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Pas un chatbot. Un moteur de cours.
Un chatbot répond tour par tour et oublie la forme de ce que tu apprends. Ignia fait l'inverse : il transforme ton objectif en cours structuré : un plan, une carte des concepts, des leçons, des exercices. Il l'enseigne ensuite en sessions planifiées et le remodèle selon tes résultats. Chaque changement de ton cours a une cause traçable : une chose que tu as éditée, ton objectif, ou ta performance.
Trois façons de modifier ton cours.
Un même élément, disons une leçon, peut changer par plusieurs de ces voies. Ce sont des types de changement différents, avec des garanties différentes.
Tu le façonnes
Édition directe.
Édite le brief, le plan, une leçon, la carte des concepts, tes sources, le calendrier. Ta version fait autorité : l'app la garde et l'intègre à ce qu'elle génère ensuite.
L'IA rédige
Génération & révision.
À partir de ton objectif et de tes sources, l'IA écrit le plan, les leçons, la carte et les exercices. Demande une révision : elle réécrit en place, en gardant ce qui marche au lieu de repartir de zéro.
Le moteur adapte
Planification, sans deviner.
Un planificateur transforme ton plan en sessions. Un moteur de répétition espacée suit ce que tu retiens et fait revenir un concept avant que tu l'oublies. Ça, c'est du calcul, pas une intuition d'IA.
La boucle, de bout en bout.
Ton objectif amorce un cours ; le cours devient des sessions ; tes réponses nourrissent un moteur qui décide de ce qui revient, et quand.
- 1
Ton objectif → un plan. Tu décris ce que tu veux apprendre. L'IA le lit (avec tes sources) et rédige un plan de cours et une carte des concepts et de leurs dépendances.
- 2
Plan → sessions. Un planificateur déterministe, pas l'IA, découpe le plan en sessions planifiées les jours choisis, et liste les concepts enseignés dans chacune.
- 3
Session → exercices. Pour chaque session, le moteur choisit les bons concepts (nouveau matériel + révisions bientôt dues) et l'IA écrit des exercices calibrés sur ton niveau pour chacun.
- 4
Tes réponses → adaptation. Ta performance met à jour un modèle de rétention par concept. Il nourrit trois choses : ce que les sessions futures révisent, quand un concept redevient dû, et quelles leçons l'app propose de réviser.
Tu gardes la main.
Rien n'est une boîte noire intouchable. Tu peux éditer le plan et les leçons à la main, demander une révision ciblée, corriger la carte des concepts, ou changer une note, et l'app traite ta correction comme la vérité. Là où l'app s'adapte seule (planifier les révisions), elle le fait à partir de ta performance, pas d'un modèle opaque de toi.
Sous le capot.
Tu veux la carte complète : chaque objet, chaque mécanisme, et exactement quel contexte chaque génération lit ? Voir la documentation technique.