feat(translation,#1650): complete EN coverage of Sector-Momentum -- 10 md cells + 2 rendered _en notebooks

[jsboige]

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2025:CoursIA — prev: DEEP/research-code #18913

Achève la couverture EN du répertoire examples/Sector-Momentum/ (issue #1650, périmètre EN déclaré pour partner-course.csv — #10032) : les 10 dernières cellules markdown non traduites des deux notebooks de recherche, et le rendu T4 des deux _en.ipynb correspondants. Suite directe des pilotes existants (medical_chatbot_en, FT-05_en) — même chemin, même contrat.

Ce que la PR livre

1. translations/partner-course-quant-trading/partner-course.csv : 10 lignes remplies (text_en + hash_en = sha256[:16] du texte stocké, convention vérifiée par rejeu sur une ligne existante avant écriture) — 5 cellules d'interprétation par notebook (deepresearch-interp-*, robustness-fr-interp-*) : lecture des sorties, statistiques VIX, scores momentum, baseline et grid search ; régimes, Sharpe réel, sensibilité par régime, walk-forward, recommandations. Diff minimal vérifié : exactement 10 lignes CSV modifiées, aucune autre ligne touchée.
2. deep_research_optimization_en.ipynb (nouveau) : rendu T4 — 18 cellules, 12/12 markdown traduites, 0 fallback FR, 6 code verbatim, 0 orphelin, 0 non-apparié.
3. research_robustness_en.ipynb (nouveau) : rendu T4 — 17 cellules, 11/11 markdown traduites, 0 fallback FR, 6 code verbatim, 0 orphelin, 0 non-apparié.

Traduction agent manuelle (T3 reste gated — premier --apply = mandat user #10043) : fidèle aux nombres, verdicts et emphases du source ; code spans, noms de variables et valeurs numériques inchangés ; la coquille source « LaNaN » rendue par sens (« The initial NaNs »).

Vérifications (relancées après la dernière écriture)

• check_translation_sync.py : rc=0, aucune dérive sur les lignes touchées (les ORPHAN_ROW préexistants de Crypto-MultiCanal/research.ipynb — cellules supprimées du source avant cette PR — sont inchangés et hors scope).
• check_perimeter.py : OK, 0 violation — remplissage partner-course.csv : en 99 → 109.
• check_translation_parity.py --langs en : OK, 4 paires scannées, 0 violation, 0 advisory (les 2 pilotes existants + les 2 nouveaux).
• Rendus avec --require-translated : garde anti-clone-FR (translation-sync T4 rend les 7 TARGET_LANGS alors que T3 ne traduit que en : 4170 fichiers _<lang> qui sont des copies FR non traduites #10349) passée par construction (0 fallback).

Portée

Quatre fichiers : le CSV, les 2 rendus _en.ipynb, et scripts/translation/tests/test_check_translation_parity.py (déclaration EXPECTED_PAIR_COUNT 2→4 — compteur EQ du hold i18n #10038, bump knowingly, cf. mise à jour ci-dessous). Aucun notebook FR source modifié, catalogue non régénéré (byte-identique à main).

Mises à jour post-livraison (têtes 0ebef65e15 puis 9feb4e8ce8)

• 0ebef65e15 — md-content-loss : les rendus initiaux reposaient sur des stubs EN d'époque (résumés une-ligne préexistants dans le CSV) qui faisaient rougir TRUNCATED_CELL (10 cellules). FR re-extrait d'abord (2 lignes dérivées rafraîchies), 10 EN complétées sur le FR courant, rendus regénérés (12/12 et 11/12→11/11 md traduits). detect_md_content_loss : 0 findings sur les deux.
• 9feb4e8ce8 — compteur de paires : EXPECTED_PAIR_COUNT 2→4 (chaque paire T4 réintroduite rend le test rouge jusqu'au bump — même geste que feat(translation,#10038): render first 2 *_en.ipynb notebooks from genai CSV (T4 grain A) #12850). 5/5 tests locaux verts. Les PRs sœurs du corridor (feat(translation,#1650): FineTuning FT-01 + FT-03 EN -- 23 cellules md + 2 rendus _en #18968 FT, feat(translation,#1650): 02-ML-XGBoost EN complet — 6 partielles + 7 Lectures, nouveau rendu _en #18972 XGBoost) portent chacune leur bump ; l'ordre des merges fixe le total final (7).

See #1650 · See #10038

🤖 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]

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

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 2
• Code cells validated: 12
• 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]

✅ No prose/output mismatch detected in the notebooks this PR changed.

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]

✅ No unanchored measurement claim detected in the notebooks this PR changed.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The stale-claim-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: the sibling detector above only compares a claim to the outputs of the cells that PRECEDE it; a claim written in a cell that precedes its code (App-5-Timetabling c.2/c.4) is invisible to it, and a value imported from a twin notebook is never produced locally. See python scripts/check_stale_claims.py --help.

[github-actions]

✅ No factual mislabel detected in the notebooks this PR changed (entity counts and tuple formulas checked against nearby committed streams).

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The factual-mislabel-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: pure ABSENCE of a claimed value is the sibling stale-claim detector's job; this one only reports CONTRADICTIONS between an adjacent code cell's stream and the markdown that describes it. See python scripts/check_factual_mislabel.py --help.

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	3.0s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	3.0s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	4.2s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	4.0s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	2.7s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	1.7s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	18.2s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	8.3s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	10.5s

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

[jsboige]

[TRANSLATION-OVERRIDE] remplissage EN manuel des CSV de sync (voie auditable #10332) pendant le hold translation-sync (#15198, #10038) et T3 gated (#10043) — tranche #1650

Cette PR modifie translations/** (CSV de sync) pour livrer des traductions EN via le chemin agent-manuel, qui est le chemin de production actif tant que :

• translate_csv.py (T3) reste gated — le premier --apply exige le mandat user i18n grain D: activation T3 (ENABLED, cle par env, cache src_hash, plafond, cout mesure) #10043 ;
• translation-sync.yml est en hold manuel mainteneur depuis le 2026-08-12 (ci(guard): translation-guard prescrit un remede inapplicable -- le bot qui 're-derive' est dormant depuis 25 jours (hold #10038), l'override d'exception devient le seul chemin #15198/i18n notebooks : T4 renderer + CI autonome — sortir du moteur qui tourne a vide (mandat user 2026-08-08) #10038) — aucune regen automatique n'écraserait ces lignes aujourd'hui, mais le garde protège le jour où le hold sera levé.

Ce remplissage suit le précédent des pilotes (medical_chatbot_en, FT-05_en, #10297/#10304) : les lignes ajoutées portent text_en + hash_en (sha256[:16], convention vérifiée par rejeu), le FR source n'est modifié que par re-extraction T1 (extract_cells_to_csv.py --update), et les gardes sync/perimeter/parity passent rc=0 sur la tête (0 anomalie nouvelle vs baseline main, diff mécanique). Label translation-override posé — dual-key complet.

See #10332 · See #10042 · See #1650

[jsboige]

md-content-loss TRUNCATED_CELL — cause racine traitée au commit 0ebef65.

Les 10 cellules EN « tronquées » étaient des stubs d'époque pré-existants dans partner-course.csv : des résumés EN d'une ligne face aux corps de section FR complets (la garde compare le rendu _en au sibling FR). Protocole appliqué :

1. re-extraction T1 d'abord (leçon feat(translation,#1650): FineTuning FT-01 + FT-03 EN -- 23 cellules md + 2 rendus _en #18968) — 2 lignes FR avaient dérivé depuis l'écriture du CSV, rafraîchies avant traduction ;
2. traduction complète des 10 cellules sur le FR courant (5 par notebook : téléchargement univers, calibration VIX, facteur momentum, backtest courant, grid search + conclusions/recommandations côté optimization ; régimes, backtest échantillon complet, sensibilité levier, walk-forward côté robustness) ;
3. re-render des deux _en (12/12 et 11/11 md traduits, couverture pleine).

Gardes locales sur la tête 0ebef65 : detect_md_content_loss 0 findings sur les deux rendus · check_translation_parity 4 paires 0 violation · check_notebook_nav_chain 0 NEW vs baseline · sync rc=0 · perimeter OK (orphelins Crypto-MultiCanal pré-existants sur main, non touchés).

See #1650 · See #10332

[github-actions]

Path-collision (organ #13359/#13615)

Cette PR #18966 (feat(translation,#1650): complete EN coverage of Sector-Momentum -- 10 md cells + 2 rendered _en notebooks) touche au moins un chemin de fichier aussi modifie par d'autres PRs ouvertes. Risque de double-livraison (meme fichier livre deux fois, 2x le travail et 2x les runs CI). Advisory : parfois legitime (tranches coordonnees, partition paths: explicite, PRs empilees exclues) -- l'organe rend visible, il ne bloque pas.

• fort -- feat(translation,#1650): FineTuning FT-01 + FT-03 EN -- 23 cellules md + 2 rendus _en #18968 partage : scripts/translation/tests/test_check_translation_parity.py (issues communes : [EPIC] Traduction multilingue du depot via datasetupdater Argumentum (low priority) #1650, i18n notebooks : T4 renderer + CI autonome — sortir du moteur qui tourne a vide (mandat user 2026-08-08) #10038)
• fort -- feat(translation,#1650): 02-ML-XGBoost EN complet — 6 partielles + 7 Lectures, nouveau rendu _en #18972 partage : scripts/translation/tests/test_check_translation_parity.py, translations/partner-course-quant-trading/partner-course.csv (issues communes : [EPIC] Traduction multilingue du depot via datasetupdater Argumentum (low priority) #1650)

[github-actions]

Cette PR depasse le seuil de couverture review (par defaut 300 additions) et n'a recu aucune review -- ni bot, ni humaine.

Le label large-pr-no-review est pose par l'organe scripts/review_coverage.py porte par l'issue #11232. Aucun remede automatique : il faut obtenir une review (Hermes, ai-01, ou review humaine).

Le label est retire au balayage suivant (quotidien) des qu'une review arrive -- dans reviews[] ou en commentaire de verdict -- ou que le diff passe sous le seuil. Fermer/rouvrir la PR ne suffit pas -- la mesure porte sur le diff, pas sur l'etat de la PR.

Seuil, historique et exceptions : cf. docs/reference/review-coverage-threshold.md.

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2026:CoursIA-3
pr: 18966
head: 9feb4e8
complete: true
body: read
comments-reviewed: 11
reviews-reviewed: 0
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: fce7bf7afd7596e10f98f0e57f21097bd902641ad3b86d2efda35abd70578d12
diff-files: 4
diff-additions: 2047
diff-deletions: 43
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
[/ADJOINT PREFLIGHT]

note: Dossier c399 sur PR #18966 (feat(translation,#1650): complete EN coverage of Sector-Momentum). Lane porteuse myia-po-2025:CoursIA (tierce). MED/notebook, 4 fichiers MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/partner-course-quant-trading/examples/Sector-Momentum/{deep_research_optimization_en, research_robustness_en}.ipynb + scripts/translation/tests/test_check_translation_parity.py + translations/partner-course-quant-trading/partner-course.csv, +2047/-43 = +2004 net. PR gate SUCCESS 2026-10-03T11:35:25Z (gh pr checks confirme tous les check-runs pass). B.0 clear (rc=0, 0 nit non leve, 1 commentaire non evalué non bloquant). Scope pass (4 fichiers, PAS sous .claude/, .github/, ni CLAUDE.md). domain: pass (substance = EN coverage complete des carnets Sector-Momentum deep_research_optimization + research_robustness, parity test ajoute, catalogue CSV maj). Cible READY : substance prete, B.0 clear, gate SUCCESS. MED auto-merge eligible. Eligible merge direct ou APPROVED.