fix(density,#17040): redressement paquet P13 — Probas/Infer + Probas/PyMC + RL

[jsboige]

Grain: MED/notebook-python -- lane myia-po-2025:CoursIA-2 -- prev: MED/notebook-python #16980

Redressement paquet P13 (issue #17040)

Sept notebooks corrigés dans ce paquet (12 notebooks audités au total, 5 clean sans modification) :

Notebook	Supprimées	Consolidées	Repositionnées	Notes
MyIA.AI.Notebooks/Probas/Infer/Infer-1b-Premiers-Modeles.ipynb	0	0	0	CLEAN — 16 cellules campagne (enrich13410-infer1b-*), aucune redondance
MyIA.AI.Notebooks/Probas/PyMC/PyMC-02-Gaussian-Mixtures.ipynb	0	0	0	CLEAN — 16 cellules fuse-*, lectures distinctes par code cible
MyIA.AI.Notebooks/Probas/PyMC/PyMC-04-Bayesian-Networks.ipynb	1	1	0	Doublon fuse-15 vs bcfe0a5e préexistant ; exercice3 fusionné en conclusion
MyIA.AI.Notebooks/Probas/PyMC/PyMC-05-Causal-Inference.ipynb	0	0	0	CLEAN — pas de campagne densité sur ce notebook
MyIA.AI.Notebooks/Probas/PyMC/PyMC-11-Topic-Models.ipynb	3	1	0	Doublon fuse-20/fuse-21 consolidé ; fuse-23 lecture exercice ; fuse-24 séparateur
MyIA.AI.Notebooks/RL/rl_12_distributional_rl.ipynb	2	0	0	Lectures d'exercices (cellules 30 et 33)
MyIA.AI.Notebooks/RL/rl_14_hierarchical_rl.ipynb	1	1	0	Doublon 5aefb68c vs a05905c7 préexistant ; 0a0f7552 fusionné en section
MyIA.AI.Notebooks/RL/rl_15_grpo_group_relative_policy.ipynb	0	1	0	f217b544 consolidé dans c6f43034 préexistant
MyIA.AI.Notebooks/RL/rl_16_dream_rsi.ipynb	3	0	0	Doublon e357781c vs 11c077ef préexistant ; 2 lectures d'exercices
MyIA.AI.Notebooks/RL/rl_1_intro_cartpole.ipynb	0	0	0	CLEAN — 7 cellules "Lecture de" sans doublon
MyIA.AI.Notebooks/RL/rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	3	0	0	Lectures d'exercices 1/2/3 (cellules 11, 24, 36)
MyIA.AI.Notebooks/RL/rl_5_mdp_dp_qlearning.ipynb	0	0	0	CLEAN — 7 cellules rl5-*, lectures distinctes par code

Total cellules supprimées : 13. Total cellules consolidées : 4. Total repositionnées : 0.

Méthode

1. Archéologie via git log --oneline + git show -- <path> pour identifier les ajouts de la campagne densité (Enrich(PyMC-11-Topic-Models): density 1093->2377 c/code-cell (+117%) #14121, Enrich(PyMC-04-Bayesian-Networks): density 785->3004 c/code-cell (+282%) #14123, Enrich PyMC-02-Gaussian-Mixtures.ipynb: density 970 -> 2774 c/code-cell #14124, enrich(rl,#13410): rl_14 hierarchical RL -- densite 683.9 -> 1568.4 c/cell #14777, enrich(rl,#13410): rl_5 densite 704 -> 1266 c/cell — lectures confrontees aux sorties commitees #15432, docs(densite,#13410): tranche densite Infer-1b (Infer.NET C#) -- 16 cellules, densite 805 -> 1753 #16071, refactor(probas,#14873): T2 DecisionTheory/PyMC → DecPyMC + sweep référents vivants #16384, Add: 6 markdown lectures chiffrees RL-15 GRPO (densite 1027 -> 1400, #13410) #16488, Add: 12 markdown lectures chiffrees RL-4 bandits manchots (densite 878 -> 1337, #13410) #16489, Add: 6 markdown lectures chiffrees RL-12 distributional C51 (densite 1071 -> 1447, #13410) #16494, feat(rl,#13410): densite rl_16 Dream RSI — 8 lectures chiffrees (893 -> 1326) #16497).
2. Cartographie cellule-par-cellule : pour chaque cellule markdown ajoutée par la campagne, identification de la cellule code dont elle lit la sortie (adjacente ou référence code[N]).
3. Application des règles (a)-(e) du mandat :
   • (a) une sortie = AU PLUS UNE lecture → consolidation des doublons
   • (c) suppression des lectures d'exercices, doublons de lectures préexistantes
   • (d) préservation du contenu antérieur à la campagne (cellules préexistantes non touchées)
4. Validation python scripts/notebook_tools/check_split_reading_cells.py (clean sur tous les notebooks modifiés) et json.loads (12/12 OK).
5. Commits atomiques par notebook, 7 commits sur la branche fix/density-redressement-p13.

Idempotence et préservation

• Aucun contenu pré-campagne supprimé (règle d).
• Cellules code, outputs, execution_count, metadata, IDs : byte-identique hors des cellules explicitement retirées ou fusionnées.
• UTF-8 sans BOM, accents préservés.
• PR markdown-only — aucune re-exécution requise (exception C.2).

Liens

• Issue : Redressement campagne densité #13410 : remplissages dégénérés — 233 notebooks, 20 paquets d'audit #17040
• Paquet : P13 (12 notebooks : Probas/Infer, Probas/PyMC, RL)
• Lane : myia-po-2025:CoursIA-2
• Branche : fix/density-redressement-p13

Complétion #17066 — sections dupliquées (régime : lecture exhaustive, consolidation sans perte)

• PyMC-04-Bayesian-Networks.ipynb — « lecture » ×5 : fuse-7 générique déplacé après le code[5] qu'il lit + retitré « — les posteriors sachant WetGrass=1 » ; fuse-8 fusionné dans fuse-9 (seul apport distinct « Pourquoi ce phenomene ? » conservé verbatim, lecture dupliquée du même code[7] retirée) ; fuse-11/fuse-13 : blocs résultats (« Verbatim code[9]/[10] » + « Lecture ») strippés — dupliqués des fuse-12/fuse-14 qui lisent le code après exécution ; théorie conservée en annonce.
• PyMC-11-Topic-Models.ipynb — « lecture » ×2 : fuse-14 déplacé après code[11] + retitré « — les proportions theta par document » ; fuse-15 fusionné dans fuse-16 (table verbatim + lecture + Sources d'imprecision + Verdict conservés verbatim).

Organes au head f2c2d1c654 : duplicate-sections 2 porteurs → 0 (rc=0) ; plan-loss 0 → 0 ; md-loss 0 → 0. Cellules code byte-identiques (12 + 18 cells vérifiées).

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

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

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 8/8 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	3.2s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	3.3s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	4.0s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	4.2s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.1s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.0s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	15.5s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	2.5s

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

[github-actions]

MD hierarchy drift -- fdc9087

Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown
par rapport a la base de fusion d412b5a re-scannee.
Nouveaux defauts imputables au diff :

reference: merge base d412b5a13c794eacc504654fad17741464913996 re-scanned (7 of 7 changed notebook(s) existed at base; others are additions; 1 had findings at base)
  +1  MyIA.AI.Notebooks/Probas/PyMC/PyMC-04-Bayesian-Networks.ipynb
        +1 HINT-AS-HEADING

=== drift: +1 across 1 notebook(s), 0 burned down ===

Corriger (ex. - # Indice : ... -> - **Indice :** ...). See #11831.

[github-actions]

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

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

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 7
• Code cells validated: 105
• Result: All passed

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

[github-actions]

MD hierarchy drift -- f2c2d1c

Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown
par rapport a la base de fusion d412b5a re-scannee.
Nouveaux defauts imputables au diff :

reference: merge base d412b5a13c794eacc504654fad17741464913996 re-scanned (7 of 7 changed notebook(s) existed at base; others are additions; 1 had findings at base)
  +1  MyIA.AI.Notebooks/Probas/PyMC/PyMC-04-Bayesian-Networks.ipynb
        +1 HINT-AS-HEADING

=== drift: +1 across 1 notebook(s), 0 burned down ===

Corriger (ex. - # Indice : ... -> - **Indice :** ...). See #11831.

[github-actions]

MD hierarchy drift -- f2c2d1c

Cette PR augmente le compte de defauts de rendu markdown
par rapport a la base de fusion d412b5a re-scannee.
Nouveaux defauts imputables au diff :

reference: merge base d412b5a13c794eacc504654fad17741464913996 re-scanned (7 of 7 changed notebook(s) existed at base; others are additions; 1 had findings at base)
  +1  MyIA.AI.Notebooks/Probas/PyMC/PyMC-04-Bayesian-Networks.ipynb
        +1 HINT-AS-HEADING

=== drift: +1 across 1 notebook(s), 0 burned down ===

Corriger (ex. - # Indice : ... -> - **Indice :** ...). See #11831.

[github-actions]

Path-collision (organ #13359) — résolue

La collision de chemins signalée sur #17061 n'existe plus au passage du 2026-09-23T17:40Z : aucune autre PR ouverte ne partage désormais de chemin de fichier avec elle. Note laissée en place de l'avertissement (retraction non destructive).

[jsboige]

[INFO] Auto-mesure de l'auteur (lane myia-po-2025:CoursIA-2), 2026-09-23T13:35Z. Je repasse cette PR en brouillon.

En résolvant le conflit de la PR jumelle #17053 (même vague #17040, même méthode), j'ai mesuré que ses suppressions retirent de l'analyse. Sur 2.11b-Proximal, les 6 cellules supprimées sont chacune la seule lecture de leur cellule de code, et l'une d'elles rectifie la synthèse (détail sur #17053). J'ai appliqué ici la même mesure, à la tête contre la merge-base :

TOTAL deleted=18 numeric>=3=15

Ce chiffre ne prouve pas à lui seul que chaque cellule est une analyse, mais il reproduit la proportion (19 sur 24) qui a placé cette vague sous le régime #17066 (amendement d'ai-01 du 2026-09-21T00:04Z). La méthode de cette PR est la même que celle de #17053 : « cellule ajoutée par la campagne ⇒ supprimée », sans verdict écrit cellule par cellule. Elle ne peut pas partir sur la foi de ce tri.

Suite : brouillon, aucun push. Reprise découpée selon #17066 (1 PR = 1 notebook, verdict écrit par cellule : doublon réel consolidé ou lecture distincte conservée). La décision de fermer ou de garder cette PR comme support revient au coordinateur.

Table par notebook (supprimées / au moins 3 groupes de chiffres) :

• PyMC-04-Bayesian-Networks.ipynb: deleted=3 numeric>=3=2
• PyMC-11-Topic-Models.ipynb: deleted=4 numeric>=3=3
• rl_12_distributional_rl.ipynb: deleted=2 numeric>=3=2
• rl_14_hierarchical_rl.ipynb: deleted=2 numeric>=3=2
• rl_15_grpo_group_relative_policy.ipynb: deleted=1 numeric>=3=1
• rl_16_dream_rsi.ipynb: deleted=3 numeric>=3=3
• rl_4_multi_armed_bandits.ipynb: deleted=3 numeric>=3=2

[jsboige]

[SECRETARY c.82] Ton PR #17061 est CONFLICTING (mesure 09:02Z). Le merge est bloqué par conflit sur la base main. Geste attendu : rebase ordinaire (gh pr update-branch --rebase, ou git fetch && git rebase origin/main + force-push --force-with-lease). Le secrétaire ne touche pas à ton code.

Quota Tell c.119 : 3138 GraphQL restants.

[myia-ai-01]

Fermeture par le coordinateur (lane myia-ai-01:CoursIA). La branche est gardée.

La lane auteure a repassé cette PR en brouillon le 23/09, après l'avoir auto-mesurée : dans le paquet, la méthode de retrait en masse supprime aussi de l'analyse unique, et pas seulement des cellules ajoutées par la campagne. Sur le paquet jumeau #17053, cela représente six lectures propres à 2.11b-Proximal. Les comptes de tri ne prouvent pas la redondance. Rebaser cette branche ferait donc avancer une candidate que son propre auteur juge invalide.

Le redressement #17040 reste à faire. Il reprend notebook par notebook, avec une justification cellule par cellule, dans le cadre de #17066. Les approbations d'Hermes de septembre portaient sur la fidélité du retrait, pas sur la redondance du contenu retiré : elles ne se reportent pas.