# V3 MODEL ARCHITECTURE — cible et chemin de migration Cible : P(issue | sondages, population, historique, candidats, participation, fondamentaux, signaux) — composantes interdépendantes d'un même système. ``` backend/app/modeling/ ├── national/ pollster_error.py ✅ · latent_vote (=trend.py, à migrer) ├── validation/ scoring.py ✅ · ablation.py ✅ · historical_replay.py ✅ ├── signals/ social.py ✅ · volatility.py ✅ · event_detection.py ✅ ├── electorate/ (Phase D : mrp, poststratification, turnout) ├── geography/ (Phase C : facteurs latents, covariance spatiale) ├── candidates/ (Phase E) ├── ensemble/ (Phase F : stacking, model uncertainty) └── simulation/ (scenarios/clustering à extraire de simulate.py) ``` Ordre (§99/§100) : 1 replay multi-élections ✅ → 2 scoring propre (CRPS/log) ✅ → 3 modèle dynamique d'erreur des sondeurs ✅ (v1 : σ_industrie empirique LOEO, effets de mode, house hiérarchique) → 4 hiérarchie des 127 → 5 MRP → 6 turnout → 7 stacking → 8 queues lourdes (Student-t à tester par replay) → 9 distribution prédictive du prochain sondage → 10 modèle du soir d'élection. Règles : shadow/champion-challenger avant production; version bump à tout changement de distribution; no silent model change (backtest+ablation+changelog). ## Phase suivante planifiée — Programmes & Compas électoral IA Mandat complet : `COMPAS-PROGRAMMES.md` (documents officiels versionnés des 5 partis, engagements atomiques cités, comparateur thématique, compas 6 axes, questionnaire adaptatif, RAG cité, exports chercheurs) — neutralité et preuve avant spectaculaire.