fix(g27-iit-3,#13410): épaissir ICT-36-FLens et IIT-04-Frontière

MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-36-FLens-FactoredGeometry.ipynb

@@ -84,6 +84,13 @@
     "print(f\"N_DIM_RESIDUAL={N_DIM_RESIDUAL} N_FACTORS={N_FACTORS} N_TOKENS={N_TOKENS}\")\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Les paramètres de base du notebook sont initialisés avec 5 graines aléatoires (0, 1, 2, 3, 4), une dimension résiduelle de 256, 4 facteurs et 2048 tokens pour l'analyse complète."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 2,
@@ -115,6 +122,13 @@
     "print(f\"numpy {np.__version__}\")\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "La version de numpy 2.4.6 utilisée est confirmée par l'import, validant ainsi l'environnement numpy-only requis par le grain."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "68418c41",
@@ -229,6 +243,13 @@
     "print(\"Primitives PCA ponderee + NC@p + basis_overlap + max_principal_angle pretes.\")\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Les primitives de calcul autonomes (PCA pondérée, NC@p, chevauchement de bases et angle principal maximal) sont toutes prêtes à l'emploi pour l'analyse factorielle."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "a138c2d5",
@@ -321,6 +342,13 @@
     "print(\"make_factor_bases et synthesize_activations pretes.\")\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Les fonctions make_factor_bases et synthesize_activations sont opérationnelles, permettant la génération des données synthétiques selon les trois régimes."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "f7126499",
@@ -700,6 +728,13 @@
     "print(\"Verdict attendu : frozen NC@95 doit etre proche du nombre de facteurs dominants (2 ici, gele + varie) ; varied sensitivity reflete la variabilite du facteur varie.\")\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Verbatim : « frozen NC@95 = 11.490 +/- 0.185 » et « varied sensitivity (ecart-type inter-realisations) = 0.593 ». La stabilité inter-graines est réelle (±0.185 pour 11.49) — mais le verdict attendu imprimé juste après est « proche du nombre de facteurs dominants (2 ici) » : mesuré 11.49, l'écart à l'attente est franc, et la sortie ne le commente pas."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "3a5fca3a",
@@ -883,6 +918,13 @@
     "print(\"proche de 1.0 = sous-espaces superposes. Verifier aussi la stabilite multi-seed.\")\n"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "La matrice d'overlap pour le régime orthogonal (seed=0) affiche une diagonale parfaite à 1.0 (auto-similarité) et des valeurs hors-diagonale à 0.000, validant ainsi l'orthogonalité stricte des 4 sous-espaces factoriels."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "923aad70",
@@ -956,4 +998,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 5
-}
+}

MyIA.AI.Notebooks/IIT/IIT-04-Le-Probleme-de-Frontiere.ipynb

@@ -134,6 +134,13 @@
     "print(\"pyphi\", pyphi.__version__)"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L'environnement PyPhi 1.2.0 est correctement initialisé et prêt à l'emploi."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "2cafa7ea",
@@ -212,6 +219,13 @@
     "      \" ; (1,0,0,1) ->\", TPM[int(\"1001\", 2)].astype(int))"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Le substrat configure 4 nœuds organisés en deux paires d'échange (A↔B, C↔D), avec des exemples de transitions TPM validant cette topologie."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "dac7ac3c",
@@ -272,6 +286,13 @@
     "print(\", \".join(frontieres))"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "11 frontières candidates (de taille ≥ 2) sont identifiées : AB, AC, AD, BC, BD, CD, ABC, ABD, ACD, BCD, ABCD."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "fee240bc",
@@ -505,6 +526,13 @@
     "table"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Le tableau croise Φ (IIT 3.0, état fixe) et EI induit (Hoel) : Φ n'est non nul QUE pour AC et BD (1.0) — toutes les autres à 0.0, y compris le substrat entier ABCD ; l'EI n'est défini que pour AB (2.0), CD (2.0) et ABCD (4.0), les 8 frontières coupantes rendant « non definie (frontiere coupante) »."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "f5307c43",
@@ -612,6 +640,13 @@
     "print(f\"Domaine EI : {len(lisibles)}/{len(table)} frontieres lisibles comme reseaux autonomes\")"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Φ est maximisé par AC et BD (ex æquo à 1.0) tandis que l'EI induit culmine à 4.0 pour ABCD, avec seulement 3/11 frontières interprétables comme réseaux autonomes."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "cc36ab02",
@@ -714,6 +749,13 @@
     "print(f\"big-Phi du substrat ENTIER (ABCD) : {phi_abcd:.4f} -> absent de complexes() car nul\")"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "« frontiere retenue : BD | big-Phi = 1.0 » — mais AC est ex æquo : le moteur imprime les deux à 1.0000 et la table prévient « EX AEQUO — la mesure ne tranche pas ». L'exclusion écarte le tout (big-Phi du substrat ENTIER = 0.0000) ; entre AC et BD, le choix de BD est celui du moteur dans l'égalité, pas un verdict de la mesure."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 7,
@@ -760,6 +802,13 @@
     "print(\"le tout (Phi = 0) est bien ecarte         :\", \"ABCD\" not in complexes_moteur)"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "La confrontation programmatique confirme l'égalité parfaite entre les complexes de la table (AC, BD) et ceux du moteur, validant que le majeur fait bien partie de l'ex æquo et que le tout (Φ=0) est correctement exclu."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "b7b101e5",
@@ -892,6 +941,13 @@
     "print(lisibles.sort_values(col_ei, ascending=False)[[\"Frontiere\", col_ei]].to_string(index=False))"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Double dissociation entre Φ et EI induit : Φ privilégie les frontières AC et BD tandis que l'EI favorise ABCD, démontrant que les deux mesures ne partagent ni le verdict ni le domaine des frontières valides."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "09631787",
@@ -1294,4 +1350,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 5
-}
+}