Lingueo - Étude de cas IA | Rakam AI
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Construire un moteur IA adaptatif qui évalue la maîtrise linguistique dans plus de 15 langues, de A1 à C2.

Lingueo opère LILATE, un standard de certification pour la maîtrise linguistique utilisé par les écoles et institutions à travers la France. Mais les tests traditionnels étaient statiques, chronophages et ne pouvaient pas s'adapter au niveau de chaque candidat en temps réel. Ils avaient besoin d'une IA capable de générer des exercices, d'évaluer les réponses et d'ajuster la difficulté dynamiquement.

Rakam a construit ELATE, le moteur de test adaptatif au cœur de LILATE — alimentant 8 types d'exercices avec des capacités multimodales (synthèse vocale, reconnaissance vocale), une évaluation alignée sur le CECRL et une gestion intelligente du temps. En plus de 2 ans, le système a délivré des centaines de tests dans plus de 15 langues.

« Rakam a transformé notre approche de l'apprentissage des langues avec des solutions IA personnalisées. Nos cours sont désormais plus interactifs et mieux adaptés à chaque étudiant. »

Guillaume Le Dieu de Ville

Guillaume Le Dieu de Ville

Cofondateur, Lingueo

15+

Langues supportées

Des centaines

Tests délivrés

2+ ans

Partenariat en cours

A1-C2

Gamme CECRL complète

Business

Impact Business

ELATE alimente la certification LILATE, qui est le principal moteur de revenus de Lingueo. Le moteur IA a transformé un processus de test manuel et chronophage en un pipeline de certification entièrement automatisé et scalable qui gère plus de 15 langues sans évaluateurs humains supplémentaires.

Le système est entièrement conforme au AI Act, assurant que la certification de Lingueo reste valide selon les futures réglementations européennes. Le partenariat de plus de 2 ans continue de s'étendre avec de nouveaux types d'exercices et modèles d'évaluation.

Produit

Ce que nous avons construit

Moteur de test adaptatif ELATE

Le moteur principal qui génère, délivre et évalue les tests de maîtrise linguistique en temps réel. Adapte la difficulté dynamiquement en fonction de la performance du candidat, couvrant 8 types d'exercices distincts sur tous les niveaux CECRL de A1 à C2.

Capacités multimodales (TTS / ASR)

Synthèse vocale et reconnaissance automatique de la parole intégrées aux exercices, permettant de tester la compréhension et la production orales. Les candidats écoutent un audio de qualité native et répondent oralement, l'IA évaluant la prononciation et la fluidité.

Évaluation CECRL v3 (LLM-as-Judge)

Système d'évaluation de troisième génération utilisant l'architecture LLM-as-judge pour un classement CECRL nuancé et cohérent. Évalue la grammaire, le vocabulaire, la cohérence et la fluidité avec une précision de niveau humain dans toutes les langues supportées.

Gestion du temps & pré-génération

Allocation intelligente du temps par type d'exercice et pré-génération du contenu de test pour garantir zéro latence pendant les examens. Les candidats bénéficient d'un flux de test fluide et réactif même avec des exercices complexes générés par l'IA.

Technique

Architecture Technique

Le système est construit sur Django avec GPT-4o comme modèle de langage principal, gérant la génération d'exercices, l'évaluation et la logique adaptative. Celery et Redis gèrent les files de tâches asynchrones pour les pipelines de pré-génération et d'évaluation.

Le pattern LLM-as-judge pour l'évaluation assure une notation cohérente entre les langues sans fine-tuning par langue. L'observabilité via Logfire et Zabbix fournit un suivi en temps réel de la livraison des tests et de la performance des modèles.

# Stack

Django + GPT-4o (moteur principal)

Celery / Redis (tâches asynchrones)

Kubernetes OVH (orchestration)

LLM-as-judge (évaluation CECRL)

Logfire (observabilité)

Zabbix (monitoring infrastructure)

# Capacités

8 types d'exercices

TTS + ASR (multimodal)

15+ langues supportées

CECRL A1-C2 gamme complète

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