Diagnostic cognitif et progression en maths et physique

IDEA-019 · Lot 2 · NeuroMath AI

En une phrase : une application mobile qui analyse la copie manuscrite de l'élève, identifie la micro-compétence qui bloque et choisit les exercices les plus utiles pour progresser vite.

Marché établi ailleurs (aide aux devoirs par IA) ; émergent pour le diagnostic par micro-compétenceInvestissement : Moyen

Secteur: EdTech — soutien scolaire et préparation aux examens
Source: Document de concept NeuroMath AI
Cible: Élèves du secondaire scientifique, parents, établissements
Maturité: Marché établi ailleurs (aide aux devoirs par IA) ; émergent pour le diagnostic par micro-compétence
Investissement: Moyen
Profil de startup: Professeurs de maths ou physique + équipe IA et vision par ordinateur

Problème

source : beaucoup d'élèves travaillent sans stratégie, ne comprennent pas ce que l'exercice évalue réellement et accumulent des lacunes invisibles.

Solution

source : révéler les objectifs cognitifs cachés derrière chaque exercice. Chaque chapitre est décomposé en micro-compétences ; la correction analyse le raisonnement (pas seulement la réponse) ; un moteur sélectionne les exercices à plus forte valeur pour « travailler moins mais mieux ». Photo des copies, OCR mathématique, dialogue vocal.

Ce qui est innovant

analyse : se distinguer des solveurs qui donnent la réponse en expliquant plutôt la compétence manquante. La cartographie des micro-compétences alignée sur le programme et les examens nationaux est l'actif défendable.

Marché

analyse : dépenses des familles en cours particuliers et préparation aux examens (BEPC, baccalauréat) ; établissements privés ; programmes publics de remédiation.

Modèle économique

analyse : abonnement mensuel famille payable par mobile money, pics avant les examens ; licences établissements avec tableau de bord enseignant.

Faisabilité

analyse : la reconnaissance d'écriture mathématique manuscrite et l'analyse des étapes de raisonnement sont exigeantes ; commencer par des exercices types bien balisés. Cartographie des compétences réalisée par des enseignants.

Risques

erreurs de correction qui sapent la confiance source : hallucinations pédagogiques ; usage comme outil de triche analyse ; données d'élèves mineurs, consentement parental analyse. Recoupement avec IDEA-018 et IDEA-012 analyse.

Démarrage analyse

MVP : un chapitre clé de maths d'une classe d'examen, cartographié en micro-compétences, avec diagnostic photo et trois exercices ciblés.
Hypothèse à tester : progression mesurable entre un test initial et un test final après deux semaines.
Acteurs à approcher : professeurs de maths, centres de cours de soutien, associations de parents.

Mots-clés

maths, physique, diagnostic, micro-compétences, apprentissage adaptatif.