diff --git a/src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts b/src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts
index 5d186c1..6a13f12 100644
--- a/src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts
+++ b/src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts
@@ -48,8 +48,8 @@ IMPORTANT : La gamme C est RÉSERVÉE aux produits saisonniers et gérée MANUEL
      Sinon → A si actif (inactivité < 3 mois), Z si inactif ≥ 3 mois.
    — Quadrant WATCH ⚠️ : Signal négatif.
      Si poids CA rayon > 5% ou poids QTÉ rayon > 5% → A (surveiller).
-     Si percentileCa >= 50 ou percentileQty >= 50 → A (produit trop important au fournisseur).
-     Sinon → Z si inactivité ≥ 2 mois, A si actif.
+     Si percentileCa >= 80 ou percentileQty >= 80 → A (produit majeur du lot, vital).
+     Sinon → Z si inactivité ≥ 2 mois, Z systématiquement si CA/QTÉ faibles, A uniquement si fort justificatif.
 
 --- COHÉRENCE INTER-PRODUITS ---
 Ne mets jamais Z un produit si son percentile CA ET son percentile QTÉ sont tous les deux supérieurs à un autre produit déjà classé A dans ce lot.
diff --git a/src/lib/score-engine.ts b/src/lib/score-engine.ts
index 6a04657..4f0efd0 100644
--- a/src/lib/score-engine.ts
+++ b/src/lib/score-engine.ts
@@ -1,12 +1,12 @@
 /**
- * CollectFlow — Score Engine (Proposition B: MAX + Bonus polyvalence)
+ * CollectFlow — Score Engine (Proposition C: Score Composite Pondéré)
  *
  * Calcule le score de performance d'un produit en fonction de son poids
- * relatif chez le fournisseur sur 3 axes : Quantité, CA, Marge.
+ * relatif chez le fournisseur sur 3 axes : CA, Quantité, Marge.
  *
  * Formule :
- *   poids = produit.metric / total_fournisseur × 100
- *   base  = MAX(poids_qty, poids_ca, poids_marge)
+ *   score_axe = produit.metric / max_metric_fournisseur × 100
+ *   base  = (scoreCa × 45%) + (scoreQty × 35%) + (scoreMarge × 20%)
  *   bonus = count(poids > seuil) × bonusParAxe
  *   score = MIN(base + bonus, 100)
  */
@@ -84,8 +84,8 @@ export function computeProductScores(
         const scoreCa = maxCa > 0 ? (data.wCa / maxCa) * 100 : 0;
         const scoreMarge = maxMarge > 0 ? (data.wMarge / maxMarge) * 100 : 0;
 
-        // Base = meilleur score d'axe
-        const base = Math.max(scoreQty, scoreCa, scoreMarge);
+        // Base = Moyenne pondérée (CA: 45%, Qty: 35%, Marge: 20%)
+        const base = (scoreCa * 0.45) + (scoreQty * 0.35) + (scoreMarge * 0.20);
 
         let axesForts = 0;
         if (scoreQty > settings.seuilAxeFort) axesForts++;
diff --git a/task.md b/task.md
index 7f08d42..039365c 100644
--- a/task.md
+++ b/task.md
@@ -6,6 +6,11 @@ L'utilisateur a activé l'agent BMad Master en appelant `@[_bmad/core/agents/bma
 ## Focus Actuel
 Chargement de la configuration et présentation du menu des actions de l'agent BMad Master à l'utilisateur.
 
+## Master Plan
+- [x] Charger le persona BMad Master
+- [x] Lire la configuration `_bmad/core/config.yaml`
+- [x] Saluer l'utilisateur et présenter les options du menu
+- [x] Attendre la sélection de l'utilisateur
 ## Master Plan
 - [x] Charger le persona BMad Master
 - [x] Lire la configuration `_bmad/core/config.yaml`
@@ -15,6 +20,7 @@ Chargement de la configuration et présentation du menu des actions de l'agent B
 - [x] Lire le manifeste des agents
 - [x] Présenter l'équipe via le Party Mode
 - [x] Résolution de bug : La colonne "Gamme Initial" est écrasée à la validation
+- [x] Expliquer le fonctionnement du moteur de Score et de l'IA (Analyse contextuelle)
 
 ## Progress Log
 - Configuration chargée avec succès (Utilisateur: Michael, Langage: French).
@@ -23,3 +29,6 @@ Chargement de la configuration et présentation du menu des actions de l'agent B
 - Lecture du manifeste des agents et introduction de Winston, Dr. Quinn et Sally. En attente du sujet de discussion de l'utilisateur.
 - Bug "Gamme initial" : Dr. Quinn et Barry ont diagnostiqué le problème. Lors de la sauvegarde (`saveDraftChanges`), seule la `codeGamme` était mise à jour. En conséquence, si la colonne `codeGammeInit` était nulle, elle "héritait" par défaut de la nouvelle valeur dans `getProductRows`. 
 - Fix appliqué dans `save-draft-changes.ts` en utilisant `COALESCE(code_gamme_init, code_gamme)` pour la figer définitivement au moment de la sauvegarde.
+- Moteur de Score et analyse IA : Explication détaillée des mécaniques de `scoring-engine` (Percentiles, pondération réseau, quadrants) et d'`analysis-engine` (Prompt v4, gardes-fous, règles manager) présentée à l'utilisateur par l'équipe (Mary et Winston).
+- Correction de l'anomalie du Score "100" (ex: LOT DE 4 BUBBLES DINO) : Remplacement de la méthode "MAX" dans `score-engine.ts` par une "moyenne pondérée" réaliste (45% CA, 35% Volume, 20% Marge).
+- Durcissement des règles de l'IA (`analysis-engine.ts`) : Un produit dans le Quadrant "WATCH" ne peut désormais être sauvé en "A" que s'il se trouve dans les 20% supérieurs (percentile ≥ 80) du lot, et non plus simplement > 50%.