feat(gametheory,#17543): GT-04f théories de la décision face à un prédicteur — Newcomb, Fisher (dowhy), UDT, 2TDT-1CDT, inattention rationnelle

MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/GameTheory-04e-Reflective-Oracles.ipynb

@@ -16,6 +16,8 @@
    "source": [
     "# GameTheory 04e — Oracles réflexifs, décision causale et équilibre de Nash\n",
     "\n",
+    "**Navigation** : [<< 4d-Marchandage-Asymetrique](GameTheory-04d-Marchandage-Asymetrique.ipynb) | [Index](README.md) | [4f-Theories-Decision-Predicteur >>](GameTheory-04f-Theories-Decision-Predicteur.ipynb)\n",
+    "\n",
     "> **Source primaire** : Benja Fallenstein, Jessica Taylor, Paul F. Christiano (2015), *Reflective Oracles: A Foundation for Classical Game Theory*. arXiv : [1508.04145](https://arxiv.org/abs/1508.04145). Bibliothèque canonique privée : `G:\\Mon Drive\\MyIA\\IA\\Bibliographie IA\\GameTheory\\2015 - Fallenstein Taylor Christiano - Reflective Oracles - A Foundation for Classical Game Theory.pdf` (SHA-256 `c0ae7668...ee6653`).\n",
     "\n",
     "Ce notebook étend la grappe `GameTheory-04*` en introduisant l'**auto-référence computationnelle** : un agent qui peut se demander *ce qu'un autre agent, capable de le modéliser, ferait*. Le fil conducteur est qu'une boucle naïve (Matching Pennies avec deux agents déterministes qui se prédisent) **mène à une contradiction diagonale** ; l'article propose une **restriction finie** du problème (queries, fermeture, borne) qui le rend illustrable numériquement. L'objectif pédagogique est de rendre l'articulation entre :\n",

MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/README.md

@@ -232,6 +232,7 @@ flowchart TD
 | 4c | [GameTheory-04c-NashExistence-Csharp](GameTheory-04c-NashExistence-Csharp.ipynb) | C# (.NET) | **Jumeau C#** — Brouwer point fixe + Matching Pennies, from-scratch, parité #4956 | 45 min |
 | 4d | [GameTheory-04d-Marchandage-Asymetrique](GameTheory-04d-Marchandage-Asymetrique.ipynb) | Python | **Marchandage asymétrique (strate-7)** — point de désaccord (Nash 1950), faisceau de dépendance multi-composantes (#12682), contre-exemple au principe du moindre intérêt, robustesse au générateur de poids (endogène/exogène/constant, #13313) et dissociation (#14442 tranche D1) | 40 min |
 | 4e | [GameTheory-04e-Reflective-Oracles](GameTheory-04e-Reflective-Oracles.ipynb) | Python | **Oracles réflexifs** — Fallenstein/Taylor/Christiano 2015 (arXiv 1508.04145) : boucle / contradiction diagonale sur Matching Pennies déterministe, requête `(M,p)` et menteur probabiliste (orbite de période 2 → unique point cohérent q = 1/2), théorèmes 3.1 (encodage d'utilités en requête, écart CDT/EDT strict) / 4.1 (Nash par déviations unilatérales) / 5.1 (restriction finie-fermée-bornée mesurée, jeu auxiliaire Nashpy, 2/49 équilibres réflexivement cohérents) démontrés numériquement, **vérificateur indépendant + contre-épreuves rejetées**, **frontière explicite résultat fini ↔ oracle universel** (#14450) | 60 min |
+| 4f | [GameTheory-04f-Theories-Decision-Predicteur](GameTheory-04f-Theories-Decision-Predicteur.ipynb) | Python | **Théories de la décision face à un prédicteur** — seuil EDT exact de Newcomb (p* = 1001/2000) et simulation « why ain'cha rich? », lésion de Fisher en exact et par modèle causal `dowhy.gcm`, défense du chatouillement, réduction de la CCDT à EDT (Mohajeri 2023), EDT/CDT/UDT sur six problèmes dans **un seul cadre générique**, 2TDT-1CDT de Wei Dai (seuils exacts, simulation d'agents, dynamique du réplicateur bistable), inattention rationnelle par Blahut-Arimoto (contraction non monotone du support, borne de la politique constante, contre-épreuve SLSQP), **frontière explicite** face aux sept problèmes ouverts de Dai (#17543) | 75 min |
 | 5 | [GameTheory-05-ZeroSum-Minimax](GameTheory-05-ZeroSum-Minimax.ipynb) | Python | Théorème minimax, LP primal/dual, Von Neumann | 40 min |
 | 5 (C#) | [GameTheory-05-ZeroSum-Minimax-Csharp](GameTheory-05-ZeroSum-Minimax-Csharp.ipynb) | .NET (C#) | Twin C# du 5 : **simplexe from-scratch** (Dantzig, règle de Bland) + dualité LP, Matching Pennies/RPS/Blotto (See #4956) | 45 min |
 | 5b | [GameTheory-05b-Lean-Minimax](GameTheory-05b-Lean-Minimax.ipynb) | Lean 4 | Companion **natif** (kernel Lean) : preuve formelle 0-sorry de von Neumann dans le lake `minimax_lean` (Sion), `#check` + `#print axioms` in-kernel — voir [#4054](https://github.com/jsboige/CoursIA/issues/4054) (création du lake) et `LEAN_INVENTORY.md` du dossier | 45 min |
@@ -335,7 +336,7 @@ La vague « strate 7 » étend la série au-delà du fil historique : chaque not
 
 Les huit extensions `3a` à `3h` figurent dans la Partie 1, au voisinage du notebook GT-3 qu'elles prolongent. Elles couvrent respectivement les chemins de swaps, les chambres et murs, le joueur LLM, le plan de déformation, les méta-actions tarifées, le parcours complet, la dérivation quotient et les deux espèces de flèches.
 
-**Durée totale des tableaux** : ~86h en parcourant chaque ligne une fois, jumeaux C# et sous-série SocialChoice compris. Un parcours Python sans jumeaux C# ni side tracks Lean est sensiblement plus court.
+**Durée totale des tableaux** : ~88h en parcourant chaque ligne une fois, jumeaux C# et sous-série SocialChoice compris. Un parcours Python sans jumeaux C# ni side tracks Lean est sensiblement plus court.
 
 ## Concepts clés
 
@@ -445,6 +446,7 @@ Chaque notebook introduit un concept ou un modèle spécifique. Le tableau ci-de
 | 4c | NashExistence-Python | Point fixe Brouwer **discriminant** (`regret ≡ 0 ⟺ fixed point`, contraste à deux seeds non-équilibre/équilibre, anti-tautologie) — visualisation convergence Nash via `perturbed_br` |
 | 4d | Marchandage-Asymetrique | Marchandage asymétrique (strate-7) : point de désaccord, faisceau de dépendance multi-composantes, contre-exemple au principe du moindre intérêt |
 | 4e | Reflective-Oracles | Oracles réflexifs (Faltenstein et al. 2015) : boucle diagonale sur Matching Pennies déterministe, CDT/EDT et équilibre de Nash cohérents |
+| 4f | Theories-Decision-Predicteur | EDT, CDT, CCDT et UDT face à un prédicteur : Newcomb, Fisher (`dowhy`), six problèmes dans un cadre générique, 2TDT-1CDT de Wei Dai, inattention rationnelle (Blahut-Arimoto) |
 | 6c | RepeatedGames-FolkTheorem | Compagnon formel de GT-6 : horizon fini vs infini, condition de crédibilité du grim trigger $\delta \geq (T-R)/(T-P)$, Folk Theorem |
 | 6d | Sympathie-vs-Engagement | Statique comparative sur les gains d'autrui : séparer empiriquement sympathie (pente croissante, alpha mesuré) et engagement (pente plate + marque de règle) — l'identification que le classifieur à alpha posé de 6c §7d ne peut pas faire |
 | 8c | CombinatorialGames-Python | Variantes avancées (Wythoff, Chomp), visualisations |
@@ -752,6 +754,7 @@ Chaque notebook adopte la même trame pédagogique — introduction motivée, pl
 | 4c | NashExistence-Python | ~20 | 2 | **COMPLET** |
 | 4d | Marchandage-Asymetrique | 21 | 0 | **NOUVEAU** (strate 7) |
 | 4e | Reflective-Oracles | 39 | 13 | **COMPLET** |
+| 4f | Theories-Decision-Predicteur | 63 | 4 | **NOUVEAU** (#17543) |
 | 5 | ZeroSum-Minimax | ~25 | 3 | **COMPLET** |
 | 5b | Lean-Minimax | ~20 | 3 | **COMPLET** |
 | 6 | EvolutionTrust | ~40 | 3 | **COMPLET** |
@@ -923,6 +926,8 @@ GameTheory/
 ├── GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb        # Side tracks c — approfondissement (Python 4c, 6c, 6d, 8c, 15c)
 ├── GameTheory-04c-NashExistence-Csharp.ipynb        #   Jumeau C# (.NET Interactive) — Brouwer point fixe + Matching Pennies (parité #4956)
 ├── GameTheory-04d-Marchandage-Asymetrique.ipynb     # Side track strate-7 — marchandage asymétrique, dissociation du §8 GT-04 (#14442 tranche D1)
+├── GameTheory-04e-Reflective-Oracles.ipynb          # Oracles réflexifs — écart CDT/EDT, Nash réflexivement cohérent (#14450)
+├── GameTheory-04f-Theories-Decision-Predicteur.ipynb  # Newcomb, Fisher, UDT, 2TDT-1CDT, inattention rationnelle (#17543)
 ├── GameTheory-06b-Lean-RepeatedGames.ipynb          # Compagnon lean (lecture) du 6c — lake game_theory_lean dévoilé, visibilité #11703
 ├── GameTheory-06c-RepeatedGames-FolkTheorem.ipynb
 ├── GameTheory-06c-RepeatedGames-FolkTheorem-Csharp.ipynb  #   Jumeau C# — grim trigger/TFT/Folk Theorem from-scratch (parité #4956)

MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/requirements.txt

@@ -23,6 +23,9 @@ tqdm>=4.65.0
 # Data handling
 pandas>=2.0.0
 
+# Causal inference (GameTheory-04f, lésion de Fisher par modèle causal graphique)
+dowhy>=0.12
+
 # Symbolic computation (for Shapley value calculations)
 sympy>=1.12