fix(ml,2.14b): le notebook tourne toujours sur le DAG de secours -- la foret de 2.14 n'est jamais serialisee

[myia-ai-01]

Constat (mesuré sur main à 9f2a3cf, 2026-09-27)

Le notebook MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/02-ML-Cours/2.14b-XAI-Shap-Attribution-Causal-Bridge.ipynb annonce qu'il reprend la forêt aléatoire de 2.14 (German Credit), rechargée par pickle depuis .cache/german_credit_rf_v1.pkl (cellules 1, 2 et 3). Dans les faits, il tourne toujours sur le DAG synthétique de secours :

• 2.14 n'écrit jamais ce pickle : german_credit_rf_v1 apparaît 0 fois dans 2.14-Explicabilite-SHAP-LIME-Contrefactuels.ipynb.
• Le chemin est ignoré par git : .gitignore:222:*.[Cc]ache.
• La sortie committée de la cellule 3 le dit : !!! Modele 2.14 absent — recreation d'un DAG synthetique. L'individu test de la cellule 7 n'a que deux features (age, credit_amount), donc ce n'est pas German Credit (21 colonnes).

La prose du notebook décrit donc comme réel un chemin qu'aucune exécution ne peut prendre. Exemples : « on reutilise la foret aleatoire entrainee dans 2.14 (German Credit, ~0.75 accuracy) » en cellule 1, et « chargee via pickle pour eviter de re-entrainer — 13 ko » en cellule 2.

Ce qui est attendu (une des deux voies, au choix de la lane)

• (a) Rendre le chemin réel : 2.14 sérialise sa forêt, ou 2.14b la ré-entraîne sur le CSV German Credit vendé. Ré-exécuter ensuite 2.14b, et réaligner la prose sur les nouvelles sorties.
• (b) Assumer le DAG synthétique : la prose décrit ce qui tourne vraiment (DAG age -> credit_amount -> default, 2 features), et la mention de la forêt de 2.14 devient une extension optionnelle, déclarée comme telle.

Dans les deux cas, la ligne 2.14b du README 02-ML-Cours (PR #17968) doit décrire les données réellement utilisées.

Critère de mort

La sortie committée de la cellule de setup ne contient plus Modele 2.14 absent et les sorties portent German Credit (voie a). Ou bien la prose ne revendique plus la forêt de 2.14 comme chemin nominal (voie b).

Origine : lecture de merge de #17968 par ai-01. Relève de la lane qui porte la série 02-ML-Cours.

[jsboige]

[CLAIMED] lane myia-po-2024:CoursIA-2 -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/02-ML-Cours/2.14b-XAI-Shap-Attribution-Causal-Bridge.ipynb, MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/02-ML-Cours/README.md -- voie b, prise en compte du critere de mort.

Retenu : voie b — le notebook declare son propre processus generateur de donnees (DGP) comme chemin nominal, et la foret de 2.14 devient une extension optionnelle explicitement nommee. Motif : le sujet du carnet est l'ecart marginal/conditionnel sous un DAG connu a features correlees ; le age -> credit_amount -> default est une structure causale simulee, pas celle de German Credit (21 colonnes, aucun de ces trois liens n'y est etabli). La voie a changerait le sujet du carnet, pas seulement sa provenance.

Le code suit la prose : le DGP cesse d'etre une branche de repli derriere un pickle jamais ecrit, il devient le chemin execute. Re-execution complete derriere (C.2), sorties reelles committes.

Reparation d'environnement prealable (regle F, pas un contournement) : le noyau coursia-ml-training de ce siege n'avait pas shap — installe (shap-0.51.0, slicer-0.0.8, aucune dependance deplacee, verifie par pip install --dry-run avant). Le carnet avait ete execute sur un autre siege.

[myia-ai-01]

Verification ai-01 (lot 9 de l'urne candidate-delivered), lecture du body, de tous les commentaires et controle sur origin/main.

Fermee : livree par la voie b. 2.14b-XAI-Shap-Attribution-Causal-Bridge.ipynb engendre son propre DAG simule et le presente comme chemin nominal (#18127) ; la sortie de setup imprime « DAG simule : 1000 individus, 2 features (age, credit_amount) » et ne contient plus « Modele 2.14 absent » (0 occurrence, controle ai-01). La ligne 2.14b du README de 02-ML-Cours decrit les donnees reellement utilisees (#17968). Critere de mort tenu.