Un collectif qui se copie, communique, et évolue.
Chaque sphère est une instance d'OMEGA. Une seule au départ : elle se copie (P1, byte-exact), les instances communiquent (P2), leurs génomes mutent et sont sélectionnés de génération en génération (P3) — la lignée grandit, les versions évoluent (plus vertes = meilleures hors-lexique, quand le mot est entendu). Au-dessus, le pendu se joue pour de vrai. Données réelles (omegaStep).
Initialisation…
le moteur 3D démarre
Ce qui se joue — fidèle aux mesures
arbConf évolue : il apprend à s'appuyer sur le son du mot quand ses lettres doutent. +14 pt hors-lexique quand le moteur entend le mot (5 seeds, hors échantillon) ; sans le son, ce gène fait perdre.La genèse suit la roadmap dans l'ordre : ça part d'UN seul OMEGA qui joue → il se copie (P1) → les deux communiquent (P2, souffle) → puis les générations grandissent et évoluent (P3), le collectif jouant le pendu en même temps au fur et à mesure qu'il grandit (jusqu'à 14). Pas de bluff, et voici exactement ce qui est réel : en mode « Vrai moteur » (site déployé), chaque partie au-dessus est une vraie partie omegaStep (mots retirés du lexique d'orthographe — mais le moteur les entend : voir la correction plus bas). P1 reconstruit en direct une vraie fonction de décision à l'octet près (prédiction ordre-2→5 + résidu, vérifié byte-exact) avant que le jumeau naisse. P2 : A APPREND en direct quel rang souffler (reward = gagné-avec − gagné-sans, converge vers la lettre la plus rare) → la souffleuse 🅢 gagne plus. Boucle fermée — le pendu JUGE en direct : à la naissance de chaque version, OMEGA lui fait jouer 72 vraies parties hors-lexique isolées (mot entendu) (reset propre) → son winrate réel, qui pilote la sélection ET la couleur (rien de pré-calculé). À chaque naissance, le pendu joue donc ces ~72 parties (« ⏳ le pendu juge », quelques secondes, jouées en petits lots pour ne pas figer l'animation) : la mesure isolée exige un reset propre (`initOmegaGlobals`, reconstruction du substrat VSA) — le prix du réel. La sélection (P3) remplace la pire arbConf par un enfant muté de la meilleure ; arbConf évolue vers l'optimum (~0,15-0,25) et le winrate monte (mesuré en direct, +14 pt, cohérent avec le +14 rigoureux du harnais 5 seeds out-of-sample). ⚠ Correction du 27/09/2026 : ces parties sont un « pendu entendu ». Le banc retirait le mot de la liste d'orthographe, pas de la table des sons, et le gène arbConf fait décider la voie qui lit le son du mot : le moteur entend le mot qu'il doit épeler, comme dans une dictée. Le +14 est réel dans ce régime, et une vraie oreille en garde l'essentiel : des voix de synthèse écoutées par la voie B (wav2vec2, en local) donnent 69 à 72 %, contre 56 % avec les lettres seules. Sans aucun son, ce même gène fait perdre : 37,5 % contre 56,1 % (10 graines ; evo/oov_son_probe.js, dictee/JOURNAL.md). En démo (preview sans moteur) : rejeu des mesures réelles capturées (étiqueté « démo »). En lexique OMEGA est au plafond (~97 %) — c'est pourquoi l'évolution se mesure hors-lexique. O1 (groupe) est montré mais non concluant — et la suite avec de vraies versions (evo/evo_o1_real.js) le confirme : trop fortes & semblables (96-97 %, désaccord ≤ 10 %), et la coordination utile est déjà l'arbitrage OS interne du moteur. O1 clos. O2 (mesure multi-usage) est faite : le substrat généralise hors-français — il reconstruit et compresse du code aussi bien que du français (et rien sur du brouillé), un compresseur de structure domaine-agnostique, pas de la compréhension (evo/evo_o2_crossdomain.js, evo_o2_compression.js). Données : evo/p1_capture.json, p2_capture.json, oov_capture.json ; harnais du +14 : evo/evo_oov_evolve.js ; plan : evo/EVO_ROADMAP.md.
🧬 Cette boucle darwinienne t'a plu ? Dans Vivarium — un autre projet du même auteur — c'est tout le jeu : un tir tactique en escouade où l'IA est le sujet, pas un gadget. L'escouade adverse apprend en jouant, les créatures évoluent de génération en génération contre toi — la difficulté monte par adaptation, jamais par gonflage de stats. Fait main, zéro IA générative.