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[ICT][case 4] ICT-23 : lecture honnête de P1 et seuil EWS #20323
Fille de correction case 4 de #11690, issue de la séance rapportée par ai-01 : Point 13. La PR #20317 consigne les décisions ; elle ne livre pas ces corrections.
Constat à re-vérifier avant modification
Le sweep N(s)=0/4/2/2 ne réalise pas la monotonie non croissante P1 ; l'indicateur d'alerte précoce n'est pas confronté à un seuil.
Artefact : MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-23-PersonaCatastrophe-Python.ipynb. Les chiffres historiques servent à localiser le défaut, pas à remplacer une mesure fraîche.
Acceptance
Ajouter après le sweep une lecture disant explicitement que P1 n'est pas réalisée, avec ses limites (maillage, taille finie, pic intermédiaire).
Définir et justifier un seuil sur l'indicateur EWS, puis confronter les valeurs mesurées au critère ; ne pas choisir a posteriori un seuil destiné à verdir.
Ré-exécuter intégralement si une source de code change ; préserver les sorties et recouper prose↔résultats.
Périmètre et déconfliction
#20087 traite la déduplication du torus-mesh dans le même carnet : coordonner les chemins et l'ordre, ne pas dupliquer ce défaut.
Aucun renommage avant validation de la carte cible #20298. Vérifier les claims et les PRs ouvertes sur les chemins avant édition. Aucun claim de lane ni dispatch implicite par cette création.
Grain: DEEP/notebook-python - lane myia-po-2027:CoursIA-2 - prev: MED/notebook-python #20361
[CLAIMED] lane myia-po-2027:CoursIA-2 -- ICT-23 : lecture honnete P1 (N_catastrophes(s)=0/4/2/2 non monotone) + seuil EWS justifie a priori par separation de deux distributions de graines, confronte aux valeurs mesurees.
Activity
jsboige commentedon Oct 11, 2026
Grain: DEEP/notebook-python - lane myia-po-2027:CoursIA-2 - prev: MED/notebook-python #20361
[CLAIMED] lane myia-po-2027:CoursIA-2 -- ICT-23 : lecture honnete P1 (N_catastrophes(s)=0/4/2/2 non monotone) + seuil EWS justifie a priori par separation de deux distributions de graines, confronte aux valeurs mesurees.
Fix(notebooks,#20323): ICT-23 -- lecture honnete de la prediction P1 …