De la pile à la remise, en cinq étapes que tu peux suivre
Laura t'assiste à chaque étape de la correction. L'évaluation, c'est toi qui la décides : de façon transparente, vérifiable et sans envoi discret vers le cloud.
Le flux de correction
- 01
Importe la pile
Prends les copies en photo ou scanne-les. Les images restent d'abord sur ton appareil.
Détails pour les personnes techniques
Techniquement : local-first par défaut. Aucune image ne quitte ton appareil avant que tu ne le décides sciemment. - 02
Laura lit l'écriture manuscrite
Laura lit d'abord en local et gratuitement. Ce n'est que si quelque chose reste flou qu'elle interroge en plus une IA plus puissante, ciblée sur les passages incertains.
Détails pour les personnes techniques
Techniquement : cascade à 4 niveaux. Deux voies locales forment un consensus ROVER (gratuit) ; en cas de doute, escalade vers une IA cloud avec Writer-Adaptive Recognition. Les cas difficiles passent directement par la voie la plus précise. - 03
Laura fait une proposition
Selon tes critères d'évaluation, Laura propose des points et des commentaires, toujours avec une preuve. Cela reste une proposition, pas une note.
Détails pour les personnes techniques
Techniquement : évaluation le long de ta grille, avec preuve, indice de confiance et alternatives. - 04
Tu vérifies et tu décides
Tu confirmes, modifies ou rejettes chaque proposition. Ce qui est incertain, Laura te le montre clairement : elle ne devine pas, elle te demande.
Détails pour les personnes techniques
Techniquement : arène de relecture avec file d'attente. Les passages à faible confiance sont rassemblés et rendus visibles. - 05
Terminé : correction sur la copie plus PDF
Ta correction apparaît directement sur la copie, dans ton écriture. Tu n'exportes en PDF que lorsque chaque évaluation est vraiment finale.
Détails pour les personnes techniques
Techniquement : superposition en ligne dans la police enseignante autorisée ; validation de l'export uniquement quand chaque décision notée est finale (No-Surprises-Gate).
Ce que Laura fait fondamentalement autrement
L'enseignante décide
Laura ne pose jamais d'elle-même une note finale. Chaque évaluation est une Teacher Final Decision.
D'abord local et gratuit, puis l'IA au besoin
La cascade économise des coûts et des données : le cloud seulement quand le consensus local ne suffit pas, et alors de façon pseudonymisée (opt-in).
Laura apprend l'écriture
Plus Laura lit de copies d'une élève, plus elle reconnaît son écriture avec sûreté (techniquement : Writer-Adaptive Recognition).
Individualisation : le meilleur des cas pédagogiques
La vraie promesse n'est pas la vitesse, mais la couverture. Parce que chaque copie est vue avec la même minutie, une image étayée se dessine pour chaque enfant. Ainsi, plus personne ne passe simplement au travers du système.
Chaque copie avec la même minutie
L'IA ne se fatigue pas. La vingtième copie reçoit la même attention que la première. La dérive d'évaluation sur la pile devient visible et vérifiée, au lieu d'être ignorée.
Des schémas d'erreurs, pas des fautes isolées
Laura regroupe ce sur quoi un enfant bute de façon répétée. De ces nombreux traits rouges naît un conseil de soutien concret.
Les forces deviennent visibles
Parce que chaque passage est rattaché à la grille, l'enseignante voit où un enfant est déjà solide. C'est la base pour encourager des talents particuliers plutôt que de les perdre dans la moyenne.
Du temps pour ceux qui en ont besoin
Le temps regagné va aux plus fragiles et aux plus forts. C'est justement là où les enseignantes manquent et où les classes sont grandes que l'effet est le plus fort.
Prête à regagner du temps de correction ?
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