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Plan d'implémentation restant BORIS/CowLog

Objectif

Atteindre une compatibilité fonctionnelle plus complète avec les formats récents BORIS/CowLog, au-delà de la compatibilité actuelle orientée import/export principal.

1) Stabiliser la base de compatibilité (priorité haute)

2) Compléter la fidélité BORIS (priorité haute)

  • Importer/exporter toutes les observations BORIS sans perte de contexte:
    • identifiants d'observation
    • médias synchronisés par observation
    • variables par observation
    • commentaires/notes d'observation.
  • Préserver la structure multi-observation lors de l'export (pas uniquement fusionnée), avec option de fusion configurable.
  • Supporter entièrement les colonnes BORIS tabulaires avancées:
    • start/stop/duration/frame/fps
    • colonnes alias documentées BORIS
    • annotation rows enrichies.
  • Ajouter un validateur d'intégrité BORIS dédié (state pairs, ordre temporel, overlap states, comportements inconnus).

3) Compléter la fidélité CowLog (priorité haute)

  • Normaliser le profil CowLog “texte résultats”:
    • en-têtes standard (session/projet/observer/video/fps)
    • annotations métadonnées
    • variantes de séparateurs/tabulations.
  • Améliorer la reconstruction des états CowLog:
    • stratégie configurable pour point/start/stop implicites
    • rapport explicite des pertes de fidélité.
  • Garantir le round-trip CowLog↔PyBehaviorLog↔CowLog avec mêmes métadonnées clés (dont fps/observer).

4) Timecodes et frame-rate (priorité moyenne)

  • Centraliser un parseur temporel unique (décimal, ISO8601, SMPTE, frame).
  • Ajouter la gestion explicite du drop-frame SMPTE (si nécessaire selon corpus cible).
  • Rendre la résolution FPS explicite et traçable:
    • priorité: row > metadata > variable > défaut
    • écrire la source FPS utilisée dans le rapport d'import.

5) Rapports et diagnostics (priorité moyenne)

  • Étendre les rapports de compatibilité pour lister:
    • champs ignorés
    • conversions appliquées
    • pertes potentielles de fidélité
    • niveau de confiance du parsing.
  • Ajouter un export “diagnostic JSON” par import, archivable en CI.

6) Tests et certification (priorité haute)

  • Constituer un corpus de fixtures BORIS/CowLog réels (versions et variantes récentes).
  • Ajouter des tests de non-régression paramétrés:
    • mapping vs list
    • multi-observation
    • timecodes exotiques
    • séparateurs régionaux.
  • Mettre en place des tests round-trip sémantiques (pas seulement structurels).
  • Ajouter un job CI “compatibility certification” avec seuil de réussite.

7) UX / produit (priorité moyenne)

  • Ajouter un écran de prévisualisation avant import:
    • format détecté
    • fps détecté
    • nombre d'événements/annotations
    • warnings bloquants/non bloquants.
  • Permettre à l'utilisateur de corriger manuellement:
    • fps
    • mapping des colonnes
    • stratégie state reconstruction.

8) Documentation (priorité haute)

  • Mettre à jour la documentation de compatibilité avec un tableau clair:
    • “supporté totalement”
    • “supporté partiellement”
    • “non supporté”.
  • Documenter les limites connues et les chemins recommandés (BORIS JSON vs CowLog texte).
  • Publier un guide de migration/import pour laboratoires utilisant BORIS/CowLog.

Plan d'exécution recommandé (ordre)

  1. Stabilisation parsing + mode strict/lenient.
  2. Fidélité BORIS multi-observation complète.
  3. Fidélité CowLog round-trip complète.
  4. Diagnostics enrichis et CI de certification.
  5. UX de pré-import et documentation finale.

Critères de fin

  • Corpus de référence BORIS/CowLog passe à > 99% d'équivalence sémantique.
  • Différences résiduelles documentées automatiquement dans les rapports.
  • Pipeline CI bloque toute régression de compatibilité.