diff --git a/public/locales/de/architecture.json b/public/locales/de/architecture.json
index 1471a423..8e541008 100644
--- a/public/locales/de/architecture.json
+++ b/public/locales/de/architecture.json
@@ -4,14 +4,14 @@
     "current": "Architektur"
   },
   "hero": {
-    "badge": "🔬 FRÜHE FORSCHUNG • VIELVERS PRECHENDER ANSATZ",
-    "title": "Erforschung struktureller KI-Sicherheit",
-    "subtitle": "Tractatus erforscht <strong>externe Governance</strong> – architektonische Grenzen außerhalb der KI-Laufzeit, die möglicherweise widerstandsfähiger gegen böswillige Manipulation sind als verhaltensbasiertes Training allein.",
-    "challenge_label": "Die Herausforderung:",
-    "challenge_text": "Verhaltensorientiertes Training (Constitutional AI, RLHF) zeigt Potenzial, kann aber unter böswilligem Prompting, Kontextdruck oder Verteilungsverschiebung nachlassen.",
+    "badge": "🏛️ AUFBAUEND AUF DEN GRUNDSÄTZEN LEBENDER SYSTEME",
+    "title": "Fünf architektonische Prinzipien für KI-Sicherheit",
+    "subtitle": "Tractatus-Governance ist <strong>in die Bereitstellungsarchitektur eingewoben</strong>, nicht aufgeschraubt. Fünf Prinzipien leiten an, wie sich das Framework entwickelt, Kohärenz bewahrt und Umgehungen widersteht – was es strukturell schwieriger (wenn auch nicht unmöglich) macht, durch Prompting umgangen zu werden.",
+    "challenge_label": "Das Problem:",
+    "challenge_text": "Verhaltensorientiertes Training kann durch geschickt formulierte Prompts manipuliert werden. KI-Governance, die ausschließlich auf interner Argumentation basiert, ist anfällig für Jailbreaks.",
     "approach_label": "Unser Ansatz:",
-    "approach_text": "Externe architektonische Durchsetzung, die unabhängig von der internen Argumentation der KI arbeitet – was es strukturell schwieriger (wenn auch nicht unmöglich) macht, durch Prompting umgangen zu werden.",
-    "cta_architecture": "Architektur Anzeigen",
+    "approach_text": "Architektonische Durchsetzung im kritischen Ausführungspfad – Governance-Dienste validieren jede Aktion vor der Ausführung, unabhängig von der internen Argumentation der KI.",
+    "cta_principles": "Die fünf Prinzipien ansehen",
     "cta_docs": "Dokumentation Lesen"
   },
   "comparison": {
@@ -31,6 +31,60 @@
     "structural_item4": "Architektonisch widerstandsfähig gegen Manipulation über den internen Zustand der KI",
     "structural_item5": "Unveränderliche Prüfspur, unabhängig von der KI-Laufzeit gespeichert"
   },
+  "principles": {
+    "heading": "Fünf architektonische Prinzipien",
+    "subtitle": "Diese Prinzipien, adaptiert aus Christopher Alexanders Arbeit über lebende Systeme, leiten an, wie Tractatus sich entwickelt und Kohärenz bewahrt. Sie sind keine Dokumentation – sie sind <strong>Designkriterien</strong>, die architektonisch durchgesetzt werden.",
+    "not_separateness": {
+      "title": "Not-Separatheit: Governance im kritischen Pfad",
+      "principle": "Governance in die Bereitstellungsarchitektur eingewoben, nicht aufgeschraubt",
+      "description": "Tractatus-Governance-Dienste operieren <strong>im kritischen Ausführungspfad</strong> – jede Aktion durchläuft die Validierung vor der Ausführung. Das ist keine Überwachung nach der Tat, es ist architektonische Durchsetzung, die nicht umgangen werden kann.",
+      "example_label": "Beispiel: PreToolUse Hook",
+      "example": "Wenn die KI versucht, eine Datei zu bearbeiten, fängt der PreToolUse Hook <em>vor der Ausführung</em> ab. BoundaryEnforcer, CrossReferenceValidator und andere Dienste validieren die Aktion. Wenn ein Dienst blockiert, passiert die Bearbeitung nie – architektonisch unmöglich zu umgehen.",
+      "contrast": "<strong>Kontrast:</strong> Aufgeschraubte Compliance-Systeme überwachen Aktionen nach ihrem Auftreten und schaffen Trennung zwischen Governance und Ausführung. Ein KI-Agent könnte theoretisch die Überwachung deaktivieren oder Lücken ausnutzen. Tractatus beseitigt diese Trennung."
+    },
+    "deep_interlock": {
+      "title": "Tiefe Verriegelung: Dienste verstärken sich gegenseitig",
+      "principle": "Koordinierte Governance, keine isolierten Prüfungen",
+      "description": "Die sechs Governance-Dienste operieren nicht in Silos – sie koordinieren sich durch gegenseitige Validierung. Hoher Kontextdruck intensiviert die Grenzkontrolle. Anweisungspersistenz beeinflusst die Kreuzreferenzvalidierung. Dienstausgaben fließen ineinander und schaffen Resilienz durch Redundanz.",
+      "example_label": "Beispiel: Der 27027-Vorfall",
+      "example": "KI versuchte, den Standard-Datenbankport zu verwenden, trotz HIGH-Persistenz-Anweisung, die Port 27027 spezifizierte. InstructionPersistenceClassifier markierte die Anweisung. ContextPressureMonitor erkannte 53,5% Druck. CrossReferenceValidator erfasste den Konflikt. BoundaryEnforcer blockierte die Aktion. Vier Dienste, die zusammenarbeiteten, verhinderten den Fehler.",
+      "benefit": "<strong>Warum es wichtig ist:</strong> Eine einzelne Dienstumgehung gefährdet die Governance nicht. Ein Angreifer müsste mehrere koordinierte Dienste gleichzeitig umgehen – exponentiell schwieriger als isolierte Prüfungen zu überwinden."
+    },
+    "gradients": {
+      "title": "Nicht binäre Farbverläufe: Nuancierte Reaktionen",
+      "principle": "Intensitätsstufen, keine Ja/Nein-Schalter",
+      "description": "Governance operiert auf Farbverläufen: NORMAL → ERHÖHT → HOCH → KRITISCH. Kontextdruck, Sicherheitsauswirkung und Validierungsgenauigkeit skalieren alle mit Intensität. Das spiegelt wider, wie lebende Systeme sich anpassen – graduierte Antworten, nicht mechanisches Ein/Aus.",
+      "example_label": "Beispiel: Kontextdruck-Überwachung",
+      "example": "Bei NORMAL-Druck (0-25%) verlaufen Routineoperationen reibungslos. Bei ERHÖHT (25-50%) wird die Validierung gründlicher. Bei HOCH (50-75%) löst menschliche Überprüfung häufiger aus. Bei KRITISCH (>75%) empfiehlt das Framework Sitzungsschließung. Gestufte Antwort verhindert sowohl Alarm-Ermüdung als auch katastrophale Ausfälle.",
+      "contrast": "<strong>Kontrast:</strong> Binäre \"erlaubt/blockiert\"-Systeme schaffen Sprödigkeit – entweder alles wird durchgelassen oder nichts. Farbverläufe ermöglichen natürliche Anpassung an variierende Risikoniveaus."
+    },
+    "structure_preserving": {
+      "title": "Strukturerhaltend: Audit-Kontinuität",
+      "principle": "Änderungen verbessern ohne zu brechen",
+      "description": "Framework-Änderungen müssen Ganzheit bewahren – Audit-Protokolle bleiben interpretierbar, Entscheidungen bleiben gültig, institutionelles Gedächtnis überlebt die Evolution. Version 4.2-Protokolle sind in Version 4.4 lesbar. Sechs Monate alte Audit-Entscheidungen ergeben immer noch Sinn. Strukturerhaltende Transformationen bewahren Kohärenz über die Zeit.",
+      "example_label": "Beispiel: Hinzufügen von Framework-Fade-Erkennung",
+      "example": "Als inst_064 (Framework-Fade-Erkennung) hinzugefügt wurde, überwachte es alle sechs Dienste ohne Änderung ihrer Kerndefinitionen. Vorhandene Audit-Protokolle blieben gültig. Dienstverhalten entwickelte sich, aber historische Entscheidungen blieben interpretierbar. Verbesserung ohne Bruch.",
+      "regulatory": "<strong>Regulatorischer Vorteil:</strong> Regulatoren benötigen stabile Prüfspuren. Strukturerhaltende Evolution lässt das Framework sich anpassen und bewahrt gleichzeitig Compliance-Kontinuität – keine Notwendigkeit, alte Entscheidungen bei jeder Version neu zu interpretieren."
+    },
+    "living_process": {
+      "title": "Lebendiger Prozess: Evidenzbasierte Evolution",
+      "principle": "Wächst aus echten Fehlern, nicht aus Theorie",
+      "description": "Framework-Änderungen entstehen aus beobachteter Realität, nicht aus vorgegebenen Plänen. Als Dienste ungenutzt blieben, fügten wir Fade-Erkennung hinzu. Als selektive Verifizierung Rauschen reduzierte, entwickelten wir Auslösekriterien. Echte Betriebserfahrung treibt Evolution an – keine Lösungen für theoretische Probleme.",
+      "example_label": "Beispiel: MetacognitiveVerifier Selektiver Modus",
+      "example": "Audit-Protokolle zeigten, dass MetacognitiveVerifier bei trivialen Operationen aktivierte und Rauschen erzeugte. Anstatt über Schwellenwerte zu theoretisieren, analysierten wir echte Auslösemuster. Selektiver Modus entstand aus Daten – verifiziere nur komplexe Operationen (3+ Dateimodifikationen, 5+ sequentielle Schritte). Leistung verbesserte sich basierend auf Evidenz, nicht Vermutung.",
+      "contrast": "<strong>Kontrast:</strong> Überentwickelte Systeme lösen imaginierte Probleme. Lebendiger Prozess baut nur, was die Realität als notwendig erweist – schlank, effektiv, in operativer Wahrheit verankert."
+    },
+    "together": {
+      "title": "Wie die fünf Prinzipien zusammenwirken",
+      "description": "Diese Prinzipien sind nicht unabhängig – sie bilden ein verriegeltes Muster. <strong>Not-Separatheit</strong> erfordert <strong>tiefe Verriegelung</strong> zwischen Diensten. <strong>Farbverläufe</strong> ermöglichen natürliche Anpassung. <strong>Lebendiger Prozess</strong> treibt Änderungen an, die <strong>strukturerhaltend</strong> sein müssen, um Ganzheit zu bewahren.",
+      "flow_1": "Not-Separatheit (Governance im kritischen Pfad)",
+      "flow_2": "Tiefe Verriegelung (Dienste koordinieren sich)",
+      "flow_3": "Farbverläufe (nuancierte Antworten)",
+      "flow_4": "Lebendiger Prozess (evidenzbasierte Evolution)",
+      "flow_5": "Strukturerhaltend (Audit-Kontinuität)",
+      "result": "System-Ganzheit"
+    }
+  },
   "architecture_diagram": {
     "title": "Laufzeit-agnostische Architektur",
     "subtitle": "Tractatus funktioniert mit <strong>jedem agentischen KI-System</strong> – Claude Code, LangChain, AutoGPT, CrewAI oder benutzerdefinierten Agenten. Die Governance-Ebene sitzt zwischen Ihrem Agenten und seinen Aktionen.",
@@ -43,6 +97,7 @@
   },
   "services": {
     "heading": "Sechs Governance-Dienste",
+    "subtitle": "Diese Dienste setzen die fünf Prinzipien in der Praxis um. Jeder Dienst verkörpert <strong>Not-Separatheit</strong> (Betrieb im kritischen Pfad), <strong>tiefe Verriegelung</strong> (Koordination mit anderen) und <strong>Farbverläufe</strong> (intensitätsbasierte Antworten).",
     "boundary": {
       "name": "Boundary&shy;Enforcer",
       "description": "Blockiert die KI daran, Werteentscheidungen zu treffen (Datenschutz, Ethik, strategische Ausrichtung). Erfordert menschliche Genehmigung.",
diff --git a/public/locales/en/architecture.json b/public/locales/en/architecture.json
index 24e6eb4c..f26bb34c 100644
--- a/public/locales/en/architecture.json
+++ b/public/locales/en/architecture.json
@@ -4,14 +4,14 @@
     "current": "Architecture"
   },
   "hero": {
-    "badge": "🔬 EARLY-STAGE RESEARCH • PROMISING APPROACH",
-    "title": "Exploring Structural AI Safety",
-    "subtitle": "Tractatus explores <strong>external governance</strong>—architectural boundaries operating outside the AI runtime that may be more resistant to adversarial manipulation than behavioral training alone.",
-    "challenge_label": "The Challenge:",
-    "challenge_text": "Behavioral training (Constitutional AI, RLHF) shows promise but can degrade under adversarial prompting, context pressure, or distribution shift.",
+    "badge": "🏛️ BUILT ON LIVING SYSTEMS PRINCIPLES",
+    "title": "Five Architectural Principles for AI Safety",
+    "subtitle": "Tractatus governance is <strong>woven into deployment architecture</strong>, not bolted on. Five principles guide how the framework evolves, maintains coherence, and resists bypass—making it structurally more difficult (though not impossible) to circumvent through prompting.",
+    "challenge_label": "The Problem:",
+    "challenge_text": "Behavioral training can be manipulated through cleverly crafted prompts. AI governance based solely on internal reasoning is vulnerable to jailbreaks.",
     "approach_label": "Our Approach:",
-    "approach_text": "External architectural enforcement that operates independently of the AI's internal reasoning—making it structurally more difficult (though not impossible) to bypass through prompting.",
-    "cta_architecture": "View Architecture",
+    "approach_text": "Architectural enforcement operating in the critical execution path—governance services validate every action before it executes, independent of the AI's internal reasoning.",
+    "cta_principles": "See the Five Principles",
     "cta_docs": "Read Documentation"
   },
   "comparison": {
@@ -31,6 +31,60 @@
     "structural_item4": "Architecturally resistant to manipulation via AI's internal state",
     "structural_item5": "Immutable audit trail stored independently of AI runtime"
   },
+  "principles": {
+    "heading": "Five Architectural Principles",
+    "subtitle": "These principles, adapted from Christopher Alexander's work on living systems, guide how Tractatus evolves and maintains coherence. They're not documentation—they're <strong>design criteria</strong> enforced architecturally.",
+    "not_separateness": {
+      "title": "Not-Separateness: Governance in the Critical Path",
+      "principle": "Governance woven into deployment architecture, not bolted on",
+      "description": "Tractatus governance services operate <strong>in the critical execution path</strong>—every action passes through validation before executing. This isn't monitoring after-the-fact, it's architectural enforcement that cannot be bypassed.",
+      "example_label": "Example: PreToolUse Hook",
+      "example": "When the AI attempts to edit a file, the PreToolUse hook intercepts <em>before execution</em>. BoundaryEnforcer, CrossReferenceValidator, and other services validate the action. If any service blocks, the edit never happens—architecturally impossible to bypass.",
+      "contrast": "<strong>Contrast:</strong> Bolt-on compliance systems monitor actions after they occur, creating separation between governance and execution. An AI agent could theoretically disable monitoring or exploit gaps. Tractatus eliminates that separation."
+    },
+    "deep_interlock": {
+      "title": "Deep Interlock: Services Reinforce Each Other",
+      "principle": "Coordinated governance, not isolated checks",
+      "description": "The six governance services don't operate in silos—they coordinate through mutual validation. High context pressure intensifies boundary checking. Instruction persistence affects cross-reference validation. Service outputs feed into each other, creating resilience through redundancy.",
+      "example_label": "Example: The 27027 Incident",
+      "example": "AI attempted to use default database port despite HIGH persistence instruction specifying port 27027. InstructionPersistenceClassifier flagged the instruction. ContextPressureMonitor detected 53.5% pressure. CrossReferenceValidator caught the conflict. BoundaryEnforcer blocked the action. Four services working together prevented the error.",
+      "benefit": "<strong>Why it matters:</strong> Single service bypass doesn't compromise governance. An attacker would need to circumvent multiple coordinated services simultaneously—exponentially harder than defeating isolated checks."
+    },
+    "gradients": {
+      "title": "Gradients Not Binary: Nuanced Responses",
+      "principle": "Intensity levels, not yes/no switches",
+      "description": "Governance operates on gradients: NORMAL → ELEVATED → HIGH → CRITICAL. Context pressure, security impact, and validation rigor all scale with intensity. This mirrors how living systems adapt—gradual responses, not mechanical on/off.",
+      "example_label": "Example: Context Pressure Monitoring",
+      "example": "At NORMAL pressure (0-25%), routine operations proceed smoothly. At ELEVATED (25-50%), validation becomes more thorough. At HIGH (50-75%), human review triggers more frequently. At CRITICAL (>75%), framework recommends session closedown. Graduated response prevents both alert fatigue and catastrophic failures.",
+      "contrast": "<strong>Contrast:</strong> Binary \"allowed/blocked\" systems create brittleness—either everything passes or nothing does. Gradients enable natural adaptation to varying risk levels."
+    },
+    "structure_preserving": {
+      "title": "Structure-Preserving: Audit Continuity",
+      "principle": "Changes enhance without breaking",
+      "description": "Framework changes must preserve wholeness—audit logs remain interpretable, decisions remain valid, institutional memory survives evolution. Version 4.2 logs are readable in version 4.4. Six-month-old audit decisions still make sense. Structure-preserving transformations maintain coherence across time.",
+      "example_label": "Example: Adding Framework Fade Detection",
+      "example": "When inst_064 (framework fade detection) was added, it monitored all six services without changing their core definitions. Pre-existing audit logs remained valid. Service behavior evolved, but historical decisions stayed interpretable. Enhancement without fracture.",
+      "regulatory": "<strong>Regulatory advantage:</strong> Regulators need stable audit trails. Structure-preserving evolution lets the framework adapt while maintaining compliance continuity—no need to re-interpret old decisions every version."
+    },
+    "living_process": {
+      "title": "Living Process: Evidence-Based Evolution",
+      "principle": "Grows from real failures, not theory",
+      "description": "Framework changes emerge from observed reality, not predetermined plans. When services went unused, we added fade detection. When selective verification reduced noise, we evolved triggering criteria. Real operational experience drives evolution—no building solutions to theoretical problems.",
+      "example_label": "Example: MetacognitiveVerifier Selective Mode",
+      "example": "Audit logs showed MetacognitiveVerifier activating on trivial operations, creating noise. Rather than theorize about thresholds, we analyzed real trigger patterns. Selective mode emerged from data—verify only complex operations (3+ file modifications, 5+ sequential steps). Performance improved based on evidence, not guesswork.",
+      "contrast": "<strong>Contrast:</strong> Over-engineered systems solve imagined problems. Living process builds only what reality proves necessary—lean, effective, grounded in operational truth."
+    },
+    "together": {
+      "title": "How the Five Principles Work Together",
+      "description": "These principles aren't independent—they form an interlocking pattern. <strong>Not-separateness</strong> requires <strong>deep interlock</strong> between services. <strong>Gradients</strong> enable natural adaptation. <strong>Living process</strong> drives changes that must be <strong>structure-preserving</strong> to maintain wholeness.",
+      "flow_1": "Not-Separateness (governance in critical path)",
+      "flow_2": "Deep Interlock (services coordinate)",
+      "flow_3": "Gradients (nuanced responses)",
+      "flow_4": "Living Process (evidence-based evolution)",
+      "flow_5": "Structure-Preserving (audit continuity)",
+      "result": "System Wholeness"
+    }
+  },
   "architecture_diagram": {
     "title": "Runtime-Agnostic Architecture",
     "subtitle": "Tractatus works with <strong>any agentic AI system</strong>—Claude Code, LangChain, AutoGPT, CrewAI, or custom agents. The governance layer sits between your agent and its actions.",
@@ -43,6 +97,7 @@
   },
   "services": {
     "heading": "Six Governance Services",
+    "subtitle": "These services implement the five principles in practice. Each service embodies <strong>not-separateness</strong> (operating in the critical path), <strong>deep interlock</strong> (coordinating with others), and <strong>gradients</strong> (intensity-based responses).",
     "boundary": {
       "name": "Boundary&shy;Enforcer",
       "description": "Blocks AI from making values decisions (privacy, ethics, strategic direction). Requires human approval.",
diff --git a/public/locales/fr/architecture.json b/public/locales/fr/architecture.json
index 855f9cdb..ffd5cdd7 100644
--- a/public/locales/fr/architecture.json
+++ b/public/locales/fr/architecture.json
@@ -4,14 +4,14 @@
     "current": "Architecture"
   },
   "hero": {
-    "badge": "🔬 RECHERCHE PRÉCOCE • APPROCHE PROMETTEUSE",
-    "title": "Explorer la Sécurité Structurelle de l'IA",
-    "subtitle": "Tractatus explore la <strong>gouvernance externe</strong> – des frontières architecturales opérant en dehors de l'exécution de l'IA qui peuvent être plus résistantes à la manipulation adversariale que la formation comportementale seule.",
-    "challenge_label": "Le Défi:",
-    "challenge_text": "La formation comportementale (Constitutional AI, RLHF) est prometteuse mais peut se dégrader sous prompt adversarial, pression contextuelle ou changement de distribution.",
+    "badge": "🏛️ BASÉ SUR LES PRINCIPES DES SYSTÈMES VIVANTS",
+    "title": "Cinq principes architecturaux pour la sécurité de l'IA",
+    "subtitle": "La gouvernance Tractatus est <strong>intégrée dans l'architecture de déploiement</strong>, et non pas ajoutée. Cinq principes guident comment le cadre évolue, maintient la cohérence et résiste au contournement—rendant structurellement plus difficile (bien que pas impossible) le contournement par prompting.",
+    "challenge_label": "Le Problème:",
+    "challenge_text": "La formation comportementale peut être manipulée par des prompts habilement formulés. La gouvernance de l'IA basée uniquement sur le raisonnement interne est vulnérable aux jailbreaks.",
     "approach_label": "Notre Approche:",
-    "approach_text": "L'application architecturale externe qui fonctionne indépendamment du raisonnement interne de l'IA – rendant structurellement plus difficile (bien que pas impossible) le contournement par prompting.",
-    "cta_architecture": "Voir l'Architecture",
+    "approach_text": "Application architecturale opérant dans le chemin d'exécution critique—les services de gouvernance valident chaque action avant son exécution, indépendamment du raisonnement interne de l'IA.",
+    "cta_principles": "Voir les cinq principes",
     "cta_docs": "Lire la Documentation"
   },
   "comparison": {
@@ -31,6 +31,60 @@
     "structural_item4": "Résistant architecturalement à la manipulation via l'état interne de l'IA",
     "structural_item5": "Piste d'audit immuable stockée indépendamment de l'exécution de l'IA"
   },
+  "principles": {
+    "heading": "Cinq principes architecturaux",
+    "subtitle": "Ces principes, adaptés des travaux de Christopher Alexander sur les systèmes vivants, guident comment Tractatus évolue et maintient la cohérence. Ce ne sont pas de la documentation—ce sont des <strong>critères de conception</strong> appliqués architecturalement.",
+    "not_separateness": {
+      "title": "Non-séparation: Gouvernance dans le chemin critique",
+      "principle": "Gouvernance intégrée dans l'architecture de déploiement, non ajoutée",
+      "description": "Les services de gouvernance Tractatus opèrent <strong>dans le chemin d'exécution critique</strong>—chaque action passe par la validation avant l'exécution. Ce n'est pas une surveillance après coup, c'est une application architecturale qui ne peut être contournée.",
+      "example_label": "Exemple: PreToolUse Hook",
+      "example": "Lorsque l'IA tente de modifier un fichier, le hook PreToolUse intercepte <em>avant l'exécution</em>. BoundaryEnforcer, CrossReferenceValidator et d'autres services valident l'action. Si un service bloque, la modification n'a jamais lieu—architecturalement impossible à contourner.",
+      "contrast": "<strong>Contraste:</strong> Les systèmes de conformité ajoutés surveillent les actions après leur occurrence, créant une séparation entre gouvernance et exécution. Un agent IA pourrait théoriquement désactiver la surveillance ou exploiter les lacunes. Tractatus élimine cette séparation."
+    },
+    "deep_interlock": {
+      "title": "Interlock profond: Les services se renforcent mutuellement",
+      "principle": "Gouvernance coordonnée, pas de contrôles isolés",
+      "description": "Les six services de gouvernance ne fonctionnent pas en vase clos—ils se coordonnent par validation mutuelle. Une pression contextuelle élevée intensifie le contrôle des frontières. La persistance des instructions affecte la validation croisée. Les sorties des services s'alimentent mutuellement, créant de la résilience par la redondance.",
+      "example_label": "Exemple: L'incident 27027",
+      "example": "L'IA a tenté d'utiliser le port de base de données par défaut malgré une instruction de persistance HAUTE spécifiant le port 27027. InstructionPersistenceClassifier a signalé l'instruction. ContextPressureMonitor a détecté 53,5% de pression. CrossReferenceValidator a capturé le conflit. BoundaryEnforcer a bloqué l'action. Quatre services travaillant ensemble ont évité l'erreur.",
+      "benefit": "<strong>Pourquoi c'est important:</strong> Le contournement d'un seul service ne compromet pas la gouvernance. Un attaquant devrait contourner plusieurs services coordonnés simultanément—exponentiellement plus difficile que de vaincre des contrôles isolés."
+    },
+    "gradients": {
+      "title": "Dégradés non binaires: Réponses nuancées",
+      "principle": "Niveaux d'intensité, pas de commutateurs oui/non",
+      "description": "La gouvernance fonctionne sur des dégradés: NORMAL → ÉLEVÉ → HAUT → CRITIQUE. La pression contextuelle, l'impact sécuritaire et la rigueur de validation évoluent tous avec l'intensité. Cela reflète comment les systèmes vivants s'adaptent—réponses graduées, pas de marche/arrêt mécanique.",
+      "example_label": "Exemple: Surveillance de la pression contextuelle",
+      "example": "À pression NORMALE (0-25%), les opérations routinières se déroulent sans problème. À ÉLEVÉE (25-50%), la validation devient plus approfondie. À HAUTE (50-75%), la révision humaine se déclenche plus fréquemment. À CRITIQUE (>75%), le cadre recommande la fermeture de session. La réponse graduée prévient à la fois la fatigue d'alerte et les échecs catastrophiques.",
+      "contrast": "<strong>Contraste:</strong> Les systèmes binaires \"autorisé/bloqué\" créent de la fragilité—soit tout passe soit rien ne passe. Les dégradés permettent une adaptation naturelle aux niveaux de risque variables."
+    },
+    "structure_preserving": {
+      "title": "Préservation de la structure: Continuité d'audit",
+      "principle": "Les changements améliorent sans casser",
+      "description": "Les changements de cadre doivent préserver la complétude—les journaux d'audit restent interprétables, les décisions restent valides, la mémoire institutionnelle survit à l'évolution. Les journaux de la version 4.2 sont lisibles dans la version 4.4. Les décisions d'audit vieilles de six mois ont toujours du sens. Les transformations préservant la structure maintiennent la cohérence dans le temps.",
+      "example_label": "Exemple: Ajout de la détection de fade du cadre",
+      "example": "Lorsque inst_064 (détection de fade du cadre) a été ajouté, il a surveillé les six services sans changer leurs définitions de base. Les journaux d'audit préexistants sont restés valides. Le comportement des services a évolué, mais les décisions historiques sont restées interprétables. Amélioration sans fracture.",
+      "regulatory": "<strong>Avantage réglementaire:</strong> Les régulateurs ont besoin de pistes d'audit stables. L'évolution préservant la structure permet au cadre de s'adapter tout en maintenant la continuité de conformité—pas besoin de réinterpréter les anciennes décisions à chaque version."
+    },
+    "living_process": {
+      "title": "Processus de vie: Évolution basée sur les preuves",
+      "principle": "Croît à partir d'échecs réels, pas de théorie",
+      "description": "Les changements du cadre émergent de la réalité observée, pas de plans prédéterminés. Lorsque les services sont restés inutilisés, nous avons ajouté la détection de fade. Lorsque la vérification sélective a réduit le bruit, nous avons fait évoluer les critères de déclenchement. L'expérience opérationnelle réelle anime l'évolution—aucune construction de solutions à des problèmes théoriques.",
+      "example_label": "Exemple: Mode sélectif de MetacognitiveVerifier",
+      "example": "Les journaux d'audit montraient que MetacognitiveVerifier s'activait sur des opérations triviales, créant du bruit. Plutôt que de théoriser sur les seuils, nous avons analysé les vraies patterns de déclenchement. Le mode sélectif a émergé des données—vérifier uniquement les opérations complexes (3+ modifications de fichiers, 5+ étapes séquentielles). La performance s'est améliorée sur la base des preuves, pas des suppositions.",
+      "contrast": "<strong>Contraste:</strong> Les systèmes sur-conçus résolvent des problèmes imaginés. Le processus vivant construit seulement ce que la réalité prouve nécessaire—léger, efficace, ancré dans la vérité opérationnelle."
+    },
+    "together": {
+      "title": "Comment les cinq principes fonctionnent ensemble",
+      "description": "Ces principes ne sont pas indépendants—ils forment un motif imbriqué. <strong>La non-séparation</strong> nécessite <strong>un interlock profond</strong> entre les services. <strong>Les dégradés</strong> permettent une adaptation naturelle. <strong>Le processus vivant</strong> pilote des changements qui doivent être <strong>préservant la structure</strong> pour maintenir la complétude.",
+      "flow_1": "Non-séparation (gouvernance dans le chemin critique)",
+      "flow_2": "Interlock profond (les services se coordonnent)",
+      "flow_3": "Dégradés (réponses nuancées)",
+      "flow_4": "Processus de vie (évolution basée sur les preuves)",
+      "flow_5": "Préservation de la structure (continuité d'audit)",
+      "result": "Complétude du système"
+    }
+  },
   "architecture_diagram": {
     "title": "Architecture Agnostique de l'Exécution",
     "subtitle": "Tractatus fonctionne avec <strong>tout système IA agentique</strong> – Claude Code, LangChain, AutoGPT, CrewAI ou agents personnalisés. La couche de gouvernance se situe entre votre agent et ses actions.",
@@ -43,6 +97,7 @@
   },
   "services": {
     "heading": "Six Services de Gouvernance",
+    "subtitle": "Ces services mettent en pratique les cinq principes. Chaque service incarne <strong>la non-séparation</strong> (opérant dans le chemin critique), <strong>l'interlock profond</strong> (se coordonnant avec les autres) et <strong>les dégradés</strong> (réponses basées sur l'intensité).",
     "boundary": {
       "name": "Boundary&shy;Enforcer",
       "description": "Empêche l'IA de prendre des décisions de valeurs (confidentialité, éthique, direction stratégique). Nécessite l'approbation humaine.",