🧠 Notice Technique Neuralais

Guide complet pour reconstruire le pipeline d'encodage du neuralais

⚠️ Information Importante

Cette notice révèle 5 des 6 étapes du pipeline neuralais. L'étape 4 (le secret) reste à découvrir dans la bande dessinée. Une fois cette étape trouvée, vous pourrez reconstruire entièrement le système d'encodage du neuralais.

🏗️ Architecture du Pipeline

Processus d'encodage en 6 étapes (5 révélées + 1 mystère)

1. Normalisation2. BPE Tokens3. Huffman4. SECRET5. Conway (V4+)6. Glyphes Unicode

1🔤 Normalisation du Texte

Objectif :

Uniformiser le texte pour améliorer la compression et éviter les erreurs d'encodage.

Transformations appliquées :

Conversion en minuscules
Remplacement des guillemets typographiques ("" → "")
Normalisation des apostrophes ('' → '')
Compression des espaces multiples en un seul
Suppression des caractères de contrôle
Normalisation Unicode (NFD → NFC)

Exemple :

Entrée : "Hello World!" avec guillemets bizarres

Sortie : "hello world!" avec guillemets normaux

Implémentation :

function robustNormalization(text: string): string {
  return text
    .toLowerCase()
    .replace(/[""]/g, &apos;&quot;&apos;)      // Guillemets typographiques
    .replace(/['']/g, &apos;&apos;&apos;)      // Apostrophes typographiques
    .replace(/\s+/g, ' ')       // Espaces multiples
    .replace(/[\x00-\x1F\x7F-\x9F]/g, '') // Caractères de contrôle
    .normalize('NFC')           // Normalisation Unicode
    .trim();
}

2🧩 Tokenisation BPE (Byte Pair Encoding)

Objectif :

Décomposer le texte en unités sémantiques optimales pour la compression.

Technique :

Encodeur : GPT-4 BPE (bibliothèque Tiktoken)
Vocabulaire : ~200,000 tokens
Principe : Les mots fréquents = 1 token, les rares = plusieurs tokens

Exemples de tokenisation :

"hello" → token [15339]

" world" → token [1917] (avec l'espace)

"!" → token [0]

"hello world!" → [15339, 1917, 0]

Implémentation :

import { getEncoder } from 'tiktoken';

async function tokenizeText(normalizedText: string): Promise<number[]> {
  const enc = await getEncoder('gpt-4');
  return enc.encode(normalizedText);
}

3🗜️ Compression Huffman

Objectif :

Compresser les tokens en chaîne de bits selon leur fréquence d'apparition.

Principe de Huffman :

Tokens fréquents → codes courts (ex: "10")
Tokens rares → codes longs (ex: "11001010")
Arbre binaire optimisé sur corpus français/anglais
Gain moyen : 30-50% de réduction

Exemple :

Tokens : [15339, 1917, 0]

Huffman : "110100101..." (séquence de bits)

Table de correspondance :

La table complète des codes Huffman est téléchargeable ci-dessous. Elle contient les entrées au format JSON : token_id → code_binaire

Gestion des tokens inconnus :

Si un token n'existe pas dans la table Huffman, il est automatiquement remplacé par un token de fallback pour éviter les erreurs.

4🌀 ÉTAPE MYSTÈRE

🔒 Information classifiée :

Cette étape transforme la chaîne de bits Huffman avec un masque neural cryptographique. La clé secrète nécessaire est cachée dans la bande dessinée et permet de décoder le neuralais par XOR réversible.

🕵️ Indices pour les détectives :

Le masque utilise un XOR cryptographique avec clé secrète de 256 bits
La clé est dérivée via SHA-256 et identique pour toutes les versions

Signature technique :

// Masque neural cryptographique
const maskedBits = applyNeuralMask(huffmanBits, heloVersion);
// XOR avec clé SHA-256 dérivée de NEURAL_KEY
// Incassable sans la clé de la BD !

5🔄 Transformation Conway (HELO4+ uniquement)

Objectif :

Différencier les neuralais des différentes versions d'HELO (HELO3, HELO4) par une transformation supplémentaire.

Principe :

HELO3 : Neuralais initial - pas de transformation (étape ignorée)
HELO4 : Transformation basée sur séquence de Conway avec une clé
Clé : HELO3 encodé en neuralais
Méthode : Permutation Conway des bits

Séquence de Conway (Look-and-Say binaire) :

Principe : Décrire une séquence binaire ("deux 1, trois 0, un 1")

[1,1,0,0,0,1] → "2×1, 3×0, 1×1" → [010,1,011,0,001,1]

Cette séquence génère une permutation pour réorganiser les bits.

Réversibilité :

La transformation est une permutation bijective, donc parfaitement réversible. Connaître la clé permet de décoder.

6🎨 Mapping Unicode (512 Glyphes)

Objectif :

Convertir la chaîne de bits finale en caractères Unicode visuellement intéressants.

Méthode :

Découpage : Groupes de 9 bits (2^9 = 512 possibilités)
Conversion : Chaque groupe → indice 0 à 511
Mapping : Indice → caractère Unicode unique
Alphabet : Runes, symboles mathématiques, flèches, scripts exotiques

Exemple :

Bits : "00101101011101101110..."

Groupes : ["0010110101", "1101101110", ...]

Indices : [181, 878, ...]

Glyphes : "ធð..."

Catégories de caractères :

Runes : ᚠᚡᚢᚣᚤᚥᚦᚧ (~150)

Mathématiques : ∀∂∃∄∅∆∇∈ (~200)

Grec/Cyrillique : αβγδεζηθικ (~180)

Flèches : ←↑→↓↔↕↗ (~120)

Techniques : ⌀⌁⌂⌃⌄⌅⌆⌇ (~150)

Scripts exotiques : ᜀᜁᜂᜃកខគឃ (~224)

Table complète :

La correspondance exacte indice → bits → caractère est téléchargeable ci-dessous au format JSON avec correspondance explicite.

Exemples de correspondances :

Index9 bitsGlyphe

0000000000ᚠ

42000101010ᛊ

255011111111ᡍ

511111111111⟔

... et 508 autres correspondances

Fichiers de Référence

Téléchargez les tables de correspondance nécessaires pour implémenter le pipeline

Guide d'Implémentation

1. Installation des dépendances :

npm install tiktoken
# ou
pnpm install tiktoken

2. Structure du code :

// Étapes révélées
const normalized = robustNormalization(inputText);
const tokens = await tokenizeWithBPE(normalized);
const huffmanBits = huffmanEncode(tokens);

// ÉTAPE SECRÈTE - À DÉCOUVRIR
const maskedBits = applySecretMask(huffmanBits);

// Conway (si version 4+)
const finalBits = heloVersion > 3 
  ? applyConwayTransform(maskedBits, heloVersion)
  : maskedBits;

// Glyphes finaux
const neuralais = bitsToGlyphs(finalBits);

Cette notice révèle tout sauf l'étape secrète.
Bonne chance pour découvrir cette étape dans la bande dessinée ! 🕵️‍♀️