- Ajout visualisations détaillées scénarios 1-2 (S-I-R par scénario)
- Ajout visualisations comparatives par réseau (DBLP, Random, BA)
- Correction chemins relatifs scripts gnuplot (../ pour exécution depuis gnuplot/)
- Extension Main.java avec runAllScenarios() pour simulations complètes
- Ajout document comparaison avec rapport d'un autre étudiant
- Toutes les questions Partie 2 répondues avec visualisations

- Modification SimulationExporter pour forcer Locale.US
- Correction données existantes (remplacement virgules par points)
- Régénération visualisations Partie 2 avec courbes visibles
- Suppression directive 'set decimalsign' dans scripts gnuplot

Résout le problème des graphiques vides en Partie 2

- Extension du menu Main.java avec nouvelles options :
  * Option 9 : Calcul seuils épidémiques (Q1-2)
  * Option 10 : Simulation 3 scénarios (Q3-4)
  * Option 11 : Analyse immunisation (Q5)
  * Option 12 : Comparaison réseaux (Q6)
  * Option 13 : Exécution complète partie 2

- Implémentation méthodes runPartie2Question*()
- Support comparaison DBLP vs réseaux générés
- Export automatique résultats vers output/data/
- Affichage métriques et interprétations

- Ajout package fr.univ.dblp.simulation avec :
  * NodeState.java : états des nœuds (SUSCEPTIBLE, INFECTED, IMMUNE)
  * ViralSimulator.java : moteur de simulation SIS complet
  * SimulationResult.java : stockage des résultats temporels
  * ImmunizationStrategy.java : stratégies d'immunisation
  * SimulationExporter.java : export données pour gnuplot

- Ajout EpidemicAnalyzer.java : calcul seuil épidémique et R0

- Implémentation modèle SIS (Susceptible-Infected-Susceptible)
- Support simulation multi-runs avec moyennes
- Paramètres par défaut : β=1/7 (1 mail/semaine), γ=2/30 (2 màj/mois)

- Algorithme: nouveau nœud copie les connexions d'un nœud existant
- Formation naturelle de triangles → clustering élevé
- Test avec paramètre p=0.3 (optimal)
- Clustering: 0.48 (96× meilleur que Barabási-Albert)
- Amélioration significative mais toujours < DBLP (0.632)
- Temps d'exécution: ~15-20 minutes

- Implémentation Erdős-Rényi (réseau aléatoire)
- Implémentation Barabási-Albert (attachement préférentiel)
- Génération de réseaux 50k nœuds avec degré moyen 6.62
- Analyse comparative complète des 3 réseaux
- Résultat: BA reproduit loi de puissance mais pas le clustering
- Temps d'exécution: ~30-40 minutes

- Échantillonnage de 1,000 nœuds pour performance
- Parcours BFS depuis chaque nœud échantillonné
- Distance moyenne: 6.84 (confirmation des "six degrés")
- Distance maximale: 23
- Temps d'exécution: ~15-25 minutes
- Confirmation: propriété petit monde (small-world)

- Calcul de la distribution normalisée P(k)
- Export des données pour visualisation
- Comparaison avec distribution de Poisson
- Résultat: distribution en loi de puissance (γ ≈ 2.7)
- Confirmation: réseau sans échelle (scale-free)

- Détection des composantes connexes (1 composante)
- Calcul du degré critique théorique: ln(N) ≈ 12.67
- Recherche expérimentale du degré critique
- Génération de réseaux aléatoires pour tests
- Vérification: DBLP est complètement connexe

- Nombre de nœuds: 317,080
- Nombre d'arêtes: 1,049,866
- Degré moyen: 6.62
- Coefficient de clustering: 0.632 (30,000× > réseau aléatoire)
- Comparaison théorique avec réseau aléatoire

- Utilisation de FileSourceEdge de GraphStream
- Parsing du format edge-list
- Affichage des statistiques de base (nœuds, arêtes)
- Temps d'exécution: ~30-60 secondes

- Classe Main avec menu interactif (8 options)
- Utilitaires d'échantillonnage pour graphes larges
- Calculs statistiques (moyenne, écart-type)
- Système d'export de données vers gnuplot
- Formattage des résultats console