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fix(probas,#15022): couleur de texte explicite sur les nœuds mermaid stylés (lisibilité mode sombre) #15502

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fix(probas,#15022): couleur de texte explicite sur les nœuds mermaid stylés (lisibilité mode sombre) #15502

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1dd5acb
fix(probas,#15022): explicit text color on styled mermaid nodes (dark…
jsboige Sep 10, 2026
8e01e72
docs(probas,#15022): guard phrase on mermaid %% comments — ton vs str…
jsboige Sep 10, 2026
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23 changes: 13 additions & 10 deletions MyIA.AI.Notebooks/Probas/README.md
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Expand Up @@ -47,7 +47,8 @@ flowchart LR
P1 --> U1["Incertitude<br/>non quantifiée"]
P2 --> U2["Incertitude<br/>native<br/>(intervalles de crédibilité)"]
U2 --> DEC["Décision basée sur<br/>E[U] (utilité espérée)"]
classDef dist fill:#d1ecf1,stroke:#0c5460,stroke-width:2px;
%% color: explicite -- sans lui, libelle clair sur fond clair en mode sombre GitHub (#15022) ; ton parfois plus fonce que le stroke (le stroke en couleur de texte rendrait infer illisible) : ne pas harmoniser
classDef dist fill:#d1ecf1,stroke:#0c5460,stroke-width:2px,color:#0c5460;
class P2,U2,DEC dist;
```

Expand Down Expand Up @@ -176,9 +177,10 @@ flowchart TD
PYMC --> PIVOT2{"Besoin de message passing<br/>déterministe (VMP/EP) ou .NET ?"}
PIVOT1 -->|"oui"| PYMC
PIVOT2 -->|"oui"| INFER
classDef infer fill:#d4edda,stroke:#28a745,stroke-width:2px;
classDef pymc fill:#cce5ff,stroke:#004085,stroke-width:2px;
classDef entry fill:#fff3cd,stroke:#856404,stroke-width:2px;
%% color: explicite -- sans lui, libelle clair sur fond clair en mode sombre GitHub (#15022) ; ton parfois plus fonce que le stroke (le stroke en couleur de texte rendrait infer illisible) : ne pas harmoniser
classDef infer fill:#d4edda,stroke:#28a745,stroke-width:2px,color:#155724;
classDef pymc fill:#cce5ff,stroke:#004085,stroke-width:2px,color:#004085;
classDef entry fill:#fff3cd,stroke:#856404,stroke-width:2px,color:#856404;
class INFER infer;
class PYMC pymc;
class IN101 entry;
Expand Down Expand Up @@ -649,12 +651,13 @@ flowchart LR
%% NB_EP (Infer.NET EP / VMP) = inférence bayésienne approximative ;
%% la passerelle Dung ↔ argumentation_lean est couverte par le tableau §E ci-dessus (ligne SymbolicAI ↔ Probas),
%% pas par un lien direct depuis ce nœud de simulation.
style LK_DT fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32
style LK_CO fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32
style LK_PAC fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32
style LK_GIT fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32
style LK_KELLY fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32
style LK_SC fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32
%% color: explicite -- sans lui, libelle clair sur fond clair en mode sombre GitHub (#15022) ; ton parfois plus fonce que le stroke (le stroke en couleur de texte rendrait infer illisible) : ne pas harmoniser
style LK_DT fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
style LK_CO fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
style LK_PAC fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
style LK_GIT fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
style LK_KELLY fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
style LK_SC fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,color:#1b5e20
```

La double culture Probas tient en deux gestes complémentaires. D'un côté, **simuler** : PyMC fait tourner NUTS/HMC sur des modèles hiérarchiques, Infer.NET propage des messages EP/VMP sur des graphes factoriels, et les notebooks PAC entraînent des hypothèses parERM. De l'autre, **prouver** : `decision_theory_lean` (VNM et Coherence certifiés, `0 sorry`) certifie que les axiomes de rationalité impliquent l'existence d'une utilité espérée, et la chaîne PAC iter-2 démontre `pac_agnostic_generalization` de bout en bout sans `sorry`. Les deux faces du même raisonnement bayésien et décisionnel — l'une touche l'intuition numérique, l'autre ancre la garantie formelle.
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