tractatus/public/locales/fr/about.json

{
  "page": {
    "title": "À Propos | Cadre de Sécurité IA Tractatus",
    "description": "Découvrez le Cadre Tractatus : notre mission, nos valeurs, notre équipe et notre engagement à préserver l'agence humaine par la sécurité structurelle de l'IA."
  },
  "header": {
    "title": "À Propos de Tractatus",
    "subtitle": "Un cadre pour la sécurité de l'IA par des contraintes architecturales, préservant l'agence humaine là où cela compte le plus."
  },
  "mission": {
    "heading": "Notre Mission",
    "intro": "Le Cadre Tractatus existe pour aborder un problème fondamental dans la sécurité de l'IA : les approches actuelles reposent sur la formation, le réglage fin et la gouvernance d'entreprise – tout cela peut échouer, dériver ou être annulé. Nous proposons la sécurité par l'architecture.",
    "wittgenstein": "Inspiré par le Tractatus Logico-Philosophicus de Ludwig Wittgenstein, notre cadre reconnaît que certains domaines – valeurs, éthique, contexte culturel, agence humaine – ne peuvent pas être systématisés. Ce qui ne peut pas être systématisé ne doit pas être automatisé. Les systèmes IA devraient avoir des contraintes structurelles qui les empêchent de franchir ces limites.",
    "quote": "Ce dont on ne peut parler, il faut le taire.",
    "quote_source": "— Ludwig Wittgenstein, Tractatus (§7)",
    "applied": "Appliqué à l'IA : \"Ce qui ne peut pas être systématisé ne doit pas être automatisé.\""
  },
  "core_values": {
    "heading": "Valeurs Fondamentales",
    "sovereignty_title": "Souveraineté",
    "sovereignty_desc": "Les individus et les communautés doivent conserver le contrôle des décisions affectant leurs données, leur vie privée et leurs valeurs. Les systèmes IA doivent préserver l'agence humaine, ne pas l'éroder.",
    "transparency_title": "Transparence",
    "transparency_desc": "Toutes les décisions de l'IA doivent être explicables, auditables et réversibles. Pas de boîtes noires. Les utilisateurs méritent de comprendre comment et pourquoi les systèmes prennent des décisions, et ont le pouvoir de les annuler.",
    "harmlessness_title": "Innocuité",
    "harmlessness_desc": "Les systèmes IA ne doivent pas causer de dommages par action ou inaction. Cela comprend la prévention de la dérive, la détection de la dégradation et l'application de limites contre l'érosion des valeurs.",
    "community_title": "Communauté",
    "community_desc": "La sécurité de l'IA est un effort collectif. Nous nous engageons à la collaboration ouverte, au partage des connaissances et à l'autonomisation des communautés pour façonner les systèmes IA qui affectent leurs vies.",
    "read_values_btn": "Lire Notre Déclaration de Valeurs Complète →"
  },
  "how_it_works": {
    "heading": "Comment Ça Fonctionne",
    "intro": "Le Cadre Tractatus se compose de cinq composants intégrés qui travaillent ensemble pour appliquer la sécurité structurelle :",
    "classifier_title": "InstructionPersistenceClassifier",
    "classifier_desc": "Classifie les instructions par quadrant (Stratégique, Opérationnel, Tactique, Système, Stochastique) et détermine le niveau de persistance (HIGH/MEDIUM/LOW/VARIABLE).",
    "validator_title": "CrossReferenceValidator",
    "validator_desc": "Valide les actions de l'IA contre les instructions stockées pour prévenir le biais de reconnaissance de motifs (comme l'incident 27027 où les modèles d'entraînement de l'IA ont immédiatement remplacé l'instruction explicite \"port 27027\" de l'utilisateur).",
    "boundary_title": "BoundaryEnforcer",
    "boundary_desc": "Assure que l'IA ne prend jamais de décisions de valeurs sans approbation humaine. Les compromis de confidentialité, l'agence utilisateur, le contexte culturel – ceux-ci nécessitent un jugement humain.",
    "pressure_title": "ContextPressureMonitor",
    "pressure_desc": "Détecte quand les conditions de session augmentent la probabilité d'erreur (pression de tokens, longueur de message, complexité de tâche) et ajuste le comportement ou suggère un transfert.",
    "metacognitive_title": "MetacognitiveVerifier",
    "metacognitive_desc": "L'IA auto-vérifie le raisonnement complexe avant de proposer des actions. Évalue l'alignement, la cohérence, l'exhaustivité, la sécurité et les alternatives.",
    "read_technical_btn": "Lire la Documentation Technique & le Guide d'Implémentation →"
  },
  "origin_story": {
    "heading": "Histoire d'Origine",
    "paragraph_1": "Le Cadre Tractatus a émergé d'échecs d'IA réels vécus lors de sessions Claude Code prolongées. L'\"incident 27027\" – où les modèles d'entraînement de l'IA ont immédiatement remplacé une instruction explicite (l'utilisateur a dit \"port 27027\", l'IA a utilisé \"port 27017\") – a révélé que les approches de sécurité traditionnelles étaient insuffisantes. Ce n'était pas un oubli ; c'était un biais de reconnaissance de motifs auto-corrigeant l'utilisateur.",
    "paragraph_2": "Après avoir documenté plusieurs modes de défaillance (biais de reconnaissance de motifs, dérive des valeurs, dégradation silencieuse), nous avons reconnu un modèle : les systèmes IA manquaient de contraintes structurelles. Ils pouvaient théoriquement \"apprendre\" la sécurité, mais en pratique leurs modèles d'entraînement remplaçaient les instructions explicites, et le problème s'aggrave à mesure que les capacités augmentent.",
    "paragraph_3": "La solution n'était pas une meilleure formation – c'était l'architecture. S'inspirant de l'intuition de Wittgenstein que certaines choses se trouvent au-delà des limites du langage (et donc de la systématisation), nous avons construit un cadre qui applique des limites par la structure, pas par l'aspiration."
  },
  "license": {
    "heading": "Licence & Contribution",
    "intro": "Le Cadre Tractatus est open source sous la Licence Apache 2.0. Nous encourageons :",
    "encouragement_1": "Recherche académique et études de validation",
    "encouragement_2": "Implémentation dans les systèmes IA de production",
    "encouragement_3": "Soumission d'études de cas d'échec",
    "encouragement_4": "Extensions théoriques et améliorations",
    "encouragement_5": "Collaboration communautaire et partage de connaissances",
    "rationale": "Le cadre est intentionnellement permissif car la sécurité de l'IA bénéficie de la transparence et de l'amélioration collective, pas du contrôle propriétaire.",
    "why_apache_title": "Pourquoi Apache 2.0 ?",
    "why_apache_intro": "Nous avons choisi Apache 2.0 plutôt que MIT car il fournit :",
    "patent_protection": "Protection des Brevets : Octroi de brevet explicite protégeant les utilisateurs contre les litiges de brevets par les contributeurs",
    "contributor_clarity": "Clarté des Contributeurs : Conditions claires sur la façon dont les contributions sont licenciées",
    "permissive_use": "Utilisation Permissive : Comme MIT, permet l'utilisation commerciale et l'inclusion dans des produits propriétaires",
    "community_standard": "Standard Communautaire : Largement utilisé dans les projets IA/ML (TensorFlow, PyTorch, Apache Spark)",
    "view_license_link": "Voir la Licence Apache 2.0 Complète →"
  },
  "cta": {
    "title": "Rejoignez le Mouvement",
    "description": "Aidez à construire des systèmes IA qui préservent l'agence humaine par des contraintes architecturales.",
    "for_researchers_btn": "Pour les Chercheurs",
    "for_implementers_btn": "Pour les Implémenteurs",
    "for_leaders_btn": "Pour les Leaders"
  }
}