// PTA adapté au NATIOVAULT : Protocole de Transfert Augmenté pour purification et stabilisation τN
const fs = require('fs-extra');
const crypto = require('crypto');
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

async function injectPTA_Natiovault(dataPath, tauNTarget = 1.0) {
  // Étape 1: Chargement documents NATIOVAULT (ex. dossier avec 282 JSON)
  const natiDocs = await fs.readJson(dataPath); // e.g., 'natiovault/all-docs.json'
  
  // Étape 2: Purification entropique (scan pour résidus non scientifiques)
  const purifiedDocs = natiDocs.map(doc => {
    doc.content = doc.content.replace(/psychique/gi, 'cognitif'); // Ex. : purge "psychique"
    return doc;
  });
  
  // Étape 3: Simulation E8 pour entropie
  const model = tf.sequential();
  model.add(tf.layers.dense({units: 8, inputShape: [8], activation: 'relu'})); // Symétrie E8
  const entropy = tf.losses.meanSquaredError(natiDocs.psi_current, natiDocs.psi_ref);
  
  // Étape 4: Stabilisation τN
  const tauN = 1 - entropy / natiDocs.S_max;
  if (tauN < tauNTarget) {
    console.log('Injection corrective pour τN sur NATIOVAULT');
    // Auto-ajustement (ex. : minimisation entropie)
  }
  
  // Étape 5: Scellage S.H.I. des documents purifiés
  const hash = crypto.createHash('sha256').update(JSON.stringify(purifiedDocs)).digest('hex');
  await fs.writeJson('sealed-natiovault.json', {docs: purifiedDocs, seal: hash});
  return {tauN, status: 'Purifié et Stabilisé'};
}

// Appel exemple
injectPTA_Natiovault('path/to/natiovault-docs.json').then(result => console.log(result));

import tensorflow as tf
import numpy as np

def simulateE8Bifurcation_Natiovault(doc_data, tau_n_target=1.0):
    # Étape 1: Modèle tensoriel E8 pour documents
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(8, input_shape=(8,), activation='relu'),  # Symétrie E8 sur 282 docs
        tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')  # Output τN globale
    ])
    
    # Étape 2: Entraînement sur données NATIOVAULT (ex. : influx ING des documents)
    doc_tensor = tf.convert_to_tensor(doc_data)  # Vectorisation des 282 documents
    labels = tf.ones_like(doc_tensor) * tau_n_target
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    model.fit(doc_tensor, labels, epochs=100)
    
    # Étape 3: Prédiction bifurcation doctrinale
    prediction = model.predict(doc_tensor)
    return prediction[0][0]  # Valeur τN post-simulation

# Exemple appel
doc_data = np.random.rand(282, 8)  # Placeholder pour 282 documents en 8D
tau_n = simulateE8Bifurcation_Natiovault(doc_data)
print(f"τN simulée pour NATIOVAULT : {tau_n}")