diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-12e-Value-of-Information-Animat.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-12e-Value-of-Information-Animat.ipynb
index cf0d744e16..37176cf403 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-12e-Value-of-Information-Animat.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-12e-Value-of-Information-Animat.ipynb
@@ -43,6 +43,14 @@
     "**Navigation** : [**Index**](README.md) | [<< ICT-12d](ICT-12d-InhibitedActionAnimat.ipynb) | [ICT-13 >>](ICT-13-AxelrodStrategicMorphodynamics.ipynb)"
    ]
   },
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
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@@ -845,4 +853,4 @@
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\ No newline at end of file
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-13b-DecroisementDynamiqueObservable.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-13b-DecroisementDynamiqueObservable.ipynb
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--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-13b-DecroisementDynamiqueObservable.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-13b-DecroisementDynamiqueObservable.ipynb
@@ -27,6 +27,14 @@
     "- Tester si l'observable est un facteur de confusion **généralisé** du banc ICT-15d/15j (contrôle de résolution)."
    ]
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+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15f-Bridge1bis-DecoupledFamily.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15f-Bridge1bis-DecoupledFamily.ipynb
index d8649263fa..7035d19865 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15f-Bridge1bis-DecoupledFamily.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15f-Bridge1bis-DecoupledFamily.ipynb
@@ -25,6 +25,14 @@
     "Ce notebook (issue #9531, chantier 1/3) construit cette famille decouplee, rejoue le protocole avec une rigueur statistique accrue (**correlation partielle a 2 covariables** : largeur ET barriere), et tranche. Le module reutilisable est [`ict.basin_family`](ict/basin_family.py).\n"
    ]
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+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
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--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15g-EmpiricalHuangExploitation.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15g-EmpiricalHuangExploitation.ipynb
@@ -62,6 +62,14 @@
     "- Commit AVEC outputs (regle C.2)."
    ]
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+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15h-Bridge1bis-AsymmetricFamily.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15h-Bridge1bis-AsymmetricFamily.ipynb
index 3bb8add8df..b57e45ad2e 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15h-Bridge1bis-AsymmetricFamily.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15h-Bridge1bis-AsymmetricFamily.ipynb
@@ -37,6 +37,14 @@
     "geometrique que le regime symetrique ne pouvait pas sonder.\n"
    ]
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+  {
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+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15i-Bridge1bis-2DLandscape.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15i-Bridge1bis-2DLandscape.ipynb
index d78f9e6afa..f84e403b3e 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15i-Bridge1bis-2DLandscape.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15i-Bridge1bis-2DLandscape.ipynb
@@ -37,6 +37,14 @@
     "direction molle de l'escape) -- le verdict reste negatif. L'Epic se clot.\n"
    ]
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+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15j-NerveDiscriminant.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15j-NerveDiscriminant.ipynb
index 7a9c3d90f8..e87d239e43 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15j-NerveDiscriminant.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15j-NerveDiscriminant.ipynb
@@ -65,6 +65,14 @@
     "persistantes dans le nerf simplicial sur les sections locales des proxys »."
    ]
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+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
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  },
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\ No newline at end of file
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15k-RecollementMacroCells.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15k-RecollementMacroCells.ipynb
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--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15k-RecollementMacroCells.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15k-RecollementMacroCells.ipynb
@@ -37,6 +37,14 @@
     "**Plan.** §1 Le recouvrement impose — §2 Le cadre macrocell — §3 Le recollement sain — §4 Casser le recollement — §5 Loi I : le temoin qui fait payer — §6 Variante -b : sensibilite au recouvrement — §7 Exercices — Conclusion.\n"
    ]
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+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15l-IndependanceGenerateur.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15l-IndependanceGenerateur.ipynb
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+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-15l-IndependanceGenerateur.ipynb
@@ -57,6 +57,14 @@
     "l'objet."
    ]
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+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-21b-SAECalibration.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-21b-SAECalibration.ipynb
index 9c22487428..7cdada4dfb 100644
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+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-21b-SAECalibration.ipynb
@@ -31,6 +31,14 @@
     "La profondeur relative 0.5 est la convention cross-échelle de la série : chaque SAE lit le `resid_post` à mi-profondeur de son modèle, ce qui rend les échelles comparables malgré leurs nombres de couches différents."
    ]
   },
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\ No newline at end of file
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-21c-SAECatastrophes.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-21c-SAECatastrophes.ipynb
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+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-21c-SAECatastrophes.ipynb
@@ -37,6 +37,14 @@
     "Les paires trained/control proviennent d'ICT-21 : le r\u00e9gime **trained** est le mod\u00e8le ayant atteint sa phase de sp\u00e9cialisation, le **control** un t\u00e9moin appari\u00e9 (cf. `ict/sae_traces.py` pour le protocole d'appariement). Chaque trace donne, par token et par registre (code, prose FR, dialogue, math, r\u00e9cit EN), les identifiants et intensit\u00e9s des 50 features actives."
    ]
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+   "source": [
+    "> **Statut \u00e9pist\u00e9mique** \u2014 **Sans verdict \u00e0 ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut \u00e9pist\u00e9mique sera port\u00e9 par la matrice le cas \u00e9ch\u00e9ant."
+   ]
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   {
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    "id": "f6441267",
diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-22b-CausalInterventionEngine.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-22b-CausalInterventionEngine.ipynb
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+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-22b-CausalInterventionEngine.ipynb
@@ -26,7 +26,14 @@
     "nb_name = \"ICT-22b-CausalInterventionEngine\""
    ]
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-  {
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+    "> **Statut \u00e9pist\u00e9mique** \u2014 **Sans verdict \u00e0 ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut \u00e9pist\u00e9mique sera port\u00e9 par la matrice le cas \u00e9ch\u00e9ant."
+   ]
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--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-31-ContrasteTroisSubstrats.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-31-ContrasteTroisSubstrats.ipynb
@@ -31,6 +31,14 @@
     "| **GOL** | Jeu de la Vie (B3/S23) | 2-D (grille booléenne) | automate cellulaire conservatif en translation | transport d'information localisée (gliders) |\n"
    ]
   },
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+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-32-StratificationCausaleLife.ipynb
@@ -15,6 +15,14 @@
     "2. **Par l'ensemble des graines, la règle jette de l'information** : B3/S23 est massivement dégénérante (sur le tore 3×3, 384 des 512 graines partagent leur successeur avec au moins une autre). Là, une macro qui suit la structure causale de la règle — la partition par **destin** — restaure l'effectiveness de 0.33 à 1.00, et le glouton **découvre seul** cette échelle."
    ]
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+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-33-SoupCollisions.ipynb
@@ -26,6 +26,14 @@
     "Le moteur, lui, reste déterministe — c'est même un théorème : `hashlife_correct` (track `conway_lean`, clos sans `sorry` sur `main`) garantit le calcul des générations. Le bruit que nous allons mesurer n'est donc **pas dans le moteur** : il est dans la projection macro. C'est la distinction que ce notebook veut rendre tangible.\n"
    ]
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diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-34-BancRecollementLectures.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-34-BancRecollementLectures.ipynb
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+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-34-BancRecollementLectures.ipynb
@@ -1 +1 @@
-{"cells": [{"cell_type": "markdown", "id": "50e4f15f", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.004429, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.787759", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.783330", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "# ICT-34 — Le banc de recollement des lectures : quatre specialistes, un seul verdict\n", "\n", "> **Prototype.** Ce notebook transpose a un **recouvrement disciplinaire** le banc de\n", "> [ICT-15k](ICT-15k-RecollementMacroCells.ipynb) (recouvrement **geometrique** du quadtree de\n", "> Hashlife). La question reste celle du §2 de [#12206](https://github.com/jsboige/CoursIA/issues/12206) :\n", "> *un defaut de compatibilite entre les sections d'un meme objet se convertit-il en temoin\n", "> exploitable ?* La reponse exige d'ecrire la condition de compatibilite **et** d'exhiber le\n", "> temoin — sinon le mot « obstruction » n'a pas gagne ses galons.\n", "\n", "Le strand 15b-15i pretendait detecter des obstructions au recollement, mais sur un recouvrement\n", "que l'experimentateur choisissait lui-meme, et sans jamais ecrire la condition de cocycle.\n", "Verdict `TRIVIAL` (#7744) : *l'experience avait mesure la mauvaise chose*.\n", "[ICT-15k](ICT-15k-RecollementMacroCells.ipynb) a corrige sur un substrat **impose** (les bords\n", "du quadtree definis avant les sections). Le present notebook corrige sur un substrat\n", "**disciplinaire** : quatre lectures specialistes d'un meme corpus, dont les domaines de\n", "competence sont **mesures**, pas choisis.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "35f42fe3", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003886, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.794527", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.790641", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 1. Le recouvrement disciplinaire\n", "\n", "Un corpus d'objets, et quatre lectures specialistes. Chaque lecture ne parle que de ce qu'elle\n", "sait lire — son **domaine de competence**. Ces domaines forment le **recouvrement** :\n", "\n", "- **Ouverts** : les domaines de competence (frequentiste, structurel, semantique, causal).\n", "  *Ils sont mesures, pas imposes* : une lecture ne revendique un objet que si son signal y est\n", "  decisif (au-dela d'un seuil de detection). Le bord est defini avant la section — la dette du\n", "  §2 de #12206 est payee par construction.\n", "- **Sections** : le verdict (une categorie) que la lecture rend sur un objet qu'elle revendique.\n", "- **Fibre** : pour un objet, l'ensemble des lectures qui le revendiquent — ses « occurrences »\n", "  dans les differents registres.\n", "- **Transport** : quand la decision en aval *emprunte* un verdict a une lecture.\n", "- **Condition de compatibilite** : sur le chevauchement de deux lectures (un objet que les deux\n", "  revendiquent), les verdicts doivent concorder sur la **decision** qu'ils commandent. S'ils\n", "  divergent, les deux sections sont **incompatibles** — un recollement sain est impossible par\n", "  simple vote.\n", "\n", "Le pont Lean qui certifiait le cas geometrique (`hashlife_correct`, [ICT-Life](ICT-Life-SubstratCertifie.ipynb)\n", "§5) n'a pas d'analogue ici : le substrat est **epistemique**, pas algorithmique. Ce que le\n", "certificat garantissait pour le quadtree (le recollement est *possible* sur ce substrat), ce\n", "notebook le fait **sur instances** : il mesure si les sections se recollent, et convertit\n", "l'eventuel defaut en temoin exploitable.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 1, "id": "ca60135c", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:30.803861Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:30.803527Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:30.924052Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:30.923138Z"}, "papermill": {"duration": 0.128187, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.925965", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.797778", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Couverture (objets revendiques par chaque lecture) :\n", "  A : 60 objets\n", "  B : 60 objets\n", "  C : 60 objets\n", "  D : 44 objets\n", "\n", "Precision standalone (verdict correct sur le domaine) :\n", "  A : 0.983\n", "  B : 0.800\n", "  C : 0.800\n", "  D : 0.932\n"]}], "source": ["\n", "import numpy as np\n", "\n", "# --- Le corpus polyvue : 60 objets, une classe cachee y (oracle, invisible des lectures),\n", "# --- trois sous-populations. z=2 est le cluster « artefact » : les vues de surface (B, C)\n", "# --- s'y inversent, la vue causale D s'y tait, seule la vue profonde A y voit clair.\n", "rng = np.random.default_rng(42)\n", "N = 60\n", "y = rng.integers(0, 2, N)                 # 1 = « a retenir », 0 = « a ecarter »\n", "z = np.zeros(N, dtype=int)\n", "z[12:24] = 1                              # propre : toutes lectures d'accord\n", "z[36:48] = 2                              # artefact : la seule zone conteste\n", "core = (2*y - 1).astype(float)            # +1 si y=1, -1 si y=0\n", "nz = lambda std: rng.normal(0, std, N)\n", "\n", "# Parametres de signal (poids), marges de competence, inversion/muette sur z=2.\n", "W   = {\"A\": 0.7, \"B\": 1.0, \"C\": 1.0, \"D\": 0.9}\n", "MARG = {\"A\": 0.0, \"B\": 0.0, \"C\": 0.0, \"D\": 0.5}\n", "INV  = {\"A\": 0.0, \"B\": 1.0, \"C\": 1.0, \"D\": 0.0}   # fraction d'inversion sur z=2\n", "ZERO = {\"A\": 0.0, \"B\": 0.0, \"C\": 0.0, \"D\": 1.0}   # mise a zero du signal sur z=2\n", "\n", "NOISE = {k: nz(0.5) for k in \"ABCD\"}          # bruit fixe, cache pour la reproductibilite\n", "\n", "def signal(spec):\n", "    \"\"\"Score brut de la lecture `spec` sur chaque objet. Le signe porte le verdict,\n", "    la grandeur porte la confiance (et donc la competence).\"\"\"\n", "    base = W[spec]*core\n", "    base -= ZERO[spec]*W[spec]*core*(z == 2)          # la lecture se tait sur z=2\n", "    base -= INV[spec]*2*W[spec]*(z == 2)*core         # la lecture s'inverse sur z=2\n", "    return base + NOISE[spec]\n", "\n", "S = {k: signal(k) for k in \"ABCD\"}\n", "\n", "def zsc(s):\n", "    return (s - s.mean())/(s.std() + 1e-9)\n", "\n", "Z = {k: zsc(S[k]) for k in \"ABCD\"}\n", "\n", "# Le verdict (section) d'une lecture = signe de son score standardise.\n", "# Sa competence (elle revendique l'objet) = |score| au-dela de sa marge.\n", "pred = {k: Z[k] > 0 for k in \"ABCD\"}\n", "comp = {k: np.abs(Z[k]) > MARG[k] for k in \"ABCD\"}\n", "LECTURES = [\"A\", \"B\", \"C\", \"D\"]\n", "\n", "print(\"Couverture (objets revendiques par chaque lecture) :\")\n", "for k in LECTURES:\n", "    print(f\"  {k} : {int(comp[k].sum())} objets\")\n", "print()\n", "print(\"Precision standalone (verdict correct sur le domaine) :\")\n", "for k in LECTURES:\n", "    acc = float((pred[k] == y)[comp[k]].mean())\n", "    print(f\"  {k} : {acc:.3f}\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "cc91d563", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003431, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.933968", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.930537", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — le moteur des lectures est independant\n", "\n", "Quatre lectures, quatre registres. La lecture A (frequentiste) lit le signal *dominant* (le\n", "score `xA`), les lectures B (structurelle) et C (semantique) lisent deux marqueurs de\n", "**surface** qui corrèlent au label sur l'ensemble du corpus mais s'**inversent** sur le cluster\n", "d'artefact (un sous-ensemble dont la terminologie ou la connectivite est conventionnellement\n", "retournee), et la lecture D (causale) exige un signal fort pour parler — elle **s'abstient**\n", "sur le cluster d'artefact, ou son registre ne mesure rien.\n", "\n", "Le point methodologique : **la couverture n'est pas un choix de l'experimentateur**. Les\n", "marges (`MARG`) sont des seuils de detection, pas des reglages de l'intrigue ; la repartition\n", "B/C inversees + D muette sur `z=2` sort de la generation du corpus, pas d'un forgeage. Ce qui\n", "est mesure ensuite — taux de contradiction, pertes, temoin — l'est sur ce recouvrement-la, pas\n", "sur un recouvrement negocie avec le resultat.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 2, "id": "5dbaae75", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:30.951265Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:30.950852Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:30.959529Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:30.958332Z"}, "papermill": {"duration": 0.023708, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.961268", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.937560", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Matrice de compatibilite (taux de contradiction sur le chevauchement) :\n", "          A      B      C      D\n", "   A :    --   0.22   0.22   0.07\n", "   B :  0.22     --   0.00   0.07\n", "   C :  0.22   0.00     --   0.07\n", "   D :  0.07   0.07   0.07     --\n", "\n", "Taux de contradiction par sous-population (toutes paires confondues) :\n", "  z=0 : 2 contradictions sur 198 chevauchements\n", "  z=1 : 0 contradictions sur 60 chevauchements\n", "  z=2 : 33 contradictions sur 54 chevauchements\n"]}], "source": ["\n", "def _taux(a, b):\n", "    ovl = comp[a] & comp[b]\n", "    no = int(ovl.sum())\n", "    if no == 0:\n", "        return 0.0\n", "    dis = int(((pred[a] != pred[b]) & ovl).sum())\n", "    return dis/no\n", "\n", "# --- Matrice de compatibilite : taux de contradiction sur le chevauchement.\n", "print(\"Matrice de compatibilite (taux de contradiction sur le chevauchement) :\")\n", "print(\"      \" + \"  \".join(f\"{k:>5s}\" for k in LECTURES))\n", "for a in LECTURES:\n", "    row = []\n", "    for b in LECTURES:\n", "        row.append(\"   --\" if a == b else f\"{_taux(a, b):5.2f}\")\n", "    print(f\"{a:>4s} : \" + \"  \".join(row))\n", "print()\n", "print(\"Taux de contradiction par sous-population (toutes paires confondues) :\")\n", "for cl in (0, 1, 2):\n", "    tot = cont = 0\n", "    for a in LECTURES:\n", "        for b in LECTURES:\n", "            if a < b:\n", "                o = comp[a] & comp[b] & (z == cl)\n", "                tot += int(o.sum())\n", "                cont += int(((pred[a] != pred[b]) & o).sum())\n", "    print(f\"  z={cl} : {cont} contradictions sur {tot} chevauchements\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "50c7a54b", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003686, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.968640", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.964954", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — les contradictions se concentrent sur le cluster d'artefact\n", "\n", "Sur les sous-populations `z=0` et `z=1`, les quatre lectures **concordent** : 2 contradictions\n", "sur 198 chevauchements, puis 0 sur 60. Sur `z=2`, elles **divergent massivement** : 33 sur 54.\n", "La matrice le confirme : A/B et A/C portent les plus forts taux (0,22) — c'est exactement la\n", "paire « vue profonde / vue de surface ». B/C sont quasi identiques (0,00) : ce sont deux vues\n", "de surface qui partagent le meme artefact. D, plus reservee, ne contredit personne (0,07).\n", "\n", "Ce n'est pas un hasard d'echantillonnage. Le recouvrement disciplinaire a une **fibre** : les\n", "lectures ne sont pas egalement fiables sur tous les objets, et leur fiabilite relative **bascule**\n", "d'une sous-population a l'autre. La question du recollement devient : *que faire des objets ou les\n", "sections se contredisent ?* Le §2 du body [#12206](https://github.com/jsboige/CoursIA/issues/12206)\n", "exige de le mesurer, pas de le plaider.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "24d169cb", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003408, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.975421", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.972013", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 2. Le recollement naif et son defaut\n", "\n", "Le recollement = la glue qui, d'objets couverts par plusieurs lectures, rend **un** verdict de\n", "decision. Deux regles *realistes* (calculables sans voir la fibre) :\n", "\n", "- **R1 — majorite brute** : chaque lecture a une voix, le verdict est celui de la majorite.\n", "- **R2 — majorite ponderee par la precision globale** : chaque lecture pese de sa precision\n", "  *standalone* (mesuree sur tout le corpus). C'est la facon naturelle de corriger R1 — mais elle\n", "  utilise un **quotient global** : une seule precision par lecture, aveugle a la sous-population.\n", "\n", "Le defaut attendu : la glue \"majorite\" laisse les deux vues de surface (B, C) **sur-voter** la vue\n", "profonde (A) sur le cluster d'artefact, precisement la ou elles sont fausses. Et R2, en ponderant\n", "par la precision globale (B et C a 0,80, seulement un peu sous A a 0,98), n'y change presque rien :\n", "B et C restent majoritaires sur `z=2`.\n", "\n", "Pour savoir si l'information **existe** (le defaut est-il *reparable* en principe, ou le substrat\n", "est-il intraitable ?), on ajoute une regle *diagnostique* :\n", "\n", "- **R3 — glu qui voit la fibre** : pondere par une fiabilite **recalibree**, obtenue en regardant\n", "  *apres coup* qui a eu raison sur le noyau conteste (un auditeur qui voit les desaccords et\n", "  vérifie qui avait tort y sur-peserait A, sous-peserait B et C). Ce n'est pas une regle\n", "  realisable en ligne — la calibration exige deja la verite que R1/R2 ignorent. Sa seule fonction\n", "  est de **borner** la perte : prouver que la perte de R1/R2 est due a la regle de collage, pas a\n", "  une impossibilite du substrat. Elle voit la fibre au sens ou sa calibration en *provient* ; un\n", "  decideur ne peut pas l'imiter sans la verite terrain.\n", "\n", "La table de paiement (convention) transforme un verdict en valeur : agir sur un objet *vrai*\n", "rapporte 3 ; agir sur un objet *faux* coute 2 ; ne pas agir sur un objet *vrai* coute\n", "1 (opportunite manquee) ; ne pas agir sur un objet *faux* ne coute rien.\n", "\n", "```python\n", "R, C, O = 3.0, 2.0, 1.0\n", "def paiement(agir, y_vrai):\n", "    if agir and y_vrai: return R\n", "    if agir and not y_vrai: return -C\n", "    if not agir and y_vrai: return -O\n", "    return 0.0\n", "```\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 3, "id": "6881999e", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:30.985112Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:30.984685Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:30.994645Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:30.993538Z"}, "papermill": {"duration": 0.016215, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.996131", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.979916", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Esperance de gain (EV) par regle de decision :\n", "regle                   total    z=0    z=1    z=2\n", "R1 majorite brute          63     54     24    -15\n", "R2 prec. globale           71     54     24     -7\n", "R3 glu qui voit la fibre     87     52     24     11\n", "A seule                    97     52     24     21\n", "B seule                    61     54     24    -17\n", "C seule                    61     54     24    -17\n", "D seule                    49     38     12     -1\n"]}], "source": ["\n", "def vote(e, k):\n", "    \"\"\"Voix de la lecture k sur l'objet e : +1/-1 si elle le revendique, 0 sinon.\"\"\"\n", "    return (1 if pred[k][e] else -1) if comp[k][e] else 0\n", "\n", "def R1(e):\n", "    return sum(vote(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "\n", "ACC = {k: float((pred[k] == y)[comp[k]].mean()) for k in LECTURES}\n", "def R2(e):\n", "    return sum(ACC[k]*vote(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "\n", "# R3 : glu diagnostique, ponderee par la fiabilite locale (oracle post-mortem).\n", "WLOC = {\"A\": 0.9, \"B\": 0.4, \"C\": 0.4, \"D\": 0.6}\n", "def R3(e):\n", "    return sum(WLOC[k]*vote(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "\n", "def seule(e, k):\n", "    return bool(pred[k][e]) and comp[k][e]\n", "\n", "R, C, O = 3.0, 2.0, 1.0\n", "def paiement(agir, y_vrai):\n", "    if agir and y_vrai: return R\n", "    if agir and not y_vrai: return -C\n", "    if not agir and y_vrai: return -O\n", "    return 0.0\n", "\n", "def score_total(f):\n", "    return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N))\n", "\n", "def score_cluster(f, cl):\n", "    return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N) if z[e] == cl)\n", "\n", "print(\"Esperance de gain (EV) par regle de decision :\")\n", "print(f\"{'regle':22s} {'total':>6s} {'z=0':>6s} {'z=1':>6s} {'z=2':>6s}\")\n", "for nom, f in [(\"R1 majorite brute\", R1), (\"R2 prec. globale\", R2),\n", "               (\"R3 glu qui voit la fibre\", R3),\n", "               (\"A seule\", lambda e: seule(e, \"A\")), (\"B seule\", lambda e: seule(e, \"B\")),\n", "               (\"C seule\", lambda e: seule(e, \"C\")), (\"D seule\", lambda e: seule(e, \"D\"))]:\n", "    print(f\"{nom:22s} {score_total(f):6.0f} {score_cluster(f, 0):6.0f} \"\n", "          f\"{score_cluster(f, 1):6.0f} {score_cluster(f, 2):6.0f}\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "3ef67089", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003792, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.003387", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.999595", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — le recollement naif est domine\n", "\n", "Le tableau est sans appel. **R1 (63) et R2 (71) sont toutes deux dominees par la lecture A seule\n", "(97)** : un decideur qui jette les trois autres lectures et ne garde que la vue profonde fait\n", "mieux (97) que les deux regles de recollement. Le gain a \"fusionner\" est donc **negatif** — la\n", "fusion naive detruit 34 unites d'esperance relative a A seule (soit ~35 % de la valeur de A).\n", "\n", "La decomposition par cluster localise le defaut :\n", "\n", "| regle | total | z=2 |\n", "|---|---|---|\n", "| R1 majorite | 63 | **-15** |\n", "| R2 prec. globale | 71 | **-7** |\n", "| R3 glu qui voit la fibre | 87 | +11 |\n", "| A seule | **97** | +21 |\n", "| B seule | 61 | -17 |\n", "| C seule | 61 | -17 |\n", "\n", "Sur `z=0` et `z=1`, ou les lectures concordent, toutes les regles reussissent (54/24) — le\n", "recollement y est **inoffensif**. Sur `z=2`, la majorite brute perd 15 unites : les deux vues de\n", "surface (fausses) sur-votent la vue profonde (juste), et la decision « agir » est rendue a tort.\n", "R2 reduit la perte a 7 (elle *devine* que A est plus fiable), mais ne la supprime pas.\n", "\n", "R3 (87) recupere l'essentiel : la perte de R1/R2 n'est donc **pas** une impossibilite du substrat —\n", "l'information etait dans les lectures, R1/R2 ne l'exploitaient pas. C'est la distinction\n", "« substrat intraitable » vs « regle aveugle » que le recollement doit etablir, et elle est mesuree,\n", "pas plaidee. Que R3 (87) reste **sous** A seule (97) est un resultat honnete : dans ce corpus, la\n", "vue profonde est si bonne qu'aucune (re)combinaison ne la depasse — la fusion ne sert a rien ici,\n", "et la fusion naive coute.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "45e01360", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003977, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.010467", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.006490", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 3. Loi I — le temoin qui fait payer\n", "\n", "> *« Si nous pretendons detecter un defaut de recollement, pouvons-nous produire un cycle concret\n", "> qui exploite ce defaut ? »* — tant que la reponse est non, le mot « obstruction » n'a pas gagne\n", "> ses galons (#12206, Loi I).\n", "\n", "Le patron est celui de **de Finetti** : un systeme de prix incoherent se convertit en Dutch Book —\n", "un pari compose qui gagne surement. Transposition : le decideur **croit** son recollement et rend,\n", "pour chaque objet conteste, la decision qu'il lui commande ; le bookmaker, qui connait la verite\n", "terrain, encaisse l'ecart. **Le temoin est un objet sur lequel deux lectures rendent des reponses\n", "contradictoires, et ou la decision en aval bascule selon la lecture qu'on ecoute.** Il n'est pas un\n", "residu : c'est une paire (question, bascule) dont on peut mesurer le cout.\n", "\n", "Sur le cluster d'artefact, la question est : *agir ou non sur cet objet ?* A dit « oui » ou « non »\n", "selon la verite, B et C disent l'**inverse**, D s'abstient. La glue majorite suit B et C.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 4, "id": "7a01973f", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.020401Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.019849Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.029004Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.027906Z"}, "papermill": {"duration": 0.017315, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.030800", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.013485", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Temoins (objets du cluster d'artefact ou la majorite se trompe) :\n", "  e  y    A    B    C    D    R1    R3  EV_R1  EV_R3   EV_A\n", " 37  1  1|1  0|1  0|1  1|1  non   agir     -1      3      3\n", " 40  0  0|1  1|1  1|1  0|0  agir  non      -2      0      0\n", " 41  1  1|1  0|1  0|1  1|0  non   agir     -1      3      3\n", " 42  1  1|1  0|1  0|1  1|1  non   agir     -1      3      3\n", " 44  0  0|1  1|1  1|1  0|0  agir  non      -2      0      0\n", " 45  1  1|1  0|1  0|1  1|0  non   agir     -1      3      3\n", " 46  0  0|1  1|1  1|1  1|0  agir  non      -2      0      0\n", " 47  1  1|1  0|1  0|1  0|0  non   agir     -1      3      3\n", "\n", "Cout measure du recollement naif :\n", "  R1 -> R3 : 24 unites d'esperance\n", "  R1 -> A seule : 34 unites\n"]}], "source": ["\n", "# --- Exhiber les temoins : objets ou R1 (majorite) et R3 (glu qui voit la fibre) divergent.\n", "print(\"Temoins (objets du cluster d'artefact ou la majorite se trompe) :\")\n", "print(f\"{'e':>3s} {'y':>2s} {'A':>4s} {'B':>4s} {'C':>4s} {'D':>4s} \"\n", "      f\"{'R1':>5s} {'R3':>5s} {'EV_R1':>6s} {'EV_R3':>6s} {'EV_A':>6s}\")\n", "for e in range(N):\n", "    if z[e] == 2 and R1(e) != R3(e):\n", "        av = lambda k: f\"{int(pred[k][e])}|{int(comp[k][e])}\"\n", "        print(f\"{e:3d} {int(y[e]):2d} {av('A'):>4s} {av('B'):>4s} {av('C'):>4s} {av('D'):>4s} \"\n", "              f\"{'agir' if R1(e) else 'non ':>5s} {'agir' if R3(e) else 'non ':>5s} \"\n", "              f\"{paiement(R1(e), bool(y[e])):6.0f} {paiement(R3(e), bool(y[e])):6.0f} \"\n", "              f\"{paiement(seule(e, 'A'), bool(y[e])):6.0f}\")\n", "print()\n", "print(\"Cout measure du recollement naif :\")\n", "print(f\"  R1 -> R3 : {score_total(R3) - score_total(R1):.0f} unites d'esperance\")\n", "print(f\"  R1 -> A seule : {score_total(lambda e: seule(e, 'A')) - score_total(R1):.0f} unites\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "2e587a2e", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.006569, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.041412", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.034843", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — la reponse a la Loi I, dans les deux sens\n", "\n", "**L'objet conteste qui paie.** Prends `e=40` : la verite est `y=0` (a ecarter). La vue profonde A\n", "dit « non » (le verdict juste), les vues de surface B et C disent « oui » (inversees par l'artefact),\n", "D s'abstient. La glue majorite rend « agir » → le decideur agit a tort et **paie -2** ; en ecoutant\n", "A seule (ou R3), il ne fait rien et paie 0. La decision **bascule** selon la lecture qu'on ecoute, et\n", "la bascule **coute**. Huit objets du cluster d'artefact portent la meme bascule (`e=37, 40, 41, 42,\n", "44, 45, 46, 47`) : ce n'est pas un cas isole, c'est un **flux** — exactement le Dutch Book construit\n", "depuis un systeme de prix incoherent (ici : une glue qui pondere a l'identique des sections de\n", "fiabilite inegale).\n", "\n", "**Le sens sain.** Sur `z=0` et `z=1`, les lectures concordent : aucune contradiction, donc aucune\n", "bascule de decision disponible — *il n'y a rien a exploiter*. C'est le miroir de la version saine\n", "d'ICT-15k (pas de pari gagnable quand le recollement est compatible).\n", "\n", "**Donc : le mot « obstruction » a-t-il gagne ses galons ?** Oui, au sens strict de la Loi I — un\n", "defaut de compatibilite reel (des sections qui se contredisent sur un objet) se convertit en temoin\n", "concret qui fait payer. Mais **honnetement** : le defaut n'est pas que le recollement *se trompe* sur\n", "un cluster ; c'est que la fusion naive est une **charge** (dominee par la meilleure lecture seule). Le\n", "recollement n'apporte de la valeur que *si* la glue voit la fiabilite locale — ce que le quotient\n", "global (R2) ne fait qu'avoir. Le substrat d'artefact n'est pas l'exception qu'on contourne : c'est\n", "la region ou l'asymetrie de fiabilite se revele, et ou le naive se paie.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "bfe96fd2", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003926, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.049010", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.045084", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 4. Variante -b : la sensibilite au choix de la glue\n", "\n", "La Loi I est un fait, mais est-il **robuste** ? Le temoin du §3 depend de trois parametres :\n", "la regle de collage (majorite / precision / locale), le seuil de competence de la lecture muette\n", "(`MARG[\"D\"]`), et l'amplitude de l'artefact (la fraction d'inversion `INV`). Faisons varier ces\n", "parametres et mesurons si la perte de R1 sur le cluster d'artefact **survit** — ou si elle\n", "disparait avec un reglage favorable (ce qui disqualifierait l'obstruction en tant que propriete).\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "c3521140", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.058402Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.057724Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.069357Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.068143Z"}, "papermill": {"duration": 0.018308, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.071178", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.052870", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Sensibilite au seuil de competence de D (marge) — total / z=2 :\n", "  MARG D = 0.2 : R1 total=   65  z=2=  -13  | A seule total=   97\n", "  MARG D = 0.5 : R1 total=   63  z=2=  -15  | A seule total=   97\n", "  MARG D = 0.8 : R1 total=   61  z=2=  -17  | A seule total=   97\n", "\n", "Sensibilite a l'amplitude de l'artefact (fraction d'inversion de B) — total / z=2 :\n", "  inv B = 0.5 : R1 total=   77  z=2=   -1\n", "  inv B = 1.0 : R1 total=   63  z=2=  -15\n", "  inv B = 1.5 : R1 total=   63  z=2=  -15\n"]}], "source": ["\n", "def valeurs(f):\n", "    return (score_total(f), score_cluster(f, 2))\n", "\n", "# --- Sensibilite 1 : quel seuil de competence pour la lecture causale D ?\n", "print(\"Sensibilite au seuil de competence de D (marge) — total / z=2 :\")\n", "for m in (0.2, 0.5, 0.8):\n", "    MARG_D = m\n", "    compd = {k: (np.abs(Z[k]) > (MARG_D if k == \"D\" else MARG[k])) for k in LECTURES}\n", "    def voteD(e, k):\n", "        return (1 if pred[k][e] else -1) if compd[k][e] else 0\n", "    def R1d(e):\n", "        return sum(voteD(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "    def score_total_d(f):\n", "        return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N))\n", "    def score_cluster_d(f, cl):\n", "        return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N) if z[e] == cl)\n", "    t = score_total_d(R1d); c2 = score_cluster_d(R1d, 2)\n", "    tA = score_total_d(lambda e: (bool(pred[\"A\"][e]) and compd[\"A\"][e]))\n", "    print(f\"  MARG D = {m:.1f} : R1 total={t:5.0f}  z=2={c2:5.0f}  | A seule total={tA:5.0f}\")\n", "\n", "# --- Sensibilite 2 : la fraction d'inversion (amplitude de l'artefact).\n", "print()\n", "print(\"Sensibilite a l'amplitude de l'artefact (fraction d'inversion de B) — total / z=2 :\")\n", "for f_inv in (0.5, 1.0, 1.5):\n", "    Wb = {\"A\": 0.7, \"B\": 1.0, \"C\": 1.0, \"D\": 0.9}\n", "    B = Wb[\"B\"]*core - f_inv*2*Wb[\"B\"]*(z == 2)*core + NOISE[\"B\"]\n", "    Zb = zsc(B)\n", "    predB = Zb > 0\n", "    compB = np.abs(Zb) > MARG[\"B\"]\n", "    def vote2(e, k):\n", "        if k == \"B\":\n", "            return (1 if predB[e] else -1) if compB[e] else 0\n", "        return (1 if pred[k][e] else -1) if comp[k][e] else 0\n", "    def R1b(e):\n", "        return sum(vote2(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "    def score_cluster_b(f, cl):\n", "        return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N) if z[e] == cl)\n", "    print(f\"  inv B = {f_inv:.1f} : R1 total={score_total(R1b):5.0f}  z=2={score_cluster_b(R1b, 2):5.0f}\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "7e4b20f5", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003679, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.078488", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.074809", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — l'obstruction est une propriete mesurable, pas un reglage\n", "\n", "**Seuil de competence de D.** Que la lecture causale soit exigeante (marge 0,8) ou laxiste\n", "(0,2), R1 perd sur `z=2` (et reste sous A seule) : 0,5 et 0,8 donnent des pertes comparables.\n", "La marge change *qui* parle, pas *que* la vue profonde soit sur-votee sur le cluster d'artefact.\n", "**Amplitude de l'artefact.** Meme a inversion partielle (0,5), R1 reste en perte sur `z=2`.\n", "\n", "L'obstruction n'est donc pas un artefact de calibrage : c'est une propriete du recouvrement —\n", "*quand deux sections de fiabilite inegale recouvrent le meme objet et que la glue les pese a\n", "l'identique, la moins fiable l'emporte et la decision bascule*. Le parametre qui la fait\n", "disparaitre n'est pas un « bon reglage » de glue, c'est la *connaissance de la fiabilite locale*\n", "(ce que R3 a, et que R1/R2 ne peuvent pas calculer en ligne). C'est la reponse du substrat a la\n", "dette du §2 : le defaut apparait et disparait avec la **structure epistemique**, pas avec l'humeur\n", "de l'experimentateur.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 6, "id": "5326dbe3", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.086759Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.086181Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.699126Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.698374Z"}, "papermill": {"duration": 0.619231, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.701083", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.081852", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"data": {"image/png": 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"text/plain": ["<Figure size 800x420 with 1 Axes>"]}, "metadata": {}, "output_type": "display_data"}, {"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Le recollement naif (R1, ligne rouge) est domine par A seule, et par R3 (glu qui voit la fibre).\n"]}], "source": ["\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "\n", "lab_r = [\"R1 majorite\", \"R2 prec. globale\", \"R3 glu locale\", \"A seule\", \"B seule\", \"C seule\", \"D seule\"]\n", "val_r = [score_total(R1), score_total(R2), score_total(R3),\n", "         score_total(lambda e: seule(e, \"A\")), score_total(lambda e: seule(e, \"B\")),\n", "         score_total(lambda e: seule(e, \"C\")), score_total(lambda e: seule(e, \"D\"))]\n", "colors = [\"#c0392b\", \"#d35400\", \"#7d3c98\", \"#1f77b4\", \"#7f8c8d\", \"#7f8c8d\", \"#7f8c8d\"]\n", "\n", "plt.figure(figsize=(8, 4.2))\n", "bars = plt.barh(lab_r, val_r, color=colors)\n", "for b, v in zip(bars, val_r):\n", "    plt.text(v + 0.6, b.get_y() + b.get_height()/2, f\"{v:.0f}\", va=\"center\", fontsize=9)\n", "plt.axvline(score_total(R1), color=\"#c0392b\", linestyle=\"--\", linewidth=0.8)\n", "plt.xlabel(\"Esperance de gain (EV) sur tout le corpus\")\n", "plt.title(\"Recollement naif domine par la lecture profonde seule\")\n", "plt.tight_layout()\n", "plt.show()\n", "print(\"Le recollement naif (R1, ligne rouge) est domine par A seule, et par R3 (glu qui voit la fibre).\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "7eb4c981", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003531, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.709274", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.705743", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — la collision, vue de pres\n", "\n", "Le graphe resume le §2 : les deux regles de recollement *realistes* (R1, R2) sont dans la moitie\n", "gauche, sous A seule (barre bleue) ; la glu diagnostique R3 les depasse mais reste sous A. Les\n", "lectures de surface seules (B, C) sont les plus mauvaises — elles sont excellentes sur\n", "l'essentiel et fausses sur le cluster d'artefact, ce qui les fait *paraitre* honnetes en moyenne.\n", "C'est exactement pourquoi une glue naive, qui ne regarde que la moyenne, se trompe : la moyenne\n", "cache la bascule locale.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "76f82df1", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.005398, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.719001", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.713603", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 5. Exercices\n", "\n", "Les stubs suivants sont des amorces : completent-les pour prolonger le banc. Aucun n'introduit\n", "d'erreur volontaire — le notebook s'execute de bout en bout meme exercice non complete.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "fa73633b", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.004372, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.727168", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.722796", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Exercice 1 — verifier le temoin sur un autre seed\n", "\n", "La generation du corpus utilise `np.random.default_rng(42)`. Regenere-le avec un autre seed et\n", "vérifie si le temoin (§3) **survit**. En particulier : la contradiction reste-t-elle concentree sur\n", "`z=2` ? R1 reste-t-elle **dominee par A seule** ? Conclut sur la robustesse de l'obstruction a la\n", "particuliere realisation.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 7, "id": "4dcdc8c4", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.736754Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.736223Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.740691Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.739792Z"}, "papermill": {"duration": 0.010548, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.741848", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.731300", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Exercice 1 a completer — regenerez le corpus (autre seed) et comparez les verdicts.\n"]}], "source": ["\n", "# TODO etudiant : changer le seed et re-mesurer matrice + EV.\n", "# Indice : remplacez 42 par un autre seed dans default_rng(...), relancez les cellules 2 et 4,\n", "# et comparez les verdicts (contradiction par cluster, EV de R1 vs A seule).\n", "pass\n", "print(\"Exercice 1 a completer — regenerez le corpus (autre seed) et comparez les verdicts.\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "3ad0496e", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003324, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.749501", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.746177", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Exercice 2 — une lecture qui s'abstient\n", "\n", "La lecture causale D s'abstient sur le cluster d'artefact (`ZERO[\"D\"] = 1`). Donne-lui au contraire\n", "une competence totale (marge 0) **sans** l'inverser : que devient la matrice de compatibilite et la\n", "perte de R1 sur `z=2` ? La vue causale venant *aider* A, le recouvrement se recolle-t-il ?\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 8, "id": "59a9ad68", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.759017Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.758411Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.763137Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.762269Z"}, "papermill": {"duration": 0.011048, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.764572", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.753524", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Exercice 2 a completer — rendez la lecture causale competente partout et re-mesurez.\n"]}], "source": ["\n", "# TODO etudiant : regler MARG[\"D\"] a 0 et relancer la matrice + EV.\n", "# Indice : D tres lisible (marge 0) et non inversee devrait voter AVEC A, et faire disparaitre la\n", "# sur-vote B/C sur z=2 -- sauf si D est elle-meme bruitee.\n", "print(\"Exercice 2 a completer — rendez la lecture causale competente partout et re-mesurez.\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "1b8893b6", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.004388, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.773666", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.769278", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Exercice 3 — la glue qui voit la fibre\n", "\n", "R3 pondere par une fiabilite **locale** fournie apres coup. Construis une regle qui *estime*\n", "cette fiabilite locale sans connaitre `z` : par exemple, groupe les objets par leur **profil de\n", "desaccord** (quelles lectures se contredisent) et estime, sur un sous-ensemble de calibration,\n", "la fiabilite de chaque lecture par groupe. Ta glue bat-elle R1 ? Est-elle proche de R3 ?\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 9, "id": "c90890a4", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.784408Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.783922Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.788475Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.787585Z"}, "papermill": {"duration": 0.011553, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.789889", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.778336", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Exercice 3 a completer — construisez une glue qui estime la fiabilite locale par profil.\n"]}], "source": ["\n", "# TODO etudiant : estimer la fiabilite locale par profil de desaccord, sans acces a z.\n", "# Indice : regroupez par (signe des votes), estimez la precision par groupe sur une tranche\n", "# de calibration, puis appliquez au reste. Comparez a R1 et R3.\n", "print(\"Exercice 3 a completer — construisez une glue qui estime la fiabilite locale par profil.\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "7cc2b938", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.004528, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.798734", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.794206", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## Conclusion — la chaine completee sur un substrat disciplinaire\n", "\n", "Le banc de recollement de lectures, pose sur un substrat **epistemique** (quatre specialistes\n", "d'un meme corpus), reproduit la chaine d'ICT-15k sur le substrat **geometrique** :\n", "\n", "1. **Le recouvrement est mesure, pas choisi** — les domaines de competence des quatre lectures\n", "   sortent de la generation du corpus, et le bord est defini avant les sections (dette du §2\n", "   payee par construction).\n", "2. **La condition de compatibilite est ecrite** — deux lectures qui recouvrent un objet doivent\n", "   concorder ; sinon, les sections sont incompatibles. Et elle est **mesuree** : la contradiction\n", "   se concentre sur le cluster d'artefact (33/54) et disparait ailleurs (2/198, 0/60).\n", "3. **Le temoin existe et il paie** — huit objets ou la question « agir ? » recoit des reponses\n", "   contradictoires, et ou la decision bascule selon la lecture qu'on ecoute. Le naive suit les\n", "   vues de surface (fausses) et coute -2 par objet ; la vue profonde (seule) ou la glue qui voit\n", "   la fibre vont dans le sens de la verite.\n", "\n", "La lecon la plus honnete est qu'une fusion naive est une **charge**, pas un cadeau : R1 (63) et R2\n", "(71) sont **dominees par la lecture profonde seule** (97). Le vocabulaire du recollement — fibres,\n", "transports, compatibilite — s'avere donc **operationnel** sur un substrat non-geometrique : il\n", "designe un defaut mesurable et exploitable (Loi I), il localise la region ou il apparait, et il\n", "distingue le « substrat intraitable » du « regle aveugle » (R3, oraculaire, recupere la perte).\n", "Ce que le theoreme `hashlife_correct` garantissait pour le quadtree (un recollement possible), ce\n", "banc le mesure pour des lectures — et la mesure montre que la valeur de la fusion est **conditionnelle**\n", "a la connaissance de la fiabilite locale, exactement la fibre que le quotient global ne voit pas.\n", "\n", "**Limite assumee.** `z` (la sous-population) est connue du prototype, pas du decideur. La glu qui\n", "« voit la fibre » (R3) est un *borne*, pas un algorithme : elle prouve que la perte est reparable en\n", "principe, pas qu'elle est reparlee. Reconstruire la fibre a partir des seuls desaccords (exercice 3)\n", "est le pas suivant — et c'est la ou la non-trivialite reelle du recollement se cache.\n"]}], "metadata": {"kernelspec": {"display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3"}, "language_info": {"codemirror_mode": {"name": "ipython", "version": 3}, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.13.3"}, "papermill": {"default_parameters": {}, "duration": 3.805035, "end_time": "2026-08-23T20:21:32.152498", "environment_variables": {}, "exception": null, "input_path": "MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-34-BancRecollementLectures.ipynb", "output_path": "MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-34-BancRecollementLectures.ipynb", "parameters": {}, "start_time": "2026-08-23T20:21:28.347463", "version": "2.6.0"}}, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 5}
+{"cells": [{"cell_type": "markdown", "id": "50e4f15f", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.004429, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.787759", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.783330", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "# ICT-34 — Le banc de recollement des lectures : quatre specialistes, un seul verdict\n", "\n", "> **Prototype.** Ce notebook transpose a un **recouvrement disciplinaire** le banc de\n", "> [ICT-15k](ICT-15k-RecollementMacroCells.ipynb) (recouvrement **geometrique** du quadtree de\n", "> Hashlife). La question reste celle du §2 de [#12206](https://github.com/jsboige/CoursIA/issues/12206) :\n", "> *un defaut de compatibilite entre les sections d'un meme objet se convertit-il en temoin\n", "> exploitable ?* La reponse exige d'ecrire la condition de compatibilite **et** d'exhiber le\n", "> temoin — sinon le mot « obstruction » n'a pas gagne ses galons.\n", "\n", "Le strand 15b-15i pretendait detecter des obstructions au recollement, mais sur un recouvrement\n", "que l'experimentateur choisissait lui-meme, et sans jamais ecrire la condition de cocycle.\n", "Verdict `TRIVIAL` (#7744) : *l'experience avait mesure la mauvaise chose*.\n", "[ICT-15k](ICT-15k-RecollementMacroCells.ipynb) a corrige sur un substrat **impose** (les bords\n", "du quadtree definis avant les sections). Le present notebook corrige sur un substrat\n", "**disciplinaire** : quatre lectures specialistes d'un meme corpus, dont les domaines de\n", "competence sont **mesures**, pas choisis.\n"]}, {"cell_type": "markdown","id": "statut-epistemique","metadata": {},"source": ["> **Statut \u00e9pist\u00e9mique** \u2014 **Sans verdict \u00e0 ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut \u00e9pist\u00e9mique sera port\u00e9 par la matrice le cas \u00e9ch\u00e9ant."]}, {"cell_type": "markdown", "id": "35f42fe3", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003886, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.794527", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.790641", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 1. Le recouvrement disciplinaire\n", "\n", "Un corpus d'objets, et quatre lectures specialistes. Chaque lecture ne parle que de ce qu'elle\n", "sait lire — son **domaine de competence**. Ces domaines forment le **recouvrement** :\n", "\n", "- **Ouverts** : les domaines de competence (frequentiste, structurel, semantique, causal).\n", "  *Ils sont mesures, pas imposes* : une lecture ne revendique un objet que si son signal y est\n", "  decisif (au-dela d'un seuil de detection). Le bord est defini avant la section — la dette du\n", "  §2 de #12206 est payee par construction.\n", "- **Sections** : le verdict (une categorie) que la lecture rend sur un objet qu'elle revendique.\n", "- **Fibre** : pour un objet, l'ensemble des lectures qui le revendiquent — ses « occurrences »\n", "  dans les differents registres.\n", "- **Transport** : quand la decision en aval *emprunte* un verdict a une lecture.\n", "- **Condition de compatibilite** : sur le chevauchement de deux lectures (un objet que les deux\n", "  revendiquent), les verdicts doivent concorder sur la **decision** qu'ils commandent. S'ils\n", "  divergent, les deux sections sont **incompatibles** — un recollement sain est impossible par\n", "  simple vote.\n", "\n", "Le pont Lean qui certifiait le cas geometrique (`hashlife_correct`, [ICT-Life](ICT-Life-SubstratCertifie.ipynb)\n", "§5) n'a pas d'analogue ici : le substrat est **epistemique**, pas algorithmique. Ce que le\n", "certificat garantissait pour le quadtree (le recollement est *possible* sur ce substrat), ce\n", "notebook le fait **sur instances** : il mesure si les sections se recollent, et convertit\n", "l'eventuel defaut en temoin exploitable.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 1, "id": "ca60135c", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:30.803861Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:30.803527Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:30.924052Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:30.923138Z"}, "papermill": {"duration": 0.128187, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.925965", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.797778", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Couverture (objets revendiques par chaque lecture) :\n", "  A : 60 objets\n", "  B : 60 objets\n", "  C : 60 objets\n", "  D : 44 objets\n", "\n", "Precision standalone (verdict correct sur le domaine) :\n", "  A : 0.983\n", "  B : 0.800\n", "  C : 0.800\n", "  D : 0.932\n"]}], "source": ["\n", "import numpy as np\n", "\n", "# --- Le corpus polyvue : 60 objets, une classe cachee y (oracle, invisible des lectures),\n", "# --- trois sous-populations. z=2 est le cluster « artefact » : les vues de surface (B, C)\n", "# --- s'y inversent, la vue causale D s'y tait, seule la vue profonde A y voit clair.\n", "rng = np.random.default_rng(42)\n", "N = 60\n", "y = rng.integers(0, 2, N)                 # 1 = « a retenir », 0 = « a ecarter »\n", "z = np.zeros(N, dtype=int)\n", "z[12:24] = 1                              # propre : toutes lectures d'accord\n", "z[36:48] = 2                              # artefact : la seule zone conteste\n", "core = (2*y - 1).astype(float)            # +1 si y=1, -1 si y=0\n", "nz = lambda std: rng.normal(0, std, N)\n", "\n", "# Parametres de signal (poids), marges de competence, inversion/muette sur z=2.\n", "W   = {\"A\": 0.7, \"B\": 1.0, \"C\": 1.0, \"D\": 0.9}\n", "MARG = {\"A\": 0.0, \"B\": 0.0, \"C\": 0.0, \"D\": 0.5}\n", "INV  = {\"A\": 0.0, \"B\": 1.0, \"C\": 1.0, \"D\": 0.0}   # fraction d'inversion sur z=2\n", "ZERO = {\"A\": 0.0, \"B\": 0.0, \"C\": 0.0, \"D\": 1.0}   # mise a zero du signal sur z=2\n", "\n", "NOISE = {k: nz(0.5) for k in \"ABCD\"}          # bruit fixe, cache pour la reproductibilite\n", "\n", "def signal(spec):\n", "    \"\"\"Score brut de la lecture `spec` sur chaque objet. Le signe porte le verdict,\n", "    la grandeur porte la confiance (et donc la competence).\"\"\"\n", "    base = W[spec]*core\n", "    base -= ZERO[spec]*W[spec]*core*(z == 2)          # la lecture se tait sur z=2\n", "    base -= INV[spec]*2*W[spec]*(z == 2)*core         # la lecture s'inverse sur z=2\n", "    return base + NOISE[spec]\n", "\n", "S = {k: signal(k) for k in \"ABCD\"}\n", "\n", "def zsc(s):\n", "    return (s - s.mean())/(s.std() + 1e-9)\n", "\n", "Z = {k: zsc(S[k]) for k in \"ABCD\"}\n", "\n", "# Le verdict (section) d'une lecture = signe de son score standardise.\n", "# Sa competence (elle revendique l'objet) = |score| au-dela de sa marge.\n", "pred = {k: Z[k] > 0 for k in \"ABCD\"}\n", "comp = {k: np.abs(Z[k]) > MARG[k] for k in \"ABCD\"}\n", "LECTURES = [\"A\", \"B\", \"C\", \"D\"]\n", "\n", "print(\"Couverture (objets revendiques par chaque lecture) :\")\n", "for k in LECTURES:\n", "    print(f\"  {k} : {int(comp[k].sum())} objets\")\n", "print()\n", "print(\"Precision standalone (verdict correct sur le domaine) :\")\n", "for k in LECTURES:\n", "    acc = float((pred[k] == y)[comp[k]].mean())\n", "    print(f\"  {k} : {acc:.3f}\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "cc91d563", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003431, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.933968", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.930537", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — le moteur des lectures est independant\n", "\n", "Quatre lectures, quatre registres. La lecture A (frequentiste) lit le signal *dominant* (le\n", "score `xA`), les lectures B (structurelle) et C (semantique) lisent deux marqueurs de\n", "**surface** qui corrèlent au label sur l'ensemble du corpus mais s'**inversent** sur le cluster\n", "d'artefact (un sous-ensemble dont la terminologie ou la connectivite est conventionnellement\n", "retournee), et la lecture D (causale) exige un signal fort pour parler — elle **s'abstient**\n", "sur le cluster d'artefact, ou son registre ne mesure rien.\n", "\n", "Le point methodologique : **la couverture n'est pas un choix de l'experimentateur**. Les\n", "marges (`MARG`) sont des seuils de detection, pas des reglages de l'intrigue ; la repartition\n", "B/C inversees + D muette sur `z=2` sort de la generation du corpus, pas d'un forgeage. Ce qui\n", "est mesure ensuite — taux de contradiction, pertes, temoin — l'est sur ce recouvrement-la, pas\n", "sur un recouvrement negocie avec le resultat.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 2, "id": "5dbaae75", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:30.951265Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:30.950852Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:30.959529Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:30.958332Z"}, "papermill": {"duration": 0.023708, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.961268", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.937560", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Matrice de compatibilite (taux de contradiction sur le chevauchement) :\n", "          A      B      C      D\n", "   A :    --   0.22   0.22   0.07\n", "   B :  0.22     --   0.00   0.07\n", "   C :  0.22   0.00     --   0.07\n", "   D :  0.07   0.07   0.07     --\n", "\n", "Taux de contradiction par sous-population (toutes paires confondues) :\n", "  z=0 : 2 contradictions sur 198 chevauchements\n", "  z=1 : 0 contradictions sur 60 chevauchements\n", "  z=2 : 33 contradictions sur 54 chevauchements\n"]}], "source": ["\n", "def _taux(a, b):\n", "    ovl = comp[a] & comp[b]\n", "    no = int(ovl.sum())\n", "    if no == 0:\n", "        return 0.0\n", "    dis = int(((pred[a] != pred[b]) & ovl).sum())\n", "    return dis/no\n", "\n", "# --- Matrice de compatibilite : taux de contradiction sur le chevauchement.\n", "print(\"Matrice de compatibilite (taux de contradiction sur le chevauchement) :\")\n", "print(\"      \" + \"  \".join(f\"{k:>5s}\" for k in LECTURES))\n", "for a in LECTURES:\n", "    row = []\n", "    for b in LECTURES:\n", "        row.append(\"   --\" if a == b else f\"{_taux(a, b):5.2f}\")\n", "    print(f\"{a:>4s} : \" + \"  \".join(row))\n", "print()\n", "print(\"Taux de contradiction par sous-population (toutes paires confondues) :\")\n", "for cl in (0, 1, 2):\n", "    tot = cont = 0\n", "    for a in LECTURES:\n", "        for b in LECTURES:\n", "            if a < b:\n", "                o = comp[a] & comp[b] & (z == cl)\n", "                tot += int(o.sum())\n", "                cont += int(((pred[a] != pred[b]) & o).sum())\n", "    print(f\"  z={cl} : {cont} contradictions sur {tot} chevauchements\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "50c7a54b", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003686, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.968640", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.964954", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — les contradictions se concentrent sur le cluster d'artefact\n", "\n", "Sur les sous-populations `z=0` et `z=1`, les quatre lectures **concordent** : 2 contradictions\n", "sur 198 chevauchements, puis 0 sur 60. Sur `z=2`, elles **divergent massivement** : 33 sur 54.\n", "La matrice le confirme : A/B et A/C portent les plus forts taux (0,22) — c'est exactement la\n", "paire « vue profonde / vue de surface ». B/C sont quasi identiques (0,00) : ce sont deux vues\n", "de surface qui partagent le meme artefact. D, plus reservee, ne contredit personne (0,07).\n", "\n", "Ce n'est pas un hasard d'echantillonnage. Le recouvrement disciplinaire a une **fibre** : les\n", "lectures ne sont pas egalement fiables sur tous les objets, et leur fiabilite relative **bascule**\n", "d'une sous-population a l'autre. La question du recollement devient : *que faire des objets ou les\n", "sections se contredisent ?* Le §2 du body [#12206](https://github.com/jsboige/CoursIA/issues/12206)\n", "exige de le mesurer, pas de le plaider.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "24d169cb", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003408, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.975421", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.972013", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 2. Le recollement naif et son defaut\n", "\n", "Le recollement = la glue qui, d'objets couverts par plusieurs lectures, rend **un** verdict de\n", "decision. Deux regles *realistes* (calculables sans voir la fibre) :\n", "\n", "- **R1 — majorite brute** : chaque lecture a une voix, le verdict est celui de la majorite.\n", "- **R2 — majorite ponderee par la precision globale** : chaque lecture pese de sa precision\n", "  *standalone* (mesuree sur tout le corpus). C'est la facon naturelle de corriger R1 — mais elle\n", "  utilise un **quotient global** : une seule precision par lecture, aveugle a la sous-population.\n", "\n", "Le defaut attendu : la glue \"majorite\" laisse les deux vues de surface (B, C) **sur-voter** la vue\n", "profonde (A) sur le cluster d'artefact, precisement la ou elles sont fausses. Et R2, en ponderant\n", "par la precision globale (B et C a 0,80, seulement un peu sous A a 0,98), n'y change presque rien :\n", "B et C restent majoritaires sur `z=2`.\n", "\n", "Pour savoir si l'information **existe** (le defaut est-il *reparable* en principe, ou le substrat\n", "est-il intraitable ?), on ajoute une regle *diagnostique* :\n", "\n", "- **R3 — glu qui voit la fibre** : pondere par une fiabilite **recalibree**, obtenue en regardant\n", "  *apres coup* qui a eu raison sur le noyau conteste (un auditeur qui voit les desaccords et\n", "  vérifie qui avait tort y sur-peserait A, sous-peserait B et C). Ce n'est pas une regle\n", "  realisable en ligne — la calibration exige deja la verite que R1/R2 ignorent. Sa seule fonction\n", "  est de **borner** la perte : prouver que la perte de R1/R2 est due a la regle de collage, pas a\n", "  une impossibilite du substrat. Elle voit la fibre au sens ou sa calibration en *provient* ; un\n", "  decideur ne peut pas l'imiter sans la verite terrain.\n", "\n", "La table de paiement (convention) transforme un verdict en valeur : agir sur un objet *vrai*\n", "rapporte 3 ; agir sur un objet *faux* coute 2 ; ne pas agir sur un objet *vrai* coute\n", "1 (opportunite manquee) ; ne pas agir sur un objet *faux* ne coute rien.\n", "\n", "```python\n", "R, C, O = 3.0, 2.0, 1.0\n", "def paiement(agir, y_vrai):\n", "    if agir and y_vrai: return R\n", "    if agir and not y_vrai: return -C\n", "    if not agir and y_vrai: return -O\n", "    return 0.0\n", "```\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 3, "id": "6881999e", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:30.985112Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:30.984685Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:30.994645Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:30.993538Z"}, "papermill": {"duration": 0.016215, "end_time": "2026-08-23T20:21:30.996131", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.979916", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Esperance de gain (EV) par regle de decision :\n", "regle                   total    z=0    z=1    z=2\n", "R1 majorite brute          63     54     24    -15\n", "R2 prec. globale           71     54     24     -7\n", "R3 glu qui voit la fibre     87     52     24     11\n", "A seule                    97     52     24     21\n", "B seule                    61     54     24    -17\n", "C seule                    61     54     24    -17\n", "D seule                    49     38     12     -1\n"]}], "source": ["\n", "def vote(e, k):\n", "    \"\"\"Voix de la lecture k sur l'objet e : +1/-1 si elle le revendique, 0 sinon.\"\"\"\n", "    return (1 if pred[k][e] else -1) if comp[k][e] else 0\n", "\n", "def R1(e):\n", "    return sum(vote(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "\n", "ACC = {k: float((pred[k] == y)[comp[k]].mean()) for k in LECTURES}\n", "def R2(e):\n", "    return sum(ACC[k]*vote(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "\n", "# R3 : glu diagnostique, ponderee par la fiabilite locale (oracle post-mortem).\n", "WLOC = {\"A\": 0.9, \"B\": 0.4, \"C\": 0.4, \"D\": 0.6}\n", "def R3(e):\n", "    return sum(WLOC[k]*vote(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "\n", "def seule(e, k):\n", "    return bool(pred[k][e]) and comp[k][e]\n", "\n", "R, C, O = 3.0, 2.0, 1.0\n", "def paiement(agir, y_vrai):\n", "    if agir and y_vrai: return R\n", "    if agir and not y_vrai: return -C\n", "    if not agir and y_vrai: return -O\n", "    return 0.0\n", "\n", "def score_total(f):\n", "    return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N))\n", "\n", "def score_cluster(f, cl):\n", "    return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N) if z[e] == cl)\n", "\n", "print(\"Esperance de gain (EV) par regle de decision :\")\n", "print(f\"{'regle':22s} {'total':>6s} {'z=0':>6s} {'z=1':>6s} {'z=2':>6s}\")\n", "for nom, f in [(\"R1 majorite brute\", R1), (\"R2 prec. globale\", R2),\n", "               (\"R3 glu qui voit la fibre\", R3),\n", "               (\"A seule\", lambda e: seule(e, \"A\")), (\"B seule\", lambda e: seule(e, \"B\")),\n", "               (\"C seule\", lambda e: seule(e, \"C\")), (\"D seule\", lambda e: seule(e, \"D\"))]:\n", "    print(f\"{nom:22s} {score_total(f):6.0f} {score_cluster(f, 0):6.0f} \"\n", "          f\"{score_cluster(f, 1):6.0f} {score_cluster(f, 2):6.0f}\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "3ef67089", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003792, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.003387", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:30.999595", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — le recollement naif est domine\n", "\n", "Le tableau est sans appel. **R1 (63) et R2 (71) sont toutes deux dominees par la lecture A seule\n", "(97)** : un decideur qui jette les trois autres lectures et ne garde que la vue profonde fait\n", "mieux (97) que les deux regles de recollement. Le gain a \"fusionner\" est donc **negatif** — la\n", "fusion naive detruit 34 unites d'esperance relative a A seule (soit ~35 % de la valeur de A).\n", "\n", "La decomposition par cluster localise le defaut :\n", "\n", "| regle | total | z=2 |\n", "|---|---|---|\n", "| R1 majorite | 63 | **-15** |\n", "| R2 prec. globale | 71 | **-7** |\n", "| R3 glu qui voit la fibre | 87 | +11 |\n", "| A seule | **97** | +21 |\n", "| B seule | 61 | -17 |\n", "| C seule | 61 | -17 |\n", "\n", "Sur `z=0` et `z=1`, ou les lectures concordent, toutes les regles reussissent (54/24) — le\n", "recollement y est **inoffensif**. Sur `z=2`, la majorite brute perd 15 unites : les deux vues de\n", "surface (fausses) sur-votent la vue profonde (juste), et la decision « agir » est rendue a tort.\n", "R2 reduit la perte a 7 (elle *devine* que A est plus fiable), mais ne la supprime pas.\n", "\n", "R3 (87) recupere l'essentiel : la perte de R1/R2 n'est donc **pas** une impossibilite du substrat —\n", "l'information etait dans les lectures, R1/R2 ne l'exploitaient pas. C'est la distinction\n", "« substrat intraitable » vs « regle aveugle » que le recollement doit etablir, et elle est mesuree,\n", "pas plaidee. Que R3 (87) reste **sous** A seule (97) est un resultat honnete : dans ce corpus, la\n", "vue profonde est si bonne qu'aucune (re)combinaison ne la depasse — la fusion ne sert a rien ici,\n", "et la fusion naive coute.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "45e01360", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003977, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.010467", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.006490", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 3. Loi I — le temoin qui fait payer\n", "\n", "> *« Si nous pretendons detecter un defaut de recollement, pouvons-nous produire un cycle concret\n", "> qui exploite ce defaut ? »* — tant que la reponse est non, le mot « obstruction » n'a pas gagne\n", "> ses galons (#12206, Loi I).\n", "\n", "Le patron est celui de **de Finetti** : un systeme de prix incoherent se convertit en Dutch Book —\n", "un pari compose qui gagne surement. Transposition : le decideur **croit** son recollement et rend,\n", "pour chaque objet conteste, la decision qu'il lui commande ; le bookmaker, qui connait la verite\n", "terrain, encaisse l'ecart. **Le temoin est un objet sur lequel deux lectures rendent des reponses\n", "contradictoires, et ou la decision en aval bascule selon la lecture qu'on ecoute.** Il n'est pas un\n", "residu : c'est une paire (question, bascule) dont on peut mesurer le cout.\n", "\n", "Sur le cluster d'artefact, la question est : *agir ou non sur cet objet ?* A dit « oui » ou « non »\n", "selon la verite, B et C disent l'**inverse**, D s'abstient. La glue majorite suit B et C.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 4, "id": "7a01973f", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.020401Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.019849Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.029004Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.027906Z"}, "papermill": {"duration": 0.017315, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.030800", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.013485", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Temoins (objets du cluster d'artefact ou la majorite se trompe) :\n", "  e  y    A    B    C    D    R1    R3  EV_R1  EV_R3   EV_A\n", " 37  1  1|1  0|1  0|1  1|1  non   agir     -1      3      3\n", " 40  0  0|1  1|1  1|1  0|0  agir  non      -2      0      0\n", " 41  1  1|1  0|1  0|1  1|0  non   agir     -1      3      3\n", " 42  1  1|1  0|1  0|1  1|1  non   agir     -1      3      3\n", " 44  0  0|1  1|1  1|1  0|0  agir  non      -2      0      0\n", " 45  1  1|1  0|1  0|1  1|0  non   agir     -1      3      3\n", " 46  0  0|1  1|1  1|1  1|0  agir  non      -2      0      0\n", " 47  1  1|1  0|1  0|1  0|0  non   agir     -1      3      3\n", "\n", "Cout measure du recollement naif :\n", "  R1 -> R3 : 24 unites d'esperance\n", "  R1 -> A seule : 34 unites\n"]}], "source": ["\n", "# --- Exhiber les temoins : objets ou R1 (majorite) et R3 (glu qui voit la fibre) divergent.\n", "print(\"Temoins (objets du cluster d'artefact ou la majorite se trompe) :\")\n", "print(f\"{'e':>3s} {'y':>2s} {'A':>4s} {'B':>4s} {'C':>4s} {'D':>4s} \"\n", "      f\"{'R1':>5s} {'R3':>5s} {'EV_R1':>6s} {'EV_R3':>6s} {'EV_A':>6s}\")\n", "for e in range(N):\n", "    if z[e] == 2 and R1(e) != R3(e):\n", "        av = lambda k: f\"{int(pred[k][e])}|{int(comp[k][e])}\"\n", "        print(f\"{e:3d} {int(y[e]):2d} {av('A'):>4s} {av('B'):>4s} {av('C'):>4s} {av('D'):>4s} \"\n", "              f\"{'agir' if R1(e) else 'non ':>5s} {'agir' if R3(e) else 'non ':>5s} \"\n", "              f\"{paiement(R1(e), bool(y[e])):6.0f} {paiement(R3(e), bool(y[e])):6.0f} \"\n", "              f\"{paiement(seule(e, 'A'), bool(y[e])):6.0f}\")\n", "print()\n", "print(\"Cout measure du recollement naif :\")\n", "print(f\"  R1 -> R3 : {score_total(R3) - score_total(R1):.0f} unites d'esperance\")\n", "print(f\"  R1 -> A seule : {score_total(lambda e: seule(e, 'A')) - score_total(R1):.0f} unites\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "2e587a2e", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.006569, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.041412", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.034843", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — la reponse a la Loi I, dans les deux sens\n", "\n", "**L'objet conteste qui paie.** Prends `e=40` : la verite est `y=0` (a ecarter). La vue profonde A\n", "dit « non » (le verdict juste), les vues de surface B et C disent « oui » (inversees par l'artefact),\n", "D s'abstient. La glue majorite rend « agir » → le decideur agit a tort et **paie -2** ; en ecoutant\n", "A seule (ou R3), il ne fait rien et paie 0. La decision **bascule** selon la lecture qu'on ecoute, et\n", "la bascule **coute**. Huit objets du cluster d'artefact portent la meme bascule (`e=37, 40, 41, 42,\n", "44, 45, 46, 47`) : ce n'est pas un cas isole, c'est un **flux** — exactement le Dutch Book construit\n", "depuis un systeme de prix incoherent (ici : une glue qui pondere a l'identique des sections de\n", "fiabilite inegale).\n", "\n", "**Le sens sain.** Sur `z=0` et `z=1`, les lectures concordent : aucune contradiction, donc aucune\n", "bascule de decision disponible — *il n'y a rien a exploiter*. C'est le miroir de la version saine\n", "d'ICT-15k (pas de pari gagnable quand le recollement est compatible).\n", "\n", "**Donc : le mot « obstruction » a-t-il gagne ses galons ?** Oui, au sens strict de la Loi I — un\n", "defaut de compatibilite reel (des sections qui se contredisent sur un objet) se convertit en temoin\n", "concret qui fait payer. Mais **honnetement** : le defaut n'est pas que le recollement *se trompe* sur\n", "un cluster ; c'est que la fusion naive est une **charge** (dominee par la meilleure lecture seule). Le\n", "recollement n'apporte de la valeur que *si* la glue voit la fiabilite locale — ce que le quotient\n", "global (R2) ne fait qu'avoir. Le substrat d'artefact n'est pas l'exception qu'on contourne : c'est\n", "la region ou l'asymetrie de fiabilite se revele, et ou le naive se paie.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "bfe96fd2", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003926, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.049010", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.045084", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 4. Variante -b : la sensibilite au choix de la glue\n", "\n", "La Loi I est un fait, mais est-il **robuste** ? Le temoin du §3 depend de trois parametres :\n", "la regle de collage (majorite / precision / locale), le seuil de competence de la lecture muette\n", "(`MARG[\"D\"]`), et l'amplitude de l'artefact (la fraction d'inversion `INV`). Faisons varier ces\n", "parametres et mesurons si la perte de R1 sur le cluster d'artefact **survit** — ou si elle\n", "disparait avec un reglage favorable (ce qui disqualifierait l'obstruction en tant que propriete).\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "c3521140", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.058402Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.057724Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.069357Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.068143Z"}, "papermill": {"duration": 0.018308, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.071178", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.052870", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Sensibilite au seuil de competence de D (marge) — total / z=2 :\n", "  MARG D = 0.2 : R1 total=   65  z=2=  -13  | A seule total=   97\n", "  MARG D = 0.5 : R1 total=   63  z=2=  -15  | A seule total=   97\n", "  MARG D = 0.8 : R1 total=   61  z=2=  -17  | A seule total=   97\n", "\n", "Sensibilite a l'amplitude de l'artefact (fraction d'inversion de B) — total / z=2 :\n", "  inv B = 0.5 : R1 total=   77  z=2=   -1\n", "  inv B = 1.0 : R1 total=   63  z=2=  -15\n", "  inv B = 1.5 : R1 total=   63  z=2=  -15\n"]}], "source": ["\n", "def valeurs(f):\n", "    return (score_total(f), score_cluster(f, 2))\n", "\n", "# --- Sensibilite 1 : quel seuil de competence pour la lecture causale D ?\n", "print(\"Sensibilite au seuil de competence de D (marge) — total / z=2 :\")\n", "for m in (0.2, 0.5, 0.8):\n", "    MARG_D = m\n", "    compd = {k: (np.abs(Z[k]) > (MARG_D if k == \"D\" else MARG[k])) for k in LECTURES}\n", "    def voteD(e, k):\n", "        return (1 if pred[k][e] else -1) if compd[k][e] else 0\n", "    def R1d(e):\n", "        return sum(voteD(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "    def score_total_d(f):\n", "        return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N))\n", "    def score_cluster_d(f, cl):\n", "        return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N) if z[e] == cl)\n", "    t = score_total_d(R1d); c2 = score_cluster_d(R1d, 2)\n", "    tA = score_total_d(lambda e: (bool(pred[\"A\"][e]) and compd[\"A\"][e]))\n", "    print(f\"  MARG D = {m:.1f} : R1 total={t:5.0f}  z=2={c2:5.0f}  | A seule total={tA:5.0f}\")\n", "\n", "# --- Sensibilite 2 : la fraction d'inversion (amplitude de l'artefact).\n", "print()\n", "print(\"Sensibilite a l'amplitude de l'artefact (fraction d'inversion de B) — total / z=2 :\")\n", "for f_inv in (0.5, 1.0, 1.5):\n", "    Wb = {\"A\": 0.7, \"B\": 1.0, \"C\": 1.0, \"D\": 0.9}\n", "    B = Wb[\"B\"]*core - f_inv*2*Wb[\"B\"]*(z == 2)*core + NOISE[\"B\"]\n", "    Zb = zsc(B)\n", "    predB = Zb > 0\n", "    compB = np.abs(Zb) > MARG[\"B\"]\n", "    def vote2(e, k):\n", "        if k == \"B\":\n", "            return (1 if predB[e] else -1) if compB[e] else 0\n", "        return (1 if pred[k][e] else -1) if comp[k][e] else 0\n", "    def R1b(e):\n", "        return sum(vote2(e, k) for k in LECTURES) > 0\n", "    def score_cluster_b(f, cl):\n", "        return sum(paiement(f(e), bool(y[e])) for e in range(N) if z[e] == cl)\n", "    print(f\"  inv B = {f_inv:.1f} : R1 total={score_total(R1b):5.0f}  z=2={score_cluster_b(R1b, 2):5.0f}\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "7e4b20f5", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003679, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.078488", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.074809", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — l'obstruction est une propriete mesurable, pas un reglage\n", "\n", "**Seuil de competence de D.** Que la lecture causale soit exigeante (marge 0,8) ou laxiste\n", "(0,2), R1 perd sur `z=2` (et reste sous A seule) : 0,5 et 0,8 donnent des pertes comparables.\n", "La marge change *qui* parle, pas *que* la vue profonde soit sur-votee sur le cluster d'artefact.\n", "**Amplitude de l'artefact.** Meme a inversion partielle (0,5), R1 reste en perte sur `z=2`.\n", "\n", "L'obstruction n'est donc pas un artefact de calibrage : c'est une propriete du recouvrement —\n", "*quand deux sections de fiabilite inegale recouvrent le meme objet et que la glue les pese a\n", "l'identique, la moins fiable l'emporte et la decision bascule*. Le parametre qui la fait\n", "disparaitre n'est pas un « bon reglage » de glue, c'est la *connaissance de la fiabilite locale*\n", "(ce que R3 a, et que R1/R2 ne peuvent pas calculer en ligne). C'est la reponse du substrat a la\n", "dette du §2 : le defaut apparait et disparait avec la **structure epistemique**, pas avec l'humeur\n", "de l'experimentateur.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 6, "id": "5326dbe3", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.086759Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.086181Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.699126Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.698374Z"}, "papermill": {"duration": 0.619231, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.701083", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.081852", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"data": {"image/png": 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"text/plain": ["<Figure size 800x420 with 1 Axes>"]}, "metadata": {}, "output_type": "display_data"}, {"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Le recollement naif (R1, ligne rouge) est domine par A seule, et par R3 (glu qui voit la fibre).\n"]}], "source": ["\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "\n", "lab_r = [\"R1 majorite\", \"R2 prec. globale\", \"R3 glu locale\", \"A seule\", \"B seule\", \"C seule\", \"D seule\"]\n", "val_r = [score_total(R1), score_total(R2), score_total(R3),\n", "         score_total(lambda e: seule(e, \"A\")), score_total(lambda e: seule(e, \"B\")),\n", "         score_total(lambda e: seule(e, \"C\")), score_total(lambda e: seule(e, \"D\"))]\n", "colors = [\"#c0392b\", \"#d35400\", \"#7d3c98\", \"#1f77b4\", \"#7f8c8d\", \"#7f8c8d\", \"#7f8c8d\"]\n", "\n", "plt.figure(figsize=(8, 4.2))\n", "bars = plt.barh(lab_r, val_r, color=colors)\n", "for b, v in zip(bars, val_r):\n", "    plt.text(v + 0.6, b.get_y() + b.get_height()/2, f\"{v:.0f}\", va=\"center\", fontsize=9)\n", "plt.axvline(score_total(R1), color=\"#c0392b\", linestyle=\"--\", linewidth=0.8)\n", "plt.xlabel(\"Esperance de gain (EV) sur tout le corpus\")\n", "plt.title(\"Recollement naif domine par la lecture profonde seule\")\n", "plt.tight_layout()\n", "plt.show()\n", "print(\"Le recollement naif (R1, ligne rouge) est domine par A seule, et par R3 (glu qui voit la fibre).\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "7eb4c981", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003531, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.709274", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.705743", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Lecture — la collision, vue de pres\n", "\n", "Le graphe resume le §2 : les deux regles de recollement *realistes* (R1, R2) sont dans la moitie\n", "gauche, sous A seule (barre bleue) ; la glu diagnostique R3 les depasse mais reste sous A. Les\n", "lectures de surface seules (B, C) sont les plus mauvaises — elles sont excellentes sur\n", "l'essentiel et fausses sur le cluster d'artefact, ce qui les fait *paraitre* honnetes en moyenne.\n", "C'est exactement pourquoi une glue naive, qui ne regarde que la moyenne, se trompe : la moyenne\n", "cache la bascule locale.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "76f82df1", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.005398, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.719001", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.713603", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## 5. Exercices\n", "\n", "Les stubs suivants sont des amorces : completent-les pour prolonger le banc. Aucun n'introduit\n", "d'erreur volontaire — le notebook s'execute de bout en bout meme exercice non complete.\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "fa73633b", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.004372, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.727168", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.722796", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Exercice 1 — verifier le temoin sur un autre seed\n", "\n", "La generation du corpus utilise `np.random.default_rng(42)`. Regenere-le avec un autre seed et\n", "vérifie si le temoin (§3) **survit**. En particulier : la contradiction reste-t-elle concentree sur\n", "`z=2` ? R1 reste-t-elle **dominee par A seule** ? Conclut sur la robustesse de l'obstruction a la\n", "particuliere realisation.\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 7, "id": "4dcdc8c4", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.736754Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.736223Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.740691Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.739792Z"}, "papermill": {"duration": 0.010548, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.741848", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.731300", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Exercice 1 a completer — regenerez le corpus (autre seed) et comparez les verdicts.\n"]}], "source": ["\n", "# TODO etudiant : changer le seed et re-mesurer matrice + EV.\n", "# Indice : remplacez 42 par un autre seed dans default_rng(...), relancez les cellules 2 et 4,\n", "# et comparez les verdicts (contradiction par cluster, EV de R1 vs A seule).\n", "pass\n", "print(\"Exercice 1 a completer — regenerez le corpus (autre seed) et comparez les verdicts.\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "3ad0496e", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.003324, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.749501", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.746177", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Exercice 2 — une lecture qui s'abstient\n", "\n", "La lecture causale D s'abstient sur le cluster d'artefact (`ZERO[\"D\"] = 1`). Donne-lui au contraire\n", "une competence totale (marge 0) **sans** l'inverser : que devient la matrice de compatibilite et la\n", "perte de R1 sur `z=2` ? La vue causale venant *aider* A, le recouvrement se recolle-t-il ?\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 8, "id": "59a9ad68", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.759017Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.758411Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.763137Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.762269Z"}, "papermill": {"duration": 0.011048, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.764572", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.753524", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Exercice 2 a completer — rendez la lecture causale competente partout et re-mesurez.\n"]}], "source": ["\n", "# TODO etudiant : regler MARG[\"D\"] a 0 et relancer la matrice + EV.\n", "# Indice : D tres lisible (marge 0) et non inversee devrait voter AVEC A, et faire disparaitre la\n", "# sur-vote B/C sur z=2 -- sauf si D est elle-meme bruitee.\n", "print(\"Exercice 2 a completer — rendez la lecture causale competente partout et re-mesurez.\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "1b8893b6", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.004388, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.773666", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.769278", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "### Exercice 3 — la glue qui voit la fibre\n", "\n", "R3 pondere par une fiabilite **locale** fournie apres coup. Construis une regle qui *estime*\n", "cette fiabilite locale sans connaitre `z` : par exemple, groupe les objets par leur **profil de\n", "desaccord** (quelles lectures se contredisent) et estime, sur un sous-ensemble de calibration,\n", "la fiabilite de chaque lecture par groupe. Ta glue bat-elle R1 ? Est-elle proche de R3 ?\n"]}, {"cell_type": "code", "execution_count": 9, "id": "c90890a4", "metadata": {"execution": {"iopub.execute_input": "2026-08-23T20:21:31.784408Z", "iopub.status.busy": "2026-08-23T20:21:31.783922Z", "iopub.status.idle": "2026-08-23T20:21:31.788475Z", "shell.execute_reply": "2026-08-23T20:21:31.787585Z"}, "papermill": {"duration": 0.011553, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.789889", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.778336", "status": "completed"}, "tags": []}, "outputs": [{"name": "stdout", "output_type": "stream", "text": ["Exercice 3 a completer — construisez une glue qui estime la fiabilite locale par profil.\n"]}], "source": ["\n", "# TODO etudiant : estimer la fiabilite locale par profil de desaccord, sans acces a z.\n", "# Indice : regroupez par (signe des votes), estimez la precision par groupe sur une tranche\n", "# de calibration, puis appliquez au reste. Comparez a R1 et R3.\n", "print(\"Exercice 3 a completer — construisez une glue qui estime la fiabilite locale par profil.\")\n"]}, {"cell_type": "markdown", "id": "7cc2b938", "metadata": {"papermill": {"duration": 0.004528, "end_time": "2026-08-23T20:21:31.798734", "exception": false, "start_time": "2026-08-23T20:21:31.794206", "status": "completed"}, "tags": []}, "source": ["\n", "## Conclusion — la chaine completee sur un substrat disciplinaire\n", "\n", "Le banc de recollement de lectures, pose sur un substrat **epistemique** (quatre specialistes\n", "d'un meme corpus), reproduit la chaine d'ICT-15k sur le substrat **geometrique** :\n", "\n", "1. **Le recouvrement est mesure, pas choisi** — les domaines de competence des quatre lectures\n", "   sortent de la generation du corpus, et le bord est defini avant les sections (dette du §2\n", "   payee par construction).\n", "2. **La condition de compatibilite est ecrite** — deux lectures qui recouvrent un objet doivent\n", "   concorder ; sinon, les sections sont incompatibles. Et elle est **mesuree** : la contradiction\n", "   se concentre sur le cluster d'artefact (33/54) et disparait ailleurs (2/198, 0/60).\n", "3. **Le temoin existe et il paie** — huit objets ou la question « agir ? » recoit des reponses\n", "   contradictoires, et ou la decision bascule selon la lecture qu'on ecoute. Le naive suit les\n", "   vues de surface (fausses) et coute -2 par objet ; la vue profonde (seule) ou la glue qui voit\n", "   la fibre vont dans le sens de la verite.\n", "\n", "La lecon la plus honnete est qu'une fusion naive est une **charge**, pas un cadeau : R1 (63) et R2\n", "(71) sont **dominees par la lecture profonde seule** (97). Le vocabulaire du recollement — fibres,\n", "transports, compatibilite — s'avere donc **operationnel** sur un substrat non-geometrique : il\n", "designe un defaut mesurable et exploitable (Loi I), il localise la region ou il apparait, et il\n", "distingue le « substrat intraitable » du « regle aveugle » (R3, oraculaire, recupere la perte).\n", "Ce que le theoreme `hashlife_correct` garantissait pour le quadtree (un recollement possible), ce\n", "banc le mesure pour des lectures — et la mesure montre que la valeur de la fusion est **conditionnelle**\n", "a la connaissance de la fiabilite locale, exactement la fibre que le quotient global ne voit pas.\n", "\n", "**Limite assumee.** `z` (la sous-population) est connue du prototype, pas du decideur. La glu qui\n", "« voit la fibre » (R3) est un *borne*, pas un algorithme : elle prouve que la perte est reparable en\n", "principe, pas qu'elle est reparlee. Reconstruire la fibre a partir des seuls desaccords (exercice 3)\n", "est le pas suivant — et c'est la ou la non-trivialite reelle du recollement se cache.\n"]}], "metadata": {"kernelspec": {"display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3"}, "language_info": {"codemirror_mode": {"name": "ipython", "version": 3}, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.13.3"}, "papermill": {"default_parameters": {}, "duration": 3.805035, "end_time": "2026-08-23T20:21:32.152498", "environment_variables": {}, "exception": null, "input_path": "MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-34-BancRecollementLectures.ipynb", "output_path": "MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-34-BancRecollementLectures.ipynb", "parameters": {}, "start_time": "2026-08-23T20:21:28.347463", "version": "2.6.0"}}, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 5}
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+    "> **Statut \u00e9pist\u00e9mique** \u2014 **Sans verdict \u00e0 ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut \u00e9pist\u00e9mique sera port\u00e9 par la matrice le cas \u00e9ch\u00e9ant."
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     "seed = 42"
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+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-36-FLens-FactoredGeometry.ipynb
@@ -29,6 +29,14 @@
     "- #15478 (issue grain) ; Part of #15475 (Epic toolkit multi-instrument) ; Depends on #15476 (contrat de trace v1) ; complements #15477 (F-Lens belief-state).\n"
    ]
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--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-37-FLens-BeliefState.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-37-FLens-BeliefState.ipynb
@@ -53,6 +53,14 @@
     "- [x] Aucune dependance directe au code non licencie des depots etudies (reimplementation propre depuis arXiv:2602.02385).\n"
    ]
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--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-38-SLens-SelfLocation.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-38-SLens-SelfLocation.ipynb
@@ -34,6 +34,14 @@
     "`slens` au contrat est une étape *post-promotion*, pas un préalable que ce notebook se permettrait."
    ]
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+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-39-CompositionRegards.ipynb
@@ -36,6 +36,14 @@
     "Cette trajectoire est indépendante de GameTheory-18 : ce dernier renvoie une paire de fonctions dans son arrière composé, tandis qu'ici la demande est calculée et propagée. Le substrat est épistémique et fini, non un jeu stratégique."
    ]
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\ No newline at end of file
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@@ -50,6 +50,14 @@
     "Ce notebook consomme les deux par leurs APIs testeess."
    ]
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@@ -32,6 +32,14 @@
     "Un cinquième banc (anesthésie) confronte le régime organisé à un régime lent désaligné et mesure l'effondrement de la cohérence inter-régionale — l'argument convergence du papier (des anesthésiques à cibles moléculaires différentes produisent le même tableau d'ondes lentes désynchronisées, Bardon et al. 2025 ; Eisen et al. 2026)."
    ]
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\ No newline at end of file
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@@ -46,6 +46,14 @@
     "4. Mesurer sur le substrat S1, et rendre un verdict **honnête**."
    ]
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@@ -29,6 +29,14 @@
     "**Garde-fou anti-idéologique (issue #7289)** : les régimes sont définis par des propriétés **structurelles mesurables** (asymétrie des transitions, compressibilité, spectre du graphe), **jamais** par l'étiquetage a priori d'un contenu. Le notebook doit pouvoir classer un discours « de son propre camp » comme irréversibiliste si les mesures le disent."
    ]
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@@ -68,6 +68,14 @@
     "11+. Exercices (>=3) et conclusion"
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index 85c4dbf9d8..991ba903b5 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe2-EspaceAtteignable.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe2-EspaceAtteignable.ipynb
@@ -16,6 +16,14 @@
     "Aucun des deux ne nomme le quadruplet complet ; aucun ne mesure le **noyau** (ce que l'ajout rend *inatteignable*). C'est ce que cette greffe ajoute \u2014 sur le **m\u00eame domaine** que Planners-5c, en consommant son socle sans le re-d\u00e9river."
    ]
   },
+  {
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+   "id": "statut-epistemique",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "> **Statut \u00e9pist\u00e9mique** \u2014 **Sans verdict \u00e0 ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut \u00e9pist\u00e9mique sera port\u00e9 par la matrice le cas \u00e9ch\u00e9ant."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe4-VoteOnChain.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe4-VoteOnChain.ipynb
index 1261c2c3ee..d10c59ad5b 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe4-VoteOnChain.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe4-VoteOnChain.ipynb
@@ -15,7 +15,14 @@
     "> Une greffe ne red\u00e9montre pas ce que les organes prouvent d\u00e9j\u00e0 : elle les **consomme** (principe #13564 \u2014 nommer l'organe natif plut\u00f4t que le r\u00e9impl\u00e9menter). Ici : `ict/argumentation.py` (DungAF, s\u00e9mantique grounded), les contrats `BordaVote`/`BordaVoteBroken` du projet Foundry `greffe4-vote` (compagnon de ce notebook), et l'outillage SC-12/SC-13 (forge, invariant fuzzing)."
    ]
   },
-  {
+    {
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+   "id": "statut-epistemique",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "> **Statut \u00e9pist\u00e9mique** \u2014 **Sans verdict \u00e0 ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut \u00e9pist\u00e9mique sera port\u00e9 par la matrice le cas \u00e9ch\u00e9ant."
+   ]
+  }, {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "acquis-renvoi",
    "metadata": {},
diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe5-AttributionCausale.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe5-AttributionCausale.ipynb
index 4af4c53da7..5fa4121e2b 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe5-AttributionCausale.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Greffe5-AttributionCausale.ipynb
@@ -16,6 +16,14 @@
     "Cette tranche 3/3 repondt a cette question en appliquant les estimateurs de `ict.causal_attribution` (tranche 1/3, mergee via **#13916**) sur un **panel experimental** construit par imitation du domaine Greffe 2 -- la relaxation STRIPS est **consommee**, jamais re-derivee (cf. CLAUDE.md section D)."
    ]
   },
+  {
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "id": "af095d92",
diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Life-SubstratCertifie.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Life-SubstratCertifie.ipynb
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--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Life-SubstratCertifie.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Life-SubstratCertifie.ipynb
@@ -30,6 +30,14 @@
     "**Module** : `ict/life.py` (issue #5726, tranche 1-2, PR #11185). **Notebook pédagogique** : 3 exercices jalonnent le texte."
    ]
   },
+  {
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 1,
diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Synthese-CrossSubstrat.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Synthese-CrossSubstrat.ipynb
index 39ac7dd20f..633672293c 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Synthese-CrossSubstrat.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-Synthese-CrossSubstrat.ipynb
@@ -43,6 +43,14 @@
     "branché **sans modification** sur des substrats radicalement différents.\n"
    ]
   },
+  {
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+   "source": [
+    "> **Statut épistémique** — **Sans verdict à ce jour** : aucune ligne de la [matrice de dissociations](../../../docs/ict/dissociations-matrix.md) ne concerne ce notebook ; son statut épistémique sera porté par la matrice le cas échéant."
+   ]
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    "id": "08eebbfc",