Sorti. Cassé. Bientôt.

On ouvre les portes, lentement, à la première cohorte de la beta Fluera. iOS (iPadOS) et macOS arrivent en premier — Android, Windows et Linux suivent au fur et à mesure qu’on avance dans le backlog alpha.

Ce qui est inclus

• Canvas infini avec 13 pinceaux sensibles à la pression
• Cycle d’apprentissage complet en 12 étapes, avec les quatre fonctionnalités structurelles actives
• Planificateur de répétition espacée avec poids FSRS personnalisés
• Storage local-first chiffré avec SQLCipher, cloud sync opt-in
• Collaboration P2P chiffrée de bout en bout (modes Visit, Teaching, Duel)

Ce qui n’est pas encore là

• Time Travel audio-sync encore en alpha, uniquement sur iOS
• Release Android au prochain cycle beta
• Dashboard de piste d’audit pour les institutions sur la roadmap

Comment entrer

Inscris-toi sur la waitlist beta. On fait l’onboarding par vagues d’environ cinquante par semaine et on lit chaque réponse.

Ghost Map arrive dans sa première forme utilisable. Après l’étape 3 du cycle, les étudiants peuvent activer un overlay de comparaison : leur canvas contre une carte idéale générée par l’IA. Les écarts pulsent visuellement.

Nouveautés

• Overlay Ghost Map avec indices rouges (manquants), jaunes (mal connectés), bleus (ajoutés)
• Slider de confiance à chaque révélation socratique — active l’hypercorrection
• Flux de tentative on-canvas : les étudiants écrivent la correction à la main avant que l’idéal apparaisse
• FAB avec boutons Comparer / Révéler pendant les tentatives

Améliorations

• Le placement de Gemini est non déterministe ; on a ajouté un post-pass anti-overlap (espacement minimum de 350 px)
• La pipeline de dessin ne bloque plus pendant la tentative inline
• Le texte des étiquettes est maintenant ancré à une taille d’écran fixe (160 px, 1 ligne) ; les rectangles s’adaptent au canvas

Problèmes connus

• Gemini entasse parfois les nœuds dans un seul cluster — le post-pass les éloigne parfois de groupes liés
• Pas d’auto-détection quand un étudiant finit d’écrire une tentative (seulement confirmation manuelle)
• La finition visuelle des nœuds ghost (animations, transitions) sera améliorée en v0.10

Le planificateur FSRS standard s’en sort plutôt bien. Les derniers 20 % — ce qui distingue un bon système de répétition espacée d’un excellent — c’est la personnalisation.

Nouveautés

• Huit poids FSRS (w0–w7) calibrés par utilisateur via gradient descent sur l’historique de reviews
• Modificateurs pédagogiques empilés par-dessus :
  • Bonus d’hypercorrection — les réponses fausses avec confiance 5 reçoivent des intervalles plus courts (et un priority badge)
  • Malus de peek — les révélations prématurées raccourcissent l’intervalle suivant (pas de lookup gratuit)
  • Signal de temps de réponse — les bonnes réponses lentes sont traitées comme plus faibles que les bonnes réponses rapides
  • Scaffolding breadcrumb — les chaînes d’indices font augmenter l’intervalle selon la quantité de scaffolding nécessaire
• Calibration des poids par matière (médecine vs mathématiques vs langues)

Améliorations

• L’ordre de la file de review utilise désormais un topological sort des prérequis, et non plus le simple tri par date
• Le feedback post-review célèbre l’effort plutôt que la justesse (microcopy growth mindset)

Remerciements

À toutes celles et tous ceux du closed alpha qui ont généré assez de données de review pour faire vraiment converger le gradient descent. Le planificateur est meilleur parce que vos reviews étaient imparfaites.