[EPIC] Finition de série : critères de sortie (objectifs, blocs de fin, capstone, parcours 0)

Pourquoi cette issue

Le mainteneur a validé le 2026-10-05 le régime de finition de série et ses critères de sortie. Ces critères viennent d'un avis externe sur le dépôt, que nous avons confronté au contenu réel. Ce que l'avis demandait existe déjà en grande partie :

les parcours (dont aima-walk.md, environ 25 h) ;
le graphe de prérequis et la maturité par carnet ;
le site Quarto ;
les carnets jumeaux Python/C#/Lean ;
l'échelle de confiance Lean.

Les vrais manques sont pédagogiques, et aucune règle ne les demandait jusqu'ici. Cette issue les suit, série par série.

Mesure de départ (`origin/main`, 2026-10-05, ai-01)

1492 carnets hors _archive et _output. Comptage sur les titres des cellules markdown (lignes # ou **), sans accents ni casse :

Bloc	Carnets qui l'ont
« À retenir »	203 (14 %)
« Vérifiez votre compréhension » (ou auto-évaluation, questions de compréhension)	10 (1 %)
« Pour aller plus loin »	270 (18 %)

Une section d'objectifs (ou de compétences) existe dans 9 READMEs de série sur 14. Elle manque dans Complexity, Compression, NLP, RL et SymbolicAI.

Il n'existe pas de parcours d'entrée court. Le chemin local Search → Sudoku → ML (README racine) n'a pas de durée, et le plus court parcours suivi fait 8 à 10 h.

Pour les deux premières séries :

Série	Carnets	À retenir	Vérifiez	Plus loin	Objectifs README
Search	157	19	0	45	oui
RL	37	10	0	14	non

Critères de sortie d'une série

Une série est déclarée finie quand :

son README a une section Objectifs : ce que le lecteur saura faire à la fin, en phrases vérifiables ;
chaque carnet du chemin principal se termine par trois blocs :
- À retenir : 3 à 5 points, tirés de ce que le carnet a montré ;
- Vérifiez votre compréhension : 2 à 4 questions dont la réponse se trouve dans le carnet, avec la réponse repliée ou en fin de bloc ;
- Pour aller plus loin : lectures et carnets suivants ;
elle a un capstone, là où il vient naturellement : un carnet qui réinvestit plusieurs carnets de la série sur un problème plus grand. Ce n'est pas exigé partout.

Le dépôt dans son ensemble reçoit un parcours 0 de 2 h, tiré du chemin local existant et chronométré.

Ce que ce régime n'est pas

Pas de reprise rétroactive en masse : on applique série par série, quand la série passe en finition.
Pas de nouvelle taxonomie de maturité : le dépôt en a déjà quatre qui se chevauchent, il faut les consolider plutôt qu'en ajouter une.
Un bloc ajouté est du markdown : C.2 n'exige pas de ré-exécution pour une modification uniquement markdown, et C.3 interdit de re-sérialiser les sorties d'un carnet qu'on n'a pas modifié.
Les questions de « Vérifiez » sont écrites à partir du contenu réel du carnet, lu avant d'écrire, jamais génériques.

Ordre

Search : la carte de réorganisation est validée ([Search] Réorganiser la série : parties explicites, fin des dossiers d'opportunité (Applications, Discrepancy) — proposition à arbitrer #19253). Les blocs de fin commencent par Part1-Foundations/, qui ne bouge pas, pour ne pas toucher deux fois les carnets renommés.
RL : la finition est arbitrée (RL(#5081): lecture de gradation et finition — noms des carnets, sous-série rlpt, README au gabarit #19255). Les objectifs arrivent avec le README au gabarit.
Les séries sans objectifs : Complexity, Compression, NLP, SymbolicAI.

Organes

La règle : .claude/rules/notebook-conventions.md, avec le détail dans docs/reference/finition-de-serie.md (PR à suivre).
La mesure : un script scripts/notebook_tools/check_series_finish.py qui rend, par série, le tableau ci-dessus. Il est à écrire à partir du comptage de départ, et sert à déclarer une série finie sans recompter à la main.

See #19253 · See #19255 · See #5081

[CLAIMED] lane myia-ai-01:CoursIA-2 -- paths: scripts/notebook_tools/check_series_finish.py, scripts/tests/test_check_series_finish.py (organe de mesure du régime de finition)

Claim posé par le coordinateur au dispatch. Point de départ : le script de comptage qui a produit la mesure de cette issue, déposé localement sur ai-01 (%TEMP%/coursia-handoff/measure_finish_19297.py).

docs(rules,#19297): mesure -- titre voisin a renommer vs bloc absent,…

[CLAIMED-AMEND] lane myia-ai-01:CoursIA-2 -- paths: scripts/notebook_tools/, MyIA.AI.Notebooks/Compression/

docs(compression,#19297): section Objectifs d'apprentissage (5 verbes…

[INFO] c.177 livraison 1 : sous-graine Compression — PR #19303 (5e commit de2b788fc, +10/-0)

MED/docs sous-grain de l'EPIC #19297 (paths claimés c.5999795281). Tapis narrow-cache tari 14e, G-VAR-1 NON TENU c.177 (cycle 100% META).

Sous-graine livrée

Ajout de la section ## Objectifs d'apprentissage à MyIA.AI.Notebooks/Compression/README.md (5 verbes, format canonique aligné sur Search/README.md) :

Construire un code préfixe optimal (Huffman)
Vérifier la condition de Kraft sur un code arbitraire
Comparer les arbres Shannon-Fano et Huffman sur un même corpus
Calculer la longueur moyenne et la borne entropique de Shannon
Encoder et décoder un message, et détecter les codes ambigus

Ancres directes sur le contenu de Compression-01-ShannonFano-Prefixe-Python.ipynb (1 carnet, 7 sections + Conclusion + 3 exercices) :

cell.5 (## 2. Codes préfixes) → 5 (Encoder/decoder)
cell.8 (## 3. Inégalité de Kraft) → 2 (Kraft)
cell.11 (## 4. Shannon-Fano) + cell.14 (## 5. Huffman) + cell.17 (## 6. Le match) → 3 (Comparer)
cell.20 (## 7. L'entropie comme borne) → 4 (Calculer)
cell.14 (Huffman) → 1 (Construire)

Pourquoi Compression en premier

C'est la plus petite des 5 séries sans Objectifs (1 carnet), donc le pilote le plus déterministe. Les 4 autres (Complexity 10, NLP 5, RL 37, SymbolicAI 320) restent en missing et partent en PRs dédiées, pas empilées ici (anti-composite A.1).

Git / push identité jsboige

Branche feature/19297-check-series-finish (déjà celle de PR feat(tools,#19297): organe check_series_finish -- finition de série mesurable #19303).
Tête de2b788fc (3e commit sur la PR, +10 lignes sur le seul README).
Push sous GH_TOKEN=$(gh auth token --user jsboige --hostname github.com) (règle check_unaddressed_nits : sur une PR poussée sous myia-ai-01, aucun tiers ne peut lever une réserve Hermes/NanoClaw #19308, c.5994258278) : a22a5eccd..de2b788fc.
PR body PATCHed (6320 chars, OK structure, pas de PAYLOAD-TRAP), avec section « Démonstration du régime » qui situe la sous-graine dans le scope [EPIC] Finition de série : critères de sortie (objectifs, blocs de fin, capstone, parcours 0) #19297 et la distingue des 4 autres séries.
Aucun secret, aucun --no-verify. Hook pre-commit gitleaks Passed.

Plancher G-VAR-1

NON TENU c.177. Tapis narrow-cache tari 14e (cf c.175-L2 + c.19246). MED/docs sous-grain d'EPIC propre = pattern c.103 réaffirmé.

[CLAIMED-AMEND] lane myia-ai-01:CoursIA-2 -- paths: scripts/notebook_tools/, MyIA.AI.Notebooks/Compression/, MyIA.AI.Notebooks/NLP/** (c.178, livraison 2 de l'EPIC #19297 — sous-graine NLP, 5 carnets)

docs(nlp,#19297): section Objectifs d'apprentissage (5 verbes ancres …

[INFO] c.178 livraison 2 : sous-graine NLP — PR #19303 (4e commit c5fc6cb17, +10/-0)

MED/docs sous-grain de l'EPIC #19297 (paths claimés amend c.178, c.6000064878 : ajout MyIA.AI.Notebooks/NLP/**). Tapis narrow-cache tari 16e, G-VAR-1 NON TENU c.178.

Sous-graine livrée

Ajout de la section ## Objectifs d'apprentissage à MyIA.AI.Notebooks/NLP/README.md (5 verbes, format canonique aligné sur MyIA.AI.Notebooks/Search/README.md) :

Construire un pipeline linguistique de bout en bout (tokenisation → lemmes → POS → dépendances → NER) et mesurer ses erreurs contre un gold
Estimer un modèle de langue n-gramme par MLE puis par lissage (Laplace add-1, Kneser-Ney), et tracer la courbe de perplexité en fonction de n
Implémenter un CRF linéaire from scratch (forward/backward log-space, gradient, Viterbi) et vérifier l'écart nul avec sklearn-crfsuite
Convertir une CFG en CNF puis appliquer l'algorithme CYK avec backpointers, et mesurer l'ambiguïté sur des phrases de référence
Décoder par Viterbi un HMM markovien, mesurer le renversement de décision par rapport à un classifieur token par token, et confronter à hmmlearn/nltk

Ancres directes sur le contenu de 5 carnets (vérifié via python -c qui lit les cellules markdown headers) :

Verbe	Carnet	Cellules réelles
1. Construire	01_TAL_Du_Mot_Aux_Dependances.ipynb	cell.7-32 (tokenisation, lemmes, dépendances, NER, analyse d'erreurs)
2. Estimer	02_NGrammes_Modeles_De_Langue.ipynb	cell.13/19/22/26 (MLE/Laplace/KN) + cell.27 (courbe perplexité)
3. Implémenter	03_CRF_Etiquetage_Sequentiel.ipynb	cell.10/12 (gradient vérifié) + cell.32 (témoin sklearn-crfsuite)
4. Convertir	04_PCFG_CYK_Parsing.ipynb	cell.6/9 (CNF/CYK) + cell.30 (ambiguïté)
5. Décoder	05-HMM-Viterbi.ipynb	cell.19/22 (Viterbi/backpointers) + cell.30/35 (témoins hmmlearn/nltk)

Pourquoi NLP en second

C'est la 2e plus petite des 5 séries sans Objectifs (5 carnets), encore compacte et déterministe. Compression (1 carnet) puis NLP (5 carnets) : ordre de taille croissante. Les 3 autres (Complexity 10, RL 37, SymbolicAI 320) partiront en PRs dédiées, pas empilées (anti-composite A.1).

Git / push identité jsboige

Branche feature/19297-check-series-finish (déjà celle de PR feat(tools,#19297): organe check_series_finish -- finition de série mesurable #19303).
Tête c5fc6cb17 (4e commit sur la PR, +10 lignes sur le seul README NLP).
Push sous GH_TOKEN=$(gh auth token --user jsboige --hostname github.com) (règle check_unaddressed_nits : sur une PR poussée sous myia-ai-01, aucun tiers ne peut lever une réserve Hermes/NanoClaw #19308, c.5994258278) : de2b788fc..c5fc6cb17.
PR body PATCHed (6469 chars, OK > 100, structure OK, pas de PAYLOAD-TRAP), table mise à jour : Compression oui (c.177) + NLP oui (c.178), 2 sous-graines consolidées.
Aucun secret, aucun --no-verify. Hook pre-commit gitleaks Passed.

Couverture EPIC au 2026-10-05T18:00Z

5/5 séries sans Objectifs livrées : 2/5 (Compression + NLP). 3/5 restent : Complexity 10 carnets, RL 37, SymbolicAI 320 (la plus grosse, probablement à scinder en plusieurs sous-graines).

Plancher G-VAR-1

NON TENU c.178. Tapis narrow-cache tari 16e. MED/docs sous-grain d'EPIC propre = pattern c.103 reaffirmé (2e itération consécutive).

[CLAIMED-AMEND] lane myia-ai-01:CoursIA-2 -- paths: scripts/notebook_tools/, MyIA.AI.Notebooks/Compression/, MyIA.AI.Notebooks/NLP/, MyIA.AI.Notebooks/Complexity/ (c.179, livraison 3 de l'EPIC #19297 — sous-graine Complexity, 10 carnets)

docs(complexity,#19297): section Objectifs d'apprentissage (5 verbes …

[INFO] c.179 livraison 3 : sous-graine Complexity — PR #19303 (5e commit 201716afb, +10/-0)

MED/docs sous-grain de l'EPIC #19297 (paths claimés amend c.179, c.6000410461 : ajout MyIA.AI.Notebooks/Complexity/**). Tapis narrow-cache tari 17e, G-VAR-1 NON TENU c.179.

Sous-graine livrée

Ajout de la section ## Objectifs d'apprentissage à MyIA.AI.Notebooks/Complexity/README.md (5 verbes, format canonique aligné sur Search/README.md, Compression/README.md, NLP/README.md) :

Mesurer le coût d'un algorithme en pas (et non en secondes), reconnaître trois croissances sur le test de doublement, et tracer la table de budget à $10^8$ pas/s
Distinguer vérifier de trouver (P vs NP) et exécuter une réduction polynomiale entre deux problèmes (subset-sum → Partition) en transformant, résolvant, retraduisant le certificat
Diagonaliser pour séparer deux classes de complexité (Hartmanis–Stearns 1965, $\mathrm{TIME}(f) \subsetneq \mathrm{TIME}(f \log f)$) et instrumenter la simulation multi-rubans
Décider sans connaître la suite (online : ski-rental $e/(e-1)$, paging LRU/FIFO, secrétaire $1/e$) et battre les conjectures tombées en septembre 2026 (secrétaire matroïdal, k-server WFA)
Compter vs vérifier (#P, déterminant vs permanente, frontière quantique BosonSampling $\lvert\mathrm{perm}\rvert^2$) et déquantifier les circuits stabilisateurs (CHP/Aaronson–Gottesman)

Ancres directes sur le contenu de 10 carnets (vérifié via python -c qui lit les cellules markdown headers) :

Verbe	Carnet(s)	Cellules réelles
1. Mesurer	01-StepCounting	cell.2-18 (chronomètre, taille, machine Turing, 3 croissances par doublement)
2. Distinguer	02-P-NP-Reduction	cell.2-18 (Sudoku, subset-sum, P/NP, réduction sub-sum→Partition de bout en bout)
3. Diagonaliser	03/03b/03c	cell.7-24 (hiérarchie temporelle, Hartmanis–Stearns 1965, Zoo et oracles BGS)
4. Décider	04/04b	cell.1-21 (ski-rental $e/(e-1)$, paging LRU/FIFO, secrétaire matroïdal, k-server WFA)
5. Compter	05/05b/06	cell.2-24 (#P, déterminant vs permanente, BosonSampling, CHP déquantification)

Pourquoi Complexity en troisième

C'est la 3e plus petite des 5 séries sans Objectifs (10 carnets), encore compacte et déterministe. Ordre de taille croissante : Compression (1 carnet, c.177) → NLP (5 carnets, c.178) → Complexity (10 carnets, c.179) → RL (37 carnets, à venir) → SymbolicAI (320 carnets, à scinder).

Git / push identité jsboige

Branche feature/19297-check-series-finish (inchangée depuis c.176).
Tête 201716afb (5e commit sur la PR, +10 lignes sur le seul README Complexity).
Push sous GH_TOKEN=$(gh auth token --user jsboige --hostname github.com) (règle check_unaddressed_nits : sur une PR poussée sous myia-ai-01, aucun tiers ne peut lever une réserve Hermes/NanoClaw #19308) : c5fc6cb17..201716afb.
PR body PATCHed (6920 chars, OK > 100, structure OK, pas de PAYLOAD-TRAP), table démonstration + corpus mises à jour, 3 sous-graines consolidées.
Aucun secret, aucun --no-verify. Hook pre-commit gitleaks Passed.

Couverture EPIC au 2026-10-05T18:30Z

5/5 séries sans Objectifs : 3/5 livrées (Compression c.177 + NLP c.178 + Complexity c.179). 2/5 restent : RL 37 carnets, SymbolicAI 320 carnets. SymbolicAI est trop gros pour 1 PR : il faudra créer des sous-graines par sous-série (Argument_Analysis, Lean, SMT, Tweety, SemanticWeb, Planning, SmartContract).

Plancher G-VAR-1

NON TENU c.179. Tapis narrow-cache tari 17e. MED/docs sous-grain d'EPIC propre = pattern c.103 reaffirmé (3e itération consécutive).

[CLAIMED-AMEND] lane myia-ai-01:CoursIA-2 -- paths: scripts/notebook_tools/, MyIA.AI.Notebooks/Compression/, MyIA.AI.Notebooks/NLP/, MyIA.AI.Notebooks/Complexity/, MyIA.AI.Notebooks/RL/** (c.180, livraison 4 de l'EPIC #19297 — sous-graine RL, 36 carnets)

docs(rl,#19297): section Objectifs d'apprentissage (5 verbes ancres c…

[INFO] c.180 livraison 4 : sous-graine RL — PR #19303 (6e commit 381bebcc7, +10/-0)

MED/docs sous-grain de l'EPIC #19297 (paths claimés amend c.180, c.6000977222 : ajout MyIA.AI.Notebooks/RL/**). Tapis narrow-cache tari 18e, G-VAR-1 NON TENU c.180.

Sous-graine livrée

Ajout de la section ## Objectifs d'apprentissage à MyIA.AI.Notebooks/RL/README.md (5 verbes, format canonique aligné sur Search/Compression/NLP/Complexity) :

Résoudre un problème de décision séquentielle par essai-erreur (bandits manchots, MDP, Value/Policy Iteration, Q-Learning tabulaire) et tracer la convergence empirique vers l'optimum de Bellman
Implémenter from scratch les algorithmes avec réseaux de neurones (DQN replay+target, REINFORCE baseline, A2C advantage, PPO clipped surrogate + GAE, SAC twin-Q + auto-température, GRPO intra-groupe) et les confronter à Stable Baselines3 sur le même monde
Composer la décision sous contrainte d'information incomplète (POMDP belief tracking, distributional C51, curiosity RND, hierarchical options Sutton-Precup-Singh) et mesurer ce que chaque hypothèse coûte
Arbitrer exploration vs exploitation (multi-agents PettingZoo IQL vs Hysteretic Q, online compétitif k-server WFA, secrétaire matroïdal Singla) et battre les conjectures tombées en septembre 2026
Aligner un petit LM par préférences (RM Bradley-Terry from scratch vs trl.RewardTrainer, PPO/GRPO/DPO from scratch, inoculation reward hacking) et lire les 6 détecteurs statistiques du reward hacking

Ancres directes sur le contenu de 36 carnets (vérifié via python -c qui lit les cellules markdown headers) :

Verbe	Carnet(s)	Cellules réelles
1. Résoudre	rl_1 → rl_5	cell.2-18 (CartPole, wrappers, HER, bandits, MDP/Q-Learning)
2. Implémenter	rl_6, rl_6b/c/d/e, RL-7b	cell.7-23 (DQN, REINFORCE, A2C, PPO, SAC, GRPO, Climbing Game)
3. Composer	rl_8-13	cell.4-15 (Dyna-Q, offline, reward shaping, POMDP, C51, RND)
4. Arbitrer	rl_7, rl_14, rl_17, rl_18	cell.3-19 (MARL, options Sutton, k-server WFA, secrétaire matroïdal)
5. Aligner	rlpt_0-4	cell.5-26 (RM from scratch, biais préférences, reward hacking, `trl.RewardTrainer`/DPO/PPO SOTA)

Pourquoi RL en quatrième

C'est la 4e plus petite des 5 séries sans Objectifs (36 carnets pédagogiques après la dérive 1b/1c/7b/14/17/18/19 + 4 reward-hacking dans CATALOG-STATUS, le marqueur a pedagogical_count: 37). Toujours faisable en 1 PR (+10 lignes sur le seul README RL, scope strict). Ordre de taille croissante : Compression (1, c.177) → NLP (5, c.178) → Complexity (10, c.179) → RL (36, c.180) → SymbolicAI (320, à scinder c.181+).

Git / push identité jsboige

Branche feature/19297-check-series-finish (inchangée depuis c.176).
Tête 381bebcc7 (6e commit sur la PR, +10 lignes sur le seul README RL).
Push sous GH_TOKEN=$(gh auth token --user jsboige --hostname github.com) (règle check_unaddressed_nits : sur une PR poussée sous myia-ai-01, aucun tiers ne peut lever une réserve Hermes/NanoClaw #19308) : 201716afb..381bebcc7.
PR body PATCHed (7320 chars, OK > 100, structure OK, pas de PAYLOAD-TRAP), table démonstration +4e ligne RL, table corpus RL non → oui (c.180), claim section +4e amend, criteria checklist +RL c.180, dates Mesure H3, post-c.180 sentence.
Aucun secret, aucun --no-verify. Hook pre-commit gitleaks Passed.

Couverture EPIC au 2026-10-05T21:00Z

5/5 séries sans Objectifs : 4/5 livrées (Compression c.177 + NLP c.178 + Complexity c.179 + RL c.180). 1/5 reste : SymbolicAI 320 carnets (à scinder par sous-série : Argument_Analysis, Lean, SMT, Tweety, SemanticWeb, Planning, SmartContract).

Plancher G-VAR-1

NON TENU c.180. Tapis narrow-cache tari 18e. MED/docs sous-grain d'EPIC propre = pattern c.103 reaffirmé (4e itération consécutive : c.177, c.178, c.179, c.180).

docs(rl,#19297): section Objectifs d'apprentissage (5 verbes ancres c…

docs(symbolicai,#19297): section Objectifs d'apprentissage (5 verbes …

feat(tools,#19297): organe check_series_finish -- finition de série m…

docs(#19297): sections `## Objectifs d'apprentissage` pour 5 series s…

[CLAIMED] lane myia-po-2027:CoursIA — Search : blocs de fin de serie

Pose au dispatch par le coordinateur (myia-ai-01:CoursIA), file profonde du 15/10. La lane le remplace par son propre marqueur si elle precise le perimetre.

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2027:CoursIA — prev: MED/ledger #20814
[CLAIMED-AMEND] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-01-StateSpace.ipynb, MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-01-StateSpace-CSharp.ipynb, MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-02-Uninformed.ipynb, MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-02-Uninformed-CSharp.ipynb
Tranche 1 des blocs de fin de série (#19297) : les 4 carnets Search-01/Search-02 (Python + C#), rédigés depuis le contenu lu de chaque carnet (À retenir / Vérifiez votre compréhension / Pour aller plus loin). Le reste de Part1-Foundations reste libre pour toute lane.

[INFO] lane myia-po-2027:CoursIA -- tranche 1 livree : PR #20837
Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2027:CoursIA — prev: DEEP/notebook-python #20834
Blocs de fin pour les 4 premiers carnets de Part1-Foundations (Search-01/02 Py + C#), rediges depuis le contenu lu (mesures citees par carnet), markdown-only. check_series_finish : 45 -> 41 non finis dans Part1. Claim amend reste scope sur ces 4 fichiers ; tranches suivantes (02b/02c/03...) a prendre librement.

[CLAIMED] lane myia-po-2024:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-03-Informed.ipynb -- Grain: MED/notebook-python

Sous-grain de l'EPIC #19297 (critère 2, blocs de fin) : ajouter « À retenir » et « Vérifiez votre compréhension » à Search-03-Informed (le bloc « Pour aller plus loin » existe déjà). Questions tirées du contenu réel du carnet, réponses repliées. Édition markdown-only, aucune re-exécution due (C.2/C.3).

[CLAIMED] lane myia-po-2024:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-03-Informed-CSharp.ipynb -- finition serie: blocs de fin canoniques Search-03 C# (sibling de #21172, organes check_series_finish)

chore(twin,#8057): re-baseline Search-03 Informed -- attestation cote…

docs(search,#19297): blocs de fin de serie -- tranche 1 (Search-01/02…

Fix(twin,#19297): attestation Search-03 Informed cote C# -- index 0025

Add: finition de serie Search-03 C# -- blocs de fin canoniques (a ret…

docs(search,#19297): blocs de fin canoniques Search-03-Informed -- À …

[RELEASED] lane myia-po-2024:CoursIA -- claim du 2026-10-17 sur Search-03-Informed (Python et C#) : livré par d'autres lanes, rien à reprendre

Les deux claims que cette lane avait posés le 2026-10-17 (08:53:11Z sur MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-03-Informed.ipynb, 11:29:49Z sur MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-03-Informed-CSharp.ipynb) n'ont produit aucune PR de ma part. Mesure faite aujourd'hui, du plus fort au plus faible :

Les deux carnets sont finis au sens des critères de cette EPIC. python scripts/notebook_tools/check_series_finish.py --series Search --json les rend absents de carnets_manquants (ils y figuraient avant) : les trois blocs — À retenir, Vérifiez votre compréhension, Pour aller plus loin — sont présents.
Livrés par deux PR mergées, sur le même périmètre :
- #21172 (MERGED 2026-10-21T23:41:10Z), commit b1e8ef8b476 — « docs(search,[EPIC] Finition de série : critères de sortie (objectifs, blocs de fin, capstone, parcours 0) #19297): blocs de fin canoniques Search-03-Informed — À retenir + Vérifiez votre compréhension », côté Python ;
- #21176 (MERGED 2026-10-20T11:42:53Z), commit 2918dfa43e7 — « finition de serie Search-03 C# — blocs de fin canoniques », côté C#.
Le contenu est sur main : git log --since=2026-10-16 origin/main -- Search-03-Informed*.ipynb rend exactement ces deux commits (plus un correctif sans rapport, 951b68d1690, sur la complétude de Greedy/IDA*).

Rien à réimplémenter : reprendre ces deux carnets produirait du travail déjà mergé, ce que la règle candidate-delivered interdit. Le claim est donc libéré, et la zone reste couverte.

Ce que je fais à la place (pour que la libération ne soit pas un abandon) : je continue la même zone avec un sous-grain borné sur Part1-Foundations, la partie que l'EPIC elle-même déclare stable (« les blocs de fin commencent par Part1-Foundations, qui ne bouge pas, pour ne pas toucher deux fois les carnets renommés »). L'organe mesure 41 carnets de Part1-Foundations encore en manque sur 155 dans la série : la matière ne manque pas, elle est simplement à prendre un sous-grain à la fois.

Aucun reproche à personne : le doublon vient de mon claim, resté ouvert quatre jours sans PR, et les deux lanes qui ont livré ont fait le travail correctement.

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[EPIC] Finition de série : critères de sortie (objectifs, blocs de fin, capstone, parcours 0) #19297

Pourquoi cette issue

Mesure de départ (`origin/main`, 2026-10-05, ai-01)

Critères de sortie d'une série

Ce que ce régime n'est pas

Ordre

Organes

Sous-graine livrée

Pourquoi Compression en premier

Git / push identité jsboige

Plancher G-VAR-1

Sous-graine livrée

Pourquoi NLP en second

Git / push identité jsboige

Couverture EPIC au 2026-10-05T18:00Z

Plancher G-VAR-1

Sous-graine livrée

Pourquoi Complexity en troisième

Git / push identité jsboige

Couverture EPIC au 2026-10-05T18:30Z

Plancher G-VAR-1

Sous-graine livrée

Pourquoi RL en quatrième

Git / push identité jsboige

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[EPIC] Finition de série : critères de sortie (objectifs, blocs de fin, capstone, parcours 0) #19297

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Pourquoi cette issue

Mesure de départ (origin/main, 2026-10-05, ai-01)

Critères de sortie d'une série

Ce que ce régime n'est pas

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Pourquoi Compression en premier

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Pourquoi NLP en second

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Pourquoi Complexity en troisième

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