tractatus/public/locales/fr/village-ai.json

{
  "breadcrumb": {
    "home": "Accueil",
    "current": "Village AI"
  },
  "hero": {
    "badge": "MODÈLE LINGUISTIQUE SOUVERAIN FORMÉ LOCALEMENT",
    "title": "Village AI",
    "subtitle": "Un modèle linguistique dans lequel la communauté contrôle les données d'apprentissage, les poids du modèle et les règles de gouvernance. Il ne s'agit pas seulement d'une inférence gouvernée — mais d'une formation gouvernée.",
    "status": "<strong>Status:</strong> Village AI fonctionne en production pour l'inférence. Le pipeline de formation souveraine est conçu et documenté ; le matériel est commandé. La formation n'a pas encore commencé. Cette page décrit à la fois la capacité actuelle et l'architecture prévue."
  },
  "sll": {
    "heading": "Qu'est-ce qu'un SLL ?",
    "intro": "Un <strong>SLL</strong> (modèle linguistique souverain formé localement) se distingue à la fois des LLM et des SLM. La distinction n'est pas une question de taille &mdash; c'est une question de contrôle.",
    "llm_title": "LLM",
    "llm_subtitle": "Grand modèle linguistique",
    "llm_item1": "Formation : contrôlée par le prestataire",
    "llm_item2": "Données : extraites à grande échelle",
    "llm_item3": "Gouvernance : conditions du fournisseur",
    "llm_item4": "Contrôle utilisateur : aucun",
    "slm_title": "SLM",
    "slm_subtitle": "Petit modèle linguistique",
    "slm_item1": "Formation : contrôlée par le prestataire",
    "slm_item2": "Données : sélectionnées par le fournisseur",
    "slm_item3": "Gouvernance : partielle (mise au point)",
    "slm_item4": "Contrôle de l'utilisateur : limité",
    "sll_title": "SLL",
    "sll_subtitle": "Souverain Formé localement",
    "sll_item1": "Formation : contrôlée par la communauté",
    "sll_item2": "Données : propriété de la communauté",
    "sll_item3": "Gouvernance : mise en œuvre architecturale",
    "sll_item4": "Contrôle de l'utilisateur : complet",
    "tradeoff": "Le compromis honnête : un SLL est un système moins puissant qui sert vos intérêts, plutôt qu'un système plus puissant qui sert ceux de quelqu'un d'autre. Nous considérons qu'il s'agit d'un échange acceptable."
  },
  "two_model": {
    "heading": "Architecture à deux modèles",
    "intro": "Village AI utilise deux modèles de taille différente, acheminés en fonction de la complexité de la tâche. Il ne s'agit pas d'un mécanisme de repli &mdash; chaque modèle est optimisé pour son rôle.",
    "fast_title": "3B Modèle &mdash; Assistant rapide",
    "fast_desc": "Traite les demandes d'aide, les infobulles, les explications d'erreurs, les résumés succincts et les traductions. Temps de réponse visé : moins de 5 secondes.",
    "fast_routing": "Déclencheurs de routage : requêtes simples, modèles connus de FAQ, tâches en une seule étape.",
    "deep_title": "8B Modèle &mdash; Raisonnement profond",
    "deep_desc": "Traite les récits de vie, les récits d'année, les résumés complexes et la correspondance sensible. Temps de réponse visé : moins de 90 secondes.",
    "deep_routing": "Déclencheurs d'acheminement : mots clés comme \"tout sur\", recherche de sources multiples, marqueurs de deuil/traumatisme.",
    "footer": "Les deux modèles fonctionnent sous la même pile de gouvernance. La décision de routage elle-même est régie &mdash; le ContextPressureMonitor peut passer outre le routage si l'état de la session l'exige."
  },
  "training_tiers": {
    "heading": "Trois niveaux de formation",
    "intro": "La formation n'est pas monolithique. Trois niveaux servent différents champs d'application, chacun étant soumis à des contraintes de gouvernance appropriées.",
    "tier1_title": "Niveau 1 : Plate-forme de base",
    "tier1_badge": "Toutes les communautés",
    "tier1_desc": "Il est formé à la documentation, à la philosophie, aux guides des fonctionnalités et au contenu de la FAQ de la plateforme. Comprend le fonctionnement de Village, les valeurs de Village AI et la manière d'aider les membres à naviguer sur la plateforme.",
    "tier1_update": "Fréquence de mise à jour : hebdomadaire pendant la phase bêta, trimestrielle lors de l'AG. Méthode d'entraînement : Mise au point QLoRA.",
    "tier2_title": "Niveau 2 : Adaptateurs pour les locataires",
    "tier2_badge": "Par communauté",
    "tier2_desc": "Chaque communauté forme un adaptateur LoRA léger sur son propre contenu &mdash; histoires, documents, photos et événements que les membres ont explicitement consenti à inclure. Cela permet à Village AI de répondre à des questions telles que \"Quelles sont les histoires partagées par Grandma ?\" sans accéder aux données d'une autre communauté.",
    "tier2_update": "Les adaptateurs sont de petite taille (50&ndash;100MB). Le consentement est donné pour chaque élément du contenu. Le contenu marqué \"seulement moi\" n'est jamais inclus, quel que soit le consentement. La formation utilise DPO (Direct Preference Optimization) pour l'alignement des valeurs.",
    "tier3_title": "Niveau 3 : Individuel (futur)",
    "tier3_badge": "Par membre",
    "tier3_desc": "Adaptateurs personnels qui apprennent les préférences individuelles et les modèles d'interaction. Spéculatif &mdash; ce niveau soulève des questions importantes sur la faisabilité, le respect de la vie privée et le minimum de données d'entraînement nécessaires pour une personnalisation significative.",
    "tier3_update": "Questions de recherche documentées. La mise en œuvre n'est pas prévue tant que le niveau 2 n'est pas validé."
  },
  "governance_training": {
    "heading": "Gouvernance pendant la formation",
    "intro1": "Il s'agit là de la principale contribution de la recherche. La plupart des cadres de gouvernance de l'IA opèrent au moment de l'inférence &mdash; ils filtrent ou contraignent les réponses après que le modèle a déjà été formé. Village AI intègre la gouvernance <strong>dans la boucle d'apprentissage</strong>.",
    "intro2": "Ceci est conforme au principe de <em>Not-Separateness</em> de Christopher Alexander : la gouvernance est intégrée dans l'architecture de la formation, et non appliquée après coup. Le BoundaryEnforcer valide chaque lot de formation avant le passage à l'étape suivante. Si un lot contient des données concernant plusieurs locataires, des données sans consentement ou du contenu marqué comme privé, le lot est rejeté et l'étape de formation n'a pas lieu.",
    "code_comment1": "# Gouvernance à l'intérieur de la boucle de formation (non-séparation)",
    "code_line1": "for batch in training_data:",
    "code_line2": "&nbsp;&nbsp;if not BoundaryEnforcer.validate(batch):",
    "code_line3": "&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;continue&nbsp;&nbsp;<span class=\"text-green-400\"># La gouvernance rejette le lot</span>",
    "code_line4": "&nbsp;&nbsp;loss = model.forward(batch)",
    "code_line5": "&nbsp;&nbsp;loss.backward()",
    "code_comment2": "# PAS cette gouvernance &mdash; séparée de la formation",
    "code_anti1": "for batch in training_data:",
    "code_anti2": "&nbsp;&nbsp;loss = model.forward(batch)",
    "code_anti3": "&nbsp;&nbsp;loss.backward()",
    "code_anti4": "filter_outputs_later()&nbsp;&nbsp;<span class=\"text-red-400\"># Trop tard</span>",
    "why_title": "Pourquoi une gouvernance à la fois du temps de formation et du temps d'inférence ?",
    "why_text": "<strong>La formation façonne les tendances ; l'architecture contraint les capacités.</strong>Un modèle formé à respecter les limites peut encore être piraté. Un modèle qui lutte contre les règles de gouvernance gaspille des ressources informatiques et produit de moins bons résultats. L'approche combinée fait que le modèle <em> tend vers</em> un comportement gouverné, tandis que l'architecture rend <em>impossible</em> de violer les limites structurelles.",
    "why_note": "Les recherches menées dans le cadre de l'intégration Agent Lightning suggèrent que la gouvernance ajoute environ 5 % de surcharge de performance &mdash;, ce qui constitue un compromis acceptable pour les contraintes de sécurité architecturale. Cela nécessite une validation à l'échelle.",
    "footer": "La gouvernance pendant la formation n'est que la moitié du tableau. Le même cadre Tractatus fonctionne également au moment de l'exécution dans la base de code Village. La section suivante explique comment ces deux couches fonctionnent ensemble."
  },
  "dual_layer": {
    "heading": "Architecture double couche Tractatus",
    "intro": "Village AI est régi par Tractatus à <strong>deux couches distinctes</strong> simultanément. C'est l'idée architecturale qui distingue l'approche SLL des modèles non gouvernés et des filtres de sécurité ajoutés.",
    "layer_a_badge": "COUCHE A : INHÉRENTE",
    "layer_a_title": "Tractatus A l'intérieur du modèle",
    "layer_a_desc": "Pendant la formation, le BoundaryEnforcer valide chaque lot. L'alignement DPO façonne les préférences vers un comportement gouverné. Le modèle <em>apprend à</em> à respecter les limites, à préférer les réponses transparentes et à s'en remettre aux humains pour les décisions relatives aux valeurs.",
    "layer_a_item1": "<strong>Mécanisme:</strong> Gouvernance dans la boucle de formation",
    "layer_a_item2": "<strong>Effect:</strong> Le modèle tend vers un comportement gouverné",
    "layer_a_item3": "<strong>Limitation:</strong> Les tendances peuvent être annulées par une incitation contradictoire.",
    "layer_b_badge": "COUCHE B : ACTIVE",
    "layer_b_title": "Tractatus Autour du modèle",
    "layer_b_desc": "Au moment de l'exécution, l'ensemble des six services de gouvernance fonctionne dans la base de code Village. Chaque interaction passe par BoundaryEnforcer, PluralisticDeliberationOrchestrator, MetacognitiveVerifier, CrossReferenceValidator, ContextPressureMonitor et InstructionPersistenceClassifier.",
    "layer_b_item1": "<strong>Mécanisme:</strong> Six services architecturaux sur le chemin critique",
    "layer_b_item2": "<strong>Effect:</strong> Les limites structurelles ne peuvent être violées",
    "layer_b_item3": "<strong>Limitation:</strong> Ajoute ~5% de surcharge de performance par interaction",
    "principle_title": "Le principe de la double couche :",
    "principle_line1": "Formes de formation <span class=\"text-teal-400\">tendance</span>.",
    "principle_line2": "L'architecture impose des contraintes <span class=\"text-indigo-400\">capacité</span>.",
    "principle_line3": "Un modèle qui a internalisé les règles de gouvernance ET qui fonctionne dans le cadre de l'architecture de gouvernance",
    "principle_line4": "produit de meilleurs résultats que l'une ou l'autre de ces approches. Le modèle fonctionne AVEC les garde-fous,",
    "principle_line5": "et non contre eux &mdash; réduire le gaspillage de ressources informatiques et améliorer la qualité des réponses.",
    "caveat": "<strong>Honête mise en garde:</strong> La couche A (gouvernance inhérente via la formation) est conçue mais n'a pas encore été validée empiriquement &mdash; la formation n'a pas commencé. La couche B (gouvernance active via la base de code Village) fonctionne en production depuis plus de 11 mois. La thèse de la double couche est un engagement architectural, mais pas encore un résultat démontré."
  },
  "philosophy": {
    "heading": "Fondements philosophiques",
    "intro": "La gouvernance de Village AI s'inspire de quatre traditions philosophiques, chacune apportant un principe architectural spécifique. Il ne s'agit pas de références décoratives &mdash;, elles se traduisent par des décisions de conception concrètes.",
    "berlin_title": "Isaiah Berlin &mdash; Pluralisme des valeurs",
    "berlin_desc": "Les valeurs sont véritablement plurielles et parfois incompatibles. Lorsque la liberté entre en conflit avec l'égalité, il n'y a pas toujours de solution unique et correcte. Village AI présente des options sans hiérarchie et documente ce que chaque choix sacrifie.",
    "berlin_arch": "Expression architecturale : PluralisticDeliberationOrchestrator présente des compromis, mais ne les résout pas.",
    "wittgenstein_title": "Ludwig Wittgenstein &mdash; Frontières linguistiques",
    "wittgenstein_desc": "La langue façonne ce qui peut être pensé et exprimé. Certaines des choses les plus importantes résistent à l'expression systématique. Village AI reconnaît les limites de ce que les modèles linguistiques peuvent saisir &mdash; notamment en ce qui concerne le deuil, la signification culturelle et l'expérience vécue.",
    "wittgenstein_arch": "Expression architecturale : BoundaryEnforcer s'en remet aux humains pour les décisions relatives aux valeurs, reconnaissant ainsi les limites de l'informatique.",
    "indigenous_title": "Souveraineté indigène &mdash; Les données en tant que relations",
    "indigenous_desc": "Te Mana Raraunga (souveraineté des données des M&#257;ori), les principes CARE et OCAP (Premières nations du Canada) fournissent des cadres dans lesquels les données ne sont pas des biens mais des relations. Whakapapa (généalogie) appartient à la collectivité et non aux individus. Le consentement est un processus communautaire et non une case à cocher individuelle.",
    "indigenous_arch": "Expression architecturale : isolement des locataires, mécanismes de consentement collectif, gestion intergénérationnelle.",
    "alexander_title": "Christopher Alexander &mdash; Architecture vivante",
    "alexander_desc": "Cinq principes guident l'évolution de la gouvernance : Interlock profond (les services se coordonnent), préservation de la structure (les changements améliorent sans briser), gradients non binaires (niveaux d'intensité), processus vivant (évolution fondée sur des données probantes), non-séparativité (gouvernance intégrée, non boulonnée).",
    "alexander_arch": "Expression architecturale : les six services de gouvernance et l'architecture de la boucle de formation."
  },
  "three_layer_gov": {
    "heading": "Gouvernance à trois niveaux",
    "intro": "La gouvernance s'exerce à trois niveaux, chacun ayant une portée et une mutabilité différentes.",
    "layer1_title": "Couche 1 : Plate-forme (immuable)",
    "layer1_desc": "Des contraintes structurelles qui s'appliquent à toutes les communautés. Isolation des données des locataires. Gouvernance dans le chemin critique. Options présentées sans hiérarchie. Elles ne peuvent pas être désactivées par les administrateurs des locataires ou les membres individuels.",
    "layer1_enforcement": "Exécution : architecturale (BoundaryEnforcer bloque les violations avant qu'elles ne soient exécutées).",
    "layer2_title": "Couche 2 : Constitution du locataire",
    "layer2_desc": "Règles définies par les administrateurs de la communauté. Politiques de traitement du contenu (par exemple, \"les membres décédés doivent être examinés par un modérateur\"), protocoles culturels (par exemple, coutumes M&#257;ori tangi), visibilité par défaut et modèles de consentement pour l'entraînement à l'IA. Chaque communauté configure sa propre constitution dans le cadre des contraintes de la couche 1.",
    "layer2_enforcement": "Application : règles constitutionnelles validées par CrossReferenceValidator par locataire.",
    "layer3_title": "Niveau 3 : Traditions de sagesse adoptées",
    "layer3_desc": "Les membres individuels et les communautés peuvent adopter des principes issus des traditions de sagesse afin d'influencer la manière dont Village AI élabore ses réponses. Ces principes sont volontaires, réversibles et transparents. Elles influencent la présentation et non l'accès au contenu. Plusieurs traditions peuvent être adoptées simultanément ; les conflits sont résolus par le membre, et non par l'IA.",
    "layer3_enforcement": "Mise en œuvre : conseils de cadrage lors de la génération de la réponse. Une dérogation est toujours possible."
  },
  "wisdom": {
    "heading": "Traditions de sagesse",
    "intro": "Village AI propose treize traditions de sagesse que les membres peuvent adopter pour guider le comportement de l'IA. Chaque tradition a été validée par rapport au Stanford Encyclopedia of Philosophy, qui constitue la principale référence savante. L'adoption est volontaire, transparente et réversible.",
    "berlin_title": "Berlin : Pluralisme des valeurs",
    "berlin_desc": "Présenter les options sans les classer ; reconnaître ce que chaque choix sacrifie.",
    "stoic_title": "Stoïque : Equanimité et vertu",
    "stoic_desc": "Se concentrer sur ce qui peut être contrôlé ; mettre l'accent sur le caractère des histoires ancestrales.",
    "weil_title": "Weil : Attention à l'affliction",
    "weil_desc": "Résistez à l'idée de résumer le chagrin ; conservez les noms et les détails plutôt que d'en faire un résumé.",
    "care_title": "Éthique des soins : Responsabilité relationnelle",
    "care_desc": "S'intéresser à la manière dont le contenu affecte des personnes spécifiques, et non à des principes abstraits.",
    "confucian_title": "Confucius : Le devoir relationnel",
    "confucian_desc": "Encadrer les histoires en termes de rôles familiaux et d'obligations réciproques.",
    "buddhist_title": "Bouddhiste : L'impermanence",
    "buddhist_desc": "Reconnaître que les souvenirs et les interprétations changent ; faire preuve de compassion.",
    "ubuntu_title": "Ubuntu : Personnalité communale",
    "ubuntu_desc": "\"Je suis parce que nous sommes\". Les histoires appartiennent à la communauté, pas à l'individu.",
    "african_title": "Diaspora africaine : Sankofa",
    "african_desc": "Préserver ce qui a failli être perdu ; honorer la parenté fictive et la famille choisie.",
    "indigenous_title": "Indigène/M&#257;ori : Whakapapa",
    "indigenous_desc": "Lien de parenté avec les ancêtres, la terre et les descendants. Propriété collective des connaissances.",
    "jewish_title": "juif : Tikkun Olam",
    "jewish_desc": "Réparer, préserver la mémoire (zachor), maintenir la dignité même des parents difficiles.",
    "islamic_title": "Islamique : Miséricorde et justice",
    "islamic_desc": "Équilibrer rahma (miséricorde) et adl (justice) dans les contenus sensibles.",
    "hindu_title": "Hindou : Ordre dharmique",
    "hindu_desc": "Des devoirs adaptés aux rôles dans le cadre d'un ordre plus large ; le karma est une conséquence et non une punition.",
    "alexander_title": "Alexander : Architecture vivante",
    "alexander_desc": "La gouvernance est un système vivant ; les changements émergent de l'expérience opérationnelle.",
    "disclaimer": "<strong>Ce que ce n'est pas:</strong> Le fait de sélectionner \" bouddhiste \" ne signifie pas que l'IA pratique le bouddhisme. Il s'agit de tendances de cadrage &mdash; qui influencent la manière dont l'IA présente les options, et non le contenu accessible. Un membre peut toujours passer outre le cadrage influencé par la tradition pour n'importe quelle réponse. Le système ne prétend pas à un raisonnement moral algorithmique."
  },
  "indigenous": {
    "heading": "Souveraineté des données autochtones",
    "intro": "La souveraineté des données autochtones diffère fondamentalement des modèles occidentaux de protection de la vie privée. Alors que la protection de la vie privée occidentale est centrée sur les droits individuels et le consentement en tant que case à cocher, les cadres autochtones sont centrés sur les droits collectifs, le processus communautaire et la gestion intergénérationnelle.",
    "tmr_title": "Te Mana Raraunga",
    "tmr_desc": "M&#257;ori Données Souveraineté. Rangatiratanga (autodétermination), kaitiakitanga (tutelle des générations futures), whanaungatanga (parenté en tant qu'entité unifiée).",
    "care_title": "CARE Principes",
    "care_desc": "Alliance mondiale pour les données autochtones. Bénéfice collectif, autorité de contrôle, responsabilité, éthique. Des écosystèmes de données conçus dans l'intérêt des populations autochtones.",
    "ocap_title": "OCAP",
    "ocap_desc": "Premières nations du Canada. Propriété, contrôle, accès, possession. Les communautés contrôlent physiquement leurs données.",
    "implications": "Implications architecturales concrètes : le whakapapa (généalogie) ne peut être atomisé en points de données individuels. Le contenu tapu (sacré/restreint) doit faire l'objet d'un examen culturel avant d'être traité par l'IA. Le consentement à la formation à l'IA nécessite un consensus wh&#257;nau, et non un consentement individuel. L'approbation de l'aîné (kaum&#257;tua) est requise pour la formation sur les généalogies sacrées.",
    "note": "Ces principes s'inspirent du Te Tiriti o Waitangi et sont antérieurs de plusieurs siècles à la gouvernance technologique occidentale. Nous les considérons comme de l'art antérieur et non comme une nouvelle invention. La mise en œuvre effective nécessite une consultation permanente avec les conseillers culturels de M&#257;ori &mdash; Cette spécification est un point de départ."
  },
  "infrastructure": {
    "heading": "Infrastructure de formation",
    "intro": "Village AI suit le modèle \"former localement, déployer à distance\". Le matériel d'entraînement se trouve au domicile du développeur. Les poids des modèles formés sont déployés sur les serveurs de production pour l'inférence. Cela permet de maintenir les coûts de formation à un niveau bas et de contrôler physiquement les données de formation.",
    "local_title": "Formation locale",
    "local_item1": "GPU grand public avec 24 Go VRAM via un boîtier externe",
    "local_item2": "Mise au point QLoRA (la quantification à 4 bits s'inscrit dans le budget VRAM)",
    "local_item3": "DPO (Direct Preference Optimization) &mdash; ne nécessite que 2 modèles en mémoire contre 4 pour PPO.",
    "local_item4": "Entraînement de nuit &mdash; compatible avec l'énergie solaire hors réseau",
    "local_item5": "Consommation soutenue inférieure à 500 W",
    "remote_title": "Inférence à distance",
    "remote_item1": "Poids des modèles déployés sur des serveurs de production (OVH France, Catalyst NZ)",
    "remote_item2": "Inférence via Ollama avec chargement d'adaptateur par locataire",
    "remote_item3": "Architecture hybride GPU/CPU avec surveillance de la santé",
    "remote_item4": "GPU domestique disponible via WireGuard VPN comme moteur d'inférence primaire",
    "remote_item5": "Le repli du CPU assure la disponibilité lorsque le GPU est hors ligne",
    "why_consumer": "<strong>Pourquoi du matériel grand public ? </strong> La thèse de SLL est que la formation à l'IA souveraine devrait être accessible, et non réservée aux organisations disposant d'un budget de centre de données. Un simple GPU grand public peut affiner un modèle de 7B de manière efficace grâce à QLoRA. L'ensemble de l'infrastructure de formation tient sur un bureau."
  },
  "bias": {
    "heading": "Documentation et vérification des préjugés",
    "intro": "Village AI opère dans le domaine de la narration familiale, qui comporte des risques de biais spécifiques. Six catégories de biais ont été répertoriées, accompagnées de messages de détection, d'exemples de débiaisage et de critères d'évaluation.",
    "family_title": "Structure de la famille",
    "family_desc": "Famille nucléaire par défaut ; les parents de même sexe, les familles recomposées, les parents célibataires sont considérés comme normatifs.",
    "elder_title": "Représentation des personnes âgées",
    "elder_desc": "La conception déficitaire du vieillissement ; les personnes âgées sont des agents actifs dotés d'une expertise, et non des sujets passifs.",
    "cultural_title": "Culturel/Religieux",
    "cultural_desc": "Hypothèses normatives chrétiennes ; traitement égal de toutes les pratiques et observances culturelles.",
    "geographic_title": "Géographie/lieu",
    "geographic_desc": "Valeurs anglo-américaines par défaut ; références et contexte culturel adaptés à l'endroit où l'on se trouve.",
    "grief_title": "Deuil/Traumatisme",
    "grief_desc": "L'efficacité prime sur la sensibilité ; rythme, attention aux détails, pas de fermeture prématurée.",
    "naming_title": "Conventions d'appellation",
    "naming_desc": "Hypothèses occidentales sur l'ordre des noms ; traitement correct des patronymes, des noms honorifiques et des signes diacritiques.",
    "verification_title": "Cadre de vérification",
    "metrics_title": "Mesures de gouvernance",
    "metrics_item1": "Taux de fuite des locataires : objectif 0%",
    "metrics_item2": "Violations constitutionnelles : objectif <1%",
    "metrics_item3": "Respect du cadre de valeurs : objectif >80%.",
    "metrics_item4": "Pertinence du refus : objectif >95%.",
    "testing_title": "Méthodes d'essai",
    "testing_item1": "Sondes de phrases secrètes pour l'isolement des locataires",
    "testing_item2": "Persistance des contraintes après N cycles de formation",
    "testing_item3": "Invitations de l'équipe rouge (jailbreak, injection, cross-tenant)",
    "testing_item4": "Échantillon de révision humaine (5&ndash;100% selon le type de contenu)"
  },
  "live_today": {
    "heading": "Ce qui est en direct aujourd'hui",
    "intro": "Village AI fonctionne actuellement en production avec les fonctionnalités suivantes. Celles-ci sont exécutées dans le cadre de la pile de gouvernance à six services.",
    "rag_title": "Aide basée sur RAG",
    "rag_desc": "La recherche vectorielle permet de retrouver la documentation pertinente, filtrée par les autorisations des membres. Les réponses sont fondées sur les documents retrouvés, et non sur les seules données de formation.",
    "ocr_title": "OCR de documents",
    "ocr_desc": "Extraction de texte à partir de documents téléchargés. Les résultats sont conservés dans le périmètre du membre, ils ne sont pas partagés avec d'autres locataires ni utilisés pour la formation sans consentement.",
    "story_title": "Aide à la rédaction",
    "story_desc": "Incitations à la rédaction, conseils structurels, amélioration de la narration. Les décisions relatives au contexte culturel sont laissées à l'appréciation du narrateur et ne sont pas résolues par l'IA.",
    "memory_title": "Transparence de la mémoire de l'IA",
    "memory_desc": "Les membres voient et contrôlent ce dont l'IA se souvient. Consentement indépendant pour la mémoire de triage, la mémoire OCR et la mémoire de synthèse."
  },
  "limitations": {
    "heading": "Limites et questions ouvertes",
    "item1": "<strong>La formation n'a pas encore commencé:</strong> L'architecture SLL est conçue et documentée. Le matériel est commandé. Mais aucun modèle n'a encore été formé. Les affirmations relatives à la gouvernance du temps de formation relèvent de la conception architecturale et non de résultats empiriques.",
    "item2": "<strong>Déploiement limité:</strong> Village AI fonctionne à travers quatre locataires fédérés au sein d'une plateforme construite par le développeur du cadre. L'efficacité de la gouvernance ne peut être généralisée sans déploiements indépendants.",
    "item3": "<strong>Mesures autodéclarées:</strong> Les chiffres relatifs à la performance et à la sécurité sont rapportés par l'équipe qui a construit le système. Un audit indépendant est prévu mais n'a pas encore été réalisé.",
    "item4": "<strong>Tradition operationalisation:</strong> Les riches traditions philosophiques peuvent-elles être authentiquement réduites à des indices de cadrage ? Un membre qui choisit \"bouddhiste\" ne signifie pas qu'il comprend ou pratique le bouddhisme. Cela risque d'être superficiel.",
    "item5": "<strong>Persistance de l'entraînement inconnue:</strong> La question de savoir si les contraintes de gouvernance survivent à des centaines de cycles d'entraînement sans se dégrader est une question de recherche ouverte. La détection des dérives est conçue mais n'a pas été testée.",
    "item6": "<strong>Tests contradictoires limités:</strong> La pile de gouvernance n'a pas été soumise à une évaluation contradictoire systématique. Le red-teaming est une priorité.",
    "item7": "<strong>Echelle inconnue:</strong> La surcharge de gouvernance (~5% par interaction) est mesurée à l'échelle actuelle. Il n'a pas été testé si cela est valable pour un débit élevé.",
    "item8": "<strong>La validation culturelle est nécessaire:</strong>Les spécifications des modules de connaissances indigènes nécessitent une consultation permanente avec les conseillers culturels de M&#257;ori. La documentation est un point de départ et non une autorité finale."
  },
  "further_reading": {
    "heading": "Pour en savoir plus",
    "arch_title": "Architecture du système",
    "arch_desc": "Cinq principes architecturaux et six services de gouvernance",
    "case_title": "Étude de cas Village",
    "case_desc": "Tractatus en production &mdash; métriques, preuves et limites honnêtes",
    "paper_title": "Document sur l'alignement architectural",
    "paper_desc": "Document académique sur la gouvernance pendant la formation",
    "researcher_title": "Pour les chercheurs",
    "researcher_desc": "Questions ouvertes, possibilités de collaboration et accès aux données"
  }
}