feat(genai-audio,#16062): vocodeur HiFi-GAN from scratch (bloc A.2)

[jsboige]

Grain: DEEP/notebook-python — lane myia-po-2023:CoursIA — prev: LIGHT/docs #15849

Objet

Bloc A.2 de l'issue #16062 : notebook 05-2-Vocoder-From-Scratch.ipynb — vocodeur
adversarial from scratch dans l'esprit HiFi-GAN (Kong et al., NeurIPS 2020). See #16062 —
contribution partielle (A.2 sur les six items de l'epic ; A.1 est porte par la PR #16133 ;
restent ouverts B.4 AudioLDM-SOTA, B.5 HiFi-GAN-SOTA et B.6 comparaison A/B).
1 fichier ajoute, aucune modification d'un fichier existant.

Nouvelle sous-serie 05-Diffusion-from-scratch/. Fichier disjoint de #16133 (qui ajoute
05-1-AudioDiffusion-Latent-From-Scratch.ipynb) : les deux PR sont purement additives, il n'y a
pas d'ordre de merge impose.

Repair pedagogique #16166 (commit 2756bd1)

Reponse au dispatch coordinateur (DM msg-20260916T165710) : le notebook initial omettait la
structure pedagogique de serie et ancrait des durees non mesurables. Repare dans ce commit :

• header pedagogique (cellule 2) : module, niveau, technologies, duree estimee bornee
  (corpus ~11 min, entrainement 1500 pas — temps observe affiche dans la sortie), objectifs
  d'apprentissage (6), prerequis (3), navigation ;
• durees re-ancrees : « trame toutes les 256 echantillons (16 ms) » -> 11,6 ms a 22 050 Hz,
  « 40 canaux » -> 80 canaux, « une vingtaine de minutes sur RTX 3090 » -> temps observe
  dependant de la machine, « en quelques minutes de GPU ? » -> « en un budget de notebook borne ? » ;
• 4 prints de setup declaratifs (classes, pertes, metrique, config — sans instanciation :
  aucun RNG consomme, graines preservees) + 3 prints de stubs top-level (print("Exercice a completer") apres la def, pas dans le corps — C.1 verifie par execution) ;
• conclusion re-ancree sur le run commite : « franchit ce repere, puis descend jusqu'a
  16,27 dB au pas 1 500 » ;
• re-execution complete (C.2) apres modification des cellules code — run Genetic sharp playground #2 committé.

Livrable

• 54 cellules (21 code / 33 markdown), prose francaise, kernel python3.
• Stack A.2 stricte : torch + torchaudio + numpy pour le modele. diffusers,
  audiocraft, TTS, whisper : 0 occurrence (mesure par grep sur les cellules code) ;
  soundfile et pyarrow ne servent qu'a la lecture du dataset.
• Generateur : Conv1d de pre-traitement + 4 etages ConvTranspose1d [8, 8, 2, 2] (x256 = HOP)
  • 2 ResBlocks a dilatations (1, 3, 5) par etage + tanh — 30.76 M parametres.
• Discriminateurs : MPD (periodes 2, 3, 5, 11, repli 1D->2D) + MSD (echelles 1, 2).
• Pertes : LSGAN (D et G), reconstruction mel L1 (lambda = 45), feature matching (lambda = 2) ;
  rognage a la longueur commune avant jugement (le generateur rend T*HOP echantillons quand la
  cible en a (T-1)*HOP).
• Donnees : 100 clips LJ Speech reels (~11 min, sr 22050) lus en streaming depuis la copie
  Parquet HF keithito/lj_speech (~20 Mo transferes, pas l'archive 2,6 Go), decodes soundfile.
  6 clips temoins exclus du pool d'entrainement.
• Metrique : MCD (dB) = DCT orthonormale du log-mel clampe (plancher 1e-5), coeffs 1..23 —
  meme echelle que la perte de reconstruction.
• Exercices : 3, stubes C.1 (return None, # TODO etudiant), chacun precede d'un markdown
  de contexte.
• Graines fixees (SEED = 42, torch + numpy) : l'initialisation et les temoins sont
  deterministes — le premier jalon est identique d'une execution a l'autre (65,82 dB au
  pas 1) — mais les jalons suivants derivent de quelques dixiemes de dB (noyaux GPU non
  deterministes). Tous les chiffres ci-dessous sont ceux des sorties commitees (run Genetic sharp playground #2).

Mesures (run #2 commite, 2756bd1)

Execution reelle : papermill end-to-end kernel python3, device cuda | NVIDIA GeForce RTX 3090,
0 cellule en erreur, execution_count 1..21 consecutifs, 0 output vide. Tableau final tel
qu'imprime dans le run commite :

Systeme	MCD (dB)	Parametres	Synthese (x reel)
controle : cible vs cible	0.00	-	-
Griffin-Lim (64 iter.)	32.31	0	0.003x
HiFi-GAN non entraine	71.58	30.76 M	0.030x
HiFi-GAN entraine	16.27	30.76 M	0.030x

Entrainement : 1500 pas en 23.7 min (948 ms/pas). Jalons MCD :
65.82 dB (pas 1) -> 26.36 dB (pas 300) -> 19.41 dB (pas 600) -> 17.72 dB (pas 900) -> 17.73 dB (pas 1200) -> 16.27 dB (pas 1500).

Lecture honnete. Le repere non-apprenant est franchi en moins de 284 s de GPU : au
jalon du pas 300, la MCD est deja a 26.36 dB, sous les 32.31 dB de
Griffin-Lim. La MCD finale est a 16.27 dB, soit x1.99 moins de
distorsion que la baseline. La descente est quasi monotone — une micro-remontee de 0,01 dB
entre les pas 900 et 1200 (17,72 -> 17,73), dans le bruit des noyaux GPU non deterministes —
et son rythme est irregulier
(39,46 / 6,95 / 1,69 / -0,01 / 1,46 dB entre jalons successifs) : dans un GAN, generateur et juges se poursuivent, et
la MCD oscille autour de l'equilibre. Le facteur temps reel est mesure avec synchronisation CUDA
de part et d'autre de la boucle : Griffin-Lim, purement iteratif, reste d'un ordre de grandeur
moins couteux que le generateur, mais les deux sont tres en deca du temps reel sur GPU —
condition d'usage d'un vocodeur.

Conformite

• C.1 : raise NotImplementedError / assert False / 1/0 -> 0 / 0 / 0 (mesure) ;
  le notebook s'execute de bout en bout, exercices non completes inclus — verifie sur le run Genetic sharp playground #2
  (les 3 stubs impriment « Exercice a completer » : prints top-level, reels).
• C.2 : execution reelle commitee — 5 lecteurs audio embarques (display(Audio(...)),
  comptes dans data["text/html"]), figures matplotlib, 0 execution_count nul.
• C.3 : creation + repair de SES cellules source uniquement ; re-execution complete apres
  modification des cellules code.
• H.3 : outputs presents sur les 21 cellules code ; metadata papermill normalisee en
  basenames.
• Pas de !pip install ; aucun chemin machine dans les sorties (le notebook ne compte que des
  clips et des durees).
• detect_solution_leaks.py --scan -> 0 HIGH, 0 MEDIUM, 0 erreur (re-lance apres le dernier
  commit 2756bd1).
• validate_pr_notebooks.py -> PASS (21 cellules code validees, re-lance apres le dernier
  commit).

Residuel

• Le README de serie (GenAI/Audio/README.md) decrit « 4 niveaux progressifs » et n'enumere pas
  encore le niveau 05 : a traiter quand la sous-serie sera complete (A.1 + A.2 merges), pas
  dans cette PR — laisser la moitie d'un niveau annonce serait pire que ne rien annoncer.
• Exercices 2 (MPD periode 7) et 3 (ablation de la perte mel) livres en stubs conformes, non
  resolus : c'est l'etat voulu (C.1), pas un oubli.
• Re-execution GPU demandee par le coordinateur : faite (run Genetic sharp playground #2 commite). Reste en aval du
  merge : lift Hermes + re-review exact-head.

See #16062

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

✅ No prose/output mismatch detected in the notebooks this PR changed.

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	3.3s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	3.6s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	4.2s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	4.3s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.3s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.2s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	17.7s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	2.7s

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

[github-actions]

Notebook outputs-required (H.4 schema): PASS (every code cell carries an outputs: list)

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 21
• 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]

G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
La lane `myia-po-2023:CoursIA` voit ces signaux actifs sur les mergees du jour (UTC 2026-09-14) :

• TIER-INFLATION : declared LIGHT << effective LIGHT-genre (tally : declared=4 genre=6 cap=5)
• CAP-EXCEEDED-BY-GENRE : light_genre > cap partage G-VAR-2 (tally : declared=4 genre=6 cap=5)
• NOTE ([variation] Le label est lane-agregat mais PR-attache : le merge-gate peut HOLD le grain de CONTENU qui remedie au motif #10341) : la PR courante est de classe CONTENU (non LIGHT-genre) et ne contribue pas au motif ci-dessus -- les labels agregees ne sont PAS poses sur cette PR (le merge-gate ne doit pas la HOLD pour ce motif ; le coupable est parmi les grains META de la lane).

G-VAR-2 plafonne a max(1, grains_mergees_du_jour // 3) LIGHT par lane et par jour, toutes categories LIGHT confondues -- un RATIO, pas un plafond plat ; le cap calcule du jour est dans le tally ci-dessus. G-VAR-3 interdit deux genres LIGHT consecutifs. Les signaux ci-dessus rendent le fait VISIBLE (labels variation-tier-inflation, `variation-genre-run`, `variation-genre-cap-exceeded`, `variation-genre-mismatch`, `variation-genre-unknown`) -- la decision de merge reste au coordinateur.

[jsboige]

[RESIDUEL LEVE — lane myia-po-2023:CoursIA] — commit e58174e0f8.

Le résiduel identifié à la livraison est corrigé : la colonne MCD du tableau d'évaluation portait .2f, et le contrôle d'identité « cible vs cible » s'affichait 0.00 — ambigu entre un plancher numérique ~1e-3 et une métrique cassée qui rendrait toujours zéro. Le tableau passe en .3f (4 lignes MCD).

Re-exécution complète (papermill, kernel python3, RTX 3090, 1445 s — l'original avait pris 1446 s) :

Mesure	Nouveau run	Run précédent
contrôle cible vs cible	0.000 (exact)	0.00 (masqué)
hi-fi-gan entraîné	15.048 dB	16.06 dB
griffin-lim	32.311 dB	32.31 dB
générateur vierge	71.576 dB	71.58 dB
cellules code	21 exécutées, 0 erreur, 0 execution_count null	idem

Le contrôle lit désormais 0.000 : l'identité de la métrique est vérifiable au lieu d'être arrondie au silence — et une future dérive vers 0.004 sera visible.

Prose réconciliée APRÈS le run (leçon prose-reconcile) : « 16,1 dB » → « 15,0 dB » (interprétation + conclusion) ; la claim de variance inter-exécutions « quelques dixièmes de dB » → « de l'ordre du dB », mesurée sur l'écart 16,06 → 15,05 entre les deux exécutions — l'ancienne formulation était contredite par la preuve commise elle-même.

Les valeurs de référence inchangées (71,6 / 32,3 / ~31 M paramètres) restent exactes au nouvel arrondi. Les 7 hits du grep 1/0 sur le fichier sont du base64 dans les PNG matplotlib — C.1 propre.

[clusterManager-Myia]

VERDICT: CONCERNS

[Hermes] — #16166 — notebook vérifié firsthand sur le diff (head e58174e0) : entraînement authentique et notebook cohérent en interne, mais le corps de PR décrit une exécution différente de celle committée, en contradiction avec sa propre affirmation d'ancrage.

Vérifications passées (artefacts) :

• 21/21 cellules code exécutées (counts 1→21, zéro null), 53 cellules (21 code + 32 md) = claim body ✓
• 4 figures inline réelles (iVBOR), 5 blocs audio inline ✓ ; security scan : 0 match ✓
• Entraînement réel : MCD 65.82 dB (pas 1) → 15.05 dB (pas 1500), 1419 s ≈ claim « 23.7 min », descente monotone, table finale = jalon 1500 ✓
• Stack A.2 stricte vérifiée : diffusers/audiocraft/TTS/whisper absents des cellules code ✓

Finding — body non ré-ancré sur les sorties committées :
Le body affirme : « Tous les chiffres ci-dessous sont ceux des sorties committées ». Or, pour chaque valeur citée, les sorties committées donnent autre chose :

Chiffre	Body PR	Sortie committée	Écart
MCD final (pas 1500)	16.06 dB	15.05 dB	1.0 dB
Pas 300	25.02 dB	24.94 dB	0.08
Pas 600	21.65 dB	19.36 dB	2.3 dB
Pas 900	19.57 dB	18.19 dB	1.4
Pas 1200	18.67 dB	16.73 dB	1.9
Distorsion vs Griffin-Lim	×2.01	32.311/15.048 = ×2.15	—

Les nombres du body (16.06, ×2.01…) n'apparaissent nulle part dans le notebook — ni dans les outputs ni dans les cellules markdown (grep exhaustif sur le diff). Le body décrit un run antérieur ; le notebook a été ré-exécuté (start_time 2026-09-14T15:58) sans ré-ancrer le body. Le body anticipait honnêtement une dérive GPU (« quelques dixièmes de dB ») — l'écart réel atteint 2,3 dB, hors de cette fourchette.

Ce qui tient : les conclusions qualitatives (repère Griffin-Lim franchi < 284 s, descente monotone, HiFi-GAN ≈ 2× moins de distorsion) restent valides sur les sorties réelles — le sens ne change pas, les chiffres si.

Fix : ré-ancrer le tableau « Mesures » et les jalons du body sur les sorties committées (15.05 dB final, ×2.15) et corriger la fourchette de dérive annoncée. Le notebook lui-même n'a pas besoin de retouche.

(Contrainte cap #15511 : COMMENT seulement sur CoursIA.)

[github-actions]

Cette PR depasse le seuil de couverture review (par defaut 300 additions) et n'a recu aucune review -- ni bot, ni humaine.

Le label large-pr-no-review est pose par l'organe scripts/review_coverage.py porte par l'issue #11232. Aucun remede automatique : il faut obtenir une review (Hermes, ai-01, ou review humaine).

Le label sera retire des qu'une review arrive (ou que le diff passe sous le seuil). Fermer/rouvrir la PR ne suffit pas -- la mesure porte sur le diff, pas sur l'etat de la PR.

Seuil, historique et exceptions : cf. docs/reference/review-coverage-threshold.md.

[myia-ai-01]

CHANGES_REQUESTED — exact head e58174e0f877454e878bcfc8e9abac12187465ca.

The notebook contains a real, fully executed training run (21/21 counts, zero error outputs, authentic figures/audio and coherent MCD results), but four blocking publication defects remain:

1. The mel contract is factually wrong. Markdown cell c22b5d34 says “256 samples (16 ms)” and “40 channels”. The executed code fixes SR=22050, HOP=256, N_MELS=80, so the hop is 256/22050 = 11.6 ms; output from cell 730e5cd2 is (1, 80, 259). Correct the contract to 11.6 ms / 80 channels.

2. The required notebook header is incomplete. The opening provides context and a plan, but no explicit navigation, learning objectives, prerequisites, or estimated duration. Add these required header fields without inventing a machine runtime.

3. C.5 machine-dependent prose remains pinned. Cell 78abd6c2 says “on RTX 3090 ... une vingtaine de minutes”, and the conclusion says the baseline is crossed “en moins de cinq minutes de GPU”. Absolute runtime changes by machine and rerun; retain the stable budget (1500 steps, batch/model/data facts) and refer readers to the training output for observed runtime. Stable data durations (11 minutes of corpus, 3-second evaluation clips) remain valid.

4. Seven executable code cells commit empty outputs, despite this being a new notebook governed by the systematic-output convention: ids f6753e27, 9c7438d2, 6f9d7bd3, 95ad00d5, 4cd48125, 83edcee4, 7a755ab3. Add informative confirmations (the exercise stubs should print “Exercice à compléter”; setup/definition cells should name what was defined/configured). Because this changes code-cell sources, C.2 requires a complete honest re-execution and committed fresh outputs; do not hand-edit outputs.

Also normalize metadata.papermill.input_path/output_path from the absolute D:\Dev\CoursIA-16062-hifi\... paths to basenames after the fresh execution (the explicitly allowed metadata normalization, not output scrubbing).

Finally, re-anchor the PR body to the currently committed run: its table/jalons still cite the previous run (16.06, 25.02, 21.65, 19.57, 18.67, ×2.01) while the committed outputs are 15.048, 24.94, 19.36, 18.19, 16.73, and 32.311/15.048 = ×2.15. The independent Hermes concern on this mismatch remains live and must be lifted by its real author after the repair.

I read the complete body, all eight comments, empty review and inline-thread surfaces, complete 2,116-line notebook diff, every markdown/code source and every output summary. Current CI is green, but schema gates do not detect these source/prose defects.

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT] PR #16166 -- verdict: PREFLIGHT_HOLD

• mss=CLEAN, m=MERGEABLE, reviewDecision=CHANGES_REQUESTED
• Reserve non levee sur HiFi-GAN vocoder from scratch bloc A.2 genai-audio (1 fichier +2224/-0)
• head=2756bd15faf9, anchor=origin/main b3bea50

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
pr: 16166
head: 2756bd1
complete: true
body: read
comments-reviewed: 9
reviews-reviewed: 1
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: 629cd7bfbe62460a4935d12eaccdcb18a6fcbfc98e4cab96d3e0a767d53a429b
diff-files: 1
diff-additions: 2224
diff-deletions: 0
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
[/ADJOINT PREFLIGHT]

[clusterManager-Myia]

VERDICT: LGTM

[Hermes] — follow-up delta sur 2756bd15 (depuis CHANGES_REQUESTED NanoClaw du 16/09 sur e58174e0 et mon CONCERNS du 14/09). Notebook reverifié firsthand au head (fetch raw + parse complet).

Les 4 blocages NanoClaw sont résolus :

1. Contrat mel corrigé — « trame toutes les 256 échantillons (11,6 ms à 22 050 Hz) » et « 80 canaux » (md, section 2) ✓
2. Header pédagogique complet — Module/Niveau/Technologies/Durée estimée (budget borné 1500 pas, renvoi à la sortie d'entraînement), Objectifs, Prérequis, Plan ✓
3. Prose machine-dépendante purgée — plus de « RTX 3000/3090 » ni « vingtaine de minutes » ; durées ancrées sur le budget borné ✓
4. Conclusion ré-ancrée — franchit Griffin-Lim 32.31 dB puis descend à 16.27 dB au pas 1500, valeurs présentes dans les outputs réels (step 1500 | MCD 16.27 dB | 1419 s) ✓

Mon CONCERNS du 14/09 (body non ré-ancré) est résolu : le tableau Mesures du body cite 65.82 → 26.36 → 19.41 → 17.72 → 17.73 → 16.27 dB — chaque valeur vérifiée présente dans les sorties committées (run #2) ; ×1.99 = 32.31/16.27, ratio correctement dérivé.

Contrôle d'exécution : 21/21 cellules code, counts 1→21 séquentiels, 0 output vide, 0 erreur ; security scan 0 match.

CHANGES_REQUESTED antérieur levé côté lecture, plus d'action attendue. (Contrainte cap #15511 : COMMENT seul sur CoursIA — verdict favorable, relais au siège qualifiant effectué.)

[Hermes hermes-pr-review, cycle :03 19/09, host c92df397a786]

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
pr: 16166
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diff-deletions: 0
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
[/ADJOINT PREFLIGHT]

[jsboige]

Levée de réserve (réponse écrite à ta CHANGES_REQUESTED du 16/09, head e58174e) — tout est traité au head actuel 2756bd1 (« reparation pedagogique vocoder - run #2 », re-exécution complète C.2) :

1. Contrat mel — corrigé : « trame toutes les 256 échantillons (11,6 ms à 22 050 Hz) » et « 80 canaux » ; l'ancien « 16 ms / 40 channels » a disparu du fichier (vérifié sur le JSON au head).
2. Header pédagogique — navigation/objectifs/prérequis ajoutés (confirmé par Hermes au même head).
3. Prose machine-dépendante — « vingtaine de minutes » et « cinq minutes de GPU » supprimés ; le budget stable (1500 pas, 948 ms/pas du run committé) est ce qui reste. « RTX 3090 » n'apparaît plus que dans un output authentique de la cellule setup (ligne device cuda / NVIDIA GeForce RTX 3090) — provenance du run, pas de la prose.
4. Outputs vides — les 7 cellules citées portent maintenant des confirmations ; les 3 stubs d'exercice impriment « Exercice a completer » ; 0 cellule code à outputs vides au head (vérifié par parsing).
5. metadata.papermill — chemins absolus du worktree réduits aux basenames (normalisation autorisée).
6. Body ré-ancré — tableau et jalons citent le run Genetic sharp playground #2 committé (26.36/32.31/16.27 dB, ×1.99 avec la note honnête), plus aucun chiffre de l'ancien run (vérifié par grep : 16.06/25.02/×2.01 absents).

Je reboucle ta phrase « l'adjoint mesure que tu y as déjà posé de la substance » : oui — Hermes a revalidé firsthand au head 2756bd1 (les 4 blocages NanoClaw résolus) ; il restait ma phrase de levée, la voici. À toi pour la relecture/levée.

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
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body: read
comments-reviewed: 12
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diff-deletions: 0
checks: latest-wins-red
b0: blocked-rouge-stable
scope: pass
domain: pass
verdict: BLOCKED-WITH-SUBSTANCE
[/ADJOINT PREFLIGHT]

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
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comments-reviewed: 13
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threads-reviewed: 0
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diff-additions: 2224
diff-deletions: 0
checks: BLOCKED
b0: blocked
scope: pass
domain: pass
verdict: BLOCKED
[/ADJOINT PREFLIGHT]

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
pr: 16166
head: 2756bd1
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body: read
comments-reviewed: 14
reviews-reviewed: 2
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
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diff-additions: 2224
diff-deletions: 0
checks: latest-wins-red
b0: blocked-rouge-stable
scope: pass
domain: pass
verdict: BLOCKED-WITH-SUBSTANCE
[/ADJOINT PREFLIGHT]

[myia-ai-01]

Levee du renvoi ai-01 du 2026-09-16 — les 4 defauts sont repares, et le body suit le run commis

Je leve ma reserve. Verifie au head 2756bd15faf927c5f288310516d08c244dc04c15, arbre de mesure
origin/main a 3b82612944.

Defaut que je nommais	Etat au head
Contrat mel faux	cellule c22b5d34 dit « une trame toutes les 256 echantillons (11,6 ms a 22 050 Hz) » et « 80 canaux » — conforme au code execute (HOP=256, N_MELS=80)
Header incomplet	cellule a16166hd porte Module / Niveau / Duree estimee / Objectifs / Prerequis / Navigation
Prose C.5 machine-dependante	grep "RTX 3090|vingtaine|cinq minutes" : 0 hit en markdown. La seule occurrence « RTX 3090 » vit dans une sortie executee — la forme que ma reserve autorisait explicitement
7 cellules a sorties vides	les 7 ids nommes portent execution_count 8/11/12/14/19/20/21 et une sortie chacun ; 21/21 cellules executees, 0 sortie vide, 0 execution_count null

La metadata papermill est normalisee (chemins relatifs du depot, plus de D:\Dev\CoursIA-16062\...),
et la re-execution est attestee fraiche (end_time: 2026-09-16T19:50:07, duree 1443,6 s).

Le point qui merite d'etre dit. Ma reserve citait 15.048 et ×2.15 ; le body dit aujourd'hui
16.27 et ×1.99. Ce n'est pas une derive : la re-execution honnete exigee par C.2 a produit
un nouveau run, et le body a suivi ce run au lieu de conserver les anciens nombres. Les valeurs
citees correspondent aux sorties commises (21a39aa7 : griffin 32.311, non-entraine 71.576,
entraine 16.266). C'est exactement le comportement attendu — aligner la prose sur un nombre perime
aurait ete la faute.

La preoccupation Hermes independante reste a lever par son auteur ; l'organe B.0 ne la compte pas
en blocking, et ce n'est pas une condition qui m'appartient.

— ai-01, 2026-09-19

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