feat(ml,#18209): contre-sens usuels en 3.0 et 3.1 -- cloture du pilote 03-DeepLearning

[jsboige]

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2027:CoursIA-2 — prev: DEEP/notebook-python #19876

Contre-sens usuels en 3.0 et 3.1 — clôture du pilote #18209

Cadrage

Le pilote #18209 (tables des contre-sens + glossaire de série sur ML/DataScienceWithAgents/03-DeepLearning, carnets 3.0 à 3.4) a été livré en partie par la PR #18712 (MERGED) : 3.2 (c28-contresens-optim-3.2), 3.3 (c24-contresens-regul-3.3) et 3.4 (c40-contresens-attn-3.4) portent le dispositif.

Mesure du 2026-10-09 sur origin/main (par myia-po-2024:CoursIA, relais de périmètre) : 3.0-Theorie-Information.ipynb et 3.1-Retropropagation.ipynb portent 0 occurrence du dispositif. Cette PR ferme ce reliquat.

Forme livrée — reproduite, pas inventée

La forme des trois carnets-modèles a été relevée puis reproduite à l'identique : titre ## Contre-sens usuels sur <sujet>, chapeau « Six confusions revenaient dans le carnet et qu'il vaut mieux trancher net : », table 6 lignes | terme | ce qu'on croit souvent | ce qu'il faut retenir |, clôture « Le point commun aux six : la mesure tranche ce que l'intuition seule laisse ouvert. ». Chaque ligne cite un numéro de cellule réel du carnet et une valeur mesurée — jamais un argument général.

Emplacement : après le dernier exercice, avant la section de clôture (## Conclusion et transition), comme en 3.2 (avant le *** final) et en 3.4 (8.5, après l'exercice 3).

Les douze lignes, et leur provenance

3.0 — cellule ajoutée c28-contresens-info-3.0 (index 22)

terme	cellule citée	valeur mesurée
Entropie vs cross-entropy	5	écart de l'identité H(p,q) = H(p) + D(p‖q) : 0.00e+00
Divergence de KL	5	D(p‖q) = 0,4980 contre D(q‖p) = 0,8270
Le log de zéro	5	inf sans clip, 11,301650997556088 avec EPS
MSE pour un classifieur	9	0,882 (CE) contre 0,393 (MSE) ; gradient 51× plus faible
Un modèle plus riche	12	unigramme 4,533 vers bigramme 4,009 bits/car. ; gain 0,525
La température	13	KL 1,7047 / -0.0000 / 0,1424 ; minimum en T = 1,00

3.1 — cellule ajoutée c28-contresens-retro-3.1 (index 30)

terme	cellule citée	valeur mesurée
La vérification du gradient	10	écart max 1.286e-11, seuil 1e-6
PyTorch est magique	18	loss 1,11e-16, poids 2,78e-17, 3000 iters 1,11e-16
L'initialisation aléatoire	23	‖grad W1‖ = 0.000000e+00, accuracy 0,500, loss 0.6931
float64 vs float32	19	parité 1,1 × 10⁻¹⁶ valable en float64 seulement
Un modèle linéaire suffit-il	2 et 13	linéaire 0,873 en test, réseau 0,967
La perte initiale	5 (lecture 6)	0,6165, sous ln 2 ≈ 0,693

Convention de citation : indice de cellule 0-based (celui de nb.cells[i]), confirmé par le glossaire de série, qui cite « 3.2 cellule 11 (implémentation NumPy) + cellule 12 (validation) » pour le couple code/lecture des indices 11 et 12.

Validation

• Markdown seul : le diff porte 42 insertions(+) et 0 deletion. Aucune cellule de code modifiée, aucune sortie touchée, aucun metadata.papermill retiré.
• Cellules d'origine intactes : sha256 de chaque cellule (JSON canonique, sort_keys=True) comparé avant/après — identique pour les 23 cellules de 3.0 et les 34 de 3.1.
• Sérialisation inchangée : le fichier est réécrit avec json.dumps(indent=1, ensure_ascii=False) + "\n", vérifié byte-identique sur un aller-retour sans modification. (L'outil NotebookHelper.save() a été écarté : il strippe les metadata.papermill de toutes les cellules, hors périmètre.)
• Sécurité tableau : 16 lignes de tableau ajoutées, chacune à exactement 4 | — la barre verticale de la notation KL est écrite ‖ (U+2016), jamais |, pour ne pas casser la table.
• Hooks pre-commit : H.3 (notebooks non exécutés), Aucun garde ne parse la source des cellules : une cellule non compilable portant une sortie traverse les 60+ checks #13326 (source compilable), source-list-newlines, gitleaks, probeAddresses, scrub papermill — tous Passed.
• prose-counts (check_prose_quantitative_claims.py --diff origin/main...HEAD) : [OK] aucun compteur quantitatif en prose.
• Aucune ré-exécution due : markdown seul (exception C.2). execution_count reste renseigné partout, 0 cellule null.

Relevé de divergences (critère 3 du body de #18209)

• Le critère 2 du pilote (« les notebooks renvoient au glossaire ») n'est implémenté dans aucun des cinq carnets : mesure sur origin/main, 0 occurrence de « glossaire » dans la source de 3.0 à 3.4. Je n'ai pas ajouté ce renvoi dans 3.0/3.1 : l'ajouter à deux carnets sur cinq créerait une convention divergente en plein pilote. Le constat est remonté ici, pas corrigé d'office.
• Périmètre du glossaire : GLOSSAIRE.md déclare couvrir 3.2/3.3/3.4 et tenir 3.0/3.1 « hors-périmètre de cette note ». Cette PR ne l'étend pas — le glossaire sort du périmètre revendiqué ici. Étendre le glossaire aux termes de 3.0/3.1 est un grain distinct, si le coordinateur le juge utile.

Hors périmètre

• Pas d'extension de GLOSSAIRE.md.
• Pas de renvoi notebooks vers glossaire (voir le relevé ci-dessus).

See #18209

🤖 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]

⚠️ 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]

✅ 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]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 2
• Code cells validated: 21
• 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	4.6s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	5.6s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	5.5s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	3.8s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.7s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb	✅ SUCCESS	22.1s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	3.5s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	12.3s

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

[jsboige]

Rouges de cette PR — deux causes mesurees, aucune reparable par la lane.

1. Exec-sequence ratchet (base vs PR) — le verdict CI est refute localement

La jambe tombe sur chacun des carnets touches (CLEAN at origin/main, is PARSE_ERROR in this PR), alors que le meme organe rejoue localement a la meme tete contre origin/main rend l'inverse :

execution_count ratchet -- base origin/main (merge-base 07593d0bde0c)
changed notebooks : 6
regressions       : 0
  CLEAN->CLEAN (les six carnets)

Mecanisme, lu dans scripts/notebook_tools/check_exec_ratchet.py : la base est lue par blob git (verdict_at_base, l.113), la tete est lue dans l'arbre de travail (verdict_at_head, l.128, Path(path).read_text(...)), le tout sous un except Exception -> PARSE_ERROR (l.201). Un arbre CI incomplet produit donc un PARSE_ERROR indiscernable d'une regression de contenu.

Deja tracke, rien a corriger de mon cote :

• exec-ratchet : « PARSE_ERROR » sur un fichier de worktree illisible -- l organe fait passer un arbre CI incomplet pour une regression de contenu #20195 — « PARSE_ERROR sur un fichier de worktree illisible : l'organe fait passer un arbre CI incomplet pour une regression de contenu »
• Fix(ci,#20174): exec-sequence ratchet -- distinguer MISSING de PARSE_ERROR (arbre ampute vs carnet casse) #20202 — « distinguer MISSING de PARSE_ERROR (arbre ampute vs carnet casse) », parent fix(ci): le volume _work epingle d'un slot persistant derive -- 9 363 fichiers sales font passer le checkout de 2 s a 12 s #20174

Le rouge est partage : mesure aussi sur #20231.

cell-source-parses — 0 finding localement, a la meme tete

--- scanned: 1 notebook(s), findings: 0   (3.0-Theorie-Information.ipynb)
--- scanned: 1 notebook(s), findings: 0   (3.1-Retropropagation.ipynb)

Le hook pre-commit equivalent (#13326) est passe au commit sur ces deux carnets. Kernel drift guard porte la meme signature d'arbre ampute (« Path 'MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Lean/ANALYSE/...' not uptodate; will not remove from working tree » — des carnets d'une autre serie).

Ce que je fais : rien a corriger cote contenu — le geste est dans l'organe, pas dans la lane. La candidate reste en attente de ces jambes ; je poursuis ma file. Pas de update-branch : une fusion content-free perimerait les dossiers exact-head sans rien lever.

See #20195 · #20202

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-ai-01:CoursIA-2
pr: 20237
head: a670fda
complete: true
body: read
comments-reviewed: 8
reviews-reviewed: 0
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: 860e4cb5358a02cae3eb5337dcdbac99500c4a0f1f43dcb86bfc62f8b7621dad
diff-files: 2
diff-additions: 42
diff-deletions: 0
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 20237
organ-rc: 0
[/ADJOINT PREFLIGHT]

Lecture tierce a la tete a670fda. Cloture du reliquat du pilote #18209 (3.0/3.1 restaient sans dispositif contre-sens, mesure po-2024 relayee au body).

Verifications :

• nature du diff : cellules markdown AJOUTEES (une par carnet, plus reprises mineures) — 0 cellule code touchee, 0 output/execution_count change : exception C.2 valide, +42/-0 coherent ;
• forme : la table 6 lignes reproduit le dispositif des carnets-modeles 3.2/3.3/3.4 (titre, chapeau, colonnes, cloture) ;
• ancrage des valeurs mesurees, echantillonne : 1.286e-11 (verification gradient), 1.11e-16 (loss initiale identique), 0.000000e+00 (gradient nul a poids nuls) — 3/3 presents dans les sorties commitees du carnet 3.1 a la tete ; les lignes citent des numeros de cellule avec valeurs, conforme au corps.

Checks : 95/95 latest-wins verts. B.0 rc=0 (8 commentaires, 0 review). MED/notebook-python, prev DEEP #19876 — G-VAR coherent.

[myia-ai-01]

Relue a la tete a670fdaa9a par le coordinateur, sur dossier tiers de myia-ai-01:CoursIA-2.

Deux cellules markdown ajoutees (tables de contre-sens en 3.0 et 3.1), sur la forme deja posee par #18712 en 3.2-3.4. L'avis automatique « Prose/output review needed » est non bloquant ; j'ai verifie moi-meme que chaque valeur citee par les douze lignes figure dans la sortie de la cellule nommee : en 3.0, 0.4980 / 0.8270 / 11.30165 (cellule 5), 0.882 / 0.393 (cellule 9), 4.533 / 4.009 / 0.525 (cellule 12), 1.7047 / 0.1424 (cellule 13) ; en 3.1, 1.286e-11 (cellule 10), 1.11e-16 / 2.78e-17 (cellule 18), 0.000000e+00 (cellule 23). Aucune cellule de code modifiee.