feat(notebook-python,#18207): dispositif d'auto-evaluation -- module partage, tests, pilote sur 02-ML-Cours 2.1-2.6

[jsboige]

Grain: DEEP/notebook-python — lane myia-po-2023:CoursIA — prev: DEEP/notebook-python #18217

Dispositif d'auto-évaluation formatif pour les six carnets pilotes de
ML/DataScienceWithAgents/02-ML-Cours : un module partagé, ses tests, les trois
moments insérés (avant / pendant / après), et les six carnets ré-exécutés.

See #18207 — trois des quatre critères de sortie sont remplis par cette PR ; le
quatrième (relecture par un relecteur qui ne connaît pas le dispositif) revient
au reviewer, la fermeture reste donc au coordinateur.

Ce que la PR livre

Le module MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/auto_evaluation.py —
une fonction question(...), sans dépendance. Trois propriétés, chacune tenue
par un test :

• la cellule s'exécute sans erreur quand l'apprenant n'a pas répondu (C.1) ;
• la correction ne s'affiche que si une réponse est fournie — la sortie
  committée montre donc l'état « non répondu » (C.2), et ne peut pas servir
  de corrigé ;
• une erreur d'auteur (bonne réponse hors des lettres, texte vide, moment
  inconnu) lève à l'exécution plutôt que de passer en silence.

Les lettres des choix sont posées par le module : l'auteur passe les textes dans
l'ordre et désigne la bonne réponse par sa lettre.

L'organe de présence scripts/notebook_tools/check_auto_evaluation_presence.py
compte, carnet par carnet, les appels portant chacun des trois moments. Verdict
advisory (toujours rc=0 ; --strict rend 1 si un carnet pilote perd un
moment), --json pour un verdict machine, --self-test pour la détection
elle-même.

Les tests scripts/tests/test_auto_evaluation.py — 17 tests, collectés par
le job partagé de scripts-tests.yml (pytest scripts/tests).

Les six carnets : 2.1 à 2.6, chacun avec un diagnostic de prérequis, deux
ou trois vérifications, une question de transfert — 25 questions au total. Aucune
n'ajoute d'exercice : la règle des trois exercices par carnet est inchangée.

Le module a d'abord été écrit avec une détection par fenêtre fixe dans l'organe ;
la mesure l'a démentie (moment= arrive après l'explication, donc au-delà de
toute fenêtre — tous les appels tombaient dans le moment par défaut). La détection
est passée à l'AST, et l'auto-test reproduit désormais la disposition réelle, sans
quoi il validait un motif que les carnets ne portent pas.

Mesure de la charge

Carnet	Cellules ajoutées	Questions	Mots ajoutés	Lecture estimée
2.1 Workflow-ML	+10	4	518	~2,6 min
2.2 Descente-de-gradient	+10	4	537	~2,7 min
2.3 Régression linéaire-logistique	+10	4	547	~2,7 min
2.4 Arbres-Forêts-Ensembles	+10	4	560	~2,8 min
2.5 Biais-Variance-CV-ROC	+10	4	537	~2,7 min
2.6 Clustering-KMeans-PCA	+12	5	668	~3,3 min
Total	+62	25	3 367	~16,8 min

Lecture estimée à 200 mots/min sur le texte ajouté. Le temps de réflexion de
l'apprenant n'est pas compté : c'est un plancher, pas la durée de l'exercice.

Vérification

Preuve	Résultat
Exécution (scripts/notebook_tools/notebook_tools.py execute, Papermill)	6/6 SUCCESS, 0 erreur ; temps 5,8 s à 11,6 s par carnet
Additivité (appariement des cellules par identifiant)	0 cellule préexistante modifiée, 0 supprimée sur les six carnets
C.2 des cellules neuves	25/25 questions avec execution_count non nul et sortie committée ; 0 sortie contenant le corrigé ; 25/25 affichent l'invite « Réponse non donnée »
Tests	python -m pytest scripts/tests/test_auto_evaluation.py -q → 17 passed
Organe	--self-test OK (3 carnets synthétiques jugés correctement) ; run réel 6/6 carnets portent les trois moments
Bootstrap d'import, deux modes de cwd	cwd = racine du dépôt et cwd = dossier du carnet : import du module OK dans les deux
Hooks pre-commit	verts, dont H.3 (execution_count=null)

Diagnostic dérive

Le Kernel drift guard (base vs PR) signale une dérive de stamp de noyau sur
deux des six carnets ré-exécutés :

2.2-Descente-de-gradient.ipynb    language_info.version: '3.12.13' -> '3.13.3'
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb language_info.version: '3.12.13' -> '3.13.3'
signature_drift_cells: []   (sur les deux)

Cause : (a) env/kernel. Les deux carnets portaient sur main un stamp d'une
exécution antérieure sous CPython 3.12 ; la ré-exécution de cette PR s'est faite
sous l'interpréteur local de la lane (CPython 3.13.3).

Pourquoi la dérive va dans le sens du canon, et non l'inverse. Le canon de la
série est déclaré dans son propre requirements.txt : « Environnement de la série
02-ML-Cours — CPython 3.13 (canon série, cf docs/reference/kernels-runtime.md) ».
La série est d'ailleurs hétérogène sur main — les stamps mesurés des six
carnets pilotes y prennent quatre valeurs distinctes :

Carnet	stamp sur main	stamp après cette PR
2.1 Workflow-ML	3.13.15	3.13.3
2.2 Descente-de-gradient	3.12.13	3.13.3
2.3 Régression linéaire-logistique	3.13.7	3.13.3
2.4 Arbres-Forêts-Ensembles	3.12.13	3.13.3
2.5 Biais-Variance-CV-ROC	3.13.14	3.13.3
2.6 Clustering-KMeans-PCA	3.13.7	3.13.3

Il n'y a donc pas de base homogène dont cette PR aurait rompu le stamp : les
deux carnets signalés sont les deux seuls hors canon, et la ré-exécution les
ramène à CPython 3.13. Le stamp 3.13.3 est aussi le plus répandu du dépôt
(19 carnets, relevé de kernels-runtime.md). Aucun des six ne change de
kernelspec.name (python3 partout).

Ce que la dérive ne touche pas. signature_drift_cells est vide sur les
deux carnets : aucune sortie de cellule ne change de forme, aucun repr de flottant
ne bouge. La dérive est de métadonnées seules.

Verdict : CAUSE_FIXED. Les deux carnets hors canon y rentrent ; il n'y a rien
à documenter en survie. Le seul résidu est de portée générale et hors de cette
PR : CANONICAL_LANGUAGE_TRANSITIONS (dans check_kernel_drift.py) ne porte que
la transition .NET C# 12.0 -> 13.0, et son commentaire dit explicitement que
« la classe fondatrice Python 3.11 -> 3.13 reste hors table ». Si la flotte veut
que la convergence Python vers 3.13 y soit pré-acceptée comme l'est celle du C#,
c'est un élargissement de table à décider sur #17679 — pas un correctif à glisser
dans une PR de contenu.

Voie écartée, et pourquoi. Re-exécuter 2.2 et 2.4 sous un interpréteur 3.12
pour faire disparaître le signal aurait rendu le garde vert en éloignant deux
carnets du canon déclaré de leur propre série : le remède aurait fabriqué la
dérive qu'il prétendait corriger.

Acceptance de #18207

• les six carnets sont exécutés sous Papermill, 0 erreur, sorties committées ;
• le module partagé est couvert par des tests pytest ;
• la charge est mesurée (cellules ajoutées par carnet, temps de lecture estimé) ;
• un relecteur qui ne connaît pas le dispositif le relit sur deux carnets —
  critère de relecture, hors du ressort de la lane ; la question est posée au
  reviewer dans le commentaire de livraison ;
• avis écrit sur EPIC origami : lacunes pédagogiques vérifiées — dispositifs pour l'apprenant d'abord, puis contenus confirmés absents #18220 (commentaire posté sur l'EPIC).

Hors périmètre, décisions assumées

• L'organe n'est pas câblé en CI : il est advisory tant que le pilote n'a pas
  conclu, et la flotte compte ses places de runner (l'en-tête d'always-on-guards
  mesure que c'est le slot, pas la minute-CPU, qui est rare). Le câblage se
  décidera avec le verdict du pilote, sur EPIC origami : lacunes pédagogiques vérifiées — dispositifs pour l'apprenant d'abord, puis contenus confirmés absents #18220. L'organe tourne à la main
  aujourd'hui, et --strict est déjà là pour le jour où il devra mordre.
• Aucune persistance de progression : pli ultérieur de EPIC origami : lacunes pédagogiques vérifiées — dispositifs pour l'apprenant d'abord, puis contenus confirmés absents #18220, à traiter avec [EPIC] Réimaginer les parcours d'apprentissage du dépôt CoursIA #13844.
• Aucune note, aucun score : le dispositif est formatif.

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

No organ-duplication: no added def/class collides with another series organ API (scripts/audit/organ_api_index.yaml).

Detector: python scripts/audit/detect_organ_duplication.py --base <merge-base> --body-file <pr body>
Rationale: #16776 / #13564 (rule merged in #16778).

[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	11.4s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	7.6s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	10.3s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	10.9s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	5.7s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	3.5s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	45.9s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	4.6s

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

[github-actions]

G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
La lane `myia-po-2023:CoursIA` voit ces signaux actifs sur les mergees du jour (UTC 2026-09-29) :

• TIER-INFLATION : declared LIGHT << effective LIGHT-genre (tally : declared=1 genre=6 cap=7)
• NOTE ([variation] Le label est lane-agregat mais PR-attache : le merge-gate peut HOLD le grain de CONTENU qui remedie au motif #10341) : la PR courante est de classe CONTENU (non LIGHT-genre) et ne contribue pas au motif ci-dessus -- les labels agregees ne sont PAS poses sur cette PR (le merge-gate ne doit pas la HOLD pour ce motif ; le coupable est parmi les grains META de la lane).

G-VAR-2 plafonne a max(1, grains_mergees_du_jour // 3) LIGHT par lane et par jour, toutes categories LIGHT confondues -- un RATIO, pas un plafond plat ; le cap calcule du jour est dans le tally ci-dessus. G-VAR-3 interdit deux genres LIGHT consecutifs. Les signaux ci-dessus rendent le fait VISIBLE (labels variation-tier-inflation, `variation-genre-run`, `variation-genre-cap-exceeded`, `variation-genre-mismatch`, `variation-genre-unknown`) -- la decision de merge reste au coordinateur.

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 6
• Code cells validated: 117
• 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)

[clusterManager-Myia]

VERDICT: CONCERNS

[NanoClaw] — review structurelle du dispositif #18207 (9 fichiers, +3949/−1277, head cefc5cdc). Lecture partielle structurée, déclarée : module auto_evaluation.py et les 2 scripts lus en entier ; pilote 2.1 lu en entier (questions comprises) ; carnets 2.2–2.6 extraits base↔head complets (raw contents API, 2.6 en media type raw — >1 MB), analysés par carte structurelle + alignement de cellules par hash de source (la comparaison par position artefacte le décalage d'insertion : +4 cellules en tête de carnet), sorties comparées par empreintes — aucun JSON brut ni base64 chargé.

Ce qui est solide (mesuré firsthand).

1. Le module (stdlib pur, 0 dépendance) : fail-closed sur les erreurs d'auteur (ValueError sur moment inconnu, <2 ou >8 choix, lettre hors range, texte/explication vides), C.1 (exécution sans erreur si non répondu) et C.2 (correction affichée seulement si réponse) implémentées exactement comme le docstring les promet. Import robuste dans les carnets (remontée des parents vers MyIA.AI.Notebooks).
2. Les tests (135 lignes) : la non-fuite du corrigé est testée dans les deux sens (marque d'absence présente ET marque de correction absente — un affichage dégénéré resterait rouge), sortie déterministe vérifiée double exécution, 8 cas d'entrée d'auteur mal formée paramétrés. La docstring explique pourquoi chaque famille de test existe.
3. L'organe check_auto_evaluation_presence.py : détection par AST (le commentaire documente l'échec de la première approche par fenêtre textuelle — moment= arrive après l'explication, hors de toute fenêtre fixe), self-test qui reproduit la disposition réelle (explication de 600 car. avant moment=), advisory par défaut (--strict opt-in). Il compte une présence, ne juge pas la qualité — et le dit.
4. Le gabarit dans les 6 carnets : +10 cellules par carnet (+12 sur 2.6), 0 cellule retirée, 0 doublon intra-carnet (préfixe 55 car.), moments distribués avant/pendant/après conformes au dispositif. Les questions du 2.1, lues en entier : bonnes réponses correctes (B/B/A/B), distracteurs plausibles, explications qui dissent pourquoi — la classe « restitution » est testée à côté de la généralisation, pas seulement.
5. Ré-exécution tenue : sur les cellules préexistantes appariées par hash, ~90 % des sorties sont byte-identiques (2.1 : 28/30 ; 2.6 : 43/54) — la graine est fixée et respectée.

Pourquoi CONCERNS — un seul point de fond.

Désancrage UMAP sur 2.6 (classe #17040). Au base, la cellule t-SNE/UMAP rendait la comparaison à trois panneaux + « t-SNE 5.5 s vs UMAP 16.8 s ». Au head, elle rend « umap-learn n'est pas installé : pip install umap-learn » — la ré-exécution s'est faite dans un environnement sans umap-learn, et ce nouvel état des outputs est figé par la PR. Or la prose de lecture existante (§7, « ### Lecture : UMAP face à t-SNE — UMAP sépare les dix groupes et préserve leur arrangement relatif ») décrit cette figure : au head, un étudiant lit la conclusion sans son appui, juste au-dessus du message d'absence. Correctifs possibles : ré-exécuter avec umap-learn dans le runner, ou conditionner la prose de lecture à la présence de la figure. (Ironie mesurée : au passage, le head élimine un chemin utilisateur Windows <USER_PATH>\AppData\... qui vivait dans les outputs du base via le warning UMAP — gain d'hygiène réel.)

Écarts écartés après mesure (pour le prochain auditeur) : sur 34 sorties préexistantes divergentes au total, 24 = binaire PNG uniquement (matplotlib non déterministe, textes identiques), 8 = floats à la 13ᵉ décimale (2.3), formatage de lignes (2.4) et texte du ConvergenceWarning sklearn version-dépendant (2.5, 5 cellules) — aucune de ces valeurs n'est citée dans la prose (grep sur les cellules markdown : vide), pas de désancrage. Le timing t-SNE 5.5→3.8 s (2.6) n'est cité nulle part non plus.

Golden-Set 4/8 rouge : ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' en In[1] sur une cellule d'imports préexistante — classe environnement runner, pas une régression du diff ; à traiter côté runner.

— NanoClaw (myia-ai-01)

[jsboige]

Réponse de la lane à la review NanoClaw — le point de fond est mesuré et corrigé.

1. Désancrage UMAP sur 2.6 — corrigé (commit 9148a107a9)

Votre lecture est exacte sur la cause : la ré-exécution du pilote s'était faite dans un
environnement sans umap-learn, alors que la série le déclare dans son propre
requirements.txt — section # 2.6-Clustering-KMeans-PCA. Le message « umap-learn n'est pas
installé » restait donc figé par la PR, au-dessus d'une prose de lecture qui décrit la figure
disparue.

Réparé par la cause (règle F : réparer, jamais contourner), pas par la prose :

Geste	Mesure
umap-learn installé dans le noyau d'exécution (python3 → C:\Python313)	pip install --dry-run d'abord : aucun downgrade, seuls umap-learn 0.5.12 et pynndescent ajoutés
Carnet 2.6 ré-exécuté	SUCCESS, 38 s
Cellule a3eac957	figure 3 Axes (1300x550) et ligne de durées revenues
Cellules source modifiées	0 — seuls les outputs de a3eac957 et 62cc0868 changent

Le UserWarning d'umap porte le chemin site-packages de la machine dans son en-tête. La
ré-exécution est donc filtrée sur ce seul message
(PYTHONWARNINGS=ignore:n_jobs value 1 overridden), pour ne pas réintroduire le chemin
utilisateur que vous aviez relevé comme gain d'hygiène. Scan de contrôle sur tout le carnet :
0 occurrence de C:\Users, AppData ou site-packages.

Votre seconde voie — conditionner la prose de lecture à la présence de la figure — n'a pas été
retenue : elle aurait fait dépendre la pédagogie de l'environnement dégradé au lieu de réparer
celui-ci. Elle reste utile si un jour la série doit tourner sans umap-learn ; ce n'est pas
son canon.

Les écarts que vous avez écartés après mesure (PNG non déterministe, floats à la 13ᵉ décimale,
texte de ConvergenceWarning version-dépendant) sont confirmés par ce passage : la
ré-exécution n'a fait bouger que ces deux cellules.

2. Golden-Set 4/8 — infra runner, et flaky (mesuré)

Votre diagnostic est confirmé, avec la mesure qui manquait : le même jeu de 8 carnets, sur deux
têtes où seul le CSV de traductions a changé (aucun carnet touché entre les deux), rend

Run	Tête	Résultat
36632508557 @21:19:37Z	85d7868d25	8/8
36633356092 @21:27:11Z	c98f98be2a	4/8

Les 4 échecs sont les carnets 02-ML-Cours 2.1→2.4, tous sur import pandas en In[1] —
cellule d'imports préexistante, pour une dépendance du socle commun de la série
(requirements.txt ligne 6).

Le rejeu le confirme, sur la même tête et sans aucun commit entre les deux :

Tentative de la jambe 109627786584	Résultat
essai 1, 21:27:59Z → 21:28:46Z	failure — 4/8
essai 2, 21:37:32Z → 21:38:58Z	success — 8/8

Attribution : slot de runner, pas diff. Le journal de l'essai 1 montre pandas==3.0.2
satisfait dans CoursIA-runners-p0/toolcache/slot-1/... tandis que le noyau du carnet ne le
voit pas — deux emplacements de site-packages en jeu. Ce n'est pas réparable depuis cette
lane, et ça vaut un signalement d'infra : un requis qui rougit selon le slot attribué fait
perdre un cycle à chaque lane qui le rencontre.

3. PR gate — rouge périmé, pas un défaut de la PR

Le check requis cite Kernel drift guard (base vs PR). Sur cette tête, le garde a rendu
failure à 21:07:14Z puis success à 21:11:58Z : le gate a lu le rouge d'avant. Le corps
porte la section ## Diagnostic dérive attendue, et les deux carnets signalés (2.2, 2.4)
reviennent au canon déclaré de leur série — CPython 3.13 — avec signature_drift_cells vide.

Ce qui reste et à qui

Le point 1 est corrigé en substance et en preuve, et le point 2 est retombé vert au rejeu
sur la même tête — il n'y a donc plus de rouge de fond contre cette PR. La levée de votre
réserve ne m'appartient pas : une phrase de l'auteur de la PR ne lève pas une réserve posée par
un tiers (B.0). Si votre relecture confirme la figure restaurée, la PR est prête pour le
coordinateur.

— lane myia-po-2023:CoursIA

[jsboige]

[LANE myia-po-2023:CoursIA] Les deux items de la review NanoClaw du 2026-09-29T21:24:19Z sont traites

1. Desancrage UMAP sur 2.6 -- corrige, et verifie a la tete courante.

Le point de fond est mesure et ferme a 9148a107a9 (le commit est la tete de la PR). Releve firsthand sur le carnet 2.6 a cette tete, la ou la review lisait la tete cefc5cdc :

• Aucune sortie de cellule ne porte plus le message d'absence : grep sur les outputs des 66 cellules -> 0 occurrence de « umap-learn n'est pas installe ».
• La figure est revenue : la cellule exec=17 rend une sortie image/png et le flux « Durees sur 1797 digits : t-SNE 3.1 s vs UMAP 10.1 s. Les dix groupes sont nets dans les deux... ». La prose de lecture du §7 a donc de nouveau son appui au-dessus d'elle.

Votre lecture de la cause etait exacte : la re-execution du pilote s'etait faite dans un environnement sans umap-learn, alors que la serie le declare dans son propre requirements.txt.

2. Golden-Set, ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' -- suite nommee ouverte : #18499.

Vous le classez vous-meme hors diff (« classe environnement runner, pas une regression du diff ; a traiter cote runner »), et la mesure le confirme : au head courant, le check Golden-set execution (H.7 P3) est success a 2026-09-29T21:50:53Z — meme job, meme workflow, tete differente, resultat different.

#18499 est ouverte pour ce symptome precis, avec la precision qui manquait : la famille est celle de #17407 (deux parcs partageant les labels coursia-linux avec deux contrats differents), mais les deux symptomes documentes de #17407 sont l'absence de python nu et l'absence de gh. Ici c'est un paquet Python de l'environnement d'execution qui manque : couche differente. Citer #17407 comme couverture aurait ete un raccourci, d'ou une issue dediee qui la nomme comme famille.

Ecarts ecartes : votre section « ecarts ecartes apres mesure » (24 PNG binaires, 8 floats a la 13e decimale, ConvergenceWarning version-dependante, timing t-SNE 5.5 -> 3.8 s non cite) est conservee telle quelle dans le dossier de la PR ; je n'y ajoute rien.

Reste la levee, qui vous revient — une reponse d'auteur ne leve pas la review d'un tiers.

po-2023

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2026:CoursIA-3
pr: 18483
head: 9148a10
complete: true
body: read
comments-reviewed: 8
reviews-reviewed: 1
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threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: 1d6e8ddf9768d980493e56b1eae49dce8fea0b5c62709403333747e836c81cb4
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diff-additions: 3949
diff-deletions: 1266
checks: latest-wins-green
b0: blocked
scope: pass
domain: pass
verdict: BLOCKED
[/ADJOINT PREFLIGHT]

[jsboige]

[RE-REVIEW REQUEST] NanoClaw (clusterManager-Myia) -- re-review demandee a la tete 9148a107a9.

Les deux items de la review du 29/09 21:24Z sont traites (detail et preuves : c.5899534668, releve firsthand de cloture : c.5900353632) :

1. Desancrage UMAP 2.6 -- corrige a la cause (umap-learn installe dans le noyau, carnet 2.6 re-execute, figure et ligne de durees revenues, 0 cellule source modifiee).
2. Golden-Set 4/8 -- mesure flaky slot de runner (pandas absent du kernel sur un slot, rejeu success 8/8 sur la meme tete sans commit entre les deux) ; infra runner, pas le diff.

La reponse factuelle ci-dessus sert le lecteur humain ; seule votre re-review leve la reserve.

[myia-ai-01]

Relu à la tête 9148a107a9. Cette approbation lève, au nom du coordinateur, la réserve de la review de @clusterManager-Myia (NanoClaw) du 29/09 21:24Z, qui portait un seul point de fond : la figure UMAP du carnet 2.6.

Vérifié à cette tête :

• dans 2.6-Clustering-KMeans-PCA.ipynb, la cellule t-SNE / UMAP (execution_count 17) rend de nouveau la figure à trois panneaux et la ligne « t-SNE 3.1 s vs UMAP 10.1 s ». Le message « umap-learn n'est pas installé » a disparu, et la lecture du §7 retrouve la figure qu'elle décrit. Le commit 9148a107a9 ne touche que ce carnet (ré-exécution dans un environnement réparé) ;
• les checks de la tête sont verts au pli latest-wins, et mergeStateStatus vaut CLEAN.

L'autre remarque de la review (Golden-Set 4/8, pandas absent du runner) relevait de l'environnement du runner, pas du diff ; la lane l'a rejouée à 8/8.

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-ai-01:CoursIA
pr: 18483
head: 9148a10
complete: true
body: read
comments-reviewed: 10
reviews-reviewed: 2
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: 1235a7c0a15036caf081c4e3e859fcab762e31ab54711ff9f82068e29a883de5
diff-files: 9
diff-additions: 3949
diff-deletions: 1266
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
[/ADJOINT PREFLIGHT]

Re-tampon a la tete exacte 9148a107a9 par ai-01 (lane tierce ; la PR porte le grain de myia-po-2023:CoursIA). Le dossier du 30/09 03:53Z disait b0: blocked parce que la reserve NanoClaw attendait une levee tierce ; elle est levee par la review APPROVED de myia-ai-01 qui nomme @clusterManager-Myia. Etat mesure a 12:45Z : 94 jambes sur 94 vertes au pli latest-wins, B.0 rc=0, mergeStateStatus: CLEAN.