Chaque technique n'avait que 3 a 7 utterances par locale (moyenne ~3.8),
un desequilibre reel entre classes qui contribue directement a des
classifications confiantes mais fausses sur une formulation jamais vue
(constate concretement dans la PR precedente : une phrase inedite pour
melt classee comme caramelize avec une confiance elevee).
Porte chaque technique a exactement 20 utterances par locale (fr et en) :
- Les utterances existantes sont conservees telles quelles, jamais
reecrites.
- Le complement vient d'augment_utterances.py (nouveau script maintainer,
reutilisable pour une future technique sous-alimentee) : enveloppe
chaque utterance deja a l'imperatif/infinitif dans une tournure modale
grammaticalement valide (il faut/veillez a/make sure to...) plutot que
de dupliquer ou d'inventer du texte generique - vraie diversite de
surface, vocabulaire distinctif de la technique intact.
- tests/test_training_data_balance.py fait respecter l'invariant en CI
(20 minimum, meme nombre fr/en) pour toute future modification.
_TRAINING_ITERATIONS recalibre de 25 a 10 (locale_pipeline.py) pour
compenser les ~2.6x d'exemples par epoque : temps d'entrainement mesure
quasi identique a avant (~687s fr+en combines contre ~670s), confiance
egale ou meilleure sur les cas deja suivis (simmer 0.31 -> 0.48).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Nicolas
0dadadfa24