Depuis le lancement de Savistas, la question qui revient le plus souvent lors de nos démonstrations est la suivante : « Comment faites-vous pour que l'IA ne génère pas de fausses informations tout en adaptant le contenu ? »

C'est ce qu'on appelle dans le jargon technique le défi de la « grounding » (l'ancrage) couplé à une personnalisation extrême. Voici une plongée simplifiée dans notre moteur.

1. L'ingestion et la vectorisation du savoir

La première étape de Maryse ne consiste pas à « parler », mais à « lire ». Lorsqu'un établissement ou une entreprise nous fournit sa documentation (cours en PDF, manuels internes, vidéos retranscrites), notre algorithme ne se contente pas de stocker ces fichiers.

Il les fragmente en milliers de petits morceaux de texte (les « chunks ») et les transforme en séries de nombres (les « vecteurs »). Ces vecteurs sont stockés dans une base de données spécialisée. C'est la fondation de notre architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation).

2. Le diagnostic cognitif (Le cœur du système)

C'est là que Savistas se démarque de ChatGPT. Lors de l'onboarding, chaque apprenant passe un court test interactif. Le système en déduit un profil cognitif unique :

• Dominance visuelle, auditive ou kinesthésique
• Présence de troubles dys ou TDAH
• Capacité de concentration en temps continu (Focus span)
• Niveau d'expertise initial sur le sujet

3. La phase de génération (L'intersection)

Lorsqu'un apprenant demande à Maryse : "Explique-moi le théorème de Pythagore", le système croise deux flux de données à la milliseconde :

1. La connaissance pure : Le RAG va chercher le chunk pertinent dans le cours officiel de l'école.
2. Le filtre personnel : Le profil cognitif indique au modèle de langage comment formuler cette connaissance. Par exemple : privilégier les listes à puces pour un profil TDAH, ou utiliser un lexique simplifié (FALC) si c'est nécessaire.

Résultat ? L'apprenant reçoit une information 100% exacte, validée par l'enseignant, mais formatée précisément de la manière dont son cerveau l'assimilera le mieux.

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