🎛️ Gestion du Speech Assessment
Démo apprenant ↗
Gestion du Speech Assessment

Bienvenue dans la page de test et d'entraînement de nos outils d'évaluation de la prononciation du français ! Nous nous appuyons sur 3 moteurs : Allosaurus, XLSR-53 et lv-60. Ces 3 moteurs tournent en local (aucun audio n'est envoyé à l'extérieur — conforme FIPPA) et ont déjà été entraînés par leurs créateurs sur de larges quantités de données.

Actuellement, nous souhaitons tester la viabilité de ces moteurs et en profiter pour voir si nous sommes capables d'améliorer Allosaurus à partir des rapports d'incident. L'idée : vous vous testez (onglet Tests) et dès que l'analyse vous attribue des erreurs de prononciation que vous êtes sûr·es de ne pas avoir faites, vous faites un rapport d'incident. Ensuite, dans l'onglet Incidents, vous traitez les rapports encore en attente en corrigeant les phonèmes mal compris par Allosaurus. Une fois suffisamment d'incidents traités, nous pourrons lancer un cycle de fine-tuning d'Allosaurus.

Les onglets :

  • Tests — enregistre une phrase et vérifie l'analyse phonémique.
  • Incidents — examine les signalements, réécoute, corrige les phonèmes (ce qui alimente le corpus d'amélioration), catégorise et supprime.
  • Profils (admin) — gère les phrases par niveau et leurs références multi-accents/voix.
  • Fine-tuning (admin) — améliore le modèle Allosaurus à partir du corpus, en local.

Rôles : les profs peuvent tester et gérer les incidents ; seuls les admins modifient l'outil (moteur, profils, fine-tuning).

Démo apprenant — la page publique (sans connexion) pour les apprenants, accessible via le bouton en haut à droite.

Choisis une phrase, enregistre-toi, puis Analyser.
Labo avancé ↗
➕ Ajouter une phrase
Fine-tuning — Allosaurus (local, CPU)
Modèle appliqué
Actif :
Bascule le modèle utilisé par le moteur « allo » (ré-analyse ensuite pour comparer avant/après).
Lancer une adaptation
Comment ça marche

On n'entraîne qu'Allosaurus ici : c'est un petit modèle (43 Mo) qui s'adapte en CPU sur ce serveur — l'audio ne sort jamais (FIPPA). Les modèles wav2vec2 (lv60/xlsr53) nécessiteraient un GPU dédié (projet séparé).

Le corpus se construit dans les Incidents : chaque transcription corrigée à la main = une paire (audio, phonèmes). On ne lance le fine-tuning ni à chaque correction, ni sans assez de données — plutôt quand un problème récurrent s'accumule. Chaque run crée un nouveau modèle versionné (rien n'est écrasé) que tu peux appliquer puis comparer ; sinon on garde l'ancien.

Phonème réellement prononcé
Clique le bon son (l'exemple est lu). Inventaire entraînable par Allosaurus (fra).
Profil du son attendu
Modifie directement le profil de la phrase (mêmes réglages que le Labo).
Comment traiter un rapport d'incident
Tableau IPA — françaisclic = écouter