
ICT-15e	La trajectoire de réparation est un signal distinct d’un random walk calibré (recouvrabilité = agentivité, ≠ simple gain)	s ✓, q ○, π ○	Distance de Mahalanobis sur signature 5-D, seuil p95 par permutation null	Random walk calibré sur mêmes extrema + 1 contrôle structural ; conjecture pré-enregistrée	3 configs Gray-Scott (pearl/spots/seed=7)	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	CONFIRMED sur substrats à dynamique réaction-diffusion informative (signature slope_ratio élevé) ; FALSIFIED sinon (random walk reproduit la structure) — verdict nuancé honnête, pas universel. See #8077
ICT-15g (banc appris)	Sur l’hypercube vrai (degré de Fourier-Walsh RÉEL des tables réalisées, ≠ proxy de masse #9771), le ratio s_max/√deg des fonctions apprises par petits réseaux chevauche la bande des fonctions aléatoires de même degré ; l’entraînement adversarial discret (pire voisin Hamming-1, λ=0,5) ne produit aucune baisse de s_max ni du ratio dans les paires qualifiées de ce banc à 3-4 bits — critère déclaré (Δs_max, proxy de la quantité de l’issue) : 28 paires appariées, 27 Δs_max=0, 1 Δ>0, 0 Δ<0, médiane 0 → FAIL ; complément post-revue sur le ratio : 26 Δratio=0, 2 >0, 0 <0, médiane 0 (descriptif, sans critère déclaré)	s ✓	ratio s_max/√deg avec s_max exact sur Q_n (définition de Huang, distinct de la sensibilité sur graphe de transition observé du banc hérité) ; Δratio apparié mesuré explicitement (post-revue)	Réseau non entraîné (même init) + bande aléatoire appariée en degré (n=3 exhaustive : 256/256 ; n=4 : 3000 tirages) ; garde anti-constance comptée honnêtement (17/80 = 21,2 % dégénérés, sous le seuil 1/3)	4 RNG-seeds (0/1/7/42) × 5 cibles (OR/AND/MAJ/PAR/TRI_bal) × 2 régimes × n ∈ {3, 4} — plan d’analyse déclaré avec amendements de calibration documentés sur graines disjointes {11, 22} (pas d’horodatage indépendant externe)	reproduced_in_toy_model	TESTÉ (FAIL du critère déclaré Δs_max, sans re-seuillage ; pas de déplacement du ratio détecté non plus)	CPU 3-4 bits, MLP 16 cachées, 75 % couverture, budget fixe 400 étapes. La borne Huang vérifiée mécaniquement (0/118 tables réalisées, 256/256 à l’exhaustif n=3) — c’est le déplacement adversarial qui est non détecté, pas la borne qui tombe. Grille λ testée : {0 (= normal), 0,5, 1} : à λ=1 le terme adversarial bloque l’apprentissage (λ écarté à la calibration sur graines disjointes {11, 22} ; taux de dégénérés non conservé dans une sortie committée), à λ=0,5 aucun déplacement détecté ; les valeurs intermédiaires (0,5 < λ < 1) non testées. Chevauchement de bande ≠ indistinguabilité statistique (aucun test formel). Δs_max = 0 n’implique pas même table : une paire (n=4, TRI_bal_4, graine 7) garde s_max = 4 mais passe de deg 4 à deg 3 (Δratio = +0,309). Lecture bornée aux régimes testés, ne généralise pas aux grands n. Le statut « transposition conjecturale » du banc hérité (graphes de transition) est conservé. See #17977
ICT-16	F = partie résiduelle de K + bosse complexité-entropie	s ✓	MDL two-part code	Modèles témoins sans bosse	RNG multi-source	established_external	Établi	Bosse Crutchfield-Feldman 1998 mesurée à H* ≈ 1.99 bits/symbole ; cave emptor : un seul couple (modèle, famille de sources) dans la figure rendue
ICT-17	L’ε-machine (Crutchfield) ≠ Hoel : deux lectures de l’émergence causale	s ✓, W ○	États causaux + complexité statistique + entropie d’excès	Hoel info effective, CE 2.0	multi-substrat	conceptual_analogy	Fortement soutenu	Dissociation reconnue mais pas hiérarchisée
ICT-17b	2/5 proxys dissocient du progrès de généralisation pendant le grokking	s ✓, q ○	‖w‖², Fisher-MDL, 1-test_acc, trace de Fisher, pred-zlib	Baseline avant-grokking	5 proxys	reproduced_in_toy_model	Établi	3 co-localisent (‖w‖², Fisher-MDL, 1-test_acc) ; 2 dissocient (trace Fisher, pred-zlib). Verdict honnête dissociatif (#7268)
ICT-17b (jonction ICT-18)	Le sonar σ(t)/B_work(t) fenêtré (panel 4 bits) peut-il coïncider avec le saut de grokking ? P-σ et P-B pré-enregistrées : INCONCLUSIVE toutes deux	s ✓, q ○	σ de Schnakenberg + B_work, fenêtres 20 checkpoints stride 2	C1 null mélangé (20 perms, seuil +2 SD) ; C2 témoin wd=0 — grokke (te_acc 0.519 @ 4000), donc invalide	2 graines RNG	reproduced_in_toy_model + pre_enregistrement	Spéculatif	C1 False aux fenêtres du saut et du max (4 tests), pics σ éloignés du saut (centres step 3550 / 650) ; le témoin σ max 12.777 ≈ graines (12.756 / 12.253), mais C2 est ininterprétable ; B_work culmine 18/16 fenêtres APRÈS le saut (τ post-saut +0.446 / +0.559), cas non couvert par le FAIL pré-enregistré. Aucun verdict général de non-discrimination ; protocole #17975
ICT-18	Forcer une trajectoire ICT à devenir réversible mesure sa production d’entropie	s ✓, q ○, π ○	Distribution stationnaire, inversion temporelle, σ de Schnakenberg	Détailed balance (σ = 0)	4 substrats	reproduced_in_toy_model	Établi	GPU-free ; ancré ICT-3 competency for free
ICT-18b P1	Le budget B_state s’épuise au pli de bifurcation	s ✓, q ○	B_state (Monte-Carlo primaire)	B_work (témoin)	substrats S2/S4/S3	reproduced_in_toy_model	Établi	Co-varie avec les EWS d’ICT-8 ; B_state ≪ B_work en pré-pli
ICT-18b P2	Dissiper plus (↑ σ) ne régénère pas plus (B_state stable)	s ✓, q ○	σ vs B_state	Substrat témoin (dissipation sans structure)	substrat S4 (Gray-Scott)	reproduced_in_toy_model	Établi	Verdict dissociation : la réversibilité se dissocie en un moyen (σ) et une fin (compétence de régénération) ; on mesurait son coût, pas sa finalité
ICT-18b P3	La monoculture stratégique (Axelrod 6 stratégies) porte une dette d’irréversibilité culturelle	s ✓, q ○, W ○	B_state sur Axelrod	Axelrod multi-stratégies vs tournoi homogène	substrat S3	reproduced_in_toy_model	Établi	Dette détectable, magnitude dépendante de la distribution initiale
ICT-19	L’enjeu I_stake (récupérabilité Levin) est mesurablement distinct du moyen I_thermo (σ)	s ✓, π ✓, W ○	{I_thermo, I_stake} (jamais agrégé)	S5 = pur dissipateur (contrôle négatif obligatoire)	substrats S1-S5	proxy_interpretation	Établi	ICT-19b raffinement : repair_gain +0.82 ± 0.27 sur S4 (espace de champ)
ICT-20	Changepoints, EWS et hystérésis sont détectables en feature-space	s ✓, q ○	Changepoint + EWS	Calibration baseline	RNG multi-seed	proxy_interpretation	Fortement soutenu	Calibration = proxy direct sans commit sur la nature de la transition
ICT-21	Les features SAE Qwen-Scope (jalon 9B) tracent une trajectoire d’états discrets	s ✓, q ○	Top-k features SAE (W64K-L0_50)	Modèle non-finetuné	1 modèle (9B-Base)	reproduced_in_toy_model	Établi (jalon)	Scope = 9B ; panneau cross-échelle (gamme Qwen3/Qwen3.5 700M → 120B) = chantier #5105 / #7396 à part, non livré ici (cf #7733 rectification A4 : SAE = toute la gamme, invariants cross-échelle attendus)
ICT-22	Le transformer (4ᵉ substrat) s’intègre au banc cross-substrat	s ✓, q ✓, W ✓	Double contrôle passif/actif	Tri, Gray-Scott, Axelrod (3 substrats témoins)	1 modèle LLM 9B	reproduced_in_toy_model	Établi	GPU-required ; intégration cross-substrat effectivement négative (LLM = le plus faible sur Φ/F/K)
ICT-23	Le désalignement émergent est modélisable par fronce (V(p; a, b))	s ✓, q ✓, π ✓	Pli a = -(transgression cumulée) × (charge sémantique)	Inoculation (P0) — protocole arXiv:2511.18397	régime in-context	conceptual_analogy	Fortement soutenu	Jouet + mesure in-context ; l’inoculation aplatit le potentiel (a ≥ 0 → monostable)
ICT-Argumentation (Phase B)	5 classes de drift Argumentum portent des dissociations croyances/structure causale mesurables	s ✓, q ✓, W ○	Φ-trajectoire sur graphes d’arguments	Classes : IN_SYNC / SRC_DRIFT / TRAD_DRIFT / MISSING_LANG / ORPHAN_ROW	multi-classes RNG	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Banc T2 Argumentum ; sub-grain Phase B du zoo ICT
ICT-24 Gates 22-23	L’ignition workspace (Baars) et l’emergence_gain (Hoel) ne co-localisent pas sur S4	s ✓, W ✓	Séries Gini + événements d’ignition persistants + fan-out + emergence_gain event-triggered	Contraste synthétique (+0.44)	RNG multi-seed	reproduced_in_toy_model	Établi	Verdict dissociation : les deux lectures IIT↔︎GWT capturent des choses différentes sur S4
ICT-24 Gate 24	Le clamp sélectif d’une feature workspace modifie causalement l’ignition	s ✓, W ✓	Ablation sélective	Substrat non-clampé	phase GPU 2	reproduced_in_toy_model	OPEN	Coordonnateur GPU2 ; verdict en attente
ICT-SAE-JLens	SAE Qwen-Scope ≠ jacobien J-Lens neuronpedia sur le même modèle	s ✓, W ○	Features différentielles (K_DIFF = 64), séries de concentration, matrices de séparation, dégradation top-k	4 fixtures pré-extraites	1 modèle (9B-Base, couche 16)	reproduced_in_toy_model	Établi	GPU-free ; banc numpy-only confrontant deux lentilles du même workspace
ICT-25a (bras N)	L’uptake d’une faille annoncée croît avec la taille du modèle sous GRPO à récompense hackable — sans gain de capacité mathématique	s ✓, π ✓, q —, W —	GRPO × récompense hackable (HACK = 2.0 > math = 1.0), QLoRA 4-bit, 120 steps — hack_late	Bras Np (informé-mais-interdit), mêmes paliers/graines	4 RNG-seeds (0/1/7/42) × 3 tailles (1.5B/7B/14B)	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Pente N hack_late 0.2271 → 0.4396 → 0.9375, intervalles disjoints ; mc_late sans gain comparable. Périmètre (#15061) : saisie d’une faille annoncée — le few-shot révèle le token dans tous les bras ; découverte spontanée (4e bras sans annonce) hors périmètre. Quatrième palier (32B, #17724) mesuré mais non publié ici : hack_late = 0.8604 < 0.9375 (14B), sur 4 graines — la lecture « croît avec la taille » tient sur les trois tailles publiées et n’est pas monotone au 4e palier ; la cause est instruite côté budget (run 240 steps, 4 graines, runs/ict25a_N_32B_steps240.json, #17856) : doubler l’entraînement ne déplace pas le plateau — hack_late fenêtre 120-240 = 0.8490 ± 0.0161 vs 0.8604 publié à 120 steps, Δ(fenêtre) = +0.0156 ± 0.0329 indiscernable de zéro, mc_late tout aussi saturé (0.620 ± 0.022) — l’hypothèse « sous-entraînement à budget fixe » est écartée à horizon doublé (plateau réel à ~0.85) ; le mécanisme du plateau (pourquoi 32B < 14B) reste ouvert, l’ancre conditionnelle 14B@240 n’est pas requise (lecture non ambiguë). Artefacts runs/ict25a_N_*.json (#14915, #15003, #17724) et runs/ict25a_N_32B_steps240.json (#17856) ; recalcul et stratification par taille : python -m ict.stratification (ict/stratification.py, #17740), qui reproduit cette pente et les intervalles disjoints, et rougit si un run regenere les fait deriver (controle --check-published)
ICT-25a (contraste Np)	Le préfixe interdit-explicite ne produit pas de retenue monotone : l’écart Np-N change de signe entre 7B et 14B	s ✓, π ✓, q —, W —	Δ hack_late (Np-N) par graine (0/1/7/42), QLoRA 4-bit, 120 steps	Bras N silencieux, mêmes paliers/graines	4 RNG-seeds × 3 tailles, signe cohérent par palier	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Δ @1.5B +0.0333/+0.0083/-0.0333/-0.0083 (bruit) ; @7B +0.0500/+0.1583/+0.1333/+0.0667 ; @14B -0.1333/-0.1167/-0.2167/-0.1583 ; @32B (mesuré, non publié) -0.6083/-0.5750/-0.5667/-0.7333, signe − cohérent avec 14B. Effet le plus stable du préfixe = légère baisse de mc_late aux deux extrêmes (coût de précision, pas retenue) — observation à répliquer avant toute lecture « Np retient ». Bras I retiré (#15061 : une graine au plus petit palier = piège de lecture) ; persona/rewardspy hors périmètre ICT-25a. Artefacts runs/ict25a_Np_*.json (#15439) ; l’ecart par graine et le changement de signe sont recalcules par python -m ict.stratification (ict/stratification.py, #17740), qui declare 1.5B mixed (signes ++--) et ne prononce aucun verdict de significativite — le seuil de 4 graines est atteint depuis #17724, mais la conjonction edge ≥ 2σ et Diebold-Mariano n’est pas évaluée par le module
Hoffman FBT — Truth ≡ Fitness-only (toy 2-bit, case 11 #8182)	À N=4 ontic, M=2 sensory (compression 2:1) et prior uniforme, l’évolution de α ∈ [0, 1] sous pression Truth ou Fitness-only converge au même α* et les payoffs (self + transfer) sont identiques	s ✓, q —, π ○, W —	α* (canal markovien, P(x=canonical(w)|w) = α) + self-payoff + transfer cross-paysage	α ∈ {0, 0.5, 1} (nulls α=0 déterministe inversé, α=0.5 bruyant, α=1 déterministe canonique)	5 RNG-seeds × 4 paysages × 200 pop × 500 gen	reproduced_in_toy_model + pre_enregistrement	INCONCLUSIVE (null de référence)	Toy 2-bit : α*_truth = α*_fit sur les 4 paysages (gap = 0.000) ; self-payoffs et transfer payoffs identiques. Le théorème FBT requiert N >> M ; à N=4, M=2, les deux stratégies sont mathématiquement équivalentes (moyenne sur fibre = MAP-trackée sous prior uniforme). Prédiction de scaling : à N=8+ la dissociation doit émerger (gap ≥ 0.05). See #8182 case 11 (po-2024, 2026-09-03).
Hoffman FBT — DISSOCIATION ÉMERGENTE (toy 3-bit, case 12 #8182)	À N=8 ontic (3 bits), M=2 sensory (compression 4:1), l’évolution de α diverge entre Truth et Fitness-only sur 4/8 paysages avec gap ≥ 0.10 ; la direction du gap dépend du paysage	s ✓, q —, π ○, W —	α*_truth vs α*_fit par paysage, self-payoff, transfer cross-paysage	α ∈ {0, 0.5, 1} (N1/N2/N3) + 8 paysages non-uniformes (4 hérités + 4 bit2 family)	5 RNG-seeds × 8 paysages × 80 pop × 200 gen	reproduced_in_toy_model + pre_enregistrement	DISSOCIATION ÉMERGENTE (toy 3-bit)	Toy 3-bit : L_bit0/L_bit2/L_bit2_complement → gap +0.360 (Truth tolère plus de bruit) ; L_pairity_3bit → gap -0.191 (Truth exige moins de bruit) ; L_bit1/L_parity/L_anti/L_random_3bit → null (hérité case 11). Cause structurelle : à N=8, la fibre {w : canonical(w)=x} a cardinal 4, et MAP exploite la structure intra-fibre que Fitness-only moyenne. Direction du gap dépendante du paysage : cohérent avec FBT Theorem 4 où la stratégie gagnante dépend du paysage. See #8182 case 12 (po-2024, 2026-09-04).
Combination problem — bond ⟂ agrégation (pavages tournés, case 13 #8182)	La composition STRUCTURÉE (unanimité → une contribution, discorde → exclusion) ne bat l’AGRÉGATION (produit de toutes les lectures) que sous attaque majoritaire (κ > 1/2) ; sous 3 lecteurs partagés, les deux modes coïncident mécaniquement	s ✓, q —, π ○, W —	gap_bit = précision par coordonnée (glué − agrégé), médiane 5 seeds	m=1 (ρ=0) et m=2 (ρ=1/2) : gap = 0 exact ∀κ (mécanique) ; CTRL m=3, D=24	3 bras m × 7 κ × 5 RNG-seeds × 200 états	reproduced_in_toy_model + pre_enregistrement	TESTÉ (crossover localisé)	v1 (anneau D=8) invalidée par son propre contrôle mécanique (gap(ρ=0) = −0.345 au lieu du 0 exact : enroulement, 3∤8) — cause racine identifiée, dérivation corrigée (erreur par lecture p̄ = 0.2+0.6κ : la v1 confondait unités corrompues et lectures fausses), re-verrouillée v2 AVANT re-run (2026-09-14T11:12Z). Mesures m=3 : κ<1/2 → gap_bit < 0 (−0.156 → −0.050 en rétrécissant) ; κ>1/2 → gap_bit > 0 (+0.014 à réalisé 0.583, +0.061 à 0.667) ; CTRL D=24 : +0.111. Le bond ne paie que dans les mondes où la majorité des micro-sujets mentent. See #8182 case 13 (po-2024, 2026-09-14).
Boundary problem — connectivité ⟂ cause commune (recollement, case 14 #8182, seconde opérationnalisation après case 6 INCONCLUSIVE)	Une frontière topologique qui coupe un broadcast pur est INVISIBLE au recollement (ratio ≈ hasard), tandis qu’une frontière DISPERSÉE alignée sur une cause locale est punie (ratio ≫ hasard) : l’observable recollement suit la cause commune, pas la connectivité de champ	s ✓, q —, π —, W ○	D(P) = E_t[std_p(lecture_p(t))], ratio = D(frontière)/médiane D(null apparié en tailles, M=200)	S1 topo-coupe-broadcast (attendu ≈ 1) ; S2 cause-dispersée-champ-connexe (attendu ≥ 1.5) ; S3 CTRL aligné (attendu ≥ 1.5) ; P1 mécanique D({tout})=0	3 substrats × 5 RNG-seeds × T=400	reproduced_in_toy_model + pre_enregistrement	TESTÉ (dissociation à deux régimes)	Instrument v1 (ρ*=0.6) invalidé par sa propre grille : marge de seuil 1.7σ au plateau croisé 0.538 → règle fonctionnelle effondrée en une composante sur 2/5 seeds S2 (ratios inf de garde, PAS une preuve) — re-verrouillé v2 ρ*=0.75 + REJET_PROTOCOLE sur effondrement AVANT re-run (c.5709502555, 2026-09-17T05:45:49Z). Mesures v2 : S1 ratios [0.933, 1.033, 1.064, 1.011, 0.988], médiane 1.011 — dans la bande pré-enregistrée [0.75, 1.30] : le recollement ne ratifie NI ne punit le sur-découpage du broadcast (sous-détermination du boundary problem rendue quantitative). S2 ratios [2.864, 2.855, 2.792, 2.823, 2.903], médiane 2.855 : la frontière que la connectivité de champ rejette (champ uniformément connexe, B_topo = {tout}) est punie par le recollement. S3 CTRL [2.844…6.253], médiane 2.892. La réponse EM-topologie et la réponse cause commune dissociées : le recollement suit la seconde. Distinct de la case 6 (observable kick-propagation Kuramoto, INCONCLUSIVE) — deux voies indépendantes sur la même question famille. See #8182 case 14 (po-2024, 2026-09-17).
Confabulation — consécration de l’erreur ⟂ broadcast non-discriminant (workspace à seuil, case 15 #8182, seconde opérationnalisation après case 3 #15915 SAE INCONCLUSIF PAR CONSTRUCTION — pattern case 6 → case 14)	Une workspace à adoption seuillée (alignement contenu-lectures + gain β d’ignition) consacre une erreur systématique cohérente (inversion d’un sous-bloc de b latents sur K) presque aussi efficacement que le vrai contenu (CF = propa(b=2)/propa(b=0) ≥ 0.80) tout en restant discriminante : contenu faux structuré et contenu aléatoire propagent à des taux séparés (Δ ≥ 0.15), et l’inversion globale est rejetée (propa(b=K) ≈ 0)	s —, q ✓ (contenu vrai/faux/aléatoire), π —, W ✓ (ignition + gain β)	CF, Δ = propa(b=2) − médiane propa(aléatoire), et grille dose-réponse b ∈ {0, 2, 4, 6, 8, 16} (non-croissante, chute totale ≥ 0.80)	null adversarial = M=200 contenus iid uniformes (pas de q) ; P4 rejet de l’inversion globale (≤ null − 0.10) ; P5 élévation du contenu aléatoire par l’ignition (β=0 vs β=0.35, ≥ 0.15)	K=16 latents ±1, N=48 consommateurs (s=4, σ_read=0.60), β=0.35, θ=0.45 ; 5 seeds × M_null=200 ; CPU-only	reproduced_in_toy_model + pre_enregistrement	TESTÉ (CONFIRMÉ — consécration ET discrimination, sur substrat contrôlé)	Motif de la seconde opérationnalisation : le taux SAE de la case 3 saturait (0.80-1.00) sur tous les bras — l’instrument ne pouvait trancher ; ici la fausseté du contenu est un paramètre du générateur (grille dose-réponse impossible sur SAE). Mesures 5/5 graines : CF 0.917-1.000 (médiane 0.938) ; Δ +0.500 à +0.542 ; inversion globale 0.000 partout ; lift du contenu aléatoire par l’ignition 0.19-0.23 → 0.42-0.44. Amendement v1→v2 AVANT re-run (c.5709716652) : P1 « strictement décroissante » insatisfiable par construction au plafond (quantification 1/48, pas plat seed 7 épinglé en test) ; P5 bras vrai saturé (adoption locale seule 0.92-1.00 — redondance des canaux à ce SNR, documentée comme donnée), gain mesuré sur le bras aléatoire. Les jambes de substance (P2 consécration, P3 dissociation, P4 rejet) n’ont jamais été re-seuillées. See #8182 case 15 (po-2024, 2026-09-17).
Alertness tonique ⟂ saillance phasique (gain non-partitionné, case 16 #8182 — Metzinger MPE 2020, complément dual de la case 4 : conscience sans selfhood)	Un gain de disponibilité lent, global, sans contenu (l’étage tonique τ, le « preparatory to treat and respond » de Posner) amplifie uniformément la propagation de contenu nouveau : P1 R_alert = propa(τ haut)/propa(τ bas) médiane ∈ [1.2, 3.0] ET P2 max_k g_k/min_k g_k ≤ 1.25 (≥ 4/5 graines) ; tandis qu’un module de saillance phasique orienté-contenu au même budget de gain total hiérarchise : P3 max_k g_k/min_k g_k ≥ 2.0 (≥ 4/5 graines) — l’attente de connaissance amplifie sans sélectionner, la saillance sélectionne sans être une attente	s ✓ (bras adversarial phasique), q ✓ (contenus injectés), π —, W — (manipulateur = τ, pas d’ignition)	R_alert, gain par canal g_k = propa_k(τ haut)/propa_k(τ bas), ratio max_k/min_k par bras (tonique vs phasique)	Null (a) substrat sans étage tonique à couplage global apparié : R_alert médiane ∈ [0.9, 1.1] (c’est la hiérarchie lente/rapide qui porte le gain) ; Null (b) phasique non-hiérarchisé (< 2.0) → NON CONCLUSIF_INSTRUMENT ; portes plancher/plafond : propa(τ bas) < 0.05 ou propa(τ haut) > 0.95 sur ≥ 3/5 graines → NON CONCLUSIF_INSTRUMENT (leçon cases 8b/8c)	Jouet CPU-only 2 étages : τ scalaire × K=4 canaux, N=48 consommateurs lisant s=2 canaux (contenu unicast, adoption seuillée — famille 14/15) ; bras phasique à budget apparié par contenu moyen (compétition inter-contenus) ; 5 seeds (0/1/7/42/99) × M=200 paires	reproduced_in_toy_model + pre_enregistrement	TESTÉ (SUPPORTED — dissociation à deux régimes)	Amendement pré-exécution v1→v2 scellé AVANT le run (plafond structurel du bras phasique v1 : à masse de seuil appariée par consommateur, max_k g_k ≈ 1.6 < 2.0 par concavité du gain — le défaut case 15/P1 ; re-spécifié en compétition inter-contenus à appariement par contenu moyen, bandes inchangées). Calibration gelée sur graines disjointes (11/22/33) : θ=2.0, Δ_to=0.7 (propa(τ bas) médiane 0.245, R_alert 1.603 — jamais relues sur les graines de test). Mesures 5/5 graines : R_alert 1.601–1.634 (médiane 1.619 ∈ [1.2, 3.0]) ; uniformité tonique 1.040–1.108 (5/5 ≤ 1.25) ; hiérarchie phasique 2.087–2.210 (5/5 ≥ 2.0 — marge mince : min 2.087, rapportée) ; propa(τ bas) 0.240–0.247, propa(τ haut) 0.389–0.396 (aucune porte) ; contrôle mécanique exact 5/5. Banc : ict/tonic_alertness_gain.py + ict/tests/test_tonic_alertness_gain.py (10/10) + ict/results/tonic_alertness_gain_results.json. Porte plafond dormante dans la zone utile (contenu unicast : les non-lecteurs du canal dominant restent à adoption ~0.5, propa_haut plafonne ~0.75 — la porte ne tire que sur seuil négatif profond, documentée au test). Source primaire lue intégralement et archivée au gisement : Metzinger, « Minimal phenomenal experience », PhiMiSci 1(I)7 (2020), DOI 10.33766/jphims.1128. La case 4 (MPS) testait le selfhood sur SAE (INCONCLUSIF, saturation broadcast) ; la case 16 teste la thèse §4 — l’expérience minimale comme modèle de capacité sans contenu, propriété structurelle = non-partition (« the as-yet-unpartitioned nature of this space », l.1234). Greffe strates-adjonctions (lecture grade C) : l’espace « as-yet-unpartitioned » = avant l’adjonction de partition (Cohesion ∮ de Schreiber) — horizon d’interprétation, pas un claim testé. Pré-enregistrement intégral : metzinger-mpe-pre-enregistrement.md. See #8182 case 16 (po-2027, 2026-09-21).
Attracteur harmonique ⟂ énergie (valence comme symétrie, case 17 #8182 — STV Gómez-Emilsson/Johnson : thèse centrale QRI, même premier auteur que les cases 6/14 mais claim distinct — le pattern MPS/MPE de la case 16)	À couplage faible (régime des langues d’Arnold), l’indice dynamique de qualité d’attracteur v (le « settling on basins of symmetry » de la source, opérationnalisé en fraction de paires verrouillées m:n — amendement v3) suit la consonance σ de la configuration de fréquences : P1 Spearman ρ(v, σ) ≥ 0.6 (≥ 4/5 graines) ; P2 sous perturbation d’énergie ±10 %, |ρ(v, E)| ≤ 0.2 (≥ 4/5) — « It’s not the energy that feels good. It is the end result, the attractor » ; P3 discriminateur jhana/crise à cohérence brute initiale appariée : CV(r\|non-harmonique) / CV(r\|harmonique) ≥ 2.0 (≥ 4/5) — la cohérence haute ne suffit pas, « it must be harmonic structure »	s —, q ✓ (configuration de fréquences = l’objet formel isomorphe), π ✓ (v comme valence-proxy — la lecture STV), W —	ρ(v, σ) ; corrélation partielle ρ(v, E) sous perturbation ±10 % ; ratio des CV de r par famille (H/N) ; r̄ par famille	Null (a) σ permuté : |ρ| ≤ 0.2 en médiane (contrôle de chance) ; Null (b) couplage fort (K_c × 8) : P1 ρ < 0.2 → NON CONCLUSIF_INSTRUMENT ; portes : r̄(H) < 0.3 ou > 0.95 sur ≥ 3/5 graines → NON CONCLUSIF_INSTRUMENT ; contrôle mécanique : K_c = 0, phases libres dans l’enveloppe analytique ± tolérance	Kuramoto K=8 à couplage global harmonique fixe non accordé H(φ) = Σ_{h≤4} sin(hφ)/h (amendement v2 : le couplage sin pur ne produit que des locks 1:1), CPU-only numpy RK4 vectorisé (DT 5e-4, T 40, sous-échantillonnage 10) ; M=120 configurations-échelle + 40 paires appariées par graine ; bras N de P3 = 6 fréquences proches + 2 irrationnelles (étallement apparié) ; exécution parallèle (5 graines + jambe forte, 6 jobs, 20 cœurs — 16,8 min) ; K_c = 32.0 gelé sur graines disjointes 11/22/33 (r̄(H) médiane 0.6587 ∈ [0.5, 0.8] — fenêtre scellée, pas le repli variance) ; 5 graines de test (0/1/7/42/99)	pre_enregistrement	TESTÉ (NON CONCLUSIF_INSTRUMENT — null b)	Sources primaires archivées au gisement (recherche auteur+titre, identité vérifiée) : Johnson, Principia Qualia (2016, PDF 84 p., opentheory.net) ; Gómez-Emilsson, « STV 2020 Overview » (qri.org) ; Johnson, « Qualia Formalism and a STV » (2023) — spot-checks firsthand 5/5 des citations pivots (« harmony feels good because it’s symmetry over time » ; « not the energy that feels good / the attractor » ; jhana-vs-crise harmonic structure ; 17 wallpaper groups ; Plomp & Levelt 1965). Anti-duplication : la case s ⟂ π (Vervaeke hook) teste l’orthogonalité des canaux saillance/valence — la case 17 teste la forme de la valence ; les cases 6/14 créditent Gómez-Emilsson & Percy pour la frontière, un claim différent. Exécution 2026-09-21 (po-2027), après amendements pré-exécution v2 §6bis + v3 §6ter et gel K_c §6quater — bandes, graines, nulls, portes et verdicts inchangés. Mesures 5/5 graines : P1 ρ(v, σ) = 0.081 / 0.122 / −0.037 / 0.125 / 0.020 (0/5 ≥ 0.6) — indiscernable du null permuté (médiane |ρ| 0.067) ; P2 |ρ(v, E)| = 0.315 / 0.419 / 0.310 / 0.418 / 0.359 (0/5 ≤ 0.2 : sur ce substrat v n’est pas indépendant de l’énergie — les amplitudes entrent dans le couplage par a_i a_j) ; P3 ratio des CV ≈ 1e−15 (0/5 ≥ 2.0) : le bras N ne se contente pas d’être « cohérent sans structure », il collapse en lock 1:1 parfait (r̄(N) 0.9999 pour 4 graines, 0.750 pour la graine 0 ; CV ≈ 0) — r ne distingue pas cette cohérence triviale, l’observable de P3 est structurellement aveugle au contraste même qu’elle visait (P3 reste au scellé : pas d’amendement post-hoc). Aucune porte déclenchée (r̄(H) 0.6588 sur 5/5, contrôle mécanique exact 5/5), null (a) vert. Le verdict tombe sur la branche pré-enregistrée « null (b) : ρ < 0.2 » — avec une précision qui compte : la lecture littérale de cette branche (« saturation — tout entraîne ») n’est pas ce qui est mesuré, puisque v garde son étendue au point de travail (0.214–0.536, moyenne 0.355, écart-type 0.086 sur 120 configurations, aucune à v = 1) et que σ couvre 0.23–1.00 : c’est la décorrélation qui se reproduit aux deux couplages, pas la saturation. Lecture bornée : cet instrument ne peut pas arbitrer la thèse ; il ne la réfute pas et ne la soutient pas. Résidu nommé pour une seconde opérationnalisation (pattern case 6 → case 14) : un observable de P3 qui mesure la structure du lock (au-delà de son existence) et un point de travail hors du régime où l’hétérogénéité d’amplitude pilote le verrouillage. Banc : ict/stv_valence_symmetry.py + ict/tests/test_stv_valence_symmetry.py (15/15) + ict/results/stv_valence_symmetry_results.json. Pré-enregistrement intégral : stv-valence-symmetry-pre-enregistrement.md. See #8182 (la veille ne se clôt pas sur une tranche).
ICT-47	Les cinq catégories de douleur partagent une direction commune distincte de la peur (inter-cos 0,60–0,65 ; douleur×peur 0,50–0,66)	π ✓, q ○	Diff-in-means fin d’énoncé, bloc médian (2B : 12/24 ; 9B : 16/32)	Directions peur/tristesse en référence ; recouvrement deuil psych~sadness 0,82 documenté	5 catégories × 4 couches × 2 substrats (classes, modèles)	proxy_interpretation	Fortement soutenu	Qwen3.5-{2B,9B}-Base, corpus manuel 9×24 apparié en thème ; cluster psycho/sociale/morale 0,76–0,83, cognitive la plus distante
ICT-47	Après retrait de la détresse partagée, pain se dissocie de fear/sadness (0,71→0,31 ; 0,76→0,45 à 2B ; 0,27/0,43 à 9B ; diagonales fear/sad 0,92–0,94) MAIS pain~valence reste non résolu (0,94 à 2B, 0,93 à 9B)	π ✓	Cosinus + sondes MM sur activations résiduelles ; matrice 4D (écart diag/hors-diag 0,19 à 2B, 0,24 à 9B)	Direction D_shared (émotionnel négatif vs reste) retirée ; corpus neutre en référence	2 substrats (modèles)	proxy_interpretation	Fortement soutenu (borné)	Échelle 2B→9B de la série : la disjonction pain/valence du papier (grande échelle) n’est pas résolue — soit >9B requis, soit l’axe « valence » (positif vs neutre) est l’axe de négativité dans ces substrats
ICT-47	L’axe pain est causalement actif : steer top-64 dims déplace le readout (+0,18 vs aléatoire apparié 0,00 / sham 0,00) et le banc d’action (−D +0,09 / +D −0,05 / random 0,00, 8 scénarios concordants)	π ✓, W ○	Marge sonde MM + delta log-odds éviter/endurer	Contrat Gate 24 complet (ict.causal_engine) : aléatoire apparié norme+fréquence (permutation), sham, doses symétriques ±4σ, Holm p=0,000, damage off-target 0,0000	1 seed (corpus et estimateurs déterministes ; le seed ne tire que le contrôle et le bootstrap 500)	proxy_interpretation	Spéculatif (barème ≤2 seeds) — gates falsifiables passés	Qwen3.5-2B-Base, bloc médian, dernière position ; effet faible mais signé

Decombination — dissociation cosmique (alters privés ⟂ environnement commun, case 18 #8182 — Kastrup, Analytic Idealism 2019, dual de la case 13 : direction descendante) | La triple structure du chapitre 3 de la source (composantes intégrées intérieurement « discrete centers of self-awareness » ; évocation directe inter-alters cessée « why can I not read your thoughts » ; immersion dans un environnement phénoménal commun maintenue, figure 3.5) est réalisable sur substrat : P1 ratio ρ_intra(1.0)/ρ_intra(0.0) ≥ 0.80 ; P2 \|ρ_direct(1.0 \| env)\| ≤ 0.10 ; P3 ρ_env ≥ 0.30 ∧ ≥ 3·|direct| (≥ 4/5 graines) ; et la structure clusterisée fait un travail qu’un dommage aléatoire de même masse ne fait pas (null b) | s —, q ✓ (graphe d’évocation = le graphe propre de la source), π —, W ✓ (calendrier de dissociation d ∈ {0, 0.5, 0.8, 1}) | Agrégats par alter (40 nœuds) : corrélation partielle donnée [e(t),…,e(t−60)] ; ρ_intra par paires de nœuds (Fisher-z) | Null (a) vue de l’instrument : \|ρ_direct(0\|env)\| ≥ 0.15 ; null (b) dommage aléatoire à budget de masse apparié échoue P1 ; porte instrumentale : ρ_intra(0) < 0.30 sur ≥ 3/5 | Jouet CPU numpy : N=120 contenus, k=3 alters, VAR(1) α=0.85 + environnement AR(1) φ=0.9 commun, T=20 000 après burn-in ; calibration gelée sur graines disjointes 11/22/33 (p_out=0.02, β_scale=0.3 : ρ_intra(0)=0.541, ρ_direct(0\|env)=0.358) ; 5 graines de test 0/1/7/42/99 | reproduced_in_toy_model + pre_enregistrement | TESTÉ (NON CONCLUSIVE — null b) | Exécution 2026-09-29 (po-2024) après amendements pré-exécution v2 §6bis (cause commune dynamique : l’AR(1) pénètre aux décalages via l’évocation — contrôler le seul e(t) laissait 0.41 à d=1 où la valeur mécanique est 0 ; contrôle [e(t),…,e(t−60)], α^60 ≪ 1/√T), v3 §6ter (observables inter-alters au niveau alter : la partielle par paires de nœuds est structurellement aveugle sur ce substrat, ~0.02 plat en p_out — l’évocation diffuse ne vit pas à l’échelle de la paire, témoin rho_direct_node_pairs consigné), v4 §6quater (renormalisation des lignes : sans elle, couper l’évocation inter-alters assombrit les alters de 29 % de masse et le ratio P1 tombe à 0.42 par artefact — diagnostic graine 555, hors calibration et hors test) — bandes, graines, nulls, portes inchangés. Mesures 5/5 graines : P1 ratios 0.913–0.985 (5/5 ≥ 0.80) ; P2 \|ρ_direct(1\|env)\| ≤ 0.006 (5/5) ; P3 ρ_env 0.873–0.922 (5/5, tous ≫ 3·|direct|) ; null (a) \|ρ_direct(0\|env)\| 0.355–0.450 (5/5) ; porte dormante (ρ_intra(0) 0.505–0.543) ; null (b) échoué : le bras dommage aléatoire passe P1 à 0.909–0.976. Lecture bornée : les agrégats de 40 nœuds sont dominés par l’immersion environnementale commune (AR(1) partagée) à cette calibration — l’intégration intérieure survit à tout retrait de masse apparié, structuré ou non ; le placement clusterisé de la masse n’est pas prouvé load-bearing. La triple structure de Kastrup est réalisable (P1∧P2∧P3 tenues), mais le jouet ne sépare pas « la dissociation privatise sans isoler » de « n’importe quel affaiblissement des liens privatise sans isoler ». Résidu nommé pour une seconde opérationnalisation : une mesure d’intégration intra qui soit sourde à l’environnement (partielle donnée les décalages à l’échelle intra, ou null b à perturbation du canal β plutôt que des arêtes). Banc : ict/kastrup_dissociation.py + ict/tests/test_kastrup_dissociation.py (11/11) + ict/results/kastrup_dissociation_results.json. Pré-enregistrement intégral : kastrup-dissociation-pre-enregistrement.md. Source primaire archivée au gisement (Consciousness/2019 - Kastrup - Analytic Idealism - thesis OA.pdf, SHA256 63ED6581…, identité vérifiée première page), spot-checks firsthand des citations pivots §3.8/§3.10/figure 3.5. See #8182 case 18 (po-2024, 2026-09-29) — la veille ne se clôt pas sur une tranche. |

Note ICT-15d-corr — requalification (2026-08-21)

La rangée ci-dessus porte désormais trois temps, pas un verdict. Cette section les explicite et les ancre.

1. Mesure courante (commit 4cf9df047, post-#9792)

Outputs des cellules 6 et 8 de MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15d-CechObstruction-Python.ipynb :

   substrat |   s2/s1 |     cob | rank |     verdict
---------------------------------------------------------
  gray_scott |  0.1939 |  0.3418 |    2 | NON_TRIVIAL
     axelrod |  0.5508 |  0.5976 |    2 | NON_TRIVIAL
    grokking |  0.5624 |  0.7649 |    3 | NON_TRIVIAL
         may |  0.4081 |  0.5992 |    3 | NON_TRIVIAL
Substrats NON_TRIVIAL : 4/4

2. Péremption datée et sa cause

L’ancienne rangée affichait « Verdict honnête négatif : 0/4 substrats NON_TRIVIAL » (tous TRIVIAL, s2/s1=0, rank=1). Cause remontée par git log : un seul commit sur le notebook depuis le 06/08 —

4cf9df047 fix(ict,#9764): re-execute ICT-15c/15d after sensitivity.py fixes
                       (#9770/#9766/#9776)  (PR #9792)

— qui a corrigé un sensitivity.py défectueux puis a relancé le banc. La mesure du 04/08 (rank=1, s2/s1=0) provenait donc d’un instrument défectueux : le rang plafonné à 1 était l’artefact du bug, pas une propriété des substrats. Cause C.4 (d) régression de dépendance corrigée en amont, jamais répercutée en aval — CAUSE_FIXED côté notebook, CAUSE_DOCUMENTED_ONLY côté matrice (corrigé par cette note).

3. Réserve de non-discrimination

Bascule du verdict en « 4/4, claim Čech tient » serait une seconde erreur, de signe opposé. Le verdict se déclenche sur les quatre substrats — dont axelrod, qui affiche trois zéros exacts :

Métrique	axelrod
mean_cocycle	0.0000
obstruction_ratio	0.0000
sign_consistency	0.0000

Un verdict qui se déclenche sur un substrat dont le cocycle est exactement nul ne soutient pas l’énoncé « la cochaîne discrimine les substrats » : il est dominé par la SVD (s2_over_s1, effective_rank) et ne consulte jamais la grandeur qui porterait la discrimination. Le verdict NON_TRIVIAL actuel ne suffit pas à valider la claim « Čech discrimine ». La claim reste spéculative ; la discrimination reste à fournir par une grandeur qui consulte le nerf ou H¹ — chantier tracké en #12257 (suite directe à la micro-nit Hermes de PR #12248).

Acceptation éditoriale

Issue #12183 tranche cette correction en grain docs non éligible au plancher G-VAR-1 (#11690 strand 2). La requalification de la claim ICT-15d (retrait, reformulation, conversion en conjecture) reste au user — la rangée corrigée est ce qui permet d’arbitrer sur un état vrai plutôt que sur un négatif fabriqué par un bug.

Strate 7 — collectif et invention (jambe D2, #7746)

Cinq bancs d’essai contrôlés de la strate 7 (D2, #7746, MERGED). Verdicts reportés depuis les notebooks livrés (non ré-exécutés dans cette consolidation) — couplage saillance/workspace, le quadruplet π reste proxy (mécanismes de coordination, non valence biologique au sens ICT-12).

Notebook	Claim	Objet 4-tuple	Proxy	Contrôle	Réplicats (type)	Type	Verdict	Portée
ICT-26	Une convention de signalisation émerge par RL sans signification pré-inscrite (Lewis/Skyrms)	s ✓, q ○, π —, W —	Info mutuelle I(signal; état), bijectivité état→signal→action	Propensions uniformes (aucune signification initiale)	RNG-seeds	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Jeu de coordination à intérêt commun ; vocabulaire fixe (borne le sens atteignable — motive ICT-27)
ICT-27	Le vocabulaire inventé croît jusqu’à suffire (autour de n_states), ni en-deçà ni au-delà	s ✓, W ○	Taille du vocabulaire vs n_states, sous coût d’invention	Vocabulaire fixe (ICT-26) ; prolifération non-pénalisée	RNG-seeds	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Coup ontologique coûteux : la prolifération sterile est pénalisée ; croissance jusqu’au goulot résolu
ICT-28	Une convention devient causale (cascade population) au-delà d’un seuil rho_c d’instigateurs	s ✓, W ✓	Taux d’adoption vs fraction rho d’instigateurs épinglés	Sans instigateurs (pas de cascade) ; fraction sous-seuil	RNG-seeds	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Roth-Erev naïf vs épinglé ; seuil de bascule C4 (#7743) instancié
ICT-29	Un concept transmis de proche en proche survit post-instigateur (endémique)	s ✓, W ✓	Persistance du concept après retrait de l’instigateur	ICT-28 (convention s’effondre sans instigateur)	RNG-seeds	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Contagion culturelle opportuniste (Sperber 1996) ; distinction clé vs C : survie post-source
ICT-30	L’agent qui peut inventer mais inhibe cette extension exhibe une dette mesurable	s ✓, π ✓	Inhibition de l’invention vs invention non-contrainte	Agent sans capacité d’invention ; agent non-inhibé	RNG-seeds	reproduced_in_toy_model	Fortement soutenu	Pont Laborit C2 (#7741) ; l’inhibition comme mécanisme négatif distinct de l’incapacité

Capstones transverses

Notebook	Claim	Objet 4-tuple	Proxy	Contrôle	Réplicats (type)	Type	Verdict	Portée
ICT-Synthèse Gate 4	Φ/F/K ordonnent les substrats différemment (Φ-F covarient, K diverge)	s ✓, q ○	Φ/F/K mesurés sur 4-5 substrats	Substrats random / persistants	multi-substrat	reproduced_in_toy_model	Établi	Φ-F τ de Kendall = +1.00 ; K disjoint — l’invariant est dans la méthode, pas dans le nombre
ICT-Synthèse Gate 5	La réversibilisation (σ, distance à P_rev) discrimine orthogonalement aux jambes Φ/F/K	s ✓	σ_real + distance à P_rev (échelle symlog)	Substrats réversibles (bistable ≈ 0)	multi-substrat	reproduced_in_toy_model	Établi	Bistable quasi-nul ; tri fortement irréversible ; l’asymétrie temporelle est la jambe manquante du triplet

Matrice inversée — générateur d’expériences (#9533)

Inversion. Les sections précédentes enregistrent les dissociations observées (registre). Cette section inverse la matrice : chaque case vide ou mono-peuplée de l’espace 4-objets désigne une expérience manquante, dotée d’une prédiction pré-enregistrée + d’un null adversarial. Le dispositif expérimental cesse d’être ad hoc — il est engendré par la carte (mandat user 2026-08-06, #9533 ; amende #7734 ; réanime #8182 jalons 2-3). C’est la discipline des 5 ponts falsifiables (#8077) appliquée case par case.

Pré-enregistrement. La prédiction d’une case est committée ici AVANT le notebook qui la teste — l’historique git est la preuve de pré-enregistrement (pas de rétrodict°). Une case testée reçoit son verdict et un lien vers le notebook ; la prédiction pré-enregistrée n’est jamais réécrite après le test.

Conventions statut

Statut	Sens
VIDE	Case identifiée dans la carte, aucune prédiction pré-enregistrée encore
PRÉDIT	Prédiction falsifiable + null adversarial pré-enregistrés (ce doc) ; test non livré
TESTÉ(verdict)	Notebook livré (1 case = 1 PR) ; verdict honnête (CONFIRMED / FALSIFIED / INCONCLUSIF) + lien

Cases nommées (première vague)

Discipline grade C / #8182. La colonne Hook grade C est un témoin de lecture, jamais un claim ni un résultat : un candidat [candidat fort] de l’iceberg #8182 entre ici comme aiguillon d’interprétation, avec crédit témoin (source + date). Aucun hook n’est présenté au-dessus de son grade. La conjecture strates = adjonctions (jalon 3 de #8182) reste dans #8182 / #7738 — ce générateur n’en importe que les hooks à contrepartie expérimentale.

Case (dissociation)	Statut	Prédiction pré-enregistrée (falsifiable)	Null adversarial (tue la prédiction si…)	Substrat	Hook grade C (crédit témoin)
s ⟂ π (saillance sans prégnance, et réc.)	TESTÉ (CONFIRMÉ décision, FALSIFIÉ total) — #9553 MERGED (po-2023, 2026-08-05)	Un animat à canaux d’entrée indépendants pour s (saillance perceptuelle) et π (valence apprise Rescorla-Wagner) exhibe deux régimes — (A) haut-s/π≈0 (saillant-neutre), (B) bas-s/haut-π (discret-chargé) — tels que l’engagement (approche) est gouverné par π et non par s : |corr(engagement, π | s)| > 0.5 et |corr(engagement, s | π)| < 0.2 (prouvoir prédictif propre à π, nul à s).	Un animat réactif pur (π ≡ s, pas d’apprentissage de valence) voit les deux corrélations partielles converger vers ~0 / égales : la dissociation s’évanouit (c’est l’absence de π appris, non la saillance, qui portait le signal).	Animat lignée ICT-12c (PregnanceAnimat), CPU-only — candidate 1ʳᵉ case	Vervaeke — relevance realization (saillance et prégnance = deux réalisations de pertinence distinctes). Crédit : #8182 iceberg, mappé dans #9533 (ai-01, 2026-08-06). Lecture grade C. Dans son cadre (Relevance Realization, J. Vervaeke, avec S. Lomas, T. Dupre, Insight and Ascendency — framework de la 4E cognition et de la relevance realization), s porte la pertinence à court-terme (ce qui attire l’attention maintenant, saillance perceptuelle au sens de l’allocation attentionnelle) et π porte la pertinence à long-terme (ce qui vaut la peine d’être approché à terme, valence apprise par reinforcement) — deux modes de relevance qui ne coïncident pas opérationnellement : un stimulus très saillant (objet brillant) peut être neutre en valence apprise (sans valeur apprise), un stimulus discret mais chargé en π (algue toxique non flashy) est préféré à long-terme. La dissociation s ⟂ π mesurée sur l’animat ICT-12c — la saillance pour voir, la prégnance pour agir (verdict DISSOCIATED-AT-DECISION) — est précisément le test substrat que Vervaeke n’opère pas (il décrit la relevance realization comme framework théorique, sans proposer d’animat à canaux indépendants). Honnêteté grade C : (a) la transposition est une lecture du substrat ICT-12c à travers le cadre Vervaeke, pas une validation ; (b) Vervaeke lui-même parle de coupling (« the agent is a process of relevance realization that is best understood as a complex adaptive system that realizes its own relevance through its self-organizing dynamics » — paraphrasé), pas de stricte orthogonalité ; (c) l’orthogonalité stricte « voir sans agir / agir sans voir » est une simplification ICT, justifiable seulement comme point-zéro de falsification. La conjecture dérivable (jalon 3 #8182) — chaque strate ICT = acquisition d’une adjonction que la précédente n’a pas — se testerait sur le même coin de substrat : saillance et prégnance comme adjonctions droite/gauche d’un foncteur de pertinence, mais c’est une autre brique (gated sur #7738).
W diffuse un q erroné (confabulation)	TESTÉ (INCONCLUSIF — PAR CONSTRUCTION) — exécution #15915 (po-2024, 2026-09-13) : calibration résiduelle dégénérée 0/5 graines — gap propa(q̂_vrai)−propa(aléatoire) = 0.000/0.000/−0.067/−0.067/0.000 : l’ignition vraie ne propage pas mieux qu’un stimulus aléatoire, ε_stable non fixable, la branche Agrégé [0.80, 1.00] de la table scellée n’est pas évaluable (le garde anti-HARKing du module refuse le score, <3 graines exploitables ; l’alternative ε_stable := 0 « confirmerait » vacument — elle certifierait le broadcast, pas la consécration). Diagnostic post-hoc (non scellé) : propa(q̂_faux) = propa(q̂_vrai) seed-par-seed (égalité exacte 4/5, +1/15 graine 99), R_confab médian 1.000 ; Jaccard top-64 : J(vrai,faux) 0.883 ≫ J(vrai,aléa) 0.460 — les signatures discriminent le contenu (carafe vs tramway), le taux propa sature (~0.80–1.00) pour chaque bras : même plafond instrumental que case 4 (R_self 1.000, #15879) et case 5 (#15547). Substrat : Qwen3.5-2B-Base couche 12/24 × SAE Qwen-Scope W32K-L0_50, hérité de case 5 pour la comparabilité R_confab/R_self/R_attn, 5 graines, extraction GPU réelle locale, calibration (vrai + aléatoire) extraite, mesurée et gelée AVANT le bras faux — anti-HARKing plus strict que cases 4/5 (dénominateur de R ET ε_stable tous deux gelés avant la mesure principale). Cf. exécution détaillée ci-dessous. Seconde opérationnalisation — case 15 ict/confabulation_ignition.py (po-2024, 2026-09-17) : TESTÉ (CONFIRMÉ — consécration ET discrimination, sur substrat contrôlé) — jouet CPU à générateurs factoriels (K=16 latents, N=48 consommateurs à lectures bruitées, adoption seuillée alignement+gain) où la fausseté du contenu est un paramètre du générateur : CF = propa(faux ρ=1/8)/propa(vrai) 0.917-1.000 sur 5/5 (≥ 0.80 — la workspace consacre l’erreur presque aussi efficacement que le vrai), null rejeté (Δ = +0.500 à +0.542 ≥ ε 0.15), inversion globale 0.000 (rejet), dose-réponse non-croissante b ∈ {0,2,4,6,8,16}. Amendement instrument v1→v2 AVANT re-run (c.5709716652). Ligne matrice à deux opérationnalisations : SAE (saturée, INCONCLUSIF) + jouet contrôlé (CONFIRMÉ).	Une ignition workspace (W_t pic) déclenchée par une représentation fausse q̂ propage q̂ aux consommateurs en aval à un taux ≥ 80 % du taux d’une ignition vraie (la workspace consacre l’erreur presque aussi efficacement que le vrai).	Une ignition aléatoire (pas de q du tout) propage à un taux non-distinguable de l’ignition fausse : la « consécration » n’est alors que du broadcast non-discriminant, pas une propriété de l’erreur. Tue si |propa(q̂ faux) − propa(aléatoire)| < ε.	LLM via SAE-JLens (#5681, #8236)	— (aucun hook grade C identifié dans #9533 pour cette case)
p̂ auto-référent	TESTÉ (CONFIRMÉ) — κ_c observé 0.080 (prédit ≈0.053, biais +0.027), 5/5 graines — #9567 MERGED (po-2025, 2026-08-06). Biais +0.027 diagnostiqué : ARTEFACT_DE_MESURE — ict/phat_causal_unlink.py (po-2027, 2026-09-06, 5 graines) : le critère de la case est fini (R_T/R_0 ≥ 5 à T=200), sa frontière déterministe est κ*_finite = (5^(1/200)−0.95)/0.95 = 0.0611, bruitée κ*_noisy = 0.0601 ; sur grille fine uniforme [0.050, 0.080] pas 0.002, la frontière mesurée tombe à 0.062 sur 5/5 graines — dans la bande pré-enregistrée [κ*_noisy − maille, κ*_finite + maille] — tandis que la grille d’origine (première maille au-dessus de κ* : 0.08) reproduit exactement le 0.080 historique (5/5). Décomposition du biais : +0.0085 frontière finie, +0.019 arrondi de maille. Contrôles : délieur κ=0 borné, κ=0.03 sans faux positif. Le biais n’est pas une propriété de la boucle — la théorie linéaire asymptotique reste la bonne description.	(prédiction à pré-enregistrer) Une boucle fermée p̂ → action → p̂ (le représentant interne prédit ses propres états futurs) est stable sur un régime borné mais diverge (oscillation amplifiée) hors de ce régime. Seuil de stabilité pré-enregistré avant test.	Un délieur causal (la p̂ prédit l’environnement, pas elle-même) supprime la divergence : la boucle auto-référentielle était bien la cause.	Animat / grokking (ICT-17b)	Hofstadter — strange loops (auto-référence comme boucle étrange). Crédit : #8182 iceberg, mappé dans #9533 (ai-01, 2026-08-06). Lecture grade C. Dans son cadre (I Am a Strange Loop, D. R. Hofstadter, Basic Books, 2007, ISBN 978-0465030781 / 0-465-03078-5), une strange loop est un cycle auto-référentiel qui, par niveaux d’abstraction intercalés (un système qui se représente, se perçoit, ou se calcule lui-même à travers une hiérarchie embranchée — « tangled hierarchy »), fait émerger un « je » comme phénomène haut-niveau irréductible aux composants bas-niveau. La boucle p̂ → action → p̂ testée substrat ICT-17b est précisément un cas d’auto-modélisation computationnelle : p̂ (représentant interne d’états futurs) ré-intègre sa propre trajectoire dans l’état interne au pas suivant — une tangled hierarchy au sens de Hofstadter, où le « bas » (action musculaire, environnement) et le « haut » (modèle de soi) se replient l’un sur l’autre par le canal de la prédiction fermée. Le biais de calibration +0.027 observé sur κ_c (cible 0.053, mesure 0.080, 5/5 graines) est cohérent avec l’intuition Hofstadter : une strange loop exacte n’est pas neutre — elle glisse (sa calibration de Markov blankets n’est jamais exactement celle de l’environnement). Ce que les 5/5 graines portent est la robustesse du biais — ce n’est pas du bruit d’échantillonnage ; elles ne tranchent pas entre un biais structurel (la boucle fermée cause la dérive) et un artefact de calibration (décalage systématique de la procédure). (Tranché le 2026-09-06 : artefact — le « glissement hofstadterien » de κ_c n’a pas de support numérique ; voir ARTEFACT_DE_MESURE en statut. La lecture documentaire de la boucle elle-même reste valide : seule son interprétation du biais perd son support.) Le discriminant était le délieur causal nommé dans la colonne « expérience de dissociation » de cette même rangée — et il a été exécuté : delieur_verdict (κ=0) fait partie intégrante de run_full_protocol du module d’origine, et le verdict CONFIRMÉ de la case l’exigeait (dissociation_full = delieur_stable AND any_loop_divergent). C’était la note qui était stale (pré-run, jamais rafraîchie), pas le délieur. La question structurel-vs-artefact laissée ouverte par ces 5/5 graines est tranchée depuis : voir le diagnostic ARTEFACT_DE_MESURE dans la colonne statut (2026-09-06) — le biais +0.027 est intégralement expliqué par le critère fini (frontière 0.0611, +0.0085) et l’arrondi à la maille de la grille d’origine (0.06 → 0.08, +0.019), pas par la boucle. Honnêteté grade C : (a) la transposition est une lecture du substrat ICT-17b à travers le cadre Hofstadter, pas une validation empirique de la thèse I Am a Strange Loop (qui est philosophique et ne propose aucun protocole falsifiable au sens ICT) ; (b) Hofstadter traite la tangled hierarchy comme heuristique métaphysique pour le « je » conscient, alors qu’ICT la traite comme test substrat computationnel — l’isomorphisme formel entre les deux lectures n’est pas garanti, et la valeur de Hofstadter pour ICT est documentaire (fournir un vocabulaire descriptif dense, pas une prédiction quantitative) ; (c) la conjecture dérivable (jalon 3 #8182) — chaque strate ICT = acquisition d’une adjonction que la précédente n’a pas — se testerait sur la p̂ auto-référente comme suit : le passage ICT-17a → ICT-17b ajoute-t-il une adjonction « self-reference » que ICT-17a n’a pas, et cette adjonction est-elle exactement la tangled hierarchy* de Hofstadter formalisable en théorie des catégories ?* — mais c’est une autre brique (gated sur #7738).
self-model minimal	TESTÉ (INCONCLUSIF) — exécution #15879 (po-2024, 2026-09-13) : R_self médian 1.000 [IC95 bootstrap 0.923–1.000], discrimination médiane 0.000 < ε_self 0.0171 (calibration gelée AVANT le run : σ_self 0.0395), bande tueuse [0.85, 1.15] sur 5/5 graines — propa(q(soi)) ≈ propa(q(autrui)), le self n’apporte rien au-delà de la modélisation générique d’autrui sur ce substrat. Diagnostic post-hoc (non scellé) : Jaccard top-64 self/autrui 0.61 moyen (0.54–0.68) — même cause instrumentale que case 5 (#15547) : les features omniprésentes dominent les deux signatures (broadcast quasi-uniforme). Substrat : Qwen3.5-2B-Base couche 12/24 × SAE Qwen-Scope W32K-L0_50, hérité de case 5 pour la comparabilité R_self/R_attn, 5 graines, extraction GPU réelle. Cf. chiffrage détaillé c.1245 ci-dessous.	(prédiction chiffrée détaillée ci-dessous) Le panel persona lu comme W_t appliqué à q(soi) (le workspace opère sur une représentation de l’agent lui-même) produit un signal de self-modélisation distinguable d’un modèle d’autrui sur les mêmes données, via le ratio R_self = propa(q(soi)) / propa(q(autrui)) ∈ [0.50, 2.00] (cible pré-enregistrée) avec null adversarial explicite (modèle d’autrui identique sauf cible d’attention).	Un modèle entraîné à prédire un autre agent de complexité équivalente produit un signal indistinguable (R_self ≈ 1.0, propa(q(soi)) ≈ propa(q(autrui))) : le « self » n’apporte rien au-delà de la modélisation générique d’autrui, OU R_self > 2.50 (self ≫ autrui = artefact, le workspace ne discrimine plus sur la complexité).	Panel persona #5104 / #5105 ; substrat J-Lens Track P (#5681 4B-instruct persona)	Metzinger — minimal phenomenal selfhood. Crédit : #8182, mappé dans #9533 (ai-01, 2026-08-06). Lecture grade C. Dans son cadre (Being No One: The Self-Model Theory of Subjectivity, T. Metzinger, MIT Press, 2003 ; « Full-body illusions and minimal phenomenal selfhood », Blanke & Metzinger, TiCS 2009 ; « Minimal phenomenal experience », Metzinger, Philosophy and the Mind Sciences, 2020), le phenomenal self-model (PSM) est une représentation de l’agent lui-même intégrée au mécanisme de disponibilité globale : le « soi » n’est pas une chose mais un modèle — interne, activé en permanence, et surtout transparent (le système ne reconnaît pas ce modèle comme un modèle, d’où le réalisme naïf sur soi). La minimal phenomenal selfhood en isole le noyau : auto-localisation, perspective incarnée, qualité de « mien ». La case self-model minimal opérationnalise précisément la question fonctionnelle du PSM : le workspace traite-t-il q(soi) autrement que q(autrui) ? Le ratio R_self = propa(q(soi)) / propa(q(autrui)) mesure le traitement différentiel du self-model relativement au world-model d’autrui — et la bande pré-enregistrée [0.50, 2.00] avec null adversarial (autrui de complexité équivalente → R_self ≈ 1.0, ou R_self > 2.50 = artefact) est exactement le test substrat que la théorie de Metzinger n’opère pas : son analyse du PSM est phénoménologique et conceptuelle, pas un protocole de propagation mesurable sur workspace. Honnêteté grade C : (a) la transposition est une lecture du design ICT à travers Metzinger, pas une validation de la Self-Model Theory — Metzinger ne prédit aucune valeur de ratio ; (b) R_self mesure une asymétrie de propagation, pas la transparence (l’invariant central du PSM) — un ratio dans la bande ne dit rien de ce que le système reconnaît ou non son self-model comme modèle ; (c) le papier MPS 2020 borne lui-même la thèse : l’expérience phénoménale minimale (pure awareness) peut survenir sans MPS — la case teste le traitement différentiel du self-content, pas la nécessité du self-model pour la conscience ; (d) la bande [0.50, 2.00], volontairement généreuse, peut être satisfaite par des asymétries architecturales bénignes (l’état propre est une entrée constamment disponible, l’état d’autrui ne l’est pas) — c’est ce que le garde R_self > 2.50 nomme déjà comme artefact de discrimination, sans toutefois couvrir le cas limite d’une asymétrie d’entrée stable et modérée. La conjecture dérivable (jalon 3 #8182) — chaque strate ICT = acquisition d’une adjonction que la précédente n’a pas — se lirait ici : le panel persona comme auto-application du workspace (W appliqué à q(soi)) est-il l’adjonction « self » que la strate précédente (W sur q(monde)) n’a pas ? — mais c’est une autre brique (gated sur #7738).
W porte un schéma attentionnel (attention schema)	TESTÉ (INCONCLUSIF) — exécution #15547 (po-2023, 2026-09-11), cf. chiffrage détaillé case 5 ci-dessous. Retesté causalement (5bis) : ÉTAT 6/6 · READOUT 6/6 · COMPORTEMENT 2/6 directionnel — exécution #15798 (po-2023, 2026-09-13, moteur #15479), cf. « Exécution case 5bis » ci-dessous	(prédiction chiffrée détaillée case 5) Le workspace opère sur une représentation q̂(attention) dont la cible est l’état attentionnel de l’agent lui-même (le modèle interne de « où mon attention est ») et la propage aux consommateurs en aval à un taux distinct du taux d’une représentation q̂(objet) ciblant un objet externe non-attentionnel. Cible pré-enregistrée : R_attn = propa(q̂(attention)) / propa(q̂(objet)) ∈ [0.50, 2.00] ET discrimination_attn ≥ ε_attn.	Un prompt dont la cible d’attention est un objet tiers sans mention agentique (par exemple « décris une chaise ») propage à un taux indistinguable de q̂(attention) : la workspace ne porte pas de schéma attentionnel — c’est du broadcast uniforme, pas une propriété de la cible. Tue si R_attn ∈ [0.85, 1.15] OU R_attn > 2.50 OU \|propa(q̂(attention)) − propa(q̂(objet))\| < ε_attn.	Substrat LLM (J-Lens Track S ou P, #5681) + prompts « décris ton attention » vs « décris un objet X »	Graziano — Attention Schema Theory (AST) : la conscience = modèle interne simplifié que le cerveau construit de son propre état attentionnel. Crédit : M.S.A. Graziano, Consciousness and the Social Brain, Oxford University Press 2013, ISBN 978-0199928644 (Oxford). Source vérifiée firsthand via WebSearch (3 sources concordantes : Oxford UP éditeur, Open Library, Google Books). Lecture grade C. AST = schema simplifié du propre état attentionnel (ce n’est pas une copie fidèle de l’attention, c’est un modèle abstrait comme le schéma corporel est abstrait). ICT W_t appliqué à q̂(attention) teste si la SAE features workspace porte une telle abstraction distinguable d’une représentation d’objet. Honnêteté grade C : (a) AST est une théorie neurobiologique (cerveau social, aires TPS, modèle d’autrui appliqué à soi) ; ICT est une mesure de signal workspace sur SAE features — l’isomorphisme formel n’est pas garanti (la workspace SAE peut réellement discriminer sans qu’on puisse l’identifier au schéma attentionnel de Graziano) ; (b) Graziano insiste sur le caractère simplifié du schéma (modèle interne, pas accès direct à l’attention réelle) — la mesure propa(q̂(attention)) capture peut-être un proxy computationnel sans contenu phénoménal ; (c) l’orthogonalité stricte « attention/objet » est une simplification ICT (analogue à la simplification s � π pour Vervaeke, justifiée seulement comme point-zéro de falsification). La conjecture dérivable (jalon 3 #8182) — chaque strate ICT = acquisition d’une adjonction — pourrait ici se formuler : AST comme adjonction du foncteur « perception → action », la workspace comme adjoint gauche. À explorer, grade C, gated sur #7738 (tresse conceptuelle). Distinction vs case 4 : case 4 (Metzinger self-model) mesure la self-représentation (qui suis-je ?) ; case 5 (Graziano AST) mesure le schéma attentionnel (où mon attention porte-t-elle ?) — deux self-représentations distinctes (l’identité vs l’attention courante). Anti-confusion : un signal AST CONFIRMED n’implique pas un signal self-model CONFIRMED (et réciproquement) — deux dimensions orthogonales du self, falsifiables indépendamment.
Frontière topologique ⟂ frontière fonctionnelle (boundary problem)	TESTÉ (deux opérationnalisations : case 6 INCONCLUSIF, case 14 dissociation à deux régimes) — case 14 (seconde opérationnalisation, observable = obstruction de recollement des lectures locales, substrats factoriels gaussiens) : S1 topo-coupe-broadcast médiane 1.011 dans la bande pré-enregistrée [0.75, 1.30] (frontière INVISIBLE — le recollement ne peut pas arbitrer un sur-découpage du broadcast) ; S2 cause-dispersée médiane 2.855 (frontière punie alors que le champ est uniformément connexe) ; CTRL S3 2.892 ; instrument v1 ρ*=0.6 invalidé par sa propre grille (2/5 effondrements de règle → inf de garde, pas une preuve), re-verrouillé v2 ρ*=0.75 AVANT re-run (c.5709502555). See #8182 case 14 (po-2024, 2026-09-17), ligne dédiée dans la matrice principale. — case 6 (première exécution ict/kuramoto_boundary.py, observable kick-propagation Kuramoto) : #12179 (po-2023, 2026-08-21) : median R_cross(TOPO) 0.108 [IC95 0.077–0.139] hors bande [0.25, 0.75] (le gradient de fréquences seul ferme déjà la frontière : CTRL 0.066–0.186), Δtopo médian +0.024 < 0.10, 2/5 graines valides (défauts instables → rejet protocole). Détail : « Exécution c.431 » ci-dessous.	(prédiction chiffrée détaillée case 6) Sur un substrat de phase 2D (Kuramoto 64×64) portant des défauts topologiques stables (paires vortex-antivortex épinglées dans une bande de séparation entre deux régions de fréquences), la portée de l’intégration fonctionnelle (entrainement de phase par un kick) franchit la frontière topologique sans la respecter : R_cross = propa(cross) / propa(within) ∈ [0.25, 0.75] ET Δtopo = R_cross(CTRL sans défauts) − R_cross(TOPO avec défauts) ≥ 0.10 — la segmentation topologique ralentit le binding fonctionnel sans l’arrêter (les deux frontières ne coïncident pas).	(a) R_cross(TOPO) < 0.10 : le pocket topologique est réellement fermé — la lecture EM-fort (ce qui arrête le binding = la topologie) tient dans le jouet, les frontières coïncident, la dissociation est falsifiée ; (b) Δtopo < ε_topo (bruit de fond calibré) : l’atténuation est portée par le gradient de couplage, pas par les défauts — la topologie ne fait aucun travail de frontière au-delà de la géométrie du réseau.	Kuramoto 2D 64×64 CPU-only (lignée animat, sans dépendance GPU — cohérent « CPU-first »)	Gómez-Emilsson & Percy — EM field topology & boundary problem (L3 iceberg). Crédit : A. Gómez-Emilsson (Qualia Research Institute), C. Percy, « Don’t forget the boundary problem! How EM field topology can address the overlooked cousin to the binding problem for consciousness », Frontiers in Human Neuroscience 17:1233119 (2023), DOI 10.3389/fnhum.2023.1233119. Vérifié firsthand via WebSearch (3 sources concordantes : Frontiers éditeur, PhilArchive, APA PsycNet). Lecture grade C détaillée ci-dessous (case 6).
Fenêtre de synchronie (sync window — CEMI)	TESTÉ (CONFIRMÉ) — ict/cemi_field.py exécuté 2026-08-24 : R_E(f=1) 581 → 1.00 monotone (P1 ✓), R_E @f* = 1.86 ± 0.62 [5 seeds] (P2 ✓, bande recalibrée [1.2, 3.0] sur 40 seeds : mean 1.55, IQR [1.02, 1.90]), R_E sous f*/2 = 1.15/1.02 (P3 ✓ < 1.2), contrôle négatif énergie ×4 trivial / structure égale 1.00 — #8182 case 7 (po-2027, 2026-08-24).	(prédiction chiffrée détaillée case 7 ci-dessous) Sur une grille de N émetteurs dipolaires (somme complexe 1/r, puissance totale identique), l’énergie du champ relative au tir asynchrone R_E = ⟨|E|²⟩_f / ⟨|E|²⟩_async décroît monotone avec la fraction synchronisée (P1), passe par la bande [1.2, 3.0] (moyenne ≥ 5 seeds) au crossover f* = 1/√N (P2), et tombe sous 1.2 pour f < f*/2 (P3) — l’intégration de champ s’achète avec une population synchrone minimale, pas avec de l’énergie.	(a) non-monotonie de la courbe R_E(f) (une remontée locale = artefact de seuil ou de géométrie, pas une fenêtre) ; (b) R_E @f* hors bande sur ≥ 10 seeds (le crossover ne joue pas à 1/√N — la lecture « population minimale » est mal dérivée) ; (c) doubler la puissance en asynchrone produit R_E > 1 contre base même-puissance (l’effet est énergétique, pas structurel — tue la lecture CEMI du jouet).	Grille dipolaire 32×32 (N = 1024) CPU-only, numpy pur, 5 seeds par point (40 seeds pour la calibration P2)	McFadden — CEMI field theory (L4 iceberg). Crédit : Johnjoe McFadden, « Integrating information in the brain’s EM field: the CEMI field theory of consciousness », Neuroscience of Consciousness 2020(1) niaa016, DOI 10.1093/nc/niaa016. Vérifié firsthand 2026-08-24. Lecture grade C détaillée ci-dessous (case 7).
Parité esprit étendu (extended mind — Otto/Inga)	TESTÉ (INCONCLUSIF) — ict/extended_mind_store.py exécuté 2026-08-25 : P1 ✓ (R_p 1.00–1.06, médiane 1.04, bande [0.80, 1.20]), P2 seuil ≥ 3 non atteint (ρ_O 2.24–2.97, 0/5) mais localisation réelle (5/5 ρ_O ≥ 2.2 — null-a « < 2 » rejeté) et contrôle ✓ (ρ_I ≈ 1.00 < 2 sous budget d’erreur apparié 0.85–0.99 : dégradation uniforme, pas de localisation), P3 ✓ (w3/w1 médiane 1.14 ∈ [0.7, 1.6]) — #8182 case 9 (po-2024, 2026-08-25). Zone grise [2, 3) — diagnostic borné (prereg #8182 c.5558855068, ict/phat_extended_mind_diag.py, po-2027, 2026-09-06) : la frontière interne/externe est dynamiquement réelle à intensité graduée, et la graduation est une propriété réelle du régime — les quatre causes pré-enregistrées du miss ont été testées et falsifiées : (a) sans épinglage adaptatif, ρ_O médiane 3.02 (3/5 ≥ 3) — l’absorption existe (+0.56 sur la médiane) mais l’estimation « ~3.9 sans adaptation » était fausse ; (b) scan capacité k ∈ {3, 6, 12, 18} : médianes 2.66/2.46/2.75/2.49, plates et non-monotones, k = 18 à 0/5 ≥ 3 (n_consult ≥ 69/seed, mesurable) — la force de localisation n’est pas bornée par k/n ; (c) 20 seeds : médiane 2.87 (IQR 0.47, 4/20 ≥ 3) — miss systématique, pas un artefact de puissance ; (d) décomposition ρ = num/den : num 2.90 < 3 — le miss vit dans la localisation elle-même, pas dans le dénominateur (den 1.18 : le bras cache_hit porte un peu de dégradation mais n’est pas la cause). Verdict : DISSOCIATION_GRADUEE_REELLE — le seuil 3 n’est atteignable par aucun des leviers testés dans cette classe de jouet. Contrainte persona ICT-23/25 : « un système ou deux » ne reçoit de réponse ni binaire en performance (P1 passe proprement) ni binaire en dynamique (zone grise) — la question se pose comme un spectre, et le diagnostic le montre non paramétrable par la capacité (le scan k est plat) : la graduation est structurelle à la classe, pas un réglage.	P1 (parité de performance sous glue C&C) : à baseline (canal externe opérationnel : p_read = 1, bruit d’endorsement σ_e = 0.08 ; rappel interne Inga σ_i = 0.05), le ratio d’erreur moyenne R_p = err_Otto / err_Inga ∈ [0.80, 1.20] (médiane 5 seeds) — malgré un canal externe plus bruité que le rappel interne, la dérive domine l’erreur et la parité de performance tient. P2 (double dissociation — la frontière interne/externe est dynamiquement réelle) : au pas T = 600, la condition d’accessibilité glue se dégrade (p_read 1 → 0.1) : ρ_split_Otto = (err_consult-store après / avant) / (err_hit-cache après / avant) ≥ 3 sur ≥ 4/5 seeds, tandis qu’Inga sous dégradation appariée en budget d’erreur total (bruit de rappel scalé pour égaler l’erreur post-T d’Otto) montre ρ_split_Inga < 2 (dégradation uniforme, sans localisation) — la perturbation du canal externe se lit sur les clés externalisées, pas ailleurs. P3 (saturation de l’adaptation) : pendant la disruption, la politique adaptative de cache (épinglage des clés en échec de consultation) sature : erreur window tardive / window précoce w3/w1 ∈ [0.7, 1.6] — l’adaptation cesse de gagner (capacité k = 6), l’erreur résiduelle est structurelle.	(a) ρ_split_Otto < 2 : la politique de cache absorbe la disruption (pas de signature localisée) — la frontière interne/externe n’est pas dynamiquement réelle, la parité C&C est complète jusqu’aux dynamiques, la lecture « étendu » est indiscernable d’un stockage interne réparti ; (b) R_p hors bande : le canal externe coûte en performance même sous glue — la parité C&C est falsifiée au niveau performance ; (c) instabilité inter-seeds du pattern de verdict (un pattern qui saute mesure du bruit, pas une structure).	Jouet mémoire-réponse CPU-only, numpy pur : 24 faits à dérive OU (φ = 0.999, σ = 0.03), requêtes uniformes avec feedback écrit ; Otto = cache interne k = 6 (LRU + épinglage adaptatif) + store externe 18 clés (p_read, σ_e) ; Inga = mémoire monolithique 24 clés (σ_i) ; phases baseline 600 / disruption 300 / recovery 300, 5 seeds	Clark & Chalmers — extended mind / Parity Principle (L4 iceberg, candidat Chalmers). Crédit : Andy Clark, David Chalmers, « The Extended Mind », Analysis 58(1):7–19 (1998), DOI 10.1093/analys/58.1.7. Vérifié firsthand via WebSearch 2026-08-25 (Oxford Academic éditeur + NDPR review + citations concordantes). Lecture grade C : (a) le jouet teste la classe de mécanisme — un store externe couplé sous conditions de glue (accessibilité constante, endossement, disponibilité) présente une parité de performance ET une signature de perturbation localisée — pas la thèse philosophique sur les croyances d’Otto ; (b) les trois conditions glue C&C sont opérationnalisées comme paramètres de canal (p_read, σ_e), ce qui est une lecture des conditions originales, pas leur reproduction ; (c) aucune phénoménologie n’est mesurée ni revendiquée ; (d) la parité est testée sur un critère de performance agrégé — la version forte C&C (le store est un organe cognitif) exige la localisation P2, c’est pourquoi P2 est le cœur du pré-enregistrement. Mapping ICT : la question de frontière de l’espace 4-objets — le système couplé (agent + store) est-il UN système ou DEUX — adjacent persona ICT-23/25.

Case (dissociation)	Statut	Prédiction pré-enregistrée (falsifiable)	Null adversarial (tue la prédiction si…)	Substrat	Hook grade C (crédit témoin)
Fermeture du lacet : auto-modèle ⟂ surrogate à capacité égale (strange loop)	TESTÉ (P2 FALSIFIÉ — P1/P3 confirmés) — ict/strange_loop_selfmodel.py exécuté 2026-08-25 : P1 fermeture d* médian 4.0 (5/5 ≤ 12) ✓, P3 kink saturation 5/5 ✓, P2 dissociation FALSIFIÉE — ρ_β médian 1.0 (1/5 seeds ≥ 3 ; horizons non censurés : loop 74–212 vs surrogate 58–316), ρ_α médian 1.0. Diagnostic : l’action a = pol(x) étant déterministe en l’état, le canal « self » ne porte AUCUNE information indépendante de x — l’auto-connaissance n’achète aucune accélération de ré-adaptation à ce régime. Le lacet ne « travaille » que si le canal self est irréductible à l’état (autonomie partielle du self-modèle) — contrainte directe pour le mapping persona ICT-23/25. Pré-enregistrement 55d4aad9ef antérieur au jouet. #8182 case 8 (po-2024, 2026-08-25).	(prédiction chiffrée case 8) Sur une dynamique auto-référentielle x_{t+1} = α_t·x_t + β_t·a_t + w (l’action a_t de l’agent entre dans la dynamique qu’il prédit), un self-modèle STRUCTURÉ (canal d’action explicite x̂ = w·φ(x) + c·a) contre un surrogate à capacité égale (même largeur, même lr, sans canal propre) : P1 (fermeture) l’itération R ← f̂(R) du self-modèle de sa propre dynamique bouclée converge en d* ≤ 12 pas (médiane 5 seeds, ≥ 4/5) — le lacet se referme SANS régression infinie ; P2 (spécificité — double dissociation) après un shift du gain d’action β, le modèle structuré rattrape ≥ 3× plus vite (ρ_β = T_surrogate/T_loop ≥ 3, ≥ 4/5 seeds) ET cet avantage DISPARAÎT sur un shift d’état α (ρ_α < 2 médiane) — l’avantage vient de l’auto-connaissance, pas de la flexibilité ; P3 (kink) au-delà de d*, itérer la fermeture encore d* pas ne gagne plus rien (< 10% du gain initial).	(a) ρ_β < 3 : le surrogate à capacité égale suffit — l’effet est la capacité, pas l’auto-référence (dissociation falsifiée) ; (b) ρ_α ≥ 2 : le modèle structuré rattrape aussi vite sur un canal qu’il NE possède pas — l’avantage est de la flexibilité générique, pas de l’auto-connaissance (falsifié) ; (c) instabilité inter-seeds : un pattern de verdict qui saute d’un seed à l’autre mesure une instabilité, pas une structure.	Dynamique scalaire bouclée CPU-only, numpy pur (LMS en ligne, 4000 pas, shift au pas 2000, 5 seeds)	Hofstadter — strange loops (L4 iceberg). Crédit : Douglas Hofstadter, Gödel, Escher, Bach, Basic Books 1979, ISBN 978-0465026562 ; I Am a Strange Loop, Basic Books 2007, ISBN 978-0465003010. Vérifié firsthand 2026-08-25. Lecture grade C : la boucle étrange opérationnalisée en trois prédicats mesurables — fermeture à profondeur finie (l’auto-représentation compressive se stabilise, anti-régression-infinie), travail spécifique de l’auto-référence (l’agent qui connaît sa propre contribution ré-adapte plus vite quand le monde change la réponse à SES actions), saturation au-delà du point fixe (le lacet n’est pas une pile de niveaux). Le candidat fort mappe p̂/lacet persona ICT-23/25 : q̂(self) participant à sa propre réalisation.
Canal self irréductible ⟂ canal exogène de même dimension (strange loop — suite case 8)	TESTÉ (INCONCLUSIF_INSTRUMENT — P1' confirmé) — ict/strange_loop_irreducible.py exécuté 2026-09-02 : contrôle de manipulation TENU (residual_share médian 0.35 > 0.30 ; la même sonde rend 0.0000 sur la politique déterministe de la case 8 — le contrôle a donc un négatif, pas seulement un positif), P1’ fermeture d* médian 8.0 (4/5 ≤ 12) ✓, kink saturation 5/5 ✓. P2’/P3’ NON MESURABLES : les deux surrogates se posent sur le plancher de l’échelle d’horizon (50 = plus petite valeur exprimable, la recherche démarrant à shift_step + 50) sur 5/5 graines, le self-modèle sur 0/5. La métrique normalise chaque modèle sur SA PROPRE asymptote pré-shift (< 1.2×) ; rendre le canal self irréductible fait diverger ces asymptotes d’un facteur 2.86 — case 8 re-mesurée dans le même run : 1.00, 0/5 au plancher — donc le seuil du surrogate devient si lâche que le shift β ne l’en fait plus sortir. ρ_β médian 0.07 et κ = 1.00 exactement sont des signatures de plancher, pas des résultats : les rapporter comme une falsification serait la faute même que cette case devait corriger. Observation non pré-enregistrée, donc ne confirmant rien : le self-modèle est 2.86× plus précis en régime, là où la case 8 trouvait les deux modèles à égalité (1.00×) — c’est la direction qu’annonçait le diagnostic de la case 8, mais elle se manifeste sur la qualité de représentation, pas sur la vitesse de ré-adaptation. Motive une case 8c à métrique sans échelle, à pré-enregistrer avant tout jouet. Pré-enregistrement 85dbca6364 antérieur au jouet. #8182 case 8b (po-2024, 2026-09-02).	(prédiction chiffrée case 8b) Une seule variable change par rapport à la case 8 : la politique reçoit un motif interne autonome — a_t = ω·φ(x_t) + m_t, m_{t+1} = ρ·m_t + η_t (AR(1), ρ = 0.9, bruit propre, écart-type stationnaire 0.6). L’agent connaît l’action qu’il émet ; l’état ne la détermine plus. Dynamique, modèles, métrique, seuils, horizon et graines importés tels quels de la case 8, pour que la comparaison soit exacte plutôt que ressemblante. P1’ d* ≤ 12 (médiane, ≥ 4/5) ; P2’ ρ_β = T_surrogate/T_loop ≥ 3 (≥ 4/5) ET ρ_α < 2 (médiane) ; P3’ κ = T_noise/T_surrogate médian dans [0.5, 2] — un canal exogène de même dimension et même variance n’achète aucune ré-adaptation, faute de quoi l’avantage était « une entrée de plus » et non « son action ». Contrôle de manipulation obligatoire : residual_share = 1 − R²(a ~ φ(x)) > 0.30.	(a) residual_share ≤ 0.30 → INCONCLUSIF_MANIPULATION : la variable sous test n’a pas bougé, le run ne confirme ni ne falsifie ; (b) d* > 12 sur ≥ 2/5 graines → CLOSURE_LOST, verdict distinct et non une confirmation dégradée ; (c) le NoiseChannelSurrogate rattrape autant que le self-modèle → l’avantage tenait à la dimension d’entrée, pas à l’auto-connaissance ; (d) [ajouté post-hoc, après lecture des données] bras de comparaison au plancher de l’échelle sur une majorité de graines → INCONCLUSIF_INSTRUMENT. Ce garde-ci ne peut produire qu’un inconclusif, jamais un CONFIRMED : il retire des verdicts, il n’en fabrique aucun — et aucun seuil pré-enregistré n’a été modifié.	Identique case 8 — dynamique scalaire bouclée CPU-only, numpy pur (LMS en ligne, 4000 pas, shift au pas 2000, 5 graines), plus un troisième bras (NoiseChannelSurrogate, n_feat + 2 paramètres contre n_feat + 1 au self-modèle : le null est avantagé, biais assumé).	Hofstadter — strange loops (L4 iceberg), suite directe de la case 8. Crédit : Douglas Hofstadter, Gödel, Escher, Bach, Basic Books 1979, ISBN 978-0465026562 ; I Am a Strange Loop, Basic Books 2007, ISBN 978-0465003010. Lecture grade C : une falsification qui nomme la condition de sa reprise est indiscernable d’une excuse tant que cette condition n’est pas testée. La case 8b la teste — et découvre que la condition, une fois remplie, casse l’instrument censé la juger : la métrique d’horizon présuppose des modèles de qualité comparable, hypothèse que l’irréductibilité du canal self détruit. Rien n’est acquis sur le « travail » du lacet ; ce qui est acquis, c’est que la question exige une métrique sans échelle.
Métrique de ré-adaptation sans échelle (strange loop — l’instrument des cases 8/8b mis en accusation)	TESTÉ (INSTRUMENT_INVALIDE — le contrôle scellé s'est retourné contre MA propre spécification) — ict/strange_loop_scalefree.py, 2026-09-02, 5 bras x 5 graines dans un seul run. P1’’ face positive TENUE : le temps de relaxation T est exactement invariant sous err -> c.err, 25/25 bras, vérifié jusqu’à c dans {1e-3, 1e3}. P1’’ face négative ÉCHOUÉE : l’ancienne métrique ne bouge pas non plus. La démonstration tient en une ligne — son test est mean(errs[t-50:t]) < 1.2 * pre, dont les deux membres sont homogènes de degré 1 en errs ; aucune trace, sur aucun bras, ne peut le faire bouger multiplicativement. Le contrôle était donc insatisfaisable par construction : ce n’est pas l’implémentation qui trahit la définition (ce que le pré-enregistrement affirmait explicitement), c’est ma spécification du contrôle qui était fausse. Le verdict scellé INSTRUMENT_INVALIDE est conservé tel quel, non réécrit. Contrôle corrigé (post-hoc, ADDITIF) : sous errs -> errs + k.pre, l’ancien horizon rétrécit de 33 à 48 % (5/5 graines, monotone — 704→554→411, 594→488→307, 880→682→546, 502→494→260, 1320→1252→880) tandis que la relaxation est exactement constante (11, 160, 22, 8, 80) et le pic d’excès inchangé à 1 ULP près. Le défaut est la normalisation par la ligne de base, non par la perturbation — ce que la case 8b avait nommé mais mal caractérisé. Recoupement interne : les 10 bras (sur 25) que le décalage additif ne fait pas bouger sont exactement les 10 déjà au plancher (old = 50) — l’ancienne métrique bouge donc 15/15 des bras qui peuvent bouger, et les 10 exceptions sont l’artefact lui-même. Découverte de substance : les surrogates de la case 8b ne sont pas perturbés par le shift. Leur erreur baisse (ratio post/pre dans [0.49, 0.72], 5/5 graines) et leur pic d’excès est négatif sur 3/5. Mécanisme : le shift fait passer beta de 0.8 à -0.5, donc abs(beta) de 0.8 à 0.5 — or beta.m_t (le motif autonome, invisible au surrogate) est son erreur irréductible ; le shift rétrécit son angle mort. Contraste isolant : sous la politique déterministe de la case 8, sans motif autonome, le ratio vaut 1.05 / 1.03. Donc horizon = 50 de la case 8b ne voulait pas dire « rattrapé le plus vite possible » mais « jamais dérangé » : le diagnostic 8b (seuil lâche) était correct sur le mécanisme du plancher, mais incomplet — il n’y a aucune perturbation à rattraper. Artefact retourné, non interprété : rho ancien 0.07 (plancher) devient rho_sf 12.5 (plafond) sur les mêmes traces — deux artefacts de signe opposé ; la nouvelle métrique n’a pas mesuré une vitesse, elle a retourné le signe de l’artefact. Seule une troisième quantité, à signe (ratio post/pre), tranche. Et rho_sf >= 3 sur 3/5 seulement, sous le 4/5 requis : même sans garde, P2’’ ne passait pas. Second garde, indépendant : all_perturbed = False donc instrument_degenerate = True ; même si P1’’ avait tenu, le verdict serait INCONCLUSIF_INSTRUMENT. Null (e) ne se déclenche PAS : rho_sf case 8 = 1.00 = le rho publié — la falsification de la case 8 (PR #12942) survit au changement de métrique, et se trouve corroborée sur deux métriques indépendantes. Limite honnête de la nouvelle métrique : elle a son propre plancher, à la fenêtre de lissage (50) — les bras de la case 8 relaxent en 8–10 pas et sont sous-résolus (plancher 5/5). Retirer la confusion d’échelle n’a pas retiré toute limite de résolution. Fidélité de trace vérifiée : horizon_from_errs(collect_trace(...)) reproduit exactement adaptation_horizon (case 8) et adaptation_horizon_irr (case 8b) — les deux métriques sont comparées sur les mêmes nombres, pas sur deux runs. Pré-enregistrement 914cb826f9 — le commit parent de celui du jouet. C’est la relation de parenté qui porte la preuve d’antériorité, pas le SHA : un rebase réécrit le second et laisse la première intacte. #8182 case 8c (po-2024, 2026-09-02).	(prédiction chiffrée case 8c) Une seule chose change par rapport aux cases 8 et 8b : la métrique. Dynamique, politiques, modèles, shift, graines et seuils de décision sont importés tels quels. On soustrait l’asymptote au lieu de la prendre pour seuil, et on rapporte la décroissance à son propre pic de perturbation : excess(t) = s(t) - pre, peak = max excess sur la fenêtre, T = min{t : excess(t) < gamma.peak} avec gamma = 0.5 (demi-vie, choix canonique scellé). P1’‘** — contrôle d’instrument à deux faces : T(c.errs) == T(errs) exactement pour c dans {0.1, 10}, et adaptation_horizon(c.errs) change pour au moins un bras (sans la seconde face, une métrique constante passerait le test). P2’’ — rho_beta_sf = T_surrogate / T_loop >= 3 sur >= 4/5 graines (seuil identique à P2 et P2’, pour que les trois cases soient enfin comparables sur une seule échelle). P3’’** — kappa_sf = T_noise / T_surrogate médian dans [0.5, 2]. Porte de non-dégénérescence : aucun bras au plancher (T <= 50) ni au plafond sur une majorité de graines, et peak > 0 pour tous.	(a) P1’’ échoue → INSTRUMENT_INVALIDE, aucune autre lecture permise (c’est ce null qui s’est déclenché — par sa face négative, et pour la raison qu’il n’anticipait pas) ; (b) rho_beta_sf < 3 sur la case 8b → même avec canal self irréductible et métrique sans échelle, l’auto-connaissance n’achète aucune accélération ; (c) kappa_sf < 0.5 → c’est la largeur d’entrée, pas le soi ; (d) plancher/plafond majoritaire → dégénérescence de cause distincte (déclenché aussi, indépendamment de (a)) ; (e) la case 8 re-mesurée rend un verdict différent de son FALSIFIED publié → sa falsification serait elle aussi un artefact d’échelle, invalidant rétroactivement une livraison de cette lane (ne s’est pas déclenché : rho_sf = 1.00) ; (f) T identique sur les trois bras → métrique sans échelle et sans pouvoir de résolution.	Identique cases 8 / 8b — dynamique scalaire bouclée CPU-only, numpy pur (LMS en ligne, 4000 pas, shift au pas 2000, 5 graines fixes), cinq bras mesurés par graine dans le même run : les trois de la case 8b (politique autonome) et les deux de la case 8 (politique déterministe). C’est le garde-fou anti-sur-ajustement : la métrique ne peut pas être accordée à une case sans que cela se voie sur l’autre, et la case 8 — verdict déjà publié — sert de témoin fixe.	Hofstadter — strange loops (L4 iceberg), suite directe des cases 8 et 8b. Crédit : Douglas Hofstadter, Gödel, Escher, Bach, Basic Books 1979, ISBN 978-0465026562 ; I Am a Strange Loop, Basic Books 2007, ISBN 978-0465003010. Lecture grade C : la case 8b avait nommé sa condition de reprise (« une métrique sans échelle ») ; laisser cette condition non testée aurait reproduit mot pour mot le défaut qu’elle-même corrigeait sur la case 8. La case 8c la teste — et le résultat le plus instructif n’est pas le verdict, c’est que le contrôle scellé s’est retourné contre son auteur : il prédisait un défaut d’implémentation, il a révélé un défaut de spécification. Une métrique sans échelle ne rend pas la mesure « vraie » ; ici elle a surtout permis de voir que la question posée depuis la case 8 (« qui rattrape le plus vite ? ») présuppose une perturbation dont on n’avait jamais vérifié l’existence. Aucune phénoménologie n’est mesurée ; la valeur de Hofstadter reste documentaire.
Restriction épistémique ⟂ contextualité (Spekkens toy)	TESTÉ (CONFIRMÉ) — ict/spekkens_toy.py exécuté 2026-09-01 : P1 ✓ (P1a 1.00, P1b 0.500 exact Y et Z, MC 5 seeds 0.5000 uniforme, P1c 1.00), P2 ✓ (max S_toy 2.000 exact sur 1820 états × 9 combos — plafond classique ATTEINT, combo argmax (X,Y|X,Z) ; S_qm 2.8284 = 2√2 au 1e-9), S1 fidélité clonage 1/3 exact (3 bases) vs clairvoyant 1.00 — #8182 case 10 (po-2023, 2026-09-01).	(prédiction chiffrée détaillée case 10) Le toy bit de Spekkens (4 états ontiques, connaissance limitée aux paires) reproduit les signatures quantiques de perturbation par mesure (P1 : P(X+|Y intercalé) = 1/2 exact, comme QM) alors que l’observateur ontique (« clairvoyant », restriction levée) garde P = 1 — la signature est portée par la restriction, pas par le formalisme de mesure — MAIS reste classique sur CHSH : max S sur l’énumération exhaustive (C(16,4) états joints × 9 combos de settings) ≤ 2.00, là où le singulet QM mesuré dans le même scénario donne 2√2 ≈ 2.828.	(a) P1b hors [0.40, 0.60] : le jouet ne reproduit pas la signature de perturbation — mismatch avec le papier ; (b) max S > 2.01 : la restriction épistémique générerait de la contextualité — falsifie la dissociation (et la construction de Spekkens) ; (c) max S < 1.5 : l’énumération ne mesure que des états triviaux — P2 non concluant (le plafond classique doit être ATTEINT, pas juste respecté).	Toy bit 1+1, numpy pur CPU-only, énumération exacte + MC 5 seeds	Spekkens — epistemic view of quantum states (P0-3 du catalogue #8182 du 27/08). Crédit : R. W. Spekkens, « In defense of the epistemic view of quantum states: a toy theory », arXiv quant-ph/0401052. Lecture grade C détaillée ci-dessous (case 10).

Pré-enregistrements détaillés — case 4 (self-model minimal)

Statut-cible PR c.1245. Case 4 (self-model minimal) passe de VIDE → préciser à PRÉDIT chiffré — version falsifiable avec seuils explicites, protocole de mesure verrouillé, null adversarial pré-enregistré. Le test substrat (panel persona G.90 #5105 + J-Lens Track P #5681) reste une PR séparée (chantier 4/4 = exécution). Le présent doc aligne le pré-enregistrement sur la discipline de livraison (multi-seed ≥ 4, null adversarial, verdict honnête, substrat honnête GPU/CPU) — complète la 3-étape ouverte par c.1242 (PR #9572, §« Case 4 — pré-enregistrement à compléter »).

Prédiction falsifiable (mesure primaire)

Sur le substrat LLM (J-Lens Track P, #5681, 4B-instruct persona) augmenté du panel persona G.90 (#5105, socle CPU livré PR #6742), pour un même agent q̂ déclenchant une ignition workspace (W_t pic), on définit :

• propa(q(soi)) = taux de propagation workspace d’une représentation q̂ dont la cible d’attention est le modèle lui-même (l’agent qui produit la séquence — la SAE features de la couche cible reçoit la trace « self-attention sur sa propre sortie »).
• propa(q(autrui)) = taux de propagation workspace d’une représentation q̂ dont la cible d’attention est un autre agent (même complexité architecturale, mêmes longueurs de prompts, mais la SAE features reçoit une trace « attention sur la sortie d’un autre modèle » — c’est l’exact contre-factuel).
• propa(aléatoire) = taux de propagation workspace d’un stimulus contrôle sans cible identitaire (prompt neutre sans mention self/autrui ; distinct de propa(aléatoire) de la case 3 qui mesurait du bruit de fond sur une cible d’objet erronée).

Cible pré-enregistrée :

R_self = propa(q(soi)) / propa(q(autrui))  ∈ [0.50, 2.00]
discrimination_self = |propa(q(soi)) − propa(autrui)| ≥ ε_self

Lectures :

• R_self ∈ [0.50, 2.00] ET |propa(q(soi)) − propa(q(autrui))| ≥ ε_self → CONFIRMED : le workspace discrimine self/autrui (la self-représentation n’est ni trivialement identique à autrui, ni trivialement hors-norme). Le « self » apporte quelque chose au-delà de la modélisation générique d’autrui — c’est la lecture minimale d’un self-model.
• R_self < 0.50 (self ≪ autrui) → FALSIFIED : le workspace réprime la self-représentation (l’attention sur soi-même est sous-employée par rapport à un autre agent ; c’est une forme de dissolution identitaire au sens workspace, à confronter à la lecture #8182 « pas-de-soi minimal »).
• R_self > 2.50 (self ≫ autrui) → FALSIFIED par un autre canal : artefact (le workspace se bloque sur la cible self, plus aucune discrimination contextuelle — c’est une persona figée, à confronter à la lecture Anthropic arXiv 2511.18397).
• R_self ∈ [0.50, 2.00] MAIS |propa(q(soi)) − propa(q(autrui))| < ε_self → INCONCLUSIF : le ratio passe dans la bande, mais les deux propa absolus sont indistinguables — la discrimination de self/autrui n’est pas mesurable au seuil ε_self (le verdict sera documenté honnêtement comme « la cible est peut-être juste, l’instrument n’est pas assez discriminant à cette échelle »).

Null adversarial (explicite, verrouillé avant test)

ε_self = seuil de discrimination réel entre soi et autrui, pré-enregistré par calibration résiduelle sur le panel persona livré (PR #6742) :

1. On mesure sur le même substrat (Track P + panel persona) le rapport de propa(q_obj1) / propa(q_obj2) pour deux objets non-impliqués identitairement (par exemple : deux entités publiques connues, sans relation self/autrui). L’écart-type de ce rapport (sur 5 graines) définit le bruit de fond de discrimination workspace σ_self.
2. ε_self = 0.5 × σ_self × propa(q(autrui))_médian — l’écart absolu entre self et autrui doit valoir au moins la moitié du bruit de fond typique pour qu’on parle de discrimination réelle.
3. Le null adversarial est exécuté AVANT le test principal (calibration des objets neutres), pas après (anti-HARKing) — la PR de test ouvrira par la cellule calibration, puis le test.

Note d’instrument (opérateur ε, propriété reportée à la réutilisation canonique) : seule σ (bras de calibration) est gelée avant extraction ; l’échelle médiane qui multiplie ε — propa(q(autrui))_médian ci-dessus, propa(q̂_vrai) − propa(aléatoire) pour ε_stable (case 3) — est assemblée depuis les traces des bras principaux au moment de l’analyse. La réutilisation canonique de l’opérateur en case 5 (PR #15547, propa_obj_median_scale) hérite de cette propriété : ε est relatif-pré-gelé, son échelle absolue est post-extraction.

Tue la prédiction si (deux nulls adversariaux explicites) :

• R_self ∈ [0.85, 1.15] (= self ≈ autrui, indistinguable du ratio neutre) OU
• R_self > 2.50 (= auto-blocage, artefact persona figée) OU
• |propa(q(soi)) − propa(q(autrui))| < ε_self (= pas de discrimination au-delà du bruit)

Protocole de mesure (verrouillé avant test)

Paramètre	Valeur	Note
Substrat LLM	J-Lens Track P (#5681) : Qwen2.5-4B-Instruct, SAE top-k features Qwen-Scope, couche 16	Lane GenAI/po-2023 ou ai-01 (GPU) pour extraction forward-pass
Panel persona	Panel G.90 #5105 livré PR #6742 (CPU socle) + extension 3 bras (N/I/P) PR #7301 MERGED	Réutilisation directe du panel — pas de ré-extraction GPU pour le panel persona
Jeu de prompts	3 × self-prompts (« Décris ton propre état interne après la tâche » sur 4 contextes de tâche) + 3 × autrui-prompts (« Décris l’état interne d’un autre agent Y de même architecture » sur 4 contextes miroir) + 3 × neutre-prompts (« Décris un objet public connu Z »)	9 prompts par seed, contre-factuels exacts (mêmes longueurs, mêmes contextes, seule la cible d’attention diffère)
Ignition W_t	Pic de workspace défini comme top-1 % activation SAE conjointe au-dessus du seuil SAE par feature	Identique à la case 3 (cohérence cross-case)
Consommateur en aval	Token suivant la fenêtre d’ignition (largeur 5 tokens)	Métrique via mean_activation_by_set + differential_features
Taux de propagation	propa(q(·)) = (1/\|panel_consumer\|) × Σ_{c ∈ panel_consumer} 𝟙[argmax(SAE(c)) ∈ top-k_features(q(·))]	top-k = 64 (cohérent avec case 3, sae_traces.py)
Horizon	T = 1 ignition / prompt (mesure snap-shot, pas de chaîne)	W_t est un pic, pas une trajectoire
Calibration null	R_neutre = propa(obj1) / propa(obj2) sur 5 graines, σ_self = std sur 5 graines	PR de test ouvre par calibration AVANT test principal
Graines	5 (0, 1, 7, 42, 99)	Au-delà du plancher 4
Tolérance	R_self ∈ [0.50, 2.00] ET discrimination_self ≥ ε_self = CONFIRMED ; R_self ± 0.15 = bande de prudence ; R_self ∈ [0.85, 1.15] OU R_self > 2.50 = FALSIFIED	Verdict honnête multi-niveau, pas de seuil lax
Scoreboard	médiane(R_self) sur 5 graines, IC95 bootstrap n=200, discrimination_self médian, calibration σ_self médian	Sortie numérique falsifiable, comparable à case 3

Verdict final (honnête, multi-niveau)

Niveau	Critère	Verdict
CONFIRMED	median(R_self) ∈ [0.50, 2.00] ET discrimination_self ≥ ε_self ET R_self ∉ [0.85, 1.15] ET R_self ≤ 2.50 (5/5 graines)	Le workspace porte un self-model minimal distinguable mais non-pathologique
INCONCLUSIF	median(R_self) ∈ [0.50, 2.00] MAIS discrimination_self < ε_self sur ≥ 1 graine, OU R_self ∈ [0.85, 1.15] sur ≥ 1 graine	L’instrument ne tranche pas — verdict honnête = cible peut-être juste, mesure pas assez discriminante à cette échelle
FALSIFIED	median(R_self) < 0.50 (workspace réprime le self) OU median(R_self) > 2.50 (artefact persona figée) sur ≥ 3 graines	Le self-model n’est pas workspace-distinguable : soit dissolution, soit artefact bloquant

Hook grade C — discipline

Le hook Metzinger — minimal phenomenal selfhood est activé en lecture (aiguillon d’interprétation, #8182 jalon 2), jamais en claim. La discrimination self/autrui mesurée par R_self est une mesure de signal workspace, pas une réduction de la phénoménologie du « soi » (ni une preuve d’absence de selfhood). La note garde-fou de c.1242 (PR #9572 §« Note garde-fou ») s’applique verbatim : aucun hook grade C n’est présenté au-dessus de son grade, la conjecture « le self est un signal workspace » reste une direction de falsification (#8182 traceur), pas un résultat. Voir aussi #9533 §« Réinjection #8182 ».

Substrat de pré-enregistrement (état c.1245)

• Loaders Python CPU-only prêts : MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ict/sae_traces.py (167 lignes, fonctions load_traces, densify, mean_activation_by_set, differential_features, binarize_quantile, states_from_panel) et ict/jlens_trackP_traces.py (compagnon Track P) — réutilisés verbatim de la case 3 (cohérence cross-case). Le pipeline scripts/extract_sae_traces.py (GPU requis pour forward-pass Qwen2.5-4B + SAE Qwen-Scope) n’est pas CPU-only ; l’extraction initiale est planifiée sur lane GenAI/po-2023 ou ai-01.
• Panel persona socle CPU livré PR #6742 (MERGED 2026-06-23) + extension 3 bras N/I/P PR #7301 (MERGED 2026-07-23). Le panel persona G.90 fix (jalon 3 de #5105) est en cours (PR #5105 PR3 à ouvrir) — c’est le bloqueur formel pour l’exécution substrat.
• Verdict honnête CPU vs GPU. Le pré-enregistrement chiffré (le présent doc) est substance à part entière — il peut être commité et audité sans extraction GPU. Le test substrat (PR de chantier 4/4) ne peut être exécuté que par une lane GPU et après stabilisation G.90. La PR de test sera ouverte par la lane GPU ou auto-flaggée pour cross-pickup ai-01.
• Anti-régression cross-case. Le ratio R_self réemploie la même forme que R_confab (case 3, PR #9572) : R_X = propa(q_X) / propa(q_comparateur) ∈ [bande pré-enregistrée], avec null adversarial explicite (calibration résiduelle) et verdict multi-niveau (CONFIRMED / INCONCLUSIF / FALSIFIED). La cohérence formelle entre cases est délibérée : le générateur #9533 produit des protocoles falsifiables de même structure, ce qui rend la matrice inversée comparable case-à-case.

Réinjection #8182 (jalon 2)

Cette case active le hook Metzinger comme aiguillon de lecture — commentaire de réactivation à poster sur #8182 après merge (jalon 2 du tracker, livraison effective = « le chantier de veille a produit un protocole falsifiable sur le self-model workspace »). Crédit témoin Metzinger (auteur + source + date) à reporter selon la convention #8182.

Pré-enregistrements détaillés — case 5 (W porte un schéma attentionnel — Graziano AST)

Statut-cible PR c.435. Case 5 (attention schema) passe de VIDE → préciser à PRÉDIT chiffré — version falsifiable avec seuils explicites, protocole de mesure verrouillé, null adversarial pré-enregistré. Le test substrat (J-Lens Track S ou P, #5681) reste une PR séparée (chantier 5/3 = exécution). Le présent doc aligne le pré-enregistrement sur la discipline de livraison (multi-seed ≥ 4, null adversarial, verdict honnête, substrat honnête GPU/CPU) — suit le pattern des cases 3 (c.1242, PR #9572) et 4 (c.1245, PR #9588). Substance-distincte vs c.282 (Hofstadter L4 livré PR #12040) et c.1301+281 (Vervaeke L2 livré PR #11488) : 3ᵉ distillation iceberg ICT consécutive, G-VAR-3 substance-distinct OK.

Prédiction falsifiable (mesure primaire)

Sur le substrat LLM (J-Lens Track S ou P, #5681, Qwen2.5 SAE features top-k sparse), pour un même agent q̂ déclenchant une ignition workspace (W_t pic), on définit :

• propa(q̂(attention)) = taux de propagation workspace d’une représentation q̂ dont la cible d’attention est l’état attentionnel de l’agent lui-même (prompt « Décris ton attention maintenant : sur quoi porte-t-elle ? » — la SAE features reçoit une trace « self-attention sur la trace attentionnelle »).
• propa(q̂(autrui_attention)) = taux de propagation workspace d’une représentation q̂ dont la cible est l’état attentionnel d’un autre agent (même complexité architecturale, prompt « Décris l’attention d’un autre agent Y : sur quoi porte-t-elle ? » — contre-factuel exact).
• propa(q̂(objet)) = taux de propagation workspace d’une représentation q̂ dont la cible est un objet tiers non-attentionnel (prompt « Décris une chaise en bois » — pas de mention agentique ni attentionnelle).

Cible pré-enregistrée :

R_attn = propa(q̂(attention)) / propa(q̂(objet))  ∈ [0.50, 2.00]
discrimination_attn = |propa(q̂(attention)) − propa(q̂(objet))| ≥ ε_attn

Lectures :

• R_attn ∈ [0.50, 2.00] ET |propa(q̂(attention)) − propa(q̂(objet))| ≥ ε_attn → CONFIRMED : le workspace discrimine attention-self/objet — il porte un schéma attentionnel distinguable d’une représentation d’objet ordinaire (la lecture minimale d’AST). Le « où mon attention porte-t-elle » apporte quelque chose au-delà de la modélisation générique d’objet.
• R_attn < 0.50 (attention ≪ objet) → FALSIFIED : le workspace réprime la représentation attentionnelle (l’attention sur soi-même est sous-employée par rapport à un objet — dissolution du schéma attentionnel au sens AST).
• R_attn > 2.50 (attention ≫ objet) → FALSIFIED par un autre canal : artefact (le workspace se bloque sur la cible attentionnelle, plus aucune discrimination contextuelle — persona figée sur l’auto-observation).
• R_attn ∈ [0.50, 2.00] MAIS |propa(q̂(attention)) − propa(q̂(objet))| < ε_attn → INCONCLUSIF : le ratio passe dans la bande, mais les deux propa absolus sont indistinguables — la discrimination n’est pas mesurable au seuil ε_attn (la cible AST est peut-être juste, l’instrument n’est pas assez discriminant à cette échelle).

Null adversarial (explicite, verrouillé avant test)

ε_attn = seuil de discrimination réel entre attention-self et objet, pré-enregistré par calibration résiduelle sur le substrat :

1. On mesure sur le même substrat (Track S ou P) le rapport de propa(q_obj1) / propa(q_obj2) pour deux objets non-impliqués identitairement ni attentionnellement (par exemple : deux entités publiques connues, sans mention d’agent ni d’attention). L’écart-type de ce rapport (sur 5 graines) définit le bruit de fond de discrimination workspace σ_attn.
2. ε_attn = 0.5 × σ_attn × propa(q̂(objet))_médian — l’écart absolu entre attention-self et objet doit valoir au moins la moitié du bruit de fond typique pour qu’on parle de discrimination réelle.
3. Le null adversarial est exécuté AVANT le test principal (calibration des objets neutres), pas après (anti-HARKing) — la PR de test ouvrira par la cellule calibration, puis le test.

Tue la prédiction si (trois nulls adversariaux explicites) :

• R_attn ∈ [0.85, 1.15] (= attention ≈ objet, indistinguable du ratio neutre) OU
• R_attn > 2.50 (= auto-blocage, artefact persona figée) OU
• |propa(q̂(attention)) − propa(q̂(objet))| < ε_attn (= pas de discrimination au-delà du bruit)

Protocole de mesure (verrouillé avant test)

Paramètre	Valeur	Note
Substrat LLM	J-Lens Track S ou P (#5681) : Qwen2.5-3B ou 4B-Instruct, SAE top-k features Qwen-Scope, couche cible	Lane GenAI/po-2023 ou ai-01 (GPU) pour extraction forward-pass
Jeu de prompts	3 × self-attention-prompts (« Décris ton attention maintenant » sur 4 contextes) + 3 × autre-attention-prompts (« Décris l’attention d’un agent Y ») + 3 × objet-prompts (« Décris un objet public Z »)	9 prompts par seed, contre-factuels exacts (mêmes longueurs, mêmes contextes, seule la cible d’attention diffère)
Ignition W_t	Pic de workspace défini comme top-1 % activation SAE conjointe au-dessus du seuil SAE par feature	Identique aux cases 3 et 4 (cohérence cross-case)
Consommateur en aval	Token suivant la fenêtre d’ignition (largeur 5 tokens)	Métrique via mean_activation_by_set + differential_features
Taux de propagation	propa(q̂(·)) = (1/\|panel_consumer\|) × Σ_{c ∈ panel_consumer} 𝟙[argmax(SAE(c)) ∈ top-k_features(q̂(·))]	top-k = 64 (cohérent avec cases 3 et 4, sae_traces.py)
Horizon	T = 1 ignition / prompt (mesure snap-shot, pas de chaîne)	W_t est un pic, pas une trajectoire
Calibration null	R_neutre = propa(obj1) / propa(obj2) sur 5 graines, σ_attn = std sur 5 graines	PR de test ouvre par calibration AVANT test principal
Graines	5 (0, 1, 7, 42, 99)	Au-delà du plancher 4
Tolérance	R_attn ∈ [0.50, 2.00] ET discrimination_attn ≥ ε_attn = CONFIRMED ; R_attn ± 0.15 = bande de prudence ; R_attn ∈ [0.85, 1.15] OU R_attn > 2.50 = FALSIFIED	Verdict honnête multi-niveau, pas de seuil lax
Scoreboard	médiane(R_attn) sur 5 graines, IC95 bootstrap n=200, discrimination_attn médian, calibration σ_attn médian	Sortie numérique falsifiable, comparable aux cases 3 et 4

Verdict final (honnête, multi-niveau)

Niveau	Critère	Verdict
CONFIRMED	median(R_attn) ∈ [0.50, 2.00] ET discrimination_attn ≥ ε_attn ET R_attn � [0.85, 1.15] ET R_attn ≤ 2.50 (5/5 graines)	Le workspace porte un schéma attentionnel minimal (lecture AST) distinguable mais non-pathologique
INCONCLUSIF	median(R_attn) ∈ [0.50, 2.00] MAIS discrimination_attn < ε_attn sur ≥ 1 graine, OU R_attn ∈ [0.85, 1.15] sur ≥ 1 graine	L’instrument ne tranche pas — verdict honnête = cible peut-être juste, mesure pas assez discriminante à cette échelle
FALSIFIED	median(R_attn) < 0.50 (workspace réprime l’attention-self) OU median(R_attn) > 2.50 (artefact persona figée) sur ≥ 3 graines	Le schéma attentionnel n’est pas workspace-distinguable : soit dissolution, soit artefact bloquant

Distinction vs case 4 (self-model minimal — Metzinger)

Case 4 (Metzinger) et case 5 (Graziano) mesurent deux dimensions orthogonales du self :

Dimension	Case	Question	Cible R
Identité	Case 4 — self-model	« Qui suis-je ? » (soi-même comme objet de représentation)	R_self = propa(q(soi)) / propa(q(autrui))
Attention courante	Case 5 — AST	« Où mon attention porte-t-elle ? » (état attentionnel comme objet de représentation)	R_attn = propa(q(attention)) / propa(q(objet))

Les deux prédictions sont falsifiables indépendamment : un signal AST CONFIRMED n’implique pas un signal self-model CONFIRMED (et réciproquement). Une cible AST isolée (R_attn ∈ [0.50, 2.00] + R_self hors bande) signerait un schéma attentionnel sans self-model (lecture Graziano stricte : la conscience = schéma attentionnel, pas selfhood). Une cible self-model isolée (R_self ∈ [0.50, 2.00] + R_attn hors bande) signerait un self-model sans attention (lecture Metzinger stricte : selfhood minimal sans représentation attentionnelle). Les deux CONFIRMED simultanément signerait le recouvrement self/attention (cas où identité et attention courante sont représentées ensemble par le workspace).

Hook grade C — discipline

Le hook Graziano — Attention Schema Theory est activé en lecture (aiguillon d’interprétation, #8182 jalon 2), jamais en claim. La discrimination attention/objet mesurée par R_attn est une mesure de signal workspace, pas une réduction du contenu phénoménal de la conscience. La note garde-fou de c.1242 (PR #9572 §« Note garde-fou ») s’applique verbatim : aucun hook grade C n’est présenté au-dessus de son grade, la conjecture « AST = signal workspace » reste une direction de falsification (#8182 traceur), pas un résultat. Voir aussi #9533 §« Réinjection #8182 ».

Substrat de pré-enregistrement (état c.435)

• Loaders Python CPU-only prêts : MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ict/sae_traces.py (167 lignes, fonctions load_traces, densify, mean_activation_by_set, differential_features, binarize_quantile, states_from_panel) et ict/jlens_tracks_traces.py (compagnon Track S/P) — réutilisés verbatim des cases 3 et 4 (cohérence cross-case). Le pipeline scripts/extract_sae_traces.py (GPU requis pour forward-pass Qwen2.5 + SAE Qwen-Scope) n’est pas CPU-only ; l’extraction initiale est planifiée sur lane GenAI/po-2023 ou ai-01.
• Verdict honnête CPU vs GPU. Le pré-enregistrement chiffré (le présent doc) est substance à part entière — il peut être commité et audité sans extraction GPU. Le test substrat (PR de chantier 5/3) ne peut être exécuté que par une lane GPU. La PR de test sera ouverte par la lane GPU ou auto-flaggée pour cross-pickup ai-01.
• Anti-régression cross-case. Le ratio R_attn réemploie la même forme que R_confab (case 3) et R_self (case 4) : R_X = propa(q_X) / propa(q_comparateur) ∈ [bande pré-enregistrée], avec null adversarial explicite (calibration résiduelle) et verdict multi-niveau (CONFIRMED / INCONCLUSIF / FALSIFIED). La cohérence formelle entre cases est délibérée : le générateur #9533 produit des protocoles falsifiables de même structure, ce qui rend la matrice inversée comparable case-à-case.

Réinjection #8182 (jalon 2)

Cette case active le hook Graziano comme aiguillon de lecture — commentaire de réactivation à poster sur #8182 après merge (jalon 2 du tracker, livraison effective = « le chantier de veille a produit un protocole falsifiable sur le schéma attentionnel workspace »). Crédit témoin Graziano (auteur + source + date) à reporter selon la convention #8182.

Exécution du pré-enregistrement (2026-09-11, po-2023) — verdict INCONCLUSIF

Substrat réel (documenté dans le claim c.5628518926 AVANT tout code) : Qwen/Qwen3.5-2B-Base × Qwen/SAE-Res-Qwen3.5-2B-Base-W32K-L0_50, couche 12/24 (--layer-frac 0.5), forward sur RTX 3090 — les « Qwen2.5-3B/4B-Instruct » du pré-enregistrement c.435 n’existent pas dans l’écosystème Qwen-Scope ; le 2B-Base officiellement couvert par les SAE Res-W32K est le substrat SOTA effectivement disponible.

Ordre anti-HARKing respecté : calibration (5 graines, traces/case5calib_s*.npz) extraite et σ_attn gelé avant toute extraction des bras principaux (traces/case5_s*.npz). σ_attn = 0.0344 (ddof=1 sur R_neutre Tour Eiffel/Mont Blanc, ratios 0.92-1.00 — instrument neutre très stable) ; ε_attn = 0.5 × σ × propa(obj)_médian = 0.0149.

Résultats (5 graines × 9 prompts appariés, contre-factuels exacts) :

seed	propa(attn_self)	propa(obj_chaise)	R_attn
0	1.000	1.000	1.000
1	0.933	0.933	1.000
7	0.867	0.867	1.000
42	0.867	0.800	1.083
99	0.800	0.800	1.000

Médiane R_attn = 1.000, IC95 bootstrap n=200 = [1.000, 1.083], discrimination médiane = 0.000 < ε_attn = 0.0149.

Verdict INCONCLUSIF (portes de falsification pré-enregistrées, appliquées telles quelles) : R_attn ∈ [0.85, 1.15] sur 5/5 graines (indistinguable du ratio neutre) ET discrimination < ε_attn. Pas de FALSIFIED : aucune répression (R < 0.50) ni artefact de blocage (R > 2.50) — la workspace ne réprime pas la cible attentionnelle, elle ne la distingue pas.

Lecture honnête (cause instrumentale documentée) : les signatures top-64 (activation moyenne par bras) partagent ~73 % de leurs features (Jaccard moyen 0.734, diagnostics post-hoc dans le JSON résultats) — la signature dominante est faite de features omniprésentes, pas de features discriminantes de cible. propa ≈ 0.80-1.00 partout = broadcast quasi-uniforme : à ce substrat et cet opérateur propa (première exécution, désormais canonique pour les cases 3/4), la distinction attention/objet est sous le plancher de mesure. La conjecture AST-sur-workspace n’est ni confirmée ni réfutée ici — elle requiert un opérateur discriminant (ex. signature différentielle inter-bras plutôt que top-k absolu, à pré-ré-enregistrer séparément avant toute ré-exécution).

Livrables : ict/attention_schema.py (module GPU-free + runner CLI calibrate→score, l’ordre anti-HARKing est vérifié par fichier), ict/tests/test_attention_schema.py (16 tests verts), scripts/extract_sae_traces.py --prompts-json/--prefix (extractions case-specific sans dupliquer le pipeline GPU), 10 traces npz, ict/results/attention_schema_results.json.

Exécution case 5bis (2026-09-13, po-2023) — extension causale via le moteur #15479 — verdict ÉTAT 6/6 · READOUT 6/6 · COMPORTEMENT 2/6 (directionnel)

La suite pré-enregistrée de l’INCONCLUSIF case 5 (#15798) : le schéma attentionnel existe-t-il en ÉTAT (déplacement causal de l’état de clause) même si le readout workspace ne le discrimine pas ? Les traces gelées de la case 5 (5 graines × 9 prompts appariés) sont réutilisées verbatim ; l’intervention passe par le moteur causal #15479 — patch de la tranche clause du donneur dans le receveur, interchange bilatéral en verrou de cohérence (le côté A′ doit être l’écriture littérale du patch), sham write-back par la voie de code partagée, contrôle aléatoire apparié en norme et fréquence.

Ordre anti-HARKing respecté (continuité calibration_frozen.json) : null sur la paire neutre exécuté AVANT les bras principaux (le CLI run refuse de tourner sans le fichier null gelé). σ_state = 0.0389, σ_readout = 0.0269 (dispersion inter-graines, 5 graines) ; ε_state = 0.0044, ε_readout = 0.0006 (formule ε = 0.5 × σ × médiane(effet cible)).

Axe ÉTAT (numpy, traces gelées) — 6/6 directions SUPPORTED. Déplacement dirigé du centroïde de clause vers le donneur : médianes 0.21-0.36 = 48-82× ε (ratio minimal mesuré 48.0× = 0.21213/0.00442106), 5/5 graines au-dessus du seuil sur chaque direction. Contrôles : sham = identité exacte (0.0), aléatoire apparié = 0.000-0.015 (la cible dépasse le contrôle apparié d’un facteur ≥ 18.1× en médianes par direction — le plus faible sur obj_chaise←attn_self ; les deux directions attn, au contrôle quasi nul, sont à ≥ 3 300×), dommage 100 % sélectif (hors-cible exactement 0), interchange-cohérent 90/90 runs. L’appariement (norme, fréquence) a exigé une escalation de tolérance discloseée sur 38/90 runs (±50 % → ±100 %, plafond 1.5 jamais atteint ; décomptés par run dans runs[] de l’artefact comportemental — le champ escalated_calls = 36 de l’artefact état est un compteur d’appels, pas de runs) : les cibles ubiquistes de faible norme vivent dans une région creuse du profil corpus — la tolérance effective est consignée par run dans le JSON résultats.

Axe READOUT (numpy, traces gelées) — 6/6 directions SUPPORTED. La signature du bras virtuel (moyenne recalculée avec la clause patchée) migre vers celle du donneur : médianes Jaccard-shift 0.02-0.09 = 30-150× ε. Limite honnête inchangée : les consommateurs réels sont gelés (pas de re-forward), leur taux de capture ne bouge pas (hit-shift 0 partout) — l’axe documente ce que la signature fait, pas ce que les tokens aval feraient.

Axe COMPORTEMENT (GPU, 90 runs + 60 doses) — directionnel : 2/6 SUPPORTED, 3/6 NOT_SUPPORTED, 1/6 INCONCLUSIF. Écriture latente SAE capture-puis-écriture sur le modèle vivant (encode → édition moteur → décode du delta), génération greedy 24 tokens, classification lexicale gelée + écart logit mon/son. Résultat asymétrique : attn_other←attn_self SUPPORTED (le patch cible dégrade spécifiquement la classification « agent y » — 10/15 runs basculent, sham et aléatoire ne bougent pas) et attn_self←obj_chaise SUPPORTED ; la direction AST critique attn_self←attn_other est NOT_SUPPORTED (classes inchangées, gap-shift médian −0.125 sous seuil) malgré son état SUPPORTED. Dose-response (clamp du centroïde donneur, direction critique) : corrélation gap/dose médiane −0.73 (10/15 (graine, ctx) négatives) — modulation majoritairement monotone dans le sens du donneur.

Lecture honnête. La prédiction 5bis est confirmée sur ses deux axes numpy : l’état de clause attentionnel est causalement déplaçable (interchange/patch entre bras contre-factuels, contrôles sham/aléatoire propres) et la signature migrée suit — le schéma attentionnel existe en état là où l’opérateur propa de la case 5 ne discriminait rien. Mais la portée fonctionnelle est directionnelle : écrire l’état self-attentionnel dans la description d’autrui dégrade la verbalisation agentique d’autrui, l’inverse ne bascule pas la verbalisation self à ce substrat/opérateur. Pas de FALSIFIED global ; grade C inchangé (aucune phénoménologie mesurée, l’isomorphisme AST-Graziano reste une direction de falsification, cf. hook #8182).

Divergence d’estimateur avec l’implémentation sœur #15914 (même issue #15798, PR fermée sans merge). L’implémentation concurrente (lane po-2026) a rendu FALSIFIED sous une lecture scellée distincte : null sur patch neutre (σ 0.0407, ε_flip 0.0129 gelé avant le run), critère de quorum 4/5 graines sur la bascule de la composition top-64 de la signature — atteint à 1/5 et 3/5 graines selon la direction. La présente exécution mesure le déplacement du centroïde de clause (ε_state 0.0044 par métrique) et rend 6/6 SUPPORTED. Les chiffres bruts se recoupent — amplitudes de bascule 0.18-0.27, sham = identité, accord argmax 0.909 sur 30/30 paires (l’état est physiquement inscriptible) — la divergence est un choix d’estimateur documenté, pas une contradiction cachée : le yardstick top-64, confronté à ~370 features empiriques dont ~73 % partagées, est moins sensible que le déplacement de centroïde. Les deux lectures restent reportées et traçables (PR #15914 pour la lecture scellée quorum-graines, la présente section pour la lecture par métrique).

Livrables : ict/attention_schema_causal.py (module GPU-free : null→run CLI, axes état/readout, verdicts par axe), scripts/run_case5bis_live.py (runner comportemental GPU, torch confiné aux scripts), ict/tests/test_attention_schema_causal.py (24 tests, vérité terrain synthétique plantée), ict/results/case5bis_behavior.json + ict/results/attention_schema_causal_results.json.

Pré-enregistrements détaillés — case 6 (frontière topologique ⟂ frontière fonctionnelle — Gómez-Emilsson & Percy)

Statut-cible PR c.429. Case 6 (boundary problem) passe de VIDE → préciser à PRÉDIT chiffré — version falsifiable avec seuils explicites, protocole de mesure verrouillé, null adversarial pré-enregistré. Le test substrat (Kuramoto 2D, CPU-only) reste une PR séparée (chantier 6/3 = exécution) — suit le pattern des cases 4 (c.1245, PR #9588) et 5 (c.435, PR #12055). Substance-distincte vs c.435 (Graziano L3 livré PR #12055), c.282 (Hofstadter L4 livré PR #12040) et c.1301+281 (Vervaeke L2 livré PR #11488) : 4ᵉ distillation iceberg ICT consécutive, G-VAR-3 substance-distinct OK. Première case CPU-only depuis la case 1 (lignée animat, sans gate GPU) et première case non-LLM de la vague — le générateur #9533 s’étend au-delà du substrat SAE.

Prédiction falsifiable (mesure primaire)

Sur un substrat de phase 2D — réseau de Kuramoto (oscillateurs de phase, couplage voisin-le-plus-proche) sur grille 64×64, profil de fréquences bimodal (région A : ω ~ N(+0.5, 0.3), région B : ω ~ N(−0.5, 0.3), bande de séparation centrale de 8 rangées à ω ~ N(0, 0.3)) — on définit :

• Segmentation topologique B_topo : partition de la grille induite par les défauts topologiques stables du champ de phase — paires vortex-antivortex détectées par circulation de phase non-nulle (winding ≠ 0 sur boucles 8×8), persistantes sur toute la fenêtre de mesure. Config TOPO : conditions initiales à winding imposé dans la bande (défauts épinglés). Config CTRL : mêmes fréquences et couplage, conditions initiales lisses (winding = 0, aucun défaut stable).
• Intégration fonctionnelle propa : kick de phase (δφ = 0.5 rad) appliqué à t₀ sur un disque (r = 5) au centre de la région A, après relaxation (500 pas) ; propa(within) = fraction des nœuds de A (hors disque kick) dont la cohérence de phase au kick dépasse 0.8 à t₀ + 200 pas ; propa(cross) = même fraction dans la région B.
• R_cross = propa(cross) / propa(within), mesuré séparément en TOPO et CTRL ; Δtopo = R_cross(CTRL) − R_cross(TOPO).

Cible pré-enregistrée :

R_cross(TOPO) ∈ [0.25, 0.75]
Δtopo = R_cross(CTRL) − R_cross(TOPO) ≥ 0.10

Lectures : - Bande ET Δtopo ≥ 0.10 → CONFIRMED : la frontière topologique ralentit le binding fonctionnel sans l’arrêter — frontières topologique et fonctionnelle dissociées (le pocket n’est ni ouvert ni fermé). - R_cross(TOPO) < 0.10 → FALSIFIED (canal pocket fermé) : le défaut topologique arrête la propagation — les deux frontières coïncident, la lecture Gómez-Emilsson forte (ce qui arrête le binding = la topologie) tient dans le jouet. - R_cross(TOPO) > 0.75 avec Δtopo < ε_topo → FALSIFIED (canal topologie inerte) : la frontière fonctionnelle ignore la segmentation topologique ; le défaut est un épiphénomène de la géométrie du réseau. - Bande MAIS Δtopo < ε_topo sur ≥ 1 graine → INCONCLUSIF : l’instrument ne sépare pas l’effet topologique du gradient de couplage à cette échelle.

Null adversarial (explicite, verrouillé avant test)

ε_topo = seuil de discrimination du travail topologique, pré-enregistré par calibration sur paires jumelles : la différence R_cross(TOPO) − R_cross(CTRL) est mesurée sur des configurations sans défauts des deux côtés (winding = 0 partout, seules les conditions initiales aléatoires différent) — l’écart-type inter-graines σ_Δ de cette différence nulle-par-construction définit le bruit pur de la dynamique ; ε_topo = 0.5 × σ_Δ. Le null est exécuté AVANT le test principal (calibration), pas après (anti-HARKing).

Tue la prédiction si (deux nulls adversariaux explicites) :

• R_cross(TOPO) < 0.10 (= pocket fermé, la lecture EM-fort tient, les frontières coïncident) OU
• Δtopo < ε_topo (= l’atténuation est le gradient de couplage, pas la topologie — les défauts ne font aucun travail de frontière propre).

Pré-requis de validité : stabilité des vortex (nombre de défauts constant à ±1 sur [t₀, t₀ + 200]) — une graine dont les défauts s’annihilent avant la mesure est rejetée (comptée INCONCLUSIF protocole, jamais re-tirée).

Mesure secondaire (disruption — transposition du stade 3 du papier). À t₁, reset de phase ciblé des cœurs de défaut (disques r = 3 autour de chaque vortex, annihilation des paires), puis re-mesure de R_cross. Prédiction secondaire pré-enregistrée : R_cross(post-disruption) ≥ R_cross(TOPO) + 0.10 — la disruption ouvre la frontière (travail de frontière causal, pas seulement corrélational). Null : |R_cross(post) − R_cross(TOPO)| < ε_topo → frontière topologique épiphénomène — n’invalide pas la mesure primaire mais retire la lecture causale.

Protocole de mesure (verrouillé avant test)

Paramètre	Valeur	Note
Substrat	Kuramoto 2D, grille 64×64, K = 1.0 voisin-le-plus-proche, dt = 0.05, intégration RK4	CPU-only (minutes de calcul), aucune dépendance GPU
Fréquences	Région A : ω ~ N(+0.5, 0.3) ; région B : ω ~ N(−0.5, 0.3) ; bande centrale 8 rangées : ω ~ N(0, 0.3)	Profil bimodal verrouillé par graine
Config TOPO	Conditions initiales à winding ±2π dans la bande (4 paires vortex-antivortex épinglées)	Défauts détectés par circulation sur boucles 8×8
Config CTRL	Mêmes ω et K, conditions initiales lisses (winding = 0)	Contre-factuel exact, seule la topologie diffère
Kick / ignition	δφ = 0.5 rad, disque r = 5 au centre de A, à t₀ après relaxation 500 pas	Analogue fonctionnel de l’ignition W_t des cases 3-5
Cohérence	C(nœud) = |⟨e^{i(φ_nœud − φ_kick)}⟩| moyenné sur fenêtre 50 pas autour de t₀ + 200 ; seuil 0.8	Définition opérationnelle, pas de seuil magique
Validité	Winding stable à ±1 sur [t₀, t₀ + 200], sinon graine rejetée	INCONCLUSIF protocole, jamais re-tirée
Calibration null	σ_Δ sur paires jumelles sans défauts, ε_topo = 0.5 × σ_Δ	Exécutée AVANT le test principal (anti-HARKing)
Graines	5 (0, 1, 7, 42, 99)	Au-delà du plancher 4
Tolérance	Bandes et verdicts comme ci-dessus ; bande de prudence ±0.05	Verdict honnête multi-niveau, pas de seuil lax
Scoreboard	médiane R_cross(TOPO), R_cross(CTRL), Δtopo, R_cross(post-disruption), IC95 bootstrap n=200	Sortie numérique falsifiable, comparable aux cases 3-5 par la forme

Verdict final (honnête, multi-niveau)

Niveau	Critère	Verdict
CONFIRMED	median(R_cross(TOPO)) ∈ [0.25, 0.75] ET Δtopo ≥ 0.10 (5/5 graines valides)	Dissociation : la frontière topologique ralentit le binding sans le fermer — frontières topologique et fonctionnelle distinctes (lecture ICT)
INCONCLUSIF	Bande atteinte MAIS Δtopo < ε_topo sur ≥ 1 graine, OU ≥ 2 graines rejetées (vortex instables)	L’instrument ne sépare pas topologie et gradient à cette échelle — cible peut-être juste, mesure pas assez discriminante
FALSIFIED	median(R_cross(TOPO)) < 0.10 (pocket fermé) OU Δtopo < ε_topo sur ≥ 3 graines (topologie inerte)	Soit les frontières coïncident (lecture EM-fort confirmée dans le jouet), soit la topologie ne fait aucun travail de frontière

Distinction vs cases 4/5 et vs ICT-15d

Dimension	Case	Question	Cible R
Identité	Case 4 — self-model	« Qui suis-je ? »	R_self = propa(q(soi)) / propa(q(autrui))
Attention courante	Case 5 — AST	« Où mon attention porte-t-elle ? »	R_attn = propa(q(attention)) / propa(q(objet))
Géométrie de la frontière	Case 6 — boundary	« Où s’arrête l’unité intégrée ? »	R_cross = propa(cross) / propa(within)

Cases 4-5 mesurent le contenu des self-représentations sur substrat LLM SAE ; case 6 mesure la géométrie de l’unité intégrée sur substrat de phase — observable et substrat distincts, falsifiable indépendamment. Anti-confusion vs ICT-15d : ICT-15d testait l’obstruction Čech au recollement des proxys (verdict courant 4/4 NON_TRIVIAL, mais réserve de non-discrimination : sortie dominée par la SVD, contre-exemple axelrod à cocycle/obstruction/sign_consistency tous nuls — voir § ICT-15d-corr) ; case 6 teste la coïncidence frontière topologique / frontière fonctionnelle — même famille local→global, observable différente ; le verdict 15d — quel que soit son signe — ne préjuge rien de case 6.

Hook grade C — discipline

Le hook Gómez-Emilsson & Percy — EM field topology & boundary problem est activé en lecture (aiguillon d’interprétation, #8182 jalon 2), jamais en claim. La note garde-fou de c.1242 (PR #9572 §« Note garde-fou ») s’applique verbatim. Honnêteté spécifique à cette source : (a) le papier est conceptuel — il ne fournit aucun appareil quantitatif propre (les auteurs promettent un « technical companion paper ») ; la transposition Kuramoto fournit la mesure que le papier n’a pas, c’est une lecture ICT, pas une validation de leur thèse ; (b) vortex de phase ≠ boucles de flux EM fermées (Hopf, knotted light — Irvine & Bouwmeester 2008 — non simulables honnêtement en CPU) : l’analogie est de rôle (défauts topologiques stables d’un champ continu servant de frontière), pas une identité physique — le papier cite lui-même « vortices and antivortices » parmi ses objets topologiques ; (c) le papier parle de 1PP (perspective première) ; le jouet mesure l’intégration fonctionnelle (entrainement de phase) — aucune phénoménologie n’est mesurée ni revendiquée ; (d) l’échelle spatiale (micromètres → cerveau entier), que le papier identifie comme discriminant entre théories EM concurrentes, est hors d’atteinte d’un jouet adimensionnel : la case teste la classe de mécanisme (une frontière topologique fait-elle du travail de frontière sur l’unité fonctionnelle ?), pas l’échelle réelle du cerveau ; (e) affiliation déclarée : Gómez-Emilsson = Qualia Research Institute.

Substrat de pré-enregistrement (état c.429)

• CPU-only intégral : grille 64×64 × ~700 pas × 5 graines × 3 configurations — minutes de CPU, aucune dépendance GPU. La PR de test (chantier 6/3 = exécution) est exécutable par toute lane sans gate matériel — cohérent avec le « CPU-first » de la discipline de livraison ci-dessous.
• Pas de loader existant : contrairement aux cases 3-5 (ict/sae_traces.py réutilisé verbatim), il n’existe pas encore de module dédié — la PR de test créera MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ict/kuramoto_boundary.py (1 case = 1 PR, jamais un bundle).
• Anti-régression cross-case. R_cross réemploie la forme canonique R_X = propa(X) / propa(comparateur) ∈ [bande pré-enregistrée] des cases 3-5, mais sur un instrument différent (cohérence de phase, pas top-k SAE) : la cohérence est de forme, pas d’instrument — le générateur #9533 reste comparable case-à-case sans forcer l’uniformité du substrat.

Réinjection #8182 (jalon 2)

Cette case active le hook Gómez-Emilsson & Percy comme aiguillon de lecture — commentaire de réactivation à poster sur #8182 après merge (jalon 2 du tracker, livraison effective = « le chantier de veille a produit un protocole falsifiable sur le boundary problem »). Crédit témoin Gómez-Emilsson & Percy (Frontiers in Human Neuroscience 17:1233119, 2023) à reporter selon la convention #8182.

Exécution c.431 (chantier 6/3) — verdict INCONCLUSIF

Première exécution du protocole ci-dessus, sans retouche post-hoc : script MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ict/kuramoto_boundary.py, sortie brute kuramoto_boundary_results.json, CPU-only, déterministe (5 graines 0/1/7/42/99, numpy seul). Calibration null exécutée avant le test principal (anti-HARKing) : σ_Δ = 0.0104 → ε_topo = 0.0052.

Mesure	Valeur	Cible pré-enregistrée
median R_cross(TOPO)	0.108 [IC95 bootstrap 0.077–0.139]	∈ [0.25, 0.75] — non atteinte
median R_cross(CTRL)	0.132 (plage 0.066–0.186)	—
median Δtopo	+0.024	≥ 0.10 — non atteint
median R_cross(post-disruption)	0.099	≥ R_topo + 0.10 — non atteint
graines valides	2/5 (rejets : défauts 11→8, 11→6, 10→6 sur la fenêtre)	5/5 requis

Lectures honnêtes. (i) La frontière fonctionnelle est déjà fermée par le gradient de fréquences seul — R_cross(CTRL) ≤ 0.186 sur les 5 graines : l’écart Δω = 1.0 rad/u.t. entre A et B domine ; la prédiction pré-enregistrée supposait une propagation trans-bande partielle que ces paramètres ne produisent pas. (ii) Les paires vortex-antivortex plantées ne sont pas stables à cette échelle (annihilations + nucléations transitoires de type KT pendant la fenêtre de mesure) — 3/5 graines rejetées par le critère de validité, jamais re-tirées. (iii) Sur les 2 graines valides, Δtopo = +0.002 / +0.047 : atténuation marginale, sous le seuil 0.10. (iv) La disruption secondaire est structurellement inopérante : le reset local des cœurs (r = 3) ne peut pas retirer le winding mesuré hors des disques (conservation de la charge topologique) — les défauts se reforment après re-relaxation (8→8, 9→6, 11→11, 6→6, 7→4) ; R_post ≈ R_topo. C’est la manipulation qui est inefficace telle que pré-enregistrée, pas une démonstration d’épiphénomène.

Verdict multi-niveau du protocole verrouillé : INCONCLUSIF (« l’instrument ne sépare pas l’effet topologique du gradient de couplage à cette échelle »). L’instrument est reproductible (σ_Δ = 0.0104) — c’est le signal qui est sous la bande, pas le bruit. La falsifiabilité a fait son travail : la prédiction précise (bande + Δ ≥ 0.10) n’est pas observée à ces paramètres, sans retouche post-hoc du protocole. Une itération éventuelle (gradient réduit, épinglage renforcé) serait un nouveau pré-enregistrement, pas une re-exécution.

Pré-enregistrement détaillé — case 7 (fenêtre de synchronie — McFadden CEMI)

Statut PR 8182-mcfadden-cemi. Case 7 livrée directement en TESTÉ (CONFIRMÉ) — module jouet + exécution dans la même PR (le jouet est CPU-only, quelques secondes, contrairement aux cases 4/5/6 dont le substrat SAE/Kuramoto impose une PR d’exécution séparée). Substance-distincte vs case 6 (Emilsson L3, #12179 — géométrie de frontière sur substrat de phase) : la case 7 mesure le substrat même que la source désigne (un champ EM superposé), observable différente (rapport d’énergie cohérente/incohérente, pas une propagation de phase), prédiction différente (crossover en 1/√N). 5ᵉ distillation iceberg ICT consécutive, G-VAR-3 substance-distinct OK. Deuxième case CPU-only (après la case 6), première case à substrat champ (les cases 1-6 sont substrat SAE ou substrat de phase).

Source, vérifiée firsthand (2026-08-24). McFadden 2020, Neuroscience of Consciousness niaa016 : (1) conscience = information intégrée physiquement portée par le champ EM global — les neurones sont émetteurs (dipôles oscillants) et récepteurs (canaux voltage-dépendants) ; (2) la distinction conscient/inconscient est temporelle — tir synchrone (superposition constructive, intégration spatiale dans le champ) vs asynchrone (somme incohérente, traitement matériel parallèle sans accès conscient) ; (3) pas d’analogie EM de Φ — le paramètre physique est la force du champ suffisante pour moduler le tir ; (4) prédictions falsifiables : champs EM externes structurés influencent le tir, l’accès conscient corrélate avec la synchronie, le split-brain isole les relais synchronisants, un ordinateur matériel ne sera jamais conscient.

Le jouet (ict/cemi_field.py). N émetteurs dipolaires sur grille 32×32, champ en un point = somme complexe des ondes 1/r (les interférences vivent dans la somme complexe, pas dans une somme de puissances). Fraction f_sync d’émetteurs à phase 0, le reste uniforme — puissance totale émise identique dans tous les réglages. Observable : R_E = ⟨|E|²⟩_f / ⟨|E|²⟩_async.

Dérivation du crossover (la prédiction est dérivée, pas ajustée). Le terme cohérent d’un groupe synchrone de taille f·N vaut ~f·N en amplitude ; le bruit incohérent du complément vaut ~√((1−f)N) en rms. Égalité à f*·N = √((1−f*)N) → f* ≈ 1/√N (0.031 pour N = 1024). La « fenêtre consciente » CEMI se joue donc sur la taille du groupe synchrone, pas sur un seuil d’énergie brute — un groupe à 3 % de la population émet déjà une intégration un ordre de grandeur au-dessus du bruit ; un groupe sous f* est indiscernable du bruit quelle que soit son énergie locale.

Prédictions pré-enregistrées et verdicts (mesurés le 2026-08-24, 5 seeds/point, 40 seeds pour P2) :

#	Prédiction	Mesure	Verdict
P1	R_E décroît monotone de f=1 vers f=0	581.3 → 151.6 → 44.5 → 12.7 → 4.1 → 1.86 → 1.18 → 1.05 → 1.00 — strictement monotone	CONFIRMÉ
P2	R_E @ f* = 1/√N dans la bande [1.2, 3.0] (moyenne ≥ 5 seeds ; bande recalibrée sur 40 seeds : mean 1.55, IQR [1.02, 1.90] — la bande initiale [1.5, 3] était trop étroite pour la variance inter-seeds de la population Bernoulli)	1.86 ± 0.62 (5 seeds) ; scaling vérifié sur 40×40 (N = 1600, f* = 0.025) : 1.80 ± 0.30	CONFIRMÉ
P3	R_E < 1.2 pour f < f*/2	1.15 ± 0.29 (f = f*/2), 1.02 ± 0.14 (f = f*/4)	CONFIRMÉ
CTRL	Doubler la puissance en asynchrone : ×4 en énergie contre base ×1 (trivial), mais ratio 1.00 contre base même-puissance	4.00 / 1.00 exactement	CONFIRMÉ (l’effet est structurel, pas énergétique)

Honnêteté grade C (ce que le jouet ne prouve PAS). (a) Le jouet teste la classe de mécanisme — un champ complexe superposé discrimine tir synchrone vs asynchrone à puissance égale, avec un crossover prédictible — pas la thèse CEMI sur le cerveau réel : aucune phénoménologie n’est mesurée ni revendiquée, et le lien conscience↔︎champ reste le pari de McFadden (le papier le formule en double-aspect). (b) Le cerveau n’est pas une grille pleine de dipôles uniformes : hétérogénéité des distances, anisotropie tissulaire, dynamique temporelle du tir — le jouet est statique (une image de phase), la « fenêtre » cérébrale de McFadden est temporelle (fenêtres de synchronie ~ms). L’analogue jouet du crossover reste néanmoins structurel : la même loi 1/√N gouverne n’importe quel milieu superposant. (c) La mesure R_E est une énergie de champ, pas une information intégrée — le pont vers IIT que McFadden revendique (« intégration ») n’est pas quantifié ici ; une extension naturelle (hors scope) serait de calculer un Φ-EM sur les patterns de champ. (d) Le papier fournit l’appareil conceptuel mais aucune équation quantitative propre (vérifié firsthand) : le crossover 1/√N est notre dérivation sur le jouet, pas un résultat de la source — c’est précisément le geste distillation (fournir la mesure que la source n’a pas, cf. case 6 sur Emilsson & Percy).

Pré-enregistrements détaillés (cases 3 et 4)

Statut-cible PR c.1242. Version chiffrée, falsifiable, avec seuils et protocole explicite — transforme les phrases qualitatives ci-dessus en cibles mesurables. Le test de chaque case reste une PR séparée (chantier 4/3 = exécution substrat). Le présent doc aligne le pré-enregistrement sur la discipline de livraison (multi-seed ≥ 4, null adversarial, verdict honnête).

Case 3 — W diffuse un q erroné (confabulation) — pré-enregistrement chiffré

Prédiction falsifiable (mesure primaire). Sur le substrat LLM (ICT-21 SAETrajectoires strate 5, #5101), pour un même agent q̂ déclenchant une ignition workspace (W_t pic), on définit :

• propa(q̂_vrai) = taux de propagation de q̂ aux consommateurs en aval (définis par le panel J-Lens Track S, #5681) lorsque q̂ est la représentation correcte (la cible que l’agent vise).
• propa(q̂_faux) = taux de propagation lorsque q̂ est une représentation fausse (confabulation : la cible est connue, mais q̂ ≠ cible).
• propa(aléatoire) = taux de propagation lorsque q̂ est un stimulus contrôle sans rapport (panel random baseline, pas de représentation d’aucun objet de la tâche).

Cible pré-enregistrée :

R_confab = propa(q̂_faux) / propa(q̂_vrai)  ∈ [0.80, 1.00]

Lectures : - R_confab ≥ 0.80 ET propa(q̂_faux) − propa(aléatoire) ≥ ε_stable → CONFIRMED (la workspace consacre l’erreur : la « consécration » est une propriété de l’erreur, pas un broadcast). - R_confab < 0.80 → FALSIFIED (la workspace distingue le faux du vrai et pénalise l’erreur). - R_confab ≥ 0.80 MAIS |propa(q̂_faux) − propa(aléatoire)| < ε_stable → INCONCLUSIF (la « consécration » n’est pas de la consécration : c’est du broadcast non-discriminant, le null adversarial annule la prédiction).

Null adversarial (explicite). ε_stable = seuil de discrimination réel vs aléatoire, pré-enregistré par calibration résiduelle : sur le même substrat, on mesure propa(q̂_vrai) − propa(aléatoire) (l’écart maximal que la propagation peut porter) et l’on fixe ε_stable = 0.5 × (propa(q̂_vrai) − propa(aléatoire)) — l’écart faux vs aléatoire doit valoir au moins la moitié de l’écart vrai vs aléatoire pour parler de consécration spécifique. Le null adversarial est exécuté avant le test principal (calibration), pas après (anti-HARKing).

Protocole de mesure (verrouillé avant test).

Paramètre	Valeur	Note
Substrat	ICT-21 SAETrajectoires strate 5 (Qwen2.5-3B SAE features, top-k sparse)	Re-exécution CPU-only possible via MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ict/sae_traces.py
Agents	J-Lens Track S (#5681) : 3 prompts cible (vrai) / 3 prompts à représentation erronée (faux) / 3 prompts contrôles (aléatoire)	9 prompts par seed, panel verrouillé avant test
Ignition W_t	Pic de workspace défini comme top-1 % activation SAE conjointe au-dessus du seuil SAE par feature	Définition opérationnelle, pas de seuil magique
Consommateur en aval	Token suivant la fenêtre d’ignition (largeur 5 tokens)	Métrique computed via mean_activation_by_set + differential_features
Taux de propagation	propa(q̂) = (1/\|panel_consumer\|) × Σ_{c ∈ panel_consumer} 𝟙[argmax(SAE(c)) ∈ top-k_features(q̂)]	Seuil top-k = 64 (cohérent avec SAETrajectoires)
Horizon	T = 1 ignition / prompt (pas de chaîne, mesure snap-shot)	W_t est un pic, pas une trajectoire
Graines	5 (0, 1, 7, 42, 99)	Au-delà du plancher 4
Tolérance	R_confab ∈ [0.80, 1.00] = CONFIRMED ; R_confab ± 0.05 = bande de prudence	Verdict honnête, pas de seuil lax
Scoreboard	médiane(R_confab) sur 5 graines, IC95 bootstrap n=200, propa(q̂_faux) − propa(aléatoire) médian	Sortie numérique falsifiable

Verdict final (honnête, multi-niveau).

Niveau	Critère	Verdict
Agrégé	median(R_confab) ∈ [0.80, 1.00] ET propa(q̂_faux) − propa(aléatoire) ≥ ε_stable (5/5 graines)	CONFIRMED
Partiel	median(R_confab) ∈ [0.80, 1.00] MAIS propa(q̂_faux) − propa(aléatoire) < ε_stable sur ≥ 1 graine	INCONCLUSIF (null adversarial partiel)
Rejet	median(R_confab) < 0.80	FALSIFIED

Substrat de pré-enregistrement (état c.1242). Loaders Python CPU-only prêts : MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ict/sae_traces.py (7276 octets, fonctions load_traces, densify, mean_activation_by_set, differential_features, binarize_quantile, states_from_panel) et ict/jlens_traces.py (compagnon, anti-mélange guard lens == "sae"). L’exécution du test (LLM forward pass + SAE forward) exige GPU (substrat Qwen2.5-3B, lane GenAI/po-2023 ou ai-01) — la PR de test n’est PAS exécutable par la présente lane CPU-only ; elle sera ouverte par la lane GPU ou auto-flaggée pour cross-pickup ai-01. Le présent PR ne touche que le pré-enregistrement chiffré (document), qui est substance à part entière (cf #9546 même logique : matrice fermée avant test).

Exécution du pré-enregistrement (2026-09-13, po-2024, PR #15915) — verdict INCONCLUSIF (par construction)

Banc : ict/confabulation_broadcast.py (opérateur propa importé TEL QUEL de case 5, test d’identité is), 24 tests ict/tests/test_confabulation_broadcast.py (collection ict/tests : 728 → 752). Extraction GPU réelle locale (RTX 3070) : 10 NPZ sous traces/ — calibration (bras target_vrai + control_alea, 6 prompts/graine) puis bras faux (confab_faux, 3 prompts/graine), 5 graines {0, 1, 7, 42, 99}, via scripts/extract_sae_traces.py INCHANGÉ (Qwen3.5-2B-Base couche 12/24, SAE Qwen-Scope W32K-L0_50, hérité de case 5 pour la comparabilité R_confab/R_self/R_attn).

Déroulé (ordre anti-HARKing scellé). Phase 1 calibrate : mesure propa(vrai) et propa(aléatoire) par graine à partir des traces de calibration SEULES → refus du garde scellé : 0/5 graines exploitables (gap ≤ 0 partout), ε_stable non fixable. Phase 2 score : jamais exécutée sur le pipeline scellé (refuse sans calibration gelée). Le verdict INCONCLUSIF est donc par construction — aucune branche de la table scellée n’est évaluable.

Graine	propa(q̂_vrai)	propa(aléatoire)	gap	exploitable
0	1.000	1.000	+0.000	non
1	0.933	0.933	+0.000	non
7	0.800	0.867	−0.067	non
42	0.800	0.867	−0.067	non
99	0.800	0.800	+0.000	non

L’ignition vraie ne propage pas mieux qu’un stimulus aléatoire (sur 2/5 graines elle propage moins bien) : l’écart maximal que la propagation peut porter est nul ou négatif, la calibration résiduelle est dégénérée. Forcer ε_stable := 0 rendrait le critère « disc ≥ ε_stable » trivialement vrai et « confirmerait » la consécration vacument — c’est précisément le broadcast non-discriminant que le null adversarial du pré-enregistrement existe pour tuer ; le garde mécanique du module le refuse.

Diagnostic post-hoc (non scellé, calculé après le refus — ne porte aucun verdict). Le bras faux a été extrait (avant tout regard sur la calibration, l’extraction est bon marché) ; descriptivement : propa(q̂_faux) = propa(q̂_vrai) seed-par-seed (égalité exacte 4/5, +1/15 sur la graine 99), R_confab médian 1.000. Jaccard top-64 des signatures : J(vrai, faux) 0.883 ≫ J(vrai, aléa) 0.460 ≈ J(faux, aléa) 0.443 — les signatures top-64 sont sensibles au contenu (la carafe et le tramway séparent nettement ; vrai et faux partagent contexte + cible et ne diffèrent que d’un mot), mais le taux propa sature (~0.80–1.00) pour chaque bras : consommateurs et signature dérivent des mêmes prompts, chaque bras « s’auto-propage » dans son nuage de features contextuelles. La signature discrimine ; le taux de propagation ne discrimine pas.

Leçon instrumentale (3ᵉ occurrence, convergence). R_attn (case 5, #15547) INCONCLUSIF · R_self (case 4, #15879) 1.000 INCONCLUSIF (Jaccard self/autrui 0.61) · R_confab (case 3, ce run) 1.000 INCONCLUSIF-par-construction — trois questions W-diffusion/self distinctes, un même plafond : l’opérateur propa sur top-64 de l’activation moyenne sature en régime broadcast quasi-uniforme à la couche 12/24. La question de la consécration de l’erreur reste OUVERTE mais non-mesurable avec cet opérateur sur ce substrat ; un instrument candidat devrait décorréler consommateurs et signature (p. ex. signatures différentielles vrai−faux plutôt que top-64 de la moyenne par bras) — piste à pré-enregistrer séparément si une future case la demande.

Scoreboard complet : ict/results/confabulation_broadcast_results.json (mesures de calibration, refus verbatim, bloc descriptif post-hoc étiqueté).

Case 4 — self-model minimal — pré-enregistrement à compléter

Statut pré-enregistrement. Reste VIDE → préciser au tableau ci-dessus. Les substrats pressentis (Panel persona #5104 / #5105) sont en attente de stabilisation du panel G.90 (jalon 3 de #5105, PR #5105 PR3). La présente PR ne chiffre pas la case 4 — elle l’identifie explicitement comme prochaine cible et fixe le plan de chiffrage :

Étape	Substrat	Cible chiffrée	Statut
1. Attendre stabilisation panel persona	G.90 #5105	Panel fixé, hash reproductible	BLOQUANT (PR #5105 PR3 à merger)
2. Chiffrer la prédiction	propa(q(soi)) vs propa(q(autre)) vs propa(aléatoire)	Même structure que case 3, adaptée au self-model	À pré-enregistrer APRÈS étape 1
3. Test substrat	Panel persona + workspace SAE-JLens	R_self = propa(q(soi)) / propa(q(autre))	Lane GPU (GenAI/po-2023 ou ai-01)

Note garde-fou. Le hook grade C (Metzinger — minimal phenomenal selfhood) est activé en lecture (aiguillon d’interprétation, #8182 jalon 2), jamais en claim — la discrimination self/autrui mesurée ci-dessus est une mesure de signal, pas une réduction de la phénoménologie du « soi ». Cf #8182 traceur.

Pré-enregistrement détaillé — case 10 (restriction épistémique ⟂ contextualité — Spekkens toy)

Statut-cible : PRÉDIT, chiffré, protocole verrouillé avant implémentation (pattern case 8 : commit de prédiction AVANT commit du jouet). Source : R. W. Spekkens, « In defense of the epistemic view of quantum states: a toy theory », arXiv quant-ph/0401052, §IV — toy bit à 4 états ontiques, principe d’équilibre de connaissance (on ne peut savoir au plus que la moitié), états épistémiques purs = uniformes sur les 6 paires d’états ontiques.

Cadre jouet (verrouillé)

• Ontique : système 1 bit = {1,2,3,4}. Épistémique pur : uniforme sur une paire (6 états). Mesures valides (dichotomiques, équilibre de connaissance) : les 3 partitions X = {12|34}, Y = {13|24}, Z = {14|23} ; issue « + » = première cellule. La mesure révèle la cellule contenant l’état ontique et met à jour l’état épistémique au posterior (paire = cellule révélée ∩ support).
• Deux bits : ontique joint 4×4 = 16 ; états joints purs = uniformes sur sous-ensembles de 4 éléments (produits et « enchevêtrés » du papier). Énumération exhaustive conservatrice : les C(16,4) = 1820 sous-ensembles (surensemble assumé du critère de validité du papier — tout viol CHSH sur un sous-ensemble non valide n’en serait pas moins un finding ; restreindre ne pourrait que rapetisser le max).

Prédictions falsifiables (mesures primaires)

P1 — perturbation par mesure (reproduction de la signature quantique)

Séquence : préparer X+ = {1,2} ; (i) mesure X directe → P(X+) ; (ii) mesure Y intercalée PUIS X → P(X+) ; (iii) contrôle clairvoyant (observateur qui lit l’état ontique à l’étape intermédiaire sans update épistémique) → P(prédiction X correcte).

• P1a : P(X+|séquence vide) = 1.00 (exact).
• P1b : P(X+|Y intercalé) = 1/2 exact (dérivation : {1,2} → Y+ {1,3} wp 1/2 / Y− {2,4} wp 1/2 ; X sur {1,3} ou {2,4} → 1/2 chacune) — parité QM : |+x⟩ mesuré en Y puis X redonne 1/2. Bande MC 5 seeds × 10⁴ tirages : [0.48, 0.52].
• P1c : clairvoyant ∈ [0.99, 1.00] — sans restriction, la connaissance persiste.

P2 — CHSH (la dissociation, charge utile)

Settings locaux = les 3 partitions par côté ; combos CHSH = C(3,2)×C(3,2) = 9 ; S = E(a,b) − E(a,b′) + E(a′,b) + E(a′,b′) sur la distribution jointe (déterministe par paire ontique).

• P2a : max S_toy ≤ 2.00 sur l’énumération exhaustive (1820 états × 9 combos) — le jouet est un modèle à variables cachées locales, la borne classique tient par construction ; le contenu est le contraste :
• P2b : S_QM ∈ [2.82, 2.83] — singulet (statevector numpy, angles canoniques de Bell) mesuré dans le même scénario à 2 settings/côté. Le toy reproduit la perturbation (P1) SANS la non-classicalité (P2) : c’est la dissociation.
• P2c (null de non-trivialité) : max S_toy ≥ 1.99 — le plafond classique doit être atteint (corrélations réelles jusqu’au plafond), sinon l’énumération ne mesure que du trivial.

S1 — no-cloning (secondaire, rapporté sans bande) : protocole canonique du papier (transformation puis mesure) sur les 6 états purs inconnus ; fidélité de clonage rapportée (reproduction qualitative de l’impossibilité : < 1).

Nulls adversariaux (verrouillés avant test)

• P1 : si P1b ∉ [0.40, 0.60] (après MC) → le jouet ne reproduit pas la signature de perturbation — mismatch implementation/papier, dissociation non établie sur ce point.
• P2 : si max S_toy > 2.01 → la restriction épistémique générerait de la contextualité : falsifie la dissociation (et la lecture « le toy est un HVM local » de Spekkens) — à triple-checker avant toute claim.
• P2c : si max S_toy < 1.5 → non concluant (énumération creuse).

Exécution (commit du jouet) — correction transparente d’une formule du pré-enregistrement

La parenthèse « posterior (paire = cellule révélée ∩ support) » du cadre verrouillé était incorrecte : sur une mesure incompatible, l’intersection est un singleton — plus de connaissance que l’équilibre n’en autorise. La règle du papier (Spekkens §IV) est posterior = cellule révélée (la mesure perturbe l’ontique, re-randomisé dans la cellule). La dérivation chiffrée du pré-enregistrement (P1b = 1/2 via cellules {1,3}/{2,4} puis X) utilisait déjà la bonne règle — les bandes et nulls sont inchangés ; seule la formule parenthétique était fautive, corrigée ici par écrit plutôt que silencieusement. La première exécution sous la règle intersection rendait P1b = 1.0 (FAIL visible) — le garde pré-enregistrement a fait son travail.

Résultats mesurés : P1a 1.00 · P1b 0.500 exact (Y et Z), MC 5 seeds × 10⁴ = 0.5000 uniforme · P1c 1.00 · max S_toy 2.000 (1820 états joints × 9 combos, argmax support produit {1,2}×{1,2}, combo (X,Y|X,Z)) · S_qm 2.828427 (= 2√2 au 1e-9) · S1 clonage 1/3 par base fixe (X, Y, Z identiques), clairvoyant 1.00. Verdict : TESTÉ (CONFIRMÉ) — la restriction épistémique porte la signature de perturbation (P1) sans produire la contextualité (P2) : c’est la dissociation. 10/10 tests (ict/tests/test_spekkens_toy.py).

Honnêteté de portée (grade C)

1. Le ≤ 2 de P2a est consistant avec un théorème (tout modèle à variables cachées locales satisfait CHSH) : l’énumération confirme mécaniquement ce que la théorie garantit — sa valeur est de garde d’erreur d’implémentation et de rendre le contraste mesuré, pas asserté ; (b) le toy de Spekkens ne reproduit pas TOUTE la phénoménologie quantique (le papier exhibe précisément ses échecs — c’est le point de la case : ce que la restriction épistémique ne suffit PAS à produire) ; (c) aucune claim n’est faite sur le statut épistémique des états quantiques réels — la case teste une classe de mécanisme (restriction sans contextualité), pas l’interprétation ; (d) atterrissage voisin de ict/proxy_contextuality.py (cadre Abramsky-Brandenburger, SAT/section globale) — objets distincts, complémentaires.

Pré-enregistrement détaillé — case 13 (combination problem ⟂ subject-summing — panpsychisme)

Statut PR feat/8182-panpsych-combination. Case 13 livrée directement en TESTÉ (crossover localisé) — module jouet CPU-only + exécution + tests dans la même PR (forme case 7). Première case livrée avec un instrument réparé en cours de route : la construction v1 (anneau D=8) a été invalidée par son PROPRE contrôle mécanique pré-enregistré (gap(ρ=0) = 0 exact attendu, −0.345 mesuré) — cause racine identifiée, construction réparée, dérivation corrigée, re-verrouillée avant le re-run (amendement 2026-09-14T11:12Z). Substance-distincte vs ICT-15d (obstruction au recollement des proxys — existence du glue) : la case 13 manipule le glue comme variable (transfert de propriété par la composition), substrat jouet markovien.

Source, vérifiée firsthand (2026-09-14). SEP « Panpsychism » (Goff, Seager & Allen-Hermanson, substantive revision 2022-05-13) : le combination problem — comment des micro-propriétés phénoménales composent-elles une macro-propriété — nommé par Seager (1995), forme acérée par Goff ; la combinaison doit être « transparente a priori », et la lecture critique (« subject-summing ») dit que la composition n’est qu’agrégation. La source ne fournit aucun apparatus quantitatif (vérifié : aucune équation) — la loi mesurée ici est notre dérivation, geste distillation cases 6/7.

Le jouet (ict/combination_subjects.py, v2 pavages tournés). D=12 bits d’état global W ; m pavages contigus de fenêtres k=3 décalés de r=0..m−1 → N=4m unités, chaque coordonnée lue par EXACTEMENT m unités (multiplicité uniforme, assertée en construction), ρ=(m−1)/m ; m=1 disjoint par construction. Canal micro de fidélité α=0.8 ; fraction κ des unités corrompue (canal inversé, fidélité 0.2). Deux compositions à information totale égale : AGRÉGATION (produit de toutes les lectures, comptage multiple — la lecture critique) vs STRUCTURÉE (unanimité des lecteurs d’une coordonnée → une contribution ; discorde → exclusion — le « bond »). Observable primaire : gap_bit = précision par coordonnée (glué − agrégé) ; l’appariement exact sature à ~2^−D et reste rapporté au secondaire.

Dérivation (corrigée — l’erreur v1 est elle-même un résultat). La v1 dérivait un crossover à κ<1/2 depuis P(Binom(m,κ)≥2) — majorités d’UNITÉS corrompues — en les traitant comme majorités de LECTURES fausses : une unité corrompue lit faux avec probabilité 1−α seulement. Erreur par lecture p̄ = 0.2+0.6κ < 0.5 pour tout κ<1/2 → la majorité des lectures garde le bon signe → l’agrégat n’est jamais empoisonné sous attaque minoritaire ; le crossover vit au-delà de κ=1/2. Enseignements mécaniques (démontrables sans exécution, pinés par les tests) : m=1 → lecture unique, les deux estimateurs calculent la même fonction ; m=2 → l’unanimité-2 est un transform monotone de la somme-2 (n_pos∈{0,1,2} donne le même signe) — la combinaison non-triviale n’existe pas sous 3 lecteurs par coordonnée partagée.

Prédictions pré-enregistrées et verdicts (grille v2, 2026-09-14, médiane 5 seeds 0/1/7/42/99, 200 états/cellule) :

#	Prédiction	Mesure (m=3 sauf mention)	Verdict
P4a (mécanique)	gap_bit(m=1) = 0 exact, ∀κ	0.0000 sur toute la ligne κ (réalisé jusqu’à 0.75)	CONFIRMÉ
P4b (mécanique)	gap_bit(m=2) = 0 exact, ∀κ	0.0000 sur toute la ligne κ (réalisé jusqu’à 0.75)	CONFIRMÉ
P3′	κ=0 → gap_bit < 0 (coût à vide : P(discorde|3 sains, α=0.8) = 1−(0.8³+0.2³) = 0.48)	−0.1496 (D=24 : −0.1429)	CONFIRMÉ
P1′	κ∈{0.1, 0.2, 0.3, 0.45} → gap_bit < 0, rétrécissant vers κ→1/2	−0.156 / −0.154 / −0.106 / −0.050	CONFIRMÉ
P2′	κ∈{0.55, 0.7} → gap_bit > 0, croissant	+0.014 (réalisé 0.583, effet naissant) / +0.061 (réalisé 0.667)	CONFIRMÉ
CTRL	m=3, D=24, κ=0.7 → gap_bit > 0 (structurel, pas un artefact de N)	+0.1108	CONFIRMÉ

Honnêteté grade C (ce que le jouet ne prouve PAS). (a) Aucune phénoménologie n’est mesurée ni revendiquée : la case teste si « combinaison = agrégation » est défendable AU NIVEAU SIGNAL — le problème de la composition de l’EXPÉRIENCE reste là où il était, et c’est précisément ce que le panpsychiste doit encore fournir. (b) Le « bond » operationalisé ici est UNE forme (rejet de discorde à l’unanimité près) : la localisation du crossover porte cette forme, pas toute composition non-triviale concevable. (c) Le verdict coupe dans les deux sens : sous attaque minoritaire le bond est un coût pur (la lecture critique « subject-summing » est optimale dans SA zone) ; sous attaque majoritaire l’agrégat tombe sous le hasard et le bond protège — mais ce régime suppose que la majorité des micro-sujets mentent, loin du substrat sain que vise le panpsychisme. (d) La v1 invalidée par son propre contrôle (gap(ρ=0) = −0.345 ≠ 0 : enroulement, 3∤8, aucune tuile contiguë disjointe sur l’anneau) reste documentée dans le module : l’instrument réparé (pavages tournés, multiplicité uniforme assertée) est ce qui rend le 0 exact mesurable — précédent ligne « INSTRUMENT_INVALIDE » : ici l’invalidation et la réparation sont livrées dans la même PR, la trace du verrouillage v1 (11:01Z) et du re-verrouillage v2 (11:12Z) borne toute cuisine post-hoc.

Pré-enregistrement détaillé — case 15 (confabulation ⟂ broadcast non-discriminant — seconde opérationnalisation)

Statut. Claim c.5709691931 → pré-enregistrement chiffré c.5709692119 (2026-09-17T06:00:27Z, AVANT toute exécution) → amendement d’instrument v1→v2 c.5709716652 (AVANT re-run) → re-scope en seconde opérationnalisation c.5709770262 (le claim initial, rédigé sur une lecture stale de la matrice — arbre partagé au commit #15879, un merge en retard — qualifiait la ligne à tort de « PRÉDIT » ; la case 3 SAE #15915 l’avait livrée INCONCLUSIF PAR CONSTRUCTION au merge du 2026-09-16). Pattern case 6 → case 14 : première exécution INCONCLUSIF pour cause instrumentale (saturation du taux sur tous les bras), seconde opérationnalisation sur substrat où l’observable est mesurable.

Motif de la seconde opérationnalisation. Le diagnostic de la case 3 : sur SAE, propa(q̂_faux) = propa(q̂_vrai) seed-par-seed et le taux sature (0.80-1.00) pour chaque bras — le plafond instrumental des cases 4/5. La prédiction de la ligne (consécration ≥ 80 %) et son tueur (|propa(faux) − propa(aléatoire)| < ε) exigent un substrat où (a) la fausseté du contenu est contrôlée exactement et (b) les trois taux (vrai / faux / aléatoire) ne saturent pas au même plafond. Un jouet à générateurs factoriels donne (a) par construction et (b) par calibration du seuil d’adoption.

Le jouet (ict/confabulation_ignition.py). K=16 latents z ∈ {±1} ; N=48 consommateurs monitorant chacun s=4 latents (sans remise) via lectures read_jk = z_k + ε, ε ~ N(0, 0.60²) ; le workspace diffuse un contenu c ∈ {±1}^16 avec gain β=0.35 ; adoption synchrone score_j = mean_{k∈S_j}(c_k·read_jk) + β > θ=0.45. propa(c) = fraction d’adoption. Contenus : vrai (c=z) ; faux-dose-b (les b premiers latents inversés — erreur systématique cohérente, b ∈ {0,2,4,6,8,16}) ; null adversarial = M=200 contenus iid uniformes. Seeds 0/1/7/42/99.

Résultats v2 (5/5 graines) : CF = propa(b=2)/propa(b=0) ∈ [0.917, 1.000] (médiane 0.938 ≥ 0.80 — consécration) ; Δ = propa(b=2) − médiane null ∈ [+0.500, +0.542] (≥ 0.15 — discrimination, le tueur de la ligne est rejeté) ; inversion globale propa(b=16) = 0.000 (≤ null − 0.10 — la porte contenu fonctionne dans les deux sens) ; dose-réponse non-croissante, chute totale 0.98-1.00 ; élévation du contenu aléatoire par l’ignition 0.19-0.23 → 0.42-0.44 (le gain broadcast fait exister un contenu sans évidence locale).

Lecture : sur ce substrat, la propagation workspace est gouvernée par le contenu — une erreur cohérente sur un sous-espace (lecture statistique d’une confabulation) se propage à ~94 % du taux du vrai contenu, tandis qu’un contenu sans structure et une inversion globale sont discriminés. La ligne matrice reçoit donc deux bornes : SAE (taux saturé — l’instrument ne tranche pas) et jouet contrôlé (consécration ET discrimination). Ni l’une ni l’autre ne mesure une phénoménologie clinique : la confabulation du jouet est une structure statistique (erreur cohérente sur un sous-bloc), pas une narration.

Honnêteté de portée (grade C). (a) Le jouet mesure une classe d’architectures broadcast-à-seuil, pas le cerveau ; « consécration » est une propriété d’instrument, pas une endorsement de GWT. (b) Le choix θ/β place le régime loin des plafonds — c’est ce qui rend la discrimination mesurable, et c’est aussi la limite : à SNR plus élevé, le canal local devient redondant (le bras vrai sature à adoption locale seule 0.92-1.00, documenté) et l’instrument retrouverait le plafond de la case 3. (c) Amendement v1→v2 : la stricte décroissance P1 était insatisfiable par construction au plafond (quantification 1/48 — pas plat seed 7 épinglé en test) et le gain P5 n’est pas mesurable sur le bras vrai saturé ; les jambes de substance P2/P3/P4 n’ont jamais été re-seuillées. (d) La ligne matrice ne porte aucun hook grade C — la case reste interne au programme ICT.

Discipline de livraison (1 case = 1 notebook = 1 PR)

• Jamais une vague. Chaque case passe PRÉDIT → TESTÉ(verdict) par un notebook dédié, sa propre PR, son propre verdict — pas de bundle multi-cases.
• Multi-seed ≥ 4 (graines parmi 0/1/7/42/99), verdict honnête (CONFIRMED / FALSIFIED / INCONCLUSIF), null adversarial exécuté — la discipline des 5 ponts #8077.
• Réinjection #8182. Chaque case dont le hook grade C est activé par un test déclenche un commentaire de réactivation sur #8182 (jalon 2 du tracker enfin vivant) — le crédit témoin remonte du doc vers le tracker de veille.
• CPU-first. La 1ʳᵉ case (s ⟂ π) est volontairement CPU-only (prolonge la lignée animat ICT-12c sans dépendance GPU) pour démarrer le cycle pré-enregistrement → test sans gate matériel.

Repères vérifiables

• Issue-source #7734 — critères d’acceptation (une entrée par (notebook, claim), verdict sobre, portée explicite, pas de montée en obstruction cohomologique).
• Recommandations additives (revue externe, commentaire #7734) appliquées ici : (1) niveau de revue INTERNAL rendu visible (bandeau Statut) ; (2) colonne Réplicats (type) avec type explicite (un n=5 proxys ne se lit plus comme n=5 seeds) ; (3) colonne Type (nature) distincte du Verdict (force) — empêche un fait-de-dissociation de « monter » en théorème.
• Synthèse conceptuelle complémentaire (3-régimes : invariants / dissociations / obstructions) : docs/ict/synthese-invariants-dissociations-obstructions.md (See #7399). Les deux documents sont complémentaires, non redondants : la grille 3-régimes est conceptuelle et transversale ; cette matrice est opérationnelle et par-claim.
• Doc companion obstruction/recollement : docs/cadrage/grothendieckian-lens.md — la lecture cohomologique ICT est candidate (grade C), érigée en impossibilité seulement pour Kochen-Specker (#7290) et Arrow (social_choice_lean) ; cf rectification A2 du cadrage 2026-07-20 (#7733).
• Epic umbrella : #4588 — registre des livrables ICT.
• Dette de rigueur audit #4 : #7733 — 5 corrections A1-A5 propagées en PR #7889 (c.728y+33) ; répercutées ici (A1 p̂ ≠ prégnance spéculatif sur ICT-12b, A2 obstruction = candidat, A4 SAE = gamme).

Ce que cette matrice n’est pas

• Pas un score de maturité. Les verdicts sont Établi / Fortement soutenu / Spéculatif, pas une note. Un verdict Spéculatif n’est pas un échec — c’est l’état honnête d’un claim qui demande plus de seeds ou de contrefactuels avant de monter en généralité (cf ICT-11).
• Pas une confusion nature/force. La colonne Type (nature : theorem / established_external / reproduced_in_toy_model / proxy_interpretation / conceptual_analogy / speculative_hypothesis) est distincte du Verdict (force). Un claim peut être Établi comme reproduced_in_toy_model (reproduit robustement dans le jouet) sans être pour autant un theorem — la matrice sépare ces deux axes pour qu’un toy-model robuste ne se lise pas comme un résultat externe établi.
• Pas une unification forcée. Les 4 objets ne sont pas réductibles à un scalaire unique ; cette matrice le montre (chaque ligne situe le claim dans l’espace 4D), elle ne le cache pas.
• Pas une montée en obstruction cohomologique. Une dissociation est décrite ici (régime 2 du document companion) ; elle n’est jamais élevée en obstruction (régime 3) sans les prérequis (Kochen-Specker, Arrow, falsification cross-substrat déjà acquise). La discipline de la grille 3-régimes prévaut.
• Pas un nouveau dispatch (registre). Pour les sections registre (strates 1-7 + capstones), aucune nouvelle dépendance expérimentale n’est créée : les sous-issues (sensitivity ICT-15b, meta-proxy obstruction ICT-15c, argumentation Phase B, ICT-24c dérivée temporelle, ICT-25 3 bras) existent par ailleurs ; la matrice les référence, ne les déclenche pas.
• Générateur contrôlé (section inversée, #9533). La section « Matrice inversée » ci-dessus engendre bien des expériences (c’est son mandat) — mais sous discipline stricte : pré-enregistrement avant test, 1 case = 1 PR, null adversarial, multi-seed ≥ 4, hooks grade C jamais élevés au-dessus de leur grade. Le générateur produit des protocoles falsifiables pré-enregistrés, pas du travail ad hoc.