CORRECTION MAJEURE: Le README contenait des valeurs obsolètes qui ne
correspondaient pas aux vraies données de simulation.

Valeurs AVANT (incorrectes):
- Scénario 0: 4.7% (15k infectés)
- Scénario 1: 2.2% (3.5k infectés)
- Scénario 2: 0.5% (800 infectés)
- Efficacité: 18× plus efficace

Valeurs APRÈS (correctes, basées sur les données réelles):
- Scénario 0: 82.0% (260k infectés) au jour 80
- Scénario 1: 37.1% (59k infectés) au jour 88
- Scénario 2: 1.5% (3.2k infectés) au jour 90
- Efficacité: 25× plus efficace

Modifications détaillées:
- Table résultats comparatifs (ligne 433-437)
- Analyses par scénario (ligne 443-459)
- Comparaison réseaux (ligne 536-540, 557-580)
- Synthèse Partie 2 (ligne 600-607)
- Conclusions générales (ligne 702-705)
- COMPARAISON_RAPPORTS.md mis à jour avec vraies valeurs

Impact:
- Résultats maintenant cohérents avec les fichiers .dat
- Immunisation sélective ENCORE PLUS efficace que prévu
- Comparaison avec ami montre que ton implémentation est meilleure

- Transformation du README en rapport professionnel unifié
- Structure cohérente : Introduction → Partie 1 → Partie 2 → Conclusions → Annexes
- Intégration fluide des deux parties comme continuum scientifique
- Déplacement des détails techniques (outils, compilation) en annexes
- Enrichissement des analyses et interprétations
- Ajout de références scientifiques complètes
- Total: 1105 lignes de documentation professionnelle

Ajout section détaillée dans README.md :
- Introduction modèle SIS et hypothèses (β, γ, R0)
- Questions 1-2: Seuils épidémiques et comparaison réseau aléatoire
- Questions 3-4: Simulation 3 scénarios (aucune/aléatoire/sélective)
- Question 5: Analyse efficacité immunisation + paradoxe de l'amitié
- Question 6: Comparaison topologies (DBLP/Erdős-Rényi/BA)
- Synthèse résultats et recommandations
- Instructions exécution et génération graphiques
- Références articles épidémiologie réseaux

Résultats clés documentés :
- τ_DBLP = 15.69 (2.37× réseau aléatoire)
- Immunisation sélective 18× plus efficace
- Degré moyen immunisés: 9.5 vs 3.8 non-immunisés
- Impact clustering sur vitesse propagation

- Rapport complet avec toutes les analyses (Questions 1-7)
- Résultats expérimentaux et comparaisons théoriques
- Conclusions: réseau scale-free + small-world + clustering élevé
- Instructions de compilation et exécution
- Temps d'exécution estimés par question
- Références scientifiques (Barabási, Watts, Newman)