Enseignant et formateur en Belgique francophone, je transforme des frictions pédagogiques concrètes en dispositifs simples, testables et responsables.
Portfolio public : amoradvisory.github.io/Amoradvisory
Le terrain fournit le problème. La conception pédagogique cadre la réponse. L’IA, les agents, les automatisations ou le code n’interviennent que lorsqu’ils améliorent réellement l’usage.
Une boucle courte relie préparation, enseignement, observation, capitalisation et prochaine amélioration. Le démonstrateur fonctionne sans donnée élève et conserve ses données localement.
Une aide de terrain mobile-first organise cinq phases de séance, des recadrages rapides, une reprise locale et un mode discret. Aucun compte, aucune donnée élève, aucun serveur et aucune API IA.
Une architecture distingue explicitement SOURCE → INFÉRENCE → PROPOSITION afin que les faits, les raisonnements et les idées à tester ne se confondent pas.
Observer → Cadrer → Concevoir → Orchestrer → Tester → Améliorer
Principes : humain dans la boucle, données minimales, maturité annoncée, limites explicites et aucune métrique inventée.
Les dépôts TranscriptIA, PromptVault, Nanobot Omega et les autres projets publics restent accessibles dans le laboratoire GitHub. Ils documentent des explorations complémentaires sans remplacer les trois preuves pédagogiques principales.
Le portfolio et PiloteCours sont statiques, sans dépendance de production.
node --test tests/pilotecours.test.mjs
node scripts/validate-site.mjs
python -m http.server 8000 --directory siteLes projets présentés sont des démonstrateurs personnels. Aucun déploiement institutionnel, usage externe ou impact mesuré n’est revendiqué sans preuve publique correspondante.