diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-03-RobustnessDelayedGratification-Python.ipynb b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-03-RobustnessDelayedGratification-Python.ipynb
index f40d1acae3..06e15ff3f2 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-03-RobustnessDelayedGratification-Python.ipynb
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/ICT-03-RobustnessDelayedGratification-Python.ipynb
@@ -297,20 +297,6 @@
     "    print(f\"  {algotype:9s} / {mode:8s} : {pretty}\")"
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "**Lecture.** La visualisation confirme la dégradation gracieuse : la courbe descend progressivement sans effondrement brutal, illustrant la robustesse du système face aux lésions."
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "**Lecture.** Les valeurs de sortedness montrent que le régime `bubble` en mode `passive` maintient mieux l’ordre que le régime `obstacle`, avec une décroissance plus lente (0.75→0.59 contre 0.64→0.53) lorsque la proportion de lésions augmente."
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 4,
@@ -378,14 +364,15 @@
     "mais pas au même rythme. En régime `passive`, la sortedness se dégrade **graduellement** et reste\n",
     "nettement au-dessus du régime `obstacle` *et* du niveau aléatoire (0.5) sur toute la plage : les cellules\n",
     "saines transportent les passagers cassés, si bien qu'à 50 % de cellules gelées le système conserve encore\n",
-    "~0.6 de sortedness. C'est la **robustesse émergente** du papier — non programmée, elle découle de la simple\n",
-    "règle locale.\n",
+    "~0.6 de sortedness (tableau ci-dessus : 0.75→0.59 pour `bubble`, 0.86→0.62 pour `insertion`). C'est la\n",
+    "**robustesse émergente** du papier — non programmée, elle découle de la simple règle locale.\n",
     "\n",
     "En régime `obstacle`, la chute est plus brutale dès les premiers pourcents (chaque mur fige une frontière\n",
     "infranchissable) puis plafonne juste au-dessus de l'aléatoire : le tableau se fige en segments localement\n",
-    "triés mais globalement désordonnés. L'écart entre les deux courbes — maximal aux taux faibles à modérés —\n",
-    "**mesure** ce que coûte l'infranchissabilité : la différence entre « cellule défaillante mais inerte » et\n",
-    "« cellule défaillante et bloquante »."
+    "triés mais globalement désordonnés — les deux algotypes y suivent la même trajectoire (0.64→0.53).\n",
+    "L'écart entre les deux courbes — maximal aux taux faibles à modérés — **mesure** ce que coûte\n",
+    "l'infranchissabilité : la différence entre « cellule défaillante mais inerte » et « cellule défaillante\n",
+    "et bloquante »."
    ]
   },
   {
@@ -635,7 +622,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "**Lecture.** Les épisodes de délai de gratification sont légèrement plus longs pour bubble (moyenne=91.4) que pour insertion (moyenne=89.8), suggérant que bubble tolère mieux les reculs locaux de monotonie avant de reprendre sa progression vers l’ordre."
+    "**Lecture.** Les reculs locaux de monotonie sont légèrement plus **nombreux** pour `bubble` (moyenne = 91,4 épisodes, plage 85–98) que pour `insertion` (89,8, plage 81–99) : ce sont des compteurs d'épisodes — le système s'offre un petit supplément de descentes locales en route vers l'ordre, pas des épisodes plus longs."
    ]
   },
   {