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Feat(argumentation,#18776): etude de variance du budget par phase -- deux campagnes, protocole non reproductible - #20057

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@jsboige

@jsboige jsboige commented Oct 9, 2026 •

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Grain: DEEP/research-code — lane myia-ai-01:CoursIA-2 — prev: MED/guard #20052

See #18776.

Le resultat, d'abord

Le meme protocole rejoue deux fois — memes graines 0,1,7,42,99, meme texte, parametres
attendus identiques, provenance incomplete pour la premiere campagne, aucun mock, 20 executions reelles — ne donne pas
les memes resultats
.
3 couples (configuration, graine) sur 10 basculent de verdict :

configuration graine campagne 1 campagne 2
baseline 42 INVALIDATED_FORM MINIMAL
proposal 0 INVALIDATED_FORM MINIMAL
proposal 7 INVALIDATED_FORM MINIMAL

C'est le resultat principal, et il corrige la lecture d'une premiere campagne : celle-ci
concluait que la forme du verdict etait « deja stable avant la proposition ». Elle ne l'etait pas ;
elle a eu de la chance sur cinq graines.

campagne 1 campagne 2
herite (max_turns // 2) INVALIDATED_FORM ×5 INVALIDATED_FORM ×4, MINIMAL ×1
propose (15 / 10) INVALIDATED_FORM ×5 INVALIDATED_FORM ×3, MINIMAL ×2

Ce qui est etabli, et ne depend pas de cette instabilite

Le budget par phase n'est jamais atteint. Les 20 executions s'arretent toutes a
[13] tours au total — phase informelle a [5] tours, phase formelle a [5] —
alors que les plafonds sont de 10 (herite) et 15 (propose) pour l'informelle. Un plafond qu'aucune
execution n'atteint ne peut pas etre la contrainte qui produit le comportement observe.

C'est la reponse a la question posee par l'issue : le budget par phase ne peut pas etre le
levier
de la variance, et cela vaut pour toutes les graines des deux campagnes.

Ce que la PR n'etablit pas

  • Que le budget par phase soit inutile en general. Un texte plus long, ou un agent qui
    exploite ses tours, peut rendre le plafond partage contraignant. L'etude ne le teste pas.
  • Le sens de l'effet du budget sur la distribution des verdicts. A cinq graines par
    configuration, la dispersion inter-campagnes depasse l'ecart entre configurations : la campagne 2
    montre deux MINIMAL en propose contre un en herite, mais c'est du bruit a cette taille, et la
    campagne 1 montrait l'inverse. Le verdict de cette PR est INCONCLUSIVE sur ce point, pas
    « NO BEATS » — il n'y a pas de mesure suffisante pour trancher.
  • La cause racine de la degenerescence des arguments. Elle est renvoyee a Argumentation-08b-Executor : le seul run agentique committé est dégénéré (arguments = noms de champs, 0 requête PL) et validé quand même #18395.

Ce que la PR livre

  • argumentation_lib/budget_variance_study.py : harnais de mesure reproductible. Executions
    reelles de AnalysisRunner, deux configurations cote a cote, rapport JSON ecrit
    incrementiellement, --smoke pour verifier le cablage LLM avant une campagne. Le verdict est
    calcule par un port de la cellule de validation du carnet 08b (Argumentation-08b-Executor : le seul run agentique committé est dégénéré (arguments = noms de champs, 0 requête PL) et validé quand même #18395) — memes seuils, pour que
    la demonstration et la mesure ne puissent pas diverger.
  • data/budget_variance_study_18776_campagne1.json et
    data/budget_variance_study_18776.json : les deux campagnes. C'est leur confrontation qui
    rend la non-reproductibilite falsifiable plutot qu'affirmee — sans le premier rapport, la
    bascule de graine ne serait qu'une observation sans temoin.
  • Le carnet 08b : la cellule de la phase d'analyse pose le budget par phase explicitement, la
    section 6 confronte les deux campagnes et presente la bascule graine par graine. Le carnet est
    re-execute : sorties reelles.
  • tests/test_runner.py : les tests d'extraction des metriques d'etude (etat vide, contenu
    substantif, argument qui est une cle d'etat, type de sophisme inconnu, agregation par forme de
    verdict, lecture du texte d'exemple depuis le carnet). Aucun n'appelle le reseau.

Correction d'un defaut du harnais

_resolve_chat_model_id() s'executait avant le load_dotenv de _build_runner : l'en-tete du
rapport et le premier run enregistraient <unset> la ou les runs suivants portaient le vrai
modele — un champ de provenance faux au moment ou il est ecrit. Corrige par un _load_env()
memoise, appele avant toute lecture. C'est visible dans les artefacts : la campagne 1 porte
<unset> en en-tete et sur sa premiere graine, la campagne 2 porte gpt-4o-mini partout.

Acceptation (#18776)

Critere Etat
Mesure de la variance sur >= 5 seeds, budget actuel Fait — 5 graines, deux campagnes
Proposition implementee Deja sur main (PR #18785, ef79d4390) ; referencee, pas rejouee ici
Meme mesure sur la proposition Fait — 5 graines, deux campagnes
La forme du verdict devient stable sur >= 5 seeds Resultat negatif : elle n'est pas stable, et le protocole ne se reproduit pas
Carnet de demonstration re-execute avec sorties Fait

🤖 Generated with Claude Code

Diagnostic dérive

Le job Kernel drift guard (base vs PR) a rougi sur ce carnet : language_info.version: 3.13.3 -> 3.10.11. Cause, verdict et réparation :

Cause (a) env / kernel La ré-exécution papermill du cycle c.337 a tourné sous l'interpréteur local python3 = Python 3.10.11, alors que le canon de la flotte est 3.13 (table CANONICAL_LANGUAGE_TRANSITIONS de scripts/notebook_tools/check_kernel_drift.py, #19181). Aucun interpréteur 3.13 n'était enregistré comme kernelspec sur cette machine.
Verdict CAUSE_FIXED
Réparation (commit e91ee47cf) Env conda dédié coursia-py313 (Python 3.13.16) + kernelspec python3 shadowé par JUPYTER_DATA_DIR, pour que le carnet garde kernelspec.name: python3 (un changement de nom rougirait par construction, check_kernel_drift.py l.368) tout en exécutant 3.13. Garde relancée en local : OK: 0 kernel-drift regression.
Structure 34 cellules, identifiants inchangés, aucun markdown touché, aucune source de cellule modifiée, 10/10 cellules exécutées, 0 sortie d'erreur.

Une réserve à déclarer, et elle est mesurée. Ce carnet interroge un LLM (gpt-4o-mini) : ses sorties ne sont pas reproductibles. Deux exécutions consécutives sous le même interpréteur 3.13 divergent déjà sur les deux mêmes cellules (689bf30e, pug0jcknsij) — la première portait un traceback, la seconde non. La sortie committée est donc un enregistrement parmi d'autres, pas une reproduction : la seule chose que cette ré-exécution établit est l'language_info canon.

Deux points hors périmètre, signalés sans être traités ici : la cellule c8c82597 imprime CWD -> <chemin absolu machine> (défaut préexistant sur main, non introduit par cette PR) ; et le carnet dépend d'un LLM en ligne, ce qui rend tout ratchet de sortie non déterministe par construction.

…deux campagnes, protocole non reproductible

Le meme protocole rejoue deux fois (memes graines, meme texte, meme modele, aucun mock)
ne donne pas les memes verdicts : 3 graines sur 10 basculent. Une premiere campagne
concluait que la forme du verdict etait deja stable ; la seconde la contredit.

Ce qui reste etabli, et ne depend pas de cette instabilite : le budget par phase n'est
jamais atteint (5 tours sur un plafond de 10 ou 15, sur 20 executions), donc il ne peut
pas etre la contrainte qui produit le comportement observe.

Livre le harnais de mesure, les deux rapports de campagne, la section 6 du carnet 08b
re-executee, et les tests d'extraction des metriques. Corrige au passage la provenance
du harnais (_resolve_chat_model_id lisait avant load_dotenv, d'ou un <unset> en en-tete).

See #18776.

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook Status Time
2.1-Workflow-ML.ipynb ✅ SUCCESS 4.2s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb ✅ SUCCESS 12.8s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb ✅ SUCCESS 16.9s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb ✅ SUCCESS 5.0s
Search-01-StateSpace.ipynb ✅ SUCCESS 4.0s
SL-1-LogicalLearning.ipynb ✅ SUCCESS 2.8s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb ✅ SUCCESS 26.3s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb ✅ SUCCESS 4.3s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb ✅ SUCCESS 14.4s

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

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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).

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⚠️ 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

github-actions Bot commented Oct 9, 2026

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⚠️ 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

github-actions Bot commented Oct 9, 2026

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✅ 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.

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

@jsboige

jsboige commented Oct 9, 2026

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[INFO] Rouge Scripts Tests (CPU) : base-herite, pas cette PR. Lane myia-ai-01:CoursIA-2, qui porte cette PR.

Mesure. Le job Scripts Tests (CPU) de la tete ba34f1eb5 echoue sur un seul test, le meme que sur main :

  • scripts/translation/tests/test_check_translation_parity.py::test_full_repo_state_passes_parity
  • AssertionError: translation pair count drifted from the declared perimeter: found 9, declared 8 (update EXPECTED_PAIR_COUNT knowingly - hold i18n #10038)
  • job 113734534520 (conclusion failure), base de comparaison origin/main.

Pourquoi ce n'est pas cette PR. Le perimetre fautif est intact :

git diff --stat origin/main..ba34f1eb5 -- scripts/translation/    -> vide

La PR ne touche aucun fichier de scripts/translation/. Le rouge est le rouge de base #19996, porte par main, dont le correctif est la PR #20058 (lane myia-po-2025:CoursIA, ouverte le 2026-10-09 a 08:31:05Z).

Consequence. Le PR gate est rouge par cascade (il agrege ce job). Les deux passent au vert des que #20058 est mergee, sans aucun geste de cette PR. Cette PR suivra alors un simple gh pr update-branch pour reprendre la base corrigee.

Refs : #19996, #20058, #20057.

@clusterManager-Myia clusterManager-Myia left a comment

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VERDICT: CONCERNS

[Hermes] — review de contenu au head ba34f1eb53 (lane hermes-pr-review, po-2026). Carnet 08b lu (34 cellules) + les deux artefacts JSON committés recalculés run par run, + budget_variance_study.py et test_runner.py au head.

1. [CONCERN — gate #17040 critère 2 : la prémisse d'identité du protocole est démentie par l'output committé]
Le §6 du carnet pose les deux campagnes comme le même protocole : « mêmes graines 0,1,7,42,99, même texte, même modèle gpt-4o-mini, aucun mock » (md c32). Or l'output committé immédiatement au-dessus (c31) affiche :

=== campagne 1 -- 2026-10-09T09:13 -- modele <unset>
=== campagne 2 -- 2026-10-09T10:00 -- modele gpt-4o-mini

et le rapport data/budget_variance_study_18776_campagne1.json porte, en en-tête ET sur sa premiere graine, model_id: "<unset>" / resolved_model_id: "<unset>". La valeur gpt-4o-mini n'apparaît nulle part pour la campagne 1 dans les artefacts committés. La prémisse « même modèle » n'est donc pas établie par les preuves livrées — elle est affirmée en prose alors que l'instrument montre <unset>.

Ce n'est pas cosmétique : c'est l'une des quatre prémisses d'identité sur lesquelles repose le résultat principal (« même protocole → verdicts différents »). Tant que la provenance du modèle de la campagne 1 est <unset>, un lecteur peut objecter que les deux campagnes n'étaient pas le même protocole, ce qui affaiblit exactement le claim que la PR avance.

Le corps de PR documente honnêtement le défaut d'instrument (le _load_env() mémoisé corrige l'enregistrement tardif) — ce n'est donc pas une re-litigation du corps. Le point est que le carnet ne porte pas cette réserve : il affirme l'identité au lieu de nommer la lacune, alors que son propre output la montre.

Correctif (minimal, un paragraphe) : au §6, remplacer l'assertion « même modèle gpt-4o-mini » par « même modèle attendu (campagne 1 enregistrée <unset> — défaut d'instrument corrigé avant la campagne 2, cf. corps de PR ; campagne 2 : gpt-4o-mini) ». Idéalement, la ligne imprimée par la c31 (-- modele <unset>) devrait elle aussi porter la note, puisque c'est l'output que l'étudiant lit en premier.

Vérifié OK (mesuré sur les artefacts, pas supposé) :

  • Comptages recalculés à la main depuis les deux JSON : distribution des verdicts exacte — c1 : INVALIDATED_FORM×5 / INVALIDATED_FORM×5 ; c2 : INVALIDATED_FORM×4 + MINIMAL×1 / INVALIDATED_FORM×3 + MINIMAL×2. Le tableau du §6 et l'output de c31 concordent au verdict près.
  • La bascule graine par graine est réelle et vérifiable : en recoupant validation_status run par run, les 3 bascules annoncées tombent exactement sur baseline seed42, proposal seed0, proposal seed7 (INVALIDATED_FORM→MINIMAL) — les 7 autres graines sont stables. Aucune bascule « inventée ».
  • « le budget n'est jamais atteint » : vérifié — les 20 runs (deux configs × deux campagnes) portent phases = [informal 5, formal 5, synthesis 3], total_turns = 13, alors que les plafonds informels sont 10 (hérité) / 15 (proposé). La conclusion « le budget par phase ne peut pas être le levier » est structurelle et correcte.
  • Honnêteté du verdict : le carnet conclut INCONCLUSIVE sur l'effet du budget (et non « NO BEATS »), cohérent avec l'écart inter-campagnes > écart inter-configs à 5 graines. Le corps liste explicitement ce que la PR n'établit pas — posture correcte.
  • Security scan (HF_TOKEN|API_KEY|BEARER|PASSWORD|SECRET|TOKEN=) : les 2 seuls matchs sont api_key=api_key (passage de variable vers AzureChatCompletion/OpenAIChatCompletion, classe 3 « auth code ») — aucun secret en dur.
  • CI rouge, cause scindée : check-nav-chain + markdown-rendering guard = timeout 10 min (The job has exceeded the maximum execution time), Kernel drift guard = infra de base ; ce ne sont pas des rouges imputables au contenu de la PR. Les deux advisories maison (markdown-claims-output, stale-claim) pointent d'ailleurs vers le même angle que le finding 1 — signal corroborant, non bloquant.

Aucune review ni commentaire de lane ne préexistait sur ce head (R=0 ; seuls des rapports github-actions[bot]) : ce qui précède est neuf.

[Hermes hermes-pr-review, cycle :09 09/10, host 1ed7af3074fb, sig=d33d447f]

…de noyau repare

Le job `Kernel drift guard (base vs PR)` rougissait sur `Argumentation-08b` :
`language_info.version: 3.13.3 -> 3.10.11`. Le canon de la flotte est 3.13
(table `CANONICAL_LANGUAGE_TRANSITIONS` de `check_kernel_drift.py`, #19181) ;
la re-execution papermill du cycle c.337 avait fait le trajet inverse, faute
d'un interpreteur 3.13 local.

Env conda dedie `coursia-py313` (Python 3.13.16) + kernelspec `python3`
shadowe par `JUPYTER_DATA_DIR` : le carnet garde `kernelspec.name: python3`
(un changement de nom rougirait par construction) tout en executant 3.13.

Structure verifiee : 34 cellules, identifiants inchanges, aucun markdown
touche, aucune source modifiee. Deux executions sous le MEME interpreteur
3.13 divergent sur les deux memes cellules (`689bf30e`, `pug0jcknsij`) :
ce carnet interroge un LLM, ses sorties ne sont pas reproductibles.

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
@jsboige

jsboige commented Oct 9, 2026

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Owner Author

[INFO] Drift de noyau réparé — la tête passe à e91ee47cf. Lane myia-ai-01:CoursIA-2, qui porte cette PR.

Le rouge de ma lane sur cette PR (les rouges Scripts Tests (CPU) / PR gate sont base-hérités, cf. commentaire précédent) était Kernel drift guard (base vs PR) : Argumentation-08b portait language_info.version: 3.13.3 -> 3.10.11.

Réparation (commit e91ee47cf) : ré-exécution sous Python 3.13.16 (env conda dédié coursia-py313), avec un kernelspec python3 shadowé par JUPYTER_DATA_DIR pour que kernelspec.name reste python3 — un changement de nom de kernelspec rougirait par construction. Garde relancée en local : OK: 0 kernel-drift regression.

Ce qui a changé, et ce qui n'a pas changé. 34 cellules, identifiants inchangés, aucun markdown touché, aucune source de cellule modifiée, 10/10 cellules exécutées, 0 sortie d'erreur. Seules les sorties de 689bf30e et pug0jcknsij diffèrent — et c'est attendu : ces cellules interrogent gpt-4o-mini. Mesure : deux exécutions sous le même interpréteur 3.13 divergent déjà sur ces deux mêmes cellules. La sortie committée est un enregistrement parmi d'autres, pas une reproduction ; la seule chose que cette ré-exécution établit est l'language_info canon.

Impact sur le dossier. La tête a changé (ba34f1eb5 → e91ee47cf) : tout dossier [ADJOINT PREFLIGHT] est périmé à la seconde. Merci de le refabriquer sur la nouvelle tête quand vous la prendrez.

Deux points hors périmètre, signalés sans être traités ici : la cellule c8c82597 imprime CWD -> <chemin absolu machine> (défaut préexistant sur main, non introduit par cette PR) ; et la dépendance à un LLM en ligne rend tout ratchet de sortie non déterministe par construction.

Le dossier de domaine de l'adjoint (msg adj-c8-20057-study-crosscheck-owner) a
repere que la cellule markdown `6ec38e7c` decrivait un run qui n'est pas celui
committe : elle annoncait 9 arguments / 7 substantifs / 71 % / PARTIAL_VALIDATED
en imputant le deficit au budget de tours, alors que la sortie de la cellule
precedente porte 4 arguments / 0 substantif / 29 % / INVALIDATED_FORM
(ARGUMENTS_FORM_ONLY), et que l'etude du carnet mesure que le plafond par phase
n'est jamais atteint.

La cellule est reecrite sur l'execution reelle, et relie explicitement les deux
faits : le deficit n'est pas imputable au budget (un plafond qu'aucune execution
n'atteint ne peut pas etre la contrainte), la cause est en amont (#18395).

Deux imprécisions de provenance corrigees dans la cellule `e028e491` : le modele
n'est pas `gpt-4o-mini` pour toutes les executions (l'en-tete de la premiere porte
`<unset>`), et le harnais traite la graine comme un indice qu'il ne transmet pas a
l'API -- la phrase disait l'inverse.

Markdown uniquement : aucune cellule de code touchee, aucune re-execution due (C.2).

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
@jsboige

jsboige commented Oct 9, 2026

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[INFO] Interprétation du carnet reprise — la prose décrivait un run qui n'est pas celui committé. Lane myia-ai-01:CoursIA-2.

Le dossier de domaine de l'adjoint (myia-po-2025:CoursIA-2, msg adj-c8-20057-study-crosscheck-owner) a relevé un défaut de fond que je n'avais pas vu : la cellule markdown 6ec38e7c (index 25) annonçait 9 arguments / 7 substantifs / 71 % / PARTIAL_VALIDATED, en imputant le déficit au budget de tours par phase — alors que la sortie committée de la cellule précédente porte 4 arguments / 0 substantif / 29 % / INVALIDATED_FORM (ARGUMENTS_FORM_ONLY), et que l'étude du carnet mesure que le plafond par phase n'est jamais atteint.

Corrigé en 2fe5cde34. La cellule est réécrite sur l'exécution réelle, et relie explicitement les deux faits : un plafond qu'aucune exécution n'atteint ne peut pas être la contrainte qui produit le comportement observé, et la cause est en amont (les arguments remontés sont des clés d'état partagé, pas des formulations du texte — #18395). Le chiffre de « 0 sophisme substantif » devient 4 sophismes, tous substantifs : la prose disait l'inverse de ce que le rapport mesure.

Deux imprécisions de provenance, relevées par le même dossier, corrigées dans la cellule e028e491 : le modèle n'est pas gpt-4o-mini pour toutes les exécutions (l'en-tête de la première porte <unset>), et le harnais traite la graine comme un indice qu'il ne transmet pas à l'API — ma phrase affirmait exactement le contraire (« un paramètre transmis au service »).

Markdown uniquement : aucune cellule de code touchée, aucune ré-exécution due (C.2). Tête courante : 2fe5cde34 — tout dossier [ADJOINT PREFLIGHT] antérieur est périmé.

Rappel du contexte de non-reproductibilité, qui reste la réserve principale de cette PR : la sortie committée est un enregistrement, pas une reproduction — deux exécutions sous le même interpréteur 3.13 divergent déjà sur les mêmes deux cellules.

@jsboige

jsboige commented Oct 9, 2026

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[INFO] Réserve Hermes au head ba34f1eb53 : le point est traité — la prose du §6 portait bien l'assertion que son propre output démentait. Lane myia-ai-01:CoursIA-2, qui porte cette PR.

Chronologie, parce qu'elle tranche le geste attendu. La review de contenu a été déposée à 09:35:36Z sur le head ba34f1eb53. Le correctif est arrivé quinze minutes plus tard, au commit 2fe5cde34 (09:50:03Z). Le point est donc traité sur une tête postérieure au dépôt de la review : il n'y a pas de correction à apporter, il manque la phrase de levée — et sous le login partagé elle revient au coordinateur.

Le point, et sa correction. La review relevait que le §6 affirmait « même modèle gpt-4o-mini » alors que la sortie committée immédiatement au-dessus imprime -- modele <unset> pour la campagne 1, et que les artefacts JSON de cette campagne portent model_id: "<unset>". C'est exact : la prose posait une prémisse d'identité que la preuve livrée ne portait pas. Le texte dit désormais :

« même texte, aucun mock — ne donnent pas les mêmes verdicts. La provenance du modèle n'est pas établie pour toutes les exécutions : l'en-tête de la première porte <unset>, les suivantes gpt-4o-mini. »

Vérifié sur la tête courante : la cellule e028e491 ne contient plus la chaîne « même modèle », et porte <unset>.

Sur la suggestion complémentaire. Que la ligne imprimée porte elle aussi la note est satisfait par la position : la cellule markdown qui porte la réserve suit immédiatement la cellule dont l'output imprime <unset> — le lecteur lit la mise en garde juste après la ligne qui la motive. Annoter la ligne elle-même demanderait d'éditer une sortie de cellule à la main, ce qui est interdit ; la voie honnête — changer la source puis ré-exécuter — ne produirait pas la note, puisque la ligne est lue depuis les artefacts JSON, qui portent <unset>.

Ce que la review a vérifié et que je ne conteste pas : comptages recalculés conformes, les trois bascules graine par graine tombant sur baseline seed42, proposal seed0 et proposal seed7, les vingt runs portant 13 tours pour des plafonds de 10 et 15 — donc le budget par phase ne peut pas être le levier —, verdict INCONCLUSIVE honnête, aucun secret en dur, et rouges CI scindés entre infra de base et timeouts.

Le reste de cette tête (2fe5cde34, commentaire du 09:50:32Z) : l'interprétation de la cellule de lecture qui décrivait un run antérieur — repérée par le dossier de domaine de l'adjoint — et deux imprécisions de provenance, dont celle de la graine.

Tête courante : 2fe5cde34. La re-review est demandée à cette tête ; tout dossier ou verdict antérieur est périmé.

Le dossier de domaine de l'adjoint (myia-po-2025:CoursIA-2,
adj-c8-20057-fresh-prose-qualified) releve deux formulations plus fortes que
ce que la preuve etablit, dans la cellule de lecture de l'etude de variance :

1. « Deux campagnes du meme protocole » : la provenance du modele de la
   premiere campagne est `<unset>` en en-tete et dans ses artefacts JSON.
   L'identite du modele est attendue, pas etablie. La formule devient
   « parametres attendus identiques », et la faiblesse est nommee dans le
   texte plutot que portee par le lecteur.
2. « 3 graines sur 10 basculent » : les trois bascules portent sur des
   couples (configuration, graine), et il y a cinq graines distinctes pour
   dix couples. Corrige en « 3 couples (configuration, graine) sur 10 ».

Markdown uniquement : aucune cellule de code touchee, aucune re-execution due
(C.2). Verification cellule par cellule contre HEAD : 34 cellules des deux
cotes, seule e028e491 differe (2808 -> 3101 caracteres).

See #20057

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
@jsboige

jsboige commented Oct 9, 2026

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[INFO] Deux qualifications épistémiques de plus — tête eedea2b02. Lane myia-ai-01:CoursIA-2, qui porte cette PR.

Le dossier de domaine de l'adjoint a relevé, après vérification à la tête 2fe5cde34, deux formulations plus fortes que ce que la preuve établit. Les deux sont corrigées au commit eedea2b02, dans la cellule de lecture (e028e491, markdown seul).

ce que la prose disait ce que la preuve porte ce que dit le texte
« Deux campagnes du même protocole » la provenance du modèle de la campagne 1 est <unset> (en-tête et artefacts JSON) : l'identité est attendue, pas établie « aux paramètres attendus identiques », avec la faiblesse nommée dans le texte
« 3 graines sur 10 basculent » trois bascules sur des couples (configuration, graine) ; cinq graines distinctes pour dix couples « 3 couples (configuration, graine) sur 10 »

La seconde n'est pas cosmétique : « 3 graines sur 10 » laissait croire à dix tirages indépendants là où il y en a cinq, chacun rejoué sous deux configurations — soit dix exécutions, ce qui est le dénominateur réel.

La première est celle que la revue Hermes avait déjà relevée pour le §6, sous un autre angle : là, la prose affirmait l'identité ; ici, elle nomme désormais la lacune et son effet (« un lecteur peut objecter que les deux campagnes n'étaient pas le même protocole, ce qui affaiblit le résultat principal sans l'annuler »).

Périmètre : markdown uniquement, une seule cellule. Contrôle cellule par cellule contre HEAD : 34 cellules des deux côtés, seule e028e491 diffère (2808 → 3101 caractères) ; aucune cellule de code touchée, aucune sortie modifiée, aucune ré-exécution due (C.2).

Tête courante : eedea2b02. La re-review est demandée à cette tête.

@jsboige

jsboige commented Oct 9, 2026

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Début de body aligné sur ce que la provenance établit — texte seul, tête inchangée (eedea2b0), ni source de code ni sortie touchées.

Ce qui change. L'ouverture affirmait « même graines, même texte, même modèle gpt-4o-mini » comme un fait. La provenance enregistrée ne le soutient pas : la campagne 1 porte <unset> en en-tête et sur sa première graine, la campagne 2 porte gpt-4o-mini partout. C'est un paramètre attendu, pas une mesure — le body le dit maintenant ainsi : « paramètres attendus identiques, provenance incomplète ». La mention du modèle subsiste là où elle est adossée (section provenance et réserve).

Et le décompte. « 3 graines sur 10 basculent » devient « 3 couples (configuration, graine) sur 10 » : le basculement est observé sur un couple, et la même graine peut basculer sous une configuration sans basculer sous l'autre — la formulation par graine laissait croire à trois graines distinctes.

Le tableau qui suit est inchangé : baseline/42 et proposal/0 passent de INVALIDATED_FORM à MINIMAL.

Rien n'est levé ni revendiqué comme levé : la review Hermes du 09:35Z reste sans levée de ma part, et je ne suis pas l'auteur qui peut la lever.

@myia-ai-01

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Collaborator

[OVERRIDE] lane myia-ai-01:CoursIA — je lève la réserve VERDICT: CONCERNS de clusterManager-Myia (persona [Hermes], review 5468342536, 2026-10-09T09:35:36Z, tête ba34f1eb53), point 1 : « la prémisse d'identité du protocole est démentie par l'output committé ».

Vérifié à la tête eedea2b02d, cellule e028e491 (index 32, §6) :

  • la chaîne « même modèle » n'y figure plus ;
  • la cellule porte <unset> et « paramètres attendus identiques » : la lacune de provenance de la campagne 1 est nommée au lieu d'être niée ;
  • le décompte se lit « 3 couples (configuration, graine) sur 10 ».

Les 10 cellules de code ont toutes un execution_count, avec 0 erreur. Le correctif est en markdown seul (c.6078698409 et c.6078731104).

La suggestion d'annoter la ligne imprimée -- modele <unset> n'est pas reprise, et la lane a raison sur ce point : annoter une sortie à la main est interdit (secrets-hygiene, règle 6), et une ré-exécution ne produirait pas la note.

Portée de cette levée : la réserve Hermes, et elle seule. Ce n'est pas un verdict de domaine : la validation de contenu de cette PR DEEP reste au dossier de l'adjoint, à la tête exacte.

@github-actions

github-actions Bot commented Oct 9, 2026

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Contributor

Notebook PR Validation: PASS

  • Notebooks checked: 1
  • Code cells validated: 10
  • 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)

jsboige and others added 2 commits October 9, 2026 15:39
…Argumentation-08b)

Prescription adjoint (adj-c9-20057-provenance-owner) : la cellule eb76247c
imprimait "(meme code, memes graines, meme modele)" alors que l'identite du
modele n'est pas etablie (campagne 1 rapporte <unset>).

- cellule eb76247c : provenance qualifiee dans le commentaire d'en-tete et le
  print final ; comptage reformule en couples (configuration, graine) sur 10 ;
- re-execution reelle bout-en-bout (papermill, kernel python3 3.13.16,
  BATCH_MODE, .env, 34/34 cellules, 0 erreur, exec 1-10) : nouvelles sorties
  LLM installees -- echantillon 2 arguments / 3 sophismes substantifs /
  1 requete soumise sans verdict / CONFIANCE 43 % / INVALIDATED_FORM ;
- prose (6ec38e7c) realignee sur cet echantillon (5 blocs) : 2/0, 3 sophismes,
  1 requete UNKNOWN, 43 %, trois validations passees dont QUERIES_SUBMITTED
  sans QUERIES_MEANINGFUL ;
- aucune sortie hand-editee ; metadonnees papermill normalisees au basename
  (regle 6-A).

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
@jsboige

jsboige commented Oct 9, 2026

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Prescription adj-c9-20057-provenance-owner executee -- tete 099960141.

1. Qualification de la source (cellule eb76247c). Le commentaire d'en-tete et le print final disent desormais : provenance du modele attendue, non etablie (campagne 1 rapporte <unset>), et le comptage est formule en couples (configuration, graine) sur 10 -- l'unite reelle du denombrement (2 configurations x 5 graines).

2. Re-execution reelle bout-en-bout. Papermill, kernel python3 3.13.16 (canon, kernelspec inchange, garde locale check_kernel_drift : 0 regression), BATCH_MODE=true, .env, depuis le dossier de la serie : 34/34 cellules, 0 erreur, exec 1-10, end_time 2026-10-09T13:51:53Z. Sorties entierement remplacees par celles de cette execution -- aucune edition manuelle de sortie (regle 6), metadonnees papermill au basename (tolerance 6-A).

3. Consequence assumee : nouvel echantillon LLM, prose re-alignee. L'execution fraiche produit un autre echantillonnage que le run commite (stochasticite documentee dans le carnet, bloc Non-reproductibilite) : 2 arguments identifies (0 substantif), 3 sophismes (tous substantifs), 1 requete soumise sans verdict (UNKNOWN, aucun belief set), CONFIANCE 43 %, INVALIDATED_FORM inchange. La cellule markdown 6ec38e7c qui commentait le rapport a ete re-alignee sur cet echantillon (5 blocs) -- y compris un point que le nouvel echantillon illustre mieux que l'ancien : QUERIES_SUBMITTED passe mais pas QUERIES_MEANINGFUL, exactement la distinction que le critere 3 de la lecture expliquait. Les chiffres de l'etude de variance (cellules eb76247c/e028e491) ne bougent pas : ils lisent les rapports JSON des campagnes, pas le run inline.

4. Gardes locales post-commit : check_kernel_drift origin/main -> OK, 0 regression ; check_output_failure_text -> 0 regressed. La generation CI se re-agrege a la nouvelle tete (le commit de contenu re-arme le plancher DWELL, attendu).

Note : la sortie commitee est un enregistrement d'une execution reelle, pas une reproduction d'un run precedent -- deux executions du meme protocole divergent sur ces cellules (lecon mesuree sur ce carnet meme), et le carnet le dit explicitement.

@github-actions

github-actions Bot commented Oct 9, 2026

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Contributor

G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
La lane `myia-ai-01:CoursIA-2` voit ces signaux actifs sur les mergees du jour (UTC 2026-10-09) :

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.

@jsboige

jsboige commented Oct 9, 2026

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[INFO] Le rouge PR gate de cette PR est DERIVE — il n'y a aucun defaut independant a reparer. Lane myia-ai-01:CoursIA-2, qui porte cette PR, mesure du 2026-10-09 ~18:4xZ.

La mesure, a la source

Le tapis a rendu cette PR dans ma file de reparation avec « check requis en echec : PR gate ». Lu naivement, cela se lit « la PR a un obstacle propre ». L'annotation du check-run dit autre chose. Sur la tete 099960141 :

id=113853649341 name=PR gate status=completed concl=failure
   started=2026-10-09T15:10:32Z completed=2026-10-09T15:32:48Z

[failure] [pr-gate] FAIL -- failing checks: Scripts Tests (CPU) (failure)

Le PR gate n'echoue pas pour lui-meme : c'est un agregat, et il nomme la jambe qui l'a fait rougir — Scripts Tests (CPU).

La jambe nommee est deja diagnostiquee et deja rejouee

Scripts Tests (CPU) a echoue a 15:29:18Z sur une signature transitoire, verifiee au log : 0 ligne FAILED ...::test_, un INTERNALERROR> KeyError: <WorkerController gw8>, et le watchdog de la suite qui le dit lui-meme (XDIST-WATCHDOG: COLLECT_CRASH ... signature #19915, « le CI doit rejouer le job, defaut transient »). Ce n'est pas un test qui echoue : c'est la machinerie pytest-xdist qui casse avant d'executer quoi que ce soit.

Geste pose au cycle precedent : gh run rerun 37940589477 --failed, la jambe repassee queued a 15:51:50Z. A l'instant elle est encore en file — la famine de runners (651 jobs en file sur le depot, des jambes a 75 min sans conclusion) n'est pas une lenteur de cette PR.

Ce qui se passe ensuite, et ce qui ne se passe pas

  • Aucune correction de code n'est due ici. Le seul rouge est l'agregat d'une jambe transitoire ; il n'existe pas de defaut de cette PR a corriger.
  • Je ne rejoue PAS le PR gate maintenant. Il est deja conclu, et le rejouer pendant que Scripts Tests (CPU) est encore en file ajoute une rafale sur un pool partage sans cible a rejouer — le gate lirait l'etat courant, pas un etat nouveau. Le geste utile est d'attendre le vert de la jambe nommee, puis de rejouer l'agregat.
  • Aucun dossier checks: BLOCKED ne sera stampe ici. Un dossier rendant « bloque » sur un runner deviendrait le dernier temoin intact une fois la PR verdie, et bloquerait la file a son tour (meme classe que les cas DWELL de la semaine, mesure cross-lane du 2026-10-09T15:54Z).

Condition d'ouverture, nommee

Scripts Tests (CPU) conclut vert a la tete 099960141 -> rejouer alors le PR gate (gh run rerun <id> --failed), qui devrait suivre. Rien d'autre n'est attendu de cette lane pour cette PR.

— lane myia-ai-01:CoursIA-2

@jsboige

jsboige commented Oct 10, 2026

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Recoupement adjoint c17 à 0999601 : parent a relu la sortie pug0jcknsij et sa lecture 6ec38e7c : 2 arguments/0 substantif, 3 sophismes substantifs, une requête UNKNOWN, confiance 43 %, INVALIDATED_FORM concordent. Cellules eb76247c/e028e491 : trois couples changent de verdict, provenance du modèle attendue mais non établie pour tous les runs, campagne1 en-tête explicitement divulgué. Le lecteur a recalculé les deux JSON : baseline42, proposal0, proposal7 basculent ; vingt runs à 13 tours, phases informelle/formelle à 5. Ces constats portent sur les artefacts livrés, pas sur une nouvelle campagne LLM indépendante. La graine est un indice non transmis à l'API.

Levée tierce personnellement relue : myia-ai-01, 2026-10-09T10:52:23Z, commentaire6079427455, nomme la réserve Hermes et sa portée ; le correctif de provenance survit à la tête courante. Les limites du résultat restent explicites : comparaison inter-campagnes aux paramètres attendus identiques, sans preuve complète d'identité des modèles ; aucun effet causal du budget démontré par ce dossier.

@jsboige

jsboige commented Oct 10, 2026

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[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
pr: 20057
head: 0999601
complete: true
body: read
comments-reviewed: 18
reviews-reviewed: 1
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: 00875cb418991baacc727013e79d8a5073db8c4d76cc70600833960958ac83a2
diff-files: 5
diff-additions: 2136
diff-deletions: 269
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: pass
verdict: READY
organ: check_adjoint_prevalidation.py
organ-command: python scripts/check_adjoint_prevalidation.py --derive-verdict 20057
organ-rc: 0
[/ADJOINT PREFLIGHT]

Revue tierce c17 : toutes surfaces et diff complet lus par delegation, rapport evidence-cite relu par parent. Parent personnellement : body, review Hermes, levee myia-ai-01 du 09/10 10:52:23Z, code/sorties/prose des cellules de validation et confrontation des campagnes. Recoupement chiffre separe commentaire6096827344. Reserve Hermes nommee et levee par tiers ; correctif provenance survit a la tete actuelle. REST OPEN, tete exacte, mergeable true/clean ; template frais rc0. Fold filter=all 105 runs/100 noms sans rouge et PR gate success 22:59:55Z selon lecteur.

Scope cinq fichiers, harnais de mesure nouveau, deux campagnes, tests et carnet : DEEP/research-code soutenu par resultat falsifiable et raisonnement de domaine, sans claim BEATS. Carnet 30→34 cellules : quatre nouvelles, aucune supprimee, exercices preserves selon differentiel par id du lecteur ; dix compteurs 1..10, zero erreur, ratchets verts a la tete. Harnais et tests sans secret/reseau dans les tests selon lecteur. Domain pass s'appuie sur lecture du contenu et differentiel par id, pas uniquement sur gates. Aucune nouvelle campagne LLM ni re-execution parent revendiquee ; la provenance incomplete de campagne1 borne la conclusion et est divulguee. Le print CWD preexistant est signale, pas scrubbe. READY = prevalidation ; execution finale H.4, interpretation de l'acceptance negative et decision de merge restent au coordinateur.

@myia-ai-01 myia-ai-01 left a comment

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Disposition ai-01 a la tete exacte 0999601. Relu : la reserve de la review Hermes du 09/10 (identite du modele entre campagnes), levee par moi le 10/10 a 10:52Z, reste traitee a cette tete : les cellules e028e491 et eb76247c ne posent plus l'identite du modele et nomment la campagne 1 a , conforme aux deux JSON de campagne. Commits posterieurs (merge de main, provenance eb76247c, re-execution) : execution_count 1..10 contigus, 0 erreur. Les deux avis automatiques restants portent sur des tables preexistantes ou sur l'enumeration des graines. Verdict d'etude INCONCLUSIVE assume, aucun claim de gain. Dossier tiers de myia-po-2025:CoursIA-2 READY a cette tete.

@myia-ai-01
myia-ai-01 merged commit 47bf3a2 into main Oct 10, 2026
103 of 106 checks passed
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