Comment lire les résultats ?
L’outil cherche une zone où les données changent de comportement. La zone détectée indique où regarder.
Le tableau avant/après montre ce qui change : moyenne, variance, pente, volatilité. Les contributions indiquent quelles colonnes bougent le plus autour de la zone.
Les métriques Xi/TCI sont affichées seulement en mode IA train_loss / val_loss. Pour les capteurs, séries et tableaux, la lecture reste expérimentale.
Petit lexique
Zone détectée : endroit où le comportement semble changer.
Contribution : colonne qui bouge le plus autour de la zone.
Score changement : intensité indicative du changement.
Exemples : certains sont publics/classiques, d’autres sont synthétiques ou pédagogiques.
Données
Charge ou colle un CSV. Le moteur choisit automatiquement le mode : IA canonique si les pertes train / validation existent, sinon lecture multi-colonnes expérimentale.
Exemples intégrés : séries publiques classiques, exemples synthétiques et cas limites pédagogiques. Passe sur un bouton pour lire ce que c’est.
Colonnes d’état sélectionnées
Lecture d’état
Métriques affichées
Les métriques officielles ne sont affichées que dans le mode IA canonique.
Score changement : intensité indicative du changement avant/après. Plus il est haut, plus la zone mérite d’être examinée. Ce score reste pédagogique.
| Métrique | Valeur / statut | Lecture |
|---|
Avant / après multivarié
Moyenne = niveau général. Variance = dispersion. Pente = tendance. Volatilité = agitation locale.
Si la moyenne change, le niveau du signal se déplace. Si variance ou volatilité augmente, le régime devient moins stable. Si la pente change, la tendance se retourne ou accélère.
| Mesure | Avant | Après | Delta |
|---|
Contributions des colonnes
En mode expérimental, contribution = taille relative du changement avant / après par colonne normalisée. Cela aide à localiser ce qui bouge, sans diagnostic certifié.
Null models simples
Comparaison locale à 40 versions mélangées des colonnes d’état. Contrôle pédagogique, pas preuve statistique définitive.
Limites affichées
Le mode IA est fidèle au pack pour logs train_loss / val_loss. Le mode multi-colonnes est une lecture expérimentale inspirée d’INSACERMO-U : ce n’est pas encore le protocole canonique Xi/TCI du pack reproductible. Outil d’exploration seulement : pas de diagnostic médical, industriel ou scientifique certifié, pas de décision automatique. Les données restent locales dans le navigateur. Ne pas utiliser pour cibler, exploiter, perturber ou profiler des systèmes ou personnes sans autorisation.