Une app mobile d'apprentissage adaptatif et de simulation d'examens
# ExamBoost Togo
Plateforme de préparation intelligente aux examens nationaux togolais (BEPC, Probatoire, BAC 1 et BAC 2) basée sur l'IA adaptative.
> Projet candidat au **DJANTA Tech Hub — Idée-Action Challenge** (pitch le 24 juillet 2026).
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## Sommaire
- Le problème
- La solution
- Quick Start
- Architecture
- Algorithmes implémentés
- Données
- Backend API
- Stack technique
- KPIs cibles
- Roadmap
- Documentation
- Équipe
- Licence
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## 🎯 Le problème
- **BEPC 2024 : 44 % de réussite** (−37 pts vs 2023)
- **BAC 2 2024 : 46,71 %**
- **86 % des élèves togolais** ne savent pas lire couramment à 10 ans (Banque Mondiale)
- Aucun outil numérique aligné sur le programme togolais (MEPST)
## ✨ La solution
Application mobile **Flutter** (Android 5+, APK Pour le guide complet (setup IDE, variables d'environnement, troubleshooting), voir `docs/CONTRIBUTING.md`.
## 🧠 Algorithmes implémentés
### SM-2 (Répétition espacée)
Fichier : `lib/models/review_card.dart` → méthode `applyReview(int q)`
```
EF' = EF + (0.1 - (5-q) × (0.08 + (5-q) × 0.02)) [plancher 1.3]
I(1) = 1, I(2) = 6, I(n) = floor(I(n-1) × EF)
Si q 40 % | >50 % | >60 % |
| Amélioration aux contrôles | +8 pts | +12 pts | +15 pts |
| Établissements partenaires | 5 | 50 | 200 |
| Revenus mensuels | 0 | 1 M FCFA | 5 M FCFA |
## 📅 Roadmap post-DJANTA
- [x] MVP Flutter (5 écrans + 3 algos ML)
- [x] Backend FastAPI minimal
- [x] Pipeline OCR (scripts Python)
- [ ] Pilote 5 établissements Lomé, 300 élèves (M5-M6)
- [ ] Calibration IRT réelle avec données pilote (M6-M7)
- [ ] Modèle XGBoost entraîné (M7-M8)
- [ ] Déploiement Play Store national (M8)
- [ ] Expansion Bénin / Côte d'Ivoire / Burkina Faso (M13+)
## 📚 Documentation
La documentation technique est organisée en **3 documents maîtres** consolidés :
| Document | Contenu | Public cible |
|---|---|---|
| **`docs/ARCHITECTURE.md`** | Architecture technique complète (11 sections, 12 diagrammes Mermaid) : système global, stack, mobile Flutt …