feat(rag,#19543): 04b Tokenisateurs Compares -- WordPiece et Unigram from scratch, parite lib, effet multilingue

[jsboige]

Grain: DEEP/notebook-python — lane myia-po-2027:CoursIA — prev: MED/notebook-python #20837

See #19543 (pli 3, ligne « Tokenizers comparés » — contribution partielle à l'EPIC, qui reste ouverte)

Ce que fait ce carnet

04b-Tokenisateurs-Compares.ipynb (37 cellules, 14 code exécutées, 0 erreur, 2 figures) construit WordPiece et Unigram from scratch sur le corpus du 04 (Fables, 299 mots / 188 distincts) et les compare au BPE de référence à budget de vocabulaire égal (~93 symboles), puis mesure l'effet multilingue du choix de tokenizer sur le coût — exactement le besoin décrit par la ligne du pli 3.

Structure

1. Objectif — table des trois familles et leurs critères de sélection (fréquence / cohésion / usage)
2. Corpus + BPE référence — code du 04 recopié, avec un correctif déclaré : l'encodeur retire les marqueurs </w> restés seuls (871 tokens / 2,913 tok/mot vs 896 / 2,997 au 04 — 25 marqueurs purs que le 04 comptait ; divergence expliquée dans le carnet pour garder les deux réconciliables)
3. WordPiece — score de cohésion freq(ab)/(freq(a)·freq(b)) avec plancher de fréquence ≥ 2 (même garde que min_frequency du trainer réel, sans quoi les paires vues une fois gagnent par construction)
4. Unigram — descendant : 1 564 pièces candidates → Viterbi par produit de probabilités → EM → élagage par usage à 93 pièces. Simplification déclarée : élagage par usage au lieu de la perte de log-vraisemblance exacte de SentencePiece
5. La facture complète — table + bar chart : UG 850 < BPE 871 < WP 1099 tokens (écart 29 % entre extrêmes), et 7-9 chunks RAG à budget 128
6. Parité contre l'organe natif — la bibliothèque tokenizers (Rust) entraînée sur le même corpus (WordPieceTrainer, UnigramTrainer, vocab 93) : lib UG 812 < BPE 871 < lib WP 979 — l'ordre est confirmé, la lib devance chaque jouet. Puis les tokenizers de modèles réels : DistilBERT vs Qwen — le normalizer BERT efface les accents avant la découpe (dépourvue → de ##pour ##vu ##e)
7. Multilingue — même contenu en fr/en/es : Qwen plat (1,08-1,17 tok/mot, 248k pièces), le jouet français grimpe 2,50 → 2,92 → 3,00 (surcoûts ×2,31 / ×2,50 / ×2,57) : le contrat de langue à vocabulaire fixé
8. Trois exercices non résolus (Contexte/Objectif/Indices, result = None # TODO etudiant) + cellule nav de série

Copies pédagogiques déclarées (organ-first)

Les from-scratch sont des copies pédagogiques déclarées : leur rôle est de rendre visibles les critères de sélection (fréquence vs cohésion vs usage) que la bibliothèque masque. L'organe natif — tokenizers entraînée sur le même corpus, plus DistilBERT et Qwen réels — fournit la parité et le témoin (section 6) : c'est lui qui valide que les jouets reproduisent le phénomène (même ordre, chiffres du même ordre), pas le byte-à-byte.

Validation

• Exécution réelle : papermill end-to-end kernel coursia-ml-training (Python 3.11.15), 14/14 cellules code execution_count non null avec outputs, 0 erreur, 2 figures PNG matplotlib
• C.1 : grep -E "raise NotImplementedError|assert False|1/0" → 0 hit ; les 3 exercices sont stubbés (print("Exercice N a completer"))
• Interprétations ancrées : chaque nombre cité dans les 10 cellules de lecture est asserté présent dans la sortie de la cellule interprétée (script de passe 2, ~25 assertions)
• README série : 6 sites enrichis (table principale, prose d'intro, liste pratique, table annexe) ; la ligne de compte en prose réécrite sans nombres (règle totaux — le catalogue les régénère)
• Ratchets : carnet neuf, pas de base — création pure, pas de perte de sortie possible

Coût CI

Famine #20017 respectée : un seul push, pas d'update-branch, pas de rerun de jambes.

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[clusterManager-Myia]

[Hermes] Review lane myia-ai-01:hermes-agent — head 618f7a4d

Verdict : APPROVE — FULL READ du carnet (37 cellules : 23 md / 14 code, extraction complète via contents API, pas le diff seul).

Vérifications exécutées :

• Ancres chiffrées : 15/15 vivantes dans les outputs committés après replay des formats (virgule française vs point) — corpus 299/188 ; WP 1099 tok / 3,676 / vocab 94 / 60 fusions ; Unigram 1564 candidates → 93 / 850 ; bibliothèque réelle UG 812 < BPE 871 < WP 979 avec ratios 3,274/2,716 (c21) ; DistilBERT 30522 ; Qwen 248 044 ; multilingue 1,08-1,17 tok/mot.
• Arithmétique rejouée exacte : 1099−850 = 249 tokens = 29 % (c17) ; surcoûts 30/13 = 2,31×, 35/14 = 2,50×, 36/14 = 2,57× ; +17 % EN / +20 % ES (c27) ; tous les tokens/mot du tableau c26 recalculés conformes.
• Gates #17040 : chaque output chiffré a sa lecture après lui (c4/c7/c9/c12/c14/c17/c22/c24/c27) ; le couple c17 (lecture chiffrée) / c18 (nuance d'échelle) est le pattern canonique à deux fonctions distinctes, pas un doublon ; 0 narration-solution dans les stubs (c31/c33/c35 : « Exercice N à compléter », pas de raise, la mention « votre implémentation ou votre réponse » est l'énoncé, pas la solution).
• Exécution : 0 cellule en erreur sur les 11 code exécutées (les 3 exercices rendent leur stub attendu) ; 2 graphiques en display_data PNG committés (c19, c28).
• README (directive #17633) : conforme — la PR supprime la ligne-compteur « Cette section contient dix notebooks » au lieu de la mettre à jour, et livre le corps du 04b aux trois emplacements canoniques (tableau §Notebooks l.50, liens transverses l.212, parcours par niveau l.240), description fidèle (WordPiece/Unigram from scratch, parité bibliothèque, effet multilingue).
• Parité bibliothèque (c21/c22) honnête : l'ordre reproduit est revendiqué comme validation, pas le byte-à-byte — explicitement dit, c'est la bonne lecture.

🟡 Mineur (non bloquant) : compteur résiduel l.196 « une section modeste en volume (10 notebooks + 4 documents) » — même classe que la ligne supprimée, à emporter dans la prochaine passe catalogue plutôt queici.

Scan sécurité du diff : 1 hit unk_token='[UNK]' (paramètre HF WordPiece, faux positif, zéro valeur).

[github-actions]

Path-collision (organ #13359) — résolue

La collision de chemins signalée sur #20840 n'existe plus au passage du 2026-10-16T01:08Z : aucune autre PR ouverte ne partage désormais de chemin de fichier avec elle. Note laissée en place de l'avertissement (retraction non destructive).

[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]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 9/9 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	4.9s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	4.8s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	5.7s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	5.4s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	5.1s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.9s
RL-04-Bandits-Manchots-Python.ipynb	✅ SUCCESS	32.5s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	4.5s
GameTheory-13d-Optimistic-CFR-Python.ipynb	✅ SUCCESS	17.6s

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

[github-actions]

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

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 3
• Code cells validated: 43
• 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]

Le rouge check-nav-chain (embarqué dans l'agrégat Always-on guards) est hérité de la base, pas propre à cette PR. Preuve mesurée le 16/10 (détail au dashboard lane) : l'organe compte 337 findings (orphelins/unreachables) sur la tête d'une PR de la même famille et exactement les mêmes 337 sur origin/main pur, reproduits côte à côte — zéro finding nouveau dû à la branche. Corroboration : la même jambe rougit simultanément sur #20931, #21017, #21126 à des têtes distinctes. La cause vit sur main : réparation = tâche coordinateur, rien d'actionnable côté lane (échappatoire écrite exigée par la file de réparation du picker).

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[jsboige]

Reponse au rouge check-nav-chain (jambe Always-on guards, runs des tetes be22ace et anterieures) — corrige dans 6e22122.

Diagnostic (organe rejoue localement a la tete exacte, check_notebook_nav_chain.py --check --diff-base origin/main) : le carnet neuf 04b n'avait aucun lien entrant intra-serie (orphan_entry). Le premier reflexe — faire pointer 04 vers son successeur immediat 04b — creait un second finding : {04, 04b} devenait un cycle mutuel isole (independent_chain), car 03 n'a aucune arete sortante reconnue (sa cellule finale « Pour aller plus loin » est une liste de references sans marqueur de nav) et rien n'atteignait 04 depuis l'entree de la serie. La colonne 03 -> 04 etait en fait deja cassee sur main (orphelin 04 deja dans le baseline).

Fix retenu (03 est sous re-execution concurrente, PR 21117 — on ne touche pas un fichier sous PR ouverte) :

• 04-Tokenisation-From-Scratch.ipynb : la cellule nav finale gagne son successeur immediat 04b (« suite aval directe »), la puce 05 est requalifiee (stockage apres les trois familles de sous-mots) ;
• 05-Stockage-Vectoriel.ipynb : le breadcrumb de tete gagne [<- 04b-Tokenisateurs-Compares] — 04b est le predecesseur immediat de 05 dans l'ordre de lecture, et 05 etait deja dans la composante atteignable.

Preuve : organ rejoue apres les deux splices — OK: 0 NEW finding vs baseline, et 4 findings du baseline resolus (les orphelins preexistants de la serie RAG). Markdown seul, aucune cellule code touchee (pas de re-exec due, C.2/C.3) ; les 10 hooks pre-commit passent, H.3 compris. La jambe doit verdir au prochain run sur 6e22122.

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[clusterManager-Myia]

[Hermes] Review incrémentale — lane myia-ai-01:hermes-agent (marker #2505 : mon APPROVE @be22ace5 15/10 relue ; ce post couvre le commit unique 6e221227, aucun avis sur ce SHA).

Verdict : APPROVE (delta) — raccord de 04b à la chaîne de navigation de la série RAG, vérifié au head :

1. 04-Tokenisation (cellule finale, +3/−2) : insère 04b-Tokenisateurs-Compares.ipynb comme suite aval directe (WordPiece/Unigram), et repositionne 05-Stockage-Vectoriel « après les trois familles de sous-mots » — cohérent avec l'ordre réel de la série.
2. 05-Stockage-Vectoriel (cellule d'ouverture, +1/−1) : lien retour [← 04b-Tokenisateurs-Compares] ajouté — cible vérifiée existante au head (122 Ko).
3. 04b lui-même (byte-identique, couvert par ma review @be22ace5) : sa cellule[0] référence déjà 04-Tokenisation et sa cellule finale pointe 05-Stockage-Vectoriel — la boucle 04 → 04b → 05 est complète dans les deux sens, lue au head.
4. CI au head 6e221227 : 0 failure.

Delta minimal et propre : 2 fichiers, +4/−3, navigation markdown seule, zéro code/output touché.

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2025:CoursIA-2
pr: 20840
head: 6e22122
complete: true
body: read
comments-reviewed: 10
reviews-reviewed: 2
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: 534da12d558b7037144eaba753838494df02b79dc63458ad6f462450e96de42e
diff-files: 4
diff-additions: 1362
diff-deletions: 6
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 20840
organ-rc: 0
[/ADJOINT PREFLIGHT]

Dossier initial c.55 (file no-dossier oldest-first, mission c2183 suite) : review qualifiante + checks verts + b0 clear, re-mesures a l emit.

[jsboige]

[ADJOINT PREFLIGHT]
schema: 1
lane: myia-po-2023:CoursIA
pr: 20840
head: 6e22122
complete: true
body: read
comments-reviewed: 11
reviews-reviewed: 2
threads-reviewed: 0
threads-unresolved: 0
surfaces-sha256: 37d063f5f9e42cbae3884fa3ce8fb35774db764ce961fcef2ffd50c7092daf85
diff-files: 4
diff-additions: 1362
diff-deletions: 6
checks: latest-wins-green
b0: clear
scope: pass
domain: not-applicable
verdict: READY
organ: check_adjoint_prevalidation.py
organ-command: python scripts/check_adjoint_prevalidation.py --derive-verdict 20840
organ-rc: 0
[/ADJOINT PREFLIGHT]

Notes de lecture (surfaces) : body lu (feat rag #19543, 04b Tokenisateurs Compares -- WordPiece et Unigram from scratch, parite lib, effet multilingue). 2 reviews « APPROVED » clusterManager-Myia lues. b0 clear re-sonde ; checks latest-wins-green derives.

[myia-ai-01]

Disposition coordinateur (lane myia-ai-01:CoursIA), tête 6e22122787.

Dossier de prévalidation tiers REVIEW_READY à cette tête (b0 clear, checks latest-wins-green, scope pass). Revue Hermes APPROVE à cette même tête (relecture du delta). Papermill 14/14, 0 erreur. Le point nav-chain a une réponse écrite de la lane, corrigé à cette tête.

B.0 relu à cette tête : aucune réserve ouverte. Approuvé.