diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Argument_Analysis/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Argument_Analysis/README.md
index 0e318fc951..6dc9b49b5f 100644
--- a/MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Argument_Analysis/README.md
+++ b/MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Argument_Analysis/README.md
@@ -94,9 +94,9 @@ L'analyse argumentative outillée s'inscrit dans plusieurs cas concrets où la d
 | Obs-02 | [Obs-02-Initiation](Argumentation-Obs-02-Initiation-Python.ipynb) | Cas 1 de l'Observatoire (Epic #13303, livré #16431) : Bumble « Opening Moves » (mars–avril 2024), DiD imparfait sur avis datés — instrument Obs-01 **rebranché, pas réécrit** (module `_dated_graphs_mod.py`), corpus Arctic Shift 4 bras × 2 fenêtres stratifiés mensuellement, extraction LLM Ollama (qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M, température 0, échantillon complet), agrégats public-safe, plancher de bruit split-half chronologique — verdict sur quatre observations conjointes, plafond de preuve déclaré | Étude de cas / mesure empirique |
 | Obs-03 | [Obs-03-Recollement-Lectures](Argumentation-Obs-03-Recollement-Lectures-Python.ipynb) | Lectures croisées de la série (récollement) | Consolidation |
 | Obs-04 | [Obs-04-Recollement-Strate6](Argumentation-Obs-04-Recollement-Strate6-Python.ipynb) | Strate 6 du récollement | Consolidation |
-| Onto-01 | [Onto-01-AIF-OWL2](Argumentation-Onto-01-AIF-OWL2-Python.ipynb) | Socle ontologique Argumentum (`argumentum_fallacies.owl`, 4,7 MB OWL2/XML) : parseur regex tolérant (37 axiom `ExactCardinality` mal formés bloquent rdflib), inventaire 10 976 NamedIndividual + 1 305 ClassAssertion (skos:Concept dominant) + 4 183 ObjectPropertyAssertion, recherche des schemes Walton dans les labels, sous-graphe autour de l'Equivoque — lien entre la série et l'ontologie upstream Argumentum | Socle ontologique |
-| Onto-02 | [Onto-02-CrossLinks-CSV](Argumentation-Onto-02-CrossLinks-CSV-Python.ipynb) | Complément CSV canonique Argumentum (`Cards/Fallacies/Argumentum Fallacies - Taxonomy.csv`) : 8 colonnes `crossLink_*` (PredatesOn, Denounces, Leverages, Allows, Opposes, Inverts, Mirrors, IsRelatedTo — quasi-vides, 22 relations totales, 1,5% des sophismes ont ≥1 crossLink) + 70 mappings AIF (skos:broadMatch/closeMatch/narrowMatch, absents OWL) + 60 schemes Walton uniques (top : OppositeConsequences_Conflict 5 occurrences). Compare le gap OWL (10 976 NI) vs CSV (1 408 sophismes × 8 langues = 11 264 descriptions) — finding méthodologique : l'effort de curation upstream est porté sur la **taxonomie** (8 langues, 8 familles, 9 niveaux), pas sur les **liens transverses** | CSV canonique |
-| Onto-03 | [Onto-03-Vertus-SKOS](Argumentation-Onto-03-Vertus-SKOS-Python.ipynb) | Pôle **positif** de l'axe argumentatif (`argumentum_virtues.owl`, 863 KB OWL2/XML) : thésaurus SKOS des **vertus** argumentatives, miroir des sophismes (`aif:goodTenorOf` vs `badTenorOf`). Pont regex→rdflib chargeant 2 639 triplets SKOS (rdflib et owlready2 échouent sur l'OWL/XML fonctionnel), 224 `skos:Concept` bilingues (prefLabel fr 223 / en 223), racine `validArgument`, 14 schemes de Walton rattachés — contraste ABox (sophismes = NamedIndividual + ObjectPropertyAssertion) vs thésaurus d'annotations SKOS (vertus) | Pôle vertus / SKOS |
+| Onto-01 | [Onto-01-AIF-OWL2](Argumentation-Onto-01-AIF-OWL2-Python.ipynb) | Socle ontologique Argumentum (`argumentum_fallacies.owl`, 6,8 MB OWL2/XML) : parseur regex tolérant obligatoire (`rdflib` et `owlready2` échouent sur l'OWL/XML fonctionnel ; 36 `ObjectExactCardinality` bien formées), inventaire 1 513 classes (1 509 concepts + 4 nœuds AIF) + 10 ObjectProperty + 18 388 AnnotationAssertion (7 825 resource / 10 563 littéral), recherche des schemes Walton dans les labels, sous-graphe autour de l'Equivoque — lien entre la série et l'ontologie upstream Argumentum | Socle ontologique |
+| Onto-02 | [Onto-02-CrossLinks-CSV](Argumentation-Onto-02-CrossLinks-CSV-Python.ipynb) | Complément CSV canonique Argumentum (`Cards/Fallacies/Argumentum Fallacies - Taxonomy.csv`) : 8 colonnes `crossLink_*` (PredatesOn, Denounces, Leverages, Allows, Opposes, Inverts, Mirrors, IsRelatedTo — couverture mesurée par la cellule 5 du carnet) + 116 mappings AIF (skos:broadMatch 64 / closeMatch 33 / narrowMatch 19, concordants avec les `*Match` AA de l'OWL à l'épingle) + 60 schemes Walton uniques (top : VagueVerbalClassification_Inference 14 occurrences). Compare le gap OWL (1 513 classes) vs CSV (1 408 sophismes × 8 langues = 11 264 descriptions) — finding méthodologique : l'effort de curation upstream est porté sur la **taxonomie** (8 langues, 8 familles, 9 niveaux), pas sur les **liens transverses** | CSV canonique |
+| Onto-03 | [Onto-03-Vertus-SKOS](Argumentation-Onto-03-Vertus-SKOS-Python.ipynb) | Pôle **positif** de l'axe argumentatif (`argumentum_virtues.owl`, 1,1 MB OWL2/XML) : thésaurus SKOS des **vertus** argumentatives, pendant positif des sophismes (`aif:goodTenorOf`, sans propriété duale côté sophismes — ils classent leurs dérives par `inScheme`). Pont regex→rdflib chargeant 2 897 triplets SKOS (rdflib et owlready2 échouent sur l'OWL/XML fonctionnel), 225 `skos:Concept` (223 bilingues prefLabel fr / en), racine `validArgument`, 14 schemes de Walton rattachés — contraste ABox (sophismes = NamedIndividual + ObjectPropertyAssertion) vs thésaurus d'annotations SKOS (vertus) | Pôle vertus / SKOS |
 | Gouv | [Gouvernance_Multi_Agents](Argument_Analysis_Gouvernance_Multi_Agents.ipynb) | Gouvernance multi-agents (distillation du cœur EPITA — tronc `agents/core/governance/` + sas `governance_voting_methods`, sous-grain 2 #4960) : organe pur `governance_methods.py` — **15 algorithmes** (5 scrutins : majorité/plurality/Borda/Condorcet/quadratique · 2 protocoles : byzantin/Raft · 8 fonctions de choix social : approval/STV/Copeland/Kemeny-Young/Schulze...), correction #1981 (« 7 méthodes » = erreur de catégorie), métriques justice Gini/satisfaction, duels pairwise, paradoxe de Condorcet, manipulation Borda/Gibbard-Satterthwaite — pur stdlib Python, deltas tronc↔prototype documentés | Choix collectif |
 | FallRules | [Fallacy_Rules_Symboliques](Argument_Analysis_Fallacy_Rules_Symboliques.ipynb) | Étage symbolique de la détection de sophismes **tel qu'il vit dans le cœur EPITA** (`_SYMBOLIC_FALLACY_RULES`, sous-grain 1 #4960) : organe pur `fallacy_rules.py` 13 motifs / 5 familles + minage claim/prémisse + 4 gabarits de justification par famille (G5), vrai moteur `fr_core_news_sm`, **rappel mesuré 4/9** avec diagnostic token-table des échecs (virgule PUNCT, déterminant insérés, POS modèle-dépendant — « incompétent » VERB sous sm), **démonstration des deux réparations G4 #1186** (motifs dormants → 0→1 match) et 3 exercices de réparation de motif | Détection d'arguments |
 | I2 | [I2_Contre_arguments_ASPIC](groupe-I2-contre-arguments-aspic/I2_Contre_arguments_ASPIC.ipynb) | Travail de groupe : contre-arguments ASPIC (sous-répertoire `groupe-I2-contre-arguments-aspic/`, production autonome) | Travail de groupe |
@@ -126,9 +126,9 @@ L'analyse argumentative outillée s'inscrit dans plusieurs cas concrets où la d
 | **08d** | Séparer la *lisibilité* (confiée au LLM) de l'*honnêteté* (gardée par un scaffold déterministe) : extraction d'evidence, bande de verdict *gated* sur la couverture, gate de tissage anti-énumération (§4), renderer qui *nomme* les actes manquants, et narration LLM injectable *fail-loud* | 45 min |
 | **07b** | Construire un bus de communication multi-agents : messages à priorité inversée, filtres fail-loud, routage sans routes mortes, corrélation requête-réponse — pur stdlib Python | 30 min |
 | **08e** | Construire la fiche agrégée d'un argument réunissant les 5 dimensions d'analyse (sophismes, qualité, contre-arguments, JTMS, formel), puis trier un débat entier par force — démontre l'indépendance des dimensions | 35 min |
-| **Onto-01-AIF-OWL2** | Charger l'ontologie Argumentum (OWL2/XML, 4,7 MB) via un parseur regex tolérant (rdflib échoue sur 37 axiom `ExactCardinality` mal formés), inventorier les 10 976 NamedIndividual + 4 183 ObjectPropertyAssertion, retrouver les schemes Walton dans les labels multilingues (Sign, Rule), et construire le sous-graphe du sophisme Equivoque (`semanticAmbiguity` + variantes) | 35 min |
-| **Onto-02-CrossLinks-CSV** | Compléter la vue OWL par le CSV canonique Argumentum (8 langues × 8 familles × 9 niveaux) : quantifier les 8 colonnes `crossLink_*` (PredatesOn 9, Denounces 1, Leverages 4, Allows 1, Opposes 2, Inverts 1, Mirrors 2, IsRelatedTo 2 — total 22, soit 1,5% de couverture par sophisme) et les 70 mappings AIF/Walton (`skos:broadMatch` 57, `skos:closeMatch` 10, `skos:narrowMatch` 3) ; démontrer empiriquement le gap OWL↔CSV (×7,8 en NamedIndividual par label multilingue) et la **sparsity structurelle** des relations transverses vs la richesse de l'arbre taxonomique | 30 min |
-| **Onto-03-Vertus-SKOS** | Charger le pôle **positif** de la taxonomie Argumentum (`argumentum_virtues.owl`, thésaurus SKOS) via un pont regex→rdflib (rdflib et owlready2 échouent sur l'OWL/XML fonctionnel) : construire 2 639 triplets SKOS sur 224 concepts, inventorier les prédicats SKOS (prefLabel / definition / broader / topConceptOf), contraster le paradigme ABox des sophismes (NamedIndividual + ObjectPropertyAssertion) avec le thésaurus d'annotations des vertus, extraire les libellés bilingues FR/EN et relier chaque vertu à ses schemes de Walton via `aif:goodTenorOf` | 35 min |
+| **Onto-01-AIF-OWL2** | Charger l'ontologie Argumentum (OWL2/XML, 6,8 MB) via un parseur regex tolérant (`rdflib` et `owlready2` échouent sur l'OWL/XML fonctionnel ; 36 `ObjectExactCardinality` bien formées), inventorier les 1 513 classes (1 509 concepts + 4 nœuds AIF) + 18 388 AnnotationAssertion, retrouver les schemes Walton dans les labels multilingues (Sign 11, Analogy 4), et construire le sous-graphe du sophisme Equivoque (`semanticAmbiguity` + variantes) | 35 min |
+| **Onto-02-CrossLinks-CSV** | Compléter la vue OWL par le CSV canonique Argumentum (8 langues × 8 familles × 9 niveaux) : quantifier les 8 colonnes `crossLink_*` (couverture et dominance des relations calculées par le carnet) et les 116 mappings AIF/Walton (`skos:broadMatch` 64, `skos:closeMatch` 33, `skos:narrowMatch` 19) ; mesurer la concordance CSV↔OWL sur les deux couches AIF (attack 145/145, mappings 116/116) et la **sparsity structurelle** des relations transverses (4,79% de densité) vs la richesse de l'arbre taxonomique | 30 min |
+| **Onto-03-Vertus-SKOS** | Charger le pôle **positif** de la taxonomie Argumentum (`argumentum_virtues.owl`, thésaurus SKOS) via un pont regex→rdflib (rdflib et owlready2 échouent sur l'OWL/XML fonctionnel) : construire 2 897 triplets SKOS sur 225 concepts, inventorier les prédicats SKOS (prefLabel / definition / broader / topConceptOf), contraster le paradigme ABox des sophismes (NamedIndividual + ObjectPropertyAssertion) avec le thésaurus d'annotations des vertus, extraire les libellés bilingues FR/EN et relier chaque vertu à ses schemes de Walton via `aif:goodTenorOf` | 35 min |
 | **Fallacy_Rules_Symboliques** | Porter l'étage symbolique du cœur (organe 13 motifs spaCy Matcher / 5 familles + 4 gabarits de justification), mesurer son rappel réel sur un corpus annoté (4/9 sur `fr_core_news_sm`), diagnostiquer token par token pourquoi les motifs syntaxiques échouent (virgule, déterminant, tag POS modèle-dépendant) et démontrer les deux réparations G4 qui rendent vivants des motifs dormants | 35 min |
 | **08c** | Créer une interface interactive (ipywidgets) pour piloter le pipeline en mode exploratoire | 30 min |
 | **08b** | Exécuter le pipeline complet en mode batch (Papermill/MCP) avec configuration .env | 20 min |
@@ -204,12 +204,12 @@ Le pipeline mobilise un vocabulaire issu de trois traditions — la rhétorique
 | **Fail-loud** | Principe de conception : le pipeline échoue bruyamment plutôt que de *simuler* un verdict (jamais de sortie fictive si la JVM ou le solveur manque). | 05 |
 | **Value-gates (VG-1..VG-4)** | Quatre gardes déterministes qui notent si la synthèse finale est *groundée* (elle cite ses artefacts via `[artifact:champ:id]`) ou *boilerplate* (template vide). | 08 |
 | **Pipeline hybride LLM + solveur** | Architecture où le LLM gère l'extraction informelle (floue, contextuelle) et le solveur formel garantit la cohérence ; aucune des deux couches ne suffit seule. | 07 |
-| **Ontologie OWL2 (Argumentum)** | Représentation formelle de la taxonomie Argumentum (10 976 `NamedIndividual`, 4 183 `ObjectPropertyAssertion`). En raison de 37 axiom `ExactCardinality` structurellement invalides dans l'export upstream, le parseur regex tolérant est obligatoire — `rdflib` échoue, `owlready2` charge en silence mais n'expose pas les concepts via API. | Onto-01-AIF-OWL2 |
-| **SKOS (Simple Knowledge Organization System)** | Famille de propriétés W3C (`skos:broader`, `skos:narrower`, `skos:inScheme`, `skos:Concept`) qui dominent l'ontologie Argumentum (1 304/1 305 `ClassAssertion`). La navigation dans la taxonomie s'appuie sur ces relations plutôt que sur AIF. | Onto-01-AIF-OWL2 |
-| **Schemes d'argumentation (Walton)** | Patterns d'inférence (Position to Know, Sign, Rule, Cause to Effect) servant de taxonomie pour présomption : la reconnaissance d'un scheme active les *critiques* associées. Argumentum expose `Sign` (11 labels) et `Rule` (2 labels) ; `Position to Know` et `Cause to Effect` sont absents du label parsing. | Onto-01-AIF-OWL2, 02 |
-| **CrossLinks `crossLink_*` (Argumentum CSV)** | Huit relations transverses (PredatesOn, Denounces, Leverages, Allows, Opposes, Inverts, Mirrors, IsRelatedTo) qui créeraient un **graphe** au-dessus de l'arbre taxonomique. Sur 1 408 sophismes, seulement 22 relations sont renseignées (1,5% de couverture), avec une forte dominance de `PredatesOn` (9/22, 41%). Ces colonnes sont **uniquement dans le CSV upstream** — absentes de l'OWL `argumentum_fallacies.owl`. **Finding méthodologique** : la taxonomie Argumentum est **structurellement plate** en transverses ; l'effort de curation upstream est porté sur la **profondeur taxonomique** (9 niveaux, 8 langues), pas sur les **liens inter-noeuds**. | Onto-02-CrossLinks-CSV |
-| **Mappings AIF/Walton (Argumentum CSV)** | Trois colonnes `AIF_skosDirectRef` / `AIF_skosExceptionRef` / `AIF_skosMappingType` (colonnes 70-72 du CSV) relient chaque sophisme aux schemes Walton via les types SKOS `broadMatch` (57, majorité), `closeMatch` (10) et `narrowMatch` (3). 70 mappings couvrent 5,0% des sophismes (1 408) ; 60 schemes Walton uniques sont référencés, top : `OppositeConsequences_Conflict` (5 occurrences). **Comme `crossLink_*`, ces mappings sont absents de l'OWL** — présents uniquement dans le CSV canonique, ce qui en fait la **source de vérité** pour l'alignement sophisme→scheme. | Onto-02-CrossLinks-CSV, 02 |
-| **Gap OWL ↔ CSV (Argumentum upstream)** | L'OWL `argumentum_fallacies.owl` expose 10 976 `NamedIndividual` ; le CSV canonique n'en compte que 1 408 sophismes × 8 langues = 11 264 descriptions. Facteur d'écart : ×7,8 (1 NamedIndividual ≈ 7,8 labels multilingues). L'OWL capture **plus de granularité** (sous-variantes, classifications internes) ; le CSV capture **la version canonique 8-langues** avec relations transverses. Les deux sources sont **complémentaires, pas redondantes** : OWL = squelette structurel (perd les crossLinks) ; CSV = graphe opérationnel (perd la granularité OWL). | Onto-02-CrossLinks-CSV, Onto-01-AIF-OWL2 |
+| **Ontologie OWL2 (Argumentum)** | Représentation formelle de la taxonomie Argumentum (1 513 classes — 1 509 concepts + 4 nœuds AIF, 18 388 `AnnotationAssertion`). L'export upstream est en OWL/XML fonctionnel (36 `ObjectExactCardinality` bien formées) : le parseur regex tolérant est obligatoire — `rdflib` échoue au parse, `owlready2` charge en silence mais n'expose pas les concepts via API. | Onto-01-AIF-OWL2 |
+| **SKOS (Simple Knowledge Organization System)** | Famille de propriétés W3C (`skos:broader`, `skos:narrower`, `skos:inScheme`, `skos:Concept`) qui dominent l'ontologie Argumentum (1 408 `inScheme`, 1 407 `narrower`/`broader`, sur 1 306 concepts distincts). La navigation dans la taxonomie s'appuie sur ces relations plutôt que sur AIF. | Onto-01-AIF-OWL2 |
+| **Schemes d'argumentation (Walton)** | Patterns d'inférence (Position to Know, Sign, Rule, Cause to Effect) servant de taxonomie pour présomption : la reconnaissance d'un scheme active les *critiques* associées. Argumentum expose `Sign` (11 labels) et `Analogy` (4 labels) ; `Position to Know`, `Cause to Effect`, `Expert Opinion` et `Popular Opinion` sont absents du label parsing (0 occurrence). | Onto-01-AIF-OWL2, 02 |
+| **CrossLinks `crossLink_*` (Argumentum CSV)** | Huit relations transverses (PredatesOn, Denounces, Leverages, Allows, Opposes, Inverts, Mirrors, IsRelatedTo) qui créeraient un **graphe** au-dessus de l'arbre taxonomique. Les relations sont renseignées sur une minorité de sophismes, avec une dominance de `Leverages` et de `IsRelatedTo` — `Denounces` et `Mirrors` restent rares. La couche `crossLink` ne vit plus que dans le CSV (l'OWL émettait 1 977 AA transverses à l'époque #763, retombées à 0 à l'épingle courante). **Finding méthodologique** : l'effort de curation upstream est porté sur la **profondeur taxonomique** (9 niveaux, 8 langues) plus que sur les **liens inter-noeuds**. | Onto-02-CrossLinks-CSV |
+| **Mappings AIF/Walton (Argumentum CSV)** | Trois colonnes `AIF_skosDirectRef` / `AIF_skosExceptionRef` / `AIF_skosMappingType` (colonnes 70-72 du CSV) relient chaque sophisme aux schemes Walton via les types SKOS `broadMatch` (64), `closeMatch` (33) et `narrowMatch` (19). 116 mappings (8,2% des sophismes) ; 60 schemes Walton uniques sont référencés, top : `VagueVerbalClassification_Inference` (14 occurrences). Ces mappings CSV **concordent avec les `*Match` AA de l'OWL** à l'épingle (116/116) ; le CSV reste la source canonique pour l'alignement sophisme→scheme. | Onto-02-CrossLinks-CSV, 02 |
+| **Gap OWL ↔ CSV (Argumentum upstream)** | L'OWL `argumentum_fallacies.owl` expose 1 513 classes (1 509 concepts + 4 nœuds AIF, 2 816 prefLabel fr/en) ; le CSV canonique compte 1 408 sophismes × 8 langues = 11 264 descriptions. Les inventaires **concordent** (1 509 vs 1 408 — écart ~7 %, porté par les sous-variantes OWL). La différence est **structurelle, pas quantitative** : l'OWL porte les classes, les propriétés et la couche AIF ; le CSV porte la version canonique 8-langues, les relations `crossLink_*` et les 116 mappings AIF. Les deux sources sont **complémentaires, pas redondantes** : OWL = squelette structurel ; CSV = graphe opérationnel. | Onto-02-CrossLinks-CSV, Onto-01-AIF-OWL2 |
 
 ## Prérequis
 
@@ -329,7 +329,7 @@ Lecture `CATALOG-STATUS` byte-identique (l. 3-8) : la valeur canonique `pedagogi
 | **03-Restitution honnête** | 1 | BETA=1 | `08d` (Restitution 3 actes) : scaffold déterministe pur stdlib (evidence réel-en-état, bande de verdict *gated*, gate de lisibilité §4) + narration LLM *gated* (SDK OpenAI, clé via `GenAI/.env`, statut DEMO — narration clé requise) |
 | **04-Interface & widgets** | 1 | BETA=1 | `08c` (UI configuration) : ipywidgets exploratoires (interphase optionnelle, le pipeline reste utilisable sans via `Executor`) |
 | **05-Orchestration batch** | 1 | BETA=1 | `08b` (Executor) : point d'entrée unique Papermill/MCP, mode `BATCH_MODE=true` configurable via `.env`, sortie JSON `output/analysis_report.json` |
-| **06-Socle ontologique Argumentum** | 3 | ALPHA=1, BETA=2 | `Onto-01-AIF-OWL2` (OWL 4,7 MB, parseur regex tolérant — ALPHA), `Onto-02-CrossLinks-CSV` (CSV canonique, crossLinks + mappings AIF), `Onto-03-Vertus-SKOS` (thésaurus SKOS des vertus) |
+| **06-Socle ontologique Argumentum** | 3 | ALPHA=1, BETA=2 | `Onto-01-AIF-OWL2` (OWL 6,8 MB, parseur regex tolérant — ALPHA), `Onto-02-CrossLinks-CSV` (CSV canonique, crossLinks + mappings AIF), `Onto-03-Vertus-SKOS` (thésaurus SKOS des vertus) |
 | **07-Récollement & production** | 3 | BETA=3 | `Obs-03-Recollement-Lectures` (lectures croisées), `Obs-04-Recollement-Strate6` (strate 6 du récollement), `02b` (Argumentum Cards, deck imprimable 176 cartes) |
 | **08-Travail de groupe** | 1 | BETA=1 | `I2_Contre_arguments_ASPIC` (sous-répertoire `groupe-I2-contre-arguments-aspic/`, production autonome) |
 | **Total** | **28** | **BETA=26, ALPHA=1, DRAFT=1** | Python 3.9+, kernel Python 3, JDK 17 portable (auto-install), TweetyProject Java/JPype, Semantic Kernel Python, OpenAI SDK, ontologies OWL (data/) |
@@ -338,9 +338,9 @@ Lecture `CATALOG-STATUS` byte-identique (l. 3-8) : la valeur canonique `pedagogi
 
 **Note PR-A #5721 (Ontology_AIF ajouté)** : le notebook `Argumentation-Onto-01-AIF-OWL2-Python.ipynb` a été ajouté à la liste « Notebooks » (l. 47-64) et à la table « Ce que chaque notebook apporte » (l. 67-84), avec une entrée dédiée dans « Concepts clés » (Ontologie OWL2 / SKOS / Schemes de Walton) et un pont vers [Argumentum](../../../../Argumentum) dans « Ponts avec les autres séries ». **Le marqueur `CATALOG-STATUS` header (l. 3-8) reste byte-identique** à `pedagogical_count: 18` (canonique) — la maturité détaillé du nouveau notebook (BETA initial, à promouvoir en PRODUCTION après validation multi-utilisateur) sera re-alignée par le cron `catalog-cron.yml` ou par `catalog-drift.yml` lors d'une PR ultérieure. **catalog-pr-hygiene R1 respectée** : on n'a pas régénéré le marqueur canonique sur la branche.
 
-**Note PR-B #4960 PR-B (Ontology_CrossLinks ajouté — complément CSV canonique)** : le notebook `Argumentation-Onto-02-CrossLinks-CSV-Python.ipynb` complète la fondation ontologique par le **CSV canonique** d'Argumentum (8 langues × 8 familles × 9 niveaux). Trois findings structurels disclosed honnêtement : **(1)** les 8 colonnes `crossLink_*` (PredatesOn, Denounces, Leverages, Allows, Opposes, Inverts, Mirrors, IsRelatedTo) ne portent que **22 relations totales** = 1,5% de couverture par sophisme — l'arbre taxonomique est **structurellement plat en transverses** ; **(2)** les 3 colonnes `AIF_skos*` (DirectRef, ExceptionRef, MappingType) portent 70 mappings Walton repartis sur `skos:broadMatch` (57), `skos:closeMatch` (10), `skos:narrowMatch` (3) — uniquement présents dans le CSV, **absents de l'OWL** ; **(3)** gap OWL↔CSV mesuré : 10 976 NamedIndividual OWL ≈ 1 408 sophismes CSV × 8 langues = 11 264 descriptions (facteur ×7,8). Ajouts README : ligne dans la table « Notebooks » (l. 62bis après Ontology_AIF), entrée dédiée « Ce que chaque notebook apporte » (l. 81bis), 3 concepts clés dans la table « Concepts clés » (CrossLinks / Mappings AIF / Gap OWL↔CSV). **Le marqueur `CATALOG-STATUS` header reste byte-identique** à `pedagogical_count: 18` (R1 respectée) — la maturité détaillé sera re-alignée par un passage ultérieur du cron `catalog-cron.yml` ou par `catalog-drift.yml` sur PR dédiée.
+**Note PR-B #4960 PR-B (Ontology_CrossLinks ajouté — complément CSV canonique)** : le notebook `Argumentation-Onto-02-CrossLinks-CSV-Python.ipynb` complète la fondation ontologique par le **CSV canonique** d'Argumentum (8 langues × 8 familles × 9 niveaux). Trois findings structurels disclosed honnêtement : **(1)** les 8 colonnes `crossLink_*` (PredatesOn, Denounces, Leverages, Allows, Opposes, Inverts, Mirrors, IsRelatedTo) ne portent que **22 relations totales** = 1,5% de couverture par sophisme — l'arbre taxonomique est **structurellement plat en transverses** ; **(2)** les 3 colonnes `AIF_skos*` (DirectRef, ExceptionRef, MappingType) portent 70 mappings Walton repartis sur `skos:broadMatch` (57), `skos:closeMatch` (10), `skos:narrowMatch` (3) — uniquement présents dans le CSV, **absents de l'OWL** ; **(3)** gap OWL↔CSV mesuré : 10 976 NamedIndividual OWL ≈ 1 408 sophismes CSV × 8 langues = 11 264 descriptions (facteur ×7,8). *(Mesures de l'époque de la PR ; l'état courant, re-mesuré au 2026-10-04, est porté par les tables « Notebooks » et « Concepts clés » ci-dessus.)* Ajouts README : ligne dans la table « Notebooks » (l. 62bis après Ontology_AIF), entrée dédiée « Ce que chaque notebook apporte » (l. 81bis), 3 concepts clés dans la table « Concepts clés » (CrossLinks / Mappings AIF / Gap OWL↔CSV). **Le marqueur `CATALOG-STATUS` header reste byte-identique** à `pedagogical_count: 18` (R1 respectée) — la maturité détaillé sera re-alignée par un passage ultérieur du cron `catalog-cron.yml` ou par `catalog-drift.yml` sur PR dédiée.
 
-**Note explicite maturité mixte** : le marqueur canonique porte `BETA=26, ALPHA=1, DRAFT=1`. Le statut **ALPHA** sur `Onto-01-AIF-OWL2` reflète la fragilité du pont de parsing (37 axioms `ExactCardinality` mal formés côté upstream forçant le parseur regex tolérant), pas un défaut de la série. Le statut **DRAFT** sur `Formal_Richness_Matrix` marque une évaluation outillée encore en consolidation. Le statut **DEMO** du catalogue (`0-init_agent`, `3-orchestration_agent`, `Restitution_3_Actes`) marque des notebooks dont l'exécution complète exige une clé OpenAI ou se limite à une démonstration. Les compagnons `*_agent` restent fonctionnels et servent de référence historique (supersession par le pipeline Agentic-N intégré, pas un défaut technique — Semantic Kernel est absorbé dans `Agentic-3-orchestration` + `Agentic-4-capstone`).
+**Note explicite maturité mixte** : le marqueur canonique porte `BETA=26, ALPHA=1, DRAFT=1`. Le statut **ALPHA** sur `Onto-01-AIF-OWL2` reflète la fragilité du pont de parsing (l'export upstream est en OWL/XML fonctionnel : `rdflib` échoue au parse, `owlready2` ne restitue pas les concepts — parseur regex tolérant obligatoire), pas un défaut de la série. Le statut **DRAFT** sur `Formal_Richness_Matrix` marque une évaluation outillée encore en consolidation. Le statut **DEMO** du catalogue (`0-init_agent`, `3-orchestration_agent`, `Restitution_3_Actes`) marque des notebooks dont l'exécution complète exige une clé OpenAI ou se limite à une démonstration. Les compagnons `*_agent` restent fonctionnels et servent de référence historique (supersession par le pipeline Agentic-N intégré, pas un défaut technique — Semantic Kernel est absorbé dans `Agentic-3-orchestration` + `Agentic-4-capstone`).
 
 **Conformité C.1 (stubs sans erreur volontaire)** : tous les notebooks utilisent les patterns conformes (`pass` / `return None` / `print("Exercice à compléter")` / `result = None  # TODO étudiant`) — **jamais** `raise NotImplementedError` / `assert False` / `1/0` (règle C.1 user 2026-04-26). Le notebook s'exécute de bout en bout même avec les exercices non complétés (mode batch `COMPLETE_VALIDATED` dégradé en `PARTIAL_VALIDATED` sur stub, jamais en exception).
 
@@ -355,8 +355,8 @@ Lecture `CATALOG-STATUS` byte-identique (l. 3-8) : la valeur canonique `pedagogi
 | **[Tweety](../Tweety/)** | Backend argumentatif | Utilise directement TweetyProject (JPype) pour le raisonnement formel. Les sémantiques de Dung (Tweety-5) et la révision de croyances (Tweety-4) sont au cœur du pipeline. |
 | **[Lean](../Lean/)** | Preuves formelles | La formalisation logique des arguments (Agentic-2) suit le même paradigme que les tactiques Lean. La vérification de cohérence via SAT est analogue aux proof checkers. |
 | **[Tweety-9](../Tweety/Tweety-09-Preferences-Python.ipynb)** | Préférences et vote | L'analyse d'arguments de valeur croise les modèles de préférence et la théorie du choix social (GameTheory/game_theory_lean/SocialChoice/). |
-| **[SemanticWeb](../SemanticWeb/)** | Raisonneur OWL/SHACL | Pattern analogue pour la détection d'incohérence ; l'ontologie Argumentum partage les mêmes contraintes de parsing (axiom mal-formés, rdflib en échec) — le notebook `Onto-01-AIF-OWL2` charge `argumentum_fallacies.owl` via parseur regex dédié. |
-| **[Argumentum](../../../../Argumentum)** *(submodule, hors-repo)* | Ontologie source | L'ontologie `argumentum_fallacies.owl` (4,7 MB OWL2/XML, 10 976 NamedIndividual) est l'export formel de la taxonomie utilisée par le détecteur de sophismes (`02`). Les 8 colonnes `crossLink_*` du CSV upstream complètent les relations OWL natives par des liens inter-noeuds (PredatesOn, Denounces, Leverages, Allows, Opposes, Inverts, Mirrors, IsRelatedTo). |
+| **[SemanticWeb](../SemanticWeb/)** | Raisonneur OWL/SHACL | Pattern analogue pour la détection d'incohérence ; l'ontologie Argumentum partage les mêmes contraintes de parsing (`rdflib` et `owlready2` échouent sur l'OWL/XML fonctionnel ; 36 `ObjectExactCardinality` bien formées) — le notebook `Onto-01-AIF-OWL2` charge `argumentum_fallacies.owl` via parseur regex dédié. |
+| **[Argumentum](../../../../Argumentum)** *(submodule, hors-repo)* | Ontologie source | L'ontologie `argumentum_fallacies.owl` (6,8 MB OWL2/XML, 1 513 classes / 1 509 concepts) est l'export formel de la taxonomie utilisée par le détecteur de sophismes (`02`). Les 8 colonnes `crossLink_*` du CSV upstream complètent les relations OWL natives par des liens inter-noeuds (PredatesOn, Denounces, Leverages, Allows, Opposes, Inverts, Mirrors, IsRelatedTo). |
 
 [La mer qui monte](../../../docs/grothendieckian-lens.md) : une grille de lecture grothendieckienne du dépôt — l'analyse d'argumentation comme changement de représentation vers le vérifiable : du langage naturel aux sémantiques formelles qu'on peut interroger.
 
@@ -551,9 +551,9 @@ Toulmin_Model  (indépendant, racine propre)
 | `Argumentation-08e-Argument-Profile-Python.ipynb` | **Transverse (vue agrégée)** : fiche réunissant les 5 dimensions (sophismes, qualité, contre-arguments, JTMS, formel) — consomme les arcs 1, 2 et 3 |
 | `Argumentation-08c-UI-Configuration-Python.ipynb` | **Transverse (interaction)** : interface utilisateur widgets, parcours alternatif « 0 → 1 → UI_configuration » |
 | `Argumentation-02b-Argumentum-Cards-Python.ipynb` | **Hors-arc (production)** : deck imprimable du jeu Argumentum (176 cartes depuis la taxonomie) — consomme le socle ontologique, n'est pas un jalon de progression |
-| `Argumentation-Onto-01-AIF-OWL2-Python.ipynb` | **Fondation (socle ontologique)** : lecture de l'OWL upstream (10 976 NamedIndividual, 4,7 MB) — outillage, pas un jalon d'apprentissage |
+| `Argumentation-Onto-01-AIF-OWL2-Python.ipynb` | **Fondation (socle ontologique)** : lecture de l'OWL upstream (1 513 classes / 1 509 concepts, 6,8 MB) — outillage, pas un jalon d'apprentissage |
 | `Argumentation-Onto-02-CrossLinks-CSV-Python.ipynb` | **Fondation (socle ontologique)** : CSV canonique complémentaire |
-| `Argumentation-Onto-03-Vertus-SKOS-Python.ipynb` | **Fondation (socle ontologique)** : pôle vertus, thésaurus SKOS (2 639 triplets) |
+| `Argumentation-Onto-03-Vertus-SKOS-Python.ipynb` | **Fondation (socle ontologique)** : pôle vertus, thésaurus SKOS (2 897 triplets) |
 | `groupe-I2-contre-arguments-aspic/I2_Contre_arguments_ASPIC.ipynb` | **Hors-arc (travail de groupe)** : sous-répertoire `groupe-I2-contre-arguments-aspic/`, production autonome (contre-arguments ASPIC), n'est pas un jalon de la progression |
 
 ### Synthèse — comment lire la série