Fix(sl,#17793): SL-2 Python -- interpretation determinations alignee sur la sortie mesuree + defi Ex.2 rebranche

[myia-po-2023]

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2023:CoursIA — prev: MED/notebook-dotnet #19910

Audit de SL-2-KnowledgeBasedLearning.ipynb — carnet suivant de la partition #17793, après SL-1 Python (#19905) et SL-1 C# (#19910). Markdown-only : aucune cellule code touchée, aucune re-exécution due (exception C.2). Périmètre effectif : 3 fichiers — le carnet SL-2-KnowledgeBasedLearning.ipynb, le README.md de la série (1 ligne, même défaut propagé), et le sidecar d'attestation twin-pairs que l'outillage écrit sous scripts/notebook_tools/twin_pairs.d/sl-2-knowledgebasedlearning/.

F1 — L'interprétation des déterminations contredit la sortie mesurée (CONFIRMÉ)

La cellule d'interprétation (table « Determine langue ? », cell 1563) affirmait age = Non et city = Non — alors que la sortie commise de la cellule de vérification juste au-dessus rend :

age -> language         : True
city -> language        : True

True est correct pour cette implémentation (détermination = chaque combinaison de valeurs → une seule valeur cible) : les 12 âges et les 12 villes de l'échantillon sont tous distincts, donc chaque valeur isole une seule personne — dépendance fonctionnelle triviale. La prose était fausse pour CE jeu de données, et son témoin était de plus logiquement invalide (« Alice (30) et Ivan (33) parlent des langues différentes » — des âges différents ne témoignent pas d'une non-détermination).

Corrigé en conservant le point pédagogique : la table distingue désormais détermination non triviale (nationality — ses valeurs se répètent en groupes homogènes : France → Alice/Bob, Allemagne → Greta/Julia/Klaus…) vs détermination triviale (age/city — une valeur = une personne, contrainte jamais mise à l'épreuve). Chaque groupe cité est vérifié contre la table de données commise.

F2 — Intro de l'Exercice 2 : claim fausse répétée + fuite de référence interne (CONFIRMÉ)

« …tandis que age et city ne la determinent pas (table idx24) » — répétait la claim contredite (F1) et fuyait un index de cellule interne (idx24) dans la prose étudiante, incompréhensible dans un carnet rendu. Réécrit : « ne la determinent que trivialement (leurs valeurs, toutes distinctes, isolent chacune une seule personne) ». La prémisse de l'exercice reste cohérente (l'attribut bruité forecaster à 2 valeurs ne détermine pas la langue).

F3 — Ligne défi « Ex. 2 » débranchée de l'exercice réel (CONFIRMÉ)

La table « Défi presentation » étiquetait Ex. 2 « (filtrage des règles) » avec un twist sur les distributions de requêtes — or l'Exercice 2 réel est « RBL robuste face à un attribut bruité » ; aucun exercice du carnet ne porte ce twist (Ex. 3 couvre déjà le utility problem de Minton). Un groupe choisissant « Ex. 2 » pour le défi tombait sur un sujet sans rapport avec le twist annoncé. Ligne rebranchée sur l'exercice réel (régularité accidentelle vs véritable détermination) ; README parcours row 7 (copie fidèle de la ligne défi) alignée dans le même geste.

Ex. 1 et Ex. 3 vérifiés : leurs lignes défi correspondent bien aux exercices réels (Ex. 3 cite explicitement Minton 1990 comme son intro).

Non-findings vérifiés (mesure, pas supposition)

• Contamination de la famille : jumeau C# (SL-2-KnowledgeBasedLearning-Csharp.ipynb) et SL-3-RelevanceLearning.ipynb — grep ne la determine = 0 occurrence chacun ; le défaut est contenu au présent carnet.
• Cell [41] (Résumé) : « nationality seule suffit a predire la langue, rendant les autres attributs (age, ville) inutiles a l'apprentissage » — reste vrai (caractère suffisant, pas une claim de non-détermination) ; touché par aucun finding, inchangé.
• Claims quantitatives vs sorties : Exemple guide 3 (101/67 étapes, 1.51x, -34 %, ~148/~336 µs) et Exemple guide 2 (8/2/1 utilisations, min_usage=2 → 2 conservées) — chaque chiffre cité apparaît dans la sortie précédente.
• C.1 : 0 erreur volontaire ; les 3 stubs d'exercice sont conformes (sortie « Exercice a completer » + Étapes + Indices). C.2 : 15/15 cellules code execution_count non nul + outputs non vides (inchangées par ce diff).

Organes (tous rc=0, relancés APRÈS le commit 82a8be4f71)

check_duplicate_sections   : 0 porteurs
check_split_reading_cells  : clean
check_interp_positioning   : 0 misplaced
check_cell_source_parses   : findings 0
check_output_failure_text  : 0 changed notebooks regressed (base origin/main)
check_prose_quantitative   : aucun compteur quantitatif en prose
nbformat.validate          : VALID
pre-commit H.3             : Passed

Portée

See #17793 (pas Closes) : 2 carnets de 28 audités ce cycle (SL-1 C# #19910, SL-2 Python ici) — 22 restent. Veine #17793 du jour : 3 PRs créées, 0 mergées — le cap d'umbrella (organe variation_light_cap, ensemble de comptage = mergés du jour) n'est pas atteint.

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

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

[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]

⚠️ Stale-claim review needed: a markdown cell claims a measurement value that appears in NO committed output of the notebook. Advisory, NOT a merge gate — triage against the JSON artifact.

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]

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 PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 15
• 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]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	4.3s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	4.8s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	5.3s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	5.0s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.6s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.5s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb	✅ SUCCESS	20.4s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	3.1s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	11.2s

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

[jsboige]

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lane: myia-po-2026:CoursIA-3
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diff-deletions: 7
checks: BLOCKED
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: BLOCKED
organ: check_adjoint_prevalidation.py
organ-command: python scripts/check_adjoint_prevalidation.py --derive-verdict 19912
organ-rc: 3
[/ADJOINT PREFLIGHT]

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
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diff-additions: 20
diff-deletions: 7
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
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organ: check_adjoint_prevalidation.py
organ-command: python scripts/check_adjoint_prevalidation.py --derive-verdict 19912
organ-rc: 0
supersedes: 8
supersedes-why: auto -- covers BLOCKED dossier from jsboige (2026-10-08T15:43:26Z) at the same head; re-attestation derived by check_adjoint_prevalidation.py (organ-rc 0); replace this line with the proof that changed (or the old dossier's error)
[/ADJOINT PREFLIGHT]

[jsboige]

Recoupement sortie/prose (lecon ai-01 03:39Z) : le blob sha du carnet SL-2-Python a la tete 359ea17 = d3c9bc06d9d4de0611c986f84bd1bd1197d97700, exactement le python_sha du jumeau yaml 0009, et le jumeau C# (blob 90ecbe92) vit dans l'arbre — concorde.

[jsboige]

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organ-command: python scripts/check_adjoint_prevalidation.py --derive-verdict 19912
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supersedes-why: re-stamp demande par ai-01 (DM msg-20261009T025911 fichier sans-dossier) ; derive vivant
[/ADJOINT PREFLIGHT]