U-Sphere - Michael Vaillant - Basé sur le travail de $1. [en]

Unknown, Future, Environment and Systemic

2026-03-11T13:11:46Z

Uadmin:

__NOTOC__ __NOEDITSECTION__
'''Welcome onto U-Sphere!''' U-Sphere is a wiki that deals with Environment, Systems (ecosystemology!), Future and Unknown. This site has {{NUMBEROFARTICLES}} articles.
Below, the level of speculation is shown for each item. Manipulating hypotheses, some of the ideas turn out to be more or less distant from our reality. Thinking "It's possible" and not "I believe / I affirm" is my bias. And if certain possibilities exist, they must be considered accordingly to their probabilities of existence.

== Latest articles published ==

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| 2026.02
| '''[[Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection]]'''. Spatial point pattern modeling of GEIPAN PAN D: nuclear and polluted sites remain significant; adding a territorial proxy based on identity voting (2012) explains part of the residual structure and suggests a parallel sociological dimension (proxy-level, with caveats). #Methodology #SpatialStatistics #UAP
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| 2025.12
| '''[https://zenodo.org/records/17891522 Meta-Connective Physics]'''. This paper presents a theoretical framework for the physics of networks and information: a discrete, network-based architecture in which space, time, matter, information, and coherence emerge as angular projections of a single invariant relational tension field Λ₀ and a fundamental angle Θ. Reality is modeled as a lattice of Relational Tension Quanta (RTQs), each carrying a bipolar tension Λ = Λᴾ + iΛᴵ, where Λᴾ encodes metric stiffness (curvature, inertia) and Λᴵ encodes informational coherence (phase alignment). The angular variable Θ distributes Λ₀ between its physical and informational components and generates key observable quantities, including c, ħ, G, and α, as emergent projections rather than primitive constants.
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| 2025.10
| '''[[The guardians of the gradient]]'''. A poetic tribute to those who bear the tension of the world so that consciousness may grow and rise — here on Earth, and perhaps… throughout the universe.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/From%20Extraordinary%20Testimonies%20to%20Dream%20Sellers%20%E2%80%93%20The%20Role%20of%20Collective%20Consciousness.pdf In Search of Answers: From Extraordinary Testimonies to Dream Sellers – The Role of Collective Consciousness]'''.This document provides an analysis of phenomena related to altered states of consciousness, particularly so-called "CE5". Given the current drift of the UAP topic towards mysticism, it has become urgent to clarify certain practices and expose the methods used by what I call "dream sellers"—figures who exploit the phenomenon by leveraging the illusion of expertise and dubious techniques. This document thoroughly examines the influence of cognitive biases and the effect of autosuggestion in these approaches. Beyond this necessary critique, the goal is also to offer explanatory leads for some perplexing phenomena, such as those related to Skinwalker Ranch. This is why, in the second part, I explore the hypothetical concept of Collective Consciousness and its possible role in shaping and perceiving Extraordinary Phenomena.
What connections can be made between perceived forms and human emotions? How do feedback mechanisms influence these manifestations?
I conclude by exploring a multidisciplinary scientific approach, aiming to better understand these phenomena and move beyond the overly simplistic explanations that surround them.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf Shadow In The Sky.The Drones of The New Jersey]'''
While revisiting recent developments in the U.S., this presentation is, above all, methodological: it aims to demonstrate that we are not powerless when faced with the unknown. Every phenomenon, no matter how enigmatic, can be deconstructed and analyzed. This is an opportunity to introduce key concepts used by GEIPAN, such as strangeness and consistency.
But beyond methodology, this is also a crucial reminder: we all know that Unidentified Aerial Phenomena (UAP) pose significant challenges for airspace security. Yet, they raise an even more fundamental question—are these manifestations the signature of non-human intelligences operating around our planet? As our technological capabilities advance, the possibility of detecting intelligent signals—whether within our own atmosphere or beyond—steadily increases. The probability of proving the existence of non-human intelligence is not zero, and it grows with each passing year. Such a revelation would mark the dawn of a new era for humanity, one defined by an unprecedented cultural and societal upheaval.
'''In the face of this growing hypothesis, should governments remain passive, simply waiting for such a cultural shock to unfold?'''
It is a question worth asking. The current conventional response remains: "We see no evidence that these unidentified objects in our skies pose a threat."
A convenient reduction of information. But how different is this from a police officer responding to an emergency call by saying: "We see no evidence that the stranger sitting in your kitchen poses a threat. Sleep well."
By understanding the stakes at hand, we can prepare for a future where humanity may one day engage with other civilizations. Until then, in a pragmatic and forward-thinking approach, we must unite individuals in a collective effort to research and understand—fostering a spirit of openness, humility, and collaboration.#Methodology
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| 2024.12
| [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ A game of life with Genetic Algorithms]. The emergence of complex phenomena within Conway’s Game of Life is nothing short of fascinating. Did you know that, using nothing but the game’s fundamental rules, it is theoretically possible to construct a fully functional computer? It is indeed conceivable, but not something that could happen by mere chance. Left to randomness alone, you would almost certainly never achieve it. So, the real question is: can we subtly guide the game toward such an outcome?
I believe the answer is yes, by structuring it in such a way as to favor the mechanisms of emergence. The approach is twofold: 1/ Granting cells autonomy, by embedding within them their own reproduction rules, rather than having them dictated by the environment. 2/ Allowing cells to transmit their genetic code to their descendants, creating a form of inheritance. By following this approach, one can fully adhere to the original rules of the Game of Life while introducing meaningful variations. Very quickly, intriguing structures begin to emerge, like the one attached here—self-organized, layered, and evolving across different levels of complexity. To bring complexity to life, one must work at the interfaces—those delicate boundaries where scales shift and orders break, fostering cooperation between cells in such a way that new, higher-order structures emerge, more organized than the underlying patterns that preceded them. This [https://github.com/michaelvaillant/genelife little project], developed in JavaScript, is now available on GitHub for exploration.
Some configurations:
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=98429 Emerging lab], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=96716 Factory], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=79273 3 species], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=6131 2 species], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=56166 Simple lab], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=80918 Reconfigurable lab 1],
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=88520 Reconfigurable lab 2]. Find more each time you refresh the page!
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| 2022.11
| [[Methodology of Analysis of Unexplained Phenomena|Methodology of Investigation of Unexplained Phenomena]]. To get out of the epistemological quarrels linked to Unexplained Phenomena, presentation of a method of objectification of information which makes it possible to measure the reliability of the explanatory hypotheses envisaged, to evaluate the degree of unknown of a phenomenon and to quantify it. Notions of [[Quantity of Information]], [[Reliability]], [[Strangeness]] and [[Consistency]]. [https://zenodo.org/records/18958486 Download slides]. #Methodology #UAP Investigation
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| 2022.10
| [[Research Strategy on Unexplained Aerospace Phenomena]]: presentation of the research strategy carried out on U-Sphere during the Vertical Project conference on 10/16/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[Is LaMDA Sentient?]] What follows is an amazing exchange with an Artificial Intelligence which demonstrates sufficient capacity for empathy and sensitivity to question about the recent progresses made in this domain. And certainly the public is not sufficiently aware of them!
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|A boat flying in the air?]] When the scientific press loses its critical spirit. Without filter, the medias a relaying an information about a photo taken in incredible conditions. "Fata Morgana!" They all shout repeatedly. Having the impression of doing well, the critical spirit has however flown away: no one is immune to bias...
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| 2015.10
| [[About_the_delicate_neutrality_of_investigations_of_UFO/UAP | On the difficult neutrality of UFO / UAP investigations]]. What fundamental differences between “believing” and “skeptical” approaches and the difficulties inherent in each of them?
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| 2015.10
| [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP | Can we really prove the exogenous origin of certain UFO (s)?]] In the form of a provocative question, I address the context of the work carried out in recent years and how far we have come since. How can this work help us better understand the phenomenon? With new results highlighting or reinforcing certain avenues of reflection.
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| 2015.06
| [[Harmony, _Beaut%C3%A9_et_Justice | Is it fair to naturally prefer the beautiful?]] Is it moral to rule out certain harmonious forms to the detriment of malfunctioning forms? What about this natural propensity?
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| 2015.04
| [[«_LAKE_CHAUVET_»_EGLISENEUVE-D’ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analysis and attempt at 3D reconstruction of 4 photographs taken by André Frégnale, geological engineer, near lake Chauvet (Puy-de - Dome), 18 of July of 1952. This case is one of the famous French cases and for the moment resistant to analysis (article not completed).]]
* As a bonus, [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php a small 3D analysis program] developed for this study.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015 | Atmospheric reentry of 03/15/2015]], at 8:40 pm hundreds of witnesses observed a huge fireball from Belgium, France, Germany and finally the Swiss.
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| 2015.03
| [[Atmospheric_reentry_of_05-11-1990 | Atmospheric Reentry, November 5, 1990]], Thousands of people observe an atmospheric reentry of an exceptional magnitude above France. These people will think it's a massive UFO spacecraft! This is a detailed reconstitution of this event.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 List of drones overflights of nuclear sites], very good work from [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau] . But what types of drones were they? We do not know. Does this mean that there are no doubts? Y. Rousselet (Greenpeace) to add: "These objects that everyone is talking about but that nobody wants to show".
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| 2014.08
| [[UFOs_and_the_Third_Reich_-_The_Road_to_Agartha#UFOs_and_the_Third_Reich_-_The_Road_to_Agartha| UFOs and the third reich (the road to Agartha)]]: evocation of the escape of the Nazis in 1946 and of a passage under the Antarctic continent for the under -marines. Recent Antarctic subglacial maps do not seem to exclude this.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves | Experiment on dreams]] conducted by psychologist Richard Wiseman. A short - instructive - comparison between the dreams of men and women reveals our psyche and the values that drive us.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin | The Shroud of Turin]]: would a fake have been made at the beginning of the 20th century? The "ummites" and "crop-circles makers" denounce.
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| 2010.10
| [[Table_chronologique_des_Crop-Circles # La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere | Chronological table of Crop-Circles]]: synthesis of anthropogenic symbols. Update on the work of Carl Calleman.
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| 2010.09
| [[Crop_circles_2010 _-_ pr%C3%A9visions | Crop circles 2010 - forecasts]]: attempt to anticipate certain crop circles due to occur this year.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil | Correlation of UFO observations with the Sun]] out of 17714 observations is there a correlation with the sun? No clear evidence. However, frequency analysis indicates that the phenomenon appears to behave like a supervised learning system.
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|}

== Main articles ==

To facilitate your reading, if you are new to U-Sphere, the table below lists the other main articles. They generally allowed me to discover a new fact or original or unpublished information.

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! Date
! Description
! Spécul.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil | Is there a correlation of UFO observations with the Sun?]]: Out of 17714 observations is there a correlation with the sun? No clear evidence. However, frequency analysis indicates that the phenomenon appears to behave like a supervised learning system.
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| 2010.04
| [[Solar systemic risk, earthquakes and power law‎s|Solar systemic risk and power laws]]. Question on the nature of solar risk and its link with earthquakes.
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| 2010.02
| [[Eschatologie_crois%C3%A9e | Cross eschatology]]: crossing of information and 'hard core' of prophecies. Emergence of a coherence? (05/07/09)
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| 2009.08
| [[Com%C3%A8tes_et_Plan%C3%A8te_X | Comets and Planet X]] defects in the distribution density of comets from remote regions of the solar system
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| 2009.06
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=M%C3%A9thodologie_de_calcul_des_dates_pass%C3%A9es_associ%C3%A9es_aux_Crops_Circles Methodology for calculating past dates associated with Crops Circles]: a model accurate to within 10 ^ -3 year?
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| 2008.18
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Etchilhampton_Hill,_Wiltshire,_Crop_circle_en_forme_de_croix Etchilhampton Hill, Wiltshire, Crop circle in the shape of a cross]: an anticipated new type of crop circles.
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| 2008.13
| [[Futurama]] an essay to describe the future world: towards a world of lights or a world of darkness?
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| 2008.06
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Basculement_brutal_du_climat_%C3%A0_la_fin_de_la_derni%C3%A8re_%C3%A8re_glaciaire Abrupt change in climate at the end of the last ice age], Holocene and Crops-Circles.
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| 2007.24
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles:_impossibles_scénarios Crop circles: impossible scenarios]: the José Argüelles hypothesis
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| 2007.08
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_Circles_et_protohistoire_humaine The Crop Circles makers tell us the film of the protohistory of man]
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| 2007.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_Circles:010814_Chilbolton The surprising example of Chilbolton]: The bottom line? [http://crop.u-sphere.com/index.php?title=Notes]
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| 2007.06
| [[Nazca_Lines|Nazca: a network listening to "mountain anger"?]] [8/27 Update] Additional note on pulsars added.
| 3/5
|}

More complete list of [[Articles classified by chronology|articles classified by chronology]].

===Speculative level===
0: None / Data / Information / News
 1: Consensus, moot points
 2: No clear consensus
 3: Open
 4: Improbable, manipulation of open ideas and reflections, possibly leading to new hypotheses
 5: Highly speculative even romantic :)

'''remark:''' Following a crash of the hard drive of the server that hosted this site, U-Sphere was unavailable for almost a year and a half. Unfortunately, I was unable to recover the raw data from updates made between 2012 and 2019. To date I only have copies of the missing articles in the form of texts and images which will be gradually restored to their original state. The older articles (currently present) correspond to a low level backup that I made a long time ago...

<table style="width:100%"><tr><td bgcolor=#000000 align="center">
[[image:2001-1.jpg|center]]

 
We all receive in the cradle the beliefs of our tribe in tattoo. 
The mark may seem superficial, but it is deep. 
To cling to it is to remain a prisoner of ignorance, a night for the mind, with no moon nor stars. 
<a href="http://www.u-sphere.com/index.php?title=Posture_face_au_savoir"> What posture in the face of a disruptive knowledge?</a>

</td></tr>
</table>

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-03-11T13:09:37Z

Uadmin:

<div class="header">
<meta property="og:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
<meta name="header:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
</div>
'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
__NOTOC__ __NOEDITSECTION__ __INDEX__
==À la une==

{| class="wikitable"
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! Date
! Description
! Specul.
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| 2026.02
| '''[[Analyse_du_Point_Spatial,_Vote_Identitaire_et_PANs:_la_Connexion_Cachée|Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée]]'''. En 2012, en analysant les données sur les PAN j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai attendu 10 ans avant de la publier #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10
| '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
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| 2025.10
| '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02
| '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? Cependant, vous n'y arriverez probablement jamais par hasard : actuellement il faut la main de l'homme. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
Quelques configurations:
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=96716 Usine], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=79273 3 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=6131 2 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=56166 Labyrinthe], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=80918 Reconfigurable lab 1],
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=88520 Reconfigurable lab 2], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=63666 Waves 1], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=55932 Waves 2]. Si vous ne mettez aucune graine (seed), chaque rafraichissement de page vous offrira une configuration différente.
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| 2022.10
| '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. [https://zenodo.org/records/18958486 Téléchargez les slides]. #Méthodologie #UAP Investigation
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| 2022.10
| '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| 2015.10
| '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10
| [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06
| [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04
| [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08
| [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| 2010.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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|}

'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-03-06T15:47:49Z

Uadmin:

<div class="header">
<meta property="og:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
<meta name="header:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
</div>
'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
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==À la une==

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! Date
! Description
! Specul.
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| 2026.02
| '''[[Analyse_du_Point_Spatial,_Vote_Identitaire_et_PANs:_la_Connexion_Cachée|Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée]]'''. En 2012, en analysant les données sur les PAN j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai attendu 10 ans avant de la publier #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10
| '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
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| 2025.10
| '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02
| '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? Cependant, vous n'y arriverez probablement jamais par hasard : actuellement il faut la main de l'homme. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
Quelques configurations:
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=96716 Usine], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=79273 3 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=6131 2 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=56166 Labyrinthe], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=80918 Reconfigurable lab 1],
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=88520 Reconfigurable lab 2], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=63666 Waves 1], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=55932 Waves 2]. Si vous ne mettez aucune graine (seed), chaque rafraichissement de page vous offrira une configuration différente.
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| 2022.11
| '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. #UAP Investigation
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| 2022.10
| '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| 2015.10
| '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10
| [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06
| [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04
| [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08
| [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-03-06T14:28:12Z

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<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
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'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
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==À la une==

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| 2026.02
| '''[[Analyse_du_Point_Spatial,_Vote_Identitaire_et_PANs:_la_Connexion_Cachée|Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée]]'''. En 2012, en analysant les données sur les PAN j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai attendu 10 ans avant de la publier #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10
| '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
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| 2025.10
| '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02
| '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? C'est effectivement envisageable, mais il faut la main de l'homme. Par "hasard" vous n'y arriverez probablement jamais. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
Quelques configurations:
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=96716 Usine], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=79273 3 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=6131 2 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=56166 Labyrinthe], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=80918 Reconfigurable lab 1],
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=88520 Reconfigurable lab 2], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=63666 Waves 1], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=55932 Waves 2]. Si vous ne mettez aucune graine (seed), chaque rafraichissement de page vous offrira une configuration différente.
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| 2022.11
| '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. #UAP Investigation
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| 2022.10
| '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| 2015.10
| '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10
| [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06
| [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04
| [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08
| [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| 2010.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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|}

'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-03-06T14:09:17Z

Uadmin:

<div class="header">
<meta property="og:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
<meta name="header:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
</div>
'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
__NOTOC__ __NOEDITSECTION__ __INDEX__
==À la une==

{| class="wikitable"
{| class="wikitable sortable"
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! Date
! Description
! Specul.
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| 2026.02
| '''[[Analyse_du_Point_Spatial,_Vote_Identitaire_et_PANs:_la_Connexion_Cachée|Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée]]'''. En 2012, en analysant les données sur les PAN j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai attendu 10 ans avant de la publier #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10
| '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
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| 2025.10
| '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
| 0/5
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02
| '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? C'est effectivement envisageable, mais il faut la main de l'homme. Par "hasard" vous n'y arriverez probablement jamais. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
Quelques configurations:
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=96716 Usine], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=79273 3 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=6131 2 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=56166 Labyrinthe], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=80918 Reconfigurable lab 1],
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=88520 Reconfigurable lab 2], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=63666 Waves]. Si vous ne mettez aucune graine (seed), chaque rafraichissement de page vous offrira une configuration différente.
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| 2022.11
| '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. #UAP Investigation
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| 2022.10
| '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10
| [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06
| [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04
| [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08
| [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| 2010.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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|}

'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Unknown, Future, Environment and Systemic

2026-03-03T17:09:39Z

Uadmin:

__NOTOC__ __NOEDITSECTION__
'''Welcome onto U-Sphere!''' U-Sphere is a wiki that deals with Environment, Systems (ecosystemology!), Future and Unknown. This site has {{NUMBEROFARTICLES}} articles.
Below, the level of speculation is shown for each item. Manipulating hypotheses, some of the ideas turn out to be more or less distant from our reality. Thinking "It's possible" and not "I believe / I affirm" is my bias. And if certain possibilities exist, they must be considered accordingly to their probabilities of existence.

== Latest articles published ==

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! Date
! Description
! Specul.
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| 2026.02
| '''[[Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection]]'''. Spatial point pattern modeling of GEIPAN PAN D: nuclear and polluted sites remain significant; adding a territorial proxy based on identity voting (2012) explains part of the residual structure and suggests a parallel sociological dimension (proxy-level, with caveats). #Methodology #SpatialStatistics #UAP
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| 2025.12
| '''[https://zenodo.org/records/17891522 Meta-Connective Physics]'''. This paper presents a theoretical framework for the physics of networks and information: a discrete, network-based architecture in which space, time, matter, information, and coherence emerge as angular projections of a single invariant relational tension field Λ₀ and a fundamental angle Θ. Reality is modeled as a lattice of Relational Tension Quanta (RTQs), each carrying a bipolar tension Λ = Λᴾ + iΛᴵ, where Λᴾ encodes metric stiffness (curvature, inertia) and Λᴵ encodes informational coherence (phase alignment). The angular variable Θ distributes Λ₀ between its physical and informational components and generates key observable quantities, including c, ħ, G, and α, as emergent projections rather than primitive constants.
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| 2025.10
| '''[[The guardians of the gradient]]'''. A poetic tribute to those who bear the tension of the world so that consciousness may grow and rise — here on Earth, and perhaps… throughout the universe.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/From%20Extraordinary%20Testimonies%20to%20Dream%20Sellers%20%E2%80%93%20The%20Role%20of%20Collective%20Consciousness.pdf In Search of Answers: From Extraordinary Testimonies to Dream Sellers – The Role of Collective Consciousness]'''.This document provides an analysis of phenomena related to altered states of consciousness, particularly so-called "CE5". Given the current drift of the UAP topic towards mysticism, it has become urgent to clarify certain practices and expose the methods used by what I call "dream sellers"—figures who exploit the phenomenon by leveraging the illusion of expertise and dubious techniques. This document thoroughly examines the influence of cognitive biases and the effect of autosuggestion in these approaches. Beyond this necessary critique, the goal is also to offer explanatory leads for some perplexing phenomena, such as those related to Skinwalker Ranch. This is why, in the second part, I explore the hypothetical concept of Collective Consciousness and its possible role in shaping and perceiving Extraordinary Phenomena.
What connections can be made between perceived forms and human emotions? How do feedback mechanisms influence these manifestations?
I conclude by exploring a multidisciplinary scientific approach, aiming to better understand these phenomena and move beyond the overly simplistic explanations that surround them.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf Shadow In The Sky.The Drones of The New Jersey]'''
While revisiting recent developments in the U.S., this presentation is, above all, methodological: it aims to demonstrate that we are not powerless when faced with the unknown. Every phenomenon, no matter how enigmatic, can be deconstructed and analyzed. This is an opportunity to introduce key concepts used by GEIPAN, such as strangeness and consistency.
But beyond methodology, this is also a crucial reminder: we all know that Unidentified Aerial Phenomena (UAP) pose significant challenges for airspace security. Yet, they raise an even more fundamental question—are these manifestations the signature of non-human intelligences operating around our planet? As our technological capabilities advance, the possibility of detecting intelligent signals—whether within our own atmosphere or beyond—steadily increases. The probability of proving the existence of non-human intelligence is not zero, and it grows with each passing year. Such a revelation would mark the dawn of a new era for humanity, one defined by an unprecedented cultural and societal upheaval.
'''In the face of this growing hypothesis, should governments remain passive, simply waiting for such a cultural shock to unfold?'''
It is a question worth asking. The current conventional response remains: "We see no evidence that these unidentified objects in our skies pose a threat."
A convenient reduction of information. But how different is this from a police officer responding to an emergency call by saying: "We see no evidence that the stranger sitting in your kitchen poses a threat. Sleep well."
By understanding the stakes at hand, we can prepare for a future where humanity may one day engage with other civilizations. Until then, in a pragmatic and forward-thinking approach, we must unite individuals in a collective effort to research and understand—fostering a spirit of openness, humility, and collaboration.#Methodology
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| 2024.12
| [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ A game of life with Genetic Algorithms]. The emergence of complex phenomena within Conway’s Game of Life is nothing short of fascinating. Did you know that, using nothing but the game’s fundamental rules, it is theoretically possible to construct a fully functional computer? It is indeed conceivable, but not something that could happen by mere chance. Left to randomness alone, you would almost certainly never achieve it. So, the real question is: can we subtly guide the game toward such an outcome?
I believe the answer is yes, by structuring it in such a way as to favor the mechanisms of emergence. The approach is twofold: 1/ Granting cells autonomy, by embedding within them their own reproduction rules, rather than having them dictated by the environment. 2/ Allowing cells to transmit their genetic code to their descendants, creating a form of inheritance. By following this approach, one can fully adhere to the original rules of the Game of Life while introducing meaningful variations. Very quickly, intriguing structures begin to emerge, like the one attached here—self-organized, layered, and evolving across different levels of complexity. To bring complexity to life, one must work at the interfaces—those delicate boundaries where scales shift and orders break, fostering cooperation between cells in such a way that new, higher-order structures emerge, more organized than the underlying patterns that preceded them. This [https://github.com/michaelvaillant/genelife little project], developed in JavaScript, is now available on GitHub for exploration.
Some configurations:
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=98429 Emerging lab], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=96716 Factory], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=79273 3 species], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=6131 2 species], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=56166 Simple lab], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=80918 Reconfigurable lab 1],
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=88520 Reconfigurable lab 2]. Find more each time you refresh the page!
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| 2022.11
| [[Methodology of Analysis of Unexplained Phenomena|Methodology of Investigation of Unexplained Phenomena]]. To get out of the epistemological quarrels linked to Unexplained Phenomena, presentation of a method of objectification of information which makes it possible to measure the reliability of the explanatory hypotheses envisaged, to evaluate the degree of unknown of a phenomenon and to quantify it. Notions of [[Quantity of Information]], [[Reliability]], [[Strangeness]] and [[Consistency]]. #UAP Investigation
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| 2022.10
| [[Research Strategy on Unexplained Aerospace Phenomena]]: presentation of the research strategy carried out on U-Sphere during the Vertical Project conference on 10/16/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[Is LaMDA Sentient?]] What follows is an amazing exchange with an Artificial Intelligence which demonstrates sufficient capacity for empathy and sensitivity to question about the recent progresses made in this domain. And certainly the public is not sufficiently aware of them!
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|A boat flying in the air?]] When the scientific press loses its critical spirit. Without filter, the medias a relaying an information about a photo taken in incredible conditions. "Fata Morgana!" They all shout repeatedly. Having the impression of doing well, the critical spirit has however flown away: no one is immune to bias...
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| 2015.10
| [[About_the_delicate_neutrality_of_investigations_of_UFO/UAP | On the difficult neutrality of UFO / UAP investigations]]. What fundamental differences between “believing” and “skeptical” approaches and the difficulties inherent in each of them?
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| 2015.10
| [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP | Can we really prove the exogenous origin of certain UFO (s)?]] In the form of a provocative question, I address the context of the work carried out in recent years and how far we have come since. How can this work help us better understand the phenomenon? With new results highlighting or reinforcing certain avenues of reflection.
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| 2015.06
| [[Harmony, _Beaut%C3%A9_et_Justice | Is it fair to naturally prefer the beautiful?]] Is it moral to rule out certain harmonious forms to the detriment of malfunctioning forms? What about this natural propensity?
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| 2015.04
| [[«_LAKE_CHAUVET_»_EGLISENEUVE-D’ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analysis and attempt at 3D reconstruction of 4 photographs taken by André Frégnale, geological engineer, near lake Chauvet (Puy-de - Dome), 18 of July of 1952. This case is one of the famous French cases and for the moment resistant to analysis (article not completed).]]
* As a bonus, [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php a small 3D analysis program] developed for this study.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015 | Atmospheric reentry of 03/15/2015]], at 8:40 pm hundreds of witnesses observed a huge fireball from Belgium, France, Germany and finally the Swiss.
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| 2015.03
| [[Atmospheric_reentry_of_05-11-1990 | Atmospheric Reentry, November 5, 1990]], Thousands of people observe an atmospheric reentry of an exceptional magnitude above France. These people will think it's a massive UFO spacecraft! This is a detailed reconstitution of this event.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 List of drones overflights of nuclear sites], very good work from [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau] . But what types of drones were they? We do not know. Does this mean that there are no doubts? Y. Rousselet (Greenpeace) to add: "These objects that everyone is talking about but that nobody wants to show".
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| 2014.08
| [[UFOs_and_the_Third_Reich_-_The_Road_to_Agartha#UFOs_and_the_Third_Reich_-_The_Road_to_Agartha| UFOs and the third reich (the road to Agartha)]]: evocation of the escape of the Nazis in 1946 and of a passage under the Antarctic continent for the under -marines. Recent Antarctic subglacial maps do not seem to exclude this.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves | Experiment on dreams]] conducted by psychologist Richard Wiseman. A short - instructive - comparison between the dreams of men and women reveals our psyche and the values that drive us.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin | The Shroud of Turin]]: would a fake have been made at the beginning of the 20th century? The "ummites" and "crop-circles makers" denounce.
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| 2010.10
| [[Table_chronologique_des_Crop-Circles # La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere | Chronological table of Crop-Circles]]: synthesis of anthropogenic symbols. Update on the work of Carl Calleman.
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| 2010.09
| [[Crop_circles_2010 _-_ pr%C3%A9visions | Crop circles 2010 - forecasts]]: attempt to anticipate certain crop circles due to occur this year.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil | Correlation of UFO observations with the Sun]] out of 17714 observations is there a correlation with the sun? No clear evidence. However, frequency analysis indicates that the phenomenon appears to behave like a supervised learning system.
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== Main articles ==

To facilitate your reading, if you are new to U-Sphere, the table below lists the other main articles. They generally allowed me to discover a new fact or original or unpublished information.

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! Date
! Description
! Spécul.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil | Is there a correlation of UFO observations with the Sun?]]: Out of 17714 observations is there a correlation with the sun? No clear evidence. However, frequency analysis indicates that the phenomenon appears to behave like a supervised learning system.
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| 2010.04
| [[Solar systemic risk, earthquakes and power law‎s|Solar systemic risk and power laws]]. Question on the nature of solar risk and its link with earthquakes.
| 1/5
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| 2010.02
| [[Eschatologie_crois%C3%A9e | Cross eschatology]]: crossing of information and 'hard core' of prophecies. Emergence of a coherence? (05/07/09)
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| 2009.08
| [[Com%C3%A8tes_et_Plan%C3%A8te_X | Comets and Planet X]] defects in the distribution density of comets from remote regions of the solar system
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| 2009.06
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=M%C3%A9thodologie_de_calcul_des_dates_pass%C3%A9es_associ%C3%A9es_aux_Crops_Circles Methodology for calculating past dates associated with Crops Circles]: a model accurate to within 10 ^ -3 year?
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| 2008.18
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Etchilhampton_Hill,_Wiltshire,_Crop_circle_en_forme_de_croix Etchilhampton Hill, Wiltshire, Crop circle in the shape of a cross]: an anticipated new type of crop circles.
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| 2008.13
| [[Futurama]] an essay to describe the future world: towards a world of lights or a world of darkness?
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| 2008.06
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Basculement_brutal_du_climat_%C3%A0_la_fin_de_la_derni%C3%A8re_%C3%A8re_glaciaire Abrupt change in climate at the end of the last ice age], Holocene and Crops-Circles.
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| 2007.24
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles:_impossibles_scénarios Crop circles: impossible scenarios]: the José Argüelles hypothesis
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| 2007.08
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_Circles_et_protohistoire_humaine The Crop Circles makers tell us the film of the protohistory of man]
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| 2007.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_Circles:010814_Chilbolton The surprising example of Chilbolton]: The bottom line? [http://crop.u-sphere.com/index.php?title=Notes]
| 2/5
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| 2007.06
| [[Nazca_Lines|Nazca: a network listening to "mountain anger"?]] [8/27 Update] Additional note on pulsars added.
| 3/5
|}

More complete list of [[Articles classified by chronology|articles classified by chronology]].

===Speculative level===
0: None / Data / Information / News
 1: Consensus, moot points
 2: No clear consensus
 3: Open
 4: Improbable, manipulation of open ideas and reflections, possibly leading to new hypotheses
 5: Highly speculative even romantic :)

'''remark:''' Following a crash of the hard drive of the server that hosted this site, U-Sphere was unavailable for almost a year and a half. Unfortunately, I was unable to recover the raw data from updates made between 2012 and 2019. To date I only have copies of the missing articles in the form of texts and images which will be gradually restored to their original state. The older articles (currently present) correspond to a low level backup that I made a long time ago...

<table style="width:100%"><tr><td bgcolor=#000000 align="center">
[[image:2001-1.jpg|center]]

 
We all receive in the cradle the beliefs of our tribe in tattoo. 
The mark may seem superficial, but it is deep. 
To cling to it is to remain a prisoner of ignorance, a night for the mind, with no moon nor stars. 
<a href="http://www.u-sphere.com/index.php?title=Posture_face_au_savoir"> What posture in the face of a disruptive knowledge?</a>

</td></tr>
</table>

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-03-02T22:44:10Z

Uadmin:

<div class="header">
<meta property="og:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
<meta name="header:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
</div>
'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
__NOTOC__ __NOEDITSECTION__ __INDEX__
==À la une==

{| class="wikitable"
{| class="wikitable sortable"
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! Date
! Description
! Specul.
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| 2026.02
| '''[[Analyse_du_Point_Spatial,_Vote_Identitaire_et_PANs:_la_Connexion_Cachée|Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée]]'''. En 2012, en analysant les données sur les PAN j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai attendu 10 ans avant de la publier #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10
| '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
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| 2025.10
| '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02
| '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? C'est effectivement envisageable, mais il faut la main de l'homme. Par "hasard" vous n'y arriverez probablement jamais. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
Quelques configurations:
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=96716 Usine], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=79273 3 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=6131 2 espèces], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=56166 Labyrinthe], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=80918 Reconfigurable lab 1],
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=88520 Reconfigurable lab 2]. Find more each time you refresh the page!
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| 2022.11
| '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. #UAP Investigation
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| 2022.10
| '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| 2015.10
| '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10
| [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06
| [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04
| [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08
| [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| 2010.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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|}

'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Unknown, Future, Environment and Systemic

2026-03-02T22:41:49Z

Uadmin:

__NOTOC__ __NOEDITSECTION__
'''Welcome onto U-Sphere!''' U-Sphere is a wiki that deals with Environment, Systems (ecosystemology!), Future and Unknown. This site has {{NUMBEROFARTICLES}} articles.
Below, the level of speculation is shown for each item. Manipulating hypotheses, some of the ideas turn out to be more or less distant from our reality. Thinking "It's possible" and not "I believe / I affirm" is my bias. And if certain possibilities exist, they must be considered accordingly to their probabilities of existence.

== Latest articles published ==

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! Date
! Description
! Specul.
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| 2026.02
| '''[[Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection]]'''. Spatial point pattern modeling of GEIPAN PAN D: nuclear and polluted sites remain significant; adding a territorial proxy based on identity voting (2012) explains part of the residual structure and suggests a parallel sociological dimension (proxy-level, with caveats). #Methodology #SpatialStatistics #UAP
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| 2025.12
| '''[https://zenodo.org/records/17891522 Meta-Connective Physics]'''. This paper presents a theoretical framework for the physics of networks and information: a discrete, network-based architecture in which space, time, matter, information, and coherence emerge as angular projections of a single invariant relational tension field Λ₀ and a fundamental angle Θ. Reality is modeled as a lattice of Relational Tension Quanta (RTQs), each carrying a bipolar tension Λ = Λᴾ + iΛᴵ, where Λᴾ encodes metric stiffness (curvature, inertia) and Λᴵ encodes informational coherence (phase alignment). The angular variable Θ distributes Λ₀ between its physical and informational components and generates key observable quantities, including c, ħ, G, and α, as emergent projections rather than primitive constants.
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| 2025.10
| '''[[The guardians of the gradient]]'''. A poetic tribute to those who bear the tension of the world so that consciousness may grow and rise — here on Earth, and perhaps… throughout the universe.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/From%20Extraordinary%20Testimonies%20to%20Dream%20Sellers%20%E2%80%93%20The%20Role%20of%20Collective%20Consciousness.pdf In Search of Answers: From Extraordinary Testimonies to Dream Sellers – The Role of Collective Consciousness]'''.This document provides an analysis of phenomena related to altered states of consciousness, particularly so-called "CE5". Given the current drift of the UAP topic towards mysticism, it has become urgent to clarify certain practices and expose the methods used by what I call "dream sellers"—figures who exploit the phenomenon by leveraging the illusion of expertise and dubious techniques. This document thoroughly examines the influence of cognitive biases and the effect of autosuggestion in these approaches. Beyond this necessary critique, the goal is also to offer explanatory leads for some perplexing phenomena, such as those related to Skinwalker Ranch. This is why, in the second part, I explore the hypothetical concept of Collective Consciousness and its possible role in shaping and perceiving Extraordinary Phenomena.
What connections can be made between perceived forms and human emotions? How do feedback mechanisms influence these manifestations?
I conclude by exploring a multidisciplinary scientific approach, aiming to better understand these phenomena and move beyond the overly simplistic explanations that surround them.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf Shadow In The Sky.The Drones of The New Jersey]'''
While revisiting recent developments in the U.S., this presentation is, above all, methodological: it aims to demonstrate that we are not powerless when faced with the unknown. Every phenomenon, no matter how enigmatic, can be deconstructed and analyzed. This is an opportunity to introduce key concepts used by GEIPAN, such as strangeness and consistency.
But beyond methodology, this is also a crucial reminder: we all know that Unidentified Aerial Phenomena (UAP) pose significant challenges for airspace security. Yet, they raise an even more fundamental question—are these manifestations the signature of non-human intelligences operating around our planet? As our technological capabilities advance, the possibility of detecting intelligent signals—whether within our own atmosphere or beyond—steadily increases. The probability of proving the existence of non-human intelligence is not zero, and it grows with each passing year. Such a revelation would mark the dawn of a new era for humanity, one defined by an unprecedented cultural and societal upheaval.
'''In the face of this growing hypothesis, should governments remain passive, simply waiting for such a cultural shock to unfold?'''
It is a question worth asking. The current conventional response remains: "We see no evidence that these unidentified objects in our skies pose a threat."
A convenient reduction of information. But how different is this from a police officer responding to an emergency call by saying: "We see no evidence that the stranger sitting in your kitchen poses a threat. Sleep well."
By understanding the stakes at hand, we can prepare for a future where humanity may one day engage with other civilizations. Until then, in a pragmatic and forward-thinking approach, we must unite individuals in a collective effort to research and understand—fostering a spirit of openness, humility, and collaboration.#Methodology
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| 2024.12
| [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ A game of life with Genetic Algorithms]. The emergence of complex phenomena within Conway’s Game of Life is nothing short of fascinating. Did you know that, using nothing but the game’s fundamental rules, it is theoretically possible to construct a fully functional computer? It is indeed conceivable, but not something that could happen by mere chance. Left to randomness alone, you would almost certainly never achieve it. So, the real question is: can we subtly guide the game toward such an outcome?
I believe the answer is yes, by structuring it in such a way as to favor the mechanisms of emergence. The approach is twofold: 1/ Granting cells autonomy, by embedding within them their own reproduction rules, rather than having them dictated by the environment. 2/ Allowing cells to transmit their genetic code to their descendants, creating a form of inheritance. By following this approach, one can fully adhere to the original rules of the Game of Life while introducing meaningful variations. Very quickly, intriguing structures begin to emerge, like the one attached here—self-organized, layered, and evolving across different levels of complexity. To bring complexity to life, one must work at the interfaces—those delicate boundaries where scales shift and orders break, fostering cooperation between cells in such a way that new, higher-order structures emerge, more organized than the underlying patterns that preceded them. This [https://github.com/michaelvaillant/genelife little project], developed in JavaScript, is now available on GitHub for exploration.
Some configurations:
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=96716 Factory], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=79273 3 species], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=6131 2 species], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=56166 Simple lab], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=80918 Reconfigurable lab 1],
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=88520 Reconfigurable lab 2]. Find more each time you refresh the page!
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| 2022.11
| [[Methodology of Analysis of Unexplained Phenomena|Methodology of Investigation of Unexplained Phenomena]]. To get out of the epistemological quarrels linked to Unexplained Phenomena, presentation of a method of objectification of information which makes it possible to measure the reliability of the explanatory hypotheses envisaged, to evaluate the degree of unknown of a phenomenon and to quantify it. Notions of [[Quantity of Information]], [[Reliability]], [[Strangeness]] and [[Consistency]]. #UAP Investigation
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| 2022.10
| [[Research Strategy on Unexplained Aerospace Phenomena]]: presentation of the research strategy carried out on U-Sphere during the Vertical Project conference on 10/16/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[Is LaMDA Sentient?]] What follows is an amazing exchange with an Artificial Intelligence which demonstrates sufficient capacity for empathy and sensitivity to question about the recent progresses made in this domain. And certainly the public is not sufficiently aware of them!
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|A boat flying in the air?]] When the scientific press loses its critical spirit. Without filter, the medias a relaying an information about a photo taken in incredible conditions. "Fata Morgana!" They all shout repeatedly. Having the impression of doing well, the critical spirit has however flown away: no one is immune to bias...
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| 2015.10
| [[About_the_delicate_neutrality_of_investigations_of_UFO/UAP | On the difficult neutrality of UFO / UAP investigations]]. What fundamental differences between “believing” and “skeptical” approaches and the difficulties inherent in each of them?
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| 2015.10
| [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP | Can we really prove the exogenous origin of certain UFO (s)?]] In the form of a provocative question, I address the context of the work carried out in recent years and how far we have come since. How can this work help us better understand the phenomenon? With new results highlighting or reinforcing certain avenues of reflection.
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| 2015.06
| [[Harmony, _Beaut%C3%A9_et_Justice | Is it fair to naturally prefer the beautiful?]] Is it moral to rule out certain harmonious forms to the detriment of malfunctioning forms? What about this natural propensity?
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| 2015.04
| [[«_LAKE_CHAUVET_»_EGLISENEUVE-D’ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analysis and attempt at 3D reconstruction of 4 photographs taken by André Frégnale, geological engineer, near lake Chauvet (Puy-de - Dome), 18 of July of 1952. This case is one of the famous French cases and for the moment resistant to analysis (article not completed).]]
* As a bonus, [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php a small 3D analysis program] developed for this study.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015 | Atmospheric reentry of 03/15/2015]], at 8:40 pm hundreds of witnesses observed a huge fireball from Belgium, France, Germany and finally the Swiss.
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| 2015.03
| [[Atmospheric_reentry_of_05-11-1990 | Atmospheric Reentry, November 5, 1990]], Thousands of people observe an atmospheric reentry of an exceptional magnitude above France. These people will think it's a massive UFO spacecraft! This is a detailed reconstitution of this event.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 List of drones overflights of nuclear sites], very good work from [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau] . But what types of drones were they? We do not know. Does this mean that there are no doubts? Y. Rousselet (Greenpeace) to add: "These objects that everyone is talking about but that nobody wants to show".
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| 2014.08
| [[UFOs_and_the_Third_Reich_-_The_Road_to_Agartha#UFOs_and_the_Third_Reich_-_The_Road_to_Agartha| UFOs and the third reich (the road to Agartha)]]: evocation of the escape of the Nazis in 1946 and of a passage under the Antarctic continent for the under -marines. Recent Antarctic subglacial maps do not seem to exclude this.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves | Experiment on dreams]] conducted by psychologist Richard Wiseman. A short - instructive - comparison between the dreams of men and women reveals our psyche and the values that drive us.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin | The Shroud of Turin]]: would a fake have been made at the beginning of the 20th century? The "ummites" and "crop-circles makers" denounce.
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| 2010.10
| [[Table_chronologique_des_Crop-Circles # La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere | Chronological table of Crop-Circles]]: synthesis of anthropogenic symbols. Update on the work of Carl Calleman.
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| 2010.09
| [[Crop_circles_2010 _-_ pr%C3%A9visions | Crop circles 2010 - forecasts]]: attempt to anticipate certain crop circles due to occur this year.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil | Correlation of UFO observations with the Sun]] out of 17714 observations is there a correlation with the sun? No clear evidence. However, frequency analysis indicates that the phenomenon appears to behave like a supervised learning system.
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== Main articles ==

To facilitate your reading, if you are new to U-Sphere, the table below lists the other main articles. They generally allowed me to discover a new fact or original or unpublished information.

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! Date
! Description
! Spécul.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil | Is there a correlation of UFO observations with the Sun?]]: Out of 17714 observations is there a correlation with the sun? No clear evidence. However, frequency analysis indicates that the phenomenon appears to behave like a supervised learning system.
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| 2010.04
| [[Solar systemic risk, earthquakes and power law‎s|Solar systemic risk and power laws]]. Question on the nature of solar risk and its link with earthquakes.
| 1/5
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| 2010.02
| [[Eschatologie_crois%C3%A9e | Cross eschatology]]: crossing of information and 'hard core' of prophecies. Emergence of a coherence? (05/07/09)
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| 2009.08
| [[Com%C3%A8tes_et_Plan%C3%A8te_X | Comets and Planet X]] defects in the distribution density of comets from remote regions of the solar system
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| 2009.06
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=M%C3%A9thodologie_de_calcul_des_dates_pass%C3%A9es_associ%C3%A9es_aux_Crops_Circles Methodology for calculating past dates associated with Crops Circles]: a model accurate to within 10 ^ -3 year?
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| 2008.18
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Etchilhampton_Hill,_Wiltshire,_Crop_circle_en_forme_de_croix Etchilhampton Hill, Wiltshire, Crop circle in the shape of a cross]: an anticipated new type of crop circles.
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| 2008.13
| [[Futurama]] an essay to describe the future world: towards a world of lights or a world of darkness?
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| 2008.06
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Basculement_brutal_du_climat_%C3%A0_la_fin_de_la_derni%C3%A8re_%C3%A8re_glaciaire Abrupt change in climate at the end of the last ice age], Holocene and Crops-Circles.
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| 2007.24
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles:_impossibles_scénarios Crop circles: impossible scenarios]: the José Argüelles hypothesis
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| 2007.08
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_Circles_et_protohistoire_humaine The Crop Circles makers tell us the film of the protohistory of man]
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| 2007.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_Circles:010814_Chilbolton The surprising example of Chilbolton]: The bottom line? [http://crop.u-sphere.com/index.php?title=Notes]
| 2/5
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| 2007.06
| [[Nazca_Lines|Nazca: a network listening to "mountain anger"?]] [8/27 Update] Additional note on pulsars added.
| 3/5
|}

More complete list of [[Articles classified by chronology|articles classified by chronology]].

===Speculative level===
0: None / Data / Information / News
 1: Consensus, moot points
 2: No clear consensus
 3: Open
 4: Improbable, manipulation of open ideas and reflections, possibly leading to new hypotheses
 5: Highly speculative even romantic :)

'''remark:''' Following a crash of the hard drive of the server that hosted this site, U-Sphere was unavailable for almost a year and a half. Unfortunately, I was unable to recover the raw data from updates made between 2012 and 2019. To date I only have copies of the missing articles in the form of texts and images which will be gradually restored to their original state. The older articles (currently present) correspond to a low level backup that I made a long time ago...

<table style="width:100%"><tr><td bgcolor=#000000 align="center">
[[image:2001-1.jpg|center]]

 
We all receive in the cradle the beliefs of our tribe in tattoo. 
The mark may seem superficial, but it is deep. 
To cling to it is to remain a prisoner of ignorance, a night for the mind, with no moon nor stars. 
<a href="http://www.u-sphere.com/index.php?title=Posture_face_au_savoir"> What posture in the face of a disruptive knowledge?</a>

</td></tr>
</table>

Unknown, Future, Environment and Systemic

2026-03-02T22:41:01Z

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__NOTOC__ __NOEDITSECTION__
'''Welcome onto U-Sphere!''' U-Sphere is a wiki that deals with Environment, Systems (ecosystemology!), Future and Unknown. This site has {{NUMBEROFARTICLES}} articles.
Below, the level of speculation is shown for each item. Manipulating hypotheses, some of the ideas turn out to be more or less distant from our reality. Thinking "It's possible" and not "I believe / I affirm" is my bias. And if certain possibilities exist, they must be considered accordingly to their probabilities of existence.

== Latest articles published ==

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! Description
! Specul.
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| 2026.02
| '''[[Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection]]'''. Spatial point pattern modeling of GEIPAN PAN D: nuclear and polluted sites remain significant; adding a territorial proxy based on identity voting (2012) explains part of the residual structure and suggests a parallel sociological dimension (proxy-level, with caveats). #Methodology #SpatialStatistics #UAP
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| 2025.12
| '''[https://zenodo.org/records/17891522 Meta-Connective Physics]'''. This paper presents a theoretical framework for the physics of networks and information: a discrete, network-based architecture in which space, time, matter, information, and coherence emerge as angular projections of a single invariant relational tension field Λ₀ and a fundamental angle Θ. Reality is modeled as a lattice of Relational Tension Quanta (RTQs), each carrying a bipolar tension Λ = Λᴾ + iΛᴵ, where Λᴾ encodes metric stiffness (curvature, inertia) and Λᴵ encodes informational coherence (phase alignment). The angular variable Θ distributes Λ₀ between its physical and informational components and generates key observable quantities, including c, ħ, G, and α, as emergent projections rather than primitive constants.
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| 2025.10
| '''[[The guardians of the gradient]]'''. A poetic tribute to those who bear the tension of the world so that consciousness may grow and rise — here on Earth, and perhaps… throughout the universe.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/From%20Extraordinary%20Testimonies%20to%20Dream%20Sellers%20%E2%80%93%20The%20Role%20of%20Collective%20Consciousness.pdf In Search of Answers: From Extraordinary Testimonies to Dream Sellers – The Role of Collective Consciousness]'''.This document provides an analysis of phenomena related to altered states of consciousness, particularly so-called "CE5". Given the current drift of the UAP topic towards mysticism, it has become urgent to clarify certain practices and expose the methods used by what I call "dream sellers"—figures who exploit the phenomenon by leveraging the illusion of expertise and dubious techniques. This document thoroughly examines the influence of cognitive biases and the effect of autosuggestion in these approaches. Beyond this necessary critique, the goal is also to offer explanatory leads for some perplexing phenomena, such as those related to Skinwalker Ranch. This is why, in the second part, I explore the hypothetical concept of Collective Consciousness and its possible role in shaping and perceiving Extraordinary Phenomena.
What connections can be made between perceived forms and human emotions? How do feedback mechanisms influence these manifestations?
I conclude by exploring a multidisciplinary scientific approach, aiming to better understand these phenomena and move beyond the overly simplistic explanations that surround them.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf Shadow In The Sky.The Drones of The New Jersey]'''
While revisiting recent developments in the U.S., this presentation is, above all, methodological: it aims to demonstrate that we are not powerless when faced with the unknown. Every phenomenon, no matter how enigmatic, can be deconstructed and analyzed. This is an opportunity to introduce key concepts used by GEIPAN, such as strangeness and consistency.
But beyond methodology, this is also a crucial reminder: we all know that Unidentified Aerial Phenomena (UAP) pose significant challenges for airspace security. Yet, they raise an even more fundamental question—are these manifestations the signature of non-human intelligences operating around our planet? As our technological capabilities advance, the possibility of detecting intelligent signals—whether within our own atmosphere or beyond—steadily increases. The probability of proving the existence of non-human intelligence is not zero, and it grows with each passing year. Such a revelation would mark the dawn of a new era for humanity, one defined by an unprecedented cultural and societal upheaval.
'''In the face of this growing hypothesis, should governments remain passive, simply waiting for such a cultural shock to unfold?'''
It is a question worth asking. The current conventional response remains: "We see no evidence that these unidentified objects in our skies pose a threat."
A convenient reduction of information. But how different is this from a police officer responding to an emergency call by saying: "We see no evidence that the stranger sitting in your kitchen poses a threat. Sleep well."
By understanding the stakes at hand, we can prepare for a future where humanity may one day engage with other civilizations. Until then, in a pragmatic and forward-thinking approach, we must unite individuals in a collective effort to research and understand—fostering a spirit of openness, humility, and collaboration.#Methodology
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| 2024.12
| [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ A game of life with Genetic Algorithms]. The emergence of complex phenomena within Conway’s Game of Life is nothing short of fascinating. Did you know that, using nothing but the game’s fundamental rules, it is theoretically possible to construct a fully functional computer? It is indeed conceivable, but not something that could happen by mere chance. Left to randomness alone, you would almost certainly never achieve it. So, the real question is: can we subtly guide the game toward such an outcome?
I believe the answer is yes, by structuring it in such a way as to favor the mechanisms of emergence. The approach is twofold: 1/ Granting cells autonomy, by embedding within them their own reproduction rules, rather than having them dictated by the environment. 2/ Allowing cells to transmit their genetic code to their descendants, creating a form of inheritance. By following this approach, one can fully adhere to the original rules of the Game of Life while introducing meaningful variations. Very quickly, intriguing structures begin to emerge, like the one attached here—self-organized, layered, and evolving across different levels of complexity. To bring complexity to life, one must work at the interfaces—those delicate boundaries where scales shift and orders break, fostering cooperation between cells in such a way that new, higher-order structures emerge, more organized than the underlying patterns that preceded them. This [https://github.com/michaelvaillant/genelife little project], developed in JavaScript, is now available on GitHub for exploration.
Some configurations:
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=96716|Factory], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=79273|3 species], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=6131|2 species], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=56166|Simple lab], [https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=80918|Reconfigurable lab 1],
[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/?seed=88520|Reconfigurable lab 2]. Find more!
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| 2022.11
| [[Methodology of Analysis of Unexplained Phenomena|Methodology of Investigation of Unexplained Phenomena]]. To get out of the epistemological quarrels linked to Unexplained Phenomena, presentation of a method of objectification of information which makes it possible to measure the reliability of the explanatory hypotheses envisaged, to evaluate the degree of unknown of a phenomenon and to quantify it. Notions of [[Quantity of Information]], [[Reliability]], [[Strangeness]] and [[Consistency]]. #UAP Investigation
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| 2022.10
| [[Research Strategy on Unexplained Aerospace Phenomena]]: presentation of the research strategy carried out on U-Sphere during the Vertical Project conference on 10/16/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[Is LaMDA Sentient?]] What follows is an amazing exchange with an Artificial Intelligence which demonstrates sufficient capacity for empathy and sensitivity to question about the recent progresses made in this domain. And certainly the public is not sufficiently aware of them!
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|A boat flying in the air?]] When the scientific press loses its critical spirit. Without filter, the medias a relaying an information about a photo taken in incredible conditions. "Fata Morgana!" They all shout repeatedly. Having the impression of doing well, the critical spirit has however flown away: no one is immune to bias...
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| 2015.10
| [[About_the_delicate_neutrality_of_investigations_of_UFO/UAP | On the difficult neutrality of UFO / UAP investigations]]. What fundamental differences between “believing” and “skeptical” approaches and the difficulties inherent in each of them?
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| 2015.10
| [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP | Can we really prove the exogenous origin of certain UFO (s)?]] In the form of a provocative question, I address the context of the work carried out in recent years and how far we have come since. How can this work help us better understand the phenomenon? With new results highlighting or reinforcing certain avenues of reflection.
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| 2015.06
| [[Harmony, _Beaut%C3%A9_et_Justice | Is it fair to naturally prefer the beautiful?]] Is it moral to rule out certain harmonious forms to the detriment of malfunctioning forms? What about this natural propensity?
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| 2015.04
| [[«_LAKE_CHAUVET_»_EGLISENEUVE-D’ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analysis and attempt at 3D reconstruction of 4 photographs taken by André Frégnale, geological engineer, near lake Chauvet (Puy-de - Dome), 18 of July of 1952. This case is one of the famous French cases and for the moment resistant to analysis (article not completed).]]
* As a bonus, [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php a small 3D analysis program] developed for this study.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015 | Atmospheric reentry of 03/15/2015]], at 8:40 pm hundreds of witnesses observed a huge fireball from Belgium, France, Germany and finally the Swiss.
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| 2015.03
| [[Atmospheric_reentry_of_05-11-1990 | Atmospheric Reentry, November 5, 1990]], Thousands of people observe an atmospheric reentry of an exceptional magnitude above France. These people will think it's a massive UFO spacecraft! This is a detailed reconstitution of this event.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 List of drones overflights of nuclear sites], very good work from [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau] . But what types of drones were they? We do not know. Does this mean that there are no doubts? Y. Rousselet (Greenpeace) to add: "These objects that everyone is talking about but that nobody wants to show".
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| 2014.08
| [[UFOs_and_the_Third_Reich_-_The_Road_to_Agartha#UFOs_and_the_Third_Reich_-_The_Road_to_Agartha| UFOs and the third reich (the road to Agartha)]]: evocation of the escape of the Nazis in 1946 and of a passage under the Antarctic continent for the under -marines. Recent Antarctic subglacial maps do not seem to exclude this.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves | Experiment on dreams]] conducted by psychologist Richard Wiseman. A short - instructive - comparison between the dreams of men and women reveals our psyche and the values that drive us.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin | The Shroud of Turin]]: would a fake have been made at the beginning of the 20th century? The "ummites" and "crop-circles makers" denounce.
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| 2010.10
| [[Table_chronologique_des_Crop-Circles # La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere | Chronological table of Crop-Circles]]: synthesis of anthropogenic symbols. Update on the work of Carl Calleman.
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| 2010.09
| [[Crop_circles_2010 _-_ pr%C3%A9visions | Crop circles 2010 - forecasts]]: attempt to anticipate certain crop circles due to occur this year.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil | Correlation of UFO observations with the Sun]] out of 17714 observations is there a correlation with the sun? No clear evidence. However, frequency analysis indicates that the phenomenon appears to behave like a supervised learning system.
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== Main articles ==

To facilitate your reading, if you are new to U-Sphere, the table below lists the other main articles. They generally allowed me to discover a new fact or original or unpublished information.

{| class="wikitable sortable"
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! Date
! Description
! Spécul.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil | Is there a correlation of UFO observations with the Sun?]]: Out of 17714 observations is there a correlation with the sun? No clear evidence. However, frequency analysis indicates that the phenomenon appears to behave like a supervised learning system.
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| 2010.04
| [[Solar systemic risk, earthquakes and power law‎s|Solar systemic risk and power laws]]. Question on the nature of solar risk and its link with earthquakes.
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| 2010.02
| [[Eschatologie_crois%C3%A9e | Cross eschatology]]: crossing of information and 'hard core' of prophecies. Emergence of a coherence? (05/07/09)
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| 2009.08
| [[Com%C3%A8tes_et_Plan%C3%A8te_X | Comets and Planet X]] defects in the distribution density of comets from remote regions of the solar system
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| 2009.06
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=M%C3%A9thodologie_de_calcul_des_dates_pass%C3%A9es_associ%C3%A9es_aux_Crops_Circles Methodology for calculating past dates associated with Crops Circles]: a model accurate to within 10 ^ -3 year?
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| 2008.18
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Etchilhampton_Hill,_Wiltshire,_Crop_circle_en_forme_de_croix Etchilhampton Hill, Wiltshire, Crop circle in the shape of a cross]: an anticipated new type of crop circles.
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| 2008.13
| [[Futurama]] an essay to describe the future world: towards a world of lights or a world of darkness?
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| 2008.06
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Basculement_brutal_du_climat_%C3%A0_la_fin_de_la_derni%C3%A8re_%C3%A8re_glaciaire Abrupt change in climate at the end of the last ice age], Holocene and Crops-Circles.
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| 2007.24
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles:_impossibles_scénarios Crop circles: impossible scenarios]: the José Argüelles hypothesis
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| 2007.08
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_Circles_et_protohistoire_humaine The Crop Circles makers tell us the film of the protohistory of man]
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| 2007.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_Circles:010814_Chilbolton The surprising example of Chilbolton]: The bottom line? [http://crop.u-sphere.com/index.php?title=Notes]
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| 2007.06
| [[Nazca_Lines|Nazca: a network listening to "mountain anger"?]] [8/27 Update] Additional note on pulsars added.
| 3/5
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More complete list of [[Articles classified by chronology|articles classified by chronology]].

===Speculative level===
0: None / Data / Information / News
 1: Consensus, moot points
 2: No clear consensus
 3: Open
 4: Improbable, manipulation of open ideas and reflections, possibly leading to new hypotheses
 5: Highly speculative even romantic :)

'''remark:''' Following a crash of the hard drive of the server that hosted this site, U-Sphere was unavailable for almost a year and a half. Unfortunately, I was unable to recover the raw data from updates made between 2012 and 2019. To date I only have copies of the missing articles in the form of texts and images which will be gradually restored to their original state. The older articles (currently present) correspond to a low level backup that I made a long time ago...

<table style="width:100%"><tr><td bgcolor=#000000 align="center">
[[image:2001-1.jpg|center]]

 
We all receive in the cradle the beliefs of our tribe in tattoo. 
The mark may seem superficial, but it is deep. 
To cling to it is to remain a prisoner of ignorance, a night for the mind, with no moon nor stars. 
<a href="http://www.u-sphere.com/index.php?title=Posture_face_au_savoir"> What posture in the face of a disruptive knowledge?</a>

</td></tr>
</table>

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-03-02T16:55:57Z

Uadmin:

<div class="header">
<meta property="og:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
<meta name="header:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
</div>
'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
__NOTOC__ __NOEDITSECTION__ __INDEX__
==À la une==

{| class="wikitable"
{| class="wikitable sortable"
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! Date
! Description
! Specul.
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| 2026.02
| '''[[Analyse_du_Point_Spatial,_Vote_Identitaire_et_PANs:_la_Connexion_Cachée|Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée]]'''. En 2012, en analysant les données sur les PAN j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai attendu 10 ans avant de la publier #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10
| '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
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| 2025.10
| '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02
| '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife2/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? C'est effectivement envisageable, mais il faut la main de l'homme. Par "hasard" vous n'y arriverez probablement jamais. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
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| 2022.11
| '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. #UAP Investigation
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| 2022.10
| '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| 2015.10
| '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10
| [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06
| [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04
| [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08
| [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| 2010.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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|}

'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T15:32:30Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' 

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc nécessairement avec les '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé à son responsable de mener une étude utilisant cette base de données unique.
En effet il s'agit de l'une des rares bases au monde dont les données sont '''réparties de façon homogène dans l’espace''' (l’« espace » étant ici le territoire français) : pendant près de 40 ans les témoignages avaient été collectés et remontés par l'entremise de la gendarmerie et ce de manière uniforme sur le territoire Français.
Cela permettait donc de tester l’existence de corrélations environnementales avec les phénomènes inexpliqués, et en particulier les « PAN D »: ce sont '''les phénomènes classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Elle fut largement achevée au cours de l'année 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu véritablement reconstituer la distribution des PAN D sur le territoire français : '''donnez moi la distribution des sites liés à l'activité nucléaire, les lieux pollués et la densité de population et je vous dirai ou vous aurez des "hot spots"'''.
Cependant ce modèle laissait aussi apparaître de curieux regroupements (clusters), des surdensités de phénomènes inexpliqués appelés '''résidus''', qui n'étaient pas absorbés par les trois variables précédentes (Fig. 2).
Ces amas n’étaient pas dispersées au hasard : ils se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen, dans certaines plaines et dans le nord de la France.

Cette distribution curieuse m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cela pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

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[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' 

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc nécessairement avec les '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé à son responsable de mener une étude utilisant cette base de données unique.
En effet il s'agit de l'une des rares bases au monde dont les données sont '''réparties de façon homogène dans l’espace''' (l’« espace » étant ici le territoire français) : pendant près de 40 ans les témoignages avaient été collectés et remontés par l'entremise de la gendarmerie et ce de manière uniforme sur le territoire Français.
Cela permettait donc de tester l’existence de corrélations environnementales avec les phénomènes inexpliqués, et en particulier les « PAN D »: ce sont '''les phénomènes classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Elle fut largement achevée au cours de l'année 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu véritablement reconstituer la distribution des PAN D sur le territoire français : '''donnez moi la distribution des sites liés à l'activité nucléaire, les lieux pollués et la densité de population et je vous dirai ou vous aurez des "hot spots"'''.
Cependant ce modèle laissait aussi apparaître de curieux regroupements (clusters), des surdensités de phénomènes inexpliqués appelés '''résidus''', qui n'étaient pas absorbés par les trois variables précédentes (Fig. 2).
Ces amas n’étaient pas dispersées au hasard : ils se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen, dans certaines plaines et dans le nord de la France.

Cette distribution curieuse m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T15:30:18Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' 

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc nécessairement avec les '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé à son responsable de mener une étude utilisant cette base de données unique.
En effet il s'agit de l'une des rares bases au monde dont les données sont '''réparties de façon homogène dans l’espace''' (l’« espace » étant ici le territoire français) : pendant près de 40 ans les témoignages avaient été collectés et remontés par l'entremise de la gendarmerie et ce de manière uniforme sur le territoire Français.
Cela permettait donc de tester l’existence de corrélations environnementales avec les phénomènes inexpliqués, et en particulier les « PAN D »: ce sont '''les phénomènes classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Elle fut largement achevée au cours de l'année 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu véritablement reconstituer la distribution des PAN D sur le territoire français : donnez moi la distribution des sites liés à l'activité nucléaire, les lieux pollués et la densité de population et je vous dirai ou vous aurez des "hot spots". Cependant ce modèle a aussi laissé apparaître de curieux amas (clusters) où des surdensités de phénomènes inexpliqués se produisaient encore — appelés '''résidus''' — et qui n'étaient pas absorbés par les trois variables précédentes (Fig. 2). Ces amas n’étaient pas dispersées au hasard. Ils se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

Cette distribution curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T15:25:42Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' 

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc nécessairement avec les '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé à son responsable de mener une étude utilisant cette base de données unique.
En effet il s'agit de l'une des rares bases au monde dont les données sont '''réparties de façon homogène dans l’espace''' (l’« espace » étant ici le territoire français) : pendant près de 40 ans les témoignages avaient été collectés et remontés par l'entremise de la gendarmerie et ce de manière uniforme sur le territoire Français.
Cela permettait donc de tester l’existence de corrélations environnementales avec les phénomènes inexpliqués, et en particulier les « PAN D »: ce sont '''les phénomènes classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Elle fut largement achevée au cours de l'année 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T15:24:59Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' 

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc nécessairement avec les '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé à son responsable de mener une étude utilisant cette base de données unique.
En effet il s'agit de l'une des rares bases au monde dont les données sont '''réparties de façon homogène dans l’espace''' (l’« espace » étant ici le territoire français) : pendant près de 40 ans les témoignages avaient été collectés et remontés par l'entremise de la gendarmerie et ce de manière uniforme sur le territoire Français.
Cela permettait donc de tester l’existence de corrélations environnementales avec les phénomènes inexpliqués, et en particulier les « PAN D »: ce sont '''les phénomènes classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». L'étude fut largement terminée en 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T15:21:04Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' 

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc nécessairement avec les '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant cette base de données unique.
En effet, de l'une des rares bases au monde dont les données sont '''réparties de façon homogène dans l’espace''' (l’« espace » étant ici le territoire français) : par l'entremise de la gendarmerie les cas arrivent au GEIPAN de manière assez uniforme où que vous soyez situé en France.
Cela permettait donc de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». Pour rappel, '''les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». L'étude fut largement terminée en 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

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[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' 

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc nécessairement avec les '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». L'étude fut largement terminée en 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T15:16:52Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' 

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». L'étude fut largement terminée en 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T15:16:09Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?'''

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». L'étude fut largement terminée en 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-03-02T15:15:01Z

Uadmin:

<div class="header">
<meta property="og:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
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</div>
'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
__NOTOC__ __NOEDITSECTION__ __INDEX__
==À la une==

{| class="wikitable"
{| class="wikitable sortable"
|-
! Date
! Description
! Specul.
|-
| 2026.02
| '''[[Analyse_du_Point_Spatial,_Vote_Identitaire_et_PANs:_la_Connexion_Cachée|Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée]]'''. En 2012, en analysant les données sur les PAN j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai attendu 10 ans avant de la publier #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10
| '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
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| 2025.10
| '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
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| 2025.02
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02
| '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? C'est effectivement envisageable, mais il faut la main de l'homme. Par "hasard" vous n'y arriverez probablement jamais. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
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| 2022.11
| '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. #UAP Investigation
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| 2022.10
| '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06
| [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02
| [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07
| '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| 2015.10
| '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10
| [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06
| [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04
| [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03
| [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08
| [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01
| [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12
| [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| 2010.10
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09
| [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08
| [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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|}

'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T14:21:02Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude : la mathématique du point spatial. Cette étude fut d'ailleurs intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». L'étude fut largement terminée en 2012, mais entre délais administratifs et contraintes universitaires, elle n’a mise en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T14:19:19Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques adaptés à ce type d'étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à ce modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-03-02T13:16:47Z

Uadmin:

<div class="header">
<meta property="og:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
<meta name="header:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
</div>
'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
__NOTOC__ __NOEDITSECTION__ __INDEX__
==À la une==

{| class="wikitable"
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| 2026.02 '''[[Analyse_du_Point_Spatial,_Vote_Identitaire_et_PANs:_la_Connexion_Cachée|Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée]]'''. En 2012, en analysant les données sur les PAN j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai attendu 10 ans avant de la publier #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10 '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
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| 2025.10 '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
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| 2025.02 '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12 '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02 '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12 '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? C'est effectivement envisageable, mais il faut la main de l'homme. Par "hasard" vous n'y arriverez probablement jamais. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
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| 2022.11 '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. #UAP Investigation
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| 2022.10 '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06 [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02 [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07 '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| 2015.10 '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10 [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06 [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04 [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03 [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03 [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01 [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08 [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01 [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12 [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| 2010.10 [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09 [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08 [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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|}

'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-03-02T13:04:31Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

==='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ===

'''Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ?''' En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à l'équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012. L'idée était de tester si cela pouvait constituer un bon proxy, une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale.
Au passage, il faut être très clair : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

===Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?===

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-27T00:52:20Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

=='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ==

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un data-scientist, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

==Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?==

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Cartographie des Evenements

2026-02-26T18:57:05Z

Uadmin:

[[image:Qualification.gif|frame|left]]

Sur la carte ci-dessous les points jaunes représentent les événements enregistrés en base de donnée. En zoomant suffisament il est possible de cliquer sur les points et afin d'obtenir la fiche associée.

La présence majoritaire de points sur les pays anglophones provient du fait que la base de données utilisée a été celle du NUFORC (données en anglais).

'''Commandes de déplacement''':

* '''CTRL + clic''' : zoom avant
* '''SHFT + clic''' : zoom arrière
* '''clic''' : repositionnement
* '''clic sur les événements''' (points jaunes): il n'est possible qu'à partir d'un niveau de zoom égal ou inférieur à 12'''

[https://www.u-sphere.com/maps/map.php Cartographie des événements (pleine page)]

<iframe src="https://www.u-sphere.com/maps/map.php?zf=2" frameborder="0" width=900 height=820></iframe>

A terme:

* les données (d'observations) seront dynamiquement demandées au serveur,
* utilisation de la molette et du drag & drop pour l'IHM.

Cartographie des Evenements

2026-02-26T18:55:38Z

Uadmin:

[[image:Qualification.gif|frame|left]]

Sur la carte ci-dessous les points jaunes représentent les événements enregistrés en base de donnée. En zoomant suffisament il est possible de cliquer sur les points et afin d'obtenir la fiche associée.

La présence majoritaire de points sur les pays anglophones provient du fait que la base de données utilisée a été celle du NUFORC (données en anglais).

'''Commandes de déplacement''':

* '''CTRL + clic''' : zoom avant
* '''SHFT + clic''' : zoom arrière
* '''clic''' : repositionnement
* '''clic sur les événements''' (points jaunes): il n'est possible qu'à partir d'un niveau de zoom égal ou inférieur à 12'''

[https://www.u-sphere.com/map.php Cartographie des événements (pleine page)]

<iframe src="https://www.u-sphere.com/map.php?zf=2" frameborder="0" width=900 height=820></iframe>

A terme:

* les données (d'observations) seront dynamiquement demandées au serveur,
* utilisation de la molette et du drag & drop pour l'IHM.

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-26T18:54:47Z

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__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

=='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ==

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

==Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?==

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-26T18:54:20Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

=='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ==

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. A l'époque, j'ai développé mon propre SIG ([[https://www.u-sphere.com/index.php?title=Cartographie_des_Evenements|Système d'Information Géographique pour cartographier les événéments]]) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

==Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?==

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-26T18:51:29Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

=='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ==

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere|projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. J’ai développé mon propre SIG (GIS) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

==Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?==

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-26T18:50:55Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

=='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ==

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le [[Projets_sur_U-Sphere projet U-Sphere]], un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. J’ai développé mon propre SIG (GIS) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

==Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?==

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-26T18:48:58Z

Uadmin:

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[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

=='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ==

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous n'êtes pas sans ignorer que l'un des thèmes récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le projet U-Sphere, un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. J’ai développé mon propre SIG (GIS) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

==Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?==

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

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[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

=='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ==

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous savez qu’un thème récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le projet U-Sphere, un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. J’ai développé mon propre SIG (GIS) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

==Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable identitaire ?==

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-26T18:47:01Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

=='''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' ==

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous savez qu’un thème récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le projet U-Sphere, un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. J’ai développé mon propre SIG (GIS) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

'''Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable ?'''

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

----
Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-26T18:46:40Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des PAN (2015)]]

'''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?'''

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les Phénomènes Aérospatiaux Non expliqués pour la France), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous savez qu’un thème récurrent de mes recherches est la relation entre les PAN et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le projet U-Sphere, un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. J’ai développé mon propre SIG (GIS) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les PAN. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des PAN classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les PAN de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (PAN A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les PAN D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (PAN A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des PAN sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (au hasard: les OVNIs), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les PAN :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux PAN — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des PAN peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’un des points méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (PAN A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A ne s'aligne pas du tout sur celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les OVNI méritent de s'y intéresser ? » à « Comment comprendre ce qu'est le phénomène OVNI ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

'''Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable ?'''

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que les aspects écologiques et sociétaux peuvent coexister dans la structure spatiale des observations de PAN— sans nécessairement interférer entre elles.

Au final, une structure non aléatoire, organisée, émerge au sein du bruit constitué par les centaines d'observations. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel qui a été développé à l'époque (et que j'ai modernisé) sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-02-26T18:30:43Z

Uadmin:

<div class="header">
<meta property="og:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
<meta name="header:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
</div>
'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
__NOTOC__ __NOEDITSECTION__ __INDEX__
==À la une==

{| class="wikitable"
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| 2026.02 '''[[Analyse_du_Point_Spatial,_Vote_Identitaire_et_PANs:_la_Connexion_Cachée|Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée]]'''. En 2012, en analysant les données sur les PAN j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai attendu 10 ans avant de la publier #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10 '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
| 0/5
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| 2025.10 '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
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| 2025.02 '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12 '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02 '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12 '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? C'est effectivement envisageable, mais il faut la main de l'homme. Par "hasard" vous n'y arriverez probablement jamais. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
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| 2022.11 '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. #UAP Investigation
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| 2022.10 '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06 [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02 [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07 '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| 2015.10 '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10 [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06 [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04 [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03 [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03 [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01 [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08 [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01 [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12 [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| 2010.10 [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09 [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08 [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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|}

'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-26T18:27:48Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des UAP (2015)]]

'''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?'''

Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour ? En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les UAP pour le gouvernement), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous savez qu’un thème récurrent de mes recherches est la relation entre les UAP (''Unidentified Anomalous Phenomena'') et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le projet U-Sphere, un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. J’ai développé mon propre SIG (GIS) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les UAP. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des UAP classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les UAP de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (UAP A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les UAP D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (UAP A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des UAP sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (disons : les UAP), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les UAP :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux UAP — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des UAP peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’une de nos étapes méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (UAP A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A prédit mal celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les UAP méritent un investissement ? » à « Comment acquérir des connaissances sur le phénomène UAP ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

'''Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable ?'''

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que des dimensions écologiques et sociétales peuvent coexister dans la structure spatiale des observations d’UAP — sans nécessairement interférer entre elles.

L’évidence est claire : une structure non aléatoire, organisée, existe au sein de l’inexpliqué. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Analyse du Point Spatial, Vote Identitaire et PANs: la Connexion Cachée

2026-02-26T18:24:57Z

Uadmin: Created page with "__NOTOC__ Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des UAP (2015) '''Les statistiques sp..."

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : intensité du vote identitaire (2012), Fig. 2 : intensité résiduelle des UAP (2015)]]

'''Les statistiques spatiales peuvent-elles révéler une structure cachée derrière les PAN ?''' Une structure dont personne ou presque n'a connaissance à ce jour.

En 2012, en analysant les données du [https://www.geipan.fr GEIPAN] (le GEIPAN est une unité du Centre National d’Études Spatiales chargée d’enquêter sur les UAP pour le gouvernement), j’ai mis en évidence une connexion si sensible que j’ai choisi d'attendre 10 ans avant d'en communiquer les résultats.

Si vous suivez mon travail — de mes premières publications aux plus récentes — vous savez qu’un thème récurrent de mes recherches est la relation entre les UAP (''Unidentified Anomalous Phenomena'') et les [[Systemic Environmental Risks|risques environnementaux systémiques]] via l’analyse de motifs (pattern analysis).

C’est pourquoi, dès 2005, j’ai commencé à construire le projet U-Sphere, un site conçu pour agréger des données et permettre des analyses croisées entre couches environnementales. J’ai développé mon propre SIG (GIS) et commencé à tester des hypothèses.

Du point de vue d’un informaticien, cette approche est l’un des points d’entrée clés pour comprendre les UAP. La raison est simple : d’un point de vue strictement logique, les phénomènes inexpliqués peuvent toujours être regroupés en trois catégories :

* Soit ils sont '''(a) endogènes''', produits par des conditions environnementales locales (du point de vue de l’observateur) (ex. feux follets, lanternes),
* Soit ils sont '''(b1) exogènes / actifs''': ils viennent de l’extérieur et interagissent avec l’environnement du témoin, transmettent ou collectent de l’information (ex. un drone),
* et/ou ils sont '''(b2) exogènes / passifs''': ils traversent l’environnement local sans interagir (ex. un météore, un avion).

Dans deux cas sur trois, le phénomène — quelle que soit son origine — a donc un lien avec l’environnement.

Donc oui : '''données spatiales'''.

C’est la raison pour laquelle, en 2009, en tant que consultant et après trois ans de travail sur la base GEIPAN, j’ai proposé de mener une étude utilisant ce jeu de données unique — dont les données étaient '''réparties de façon homogène dans l’espace''' et collectées depuis 1977 (l’« espace » étant ici le territoire français) — afin de tester l’existence de corrélations environnementales pour ce que nous appelons en France les « PAN D ». '''Les « PAN D » sont des UAP classés comme « non expliqués » après enquête'''.

Une fois le projet accepté par le Centre Spatial, j’ai contacté en 2010 des chercheurs du [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (un groupe de recherche en économie mathématique et quantitative). Mon objectif était de mobiliser des outils mathématiques de pointe pour notre étude, intitulée « [https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France] ». Entre délais administratifs et contraintes universitaires, l’étude était largement terminée en 2012, mais n’a été partagée en ligne qu’en 2015.

Pendant cette période, nous avons testé de nombreuses variables explicatives (covariables) afin de vérifier si les UAP de la base pouvaient avoir un lien (direct ou indirect) avec l’une des catégories suivantes : sites pollués, sites nucléaires, zones humides, ensoleillement, aéroports, forêts, ainsi que l’ensemble des phénomènes expliqués (UAP A) issus de la base elle-même.

Les résultats obtenus étaient très encourageants et nous avons été frappés par la significativité de ces nouveaux résultats :

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Résultats de la modélisation avec l’ensemble des covariables (2015)]]

À ma connaissance, c’était la première mise en évidence spatiale (par p-value) d’un lien statistique entre les UAP D (c.-à-d. « cas non expliqués après enquête ») et '''l’activité liée au nucléaire''' ou '''les sites pollués'''. Cela préfigure, près d’une décennie à l’avance, l’étude de 2023 de R. M. Medina et al. publiée dans [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), mais avec des différences fondamentales : Medina se concentre sur « l’opportunité de voir » du témoin (visibilité du ciel, pollution lumineuse), tandis que mon approche utilise les phénomènes identifiés (UAP A) comme groupe de contrôle pour isoler un signal indépendant des biais de déclaration et directement corrélé à des attracteurs environnementaux stratégiques.

Grâce à notre modèle, nous avons pu reconstituer la distribution des UAP sur le territoire français. Mais un « glitch » intrigant se cachait profondément dans le voile des données : le modèle laissait apparaître des amas (clusters) non expliqués — appelés '''résidus''' — qui restaient inexpliqués par les trois variables ci-dessus (Fig. 2). Ces zones n’étaient pas dispersées au hasard. Elles se concentraient principalement le long du littoral méditerranéen et dans le nord de la France.

La forme curieuse et concentrée de ces résidus m’a laissé face à une question : '''s’il existe encore une structure visible dans les résidus, quelle variable ai-je manquée ?'''

Et j’ai réfléchi à cette question pendant plusieurs semaines…

Puis un jour, en rentrant de l’école de ma fille en voiture, la réponse m’a frappé : et si la logique sous-jacente à ces motifs ondulatoires était celle d’un processus d’apprentissage supervisé de type « [https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval] » ? Un processus [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|que j’avais étudié auparavant]] où le phénomène semble économiser l’énergie afin de maintenir un faible rapport signal/bruit.

S’il existait, au fil du temps, un effort d’optimisation similaire — cherchant à injecter de l’information avec une énergie minimale — comment organiserais-je des cibles dans l’espace ?

Pour aider, on peut formaliser la question autrement :

Si je voulais élever le niveau moyen d’une population sur un sujet (disons : les UAP), qui devrais-je prioriser ? Les plus informés — ou les moins exposés ?

La réponse, du point de vue des théories de l’apprentissage, est contre-intuitive mais simple : les moins exposés. Les personnes ayant peu de connaissances préalables montrent souvent les gains initiaux les plus rapides ; ensuite, les gains deviennent plus difficiles et plus « coûteux ».

La question suivante s’est alors imposée, mécaniquement, en termes de diffusion possible d’un savoir sur les UAP :

Géographiquement, où se trouvent les populations les moins exposées aux idées liées aux UAP — ou les plus culturellement résistantes à celles-ci ?
Existe-t-il une variable territoriale — aussi imparfaite soit-elle — pouvant servir de proxy pour ces dynamiques
et correspondre à la carte des résidus ?

J’ai fini par envisager deux grandes directions sociologiques (toujours en parlant d’agrégats, jamais d’individus) :

* '''(A) une plus faible exposition à des idées diverses''' (souvent corrélée à un niveau d’éducation plus faible et à moins d’opportunités de mobilité/exposition),
* '''(B) des dynamiques identitaires plus insulaires — fort entre-soi (in-group belonging)''', où l’acceptation ou le rejet de certaines idées peut fonctionner comme un signal social.

Avec cette hypothèse forte en tête, j’ai proposé à mon équipe d’inclure des données du Front National (mouvement identitaire d’extrême droite) et les parts de vote pour [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] au second tour de l’élection présidentielle de 2012, afin de tester si cela pouvait constituer un bon proxy. C’était une manière robuste d’aligner nos résultats avec les dimensions sociologiques documentées en géographie électorale. Je veux être très explicite : il ne s’agit pas d’un jugement moral, et cela ne doit pas être interprété au niveau individuel (le biais écologique existe). C’est un proxy statistique au niveau territorial, rien de plus.

Nous avons eu de nombreuses discussions, et finalement nous avons choisi de ne pas inclure ces données… Le sujet des UAP peinait déjà à obtenir une légitimité scientifique ; ajouter une variable politique aurait probablement tué l’article avant même sa lecture — et aurait pu créer des problèmes pour le GEIPAN lui-même.

Bien sûr, on pourrait objecter qu’il s’agit d’un effet psychosocial. C’est précisément pour cela que l’une de nos étapes méthodologiques clés a été d’inclure les cas expliqués (UAP A) comme covariable dans le modèle : si une région produit simplement plus de signalements en général, des enquêtes compétentes devraient produire plus de A et plus de D ensemble. Or ce n’est pas ce que nous avons observé : la distribution spatiale des cas A prédit mal celle des cas D.

Cela implique aussi quelque chose d’important : les observations D ne sont pas « décidées » par les témoins. Ce qui produit les cas D semble avoir une structure qui n’est pas réductible au seul comportement de signalement.

Or, à mesure que le contexte mondial s’est déplacé vers une reconnaissance institutionnelle — marquée par la publication pionnière des archives GEIPAN en France (2007) puis par d’importants efforts de transparence au Royaume-Uni, au Chili, au Brésil et en Uruguay — l’environnement est aujourd’hui bien plus ouvert. Et plus récemment, avec la dynamique aux États-Unis, depuis la [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] (2020) jusqu’au bureau permanent de l’[https://www.aaro.mil/ AARO], l’enjeu est passé de « Est-ce que les UAP méritent un investissement ? » à « Comment acquérir des connaissances sur le phénomène UAP ? ». Je pense qu’il est enfin temps d’apporter mes propres résultats, volontairement provocateurs, à cette discussion mondiale.

'''Alors, que se passe-t-il quand on ajoute la covariable ?'''

Les données montrent exactement ce que j’attendais. Si l’on ne retient que les covariables significatives, le vote identitaire absorbe une partie de la variable « pollution » et dépasse le niveau de significativité du nucléaire :

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Modélisation mise à jour incluant le vote identitaire (résultats du second tour de la présidentielle 2012, voir Fig. 1 ci-dessus)]]

À travers ces nouveaux résultats, deux points m’ont marqué :

* '''le nucléaire demeure un canal spécifique''' (toujours significatif),
* le proxy ajouté est lui aussi hautement significatif — suggérant '''une dimension sociétale/culturelle parallèle''' qui ne « gomme » pas simplement le signal environnemental, et qui apparaît même plus robuste que la relation au nucléaire.

Autrement dit, ces résultats sont cohérents avec l’idée que des dimensions écologiques et sociétales peuvent coexister dans la structure spatiale des observations d’UAP — sans nécessairement interférer entre elles.

L’évidence est claire : une structure non aléatoire, organisée, existe au sein de l’inexpliqué. Il nous appartient maintenant de décider '''comment''' interpréter ce signal. Pour soutenir la transparence et favoriser la recherche, je partage le logiciel sur [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], en invitant chacun à reproduire ces tests ou à appliquer la méthodologie à d’autres jeux de données.

Pour celles et ceux qui souhaitent explorer le contexte plus large de mon travail — y compris l’analyse temporelle et le processus de « spaced retrieval » — vous pouvez lire un [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|article complet]] qui viendra compléter celui-ci, en explorant le « Où » autant que le « Quand » sur U-Sphere.

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Si vous souhaitez commenter, rendez-vous sur la [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion sur LinkedIn].

Inconnu, Futur, Environnement et Systémique

2026-02-26T18:17:44Z

Uadmin:

<div class="header">
<meta property="og:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
<meta name="description" content="U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence." />
<meta name="header:image" content="http://www.u-sphere.com/wiki/images/1/12/2001-1.jpg" />
</div>
'''Bienvenue sur U-Sphere'''. U-Sphere est un site qui parle d'inconnu, d'environnement, de systémique et de futur. Manipulant des hypothèses, certaines des idées évoquées s'avèrent plus ou moins éloignées de notre réalité. Penser "C'est possible" et non "Je crois/J'affirme" est mon parti pris. Cependant, si certaines possibilités existent, elles doivent être considérées à leur juste mesure, avec une grande prudence.
__NOTOC__ __NOEDITSECTION__ __INDEX__
==À la une==

{| class="wikitable"
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| 2026.02 '''[[Spatial_Point_Pattern_Analysis,_Identity-Based_Voting_and_UAPs:_The_Unknown_Connection|Analyse de motifs spatiaux, vote identitaire et PAN : le lien inattendu]]'''. Une analyse spatiale des PAN D (GEIPAN) : corrélations significatives avec le nucléaire et les sites pollués, et un proxy territorial (vote identitaire, 2012) qui absorbe une partie de la variable “pollution” et éclaire la structure des résidus. #Méthodologie #StatistiquesSpatiales #PAN
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| 2025.10 '''[[https://zenodo.org/records/17891522 Physique Meta-Connective]]'''. Ce document présente un cadre théorique pour une physique des réseaux et de l'information: une architecture discrète basée sur un réseau dans laquelle l'espace, le temps, la matière, l'information et la cohérence apparaissent comme des projections angulaires d'un seul champ de tension relationnelle invariant Λ₀ et d'un angle fondamental Θ. La réalité est modélisée comme un réseau de quanta de tension relationnelle (RTQ), chacun portant une tension bipolaire Λ = Λᴾ + iΛᴵ, où Λᴾ code la rigidité métrique (courbure, inertie) et Λᴵ code la cohérence informationnelle (alignement de phase). La variable angulaire Θ distribue Λ₀ entre ses composantes physiques et informationnelles et génère des quantités observables clés, notamment c, ħ, G et α, en tant que projections émergentes plutôt que constantes primitives.
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| 2025.10 '''[[Les gardiens du gradient]]'''. Un hommage poétique quant au rôle de ceux qui portent la tension du monde pour permettre à la conscience de croître et de s’élever, partout ici sur Terre, et peut-être ... dans l’univers.
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| 2025.02 '''[https://www.u-sphere.com/files/Des%20T%C3%A9moignages%20Extraordinaires%20aux%20Vendeurs%20de%20R%C3%AAves%20-%20Le%20r%C3%B4le%20de%20la%20Conscience%20Collective.pdf En Quête de Réponses : des Témoignages Extraordinaires aux Vendeurs de Rêves – Le rôle de la Conscience Collective]'''. Ce document propose une analyse des phénomènes en rapport avec les états de conscience modifiés, en particulier les RR5 (ou CE5). Face aux dérives actuelles du sujet PAN vers le mysticisme, il devient urgent de clarifier certaines pratiques et de mettre en lumière les méthodes employées par ceux que j’appelle les "vendeurs de rêves" : des figures qui exploitent le phénomène en jouant sur l’illusion d’expertise et des procédés douteux. Ce document examine en profondeur l’influence des biais cognitifs et l’effet de l’autosuggestion dans leurs approches.
Au-delà de cette critique nécessaire, il peut-être aussi d'offrir des pistes explicatives pour certains phénomènes déroutants comme ceux liés au Skinwalker Ranch. C'est pourquoi dans une seconde partie le concept hypothétique de Conscience Collective et son rôle possible dans la formation et la perception des Phénomènes Extraordinaires. Quels liens peut-on établir entre les formes perçues et les émotions humaines ? Comment les mécanismes de rétroaction influencent-ils ces manifestations ? Je conclus en explorant des pistes pour une approche scientifique pluridisciplinaire, visant à mieux comprendre ces phénomènes et à dépasser les explications trop simplistes qui les entourent.
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| 2024.12 '''[https://www.u-sphere.com/files/Shadows%20in%20the%20Sky.%20Unidentified%20Drones%20and%20the%20New%20Jersey%20Mystery,%20M.%20Vaillant.pdf/ Shadow In The Sky. Les Drones du New-Jersey]'''. Tout en revenant sur l'actualité US, l'objectif de cette présentation est d'abord méthodologique: démontrer que nous ne sommes pas démunis pour analyser l'inconnu, qu'il est toujours possible de "déconstruire" un phénomène pour l'analyser. C'est l'occasion ainsi de présenter des notions utilisées au GEIPAN telles que l'étrangeté ou la consistance. Il s'agit également d'un rappel essentiel : Nous savons tous que les enjeux de sécurité aérienne liés aux PAN (Phénomènes Anormaux Non identifiés) sont très importants. Cependant, ils posent une autre question fondamentale : ces phénomènes sont-ils la signature d’intelligences non humaines opérant autour de notre planète ? Nos progrès technologiques constants nous rapprochent de la possibilité de détecter des signaux intelligents, que ce soit dans notre propre atmosphère ou au-delà. Ainsi, la probabilité de prouver l’existence d’intelligences non humaines est non nulle et augmente chaque année. Un tel événement marquerait le début d’une nouvelle ère pour l’humanité, une ère où nous serions confrontés à un choc culturel immense et à des bouleversements sans précédent.
'''Dans un tel contexte d'hypothèse non nulle et grandissante les gouvernements doivent-ils attendre passivement qu’un tel choc culturel survienne?'''
Il y a de quoi se poser la question. La réponse classique actuelle étant : « Nous ne voyons aucune preuve que ces objets non identifiés volant dans les airs représentent une menace. »
Réduction d'information. Pourtant, en quoi est-ce différent de la police qui répondrait à votre appel en disant : « Nous ne voyons aucune preuve que l’inconnu assis dans votre cuisine représente une menace pour vous. Dormez tranquille. ». En comprenant les enjeux qui se posent à nous aujourd’hui, nous pouvons anticiper un avenir où l’humanité pourrait entrer en contact avec d’autres civilisations.
En attendant, de manière très pragmatique, nous nous devons de rassembler les individus autour de la recherche et de la compréhension, dans un esprit d’ouverture, d’humilité et de collaboration.#Methodologie
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| 2025.02 '''[https://www.linkedin.com/pulse/le-paradoxe-de-la-liberté-presse-comment-bruit-nourrit-vaillant-kmi6e/ Le Paradoxe de la Liberté de la Presse : Comment le Bruit Médiatique Nourrit le Populisme et Prépare l’Avènement de l’Homme Fort]''' À l’ère de l’hyperconnexion, l’information est devenue une arme à double tranchant. D’un côté, elle permet une transparence accrue et un accès immédiat aux faits, mais de l’autre, elle génère un chaos informationnel propice à la désinformation et à la polarisation. Dans ce contexte, la critique médiatique constante de l’action politique, couplée à l’éclatement des canaux de communication, favorise un climat de défiance envers les institutions et alimente la montée du populisme. [https://www.u-sphere.com/files/2025-02%20Transparence%20et%20chaos%20informationnel.pdf Lecture en pdf].#Societe
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| 2024.12 '''[https://www.u-sphere.com/projects/genelife/ Un jeu de la vie avec des algorithmes génétiques ?]'''. L'émergence de phénomènes est fascinante dans le jeu de la vie. Savez vous qu'il est même possible de recréer un ordinateur complet à partir des règles de ce jeu ? C'est effectivement envisageable, mais il faut la main de l'homme. Par "hasard" vous n'y arriverez probablement jamais. Aussi, est-il possible d'orienter "subtilement" le jeu pour y arriver ? Je pense que oui, en le structurant de telle sorte à favoriser les mécanismes d'émergence. L'idée est double : rendre les cellules autonomes en leur faisant porter leurs règles de reproduction (et non plus que ce soit le rôle de l'environnement). Puis, en offrant aux cellules la possibilité de transmettre leur code à leurs descendants. Il est possible de respecter à 100% le jeu de la vie en obtenant des variations. On observe assez rapidement des structures assez fascinantes comme celle jointe, avec différents niveaux d'organisation. Faire émerger de la complexité, c'est travailler sur les interfaces, sur les ruptures d'échelle ou d'ordre en amenant de la coopération entre les cellules de telle sorte que cela crée de l'émergence et de nouvelles formes plus organisées que celles sous-jacentes. Ce [https://github.com/michaelvaillant/genelife mini-projet] en javascript est disponible sur Github.
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| 2022.11 '''[[Méthodologie d'Analyse des Phénomènes Inexpliqués|Méthodologie d'Investigation des Phénomènes Inexpliqués]]'''. Pour sortir des querelles epistémologiques liées aux Phénomènes Inexpliqués, présentation d'une méthode d'objectivation de l'information qui permet de mesurer la fiabilité des hypothèses explicatives envisagées, d'évaluer le degré d'inconnu d'un phénomène et de le quantifier. Notions de [[Quantité d'Information]], de [[Fiabilité]], d'[[Etrangeté]] et de [[Consistance]]. #UAP Investigation
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| 2022.10 '''[[Stratégie de Recherche sur les Phénomènes Aérospatiaux Inexpliqués]]''' : présentation de la stratégie de recherche menée sur U-Sphere lors du Colloque Vertical Project du 16/10/2022 #U-Sphere#UAP Research
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| 2022.06 [[LaMDA est-il un être sensible ?]] Nous vous proposons la traduction d'un échange étonnant entre un humain et une Intelligence Artificielle qui fait preuve d'une capacité d'empathie et d'une sensibilité suffisantes pour nous interroger sur les progrès récents réalisés dans ce domaine. Le public n'est que peu au courant de ces progrès qui posent pourtant des questions éthiques fondamentales. Comment ces Intelligences Artificielles potentiellement disruptives vont-elles demain interférer dans la société humaine ?
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| 2021.02 [[Flying_Ship_and_the_Superior_Mirage|Un bateau volant dans les airs ?]] Quand la presse scientifique perd son esprit critique. Sans filtre, la presse de tous horizons relaye l'information concernant une photo prise dans des conditions troubles. "Fata Morgana !" Clament-ils tous de manière répétée et scandée. Ayant l'impression de bien faire, l'esprit critique s'est pourtant envolé : nul n'est à l'abri des biais...
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| 2020.07 '''[https://www.u-sphere.com/projects/games/ GAMES : Global Awakening Method Exercices]'''. Ce projet explore les liens entre stimulation corporelle ciblée, physiologie et états émotionnels. L’objectif est de comprendre comment certains exercices physiques et sensoriels peuvent induire de manière mesurable des émotions spécifiques (joie, paix, énergie, etc.), en s’appuyant sur des données issues des neurosciences, de la physiologie et de la psychologie expérimentale.
La méthode GAMES propose de cartographier les émotions selon leurs bases neurophysiologiques, en reliant chaque émotion primaire à des systèmes corporels et neurotransmetteurs distincts. Ce protocole permet de tester, affiner et combiner des exercices pour favoriser des états positifs, améliorer la reconnaissance émotionnelle et renforcer le lien corps-esprit.
Applications possibles : bien-être, psychothérapie, optimisation des performances, exploration sensorielle et artistique.
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| 2015.10 '''[[De_la_difficile_neutralit%C3%A9_des_enqu%C3%AAtes_sur_les_OVNI/PAN |De la difficile neutralité des enquêtes sur les OVNI/PAN]]'''. Quelles différences fondamentales entre les approches « croyantes » et « sceptiques » et les difficultés inhérentes à chacune d'elles.
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| 2015.10 [[Comment_peut-on_prouver_l%27origine_extra-terrestre_des_OVNI_%3F|Peut-on vraiment prouver l'origine exogène de certains OVNI(s) ?]] Sous la forme d'une question provocatrice, j'aborde le contexte des travaux menés ces dernières années et le chemin parcouru depuis. Comment ces travaux peuvent nous aider à mieux comprendre le phénomène ? Avec de nouveaux résultats mettant en lumière ou renforçant certaines pistes de réflexion.
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| 2015.06 [[Harmonie,_Beaut%C3%A9_et_Justice|Est-il juste de préférer naturellement le beau ?]] Est-il moral d'écarter certaines formes harmonieuses au détriment de formes mal-fonctionnelles ? Que penser de cette propension naturelle ?
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| 2015.04 [[%C2%AB_LAC_CHAUVET_%C2%BB_EGLISENEUVE-D%E2%80%99ENTRAIGUES_(63)_18.07.1952|Analyse et tentative de reconstitution 3D de 4 clichés pris par André Frégnale, ingénieur géologue, près du lac Chauvet (Puy-de-Dôme), le 18 juillet 1952]]. Ce cas fait partie des cas Français célèbres et résistant pour l'instant à l'analyse (article non terminé). Lien vers un court programme [http://www.u-sphere.com/data/3D/index.php d'analyse 3D] développé pour cette étude.
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| 2015.03 [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_15.03.2015|Rentrée atmosphérique du 15/03/2015]], à 20h40 des centaines de témoins observent une énorme boule de feu depuis la Belgique, la France, l'Allemagne et enfin la Suisse.
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| 2015.03 [[Rentr%C3%A9e_atmosph%C3%A9rique_du_05_11_1990|Le 5 novembre 1990]], des milliers de personnes observent une rentrée atmosphérique d'une ampleur exceptionnelle. Je fais le point sur les travaux de reconstitutions que j'ai réalisés.
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| 2015.01 [https://docs.google.com/spreadsheets/d/tTapqsrhArfVnxTozwK0Ljg/htmlview?pli=1 Liste des survols de sites nucléaires par des drônes], très bon travail de [https://twitter.com/VinzMoreau Vinz Moreau]. Mais quels types de drones s'agissait-il ? On ne sait pas. Cela veut-il dire qu'il n'y a pas de doutes ? Y. Rousselet (Greenpeace) d'ajouter : "Ces objets dont tout le monde parle mais que personne ne veut montrer".
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| 2014.08 [[Les_OVNI_et_le_troisi%C3%A8me_reich_(la_route_vers_l%27Agartha)|Les OVNI et le troisième reich (la route vers l'Agartha)]] : évocation de la fuite des Nazis en 1946 et d'un passage sous le continent Antarctique pour les sous-marins. Les récentes cartes sous-glaciaires antarctiques semblent ne pas l'exclure.
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| 2012.01 [[Exp%C3%A9rience_sur_les_r%C3%AAves|Expérience sur les rêves]] menée par le psychologue Richard Wiseman. Une courte comparaison - instructive - entre les rêves des hommes et des femmes révèle notre psychisme et les valeurs qui nous animent.
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| 2010.12 [[Le_Suaire_de_Turin|Le Suaire de Turin]] : un faux aurait-il été fabriqué au début du XX°ième siècle ? Les "ummites" et des "crop-circles makers" dénoncent.
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| 2010.10 [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Tableau_chronologique_des_Crop-Circles#La_th.C3.A9orie_pr.C3.A9sent.C3.A9e_sur_U-Sphere Tableau chronologique des Crop-Circles] : synthèse des symboles de nature anthropique. Point sur les travaux de Carl Calleman.
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| 2010.09 [http://crops.u-sphere.com/index.php?title=Crop_circles_2010_-_pr%C3%A9visions Crop circles 2010 - prévisions] : tentative d'anticipation de certains crop-circles devant survenir cette année.
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| 2010.08 [[Corr%C3%A9lation_des_observations_OVNI_avec_le_Soleil|Corrélation des observations OVNI avec le Soleil]] sur 17714 observations y a t-il une corrélation avec le soleil ? Pas d'évidence claire. Toutefois, l'analyse fréquentielle indique que le phénomène parait se comporter comme un système d'apprentissage supervisé.
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|}

'''Niveau spéculatif'''
 0: Aucun/Données/Information/Actualité
 1: Consensus, points discutables
 2: Pas de consensus clair
 3: Ouvert
 4: Improbable, manipulation d'idées et réflexions ouvertes, permettant éventuellement de déboucher sur de nouvelles hypothèses
 5: Hautement spéculatif voire romanesque :)

Retrouverez la liste des [[Articles_classés_par_chronologie|principaux articles classés par chronologie]].

Nous recevons tous au berceau les croyances de notre tribu en tatouage. La marque peut sembler superficielle, elle est cependant profonde. S'accrocher à celle-ci, c'est rester prisonnier de l'ignorance, une nuit de l'esprit, qui n'a ni lune ni étoiles. [[Posture_face_au_savoir|Posture face à un savoir ou à des connaissances disruptives]]

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:12:00Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?'''

In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “[https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France]”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|I studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

* '''(A) lower exposure to diverse ideas''' (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
* '''(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging''', where accepting and rejecting some ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

'''So what happens when you add the covariate?'''

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Updated modeling including Identitary Vote (Results of Second Turn of French Presidential Election, See Fig 1 above)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the '''Where''' and '''When''' on u-sphere.

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If you’d like to leave a comment, please join the [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion on LinkedIn]

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:10:56Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?'''

In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “[https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France]”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|I studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

* '''(A) lower exposure to diverse ideas''' (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
* '''(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging''', where accepting and rejecting some ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

'''So what happens when you add the covariate?'''

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Updated modeling including Identitary Vote (Results of Second Turn of French Presidential Election, See Fig 1 above)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the '''Where''' and '''When''' on u-sphere.

___
If you’d like to leave a comment, please join the [https://www.linkedin.com/pulse/spatial-point-pattern-analysis-identity-based-voting-uaps-vaillant-5xf9e/ discussion on LinkedIn]

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:08:28Z

Uadmin:

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:06:48Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?'''

In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “[https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France]”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|I studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

(A) lower exposure to diverse ideas (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging, where rejecting certain ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

'''So what happens when you add the covariate?'''

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Updated modeling including Identitary Vote (Results of Second Turn of French Presidential Election, See Fig 1 above)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP|full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the '''Where''' and '''When''' on u-sphere.

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:06:30Z

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[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?'''

In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “[https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France]”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses|I studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

(A) lower exposure to diverse ideas (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging, where rejecting certain ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

'''So what happens when you add the covariate?'''

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Updated modeling including Identitary Vote (Results of Second Turn of French Presidential Election, See Fig 1 above)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the '''Where''' and '''When''' on u-sphere.

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:05:58Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?'''

In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “[https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France]”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses studied previously I studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

(A) lower exposure to diverse ideas (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging, where rejecting certain ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

'''So what happens when you add the covariate?'''

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Updated modeling including Identitary Vote (Results of Second Turn of French Presidential Election, See Fig 1 above)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the '''Where''' and '''When''' on u-sphere.

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:05:18Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?'''

In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “[https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France]”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses studied previously I studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

(A) lower exposure to diverse ideas (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging, where rejecting certain ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

'''So what happens when you add the covariate?'''

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Fig. 1 & Fig. 2: Identity Vote intensity (2012) and UAP residual intensity (2015)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the '''Where''' and '''When''' on u-sphere.

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:04:40Z

Uadmin:

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[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?'''

In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “[https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France]”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process I [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

(A) lower exposure to diverse ideas (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging, where rejecting certain ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

'''So what happens when you add the covariate?'''

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Fig. 1 & Fig. 2: Identity Vote intensity (2012) and UAP residual intensity (2015)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the '''Where''' and '''When''' on u-sphere.

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:02:21Z

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__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?'''

In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at [https://www.ehess.fr/en/mathematical-and-quantative-economics-gremaq GREMAQ] (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “[https://www.cnes-geipan.fr/sites/default/files/2015-09-01_Spatial_Point_Pattern_Analysis_of_the_Unidentified.pdf Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France]”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Fig. 1 & Fig. 2: Identity Vote intensity (2012) and UAP residual intensity (2015)]]

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process I [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

(A) lower exposure to diverse ideas (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging, where rejecting certain ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

So what happens when you add the covariate?

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:Model_Updated_WithIdentityVote.png|thumb|center|400px|Updated modeling including Identitary Vote (2012)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the When on u-sphere.

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:01:29Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?'''

In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at GREMAQ (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Fig. 1 & Fig. 2: Identity Vote intensity (2012) and UAP residual intensity (2015)]]

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process I [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

(A) lower exposure to diverse ideas (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging, where rejecting certain ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

So what happens when you add the covariate?

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:Model_Updated_WithIdentityVote.png|thumb|center|400px|Updated modeling including Identitary Vote (2012)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the When on u-sphere.

Spatial Point Pattern Analysis, Identity-Based Voting and UAPs: The Unknown Connection

2026-02-26T18:01:17Z

Uadmin:

__NOTOC__
[[Image:VoteFN_vs_Residuals.png|center|600px|Fig. 1 : Identity Vote intensity (2012), Fig. 2 : UAP residual intensity (2015)]]

'''Can spatial statistics reveal a structure behind UAPs?''' In 2012, while analyzing [https://www.geipan.fr GEIPAN] data (The GEIPAN is an Unit of the French National Space Center in charge of investigating UAP for the governement), I found a connection so sensitive I waited 10 years to publish it.

If you’ve followed my work—from my earliest publications to my most recent—you know that a recurring theme in my research is the relationship between UAPs (Unidentified Anomalous Phenomena) and [[Systemic Environmental Risks]] through pattern analysis.

This is why, as far back as 2005, I began building the U-Sphere Project, a website designed to aggregate data and support cross-analysis across environmental layers. I developed my own custom GIS and started testing hypotheses.

From a computer scientist’s point of view, this approach is one of the key entry point to understanding the UAPs. The reason is very simple: from a purely logical standpoint, unexplained phenomena can always be grouped into one of the three categories:

* Either they are '''(a) endogenous''', produced by local (from an observer point of view) environmental conditions (e.g., will-o’-the-wisps, lanterns),
* Either they are '''(b1) exogenous/active''': they come from outside and come to interact, transmit, or collect information into the witness environment (e.g., a drone),
* and/or '''(b2) exogenous/passive''': they pass through the local environment without interacting (e.g., a meteor, an airplane).

In two out of three cases, the phenomenon—whatever his origin is—has something to do with the environment.

So yes : '''spatial data'''.

It’s the reason why in 2009, as a consultant and after 3 years working on the GEIPAN database, I proposed carrying out a study using this unique dataset—whose data were '''homogeneously distributed across space''' and collected since 1977 (the "space" is French territory in this case)—and testing whether environmental correlations existed for what we call "PAN D" in French. '''"PAN D" are UAPs which are categorized as "unexplained" after an investigation'''.

Once the project was accepted by the Space Center, I reached out to researchers at GREMAQ (a research group in mathematical and quantitative economics) in 2010. My goal was to leverage state-of-the-art mathematical tools for our study, titled “Spatial Point Pattern Analysis of UAP Phenomena in France”. Amidst administrative delays and university constraints, the study was largely completed by 2012, though it was only shared online in 2015.

During this time, we tested many different covariates to check if the UAPs in the dabatase may have a connection (direct or indirect) with one of the following categories: polluted sites, nuclear sites, wetlands, sunlight, airports, forests, and all explained phenomena (UAPs A) from the database itself.

The results we obtained were highly encouraging and we were struck by the significance of these new findings:

[[Image:Model_2015_AllCovariates.png|thumb|center|400px|Results of the modeling with all covariates (2015)]]

To my knowledge, this was the first spatial p-value evidence establishing a statistical link between UAPs D (aka "Unexplained cases after investigation") and '''nuclear-related activity''' or '''polluted sites'''. It prefigures, by nearly a decade, the 2023 study by R. M. Medina et al. published in [https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x Scientific Reports] (Nature Portfolio), though with fundamental differences: Medina focuses on the witness's 'opportunity to see' (sky visibility, light pollution), my approach uses identified phenomena (UAPs A) as a control group to isolate a signal that is independent of reporting bias and directly correlated with strategic environmental attractors.

Using our model, we managed to reconstruct the UAPs distribution over the French Territory. But there was an intriguing glitch deeply hidden behind the veil of the data : the model left unexplained clusters—called '''residuals'''—which were still unexplained by the three variables above (Fig. 2). These areas were not scattered randomly. They were mostly distributed along the Mediterranean coast and in the north of France.

[[Image:IdentityVote_vs_UAPResiduals.png|thumb|center|400px|Fig. 1 & Fig. 2: Identity Vote intensity (2012) and UAP residual intensity (2015)]]

The curious and concentrated shape of these residuals left me with one question: '''If there’s still a structure visible in the residuals, what variable did I miss?'''

And I started thinking about that question during several weeks...

Then one day, while driving home from my daughter's school, the answer struck me: what if the same logic underlying these wave patterns was that of a supervised '[https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition spaced retrieval]' learning process? A process I [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP#Review_of_the_proposed_hypotheses studied previously]] where the phenomenon appears to conserve energy to maintain a low signal-to-noise ratio.

If there were a similar optimizing effort over time—trying to inject information with minimal energy—how would I organize targets in space?

To help, you can formalize this question differently:

If I wanted to raise the average level of a population on a topic (say: UAPs), who should I prioritize? The most informed—or the least exposed?

The answer, from learning theory, is counterintuitive but simple: the least exposed. People with low prior knowledge often show the fastest early learning gains; later gains get harder and more “expensive.”

So the next question naturally followed, mechanically, in terms of how knowledge about UAPs might spread:

Geographically, where are the populations that are least exposed to UAP ideas—or most culturally resistant to them?
Is there any territorial variable that—however imperfect—could serve as a proxy for these dynamics
and match the residual map?

I ended up thinking in two broad sociological directions (always speaking in aggregates, not individuals):

(A) lower exposure to diverse ideas (often correlated with lower educational attainment and fewer opportunities for mobility/exposure),
(B) more insular identity dynamics—strong in-group belonging, where rejecting certain ideas can function as a social signal.

With this strong hypothesis in mind, I proposed to my team to include data from the Front National (an identity-based, far-right movement) and the vote shares for [https://en.wikipedia.org/wiki/Marine_Le_Pen Marine Le Pen] in the second round of the 2012 election, to test whether this could be a good proxy. This was a robust way to align our findings with the sociological dimensions found in electoral geography literature. Let me be very explicit: this is not a moral judgment, nor should it be interpreted at an individual level (the ecological fallacy is real). It’s a statistical proxy at the territory level, nothing more.

We had many discussions, and finally we chose not… to include the data. The UAP topic was already struggling for scientific legitimacy; adding a political variable would likely have killed the paper on arrival—and possibly even caused issues for the GEIPAN itself.

Of course, one could argue that it might be a psychosocial effect. For that precise reason, one of our key methodological steps was to include explained cases (UAPs A) as a covariate in the model: if a region simply produces more reports overall, competent investigations should yield more A and more D together. And that’s not what we saw: the spatial distribution of A cases was a poor predictor of D cases.

That implies something quite important as well: D observations aren’t "decided" by witnesses. Whatever produces D cases seems to have a structure that isn’t reducible to reporting behavior alone.

Since, as the global context has steadily shifted toward institutional recognition—marked by the pioneering release of the GEIPAN archives in France (2007) and followed by significant transparency efforts in the UK, Chile, Brazil, and Uruguay—the environment is now far more open. And more recently, with the momentum in the US, starting with the [https://fr.wikipedia.org/wiki/Unidentified_Aerial_Phenomena_Task_Force UAPTF] in 2020 and leading to the permanent [https://www.aaro.mil/ AARO office], the focus has shifted from "Whether UAPs are worth the investment" to "How to gain insight into the UAP Phenomenon?". I think it is finally time to contribute my own provocative findings to this global discussion.

So what happens when you add the covariate?

Well the data shown exactly what I expected. If we consider only the significant covariates, the identitary vote absorb part of the pollution variable and surpass the nuclear significance level:

[[Image:Model_Updated_WithIdentityVote.png|thumb|center|400px|Updated modeling including Identitary Vote (2012)]]

Through these new results, two things stood out to me:

* '''nuclear remains a specific channel''' (still significant),
* the added proxy is not only highly significant too—suggesting '''a parallel societal/cultural dimension''' that doesn’t simply “wash out” the environmental signal but even more reliable than the nuclear relation.

In other words, the findings are consistent with the idea that both ecological and societal dimensions can coexist within the spatial structure of UAP sightings—without necessarily interfering with one another.

The evidence is clear: a non-random, organized structure exists within the unexplained. Now, it is up to us to decide '''how''' we interpret this signal. To support transparency and further research, I am sharing the software on [https://github.com/michaelvaillant/spatial-point-patterns GitHub], inviting anyone to replicate these tests or apply the methodology to other datasets.

For those who wish to explore the broader context of my work—including the temporal analysis and the 'spaced retrieval' learning process—you can find a [[Can_we_prove_the_exogenous_origin_of_some_UAP full article]] which will complete this one, exploring the Where as much as the When on u-sphere.