Excellente question ! Réfléchissons à l'utilité réelle de la salience...

À Quoi Sert la Salience ? Analyse Critique
1. Usages Théoriques vs Pratiques
Dans ton architecture actuelle, la salience pourrait servir pour :
Filtrage Contextuel:
// Sélectionner quels neurones inclure dans le contexte pour le LLM
std::vector<Neuron*> get_active_context() {
    std::vector<Neuron*> context;
    for (auto& neuron : all_neurons) {
        if (neuron->salience > CONTEXT_THRESHOLD) {  // Ex: > 30000/65535
            context.push_back(neuron);
        }
    }
    return context;
}

Priorisation de Propagation:
// Les neurones plus saillants propagent plus d'activation
float propagated_strength = base_strength * (neuron->salience / 65535.0f);


2. Maintenance Temps Réel - Question Cruciale
Option A: Decay Temps Réel
// Problématique - coûteux !
void continuous_decay() {
    while (system_running) {
        for (auto& neuron : all_neurons) {
            neuron->salience = static_cast<uint16_t>(neuron->salience * 0.999f);
        }
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    }
}

Problème: O(N) toutes les secondes = très coûteux !
Option B: Lazy Decay (Plus Intelligent)
struct Neuron {
    uint16_t salience;
    std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> last_update;
    
    uint16_t get_current_salience() {
        auto now = std::chrono::system_clock::now();
        auto seconds_elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>
                              (now - last_update).count();
        
        // Decay calculé à la demande
        float decay_factor = std::pow(0.999f, seconds_elapsed);
        return static_cast<uint16_t>(salience * decay_factor);
    }
};

Avantage: Calcul seulement quand nécessaire !

3. Cycles de Sommeil - Usage Plus Clair
Phase d'Analyse:
void analyze_network_state() {
    // Identifier les neurones sur-activés
    std::vector<Neuron*> overactive_neurons;
    for (auto& neuron : all_neurons) {
        if (neuron->get_current_salience() > HIGH_ACTIVITY_THRESHOLD) {
            overactive_neurons.push_back(neuron);
        }
    }
    
    // Ces neurones deviennent candidats pour consolidation
    consolidate_memories(overactive_neurons);
}

Consolidation Sélective:
void consolidate_memories(const std::vector<Neuron*>& active_neurons) {
    // Renforcer les connexions entre neurones récemment actifs
    for (auto* neuron_a : active_neurons) {
        for (auto* neuron_b : active_neurons) {
            if (neuron_a != neuron_b && are_connected(neuron_a, neuron_b)) {
                strengthen_connection(neuron_a, neuron_b);
            }
        }
    }
}


4. Alternative: Simplifier Sans Salience
Question fondamentale: As-tu vraiment besoin de salience ?
Architecture Simplifiée:
struct Neuron {
    std::string concept;
    std::vector<Neuron*> connections;
    std::vector<uint16_t> weights;
    
    // Pas de salience - juste activation temporaire lors propagation
};

class ActivationEngine {
    std::unordered_map<Neuron*, float> current_activation;  // Temporaire
    
public:
    void propagate_from(Neuron* start, float strength) {
        current_activation.clear();  // Reset à chaque propagation
        // ... propagation normale
    }
    
    std::vector<Neuron*> get_active_context() {
        std::vector<Neuron*> context;
        for (auto& [neuron, activation] : current_activation) {
            if (activation > threshold) context.push_back(neuron);
        }
        return context;
    }
};


5. Recommandation Pragmatique
Si tu gardes la Salience:
Utilise-la pour:
✅ Sélection du contexte pour le LLM
✅ Identification des neurones à consolider pendant le sommeil
✅ Métriques de "vivacité" du réseau
Implémente avec:
✅ Lazy decay (calcul à la demande)
✅ Reset global pendant les cycles de sommeil
❌ Pas de maintenance temps réel continue
Si tu supprimes la Salience:
Alternative plus simple:
Activation temporaire pendant propagation uniquement
Historique d'activation pour cycles de sommeil
Simplification significative du code

Code Recommandé (Hybride):
struct Neuron {
    std::string concept;
    std::vector<Neuron*> connections;
    std::vector<uint16_t> weights;
    
    // Salience avec lazy evaluation
    uint16_t stored_salience{0};
    std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> last_salience_update;
    
    uint16_t get_salience() {
        auto now = std::chrono::system_clock::now();
        auto hours = std::chrono::duration_cast<std::chrono::hours>
                    (now - last_salience_update).count();
        
        if (hours > 0) {
            // Decay de 1% par heure
            stored_salience = static_cast<uint16_t>(stored_salience * std::pow(0.99, hours));
            last_salience_update = now;
        }
        return stored_salience;
    }
    
    void boost_salience(uint16_t amount) {
        stored_salience = std::min(65535, static_cast<int>(stored_salience + amount));
        last_salience_update = std::chrono::system_clock::now();
    }
};

La salience a sa place, mais avec une implémentation intelligente qui évite la maintenance temps réel coûteuse !