myia-ai-01 · Sep 7, 2026 · Sep 7, 2026 · Sep 7, 2026
diff --git a/COURSE_CATALOG.generated.json b/COURSE_CATALOG.generated.json
diff --git a/COURSE_CATALOG.generated.md b/COURSE_CATALOG.generated.md
diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/README.md
@@ -4,9 +4,9 @@
 
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: GameTheory
-pedagogical_count: 93
-breakdown: root=85, SocialChoice=8
-maturity: BETA=88, ALPHA=3, DRAFT=2
+pedagogical_count: 96
+breakdown: root=88, SocialChoice=8
+maturity: BETA=91, ALPHA=3, DRAFT=2
 -->
 
 La théorie des jeux est le langage mathématique de la stratégie. Elle modélise les situations où des agents rationnels prennent des décisions dont le résultat dépend des choix des autres : enchères, négociations commerciales, élections, poker, guerre commerciale, allocation de ressources. Cette dualité entre coopération et compétition est omniprésente en économie, en sciences politiques et en informatique (mécanismes de vote, smart contracts, réseaux). Le prix Nobel d'économie a été décerné à des théoriciens des jeux à sept reprises entre 1994 et 2020 — c'est un domaine vivant et influent.

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/GenAI/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/GenAI/README.md
@@ -416,7 +416,7 @@ Trois sous-dossiers complètent la série sans être des notebooks :
 
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: GenAI
-pedagogical_count: 214
-breakdown: Audio=31, Texte=30, Plateformes-Conversationnelles=28, Video=22, SemanticKernel=20, Image=17, PostTraining=16, Integrations-DotNet=10, RAG-et-Memoire-Semantique=10, Vibe-Coding=8, FineTuning=7, 00-GenAI-Environment=6, CaseStudies=5, FallacyDetection=4
-maturity: BETA=180, ALPHA=19, DRAFT=12, TEMPLATE=3
+pedagogical_count: 215
+breakdown: Audio=31, Texte=30, Plateformes-Conversationnelles=28, Video=22, SemanticKernel=20, Image=17, PostTraining=16, Integrations-DotNet=11, RAG-et-Memoire-Semantique=10, Vibe-Coding=8, FineTuning=7, 00-GenAI-Environment=6, CaseStudies=5, FallacyDetection=4
+maturity: BETA=181, ALPHA=19, DRAFT=12, TEMPLATE=3
 -->
diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/ML/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/ML/README.md
@@ -2,9 +2,9 @@
 
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: ML
-pedagogical_count: 78
-breakdown: DataScienceWithAgents=55, ML.Net=23
-maturity: BETA=72, ALPHA=5, DRAFT=1
+pedagogical_count: 80
+breakdown: DataScienceWithAgents=57, ML.Net=23
+maturity: BETA=74, ALPHA=5, DRAFT=1
 -->
 
 > **À propos des décomptes** : le marqueur `CATALOG-STATUS` ci-dessus est la **source de vérité autoritative** pour les volumes (notebooks par sous-série, maturité). Il est régénéré chaque nuit par le workflow [`catalog-cron.yml`](../../.github/workflows/catalog-cron.yml) à 03:37 UTC sur `main` (commit `[skip ci]` par `github-actions[bot]`). Si vous observez un décalage entre ce marqueur et une phrase en prose de ce README — par exemple si une sous-série a reçu de nouveaux notebooks mergés après la dernière régénération —, **fiez-vous au marqueur** ; la prose sera ré-alignée manuellement lors du prochain passage. Pour les **décomptes par kernel** (Python vs C#/.NET) au sein d'une sous-série, ce README reste autoritatif car la décomposition langagière par sous-série n'est pas dans le marqueur agrégé.

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/Probas/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/Probas/README.md
@@ -2,9 +2,9 @@
 
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: Probas
-pedagogical_count: 67
-breakdown: DecisionTheory=26, Infer=20, PyMC=19, root=2
-maturity: BETA=67
+pedagogical_count: 69
+breakdown: DecisionTheory=26, Infer=21, PyMC=19, Applications=2, root=1
+maturity: BETA=68, ALPHA=1
 -->
 
 > **À propos des décomptes** : le marqueur `CATALOG-STATUS` ci-dessus est la **source de vérité autoritative** pour les volumes (notebooks par sous-série, maturité). Il est régénéré chaque nuit par le workflow [`catalog-cron.yml`](../../.github/workflows/catalog-cron.yml) à 03:37 UTC sur `main` (commit `[skip ci]` par `github-actions[bot]`). Pour les **décomptes par kernel** (C#/.NET vs Python vs Lean 4) au sein d'une sous-série — c'est-à-dire la répartition **technique** par interpréteur —, ce README reste autoritatif car la décomposition langagière par sous-série n'est pas dans le marqueur agrégé ; cette granularité est documentée ici par lecture directe des `metadata.kernelspec.language` des notebooks (`28 C# + 37 Python + 2 Lean 4 = 67 ✓` au 05/09/2026). Si vous observez un décalage entre ce marqueur et une phrase en prose de ce README, **fiez-vous au marqueur** ; la prose sera ré-alignée manuellement lors du prochain passage.

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/README.md
@@ -1,8 +1,8 @@
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: QuantConnect-Python
-pedagogical_count: 54
-breakdown: Python=54
-maturity: BETA=39, ALPHA=8, DRAFT=7
+pedagogical_count: 55
+breakdown: Python=55
+maturity: DRAFT=31, BETA=16, ALPHA=8
 -->
 
 # QuantConnect Python Notebooks

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/README.md
@@ -2,9 +2,9 @@
 
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: QuantConnect
-pedagogical_count: 109
-breakdown: Python=54, projects=49, ML-Training-Pipeline=4, kelly_lean=2
-maturity: BETA=84, ALPHA=12, DRAFT=12, TEMPLATE=1
+pedagogical_count: 110
+breakdown: Python=55, projects=49, ML-Training-Pipeline=4, kelly_lean=2
+maturity: BETA=61, DRAFT=36, ALPHA=12, TEMPLATE=1
 -->
 
 > **Note éditoriale — counts kernels par sous-série** : Le marqueur CATALOG-STATUS agrégé ci-dessus reste **autoritatif** pour la décomposition par **sous-série** (Python / projects / ML-Training-Pipeline / kelly_lean). En revanche, pour les décomptes par **kernel** (Python vs Lean 4) **au sein** d'une sous-série — c'est-à-dire la répartition technique par interpréteur —, **ce README reste autoritatif** car la décomposition langagière par sous-série n'est pas dans le marqueur agrégé. Cette granularité est documentée ici par lecture directe des `metadata.kernelspec.language` des notebooks :

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/README.md
@@ -10,9 +10,9 @@ Le catalogue rassemble **plusieurs centaines de notebooks pédagogiques** répar
 
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: ALL
-total: 1111
-breakdown: SymbolicAI=263, GenAI=214, Search=147, QuantConnect=109, GameTheory=93, ML=78, IIT=72, Probas=67, Sudoku=37, RL=24, CaseStudies=6, cross-series=1
-maturity: BETA=1004, ALPHA=56, DRAFT=47, TEMPLATE=4
+total: 1123
+breakdown: SymbolicAI=263, GenAI=215, Search=148, QuantConnect=110, GameTheory=96, ML=80, IIT=72, Probas=69, Sudoku=38, RL=25, CaseStudies=6, cross-series=1
+maturity: BETA=991, DRAFT=71, ALPHA=57, TEMPLATE=4
 -->
 
 <sub>*Marqueur auto-régénéré quotidiennement par `.github/workflows/catalog-cron.yml` (file [`COURSE_CATALOG.generated.md`](../COURSE_CATALOG.generated.md) — source de vérité sur les volumes et la maturité). Toute PR qui modifierait ce bloc est signalée par `catalog-drift.yml` (read-only, catalog-pr-hygiene R1).*</sub>

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/RL/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/RL/README.md
@@ -4,9 +4,9 @@
 
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: RL
-pedagogical_count: 24
-breakdown: root=24
-maturity: BETA=23, DRAFT=1
+pedagogical_count: 25
+breakdown: root=25
+maturity: BETA=24, DRAFT=1
 -->
 
 > **Note éditoriale (counts)** : Le marqueur `CATALOG-STATUS` ci-dessus est autoritatif pour le compte agrégé (17 notebooks canoniques). Pour la **décomposition langagière par kernel** (`metadata.kernelspec.language`), ce README reste autoritatif car la granularité kernel n'est pas dans le marqueur agrégé ; elle est documentée ici par lecture directe des kernelspecs au 10/07/2026 :

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/Search/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/Search/README.md
@@ -2,9 +2,9 @@
 
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: Search
-pedagogical_count: 147
-breakdown: Applications=54, Part1-Foundations=40, Part4-Metaheuristics=35, Part2-CSP=18
-maturity: BETA=131, ALPHA=10, DRAFT=6
+pedagogical_count: 148
+breakdown: Applications=55, Part1-Foundations=40, Part4-Metaheuristics=35, Part2-CSP=18
+maturity: BETA=132, ALPHA=10, DRAFT=6
 -->
 
 [← Notebooks](../README.md) | [↑ ..](../README.md) | [→ SymbolicAI](../SymbolicAI/README.md)

diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/Sudoku/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/Sudoku/README.md
@@ -2,9 +2,9 @@
 
 <!-- CATALOG-STATUS
 series: Sudoku
-pedagogical_count: 37
-breakdown: root=37
-maturity: BETA=37
+pedagogical_count: 38
+breakdown: root=38
+maturity: BETA=38
 -->
 
 > **Note éditoriale (counts)** : Le marqueur `CATALOG-STATUS` ci-dessus est autoritatif pour le compte agrégé (37 notebooks canoniques). Pour la **décomposition langagière par kernel** (`metadata.kernelspec.language`), ce README reste autoritatif car la granularité kernel n'est pas dans le marqueur agrégé ; elle est documentée ici par lecture directe des kernelspecs au 08/08/2026 :

diff --git a/docs/archive/reference/HEALTH_DASHBOARD.md b/docs/archive/reference/HEALTH_DASHBOARD.md
@@ -4,58 +4,58 @@
 > Ce fichier **n'est pas maintenu à la main** : il est dérivé du catalogue (acceptance #4 de #4210).
 > Pour le régénérer : `python scripts/notebook_tools/generate_health_dashboard.py`.
 
-**1111** notebooks référencés au catalogue.
+**1123** notebooks référencés au catalogue.
 
 ## État global
 
 | Statut | Count | % |
 |--------|-------|---|
-| READY | 941 | 84.7% |
-| DEMO | 168 | 15.1% |
+| READY | 951 | 84.7% |
+| DEMO | 170 | 15.1% |
 | BROKEN | 2 | 0.2% |
 
 ## Exigences d'environnement (badges)
 
 | Exigence | Notebooks concernés |
 |----------|---------------------|
-| **local** (exécutable sans GPU/cloud/WSL) | 699 |
+| **local** (exécutable sans GPU/cloud/WSL) | 708 |
 | WSL requis | 76 |
-| GPU requis | 125 |
-| Cloud requis (QC / GenAI Docker) | 113 |
-| API key requise | 175 |
+| GPU requis | 126 |
+| Cloud requis (QC / GenAI Docker) | 114 |
+| API key requise | 176 |
 
 ## Distribution par série
 
 | Série | READY | DEMO | BROKEN | Total | % READY |
 |-------|-------|------|--------|-------|---------|
 | CaseStudies | 6 | 0 | 0 | 6 | 100% |
-| GameTheory | 92 | 1 | 0 | 93 | 99% |
-| GenAI | 106 | 106 | 2 | 214 | 50% |
+| GameTheory | 95 | 1 | 0 | 96 | 99% |
+| GenAI | 107 | 106 | 2 | 215 | 50% |
 | IIT | 71 | 1 | 0 | 72 | 99% |
-| ML | 73 | 5 | 0 | 78 | 94% |
-| Probas | 67 | 0 | 0 | 67 | 100% |
-| QuantConnect | 66 | 43 | 0 | 109 | 61% |
-| RL | 21 | 3 | 0 | 24 | 88% |
-| Search | 147 | 0 | 0 | 147 | 100% |
-| Sudoku | 36 | 1 | 0 | 37 | 97% |
+| ML | 73 | 7 | 0 | 80 | 91% |
+| Probas | 69 | 0 | 0 | 69 | 100% |
+| QuantConnect | 67 | 43 | 0 | 110 | 61% |
+| RL | 22 | 3 | 0 | 25 | 88% |
+| Search | 148 | 0 | 0 | 148 | 100% |
+| Sudoku | 37 | 1 | 0 | 38 | 97% |
 | SymbolicAI | 255 | 8 | 0 | 263 | 97% |
 | cross-series | 1 | 0 | 0 | 1 | 100% |
 
 ## Kernels
 
 | Kernel | Count |
 |--------|-------|
-| Python 3 | 715 |
-| .NET (C#) | 257 |
+| Python 3 | 730 |
+| .NET (C#) | 259 |
 | Lean 4 (WSL) | 38 |
 | Python 3 (ipykernel) | 33 |
 | Python (coursia-ml-training) | 12 |
-| Python (GameTheory WSL + OpenSpiel) | 8 |
 | Python 3 (WSL) | 7 |
 | Python 3 (coursia-ml-training) | 7 |
 | coursia-ml-training | 6 |
 | Python 3 (PyPhi/IIT) | 5 |
 | Lean 4 | 3 |
+| Python (GameTheory WSL + OpenSpiel) | 2 |
 | Coursia ML Training | 2 |
 | Python 3 (coursia2) | 2 |
 | unknown | 2 |
@@ -65,6 +65,7 @@
 | Python (dia-tts) | 1 |
 | Python 3 (coursia-sae) | 1 |
 | pyphi | 1 |
+| Lean 4 (WSL, percolation) | 1 |
 | .venv (3.14.3) | 1 |
 | .venv (3.12.3) | 1 |
 | cours-ia | 1 |

diff --git a/docs/curriculum/genai.md b/docs/curriculum/genai.md
@@ -20,9 +20,9 @@ Génération d'images (DALL-E, Stable Diffusion, Qwen, ComfyUI), synthèse vocal
 
 | Métrique | Valeur |
 |----------|--------|
-| Notebooks | 199 |
+| Notebooks | 200 |
 | PRODUCTION | 0 |
-| BETA | 180 |
+| BETA | 181 |
 | ALPHA | 19 |
 
 ## GenAI/00-GenAI-Environment (6 notebooks)
@@ -125,7 +125,7 @@ Génération d'images (DALL-E, Stable Diffusion, Qwen, ComfyUI), synthèse vocal
 | 16 | Production Integration - GenAI | BETA | Non |
 | 17 | Génération d’un patron de point de croix à partir d’une… | ALPHA | Non |
 
-## GenAI/Integrations-DotNet (10 notebooks)
+## GenAI/Integrations-DotNet (11 notebooks)
 
 | # | Notebook | Maturité | Exécutable |
 |---|----------|----------|------------|
@@ -137,8 +137,9 @@ Génération d'images (DALL-E, Stable Diffusion, Qwen, ComfyUI), synthèse vocal
 | 6 | Aspire : garde-fous du code d'agent — l'analyseur… | ALPHA | Oui |
 | 7 | Aspire : le routeur MultiConnector — vetting en ligne,… | BETA | Non |
 | 8 | Aspire : l'asynchrone aux frontieres natives -… | BETA | Oui |
-| 9 | GitHub Copilot SDK en C# : binding, streaming, Scrutor | BETA | Non |
-| 10 | EF Core : des requêtes vérifiées à la compilation | BETA | Oui |
+| 9 | Aspire : le harness Copilot SDK — CopilotClient,… | BETA | Oui |
+| 10 | GitHub Copilot SDK en C# : binding, streaming, Scrutor | BETA | Non |
+| 11 | EF Core : des requêtes vérifiées à la compilation | BETA | Oui |
 
 ## GenAI/Plateformes-Conversationnelles (20 notebooks)
 
@@ -179,10 +180,10 @@ Génération d'images (DALL-E, Stable Diffusion, Qwen, ComfyUI), synthèse vocal
 | 8 | PT-08 — GRPO from scratch : la mécanique du signal de… | BETA | Non |
 | 9 | PT-09 — RLOO (REINFORCE Leave-One-Out) from scratch :… | BETA | Oui |
 | 10 | PT-10 — GAE from scratch : pourquoi un mini-critic ?… | BETA | Non |
-| 11 | PT-11 — GRPO + RLVR sur Qwen3.5-0.8B : la série… | BETA | Non |
-| 12 | PT-11 — RLVR sur VRAI LLM (Qwen3.5-0.8B) +… | BETA | Non |
-| 13 | PT-11b — RLVR multi-seed sur Qwen3.5-0.8B (4 seeds ×… | ALPHA | Non |
-| 14 | PT-11c — RLVR sur Qwen3-1.7B/2B (cran au-dessus de… | ALPHA | Non |
+| 11 | PT-11a — GRPO + RLVR sur Qwen3.5-0.8B : la série… | BETA | Non |
+| 12 | PT-11b — RLVR sur VRAI LLM (Qwen3.5-0.8B) +… | BETA | Non |
+| 13 | PT-11c — RLVR sur Qwen3-1.7B/2B (cran au-dessus de… | ALPHA | Non |
+| 14 | PT-11d — RLVR multi-seed sur Qwen3.5-0.8B (4 seeds ×… | ALPHA | Non |
 | 15 | PT-12 — Crédit différé multi-step : GAE-λ sur un… | ALPHA | Oui |
 | 16 | PT-13 — Les trois biais du loss GRPO et leurs… | ALPHA | Oui |