L'apprentissage qui s'adapte.L'enseignement qui s'étend.
Questionnaires adaptatifs, répétition espacée, un tuteur IA qui lit le profil de chaque étudiant et un tableau de bord enseignant avec analytique de cohorte. Un seul LMS pour tout ce dont une salle de classe a besoin.
En pilote fermé avec des institutions québécoises.
Secondaire, collégial, universitaire et formation continue. Même plateforme, différentes formes.
Un seul LMS. Trois choses qu'il fait bien.
Un moteur d'apprentissage adaptatif, un tableau de bord enseignant et un déploiement prêt pour l'entreprise — conçus pour fonctionner ensemble, pas rapportés.
Moteur d'apprentissage adaptatif.
Modélise individuellement la connaissance de chaque étudiant.
- Moteur de questionnaire adaptatifPointage de maîtrise par étudiant. Les sessions reprennent sans perte d'état.
- Répétition espacée FSRSL'ordonnanceur à la fine pointe pour la rétention à long terme.
- Composantes de connaissanceMaîtrise suivie par concept, pas par chapitre.
- Tuteur IAConscient du profil, des conceptions erronées et de la trajectoire de chaque étudiant.
- Learning MapUne constellation de sujets zoomable par cours.
Tableau de bord enseignant.
Vue d'ensemble de la cohorte et correction IA.
- Tableau de bord enseignantCarte thermique de cohorte, liste des étudiants à risque, actions du jour.
- Correction automatique par IARétroaction par réponse sur chaque remise.
- Générateur de travauxGrilles configurables, types de questions mixtes.
- Analytique en temps réelMaîtrise par sujet, cartes de prédiction, tendances.
- Recherche sémantiqueÀ travers chaque source de données du cours.
Prêt pour l'entreprise.
SSO, multi-locataire, à l'image de votre institution.
- SSOOIDC et SAML avec configuration chiffrée par locataire.
- Multi-locataireUn sous-domaine par organisation.
- Image de marqueCouleur, logo et domaine par locataire.
- BilingueFrançais et anglais sur chaque surface.
- Contrôle d'accèsRôles propriétaire, admin, enseignant, étudiant.
Le tableau de bord enseignant, la Learning Map, le tuteur IA.
Les trois lisent le même modèle étudiant — le questionnaire, le tableau de bord et le tuteur s'accordent sur ce qu'un étudiant sait.
Une seule vue de la cohorte.
Bande de KPI, carte thermique, liste des étudiants à risque et actions priorisées pour la semaine. Les données sous le tableau de bord sont le même modèle étudiant que celui du moteur de questionnaires.
- Carte thermique de cohorte — étudiants × sujets, maîtrise en direct.
- Liste à risque — classée par trajectoire, appuyée par des preuves.
- Actions du jour — priorisées par le modèle étudiant.
Une carte vivante des connaissances de chaque étudiant.
Graphe de sujets par cours. Chaque nœud est une composante de connaissance, coloré selon la maîtrise, reliée par des prérequis. Un clic sur un nœud ouvre le questionnaire pour ce concept.
- Coloré par maîtrise — chaque nœud reflète les progrès en direct.
- Graphe de prérequis — topologie, pas ordre alphabétique.
- Tiroir d'exploration — lien direct vers le questionnaire adaptatif.
Un tuteur IA avec le profil de l'étudiant déjà chargé.
Les sessions de clavardage démarrent avec la maîtrise actuelle, les conceptions erronées actives et la prochaine étape recommandée déjà en contexte. Pas un chatbot générique.
- Conscient du profil — maîtrise, conceptions erronées, trajectoire.
- Appuyé sur des preuves — cite les propres données de l'étudiant.
- Ancré aux sources — lit les sources de données du cours.
De la mise en place à une cohorte en marche.
Quatre étapes. Un cours est généralement en marche en une semaine.
1. Configurer votre cours
Créez un cours, téléversez des PDF, des diapositives et des manuels. Lectur extrait automatiquement les sujets et les composantes de connaissance.
2. L'IA génère le contenu
Questionnaires adaptatifs, leçons et questions de pratique sont générés à partir de vos matériaux. Chaque item étiqueté par composante de connaissance.
3. Les étudiants apprennent de façon adaptative
Répétition espacée FSRS, tuteur IA qui lit le profil de chaque étudiant, Learning Map qui grandit avec eux.
4. Les enseignants gardent le contrôle
Le tableau de bord fait ressortir qui a besoin d'aide. L'IA corrige automatiquement. L'entonnoir de travaux suit toute la classe.
Bâti sur la recherche publiée.
Les algorithmes derrière Lectur ne sont pas notre invention — ce sont les meilleures pratiques actuelles dans la littérature en sciences de l'apprentissage.
Répétition espacée FSRS
L'ordonnanceur de répétition espacée à la fine pointe actuelle.
Ye, J., Su, J., Cao, Y. FSRS: An evolution of the SM-2 algorithm, 2024.
Maîtrise par composante de connaissance
Suit la maîtrise par concept, pas par chapitre.
Koedinger, K., McLaughlin, E., Stamper, J. A data-driven approach to the discovery of learning curves, 2012.
Prédiction bayésienne de trajectoire
Projette la maîtrise de chaque étudiant selon trois scénarios pour faire ressortir qui a besoin d'aide avant l'examen de mi-session.
Yudelson, M., Koedinger, K., Gordon, G. Individualized Bayesian Knowledge Tracing Models, AIED 2013.
Ce qui est livré. Ce qui s'en vient.
Cadence trimestrielle. Chaque élément ci-dessous est du travail engagé, pas une liste de souhaits.
Fondations.
- Moteur de questionnaire adaptatif
- Architecture multi-locataire et échafaudage SSO
- Documents collaboratifs, forums de discussion
- Assistant de création de cours et générateur de leçons
- Téléversements de sources de données (PDF, diapos, manuels)
Intelligence, tableau de bord, préparation entreprise.
- Répétition espacée FSRS et maîtrise par KC
- Couche d'intelligence d'apprentissage et Learning Map
- Tableau de bord enseignant avec détection des étudiants à risque
- Ludification — XP, séries, défis de questionnaires
- SSO (OIDC + SAML), bilingue EN / FR, image de marque
- Préparation SOC 2, incorporation, dossiers fournisseurs et juridiques
Personnalisation et portée.
- Adaptabilité mobile sur toutes les surfaces
- Intégration des données IA plus profonde et personnalisation par étudiant
- Intégration LTI 1.3 — phase un
Préparation aux examens approfondie.
- Correction IA des rédactions et réponses longues
- Simulation d'examen — examens blancs chronométrés multisujets
- Prédiction des notes finales
Les dates reflètent des engagements envers nos institutions pilotes, pas une liste de souhaits.
Amenez Lectur dans
votre institution.
Chaque institution est différente — taille de la cohorte, calendrier de déploiement, modules additionnels. Parlez-nous de la vôtre et nous reviendrons avec une démo et une proposition tarifaire adaptée au contexte. Aucun engagement, aucune pression.
- Une démo en direct adaptée à votre cohorte
- Proposition tarifaire dimensionnée à votre institution
- Accompagnement personnalisé tout au long du déploiement