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 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

- Ajout script gnuplot pour scénario 1 (immunisation aléatoire)
- Ajout script gnuplot pour scénario 2 (immunisation sélective)
- Mise à jour du script de génération pour inclure les 3 scénarios
- Génération des images PNG correspondantes

Génération des 3 graphiques de visualisation :
- partie2_epidemic_scenarios.png : comparaison scénarios immunisation
- partie2_epidemic_networks.png : comparaison topologies réseaux
- partie2_epidemic_detailed_scenario0.png : évolution détaillée S-I

Images PNG haute résolution (1400x900) générées avec gnuplot

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

- plot_epidemic_scenarios.gnu : comparaison 3 scénarios immunisation
- plot_epidemic_networks.gnu : comparaison topologies réseaux
- plot_epidemic_detailed.gnu : évolution détaillée S-I
- generate_all_partie2.sh : script génération automatique

Graphiques générés :
- Courbes temporelles fraction infectés vs temps
- Comparaison efficacité stratégies immunisation
- Impact topologie sur propagation virale

- 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)

- Toutes les instructions sont déjà présentes dans le README.md
- Évite la duplication de documentation

- 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)

- 8 scripts gnuplot pour toutes les analyses
- Visualisations en échelles linéaire et log-log
- Fit de la loi de puissance (γ = 2.70 ± 0.04)
- Comparaisons multi-réseaux
- Génération de 8 images PNG haute qualité
- Graphiques prêts pour le rapport

- 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

- Ajout des dépendances GraphStream 2.0
- Configuration Java 11
- Import du dataset DBLP (317k nœuds, 1M arêtes)