{
  "page": {
    "title": "Pour les Implémenteurs | Cadre de Sécurité IA Tractatus",
    "description": "Intégrez le cadre Tractatus dans vos systèmes IA : guides pratiques, exemples de code et implémentation étape par étape pour la sécurité en production."
  },
  "header": {
    "title": "Implémentation de Référence",
    "subtitle_line1": "Modèles de Sécurité IA",
    "description": "Intégrez le cadre Tractatus dans vos systèmes IA avec des guides pratiques, des exemples de code et des modèles démontrés dans un projet de développement de 6 mois.",
    "quick_start_btn": "Guide de Démarrage Rapide",
    "view_docs_btn": "Voir la Documentation"
  },
  "development_context": {
    "title": "Contexte de Développement",
    "description": "Cadre développé sur six mois dans un contexte de projet unique. Les exemples de code ci-dessous montrent l'architecture d'implémentation de référence. Le package npm @tractatus/framework représente la conception API prévue, pas un package publié. L'implémentation réelle nécessite l'adaptation de modèles du code source de ce projet.",
    "note": "Il s'agit de recherche exploratoire démontrant la faisabilité de modèles de gouvernance architecturaux, pas de logiciel commercial."
  },
  "deployment_guide": {
    "badge": "DOCUMENTATION",
    "title": "Guide d'Architecture de Déploiement",
    "description": "Guide conceptuel complet pour déployer des systèmes basés sur Tractatus. Comprenez les modèles d'architecture, les meilleures pratiques de sécurité et les stratégies d'intégration à des fins de recherche et d'éducation.",
    "view_guide_btn": "Voir le Guide de Déploiement",
    "support_note": "Pour le support d'implémentation en production, contactez research@agenticgovernance.digital"
  },
  "architecture": {
    "heading": "Architecture Système",
    "subheading": "Comprendre comment Tractatus s'intègre à Claude Code pour fournir une gouvernance IA robuste",
    "download_svg": "Télécharger SVG",
    "download_png": "Télécharger PNG (Haute Résolution)",
    "download_pdf": "Documentation Technique PDF",
    "layer_4_title": "API & Interface Web",
    "layer_3_title": "Gouvernance Tractatus",
    "layer_2_title": "Persistance MongoDB",
    "layer_1_title": "Runtime Claude Code",
    "integration_points_title": "Points d'Intégration Clés",
    "integration_1_title": "Vérifications Pré-Action",
    "integration_1_desc": "Toutes les actions validées contre les règles de gouvernance avant l'exécution",
    "integration_2_title": "Persistance des Instructions",
    "integration_2_desc": "Instructions utilisateur classifiées et stockées pour la validation par références croisées",
    "integration_3_title": "Piste d'Audit Complète",
    "integration_3_desc": "Chaque action de gouvernance enregistrée pour la conformité et l'analyse",
    "six_services_title": "Six services de base",
    "service_1": "Renforcer les frontières (Tractatus 12.1-12.7)",
    "service_2": "InstructionPersistenceClassifier",
    "service_3": "Valideur de référence croisée",
    "service_4": "ContextPressureMonitor",
    "service_5": "Vérificateur métacognitif",
    "service_6": "Délibération pluralisteOrchestrateur",
    "main_flow_title": "Flux d'interactions de services",
    "main_flow_alt": "Architecture du cadre Tractatus : Montre comment les 6 services de gouvernance interagissent en séquence",
    "trigger_tree_title": "Conditions de déclenchement du service",
    "trigger_tree_alt": "Arbre de décision des déclencheurs de service : Lorsque chaque service-cadre est activé",
    "system_arch_title": "Architecture du système",
    "system_arch_desc": "Aperçu de haut niveau montrant comment les 6 services de gouvernance s'intègrent à votre application et à votre couche de données.",
    "system_arch_alt": "Tractatus Architecture du système : Interaction des composants et flux de données",
    "download_svg_aria": "Télécharger le schéma principal de l'architecture au format SVG",
    "download_trigger_svg_aria": "Télécharger l'arbre de décision du déclencheur de service sous forme de SVG",
    "download_system_svg_aria": "Télécharger le diagramme d'architecture du système au format SVG"
  },
  "integration_approaches": {
    "heading": "Approches d'Intégration",
    "full_stack_title": "Full Stack",
    "full_stack_desc": "Intégration complète du cadre pour les nouvelles applications alimentées par l'IA. Tous les six services actifs avec stockage persistant des instructions.",
    "full_stack_note": "Idéal pour : Nouveaux projets, applications IA vierges",
    "middleware_title": "Couche Middleware",
    "middleware_desc": "Ajoutez la validation Tractatus comme middleware dans les pipelines IA existants. Intégration non invasive avec support de déploiement progressif.",
    "middleware_note": "Idéal pour : Systèmes IA de production existants",
    "selective_title": "Composants Sélectifs",
    "selective_desc": "Utilisez des services Tractatus individuels à la carte. Mélangez et associez des composants en fonction de vos exigences de sécurité spécifiques.",
    "selective_note": "Idéal pour : Exigences de sécurité spécifiques"
  },
  "quick_start": {
    "heading": "Guide de Démarrage Rapide",
    "disclaimer_title": "Note : Implémentation de Référence",
    "disclaimer_text": "Les exemples de code ci-dessous montrent la conception API conceptuelle. Le package npm @tractatus/framework n'est pas encore publié. Pour implémenter ces modèles, adaptez les services de gouvernance du code source de ce projet.",
    "step_1_title": "Installation",
    "step_2_title": "Initialiser les Services",
    "step_3_title": "Classifier les Instructions",
    "step_4_title": "Valider les Actions",
    "step_5_title": "Appliquer les Limites"
  },
  "integration_patterns": {
    "heading": "Modèles d'Intégration",
    "express_middleware": "Middleware Express",
    "content_moderation": "Modération de Contenu",
    "pressure_monitoring": "Surveillance de la Pression",
    "custom_classification": "Classification Personnalisée"
  },
  "resources": {
    "heading": "Ressources d'Implémentation",
    "technical_docs_title": "Documentation Technique",
    "examples_title": "Exemples",
    "support_title": "Support",
    "support_desc": "Obtenez de l'aide pour l'implémentation, l'intégration et le dépannage.",
    "docs_title": "Documentation",
    "docs_source": "→ Dépôt GitHub",
    "docs_full": "→ Documentation complète",
    "docs_demos": "→ Démonstrations en direct",
    "docs_glossary": "→ Glossaire des Termes",
    "docs_glossary_de": "→ Glossar der Begriffe (DE)",
    "docs_glossary_fr": "→ Glossaire des Termes (FR)",
    "reference_title": "Mise en œuvre de référence",
    "reference_desc": "Ce site web (agenticgovernance.digital) fonctionne sur Tractatus governance.",
    "reference_services": "Services :",
    "reference_services_value": "22 composantes de la gouvernance",
    "reference_models": "Modèles de données :",
    "reference_models_value": "29 Schémas MongoDB",
    "reference_tests": "Couverture des tests :",
    "reference_tests_value": "35 suites de tests",
    "reference_repo": "→ Référentiel de collaboration",
    "support_issues": "→ GitHub Issues",
    "support_discussions": "→ Discussions sur GitHub",
    "support_email": "→ research@agenticgovernance.digital",
    "support_faq": "→ Questions fréquemment posées"
  },
  "cta": {
    "title": "Explorer l'Implémentation ?",
    "description": "Explorez les modèles architecturaux pour la sécurité de l'IA démontrés dans une validation de projet unique.",
    "view_docs_btn": "Voir la Documentation Complète",
    "research_btn": "Contexte de Recherche →"
  },
  "ui": {
    "breadcrumb_home": "Accueil",
    "breadcrumb_implementer": "Guide de mise en œuvre",
    "skip_to_content": "Skip to main content"
  },
  "hero": {
    "title": "Services de gouvernance externe pour les systèmes d'IA",
    "subtitle": "Six services architecturaux traitant de l'annulation des modèles et de la traçabilité des décisions dans les systèmes agentiques. Cadre de développement pour la persistance des instructions, l'application des limites et l'enregistrement des audits.",
    "value_prop_1_icon": "🏗️",
    "value_prop_1_title": "Séparation architecturale",
    "value_prop_1_desc": "La gouvernance est externe au modèle d'IA",
    "value_prop_2_icon": "💾",
    "value_prop_2_title": "Persistance de l'enseignement",
    "value_prop_2_desc": "Valide les instructions en fonction du contexte",
    "value_prop_3_icon": "📋",
    "value_prop_3_title": "Piste d'audit dès la conception",
    "value_prop_3_desc": "Journaux MongoDB avec attribution de service"
  },
  "nav": {
    "quick_links_label": "Rubriques de la page",
    "how_it_works": "Comment ça marche",
    "architecture": "Architecture",
    "hooks": "Hook Architecture",
    "deployment": "Déploiement",
    "services": "Services",
    "api": "Référence API",
    "patterns": "Modèles d'intégration",
    "village_ai_arch": "Village AI",
    "steering_vectors_impl": "Vecteurs de guidage",
    "taonga_registry": "Registre Taonga",
    "roadmap": "Feuille de route"
  },
  "how_it_works": {
    "heading": "Comment ça marche",
    "problem_title": "Défi de l'annulation du motif",
    "problem_desc": "Les systèmes d'IA fonctionnant dans le cadre d'interactions prolongées peuvent ne pas maintenir la cohérence des instructions au fur et à mesure que le contexte évolue. Les instructions données tôt peuvent être dépourvues de priorité ou réinterprétées.",
    "approach_title": "Approche de l'architecture externe",
    "approach_desc": "Les services Tractatus fonctionnent en dehors du modèle d'IA et assurent la validation des limites, la classification des instructions et l'enregistrement des audits par le biais d'une séparation architecturale.",
    "diagram_title": "Flux de demandes avec gouvernance",
    "diagram_desc": "Exemple : Flux décisionnel d'IA avec application des limites - de la demande de l'utilisateur à l'approbation humaine, en passant par la validation de la gouvernance.",
    "diagram_alt": "Séquence de flux de demandes : Comment les décisions en matière d'IA sont régies",
    "download_svg": "Télécharger le SVG"
  },
  "hooks": {
    "badge": "APPLICATION DES RÈGLES ARCHITECTURALES",
    "heading": "L'architecture du crochet : La couche de crédibilité",
    "subtitle": "La gouvernance du Tractatus n'est pas une conformité volontaire. Les crochets PreToolUse imposent des limites avant que les actions de l'IA ne soient exécutées, ce qui rend tout contournement impossible sur le plan architectural.",
    "problem_title": "Le problème de la conformité volontaire",
    "problem_desc_1": "La sécurité traditionnelle de l'IA repose sur le fait que le système d'IA \"choisit\" de suivre les règles intégrées dans les données de formation ou les invites du système. Ces approches supposent que l'IA maintiendra l'alignement indépendamment de la pression du contexte ou de la capacité.",
    "problem_desc_2": "Le Tractatus aborde cette question par le biais de l'application architecturale : la gouvernance s'exécute dans un processus distinct auquel l'IA ne peut accéder, qu'elle ne peut modifier ou contourner.",
    "flow_title": "Flux d'exécution du crochet PreToolUse",
    "flow_desc": "Avant toute modification de fichier, écriture ou commande bash, le crochet intercepte l'action et effectue des contrôles de validation. Ce n'est que si TOUS les contrôles sont réussis (code de sortie 0) que l'action AI est exécutée.",
    "flow_alt": "Architecture du crochet : Flux d'interception de PreToolUse montrant la validation et les blocs durs",
    "examples_title": "Exemples réels d'application de la loi",
    "example_1_icon": "🚫",
    "example_1_title": "Protection des URL de GitHub (inst_084)",
    "example_1_desc": "AI a tenté de changer l'URL du dépôt GitHub de tractatus-framework (public) à tractatus (privé).",
    "example_1_blocked": "BLOCKED :",
    "example_1_reason": "Modification de l'URL du référentiel détectée",
    "example_1_detail": "Raison : Exposerait la structure privée du repo",
    "example_1_hook": "Accroche : validate-file-edit.js ligne 448-505",
    "example_2_icon": "🚫",
    "example_2_title": "Violation de la CSP (inst_008)",
    "example_2_desc": "AI a tenté d'ajouter un attribut de style en ligne à un élément HTML.",
    "example_2_blocked": "BLOCKED :",
    "example_2_reason": "Style en ligne détecté",
    "example_2_pattern": "Modèle :",
    "example_2_hook": "Accroche : validate-file-write.js ligne 68-149",
    "example_3_icon": "🚫",
    "example_3_title": "Protection des fichiers de gouvernance (inst_027)",
    "example_3_desc": "AI a tenté d'éditer directement le fichier instruction-history.json.",
    "example_3_blocked": "BLOCKED :",
    "example_3_reason": "inst_027 bloc dur",
    "example_3_use": "Utilisez plutôt : scripts/add-instruction.js",
    "example_3_hook": "Hook : framework-audit-hook.js ligne 204-209",
    "example_4_icon": "⚠",
    "example_4_title": "Approbation humaine requise (BoundaryEnforcer)",
    "example_4_desc": "L'action de l'IA touche un fichier sensible aux valeurs (politique de confidentialité).",
    "example_4_status": "DEMANDEZ À HUMAN :",
    "example_4_reason": "Décision sur les valeurs détectées",
    "example_4_requires": "Nécessite : Approbation explicite de l'homme",
    "example_4_hook": "Accroche : validate-file-write.js ligne 239-262",
    "tech_impl_title": "Mise en œuvre technique",
    "process_sep_icon": "🔒",
    "process_sep_title": "Séparation des processus",
    "process_sep_desc": "Les crochets s'exécutent dans un processus Node.js distinct (child_process.spawn) disposant de son propre espace mémoire. L'agent d'intelligence artificielle ne peut pas accéder au processus de validation, le modifier ou y mettre fin.",
    "exit_code_icon": "⚙️",
    "exit_code_title": "Application du code de sortie",
    "exit_code_desc": "Les validateurs de crochets renvoient des codes de sortie que l'architecture de Claude Code met en œuvre :",
    "exit_code_0": "0 = PASS → L'outil s'exécute",
    "exit_code_2": "2 = BLOCAGE DUR → Arrêt de l'exécution de l'outil, affichage de l'erreur à l'utilisateur",
    "audit_icon": "📊",
    "audit_title": "Piste d'audit",
    "audit_desc": "Chaque exécution de crochet est enregistrée dans le fichier .claude/metrics/hooks-metrics.json avec l'horodatage, le fichier, le résultat et la raison. Les blocs sont suivis séparément à des fins d'analyse.",
    "why_matters_title": "L'importance de l'application des règles architecturales",
    "why_matters_desc": "C'est la différence fondamentale entre le Tractatus et les approches traditionnelles de la sécurité de l'IA :",
    "voluntary_title": "❌ Conformité volontaire",
    "voluntary_1": "L'IA \"choisit\" de suivre les règles",
    "voluntary_2": "Peut dériver sous la pression du contexte",
    "voluntary_3": "La reconnaissance des formes peut annuler les instructions",
    "voluntary_4": "Pas de vérification avant l'exécution",
    "architectural_title": "✓ Application des règles architecturales",
    "architectural_1": "Le crochet intercepte avant l'exécution",
    "architectural_2": "Processus séparé, non accessible",
    "architectural_3": "Codes de sortie appliqués par le système d'exécution",
    "architectural_4": "Piste d'audit de toutes les décisions"
  },
  "deployment": {
    "heading": "Architecture de déploiement",
    "tech_stack_title": "Pile technologique",
    "runtime": "Durée d'exécution :",
    "runtime_value": "Node.js v20+",
    "database": "Base de données :",
    "database_value": "MongoDB 7.0+",
    "framework": "Le cadre :",
    "framework_value": "Express.js",
    "process": "Processus :",
    "process_value": "Systemd (recommandé)",
    "guide_title": "Déploiement de la production",
    "guide_desc": "Guide de déploiement complet couvrant le développement local, la configuration des serveurs de production, la conteneurisation Docker, les modèles de déploiement dans le cloud (AWS, GCP, Kubernetes), la gestion des bases de données, la surveillance et les meilleures pratiques en matière de sécurité.",
    "covered_title": "📦 Couvert par le guide :",
    "covered_1": "Mise en place du développement local",
    "covered_2": "Configuration du serveur de production",
    "covered_3": "Docker et Docker Compose",
    "covered_4": "Déploiement dans le nuage (AWS/GCP)",
    "also_title": "🔧 Comprend également :",
    "also_1": "Manifestes Kubernetes",
    "also_2": "Sauvegarde et migration des bases de données",
    "also_3": "Configuration SSL/TLS",
    "also_4": "Surveillance et journalisation",
    "download_guide": "Télécharger le guide de déploiement (PDF)"
  },
  "services": {
    "heading": "Services de base",
    "service_1_name": "Renforçateur de frontières",
    "service_1_desc": "Met en œuvre les Tractatus 12.1-12.7 : L'IA ne peut pas prendre de décisions relatives aux valeurs sans l'approbation de l'homme.",
    "service_1_boundaries": "Limites :",
    "service_1_boundary_1": "VALEURS (12.1) - Éthique, vie privée, principes",
    "service_1_boundary_2": "INNOVATION (12.2) - Décisions architecturales",
    "service_1_boundary_3": "SAGESSE (12.3) - Jugement stratégique",
    "service_1_boundary_4": "OBJECTIF (12.4) - Définition de l'objectif",
    "service_2_name": "InstructionPersistenceClassifier",
    "service_2_desc": "Classe les instructions par quadrant (STRATEGIQUE/OPERATIONNEL/TACTIQUE/SYSTEME) et par niveau de persistance (HAUT/MEDIUM/BAS).",
    "service_2_classification": "Classification :",
    "service_2_class_1": "Quadrant (STRATÉGIQUE/OPÉRATIONNEL/TACTIQUE/SYSTEM)",
    "service_2_class_2": "Persistance (élevée/moyenne/faible)",
    "service_2_class_3": "Champ d'application temporel (PROJET/SESSION/TÂCHE)",
    "service_2_class_4": "Score d'explicitation (0.0-1.0)",
    "service_3_name": "Valideur de référence croisée",
    "service_3_desc": "Valide les actions de l'IA par rapport aux instructions stockées afin d'éviter les dérives de la reconnaissance des formes.",
    "service_3_validation": "Validation :",
    "service_3_val_1": "Vérifie l'action par rapport aux instructions de persistance HIGH",
    "service_3_val_2": "Détecte les conflits (modèle ou instruction explicite)",
    "service_3_val_3": "Fournit des paramètres corrects en cas de rejet",
    "service_4_name": "ContextPressureMonitor",
    "service_4_desc": "Surveille l'utilisation des jetons et la pression contextuelle, en déclenchant des protocoles de sécurité en fonction des seuils.",
    "service_4_levels": "Niveaux de pression :",
    "service_4_level_1": "NORMAL (0-50%) - Fonctionnement à plein régime",
    "service_4_level_2": "ÉLÉVÉ (50-75 %) - Augmentation de la vérification",
    "service_4_level_3": "ÉLEVÉ (75-90 %) - Réduire la complexité",
    "service_4_level_4": "CRITIQUE (90%+) - Suggérer un transfert",
    "service_5_name": "Vérificateur métacognitif",
    "service_5_desc": "Vérifie le raisonnement et le degré de confiance de l'action, en exigeant une confirmation pour les actions à faible degré de confiance.",
    "service_5_verification": "Vérification :",
    "service_5_ver_1": "Score de confiance (0.0-1.0)",
    "service_5_ver_2": "Mode sélectif (persistance HAUTE uniquement)",
    "service_5_ver_3": "Nécessite une confirmation si le niveau de confiance est inférieur à 0,7",
    "service_6_name": "Délibération pluralisteOrchestrateur",
    "service_6_desc": "Gère les délibérations multipartites en veillant au pluralisme des valeurs dans les décisions.",
    "service_6_features": "Caractéristiques :",
    "service_6_feature_1": "Suivi du point de vue des parties prenantes",
    "service_6_feature_2": "Détection des conflits de valeurs",
    "service_6_feature_3": "Gestion de la session de délibération",
    "service_6_feature_4": "Stockage des précédents",
    "source_code_label": "📁 Code source",
    "source_code_desc": "Des modèles de code et des exemples sont disponibles dans le dépôt GitHub."
  },
  "api": {
    "heading": "Référence API",
    "boundary_method": "BoundaryEnforcer.checkBoundary()",
    "boundary_keywords": "Mots clés détectés :",
    "boundary_keywords_list": "valeur, principe, éthique, morale, devrait, droit, tort, vie privée, politique, compromis, etc.",
    "classifier_method": "InstructionPersistenceClassifier.classify()",
    "classifier_quadrants": "Quadrants :",
    "classifier_quadrants_list": "STRATÉGIQUE, OPÉRATIONNEL, TACTIQUE, SYSTÈME, STOCKAGE",
    "classifier_persistence": "Persistance :",
    "classifier_persistence_desc": "ÉLEVÉ (priorité absolue), MOYEN (limité à la session), FAIBLE (peut être remplacé)",
    "validator_method": "CrossReferenceValidator.validate()",
    "monitor_method": "ContextPressureMonitor.analyzePressure()"
  },
  "examples": {
    "heading": "Exemples d'intégration",
    "express_title": "Intégration de l'intergiciel Express",
    "validation_title": "Validation de l'instruction",
    "mongodb_title": "Modèles de données MongoDB",
    "governance_rule": "Règle de gouvernance",
    "audit_log": "AuditLog"
  },
  "patterns": {
    "heading": "Modèles d'intégration",
    "intro": "Modèles architecturaux communs pour l'intégration de Tractatus dans les systèmes existants.",
    "middleware_title": "Intégration de l'intergiciel",
    "middleware_desc": "Insérez des contrôles de gouvernance en tant qu'intergiciel dans votre pipeline de requêtes. Convient aux systèmes d'IA basés sur des API.",
    "middleware_usecase": "Cas d'utilisation :",
    "middleware_usecase_value": "API REST, applications Express.js",
    "event_title": "Gouvernance événementielle",
    "event_desc": "Déclenchez des contrôles de gouvernance via des événements. Convient aux flux de travail asynchrones et aux microservices.",
    "event_usecase": "Cas d'utilisation :",
    "event_usecase_value": "Files d'attente de messages, bus d'événements, traitement asynchrone",
    "hook_title": "Crochets de pré/post-action",
    "hook_desc": "Valider les actions avant et après l'exécution. Modèle de production actuel pour Claude Code.",
    "hook_usecase": "Cas d'utilisation :",
    "hook_usecase_value": "Utilisation d'outils LLM, agents autonomes",
    "sidecar_title": "Service de gouvernance Sidecar",
    "sidecar_desc": "Déployer la gouvernance en tant que service distinct. Convient aux environnements multi-LLM ou polyglottes.",
    "sidecar_usecase": "Cas d'utilisation :",
    "sidecar_usecase_value": "Kubernetes, déploiements conteneurisés"
  },
  "village_ai_arch": {
    "heading": "Village AI : Architecture souveraine à deux modèles",
    "intro": "Déploiement en production de la gouvernance Tractatus sur des modèles open source entraînés localement, démontrant la portabilité du framework au-delà de Claude.",
    "arch_title": "Architecture de routage à deux modèles",
    "arch_intro": "Village AI utilise une conception à double modèle où les requêtes sont routées en fonction de la complexité et des exigences de gouvernance. Les deux modèles fonctionnent localement avec la gouvernance Tractatus complète dans le pipeline d'inférence.",
    "fast_title": "Modèle rapide : Llama 3.2 3B",
    "fast_1": "<strong>Objectif :</strong> Requêtes courantes avec pré-filtrage de gouvernance",
    "fast_2": "<strong>Affinage :</strong> QLoRA sur des données spécifiques au domaine",
    "fast_3": "<strong>Gouvernance :</strong> Vérification légère des limites avant réponse",
    "deep_title": "Modèle approfondi : Llama 3.1 8B",
    "deep_1": "<strong>Objectif :</strong> Raisonnement complexe avec pipeline de gouvernance complet",
    "deep_2": "<strong>Affinage :</strong> QLoRA avec gouvernance de contexte étendu",
    "deep_3": "<strong>Gouvernance :</strong> Pipeline complet à 6 services (BoundaryEnforcer à PDO)",
    "routing_title": "Logique de routage des modèles",
    "impl_title": "Détails d'implémentation",
    "stat_sovereignty": "100% Local",
    "stat_sovereignty_desc": "Les données d'entraînement ne quittent jamais l'infrastructure",
    "stat_governance": "6 Services",
    "stat_governance_desc": "Gouvernance Tractatus complète dans le pipeline d'inférence",
    "stat_first": "Premier non-Claude",
    "stat_first_desc": "Valide la portabilité de Tractatus au-delà d'Anthropic",
    "status_note": "<strong>Statut :</strong> Gouvernance d'inférence opérationnelle. Installation du pipeline d'entraînement souverain en cours. Le déploiement en production chez la plateforme Village valide la portabilité de la gouvernance entre architectures de modèles.",
    "cta": "Détails de l'architecture Village AI →"
  },
  "steering_impl": {
    "heading": "Vecteurs de guidage : Correction de biais au moment de l'inférence",
    "intro": "Techniques de correction du comportement du modèle au moment de l'inférence sans ré-entraînement, applicables aux modèles affinés par QLoRA comme ceux de Village AI.",
    "paper_ref": "Référence :",
    "paper_title": "Vecteurs de guidage et biais mécanique dans les systèmes d'IA souverains (STO-RES-0009 v1.1, février 2026)",
    "techniques_title": "Techniques clés pour les implémenteurs",
    "caa_title": "Contrastive Activation Addition (CAA)",
    "caa_desc": "Extrayez les différences d'activation entre des prompts contrastés, puis ajoutez des vecteurs mis à l'échelle pendant l'inférence pour orienter le comportement du modèle vers les attributs souhaités.",
    "repe_title": "Representation Engineering (RepE)",
    "repe_desc": "Identifiez et manipulez les représentations internes de concepts (honnêteté, sécurité, équité) par le sondage et la manipulation directionnelle des activations du modèle.",
    "fairsteer_title": "FairSteer",
    "fairsteer_desc": "Identifiez les couches critiques pour le biais via des classificateurs de sondage, puis appliquez des corrections ciblées sur ces couches spécifiques plutôt que globalement.",
    "dso_title": "Direct Steering Optimisation (DSO)",
    "dso_desc": "Optimisez les vecteurs de guidage à l'aide de jeux de données de préférence (style DPO), permettant une correction de biais sans entraînement qui apprend des données de préférence humaines.",
    "key_distinction": "<strong>Distinction clé :</strong> L'article distingue entre le biais mécanique (pré-raisonnement, intégré dans les poids du modèle — adressable par les vecteurs de guidage) et le biais de raisonnement (délibératif, survenant pendant l'inférence — nécessitant des approches de framework de gouvernance comme Tractatus).",
    "research_link": "Détails complets de la recherche →",
    "paper_link": "Lire l'article (HTML)"
  },
  "taonga_registry": {
    "heading": "Registre Taonga : Objets de données gouvernés pour la souveraineté autochtone",
    "intro": "Modèles architecturaux pour le traitement des packs de guidage et des configurations de modèles comme des objets de données gouvernés avec suivi de provenance et accès contrôlé par la communauté.",
    "status_title": "Architecture conceptuelle — En évaluation par les pairs",
    "status_text": "Basé sur STO-RES-0010 v0.1 BROUILLON, actuellement en évaluation par les pairs autochtones. Rédigé sans co-auteur maori — présenté comme point de départ pour la collaboration. Non prêt pour la production.",
    "concepts_title": "Concepts architecturaux clés",
    "packs_title": "Packs de guidage comme objets gouvernés",
    "packs_desc": "Les configurations de modèles, les données d'affinage et les vecteurs de guidage sont traités comme des taonga (trésors) avec suivi complet de provenance, contrôle d'accès et exigences de consentement communautaire.",
    "provenance_title": "Provenance et droits de retrait",
    "provenance_desc": "Chaque objet de données suit sa lignée complète. Les communautés conservent le droit de retirer leurs données et configurations, avec application architecturale de la propagation du retrait.",
    "polycentric_title": "Intégration de la gouvernance polycentrique",
    "polycentric_desc": "Étend le PluralisticDeliberationOrchestrator avec iwi/communauté comme autorités de gouvernance co-égales. Les décisions d'accès nécessitent un consensus multipartite.",
    "care_title": "Implémentation des principes CARE",
    "care_desc": "Applique architecturalement le bénéfice collectif, l'autorité de contrôle, la responsabilité et l'éthique pour la gouvernance des données autochtones au sein du framework Tractatus.",
    "research_link": "Contexte de recherche →",
    "paper_link": "Lire le brouillon (HTML)"
  },
  "roadmap": {
    "heading": "Feuille de route et collaboration en matière de développement",
    "intro": "Tractatus est un cadre de recherche actif. Nous sommes ouverts à toute collaboration dans les domaines de développement prioritaires.",
    "priority_title": "🚀 Domaines prioritaires de développement",
    "priority_desc": "Ces initiatives représentent des opportunités à fort impact pour l'amélioration du cadre. Les contributeurs techniques, les chercheurs et les organisations sont encouragés à s'engager.",
    "multi_llm_icon": "🤖",
    "multi_llm_title": "Support multi-LLM",
    "multi_llm_status": "Statut : Premier déploiement non-Claude opérationnel",
    "multi_llm_desc": "Village AI déploie la gouvernance Tractatus sur Llama 3.1 8B et Llama 3.2 3B via l'affinage QLoRA — le premier déploiement non-Claude validé. Étend la portabilité de la gouvernance aux modèles open source avec le pipeline complet à 6 services.",
    "multi_llm_badge": "Premier déploiement live",
    "multi_llm_challenges": "Prochaines étapes :",
    "multi_llm_challenges_desc": "Adaptateurs GPT-4 et Gemini, appel d'outils/fonctions spécifiques au prestataire, achèvement du pipeline d'entraînement souverain",
    "bindings_icon": "📚",
    "bindings_title": "Liaisons linguistiques",
    "bindings_status": "Statut : Intérêt communautaire",
    "bindings_desc": "Implémentations Python, Go et Rust pour servir des communautés de développeurs plus larges. La logique de base est portable ; l'intégration de MongoDB est universelle.",
    "bindings_value": "Valeur :",
    "bindings_value_desc": "Permettre des piles d'IA polyglottes, des applications critiques en termes de performances (Rust), des flux de travail de science des données (Python)",
    "cloud_icon": "☁️",
    "cloud_title": "Déploiement en nuage",
    "cloud_status": "Statut : Architectures de référence nécessaires",
    "cloud_desc": "Cartes Terraform/Helm pour AWS, Azure, GCP. Inclut la gestion de MongoDB (Atlas), la mise à l'échelle automatique et l'intégration de la surveillance.",
    "cloud_deliverables": "Produits livrables :",
    "cloud_deliverables_desc": "Modèles de référence pour l'IaC, guides d'optimisation des coûts, liste de contrôle pour le renforcement de la sécurité",
    "integrations_icon": "🔗",
    "integrations_title": "Intégration du cadre de l'IA",
    "integrations_status": "Statut : Conceptuel",
    "integrations_desc": "Adaptateurs pour LangChain, Semantic Kernel, AutoGPT et CrewAI. Permettre la gouvernance pour les cadres d'agents existants.",
    "integrations_approach": "Approche :",
    "integrations_approach_desc": "Architecture plugin/middleware qui intègre les actions de l'agent avec des contrôles de gouvernance",
    "performance_icon": "⚡",
    "performance_title": "Performance à l'échelle de l'entreprise",
    "performance_status": "Statut : Validation nécessaire",
    "performance_desc": "Optimisation pour plus de 1000 agents IA simultanés. Nécessite des stratégies de mise en cache, la compilation de règles et l'enregistrement d'audits distribués.",
    "performance_target": "Cible des métriques :",
    "performance_target_desc": "< 5ms de frais de gouvernance par décision, temps de disponibilité de 99,9 %, évolutivité horizontale",
    "extended_icon": "🛡️",
    "extended_title": "Services de gouvernance étendus",
    "extended_status": "Statut : Recherche",
    "extended_desc": "Contrôle des coûts, limitation des tarifs, détection des IPI, défense rapide contre les adversaires. Services spécifiques à un domaine pour les industries réglementées.",
    "extended_examples": "Exemples :",
    "extended_examples_desc": "FinancialComplianceService, HealthcarePrivacyService, CostBudgetEnforcer",
    "training_title": "Pipeline d'entraînement souverain",
    "training_status": "Statut : En cours",
    "training_desc": "Gouvernance à l'intérieur de la boucle d'entraînement pour les modèles contrôlés par la communauté. Étend Tractatus de la gouvernance au moment de l'inférence à la gouvernance au moment de l'entraînement, assurant la souveraineté des données de l'affinage au déploiement.",
    "training_deliverables": "Livrables :",
    "training_deliverables_desc": "Entraînement QLoRA avec contraintes de gouvernance, suivi de provenance des données, pipeline de consentement communautaire",
    "taonga_title": "Registre de données Taonga",
    "taonga_status": "Statut : Conceptuel / En évaluation par les pairs",
    "taonga_desc": "Objets de données gouvernés avec suivi de provenance, droits de retrait et gouvernance communautaire polycentrique. Étend le PluralisticDeliberationOrchestrator pour la souveraineté des données autochtones.",
    "taonga_reference": "Référence :",
    "taonga_reference_desc": "STO-RES-0010 v0.1 BROUILLON — en évaluation par les pairs autochtones",
    "involved_title": "S'impliquer",
    "involved_desc": "Tractatus est une recherche sous licence Apache 2.0. Les contributions, les mises en œuvre pilotes et les partenariats de recherche collaborative sont les bienvenus.",
    "contributors_title": "👨‍💻 Contributeurs techniques",
    "contributors_desc": "Mise en œuvre des fonctionnalités, correction des bogues, amélioration de la documentation",
    "contributors_link": "→ Guide des contributeurs",
    "research_title": "🔬 Partenaires de recherche",
    "research_desc": "Études de validation, collaboration universitaire, études de cas",
    "research_email": "→ research@agenticgovernance.digital",
    "pilots_title": "🏢 Organisation Pilotes",
    "pilots_desc": "Déploiements en production, exigences de l'entreprise, boucles de rétroaction",
    "pilots_link": "→ Soumettre une étude de cas",
    "why_collab": "Pourquoi collaborer ?",
    "why_collab_desc": "Tractatus comble les lacunes réelles en matière de sécurité de l'IA. Les premiers utilisateurs façonnent l'évolution du cadre et acquièrent une expertise en matière de gouvernance structurelle de l'IA - une capacité différenciatrice à mesure que les exigences réglementaires évoluent."
  },
  "share_cta": {
    "heading": "Aidez-nous à atteindre les bonnes personnes.",
    "description": "Si vous connaissez des chercheurs, des implémenteurs ou des dirigeants qui ont besoin de solutions de gouvernance structurelle de l'IA, partagez ceci avec eux.",
    "copy_link": "Copier le lien",
    "email": "E-mail",
    "linkedin": "LinkedIn"
  }
}