diff --git a/MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/README.md b/MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/README.md
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@@ -150,7 +150,7 @@ Chaque série se présente en trois temps : ce qu'elle apprend, son **parcours l
 - **Parcours léger** — 1 à 6, les fondations : installation, types dépendants, propositions et preuves (Curry-Howard), quantificateurs, mode tactique, Mathlib4. Puis 7 à 10, la preuve à l'ère des LLMs : intégration LLM, preuve agentique, orchestration multi-agents, LeanDojo.
 - **Chapitres thématiques** — à partir de 11, chaque numéro ouvre un chapitre qui suppose les fondations et se choisit selon son intérêt : réseaux de neurones vérifiés (11), théorème de sensibilité de Huang (12), contextualité de Kochen-Specker (13), hommages à Grothendieck (15) et à Conway (16), théorie des nœuds (17), puis les digestions de résultats récents (Sendov, *Analysis I* de Tao, PFR, détection MIMO, problème inverse de Galois pour M₂₃…).
 - **Pour approfondir** — les lettres sont surtout des **compagnons** : un compagnon Lean natif (`-Native`, kernel Lean) qui prouve ce que le notebook principal raconte, ou un compagnon Python qui l'illustre. Les preuves vivent dans des **lakes** (`sensitivity_lean`, `conway_lean`, `knot_lean`, `grothendieck_lean`, `galois_lean`…).
-- **Sous-série** — [Serre100](Lean/Serre100/README.md) a sa propre numérotation et son lake `serre100_lean`. Un notebook d'escalier dans le parcours principal la présentera et y renverra (#17789). Ce modèle doit ensuite servir aux familles de chapitres les plus denses, comme Conway et Grothendieck.
+- **Sous-série** — [Serre100](Lean/Serre100/README.md) a sa propre numérotation et son lake `serre100_lean`. Le notebook d'escalier du parcours principal la présente et y renvoie ([Lean-37-Capstone-Serre100](Lean/Lean-37-Capstone-Serre100.ipynb), #17789). Ce modèle doit ensuite servir aux familles de chapitres les plus denses, comme Conway et Grothendieck.
 - [README de la série Lean](Lean/README.md)
 
 ### SMT / Z3 — décider sous contraintes