Les briques qui transforment une photo de copie en une proposition de correction sourcée et auditable : du token OCR à la hash-chain.
OCR / HTR (reconnaissance de texte)
Comment Laura reconnaît-elle le texte manuscrit ?
L’OCR (pour l’écriture manuscrite : HTR) convertit le contenu d’une image en texte. Laura fait tourner plusieurs moteurs de reconnaissance en parallèle (les voies locales d’abord, un repli cloud seulement avec consentement) et les compare, au lieu de se fier à un seul moteur. Le résultat est de la preuve, pas une vérité posée.
Les modèles concrets peuvent changer ; le glossaire décrit volontairement le principe multi-moteurs.
Voir aussi : Tokens (tokens OCR), Cascade de confiance (4 niveaux), Evidence Layer
Tokens (tokens OCR)
Qu’est-ce qu’un token OCR ?
Un token est la représentation par mot du résultat de reconnaissance : le texte reconnu plus sa position dans l’image (bounding box), sa confiance et sa classe de confiance. Les tokens sont la plus petite unité sur laquelle Laura accroche preuves, propositions et décisions.
Voir aussi : OCR / HTR (reconnaissance de texte), Classe de confiance
Cascade de confiance (4 niveaux)
Comment Laura décide-t-elle si une IA cloud est nécessaire ?
La cascade de confiance fonctionne en quatre niveaux : d'abord deux moteurs de reconnaissance locaux et gratuits s'exécutent et comparent leur résultat. S'ils s'accordent avec assez de certitude, la copie est terminée gratuitement et en local. Seuls les endroits litigieux passent par deux processus cloud indépendants, puis sont de nouveau comparés. Ce qui reste incertain n'est pas deviné, mais soumis à l'enseignant.
Gratuit et local d'abord, le cloud seulement pour les rares cas douteux, et seulement si l'école l'autorise.
Voir aussi : Classe de confiance, Feu de confiance
Assessment Object Model (AOM)
Qu’est-ce que l’Assessment Object Model ?
L’AOM est le modèle de données générique de Laura : Assessment → Submission → Evidence → Proposal → Decision → Output. Il n’est volontairement pas spécifique à l’allemand, pour que d’autres matières puissent s’y rattacher. C’est le plan le long duquel chaque tâche est traitée et documentée étape par étape.
Voir aussi : Submission (copie rendue), Proposition (Proposal)
Submission (copie rendue)
Qu’est-ce qu’une submission ?
Une submission est la copie d’exactement une ou un élève pour un assessment : le deuxième niveau du modèle de données. C’est à elle que sont rattachés les tokens reconnus, les propositions et les décisions de cette seule copie.
Voir aussi : Assessment Object Model (AOM)
Justificatif d'une décision
Que conserve Laura au sujet d'une décision d'enseignant ?
Pour chaque décision, Laura conserve plusieurs couches : l'endroit dans la copie, le texte reconnu par la machine, le texte confirmé par l'enseignant, l'évaluation de confiance et le type de décision, plus les données de preuve nécessaires. On peut ainsi retracer précisément, plus tard, sur quoi repose une note et qui l'a prise. Rien n'est laissé à la mémoire ou au hasard.
Chaque décision reste entièrement documentée et reconstituable.
Voir aussi : Type de décision, Trace vérifiable
Type de décision
Quels types de décisions existe-t-il ?
Chaque geste que tu fais reçoit une étiquette claire : accepter, corriger soi-même, illisible, ne fait pas partie ou à revoir plus tard. Cette étiquette dit à Laura exactement ce que tu as fait de sa proposition. Et c'est l'aiguillage de l'apprentissage : seules certaines décisions conscientes peuvent modifier l'image que Laura se fait d'une écriture, un simple clic de validation, non.
Ainsi Laura n'apprend que de ce que l'enseignant a réellement confirmé.
Voir aussi : Correction manuelle (Edit), Protection contre le mauvais apprentissage
Correction manuelle (Edit)
Que se passe-t-il quand je corrige moi-même une proposition ?
Il arrive que Laura lise un mot de travers. Tu saisis alors simplement la bonne version, et c'est réglé. Cette seule fois suffit : Laura enregistre ta correction et la garde en tête lorsque la même écriture réapparaît. Il faut juste qu'il y ait vraiment quelque chose, d'un champ vide elle n'apprend rien. Ainsi elle ne s'améliore que là où tu es intervenu en toute conscience.
Voir aussi : Type de décision, Apprentissage de l'écriture (reconnaissance adaptative)
Décision « illisible »
Comment marque-t-on un endroit comme illisible ?
Avec la décision « illisible », l’enseignant marque un token comme non lisible. Un texte corrigé est alors exclu ; la décision entre comme signal négatif dans le profil d’écriture. « Non lisible » reste ainsi honnêtement tel quel, au lieu d’être deviné.
Voir aussi : Type de décision
Décision « non pertinent »
Que signifie « non pertinent » pour un token ?
« Non pertinent » désigne les tokens qui ne doivent pas entrer dans le profil d’écriture : par exemple des dessins, des chiffres ou des caractères spéciaux. Laura n’apprend ainsi que de vrai texte manuscrit et non d’artefacts qui n’apportent rien à la reconnaissance de l’écriture.
Voir aussi : Type de décision
Escalade (escalate)
Que se passe-t-il lors d’une escalade ?
Lors d’une escalade, l’enseignant transmet une décision de conflit à la direction de l’école. Un méta-événement est créé sans mise à jour du profil d’écriture, et une justification est obligatoire. L’escalade est l’une des voies réglées lorsqu’un conflit ne peut pas être résolu sur place.
Voir aussi : Résolution de conflit, Justification (rationale)
Stratégie merge-edit
Comment Laura résout-elle deux états de correction contradictoires ?
Avec la stratégie merge-edit, l’enseignant tape un nouveau texte final qui remplace les deux états contradictoires. Il en résulte une nouvelle décision de modification. Aucun état n’est écrasé en silence : l’enseignant fixe délibérément le texte qui fait foi.
Voir aussi : Résolution de conflit, Correction manuelle (Edit)
Résolution de conflit
Que se passe-t-il si la même copie a été corrigée sur deux appareils ?
Laura n’écrase rien en silence, mais demande à l’enseignant quel état fait foi. Il existe des stratégies réglées : garder l’état local, garder l’état serveur, fusionner ou escalader. La résolution reste ainsi une décision délibérée, avec une trace.
Voir aussi : Stratégie merge-edit, Escalade (escalate), File d'attente hors ligne
Chaîne inviolable
Comment Laura garantit-elle que les décisions ne sont pas modifiées après coup ?
Toutes les entrées du journal d'une copie sont reliées entre elles comme les maillons d'une chaîne : chaque entrée porte une empreinte numérique de la précédente. Si quelqu'un modifiait une entrée après coup, l'empreinte ne correspondrait plus et la chaîne se romprait visiblement. On voit donc aussitôt si l'historique des décisions a été manipulé.
Comme un sceau qui se déchire à la moindre tentative d'ouverture.
Voir aussi : Journal inaltérable, GENESIS-Hash, État d’intégrité
Journal inaltérable
Qu'est-ce qu'un journal inaltérable ?
Un journal inaltérable est un registre auquel on ne peut qu'ajouter ; modifier ou supprimer est exclu. Chaque décision de correction y est consignée comme un tampon dans un carnet de bord, impossible à effacer après coup. L'historique reste ainsi honnête et complet, même des semaines plus tard. Ce qui est inscrit y reste, tel quel.
Comme un carnet de bord : les entrées s'ajoutent, mais ne disparaissent jamais.
Voir aussi : Trace vérifiable, Chaîne inviolable
Trace vérifiable
Qu'est-ce qui est traçable au fil d'une note ?
La trace est la chaîne continue de toutes les décisions, avec l'heure, la personne agissante, l'empreinte et la justification. Pour chaque note, on peut retracer qui l'a attribuée, quand et pour quelles raisons. Rien ne se passe de façon anonyme ou dans l'ombre ; chaque étape est attribuable. C'est ce qui rend une note défendable, tant devant les parents que la direction.
Qui, quand, pourquoi : lisible pour chaque note.
Voir aussi : Journal inaltérable, Chaîne inviolable
GENESIS-Hash
Qu’est-ce que le GENESIS-Hash ?
Le GENESIS-Hash est la valeur de départ fixe d’une hash-chain par submission : le « hash précédent » de la toute première entrée. S’il manque, la chaîne n’est pas proprement amorcée ; sa constance rend le début de chaque chaîne d’audit vérifiable sans ambiguïté.
Voir aussi : Chaîne inviolable, État d’intégrité
État d’intégrité
Comment Laura montre-t-elle qu’une chaîne d’audit est intacte ?
L’état d’intégrité résume si la chaîne d’audit d’une submission est valide ou là où elle serait endommagée : par ex. rupture de hash, début manquant, entrée orpheline, identifiant en double ou quarantaine. On peut ainsi savoir de façon machine si l’on peut faire confiance aux données.
Voir aussi : Chaîne inviolable, GENESIS-Hash
File d'attente hors ligne
Que deviennent les décisions quand il n'y a pas de réseau ?
La file d'attente hors ligne est une petite file directement dans le navigateur : si le réseau tombe, les décisions y sont stockées et renvoyées automatiquement dès la prochaine connexion. L'enseignant peut ainsi continuer à travailler dans le train ou dans une cave sans signal, sans qu'une seule décision se perde en chemin.
Comme une boîte d'envoi qui attend le retour de la connexion.
Voir aussi : Idempotence, Résolution de conflit
Idempotence
Qu’est-ce qui empêche les entrées en double lors du renvoi ?
L’idempotence signifie : si la même décision est envoyée plusieurs fois avec le même identifiant, par exemple après une coupure de connexion, il n’en résulte malgré tout qu’une seule entrée. Un index unique empêche les doublons, si bien que les répétitions sont sûres.
Voir aussi : File d'attente hors ligne
Diff de mots (LCS)
Comment Laura montre-t-elle ce qui a changé entre deux états ?
Le diff de mots utilise l’algorithme de la plus longue sous-séquence commune (LCS) pour rendre visibles, par un code couleur, les mots ajoutés et supprimés. Dans la vue de conflit, l’enseignant voit ainsi d’un coup d’œil en quoi deux états de correction diffèrent.
Voir aussi : Résolution de conflit
Une source unique de vérité
Pourquoi deux endroits de Laura ne se contredisent-ils jamais ?
Derrière Laura se trouve le principe d'une source unique de vérité : chaque type de donnée est défini une seule fois, de façon centrale, et tout le reste en découle. Ainsi, aucune copie contradictoire ne peut apparaître ni diverger avec le temps. Ce qui est défini correctement une fois vaut partout de la même façon, un lieu de vérité plutôt que de multiples fiches légèrement différentes.
Structure en miroir
Qu'est-ce qu'une structure en miroir ?
Une structure en miroir est une organisation qui se présente de la même manière à deux endroits : d'une part comme un chemin dans l'interface web, d'autre part comme un classement dans l'arborescence de fichiers. Les deux reflètent la même hiérarchie, de sorte que la navigation et le classement se correspondent. On s'y retrouve dans l'usage aussi bien que dans le rangement.
Apprentissage de l'écriture (reconnaissance adaptative)
Comment Laura s'améliore-t-elle sur une écriture qu'elle connaît ?
Plus Laura voit l'écriture d'un enfant, mieux elle la déchiffre. Pour chaque élève, elle se construit peu à peu un flair : quelles lettres cet enfant trace à sa manière, là où tu corriges habituellement. Ce flair ne se nourrit que de tes décisions conscientes, jamais de suppositions non confirmées de sa part. Expliqué une fois, c'est acquis.
Dans l'idéal, une particularité ne doit être corrigée qu'une seule fois.
Voir aussi : Mémoire des écritures (WriterAtlas), Profil de scripteur, Protection contre le mauvais apprentissage, Correction manuelle (Edit)
Protection contre le mauvais apprentissage
Qu'est-ce qui protège le savoir sur l'écriture d'un mauvais apprentissage ?
Pour que Laura ne prenne pas de mauvaises habitudes, il y a un videur à l'entrée de l'apprentissage. Il ne laisse passer que des signaux propres : tes vraies décisions conscientes. Une proposition que personne n'a vérifiée, ou deux indications contradictoires, n'entrent pas. Ainsi ce que Laura retient d'une écriture reste toujours bâti sur ce que tu as réellement confirmé, et ne se dilue pas avec le temps.
Voir aussi : Apprentissage de l'écriture (reconnaissance adaptative), Type de décision, Mémoire des écritures (WriterAtlas)
Mémoire des écritures (WriterAtlas)
Que retient la mémoire des écritures ?
Le WriterAtlas est la mémoire de Laura pour les écritures : pour chaque enfant, il note quelles lettres il confond volontiers, quelles corrections reviennent sans cesse chez lui et à quel point Laura se sent déjà sûre de cette écriture. Il ne se remplit que de tes décisions conscientes. C'est pourquoi, dans l'idéal, il suffit d'expliquer une particularité une seule fois, ensuite Laura la reconnaît d'elle-même.
Voir aussi : Profil de scripteur, Apprentissage de l'écriture (reconnaissance adaptative), Protection contre le mauvais apprentissage
Profil de scripteur
Qu'est-ce qu'un profil de scripteur ?
Le profil de scripteur est la page de la mémoire des écritures qui appartient à un seul enfant : les particularités de son écriture, dont Laura tire une reconnaissance juste. Il ne grandit que de ce que tu décides consciemment, jamais de suppositions silencieuses. Ce qui a été appris une fois est conservé proprement et réappliqué de lui-même au prochain devoir du même enfant.
Voir aussi : Mémoire des écritures (WriterAtlas), Apprentissage de l'écriture (reconnaissance adaptative)
Refonte technique en douceur
Laura est-elle refondue en arrière-plan sans que la correction en pâtisse ?
Oui, et volontairement, pas à pas. Le moteur de correction éprouvé, déjà testé sur de vraies copies, est transféré peu à peu vers une structure plus propre et durable. Tant que ce déménagement n'est pas achevé, la version éprouvée reste la référence. Il s'agit donc d'un déplacement contrôlé plutôt que d'un basculement risqué en une seule fois.
Un déménagement sans fermer boutique : on n'emménage que lorsque le nouveau logement tient vraiment debout.
Utilisable directement dans le navigateur
Dois-je installer quelque chose pour utiliser Laura ?
Non. Laura fonctionne directement dans le navigateur web : sans installation, sans entretien de mises à jour, sans programme supplémentaire sur l'ordinateur de l'école. Il suffit d'ouvrir la page et de commencer. L'usage reste ainsi simple et rapide, et Laura se comporte de la même manière, prévisible, sur tout appareil, que ce soit le portable à la maison ou le poste en salle des profs.
Aucun téléchargement, aucun rendez-vous avec le service informatique : on ouvre la page et on commence.
Métadonnées de validation XMP
À quoi reconnaît-on qu’un PDF a été validé par l’enseignant ?
Les PDF exportés par Laura portent un champ de métadonnées XMP qui marque la validation de l’enseignant, une fois la confirmation finale faite. On peut ainsi vérifier de façon machine qu’un document a suivi tout le parcours de validation et n’est pas un état intermédiaire.
Voir aussi : No-Surprises-PDF
Overlay de correction en ligne
Comment les corrections apparaissent-elles sur l’original numérisé ?
L’overlay en ligne place les signes de correction directement sur l’original numérisé, ancrés à la position du mot concerné (bounding box). En mode ajustement, l’enseignant peut déplacer les marqueurs, pour que la correction se pose exactement au bon endroit.
Voir aussi : Signes de correction, Tokens (tokens OCR)
