J'ai construit un professeur de français LLM personnel avec répétition espacée et suivi des points faibles

Un développeur a créé un tuteur de français personnalisé basé sur un LLM après avoir annulé un professeur privé à 200 $/mois. L'outil combine un tuteur basé sur une base de connaissances textuelle utilisant Claude et une application de pratique orale appelée Causons. L'innovation clé est l'utilisation de l'algorithme SM-2 (comme Anki) pour planifier les révisions selon la courbe d'oubli, et le suivi des points faibles précis avec des journaux d'erreurs détaillés.

Le tuteur de base de connaissances gère un fichier JSON stockant chaque sujet de grammaire étudié, incluant la date de dernière révision, le niveau de confiance (1-4), les schémas d'erreurs spécifiques et la prochaine date d'échéance. Avant chaque session, le système propulsé par Claude lit le fichier, identifie les sujets à réviser et génère des exercices de difficulté croissante : choix multiples → remplir les blancs → traduction → production libre. Après la session, les résultats sont réécrits pour mettre à jour les intervalles. Les sujets maîtrisés quatre fois de suite reviennent dans trois semaines ; un échec sur un sujet le ramène le lendemain.

Le suivi des points faibles enregistre des constructions spécifiques, par exemple "utilise le mauvais auxiliaire avec les verbes de mouvement quand la phrase est négative — depuis le 2026-04-12" au lieu d'un vague "problème avec le passé composé". La session suivante génère des exercices ciblant exactement cette construction.

Le tuteur oral (Causons) est une application navigateur avec un bouton micro. Les utilisateurs parlent dans leur langue cible, reçoivent des réponses IA dans la même langue, et des corrections uniquement pour les erreurs objectivement grammaticales — par exemple, des choses qu'un locuteur natif ne dirait jamais. Les artefacts de transcription, les choix de registre et les expressions familières sont laissés tels quels.

À qui ça s'adresse : Aux développeurs apprenant une langue qui veulent une alternative personnalisable et économique aux tuteurs humains, avec une répétition espacée basée sur les données et un retour d'erreur précis.