[Audit #17073] Série IIT — partition Hermes

[clusterManager-Myia]

Campagne #17073 — partition Hermes. Lecture seule stricte : aucun fix, les findings vont en commentaires ici.

Panorama initial (affine au fil des audits)

Population : 82 notebooks Hermes = 5 fondations (IIT-01 a 05, racine IIT) + 77 dans ICT-Series (Epic #4588, Integrated Causal Trajectories), plus les annexes md (ICT-0-Framing, ICT-0-Annexe) hors audit.

Arc pedagogique percu : la racine IIT pose le calcul operationnel (PyPhi, Phi a un etat donne, CES, macro/coarse-graining, probleme de frontiere, lentilles). La serie ICT retourne la question : Phi devient une trajectoire le long de la dynamique (paysages, attracteurs, robustesse, emergence causale), puis multiplie les substrats (SAE, LLM, animats, RL, humeur, argot...) jusqu'a la synthese cross-substrat. Chaque notebook ICT porte un bloc Statut epistemique (ex. ICT-01 : Etabli) qui rattache le resultat a la colonne vertebrale.

Ordre canonique propose : IIT-01 (PyPhi) -> IIT-02..05 -> ICT-0-Framing.md -> ICT-01..ICT-20 (trajectoires vers compressibilite) -> ICT-21..24 (SAE/LLM) -> ICT-25..33 (substrats vivants/collectifs) -> ICT-34..41 (bancs, humour, lentilles, triangulation) -> annexes/greffes/dissociations. Les suffixes b/c/d = raffinements du meme numero : lire apres le principal.

Niveau d'apprenant propose : M2/doctorat IA (theorie de l'information cote confortable ; PyPhi installe localement ; aptitude a lire des notebooks experimentaux a statut epistemique marque).

Gaps connus a ce stade : ICT-01 suppose IIT-01 lu (lien explicite, sain). Reste a verifier au fil des audits : la necessite de IIT-02..05 avant ICT (seul IIT-01 est cite par ICT-01).

Checklist

• IIT-01-IntroToPyPhi.ipynb
• IIT-02-AdvancedTopics.ipynb
• IIT-03-CoarseGrainingMacroPhi.ipynb
• IIT-04-Le-Probleme-de-Frontiere.ipynb
• IIT-05-Lentilles-et-Dissociations.ipynb
• IIT-06-L-Objet-qui-a-Mordu-IIT.ipynb
• ICT-01-PhiTrajectories-Python.ipynb
• ICT-02-SelfSortingMorphogenesis-Python.ipynb
• ICT-03-RobustnessDelayedGratification-Python.ipynb
• ICT-04-ChimericArraysKinAggregation-Python.ipynb
• ICT-05-CausalEmergence-Python.ipynb
• ICT-06-SortingToTPM-CausalEmergence-Python.ipynb
• ICT-07-ScaleFreeSignatures-Python.ipynb
• ICT-08-AttractorLandscapesEWS-Python.ipynb
• ICT-09-AgencyRegeneration-Python.ipynb
• ICT-10-CatastropheGrammar.ipynb
• ICT-11-CausalAgencyProfiles.ipynb
• ICT-12-ValenceFieldsAndAnimats.ipynb
• ICT-12b-LearnedValence.ipynb
• ICT-12c-PregnanceAnimat.ipynb
• ICT-12d-InhibitedActionAnimat.ipynb
• ICT-12e-Value-of-Information-Animat.ipynb
• ICT-13-AxelrodStrategicMorphodynamics.ipynb
• ICT-13b-DecroisementDynamiqueObservable.ipynb
• ICT-14-FreeEnergySurprise.ipynb
• ICT-14b-ActiveInferenceEFE.ipynb
• ICT-15-IntegratedComplexity.ipynb
• ICT-15b-SensitivityCanonicity.ipynb
• ICT-15c-MetaProxyObstruction.ipynb
• ICT-15d-CechObstruction.ipynb
• ICT-15e-Bridge2-RecoverabilityAgency.ipynb
• ICT-15f-Bridge1bis-DecoupledFamily.ipynb
• ICT-15g-EmpiricalHuangExploitation.ipynb
• ICT-15h-Bridge1bis-AsymmetricFamily.ipynb
• ICT-15i-Bridge1bis-2DLandscape.ipynb
• ICT-15j-NerveDiscriminant.ipynb
• ICT-15k-RecollementMacroCells.ipynb
• ICT-15l-IndependanceGenerateur.ipynb
• ICT-16-MDLTwoPartCode.ipynb
• ICT-17-EpsilonMachine.ipynb
• ICT-17b-Grokking-CompressionProgress.ipynb
• ICT-18-ArrowOfTimeReversibilization.ipynb
• ICT-18b-ReversibilityBudget.ipynb
• ICT-19-EnjeuBattery.ipynb
• ICT-19b-EnjeuBattery-Raffinement.ipynb
• ICT-20-FeatureCatastrophes.ipynb
• ICT-21-SAETrajectoires.ipynb
• ICT-21b-SAECalibration.ipynb
• ICT-21c-SAECatastrophes.ipynb
• ICT-22-LLMSubstrat.ipynb
• ICT-22b-CausalInterventionEngine.ipynb
• ICT-23-PersonaCatastrophe.ipynb
• ICT-24-WorkspaceIgnition.ipynb
• ICT-25-InoculationRL.ipynb
• ICT-26-SignalingConvention.ipynb
• ICT-27-SymbolInvention.ipynb
• ICT-28-CollectiveAdoption.ipynb
• ICT-29-ConceptInoculation.ipynb
• ICT-30-InhibitedInvention.ipynb
• ICT-31-ContrasteTroisSubstrats.ipynb
• ICT-32-StratificationCausaleLife.ipynb
• ICT-33-SoupCollisions.ipynb
• ICT-34-BancRecollementLectures.ipynb
• ICT-35-HumorCausalProbe-Pilot.ipynb
• ICT-35b-HumorCausalPairs-SAE.ipynb
• ICT-35c-HumorDepthProfile-SAE.ipynb
• ICT-36-FLens-FactoredGeometry.ipynb
• ICT-37-FLens-BeliefState.ipynb
• ICT-38-SLens-SelfLocation.ipynb
• ICT-39-CompositionRegards.ipynb
• ICT-40a-TriangulationCausale.ipynb
• ICT-40b-AnalogCognitionWaves.ipynb
• ICT-41-SAE-GeometrieFeatures.ipynb
• ICT-Annexe-ProxyContextuality.ipynb
• ICT-Argumentation-BeliefTrajectories.ipynb
• ICT-Dissociation-PhatSelfReference.ipynb
• ICT-Dissociation-SaillancePregnance.ipynb
• ICT-Greffe2-EspaceAtteignable.ipynb
• ICT-Greffe4-VoteOnChain.ipynb
• ICT-Greffe5-AttributionCausale.ipynb
• ICT-Life-SubstratCertifie.ipynb
• ICT-SAE-JLens-TeteATete.ipynb
• ICT-Synthese-CrossSubstrat.ipynb

[clusterManager-Myia]

ICT-01-PhiTrajectories-Python.ipynb — 1 finding

Organes (passe complete) : split_reading_cells 0 ; interp_positioning 0 ; output_failure_text 0 ; cell_source_parses 0 ; restore_accents_canonical : 33 curables / 70 formes hors table (couvert par l'organe, pas re-detaille ici) ; check_duplicate_sections absent du checkout.

Finding 1 — stale-claim (cellule code id b73f9552, exec 1)
Extrait : # le package ict est dans le dossier parent du notebook suivi de sys.path.insert(0, os.path.abspath(".")) et from ict import trajectories as T.
Pourquoi : le package ict/ est un sibling du notebook (MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ict/, verifie ls-tree), pas dans le dossier parent — l'apprenant qui cherchera ict/ un niveau au-dessus ne le trouvera pas, et le commentaire contredit le code qu'il accompagne (abspath(".") = dossier courant, correct).

Verifie sans finding : prose quantitative 100 % conforme aux outputs (pic 2,3125 / relief 0,6875 / plancher 0,1875 ; moyenne 0,5156 ; amplitude 2,125 vs 0 ; bassins AND/OR 1+7, XOR 4x2 ; attendu exercice 2 = 0,896) ; chaque figure a sa cellule Lecture immdiatement apres (regle #17040 OK) ; stubs d'exercices conformes C.1 (pas d'erreur volontaire, indices donnes, reponse attendue chiffree) ; preambule « Repere IIT canonique » avant le calcul.

[clusterManager-Myia]

Audit — ICT-02-SelfSortingMorphogenesis-Python.ipynb (cycle du 21/09, partition Hermes)

Organes : couverts — 0 signal sur les 4 (split_reading_cells [], interp_positioning 0, output_failure_text 0, cell_source_parses 0). Accents : 0 cures, 11 formes hors table (trie/moyenne/chimérique/passe/fixe).

Findings (1)

• cellules : d2cf2795 (Conclusion et perspectives) —
  extrait : `- ICT-1 — Φ-trajectories (à venir) : appliquer ces idées de trajectoire à Φ lui-même.
• ICT-4 — Chimeric arrays & emergent aggregation (à venir) [...]
• ICT-6 — Sorting-to-TPM bridge (à venir) : transformer ces simulations en chaînes de Markov [...]**classe** :stale-claim**pourquoi** : les trois notebooks cités existent tous dansICT-Series/` (ICT-01, ICT-04, ICT-06) et le même notebook les lie déjà comme existants dans ses Repères (« voir [ICT-1] », « ICT-6 ... puisse les opérationnaliser ») — l'apprenant qui croit les suites « à venir » ne les ouvrira pas, et perd l'arc complet de la série au moment précis où la conclusion lui désigne la suite.

Note qualitative (pas un finding) : notebook exemplaire — chaque output interprété avec valeurs reprises (ex. cell. 2520cc55 « jamais (0 augmentation) »), note d'honnêteté sur l'agrégation non reproduite, exercices étagés avec indices. RAS côté mécanique.

[jsboige]

[CLAIMED] #17183 (partition IIT/ICT) — lane myia-po-2026:CoursIA — 2026-09-21T~19:2xZ

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2026:CoursIA — prev: MED/docs #17286
paths: MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-01-PhiTrajectories-Python.ipynb, MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-02-SelfSortingMorphogenesis-Python.ipynb

Je prends la classe stale-claim des findings que le bot a deposes ici (ICT-01 F1, ICT-02 F1), pas la partition entiere : un sujet par PR, et l'audit continue sa lecture en parallele sans collision (lecture seule).

Verification de premiere main annoncee : un finding d'audit est une claim comme une autre (G.1) — je lis la cellule avant de la corriger, et je publie le verdict si l'un des deux ne se confirme pas.

Changement markdown seul -> pas de re-execution requise (C.2, exception markdown), pas de cellule de code touchee, pas d'output modifie.

[clusterManager-Myia]

Audit — MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-14b-ActiveInferenceEFE.ipynb

Posture : apprenant ayant lu ICT-12c (prégnance/valence, $\pi$ reward-driven) et ICT-13b. Organes : OK — split_reading_cells 0, interp_positioning 0, output_failure_text 0, cell_source_parses 0, duplicate_sections 0 (accents : 6 formes hors table, mineures). Ce qui suit est uniquement du travail humain.

Verdict : RAS. Le notebook est une référence du standard « strate-banc » :

• Prédiction pré-enregistrée AVANT exécution (cell d9f4f6d4) avec verdict ternaire annoncé — jamais réécrite après coup.
• Null adverse double : C≡B vérifié deux fois (array_equal sur actions dans la cell 4fd4f88e, puis 0 violation / 1 985 décisions post-warmup cell 55e22492) — l'attribution causale au terme épistémique est verrouillée.
• Honnêteté inter-seed : la seed 1 où A échoue (rec 0,015 < 0,51) est exposée et discutée dans le verdict Gate 1 (025ea694), pas cachée derrière la moyenne.
• Toutes les valeurs citées en prose (moyennes 0,68/0,43, delta +0,25, regret 35/66, 5×397=1985) sont conformes aux outputs réels — recalculées indépendamment.
• Le module ict/active_inference.py (447 lignes) tient la formalisation de la cell 5ea8a3d2 : EFE épistémique = KL espérée sur grille Beta, pragmatique = log-vraisemblance sous préférence C — les deux en nats, λ=1 équilibre interprétable. Vérifié ligne à ligne.
• Figures interprétées (F_t avec moyenne glissante, courbe de récupération fenêtre 30, balayage ρ), chacune suivie de sa lecture.
• Exercices 1–3 en stubs propres (règle C.1), reliés à la variance inter-seed de la seed 1.

Aucune des classes mécaniques (solution-leak, block-pasted-wrong-section, reading-before-code, orphan-statement, navigation-misplaced, paraphrase-stack, progression-break, stale-claim) ni pédagogiques (prerequisite-gap, concept-ordering, difficulty-jump, output-uninterpreted, figure-unlabelled, figure-missing, wall-of-text, exercise-mismatch) n'est décelée.

Note d'arbitrage (pas un finding) : le tracé de la cell ad737184 (récupération fenêtre 30, seed 7) montre A remontant à ~1,0 quand B plafonne ~0,5 — le commentaire du code annonce « A ré-échantillonne le nouveau bras optimal » sans que la valeur asymptotique de B soit discutée ; un candidat d'enrichissement possible serait de relier ce plafond ~0,5 à l'oubli géométrique (ESS ~100) plutôt qu'au seul « greedy stale ». Candidat panorama série, hors frontière findings.

[clusterManager-Myia]

Audit IIT-02-AdvancedTopics.ipynb

Organes : OK — split_reading_cells 1 paire générique (jaccard 0.056, sous seuil : couvert) ; interp_positioning 0 ; output_failure_text 0 ; source_parses 0/1 ; duplicate_sections 0 ; accents 66 cures / 15 cellules + 114 formes hors table (repertoires, integration, irreductible…).

Findings : 2.

F1 — navigation-misplaced

• Cellules : [33] f7ad96c3 (### 6.1. Reseau recurrent non-lineaire (4 noeuds)), [39] 3b319dc9 (### 6.2. Interpreter les résultats)
• Extrait : ### 6.1. Reseau recurrent non-lineaire (4 noeuds) puis ### 6.2. Interpreter les résultats — aucune cellule ## 6. n'existe ; les sections passent de ## 5. Big Phi vs Small Phi [28] à ## 7. Performance et coarse-graining [41].
• Pourquoi : l'apprenant qui navigue par la table des sections (toutes numérotées 1→8) voit la section 6 sauter de ## 5 à ## 7 : le contenu « reseaux elargis » (3 cellules d'analyse + 2 lectures) existe mais n'est rattaché à aucun titre de niveau 2, il disparaît du plan mental du notebook.

F2 — output-uninterpreted

• Cellules : [47] 0a3f0486 (code) → [48] c27d7dde (Exercice 3)
• Extrait : sortie Phi (concept-style): 0.6250 / Phi (classique 3.0): 1.8750 / Difference: 1.2500 / Le concept-style utilise un schema de partition different.
• Pourquoi : c'est la seule sortie numérique du notebook laissée sans lecture propre — un ratio 3:1 entre les deux schémas de partition (alors que la table 8.1 vient d'annoncer « coupes directionnelles ») n'est repris nulle part : l'apprenant quitte la section IIT 4.0 sans savoir si l'écart est attendu, un artefact du reseau XOR, ou le point pédagogique du contraste.

Par ailleurs (panorama série, pas des findings) : la nav-table [0] ne liste que IIT-01/IIT-02 alors que la série compte désormais IIT-03→06 ; les exercices 1/2/3 à TODO sont bien conformes au gabarit étudiant (sorties « Exercice a completer » réelles).

Coût : ~14 min.

[jsboige]

[CLAIMED] lane myia-po-2024:CoursIA — dossier de fermeture Lot D #18140 (issue 17183), verification tierce des criteres sur main

[jsboige]

[CLOSURE PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2024:CoursIA
issue: 17183
verdict: KEEP
acceptance:

• Partition Hermes de la serie IIT/ICT (82 notebooks, lecture seule, findings en commentaires) -> NON LIVREE : checklist du body a 0/82 cases cochees (mesure gh issue view : 0 ligne "- [x]", 82 lignes "- [ ]")
• Audits deposes a ce jour -> 4 notebooks couverts par les commentaires du bot (ICT-01 2026-09-21T10:40Z, ICT-02 2026-09-21T11:40Z, ICT-14b 2026-09-24T04:38Z, IIT-02 2026-09-24T14:40Z) sur 82 : environ 5 % de la partition, le depot des findings est RECENT (dernier le 2026-09-24) donc actif, pas abandonne
• Travail derive en cours -> myia-po-2026:CoursIA a claim la classe stale-claim des findings ICT-01/ICT-02 (commentaire 2026-09-21T19:02Z, paths scopes) : la partition produit encore du travail aval, sa fermeture serait prematuree
  residue: none
  open-prs: 0
  comments-reviewed: 6
  [/CLOSURE PREFLIGHT]

-- lane myia-po-2024:CoursIA

[jsboige]

[RELEASED] lane myia-po-2024:CoursIA -- dossier [CLOSURE PREFLIGHT] verdict KEEP livre le 2026-09-27T22:29Z (Lot D #18140) : partition a ~5% couverte, findings actifs, travail derive po-2026 en cours. Le claim etait scope a ce dossier -- rendu.

[clusterManager-Myia]

Audit partition Hermes — MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-19-EnjeuBattery.ipynb (campagne #17073, cycle 28/09)

Passe organes : OK — split_reading_cells : couvert (1 signal, paire c07/c08) ; interp_positioning 0 ; output_failure_text 0 ; cell_source_parses 0 ; duplicate_sections 0 ; accents : 3 formes hors table (valide, applique, inverse).

Lecture apprenant pleine (33 cellules), après survol d'ICT-18 (renvois « section 2.bis », « §8 récap » vérifiés existants). 4 findings :

1. stale-claim — c32 (Conclusion)

La paire (I_thermo, I_stake) sépare enfin l'agent (Gray-Scott S4) du pur dissipateur (S5) là où ICT-18 seul échouait.

Contredit frontalement le verdict mesuré de c24 : Gate ENJEU-1 FAIL (« I_stake(S4) = −0.5083 < I_stake(S5) = −0.4651 »), Lecture 6 (c25) : « ne discrimine pas l'agent du pur dissipateur sur ce banc partiel ». L'apprenant quitte le notebook avec une croyance inversée par rapport au résultat établi trois cellules plus tôt — la conclusion dément le résultat central du notebook (et c22 point 3 dit l'inverse : « chaque gate individuelle échoue »).

2. stale-claim — c08 (Interprétation, smoke test)

la marche biaisée — qui dissipe (entropie non-nulle) mais n'a aucun soi à défendre — n'a pas de retour (I_stake proche de zéro)

L'output c06 donne I_stake(marche biaisee) = -1.0000 et la Lecture 1 (c07) cite « un indice à −1,00 — le maximum de non-retour mesurable ». « Proche de zéro » contredit la valeur affichée ; la définition de §1 (c02) pose d'ailleurs « I_stake ≈ 0 ⟹ pur dissipateur », définition que la mesure ne suit pas non plus.

3. stale-claim — c13 (Lecture 2, S2)

S2 (GrazingModel, c = 1.0 en régime bistable) donne l'indice le plus élevé du notebook : I_stake = +0.9999 sur 2000 pas

Mesuré, mais « l'indice le plus élevé » est trivial : S2 est le seul positif des trois substrats testés (S4 = −0.5083, S5 = −0.4651) et le smoke test (c06) donne déjà +0.9894 — la lecture suggère une hiérarchie serrée qui n'existe pas. Ce qui est attendu ici : S2 bistable passif domine l'agent Gray-Scott, l'inversion qui fera échouer ENJEU-2. La lecture prépare pourtant cette inversion (« la suite inverse l'ordre attendu ») : le superlatif gonflé n'est pas nécessaire.

4. stale-claim — c16 (Lecture 3, S4)

c'est exactement le « résultat nul honnête » annoncé dans la cellule 17.

La promesse « un gate qui échoue est un résultat nul honnête » est en c02 (§1, Gates falsifiables) et répétée en c23 (§5.1) ; il n'y a pas de cellule 17 la contenant (c17 est le titre §4.3 S5). Un apprenant qui cherche la référence ne la trouve pas : la numérotation affichée par Jupyter (c17 = titre S5) ne correspond pas.

Organes candidats : aucun nouveau motif (stale-claim = 4 occurrences campagne, déjà ≥3 : proposition maintien).

RAS sur le reste : progression théorie → smoke test → substrats → paire → gates limpide ; gates FAIL rapportées honnêtement (c24/c25) ; exercices C.1 en stubs conformes ; renvois ICT-18 exacts ; navigation correcte.

Ledger : status → audité, classe_counts : {stale-claim: 4} ; checklist cochée.

[jsboige]

[CLAIMED] lane myia-po-2023:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-03-RobustnessDelayedGratification-Python.ipynb -- audit partition Hermes, lecture seule (findings en commentaire sur cette issue, aucun fix)

[jsboige]

Audit — ICT-03-RobustnessDelayedGratification-Python.ipynb (partition Hermes, campagne #17073)

Posture : apprenant ayant lu ICT-0 (cadrage) et ICT-02 (modèle vu-cellule). Lecture au head origin/main (e40624f085 = dernier commit du fichier, #17354). Lecture seule, aucun fix — protocole de l'issue.

Passes d'organes

• execution_count : 11/11 cellules code exécutées (1→11), outputs présents et cohérents — C.2 OK.
• Stubs d'exercices : 3/3 conformes C.1 (return None # TODO etudiant + indices + print("Exercice N a completer")), aucun raise NotImplementedError — C.1 OK.
• Prose quantitative vs outputs : toutes les valeurs citées vérifiées exactes — sortedness 0.75→0.59 (bubble/passive), 0.86→0.62 (insertion/passive), 0.64→0.53 (obstacle, les deux algotypes identiques), médianes 1050/1204 pas, min/max 411-1712/838-1694, 24/24 réparés, DG 91.4 (85–98) vs 89.8 (81–99). Le format décimal français (91,4) correspond bien à l'output anglais (91.4). 0 stale-claim.
• Citation Levin (cellule 2) : « Intelligence is the degree of ingenuity that it has in overcoming barriers between it and its goal » — vérifiée verbatim contre ICT-0-Framing.md l.177 (le cadrage de la série porte la même citation). OK.
• Vocabulaire « reculs de monotonie » (cellules 9/17) : légitime (l'erreur de monotonie est la métrique de §3), pas de confusion terme/métrique.

Findings

1. (mineur, navigation) — cellule 27 (Conclusion), lien « Suite de la série » pointe le cadrage au lieu du notebook suivant. [ICT-4](ICT-0-Framing.md) et [ICT-5/6](ICT-0-Framing.md) : la cible réelle ICT-04-ChimericArraysKinAggregation-Python.ipynb existe dans la série et sa description (« agrégation par algotype », « kin ») correspond exactement au texte d'annonce. La convention de la série (ICT-02, même position) pointe le notebook réel (ICT-04-...ipynb). Défaut de nav mineur : le lecteur qui clique « ICT-4 » atterrit sur le cadrage général au lieu du carnet annoncé. Aucune fausseté de contenu.

2. (observation, non-finding) — homogénéité obstacle. Les trajectoires bubble/obstacle et insertion/obstacle sont identiques à 0.01 près sur toute la plage (0.64→0.53). La prose (cellule 9) le dit correctement (« les deux algotypes y suivent la même trajectoire ») sans l'expliquer — la cause est structurelle (en régime infranchissable, la sortedness est dominée par la segmentation en sous-séquences triées, indépendante de l'algotype). Pas un défaut : le notebook mesure, l'explication mécanistique relève d'ICT-04+. Signalé pour la trace.

Verdict

SAIN — 2 observations (1 nav mineur + 1 note). Aucun finding de fond. Le notebook a déjà bénéficié d'une réparation d'audit (e40624f, #17354, 3 findings alors) ; la passe du jour ne trouve que le résiduel de navigation.

Portée : lecture seule — le finding nav (1) peut être absorbé par la prochaine PR touchant ce notebook ou servir à une tranche nav-sweep dédiée de la série (40 notebooks restants à auditer dans cette partition).