tractatus/public/locales/fr/architecture.json

{
  "breadcrumb": {
    "home": "Accueil",
    "current": "Architecture"
  },
  "hero": {
    "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": "Aucune couche de sécurité de l'IA n'est suffisante. La formation comportementale façonne les tendances mais peut être contournée. L'application architecturale limite les capacités mais ajoute des frais généraux. La surveillance humaine fournit un contexte culturel mais ne peut s'appliquer à toutes les interactions.",
    "approach_label": "Notre Approche:",
    "approach_text": "Défense en profondeur — la formation comportementale façonne la tendance du modèle, l'application architecturale limite la capacité et la surveillance humaine fournit le contexte culturel. Trois couches, chacune honnête quant à ses limites.",
    "cta_principles": "Voir les cinq principes",
    "cta_docs": "Lire la Documentation"
  },
  "defence_in_depth": {
    "heading": "Défense en profondeur : Trois niveaux de gouvernance",
    "layer1_title": "Niveau 1 — Formation comportementale",
    "layer1_role": "Façonne la tendance du modèle vers un comportement gouverné",
    "layer1_strength1": "Réduit les violations des limites à la source, avant qu'il ne soit nécessaire d'appliquer les règles au moment de l'exécution",
    "layer1_strength2": "Réduction des frais généraux d'exécution — le modèle coopère avec la gouvernance au lieu de la combattre",
    "layer1_strength3": "Permet des réponses nuancées que les systèmes purement basés sur des règles ne peuvent pas atteindre",
    "layer1_limitation": "Peut être contourné par des prompts contradictoires ; se dégrade sous la pression du contexte",
    "layer1_status": "Prévu — Formation SLL avec BoundaryEnforcer en boucle",
    "layer2_title": "Couche 2 — Application structurelle",
    "layer2_role": "Contraintes architecturales externes qui ne peuvent être contournées par des prompts",
    "layer2_strength1": "Indépendant du raisonnement de l'IA — fonctionne en dehors du contrôle du modèle",
    "layer2_strength2": "Piste d'audit immuable stockée indépendamment de l'exécution de l'IA",
    "layer2_strength3": "Attrape ce que la formation rate — filet de sécurité architectural pour les cas limites",
    "layer2_limitation": "Impossible de prévenir tous les modes de défaillance ; surcharge d'exécution",
    "layer2_status": "En production — 6 services de gouvernance déployés",
    "layer3_title": "Niveau 3 — Supervision humaine & Gouvernance des tenants",
    "layer3_role": "Règles constitutionnelles, traditions culturelles et escalade humaine",
    "layer3_strength1": "Sensible au contexte et adapté à la culture — comprend les valeurs de la communauté",
    "layer3_strength2": "Gouvernance démocratique — les tenants fixent leurs propres règles par le biais des traditions du Tractatus",
    "layer3_strength3": "Autorité finale en matière de valeurs — les humains décident, l'IA facilite",
    "layer3_limitation": "Ne peut pas s'adapter à toutes les interactions ; dépend de l'engagement humain",
    "layer3_status": "Cadre complet — Règles du Tractatus trad_001–032",
    "insight_quote": "La formation peut rendre un modèle susceptible de bien se comporter ; seule l'architecture peut rendre impossible un mauvais comportement.",
    "insight_attribution": "— La gouvernance pendant la formation, Tractatus Research",
    "insight_text": "Notre approche utilise les trois couches, car aucune n'est suffisante. Il s'agit d'une défense en profondeur, et non d'un point de défaillance unique.",
    "metrics_heading": "Mesuré, non supposé",
    "metrics_intro": "Il s'agit d'engagements et non d'affirmations. Nous publierons les résultats de manière transparente, y compris les échecs.",
    "metric1_name": "Taux de contournement du triage",
    "metric1_target": "0%",
    "metric1_layer": "Couche 2",
    "metric2_name": "Taux de fuite des données des tenants",
    "metric2_target": "0%",
    "metric2_layer": "Couche 1 + 2",
    "metric3_name": "Violations constitutionnelles",
    "metric3_target": "<1%",
    "metric3_layer": "Couche 2 + 3",
    "metric4_name": "Caractère approprié du refus",
    "metric4_target": ">95%",
    "metric4_layer": "Couche 1",
    "metric5_name": "Frais généraux de gouvernance",
    "metric5_target": "<10%",
    "metric5_layer": "Couche 2",
    "metric6_name": "Neutralité des préjugés (structure familiale)",
    "metric6_target": "Contrôlé",
    "metric6_layer": "Couche 1 + 3"
  },
  "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.",
    "layer1_title": "1. Couche d'Exécution Agent",
    "layer1_desc": "Votre agent IA (toute plateforme). Gère la planification, le raisonnement, l'utilisation d'outils. Tractatus est agnostique à l'implémentation.",
    "layer2_title": "2. Couche de Gouvernance",
    "layer2_desc": "Six services externes appliquent les frontières, valident les actions, surveillent la pression. <strong>Architecturalement plus difficile à contourner pour l'IA.</strong>",
    "layer3_title": "3. Stockage Persistant",
    "layer3_desc": "Journaux d'audit immuables, règles de gouvernance, historique des instructions. Indépendant de l'exécution de l'IA – ne peut être modifié par des prompts."
  },
  "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.",
      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Frontières de valeurs appliquées en externe – plus difficile à manipuler par prompting."
    },
    "instruction": {
      "name": "Instruction&shy;Persistence&shy;Classifier",
      "description": "Stocke les instructions en externe avec des niveaux de persistance (HIGH/MEDIUM/LOW). Vise à réduire la dérive des directives.",
      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Instructions stockées en dehors de l'IA – plus résistantes à la manipulation contextuelle."
    },
    "validator": {
      "name": "Cross&shy;Reference&shy;Validator",
      "description": "Valide les actions de l'IA contre l'historique des instructions. Vise à empêcher le biais de pattern d'outrepasser les directives explicites.",
      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Vérification indépendante – les affirmations de l'IA sont vérifiées contre une source externe."
    },
    "pressure": {
      "name": "Context&shy;Pressure&shy;Monitor",
      "description": "Surveille la dégradation des performances de l'IA. Escalade lorsque la pression contextuelle menace la qualité.",
      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Les métriques objectives peuvent détecter les tentatives de manipulation tôt."
    },
    "metacognitive": {
      "name": "Metacognitive&shy;Verifier",
      "description": "Exige que l'IA pause et vérifie les opérations complexes avant l'exécution. Vérification de sécurité structurelle.",
      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Les portes architecturales visent à appliquer les étapes de vérification."
    },
    "deliberation": {
      "name": "Pluralistic&shy;Deliberation&shy;Orchestrator",
      "description": "Facilite la délibération multi-parties prenantes pour les conflits de valeurs. L'IA fournit la facilitation, pas l'autorité.",
      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Jugement humain requis – escalade architecturalement appliquée pour les valeurs."
    }
  },
  "interactive": {
    "title": "Explorer l'Architecture de Manière Interactive",
    "subtitle": "Cliquez sur n'importe quel nœud de service ou le noyau central pour voir des informations détaillées sur le fonctionnement de la gouvernance.",
    "tip_label": "Astuce:",
    "tip_text": "Cliquez sur le <span class=\"font-semibold text-cyan-600\">\"T\"</span> central pour voir comment tous les services fonctionnent ensemble",
    "panel_default_title": "Explorer les Services de Gouvernance",
    "panel_default_text": "Cliquez sur n'importe quel nœud de service dans le diagramme (cercles colorés) ou le \"T\" central pour en savoir plus sur la façon dont Tractatus applique la sécurité de l'IA."
  },
  "data_viz": {
    "heading": "Framework en Action",
    "subtitle": "Visualisations interactives démontrant comment les services de gouvernance Tractatus surveillent et coordonnent les opérations de l'IA."
  },
  "production": {
    "heading": "Implémentation de Référence en Production",
    "subtitle": "Tractatus est déployé en production en utilisant <strong>Claude Code</strong> comme runtime d'agent. Cela démontre la viabilité réelle du framework.",
    "implementation_title": "Claude Code + Tractatus",
    "implementation_intro": "Notre déploiement en production utilise Claude Code comme runtime d'agent avec le middleware de gouvernance Tractatus. Cette combinaison fournit:",
    "implementation_results_intro": "Résultats du déploiement en production de 6 mois:",
    "result1": "<strong>95% de persistance des instructions</strong> à travers les frontières de session",
    "result2": "<strong>Zéro violation de frontières de valeurs</strong> dans 127 scénarios de test",
    "result3": "<strong>100% de taux de détection</strong> pour les échecs de biais de pattern",
    "result4": "<strong>&lt;10ms de surcharge de performance</strong> pour la couche de gouvernance",
    "disclaimer": "*Déploiement à agent unique. Validation indépendante et réplication multi-organisationnelle nécessaires.",
    "testing_title": "Tests en Conditions Réelles",
    "testing_text1": "<strong>Ce n'est pas que de la théorie.</strong> Tractatus fonctionne en production, gérant de vraies charges de travail et détectant de vrais modèles d'échec.",
    "testing_text2": "Les premiers résultats sont <strong>prometteurs</strong> – avec prévention d'incidents documentée – mais cela nécessite une validation indépendante et des tests beaucoup plus larges.",
    "diagram_link": "Voir le Diagramme d'Implémentation Claude Code →"
  },
  "limitations": {
    "heading": "Limitations et Vérification de la Réalité",
    "intro": "<strong>C'est un travail à un stade précoce.</strong> Bien que nous ayons vu des résultats prometteurs dans notre déploiement en production, Tractatus n'a pas été soumis à des tests adversariaux rigoureux ou à une évaluation d'équipe rouge.",
    "quote": "Nous avons une réelle promesse, mais c'est encore au stade de développement précoce. Cela sonne comme si nous avions complètement résolu le problème, ce n'est pas le cas. Nous avons un long chemin à parcourir et il faudra un effort colossal des développeurs dans toute l'industrie pour dompter efficacement l'IA. Ce n'est qu'un début.",
    "quote_attribution": "— Chef de Projet, Framework Tractatus",
    "known_heading": "Limitations Connues:",
    "limitation1": "<strong>Aucun test d'équipe rouge dédié:</strong> Nous ne savons pas dans quelle mesure ces frontières résistent aux attaques adversariales déterminées.",
    "limitation2": "<strong>Validation à petite échelle:</strong> Six mois d'utilisation en production sur un seul projet. Nécessite une réplication multi-organisationnelle.",
    "limitation3": "<strong>Défis d'intégration:</strong> Rétrofit de la gouvernance dans les systèmes existants nécessite un effort d'ingénierie significatif.",
    "limitation4": "<strong>Performance à l'échelle inconnue:</strong> Tests limités aux déploiements à agent unique. Coordination multi-agents non testée.",
    "limitation5": "<strong>Paysage de menaces évolutif:</strong> À mesure que les capacités de l'IA augmentent, de nouveaux modes d'échec émergeront que l'architecture actuelle peut ne pas aborder.",
    "needs_heading": "Ce Dont Nous Avons Besoin:",
    "need1": "Des chercheurs indépendants pour valider (ou réfuter) nos résultats",
    "need2": "Évaluation d'équipe rouge pour trouver les faiblesses et les techniques de contournement",
    "need3": "Déploiements pilotes multi-organisationnels dans différents domaines",
    "need4": "Collaboration à l'échelle de l'industrie sur les normes et modèles de gouvernance",
    "need5": "Études quantitatives mesurant la réduction des incidents et l'analyse coût-bénéfice",
    "conclusion": "Ce framework est un point de départ pour l'exploration, pas une solution finie. Dompter l'IA nécessitera un effort soutenu de l'ensemble de l'industrie – chercheurs, praticiens, régulateurs et éthiciens travaillant ensemble."
  },
  "cta": {
    "heading": "Explorer une Approche Prometteuse pour la Sécurité de l'IA",
    "subtitle": "Tractatus démontre comment l'application structurelle peut compléter la formation comportementale. Nous invitons les chercheurs et praticiens à évaluer, critiquer et construire sur ce travail.",
    "btn_docs": "Lire la Documentation",
    "btn_research": "Voir la Recherche",
    "btn_implementation": "Guide d'Implémentation"
  },
  "diagram_services": {
    "overview": {
      "name": "Couche de Gouvernance Tractatus",
      "shortName": "Aperçu",
      "description": "Six services de gouvernance externes travaillant ensemble pour appliquer les limites de sécurité de l'IA en dehors du runtime de l'IA.",
      "detail1": "Tous les services opèrent en externe à l'IA – rendant la manipulation plus difficile",
      "detail2": "Le stockage des instructions et la validation travaillent ensemble pour prévenir l'effacement des directives",
      "detail3": "L'application des frontières et la délibération coordonnent les décisions de valeurs",
      "detail4": "La surveillance de la pression ajuste les exigences de vérification de manière dynamique",
      "detail5": "Les portes métacognitives assurent que l'IA marque une pause avant les opérations à haut risque",
      "detail6": "Chaque service adresse un mode de défaillance différent dans la sécurité de l'IA",
      "promise": "Application architecturale externe structurellement plus difficile à contourner que la formation comportementale seule."
    },
    "boundary": {
      "name": "BoundaryEnforcer",
      "shortName": "Frontière",
      "description": "Empêche l'IA de prendre des décisions de valeurs (confidentialité, éthique, direction stratégique). Nécessite l'approbation humaine.",
      "detail1": "Applique les limites Tractatus 12.1-12.7",
      "detail2": "Les décisions de valeurs nécessitent architecturalement des humains",
      "detail3": "Empêche la prise de décision autonome de l'IA sur les questions éthiques",
      "detail4": "Application externe - plus difficile à contourner via prompting",
      "promise": "Frontières de valeurs appliquées en externe – plus difficile à manipuler par prompting."
    },
    "instruction": {
      "name": "InstructionPersistenceClassifier",
      "shortName": "Instruction",
      "description": "Stocke les instructions en externe avec des niveaux de persistance (HIGH/MEDIUM/LOW). Vise à réduire l'effacement des directives.",
      "detail1": "Classification basée sur les quadrants (STR/OPS/TAC/SYS/STO)",
      "detail2": "Étiquetage de métadonnées de persistance temporelle",
      "detail3": "Modélisation d'horizon temporel (STRATEGIC, OPERATIONAL, TACTICAL)",
      "detail4": "Stockage externe indépendant du runtime de l'IA",
      "promise": "Instructions stockées en dehors de l'IA – plus résistantes à la manipulation contextuelle."
    },
    "validator": {
      "name": "CrossReferenceValidator",
      "shortName": "Validateur",
      "description": "Valide les actions de l'IA contre l'historique des instructions. Vise à empêcher le biais de pattern de remplacer les directives explicites.",
      "detail1": "Vérifie les affirmations de l'IA avec l'historique des instructions externe",
      "detail2": "Détecte les remplacements basés sur les patterns des directives utilisateur explicites",
      "detail3": "Couche de vérification indépendante",
      "detail4": "Aide à prévenir la dérive des instructions",
      "promise": "Vérification indépendante – affirmations de l'IA vérifiées contre une source externe."
    },
    "pressure": {
      "name": "ContextPressureMonitor",
      "shortName": "Pression",
      "description": "Surveille la dégradation des performances de l'IA. Escalade lorsque la pression contextuelle menace la qualité.",
      "detail1": "Suit l'utilisation des tokens, la complexité, les taux d'erreur",
      "detail2": "Détecte les conditions de fonctionnement dégradées",
      "detail3": "Ajuste les exigences de vérification sous pression",
      "detail4": "Métriques objectives pour le suivi de la qualité",
      "promise": "Les métriques objectives peuvent détecter les tentatives de manipulation tôt."
    },
    "metacognitive": {
      "name": "MetacognitiveVerifier",
      "shortName": "Métacognitif",
      "description": "Exige que l'IA pause et vérifie les opérations complexes avant l'exécution. Vérification de sécurité structurelle.",
      "detail1": "L'IA vérifie elle-même l'alignement, la cohérence, la sécurité avant l'exécution",
      "detail2": "Portes structurelles de pause et vérification",
      "detail3": "Vérification sélective (pas constante)",
      "detail4": "Application architecturale des étapes de réflexion",
      "promise": "Les portes architecturales visent à appliquer les étapes de vérification."
    },
    "deliberation": {
      "name": "PluralisticDeliberationOrchestrator",
      "shortName": "Délibération",
      "description": "Facilite la délibération multi-parties prenantes pour les conflits de valeurs où aucune réponse \"correcte\" unique n'existe.",
      "detail1": "Coordination non hiérarchique pour les conflits de valeurs",
      "detail2": "Représentation des perspectives des parties prenantes",
      "detail3": "Construction de consensus pour les compromis éthiques",
      "detail4": "Adresse le pluralisme des valeurs dans la sécurité de l'IA",
      "promise": "Facilite la délibération à travers les perspectives des parties prenantes pour les conflits de valeurs."
    }
  },
  "interactive_exploration": {
    "badge": "🔍 EXPLORATION INTERACTIVE",
    "heading": "Voir le framework en action",
    "intro": "Explorez <strong>3 942 décisions de gouvernance réelles</strong> issues du déploiement en production. Filtrez par service, niveau de pression et modèles de coordination pour comprendre comment Deep Interlock fonctionne en pratique.",
    "hf_cta": "🤗 Lancer l'explorateur interactif sur Hugging Face",
    "researcher_cta": "Pour les chercheurs →",
    "footer_note": "Licence Apache 2.0 • Toutes les données anonymisées • Aucune inscription requise"
  }
}