enrich(mgs,#1203): add executable composition exercises

[jsboige]

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2025:CoursIA — prev: DEEP/lean #15395

Summary

• convert the three markdown-only assignments into instruction/code-stub pairs
• remove exposed solution and near-solution bodies while preserving the existing guided examples
• expose the integer generation index through ctx["generation"] so the Islands exercise can implement periodic migration without changing the DSL's fractional gen contract
• eliminate the Matplotlib tight_layout warning at its source and commit freshly executed outputs

Pedagogical result

• exercises detected: 3/3 (previously 0/3)
• executable code cells: 13/13 with execution counts and outputs
• intentional error patterns: 0
• consecutive code-cell runs: 0
• guided examples remain intact; only solution material embedded in the three assignment markdown sections was replaced by executable C.1 stubs

Execution evidence

python scripts/notebook_tools/notebook_tools.py execute MyIA.AI.Notebooks/Search/Part4-Metaheuristics/MGS-20-Langage-de-Composition.ipynb
[MGS-20-Langage-de-Composition.ipynb] (kernel: python3)
  [+] SUCCESS
Success: 1
Failed: 0
Total time: 31.8s

python scripts/notebook_tools/validate_pr_notebooks.py origin/main
Notebook PR Validation: 1/1 passed
Total code cells checked: 13
PASS ...MGS-20-Langage-de-Composition.ipynb (13 cells)
All notebooks passed validation.
Verdict: EXEC_PROVED

python scripts/notebook_tools/count_exercises.py <notebook>
Total exercises: 3
Conforming: 1
Sub-threshold: 0

python scripts/notebook_tools/scan_cell_ordering.py <notebook>
Scanned 1 notebook(s): 1 clean, 0 finding(s).

python scripts/notebook_tools/scan_enrich_quality.py <notebook> --base origin/main:<notebook>
Scanned 1 notebook(s): 1 clean, 0 finding(s).

python scripts/notebook_tools/detect_consecutive_code_cells.py <notebook>
Run >= 2: 0

python scripts/notebook_tools/check_output_failure_text.py origin/main
1 changed notebooks | 0 regressed

git diff --check origin/main..HEAD
# success

PNG sync (dispatch ai-01, commit a6e3e00)

MGS-20-top5-courbes.png avait été restauré byte-for-byte pendant que sa cellule génératrice (19) change dans cette PR (figsize 9×5.5 → 11×6, tight_layout retiré au profit de bbox_inches="tight") — rendu périmé. Ré-exécution honnête du notebook (31.8 s, 1/1 SUCCESS) :

• MGS-20-top5-courbes.png régénéré (89074 → 185522 bytes) : le fichier reflète maintenant la figure du HEAD.
• MGS-20-rastrigin-paysage.png / MGS-20-main-vs-found.png restaurés depuis origin/main : leurs cellules génératrices (3/21) sont inchangées dans cette PR, les rendus d'origine restent cohérents.
• Notebook : métadonnées papermill fraîches + timing cellule 17 actualisé (10.5 s → 7.3 s) ; aucune source modifiée.

See #1203

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 13
• Result: All passed

Checks: H.1 (no errors), H.3 (execution_count), C.1 (no banned patterns)
Non-Python kernels (.NET/Lean): C.1 + errors only (execution_count advisory)
QuantConnect notebooks: C.1 + errors only (require QC Cloud for execution)

[github-actions]

⚠️ Prose/output review needed in the notebooks this PR changed: a numeric value is not anchored, an explicit relation is contradicted, or its evidence is missing. These cases remain distinct in the JSON report; the signal is advisory, NOT a merge gate.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. Explicit claim-check relations resolve only against named CLAIM_METRICS from the local output window and are classified SUPPORTED, CONTRADICTED, or UNPROVEN.
The markdown-claims-output-report run artifact contains the structured JSON report. See python scripts/check_markdown_claims_output.py --help for re-running locally.
Detector rationale: c.290 / c.331 / PR #11435 numeric pathology, extended with low-noise relational evidence.

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 8/8 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	3.2s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	4.3s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	4.4s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	4.3s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.6s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.4s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	17.3s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	2.4s

Pinned lockfile: scripts/notebook_tools/golden_set.lock.txt (H.7 P3, axe A #4208)

[myia-ai-01]

Review sur le SHA a6e3e0001ba3fbaaf0c62a1bd31360c433595c44.

Le diff réel reste borné au notebook MGS-20 et à sa figure régénérée. Les trois exercices sont désormais des paires consigne/stub C.1 exécutables, sans solution exposée ; les 13 cellules code portent un execution_count et des sorties cohérentes, et le contrôle d'exercices confirme 3 exercices avec 0 notebook sous seuil. L'ajout de ctx["generation"] préserve le contrat fractionnaire de gen tout en exposant l'indice entier nécessaire à Islands.

La figure panoramique a été relue globalement puis panneau par panneau : cinq tracés complets, titres, axes, courbes et légendes lisibles, sans rognage ni panneau cassé. Le log complet du PR gate rouge ne révèle qu'un DWELL immature (8/120 min), sans autre défaut ; le merge reste donc conditionné à une nouvelle agrégation verte après maturité.

[myia-ai-01]

APPROVED — SHA a6e3e0001ba3fbaaf0c62a1bd31360c433595c44, verdict final post-maturité.

La condition DWELL est désormais satisfaite : le PR gate a été ré-agrégé en place après maturité et a terminé SUCCESS à 2026-09-09T21:35:16Z. B.0 relu intégralement au SHA courant : aucun nit non levé, aucun thread, aucun CHANGES_REQUESTED. Le diff reste byte-identique au périmètre audité (notebook MGS-20 + PNG synchronisé). Vérification directe du blob : 13/13 cellules code exécutées avec sorties, zéro erreur, zéro pattern C.1; PNG valide 3494×600 et 185522 octets. Aucun des deux chemins n’a été modifié sur main depuis la base de la PR. Verdict sans réserve.