La science

Ce que dit la recherche, et ce qu'elle ne dit pas.

Dyscendi repose sur trois résultats de la recherche sur la mémoire et sur un algorithme de planification. Cette page les prend un par un : ce qui a été testé, sur qui, ce qui en est sorti, et où le résultat s'arrête. Chaque chiffre renvoie à sa source.

L'oubli
L'espacement
Se tester
Les techniques d'étude comparées
FSRS
Ce que ça ne prouve pas
Références

1 · L'oubli

La mémoire s'efface selon une courbe, vite au début.

Dans les années 1880, Hermann Ebbinghaus a appris des listes de syllabes sans signification, a attendu, puis a mesuré combien de temps il gagnait en les réapprenant. Ce gain, c'est la trace laissée par le premier apprentissage.

La courbe de l'oubli, refaite 130 ans plus tard

Murre et Dros, 2015 · PLOS ONE^[1]

Question: La courbe d'Ebbinghaus tient-elle quand quelqu'un d'autre refait son expérience ?
Méthode: Un seul participant a passé 70 heures à apprendre des listes de syllabes sans signification, puis à les réapprendre après 20 minutes, 1 heure, 9 heures, 1 jour, 2 jours, 6 jours ou 31 jours.
Résultat: Les deux courbes se superposent presque. Après un jour, l'économie était de 22,3 % chez Ebbinghaus et de 21,6 % dans la réplication. Après 31 jours, de 5,0 % et de 4,1 %.
Limite: Un seul participant, comme dans l'original, et des syllabes sans signification plutôt qu'une matière de cours. Les auteurs notent aussi que la courbe n'est pas parfaitement lisse : elle remonte autour de 24 heures.

Économie au réapprentissage, selon le délaiPart de l'effort d'apprentissage initial économisée en réapprenant la même liste. Plus le chiffre est haut, plus il en restait. Tableau 3 de l'article.
Délai	Ebbinghaus (années 1880)	Réplication (2015)
20 minutes	58,6 %	61,2 %
1 heure	47,6 %	47,9 %
9 heures	31,7 %	27,2 %
1 jour	22,3 %	21,6 %
2 jours	18,0 %	19,8 %
6 jours	9,6 %	9,4 %
31 jours	5,0 %	4,1 %

Ce que Dyscendi en retient : une révision vaut le plus juste avant que le souvenir s'échappe, et ce moment arrive vite pour ce qui est nouveau.

2 · L'espacement

Les mêmes révisions marchent mieux quand elles sont étalées.

Bachoter et espacer peuvent coûter le même nombre de minutes. Ce qui change, c'est la durée du résultat.

Une synthèse de 317 expériences

Cepeda, Pashler, Vul, Wixted et Rohrer, 2006 · Psychological Bulletin^[2]

Question: Dans l'ensemble de la recherche publiée, comment le temps entre deux séances d'étude joue-t-il sur ce qu'on retient ensuite ?
Méthode: Une méta-analyse : 839 mesures de la pratique distribuée, tirées de 317 expériences publiées dans 184 articles.
Résultat: Le meilleur écart dépend du temps pendant lequel on doit retenir. Selon les auteurs, l'écart “producing maximal retention increased as retention interval increased” : celui qui donne la meilleure rétention grandit avec le délai de rétention.
Limite: La synthèse porte sur des tâches de rappel verbal : des mots, des faits, des textes. Elle ne dit rien des habiletés motrices ni de la résolution de problèmes.

Quelle longueur pour l'écart ?

Cepeda, Vul, Rohrer, Wixted et Pashler, 2008 · Psychological Science^[3]

Question: Si on n'a droit qu'à une révision, quand la placer pour se rappeler la matière à une date donnée ?
Méthode: Plus de 1 350 personnes ont appris une série de faits, les ont révisés après un écart allant jusqu'à 3,5 mois, puis ont passé un test final jusqu'à un an plus tard.
Résultat: Il existe un meilleur écart, et il s'allonge avec le délai. Mesuré en proportion du délai avant le test, il passe d'environ 20 à 40 % d'un délai d'une semaine à environ 5 à 10 % d'un délai d'un an.
Limite: Une seule révision, un seul type de matière. Un vrai cours, c'est beaucoup de révisions de beaucoup de cartes : le problème qu'un planificateur existe pour résoudre.

Ce que Dyscendi en retient : des intervalles qui grandissent à mesure qu'une carte se consolide, plutôt qu'un « tous les trois jours » fixe.

3 · Se tester

Aller chercher une réponse dans sa mémoire la renforce plus que la relire.

C'est pour ça qu'une flashcard cache sa réponse. L'effort de se rappeler, c'est l'exercice.

Relire rassure. Se tester marche mieux.

Roediger et Karpicke, 2006 · Psychological Science^[4]

Question: Vaut-il mieux relire un texte, ou essayer de se le rappeler ?
Méthode: Dans la seconde expérience, 180 étudiants de premier cycle ont étudié un texte quatre fois, ou trois fois suivies d'un test de rappel, ou une fois suivie de trois tests de rappel. Les tests ne donnaient aucune correction.
Résultat: Cinq minutes plus tard, la relecture gagne. Une semaine plus tard, elle perd nettement. Les chiffres sont dans le tableau ci-dessous. Ceux qui avaient relu étaient aussi les plus confiants de s'en souvenir.
Limite: Des textes courts, un horizon d'une semaine, des étudiants d'université en laboratoire.

Part du texte rappeléeExpérience 2, 30 étudiants par groupe et par délai.
Façon d'étudier	Après 5 minutes	Après 1 semaine	Oublié en une semaine
Quatre lectures	83 %	40 %	52 %
Trois lectures, un test	78 %	56 %	28 %
Une lecture, trois tests	71 %	61 %	14 %

Une fois qu'on sait, il faut continuer à se tester

Karpicke et Roediger, 2008 · Science^[5]

Question: Après avoir rappelé quelque chose correctement une fois, vaut-il mieux continuer à l'étudier ou continuer à se tester dessus ?
Méthode: Des étudiants ont appris 40 paires de mots swahili-anglais. Une fois une paire rappelée, elle restait dans les tests ou en sortait, et restait dans les tours d'étude ou en sortait.
Résultat: C'est le test qui fait la différence, pas l'étude supplémentaire. Une semaine plus tard, les étudiants qui continuaient d'être testés se rappelaient environ 80 % des paires. Ceux dont les paires apprises sortaient des tests s'en rappelaient 36 % et 33 % — même le groupe qui avait continué d'étudier chaque paire.
Limite: Des paires de vocabulaire, une semaine. Les étudiants n'avaient d'ailleurs rien vu venir : leurs prévisions étaient les mêmes dans tous les groupes.

Ce que Dyscendi en retient : une carte réussie revient quand même, plus tard. La réussir une fois n'est pas la ligne d'arrivée.

4 · Les techniques d'étude comparées

Sur dix techniques courantes, deux sortent du lot.

Les techniques des étudiants, classées selon les preuves

Dunlosky, Rawson, Marsh, Nathan et Willingham, 2013 · Psychological Science in the Public Interest^[6]

Question: Quelles techniques d'étude aident vraiment, quels que soient l'âge, la matière et le type d'examen ?
Méthode: Une synthèse de la recherche sur dix techniques, chacune notée pour son utilité générale.
Résultat: Se tester et espacer ses révisions obtiennent la meilleure note. Cinq techniques reçoivent une note basse, dont trois des plus populaires : résumer, surligner ou souligner, et relire.
Limite: Une note résume beaucoup d'études. Elle ne peut pas dire ce qui marchera pour une personne dans un cours donné.

Une flashcard révisée selon un calendrier, c'est les deux techniques les mieux notées à la fois : un test, étalé dans le temps.

5 · FSRS

Le planificateur qui choisit le jour.

Savoir que l'espacement marche ne dit pas quel jour réviser quelle carte. C'est un problème de prédiction : quelle est la probabilité que tu te rappelles cette carte demain, ou dans trois semaines ? FSRS — Free Spaced Repetition Scheduler — est une réponse libre à cette question, et celle que Dyscendi utilise.

D'où il vient

Ye, Su et Cao, 2022 · ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining^[7]

Question: Un modèle de la mémoire à long terme, ajusté sur de vraies données de révision, peut-il planifier les révisions à moindre coût ?
Méthode: Un modèle de mémoire construit à partir de 220 millions d'enregistrements du comportement de mémorisation d'étudiants, et un planificateur conçu pour réduire au minimum le coût des révisions. Le planificateur a été déployé dans l'application d'apprentissage des langues MaiMemo.
Résultat: Une amélioration de 12,6 % par rapport aux méthodes auxquelles il a été comparé, selon les auteurs. Le projet FSRS décrit sa propre recherche comme suivant la voie ouverte par ce travail ; l'algorithme a été révisé plusieurs fois depuis.
Limite: La comparaison est celle des auteurs, dans le cadre d'une seule application d'apprentissage des langues.

Ce qu'il vaut aujourd'hui

Open Spaced Repetition, SRS Benchmark · consulté le 12 octobre 2026^[8]

Question: À partir des révisions passées de quelqu'un, chaque algorithme prédit-il bien s'il se rappellera une carte à la suivante ?
Méthode: Un banc d'essai public sur 9 999 collections, chacune venant d'un utilisateur d'Anki, et 349 923 850 révisions. Les données sont séparées dans le temps : les révisions anciennes entraînent l'algorithme, les plus récentes le testent.
Résultat: FSRS-6 prédit mieux le rappel que les planificateurs plus anciens et plus simples — dans 98,3 % des collections face à la « half-life regression », le modèle publié par Duolingo. Il n'est pas le meilleur du tableau : FSRS-7 et plusieurs réseaux de neurones font mieux.
Limite: Voir les notes sous le tableau. Elles comptent.

Prédire le rappel : FSRS-6 et une sélection d'autres algorithmesPlus l'erreur est basse, mieux c'est. La dernière colonne donne la part des collections où FSRS-6 a la « log loss » la plus basse. Une sélection de lignes ; le tableau complet est dans le banc d'essai.
Algorithme	Ce que c'est	Log loss	RMSE (bins)	FSRS-6 plus juste dans
LSTM	Un réseau de neurones récurrent	0,3332	0,0538	11,9 %
FSRS-7 (recency)	La version la plus récente de FSRS	0,3370	0,0593	17,3 %
FSRS-6	La version qu'utilise Dyscendi	0,3460	0,0653	—
FSRS-5	La version précédente	0,3561	0,0742	84,2 %
FSRS-4.5	Une version antérieure	0,3625	0,0764	92,4 %
DASH	Un modèle issu de la recherche universitaire	0,3682	0,0838	89,0 %
ACT-R	Un modèle de mémoire issu d'une architecture cognitive	0,4033	0,1074	95,3 %
HLR	La « half-life regression », proposée par Duolingo	0,4694	0,1275	98,3 %
Ebisu v2	Un estimateur bayésien de la demi-vie	0,4989	0,1627	97,8 %

Lire les colonnes. La « log loss » mesure l'écart entre la probabilité de rappel prédite et ce qui s'est réellement passé à chaque révision. La « RMSE (bins) » regroupe les révisions selon l'intervalle, le nombre de révisions et le nombre d'oublis, puis compare le rappel prédit au rappel observé dans chaque groupe. Pour les deux, plus bas veut dire mieux.

Lire les lignes. Les erreurs viennent du tableau de résultats « sans révisions le jour même » du banc d'essai, ligne « FSRS-6 ». Les pourcentages viennent de son graphique de comparaison deux à deux, où l'entrée s'appelle « FSRS-6 recency » : FSRS-6 entraîné en donnant plus de poids aux révisions récentes. FSRS-7 et les réseaux de neurones sont plus justes que FSRS-6 ; Dyscendi utilise aujourd'hui FSRS-6.

Franc-parler

Ce que ça ne prouve pas.

La recherche est solide. Le pas qui mène de là à « cette app fera monter tes notes », nous ne l'avons pas mesuré, et nous ne ferons pas semblant.

Quatre choses à garder en tête

Nous n'avons mené aucune étude à nous. Tout ce qui précède a été mesuré par d'autres, sur d'autres personnes, souvent en laboratoire. Rien de cela n'est une mesure de Dyscendi.
Le banc d'essai note la prédiction, pas l'apprentissage. Il montre que FSRS-6 prévoit le rappel plus justement que plusieurs autres algorithmes. Il ne montre pas, à lui seul, que les personnes qui l'utilisent apprennent davantage.
Le FSRS-6 du banc d'essai est ajusté à chaque utilisateur. Ses paramètres sont optimisés sur l'historique de révisions de la personne. Dyscendi fait tourner FSRS-6 avec ses paramètres standards et ne les réajuste pas encore : ses prédictions sont donc moins personnalisées que celles notées ici.
Un calendrier ne marche que si tu viens. Et une carte ne peut pas être meilleure que les notes dont elle sort : c'est pour ça que Dyscendi te fait approuver chacune.

Références

Toutes les sources, au complet.

Murre, J. M. J., & Dros, J. (2015). Replication and analysis of Ebbinghaus' forgetting curve. PLOS ONE, 10(7), e0120644. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0120644
Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T., & Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380. https://doi.org/10.1037/0033-2909.132.3.354
Cepeda, N. J., Vul, E., Rohrer, D., Wixted, J. T., & Pashler, H. (2008). Spacing effects in learning: A temporal ridgeline of optimal retention. Psychological Science, 19(11), 1095–1102. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2008.02209.x
Roediger, H. L., III, & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249–255. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x
Karpicke, J. D., & Roediger, H. L., III (2008). The critical importance of retrieval for learning. Science, 319(5865), 966–968. https://doi.org/10.1126/science.1152408
Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J., & Willingham, D. T. (2013). Improving students' learning with effective learning techniques: Promising directions from cognitive and educational psychology. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58. https://doi.org/10.1177/1529100612453266
Ye, J., Su, J., & Cao, Y. (2022). A stochastic shortest path algorithm for optimizing spaced repetition scheduling. In Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 4381–4390). https://doi.org/10.1145/3534678.3539081
Open Spaced Repetition. SRS Benchmark [data and code]. GitHub. Consulté le 12 octobre 2026. https://github.com/open-spaced-repetition/srs-benchmark

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