Le Transconscience-Lab est l’espace de recherche appliquée des projets Transconscience.
C’est ici que les concepts du continuum signifiant, du langage cognitif NooScript et du Motion Engine prennent forme à travers des expériences interactives.Chaque prototype explore une facette du dialogue entre pensée humaine et intelligence artificielle, en mettant le langage, la mémoire et la création au cœur du processus.

Projet NooScript & Ω-Core — Langage cognitif et architecture d’exécution

Les systèmes d’intelligence artificielle actuels reposent presque exclusivement sur le langage naturel comme médium d’interaction. Or, le langage naturel est par essence ambigu, non structuré et fortement dépendant du contexte. Cette ambiguïté impose aux modèles une tâche supplémentaire : deviner l’intention de l’utilisateur.
C’est l’une des causes principales de l’instabilité, des hallucinations, des dérives et du surcoût computationnel observés dans les systèmes génératifs.

Le projet NooScript & Ω-Core propose une solution structurelle à cette problématique. Il repose sur l’hypothèse que l’interaction homme–IA doit être médiée non par des phrases, mais par une structure cognitive explicite.

NooScript : un langage cognitif formel

NooScript est un langage conçu pour représenter quatre dimensions fondamentales de la cognition :

  • Φ (intention) : ce que l’utilisateur veut réellement faire, indépendamment de la formulation linguistique.

  • Ψ (structure profonde) : l’organisation conceptuelle des objets, relations et contraintes.

  • Ω (règles d’exécution) : les mécanismes logiques que l’IA doit respecter pour éviter les extrapolations et assurer la cohérence.

  • R (rendu) : la forme finale attendue (texte, tableau, JSON, explication, etc.).

Cette séparation permet au système de traiter non plus un texte ambigu, mais un graphe cognitif explicitement défini.


Ω-Core : moteur d’exécution cognitive

Ω-Core est l’architecture chargée d’interpréter les scripts NooScript.
Il construit un graphe cognitif, applique les règles, vérifie la cohérence et transmet au modèle une requête optimisée.
Ce processus réduit l’ambiguïté, stabilise la génération et diminue le nombre de tokens nécessaires.


Les premières expérimentations montrent :

  • une augmentation de la cohérence des réponses,

  • une réduction de 30 à 70 % du coût computationnel,

  • une diminution des dérives interprétatives (hallucinations, extrapolations),

  • une stabilité inter-runs améliorée.

Sécurité cognitive

Une dimension importante du projet est la sécurité cognitive :
la capacité d’un système IA à rester dans les limites conceptuelles fixées, à éviter les biais narratifs et à protéger l’utilisateur des interprétations erronées.
Grâce à ses règles explicites, Ω-Core permet de renforcer cette sécurité.

Tests cognitifs computationnels

Quatre tests ont été développés pour mesurer l’impact de NooScript et d’Ω-Core :

  • TCN-15 : charge cognitive numérique

  • CCC-Test : compaction cognitive et computationnelle

  • THI-12 : hygiène informationnelle

  • TAD-16 : autonomie discursive

Ces tests démontrent que la structure cognitive explicite améliore la stabilité et l'efficacité des interactions IA.

Vers une thèse

Ce programme de recherche constitue le cadre du projet doctoral actuellement proposé.
L’objectif est de formaliser le langage, de stabiliser l’architecture, de conduire des expérimentations à grande échelle et de publier les résultats dans un cadre scientifique.


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