fix(semanticweb,#17066): redressement critique SW-12 — retitrage 11 lectures + fusion des deux conclusions (10 dup -> 0)

[jsboige]

Grain: LIGHT/notebook-python -- lane myia-po-2023:CoursIA -- prev: LIGHT/notebook-python #17100

Exception ecrite (G-VAR-3 adjacency + trivial-diff #15740), ajout 2026-09-21. L'organe adjacency mesure des grains LIGHT/notebook-python consecutifs pour la lane en sequence de merges (#17076 -> #17100 -> #17101 -> #17106). C'est voulu : la campagne #17066 (duplicate-sections, dispatch ai-01) est une serie coordonnee livree en PRs separees (one-notebook-per-PR, regle atomique), chaque PR etant la consolidation d'un notebook distinct mesuree par le meme organ (check_duplicate_sections.py : porteurs 10-15 -> 0 chacun, verifie dans chaque body). Le diff court (~20-45 lignes de titres) est le format attendu d'une consolidation markdown-only (retitres subject-specific, corps byte-identiques) : la substance de chaque PR est documentee dans son corps et preuvee (SHA1 cellules code, outputs intacts).

Redressement critique #17066 — SymbolicAI/SemanticWeb/SW-12-Python-GraphRAG.ipynb

Porteur mesuré par check_duplicate_sections.py : 10 findings — 8× dup_reading « interpretation » (cellules 8, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, avec variantes d'accents Interpretation/Interprétation), 3× dup_reading « lecture du resultat » (50, 53, 56), 2× dup_closing « resume » (43, 72).

Lecture critique préalable

Deux défauts distincts, de gravité différente :

1. 11 lectures au titre générique (contenus riches et ancrés : mode API/démo, qualité d'extraction, triplets RDF, hub Nolan, cache MISS/HIT, évaluation gold, multi-saut football) — défaut structurel pur, même classe que 25_CRF/fix(genai,#17066): redressement critique 25_CRF — retitrage 15 lectures + fusion ablation (15 dup -> 0) #17076 et 26_PCFG/fix(genai,#17066): redressement critique 26_PCFG — retitrage 13 lectures + fusion tableau/histogramme (13 dup -> 0) #17100.
2. Deux conclusions — le vrai dup_closing : cellule 43 « ## Resume » au milieu du notebook (juste après le benchmark §8), et cellule 72 « ## Resume et perspectives » en fin. La 43 portait en propre un tableau Outils/Concepts, 6 compétences acquises et 5 liens de ressources ; la 72 portait la narrative mesurée (équivalence mono-saut, multi-saut inconclusif n=3, avantage agrégation), la lecture des mesures et les perspectives local/global.

Vérifié par ailleurs : les 7 stubs d'exercices (59, 61, 63, 65, 67, 69, 71) sont conformes C.1 (# TODO etudiant, commentaires d'étapes, aucun raise) ; les 4 « Exemple guide » (47, 49, 52, 55) sont des solutions démontrées — cohabitation conforme à la règle exercise-example-labeling (guide PUIS exercice du même concept).

Consolidations

#	Geste	Détail
1-11	Retitrage sujet-spécifique	Les 8 Interprétations et 3 Lectures reçoivent un titre unique (« le mode d'exécution détecté », « la qualité de l'extraction LLM », « chaque fait devient un triplet », « Nolan hub central », « des faits structurés pour le LLM », « le pipeline en trois étapes », « quatre types et leurs limites », « les communautés et la hiérarchie Microsoft GraphRAG », « cache MISS puis HIT », « précision, rappel, désaccord d'annotation », « multi-saut et synthèse »). Corps inchangés.
12	Fusion des deux conclusions en UNE (position finale, 72)	Le contenu propre de 43 migre dans 72 : tableau Outils/Concepts + 6 compétences insérés après le paragraphe des résultats mesurés, liens en fin sous « ### Ressources pour approfondir » (3 intertitres neufs, unicité vérifiée). L'intro générique de 43 (« Ce notebook a couvert… ») n'est PAS dupliquée — la narrative de 72 la remplace. La cellule 43 est supprimée (le séparateur *** suivant est préservé par la cellule 44 qui l'ouvre). −1 cellule, −1 conclusion.

Plan du notebook après réparation

Flux principal inchangé : setup/mode détection → texte source → extraction LLM → graphe RDF → visualisation → sous-graphe → génération augmentée → questions de test → communautés → benchmark comparatif §8 (baseline TF-IDF, juge alias-robuste, verdict par classe) → interpretation du verdict → Exercices (4 guides résolus + 7 stubs) → conclusion unique → clôture de série + navigation. 72 cellules (73 avant).

Verdict de séquence

Saine et préservée : la chaîne extraction → structuration → interrogation → mesure est intacte, et le retrait de la conclusion mi-parcours rétablit le rythme canonique du dépôt (démonstration → benchmark → exercices → UNE conclusion). Les contenus des deux conclusions sont tous conservés, aucun n'est perdu dans la fusion.

Signalement hors scope (principe 3 — à traiter en sujet séparé, PAS dans cette PR) : la numérotation guides/exercices est incohérente — les codes des guides portent des commentaires « # Exercice 4/5/3/final » alors que les stubs correspondants sont numérotés 1/2/3/final, et le stub « Exercice final » (cell. 65) est inséré AVANT les exercices 4-6. Cellules code : hors périmètre markdown-only de cette campagne. À arbiter par le coordinateur (issue dédiée ou tranche follow-up).

Mesures

Contrôle	Résultat
check_duplicate_sections.py	10 findings → 0 (8 interp + 3 lecture + 2 resume → 0)
Cellules code (27)	byte-identiques (SHA1 avant/après égaux)
Outputs	42 intacts, 27/27 execution_count — 0 re-exécution requise (C.2 exception markdown)
Headings dupliqués	0 (les séparateurs *** répétés sont préexistants, hors périmètre de l'organe, −1 après fusion)
nbformat	VALID
Périmètre	1 fichier, +44/−220

See #17066 (3ᵉ notebook sur 218 porteurs livré par cette lane).

🤖 Generated with Claude Code

[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 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	3.7s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	3.7s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	4.5s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	4.2s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.3s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.1s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	17.0s
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]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 26
• 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)

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
pr: 17101
head: a89818c
complete: true
body: read
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threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
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diff-additions: 44
diff-deletions: 220
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
[/ADJOINT PREFLIGHT]