AESOP v1.1.0Beta · 09/08/2026 Modélisation · MIDAS
Tous théâtres
Contexte théâtre d'opérations

Ce sélecteur affiche le théâtre actif de votre session de travail. Il sert de filtre global : les vues sensibles au théâtre (COP, cartes, listes, études de planification) se restreignent au théâtre choisi, et les nouveaux objets créés s'y rattachent.

« Tous théâtres » signifie qu'aucun filtre n'est appliqué : les vues agrègent les données de tous les théâtres, et les objets créés ne sont rattachés à aucun théâtre particulier tant qu'un théâtre n'est pas choisi.

Le théâtre se choisit depuis les services qui en gèrent (ex. Planification — sélection d'une étude de théâtre) ; le choix vaut pour toute la session, sur toutes les pages.

live

1. Cascade déterministe — les invariants

  • Plancher intrinsèque. La santé de référence de chaque nœud est figée au démarrage (initial_state) et n'est abaissée que par les perturbations programmées : plancher(t) = f(instantané, perturbations ≤ t) — une fonction pure du numéro de tour, donc rejouable.
  • Un saut par tour. La santé effective du tour t se calcule depuis l'instantané figé du tour t−1 : une perturbation atteint un voisin direct au tour suivant, un voisin à deux sauts en deux tours — jamais d'emballement dans le même tour.
  • Contribution dominante. Le déficit entrant d'un nœud est le maximum des contributions (pas la somme) : la dépendance la plus forte l'emporte, la cascade reste bornée et monotone.
déficitprev(n) = 100 − santét−1(n)
contribution sectorielle : wS→T × moyenne(déficitprev du secteur S)
contribution nodale : wu→v × déficitprev(u)
déficit entrant(n) = max(contributions)  (plafonné à 100)
santét(n) = max(0, planchert(n) − déficit entrant(n))

Indicateurs agrégés : IEG_nœuds = moyenne des santés ; IEG_liaisons = santé des liaisons plafonnée par leurs extrémités ; IEG_IS = (nœuds + liaisons) / 2 ; rollup PNAIV ; et IEP = max(0, 100 − w × déficit moyen de l'IS source) pour chaque dépendance inter-IS. Aucun tirage Monte-Carlo n'est utilisé dans ce service — la piste « Monte-Carlo sur scénarios de perturbation » (N rejeux à graines variées → distribution des issues) est une évolution future documentée.

2. Couche de Markov (optionnelle, par session)

Chaque nœud porte un état dérivé de sa santé — NominalDégradéCritiqueDéfaillant — et, si la couche est activée, tire à chaque tour son prochain état dans la matrice de transition de son secteur. Un état tiré pire plafonne la santé à la bande correspondante ; un état meilleur est ignoré (dégradation seulement : le déterministe reste la borne haute).

  • Bandes : Nominal ≥ 75 > Dégradé ≥ 50 > Critique ≥ 25 > Défaillant.
  • Reproductibilité : chaque triplet (graine, tour, nœud) a son propre générateur — Random(f"{graine}:{tour}:{nœud}") — donc prévisualiser dix fois ne change rien, et la trajectoire est une fonction pure de (graine, graphe, perturbations). Prévision = exécution, garanti.
  • Matrices et graine verrouillées après le tour 0 (contrat d'audit).

Matrice par défaut

0.950.050.000.00
0.000.900.100.00
0.000.000.900.10
0.000.000.001.00

3. Couplages et dépendances chargés

Couplages sectoriels (ISCoupling)

SourceCiblePoidsProvenance
ElectricityHydrocarbons 0.40 seed
ElectricityTelecom 0.80 seed
ElectricityTransport 0.50 seed
ElectricityWater 0.70 seed
HydrocarbonsElectricity 0.50 seed
HydrocarbonsTransport 0.60 seed
TelecomElectricity 0.30 seed
TelecomTransport 0.30 seed
WaterElectricity 0.20 seed

Dépendances nodales (ISDependency)

SourceCiblePoids
Sodra Substation 330kVSodra District Load 0.70
Eastline CompressorSodra Substation 330kV 0.50

4. Protocole humain dans la boucle

Avant chaque tour, la salle de contrôle affiche une prévision exacte du tour suivant (même code que l'exécution). L'opérateur peut : approuver (le tour s'exécute), suspendre (veto — rien ne s'exécute, la session passe en pause), injecter une perturbation pour le tour à venir, exécuter jusqu'à la fin, ou réinitialiser. Chaque action est journalisée (horodatage, opérateur, justification) et le journal survit aux réinitialisations.