# 🔬 SysCRED - Documentation Complète

## Système Neuro-Symbolique de Vérification de Crédibilité

> **Version:** 2.0  
> **Auteur:** Dominique S. Loyer  
> **Citation Key:** `loyerModelingHybridSystem2025`  
> **DOI:** [10.5281/zenodo.17943226](https://doi.org/10.5281/zenodo.17943226)  
> **Dernière mise à jour:** Janvier 2026

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## 📋 Table des Matières

1. [Vue d'ensemble](#vue-densemble)
2. [Architecture du système](#architecture-du-système)
3. [Modules et fichiers](#modules-et-fichiers)
4. [Installation et configuration](#installation-et-configuration)
5. [Commandes et utilisation](#commandes-et-utilisation)
6. [Choix de conception](#choix-de-conception)
7. [Améliorations réalisées](#améliorations-réalisées)
8. [Améliorations futures](#améliorations-futures)
9. [API Reference](#api-reference)
10. [Ontologie OWL](#ontologie-owl)

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## Vue d'ensemble

### Qu'est-ce que SysCRED?

SysCRED (System for CREdibility Detection) est un **système hybride neuro-symbolique** conçu pour évaluer automatiquement la crédibilité des informations en ligne. Il combine:

- **Approche symbolique** (règles explicites, transparentes et explicables)
- **Approche neuronale** (modèles NLP pour sentiment, biais, entités)
- **Ontologie OWL** (traçabilité et raisonnement sémantique)

### Philosophie du projet

Le système est conçu comme **prototype de recherche doctorale** avec ces principes:

1. **Explicabilité (xAI)**: Chaque décision peut être tracée et justifiée
2. **Hybridité**: Combine le meilleur des règles et du ML
3. **Reproductibilité**: Code open-source, documentation complète
4. **Modularité**: Chaque composant est indépendant et testable

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## Architecture du système

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        SysCRED v2.0                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌───────────────┐  ┌───────────────┐  ┌───────────────┐        │
│  │   INPUT       │  │   APIs        │  │   OUTPUT      │        │
│  │  URL / Texte  │──│  Externes     │──│   Rapport     │        │
│  └───────────────┘  └───────────────┘  └───────────────┘        │
│         │                  │                  ▲                  │
│         ▼                  ▼                  │                  │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐        │
│  │            VERIFICATION SYSTEM                       │        │
│  │  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐           │        │
│  │  │ RULE-BASED      │  │ NLP ANALYSIS    │           │        │
│  │  │ • Réputation    │  │ • Sentiment     │           │        │
│  │  │ • Âge domaine   │  │ • NER           │           │        │
│  │  │ • Fact-check    │  │ • Biais         │           │        │
│  │  │ • Marqueurs     │  │ • Cohérence     │           │        │
│  │  └─────────────────┘  └─────────────────┘           │        │
│  │                    ↓                                 │        │
│  │         ┌─────────────────────────┐                 │        │
│  │         │  SCORE CALCULATION      │                 │        │
│  │         │  (pondération hybride)  │                 │        │
│  │         └─────────────────────────┘                 │        │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘        │
│         │                                                        │
│         ▼                                                        │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐        │
│  │            ONTOLOGY MANAGER (OWL/RDF)               │        │
│  │         Traçabilité et raisonnement                 │        │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### Flux de traitement

1. **Entrée** → URL ou texte brut
2. **Récupération** → Contenu web (si URL)
3. **Prétraitement** → Nettoyage du texte
4. **Données externes** → WHOIS, fact-check APIs
5. **Analyse règles** → Marqueurs linguistiques, réputation
6. **Analyse NLP** → Sentiment, biais, entités
7. **Calcul score** → Pondération hybride (0-1)
8. **Génération rapport** → JSON structuré
9. **Sauvegarde ontologie** → Triplets RDF

---

## Modules et fichiers

### Structure du projet

```
syscred/
├── __init__.py              # Package init
├── config.py                # Configuration centralisée
├── verification_system.py   # Système principal
├── api_clients.py           # Clients APIs externes
├── ontology_manager.py      # Gestion OWL/RDF
├── seo_analyzer.py          # Analyse SEO/PageRank
├── backend_app.py           # API Flask REST
├── eval_metrics.py          # Métriques d'évaluation
├── ir_engine.py             # Moteur de recherche
├── requirements.txt         # Dépendances Python
├── setup.py                 # Installation package
├── syscred_kaggle.ipynb     # Notebook Kaggle
├── syscred_colab.ipynb      # Notebook Colab (avec Drive)
└── kaggle_to_gdrive_backup.ipynb  # Backup notebooks
```

### Description des modules

#### `config.py` - Configuration centralisée

**But:** Centraliser tous les paramètres du système dans un seul fichier.

**Classes:**

- `Config` - Configuration de base
- `DevelopmentConfig` - Pour développement local
- `ProductionConfig` - Pour production
- `TestingConfig` - Pour tests (ML désactivé)

**Paramètres clés:**

| Paramètre | Description | Valeur par défaut |
|-----------|-------------|-------------------|
| `HOST` | Adresse du serveur | `0.0.0.0` |
| `PORT` | Port du serveur | `5000` |
| `DEBUG` | Mode debug | `true` |
| `LOAD_ML_MODELS` | Charger les modèles ML | `true` |
| `WEB_FETCH_TIMEOUT` | Timeout HTTP (sec) | `10` |

**Pondérations des scores:**

```python
SCORE_WEIGHTS = {
    'source_reputation': 0.25,  # Réputation de la source
    'domain_age': 0.10,         # Âge du domaine
    'sentiment_neutrality': 0.15, # Neutralité du ton
    'entity_presence': 0.15,    # Présence d'entités vérifiables
    'coherence': 0.15,          # Cohérence textuelle
    'fact_check': 0.20          # Résultats fact-check
}
```

**Variables d'environnement:**

```bash
export SYSCRED_ENV=production      # Environnement (dev/prod/testing)
export SYSCRED_PORT=8080           # Port personnalisé
export SYSCRED_GOOGLE_API_KEY=xxx  # Clé Google Fact Check
export SYSCRED_LOAD_ML=false       # Désactiver ML
```

---

#### `verification_system.py` - Système principal

**But:** Pipeline principal de vérification de crédibilité.

**Classe principale:** `CredibilityVerificationSystem`

**Méthodes principales:**

| Méthode | Description |
|---------|-------------|
| `__init__()` | Initialise le système, charge les modèles |
| `verify_information(input)` | Pipeline principal de vérification |
| `rule_based_analysis(text, data)` | Analyse symbolique |
| `nlp_analysis(text)` | Analyse NLP (ML) |
| `calculate_overall_score()` | Calcule le score final |
| `generate_report()` | Génère le rapport JSON |

**Modèles ML utilisés:**

| Modèle | Usage |
|--------|-------|
| `distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english` | Sentiment |
| `dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english` | NER |
| `bert-base-uncased` | Détection de biais (placeholder) |
| `LIME` | Explication des prédictions |

---

#### `api_clients.py` - Clients APIs externes

**But:** Abstraire toutes les interactions avec les APIs externes.

**Classe principale:** `ExternalAPIClients`

**APIs intégrées:**

| API | Méthode | Description |
|-----|---------|-------------|
| Web Content | `fetch_web_content()` | Récupère et parse le HTML |
| WHOIS | `whois_lookup()` | Âge et registrar du domaine |
| Google Fact Check | `google_fact_check()` | Vérification des faits |
| Source Reputation | `get_source_reputation()` | Base de données interne |
| CommonCrawl | `estimate_backlinks()` | Estimation backlinks |

**Data classes:**

- `WebContent` - Contenu web parsé
- `DomainInfo` - Informations WHOIS
- `FactCheckResult` - Résultat fact-check
- `ExternalData` - Données agrégées

---

#### `ontology_manager.py` - Gestion OWL/RDF

**But:** Traçabilité sémantique avec ontologie OWL.

**Fonctionnalités:**

- Chargement d'ontologie de base (.ttl)
- Ajout de triplets RDF pour chaque évaluation
- Sauvegarde des données accumulées
- Requêtes SPARQL

**Ontologie utilisée:**

- Format: Turtle (.ttl)
- Namespace: `http://syscred.uqam.ca/ontology#`
- Concepts: `Evaluation`, `Source`, `CredibilityScore`, `Evidence`

---

#### `backend_app.py` - API Flask

**But:** Exposer SysCRED via API REST.

**Endpoints:**

| Endpoint | Méthode | Description |
|----------|---------|-------------|
| `/api/verify` | POST | Vérification principale |
| `/api/seo` | POST | Analyse SEO uniquement |
| `/api/ontology/stats` | GET | Statistiques ontologie |
| `/api/health` | GET | Vérification santé |
| `/api/config` | GET | Configuration actuelle |

**Exemple requête:**

```bash
curl -X POST http://localhost:5000/api/verify \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input_data": "https://example.com/article"}'
```

---

## Installation et configuration

### Prérequis

- Python 3.8+
- pip
- Git

### Installation locale

```bash
# Cloner le repository
git clone https://github.com/DominiqueLoyer/syscred.git
cd syscred

# Créer environnement virtuel
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou: venv\Scripts\activate  # Windows

# Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

# Installer le package en mode développement
pip install -e .
```

### Installation des dépendances

```bash
# Dépendances principales
pip install transformers torch numpy
pip install flask flask-cors
pip install rdflib owlrl
pip install requests beautifulsoup4

# Dépendances optionnelles
pip install python-whois  # Pour WHOIS
pip install lime          # Pour explications ML
```

### Fichier requirements.txt

```
transformers>=4.30.0
torch>=2.0.0
numpy>=1.24.0
flask>=2.3.0
flask-cors>=4.0.0
rdflib>=6.3.0
owlrl>=6.0.0
requests>=2.31.0
beautifulsoup4>=4.12.0
python-whois>=0.8.0
lime>=0.2.0
```

---

## Commandes et utilisation

### Démarrer l'API Flask

```bash
# Mode développement
cd /path/to/syscred
python backend_app.py

# Avec variables d'environnement
SYSCRED_PORT=8080 SYSCRED_DEBUG=true python backend_app.py

# Mode production
SYSCRED_ENV=production python backend_app.py
```

### Tester le système en ligne de commande

```bash
# Test direct du module
python -m syscred.verification_system

# Test avec entrée personnalisée
python -c "
from syscred.verification_system import CredibilityVerificationSystem
sys = CredibilityVerificationSystem(load_ml_models=False)
result = sys.verify_information('https://www.lemonde.fr')
print(result['scoreCredibilite'])
"
```

### Utilisation dans Kaggle/Colab

Ouvrez le notebook `syscred_kaggle.ipynb` ou `syscred_colab.ipynb`:

```python
# Cellule 1: Installation
!pip install transformers torch rdflib requests beautifulsoup4

# Cellule 2: Importer et tester
from syscred import CredibilityVerificationSystem
sys = CredibilityVerificationSystem()
result = sys.verify_information("https://example.com")
```

### API REST - Exemples

```bash
# Vérifier une URL
curl -X POST http://localhost:5000/api/verify \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input_data": "https://www.bbc.com/article"}'

# Vérifier du texte
curl -X POST http://localhost:5000/api/verify \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input_data": "This is a verified news report."}'

# Vérifier la santé
curl http://localhost:5000/api/health

# Obtenir la configuration
curl http://localhost:5000/api/config
```

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## Choix de conception

### Pourquoi approche hybride neuro-symbolique?

| Approche | Forces | Faiblesses |
|----------|--------|------------|
| **Règles** | Transparent, explicable, rapide | Rigide, couverture limitée |
| **ML/NLP** | Flexible, patterns complexes | Boîte noire, besoin données |
| **Hybride** | Combine les deux! | Plus complexe |

**Décision:** Utiliser les règles pour les cas clairs (réputation connue, marqueurs linguistiques) et le ML pour les nuances (sentiment, biais).

### Pourquoi ces pondérations?

Les poids par défaut reflètent l'importance relative de chaque facteur selon la littérature:

```python
SCORE_WEIGHTS = {
    'source_reputation': 0.25,  # Le plus important: source connue
    'fact_check': 0.20,         # Vérification externe
    'sentiment_neutrality': 0.15,
    'entity_presence': 0.15,
    'coherence': 0.15,
    'domain_age': 0.10          # Moins important seul
}
```

### Pourquoi LIME pour l'explicabilité?

- **Local Interpretable Model-agnostic Explanations**
- Fonctionne avec n'importe quel modèle
- Génère des explications compréhensibles
- Standard académique reconnu

### Pourquoi OWL/RDF?

- **Traçabilité**: Chaque évaluation est enregistrée
- **Raisonnement**: Inférences automatiques possibles (OWL-RL)
- **Interopérabilité**: Standard W3C, compatible SPARQL
- **Publication**: Données linked data

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## Améliorations réalisées

### Version 2.0 (Janvier 2026)

1. **Configuration centralisée** (`config.py`)
   - Variables d'environnement
   - Profils dev/prod/testing
   - Pondérations configurables

2. **API Clients refactorisés** (`api_clients.py`)
   - Data classes typées
   - Gestion d'erreurs robuste
   - WHOIS lookup réel

3. **Notebooks Kaggle/Colab**
   - `syscred_kaggle.ipynb` - Version Kaggle
   - `syscred_colab.ipynb` - Version avec Google Drive
   - Badges "Open in" pour facilité

4. **Fix du bug `NameError: result`**
   - Variable locale dans section RDF
   - Fallback si aucun résultat

5. **README professionnel**
   - Badge DOI Zenodo
   - Quick start
   - API endpoints documentés

6. **Notebook backup Kaggle→Drive**
   - `kaggle_to_gdrive_backup.ipynb`
   - Sauvegarde automatique

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## Améliorations futures

### Court terme (Prochains mois)

- [ ] **Google Fact Check API réel** - Intégrer la clé API
- [ ] **CommonCrawl backlinks** - Analyse réelle des backlinks
- [ ] **Plus de sources** - Étendre `SOURCE_REPUTATIONS`
- [ ] **Tests unitaires** - Couverture >80%

### Moyen terme (6-12 mois)

- [ ] **Modèle de biais fine-tuné** - Entraîner sur donées réelles
- [ ] **Cache Redis** - Mise en cache des résultats
- [ ] **Interface web moderne** - React/Vue frontend
- [ ] **Docker** - Conteneurisation

### Long terme (Thèse)

- [ ] **Évaluation formelle** - Dataset de benchmark
- [ ] **Multi-langue** - Support français natif
- [ ] **Graphe de connaissances** - Neo4j intégration
- [ ] **Apprentissage continu** - Feedback loop

---

## API Reference

### Classe `CredibilityVerificationSystem`

```python
class CredibilityVerificationSystem:
    def __init__(
        self, 
        google_api_key: Optional[str] = None,
        ontology_base_path: Optional[str] = None,
        ontology_data_path: Optional[str] = None,
        load_ml_models: bool = True
    ):
        """
        Initialize the credibility verification system.
        
        Args:
            google_api_key: API key for Google Fact Check
            ontology_base_path: Path to base ontology TTL
            ontology_data_path: Path to store data
            load_ml_models: Whether to load ML models
        """
    
    def verify_information(self, input_data: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Main pipeline to verify credibility.
        
        Args:
            input_data: URL or text to verify
            
        Returns:
            Complete evaluation report with:
            - idRapport: Unique report ID
            - scoreCredibilite: 0.0-1.0
            - resumeAnalyse: French summary
            - detailsScore: Score breakdown
            - reglesAppliquees: Rule-based results
            - analyseNLP: NLP analysis results
        """
```

### Classe `Config`

```python
class Config:
    # Chemins
    BASE_DIR: Path
    ONTOLOGY_BASE_PATH: Path
    ONTOLOGY_DATA_PATH: Path
    
    # Serveur
    HOST: str = "0.0.0.0"
    PORT: int = 5000
    DEBUG: bool = True
    
    # API Keys
    GOOGLE_FACT_CHECK_API_KEY: Optional[str]
    
    # Modèles ML
    LOAD_ML_MODELS: bool = True
    SENTIMENT_MODEL: str
    NER_MODEL: str
    
    # Pondérations
    SCORE_WEIGHTS: Dict[str, float]
    CREDIBILITY_THRESHOLDS: Dict[str, float]
    SOURCE_REPUTATIONS: Dict[str, str]
    
    @classmethod
    def load_external_reputations(cls, filepath: str) -> None:
        """Charger réputations depuis fichier JSON."""
    
    @classmethod
    def update_weights(cls, new_weights: Dict[str, float]) -> None:
        """Mettre à jour les pondérations."""
    
    @classmethod
    def to_dict(cls) -> Dict:
        """Exporter configuration en dictionnaire."""
```

---

## Ontologie OWL

### Structure conceptuelle

```
syscred:Evaluation
  └── syscred:evaluates → syscred:Information
  └── syscred:hasScore → xsd:float
  └── syscred:hasEvidence → syscred:Evidence
  └── syscred:generatedAt → xsd:dateTime

syscred:Information
  └── syscred:hasSource → syscred:Source
  └── syscred:hasContent → xsd:string

syscred:Source
  └── syscred:hasDomain → xsd:string
  └── syscred:hasReputation → syscred:ReputationLevel
  └── syscred:hasDomainAge → xsd:integer

syscred:Evidence
  └── syscred:type → xsd:string (Linguistic, FactCheck, etc.)
  └── syscred:value → xsd:string
  └── syscred:impact → xsd:float
```

### Exemple de triplets générés

```turtle
@prefix syscred: <http://syscred.uqam.ca/ontology#> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .

syscred:eval_1705890000 a syscred:Evaluation ;
    syscred:evaluates syscred:info_lemonde_article ;
    syscred:hasScore "0.85"^^xsd:float ;
    syscred:generatedAt "2026-01-21T13:40:00"^^xsd:dateTime ;
    syscred:hasEvidence syscred:evidence_1 .

syscred:evidence_1 a syscred:Evidence ;
    syscred:type "SourceReputation" ;
    syscred:value "High" ;
    syscred:impact "0.25"^^xsd:float .
```

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## Scripts utilitaires

### Script de backup vers Obsidian/Notion

Créez ce script dans `/Users/bk280625/documents041025/MonCode/`:

```bash
#!/bin/bash
# save_syscred_docs.sh
# Usage: ./save_syscred_docs.sh

DOC_SOURCE="/Users/bk280625/documents041025/MonCode/syscred/SysCRED_Documentation.md"
OBSIDIAN_VAULT="/Users/bk280625/Documents/Obsidian/PhD"
DATE=$(date +%Y%m%d)

# Copier vers Obsidian
cp "$DOC_SOURCE" "$OBSIDIAN_VAULT/SysCRED_Documentation_$DATE.md"
echo "✅ Copié vers Obsidian: $OBSIDIAN_VAULT"

# Ouvrir dans Obsidian (Mac)
open "obsidian://open?vault=PhD&file=SysCRED_Documentation_$DATE"

# Pour Notion: utiliser l'API ou copier manuellement
# Notion n'a pas d'import direct de fichiers locaux
echo "📋 Pour Notion: Copiez le contenu de $DOC_SOURCE"
echo "   Ou utilisez: https://notion.so/import"
```

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## Références

- Loyer, D. S. (2025). *Modeling and Hybrid System for Verification of Sources Credibility*. UQAM.
- Loyer, D. S. (2025). *Ontology of a Verification System for Liability of the Information*. DIC-9335.

---

*Documentation générée le 21 janvier 2026*  
*SysCRED v2.0 - Dominique S. Loyer - UQAM*