🌍 Services transverses

1) Traduction FR ⇄ MG

• Détection automatique de la langue du message entrant.
  • Étudiant écrit en français → réponse en FR.
  • Étudiant écrit en malgache → réponse générée en FR (cohérence RAG) puis traduite MG.
• Glossaire agricole FR⇄MG intégré : garantit la cohérence des termes techniques.
  • Ex. goutteur → fampidirana rano tsikelikely
  • Ex. paillage → fampalofosana tany
• Option pour l’étudiant :
  • “Réponse bilingue FR/MG” (utile en apprentissage des termes scientifiques).

2) Profil étudiant

• Chaque étudiant a un profil pédagogique lié à son numéro WhatsApp.
• Variables clés :
  • Niveau licence (L1 / L2 / L3).
  • Progression (matières déjà couvertes, chapitres validés dans OdoLearn).
  • Préférences (langue par défaut, format court/long).
• Utilité :
  • Ajuster le niveau de granularité des explications.
    • L1 → pas-à-pas très guidé, peu de jargon.
    • L2 → + d’autonomie, vocabulaire technique.
    • L3 → synthèse rapide, ouverture vers recherche / innovation.
  • Offrir des exercices adaptés (TP de base vs cas pratiques complexes).

3) Journalisation & analytics

• Logs conversationnels :
  • question, réponse générée, sources utilisées, citations, langue, matière.
• Tableau de bord qualité (enseignants & admin) :
  • 📊 Nombre de questions / matière.
  • 📊 Taux de satisfaction étudiants (👍/👎).
  • 📊 Réponses avec ≥2 sources citées (%).
  • 📊 Temps moyen de réponse (latence).
  • 📊 Feedback qualitatif (signalement erreur).
• Utilisation pédagogique :
  • Identifier les TP les plus demandés.
  • Détecter où les explications sont confuses (taux d’insatisfaction élevé).
  • Aider à prioriser la mise à jour des fiches TP.

4) Back-office

• Interface enseignant/administrateur (OdoLearn ou module web relié à Odoo).
  • Upload / mise à jour des fiches TP.
  • Ajout de nouvelles vidéos YouTube validées.
  • Lien vers séquences MOOC chapitrées.
  • Validation de contenu : brouillon → validé → publié.
• Feedback enseignants :
  • Corriger une réponse du bot et réinjecter la version validée dans le système.
  • Marquer certains passages comme “exemples modèles” (boost dans RAG).
• Évaluation des réponses :
  • Score “précision pédagogique” (enseignant).
  • Score “utilité pratique” (étudiant).
  • Système de “notes de qualité” pour ajuster le retriever et améliorer le bot.

🔗 Schéma simplifié (Services transverses)

flowchart LR
    A[👩‍🎓 Étudiant] --> B[Bot WhatsApp]
    B --> T[🌍 Service de traduction FR⇄MG]
    B --> P[📂 Profil étudiant (L1/L2/L3)]
    B --> J[📊 Journalisation & Analytics]
    B --> BO[🖥️ Back-office enseignants]

    BO -->|MAJ fiches TP / vidéos / MOOC| B
    J -->|Rapports qualité| BO