T-TwiceThink Twice · Responsible AI governance

Cadre RGPD, AI Act
et gouvernance responsable

GDPR, AI Act
and responsible governance

Ce document décrit le cadre de protection des données et de gouvernance IA de T-Twice : un tuteur mathématique qui guide l’étudiant sans donner directement la réponse, protège les sessions privées, permet un partage contrôlé avec l’enseignant et traite les diagnostics IA comme des aides pédagogiques contestables, jamais comme des décisions automatiques.

This note describes T-Twice’s data-protection and AI-governance framework: a mathematics tutor that guides students without directly giving the answer, protects private practice, enables controlled sharing with teachers, and treats AI diagnoses as contestable pedagogical signals, never as automated decisions.

Principe 01
Principle 01
L’étudiant contrôle le partage
The student controls sharing
Principe 02
Principle 02
Le professeur supervise, ne surveille pas
The teacher oversees, not surveils
Principe 03
Principle 03
L’IA aide, mais ne décide pas
AI supports, but does not decide
01
Positionnement

Une IA éducative conçue contre la dépendance cognitive

An educational AI designed against cognitive dependence

T-Twice part d’un constat pédagogique : lire une solution claire n’est pas équivalent à produire un raisonnement. Le système vise donc l’autonomie, pas la consommation de réponses.

T-Twice starts from a pedagogical fact: reading a clear solution is not the same as producing a reasoning path. The system therefore optimizes for autonomy, not answer consumption.

T-Twice ne remplace pas l’enseignant et ne transforme pas l’étudiant en objet de surveillance. Il crée un espace où l’étudiant peut essayer, se tromper, corriger et, lorsqu’il le choisit, partager une session précise pour recevoir un retour humain.
T-Twice does not replace the teacher and does not turn the student into a surveillance object. It creates a space where the student can try, fail, correct, and, when they choose, share one specific session to receive human feedback.
Ce que T-Twice est
What T-Twice is
  • un compagnon de raisonnement mathématique ;
  • un outil ancré dans le cours réel du professeur ;
  • un système d’aide à l’identification des erreurs ;
  • un support de feedback humain lorsque l’étudiant partage son travail.
  • a mathematical reasoning companion;
  • a tool anchored in the teacher’s actual course;
  • a support system for identifying reasoning errors;
  • a human-feedback support when the student shares work.
Ce que T-Twice n’est pas
What T-Twice is not
  • un solveur automatique ;
  • un système de notation ;
  • un outil disciplinaire ;
  • un dispositif de classement ou de sélection ;
  • un diagnostic médical ou psychologique.
  • an automatic solver;
  • a grading system;
  • a disciplinary tool;
  • a ranking or selection mechanism;
  • a medical or psychological diagnosis system.
Choix de gouvernance
Governance choices
  • minimisation des données ;
  • consentement granulaire ;
  • partage limité par code de session ;
  • supervision humaine ;
  • distinction claire entre POC, conception et prochaines étapes.
  • data minimization;
  • granular consent;
  • limited session-code sharing;
  • human oversight;
  • clear distinction between POC, design and next steps.
02
Données & finalités

Collecter seulement ce qui sert l’apprentissage

Collect only what supports learning

La logique RGPD appliquée à T-Twice est simple : chaque donnée doit avoir une finalité pédagogique, une durée de conservation, un niveau de visibilité et un droit d’action pour l’étudiant.

T-Twice applies a simple GDPR-oriented logic: every data item must have a pedagogical purpose, a retention period, a visibility level and an actionable student right.

CatégorieExemplesFinalitéVisibilitéGarde-fou
Identité limitéeprénom, pseudo, identifiant étudiantouvrir une session et relier le travail à un utilisateurétudiant ; enseignant seulement si cadre partagépas de compte public, pas de tracking publicitaire
Raisonnementmessages, étapes, brouillons structurésguider par questions socratiquesprivé par défaut ; partage explicite par codepas de lecture invisible par l’enseignant
Diagnostic pédagogiquetype d’erreur, score de confiance, notion concernéeadapter le feedback et aider l’enseignant à comprendre une difficultéétudiant ; enseignant si session partagée ou vue agrégéecontestable, corrigeable par le professeur
Consentementsactivation voix, OCR, détection de régularitésrespecter les choix de l’étudiantétudiant ; administration technique si nécessairerévocable, spécifique, journalisé
Données techniqueshorodatage, logs nécessaires, statut de sessionsécurité, maintenance, preuve du consentementéquipe technique autoriséedurée limitée, accès restreint
CategoryExamplesPurposeVisibilitySafeguard
Limited identityfirst name, pseudonym, student identifieropen a session and associate work with a userstudent; teacher only in a shared contextno public account, no advertising tracking
Reasoningmessages, steps, structured draftsguide through Socratic questionsprivate by default; explicit sharing by codeno invisible teacher access
Pedagogical diagnosiserror type, confidence score, conceptadapt feedback and help the teacher understand difficultiesstudent; teacher if session shared or aggregated viewcontestable and teacher-correctable
Consent recordsvoice, OCR, pattern detection activationrespect student choicesstudent; authorized technical admin if neededrevocable, specific, logged
Technical datatimestamp, necessary logs, session statussecurity, maintenance, proof of consentauthorized technical teamlimited retention, restricted access
Point de rigueur
Rigor point

Le “profil cognitif” n’est pas une identité, une note ou un diagnostic médical. C’est une hypothèse pédagogique temporaire, utilisée pour adapter le guidage et toujours séparée de l’évaluation.

The “cognitive profile” is not an identity, a grade or a medical diagnosis. It is a temporary pedagogical hypothesis used to adapt guidance and always separated from evaluation.

04
Visibilité enseignant

Un accès par code de session, limité et compréhensible

Session-code access: limited and understandable

La règle n’est pas “le professeur voit tout”. La règle est : l’étudiant sait ce qui est partagé, pourquoi, avec qui et pour combien de temps.

The rule is not “the teacher sees everything”. The rule is: the student knows what is shared, why, with whom and for how long.

Session personnelle privée
Private practice session
  • aucun message individuel lu par le professeur ;
  • aucun raisonnement transmis automatiquement ;
  • espace d’essai et d’erreur sans observation continue ;
  • l’étudiant peut ensuite choisir de partager une session précise.
  • no individual messages read by the teacher;
  • no automatic reasoning transmission;
  • a space for trying and failing without continuous observation;
  • the student may later choose to share a specific session.
Session partagée par code
Code-shared session
  • l’étudiant génère un code pour un exercice ou une session ;
  • le professeur consulte uniquement cette session ;
  • il peut commenter, aider, corriger un diagnostic IA ;
  • le partage est orienté vers l’aide, pas vers la surveillance.
  • the student generates a code for one exercise or session;
  • the teacher accesses only that session;
  • they may comment, help, correct an AI diagnosis;
  • sharing is for support, not surveillance.
Formulation opérationnelle
Operational wording

L’accès enseignant aux sessions individuelles est conditionné à un partage explicite par l’étudiant ou à un cadre pédagogique préalablement défini, clairement signalé dans l’interface.

Teacher access to individual sessions is conditioned on explicit sharing by the student or on a predefined pedagogical context, clearly signaled in the interface.

05
RGPD & AI Act

Une approche prudente, documentée et contestable

A cautious, documented and contestable approach

T-Twice ne revendique pas une certification finale. Le système adopte une gouvernance alignée sur les exigences de protection des données et sur les obligations pertinentes pour les IA éducatives à risque élevé.

T-Twice does not claim final certification. The system adopts governance aligned with data-protection requirements and relevant obligations for high-risk educational AI.

RGPD — principes appliqués
GDPR — applied principles
  • finalité pédagogique déterminée ;
  • minimisation des données ;
  • information claire ;
  • droits d’accès, rectification, effacement, portabilité ;
  • sous-traitants encadrés ;
  • AIPD avant déploiement large.
  • determined pedagogical purpose;
  • data minimization;
  • clear information;
  • access, rectification, erasure and portability rights;
  • processor governance;
  • DPIA before broad deployment.
Article 22 — ligne rouge
Article 22 — red line
  • pas de note automatique ;
  • pas de classement automatique ;
  • pas d’orientation ou sélection automatique ;
  • pas de sanction automatique ;
  • diagnostics IA présentés comme indications pédagogiques.
  • no automatic grade;
  • no automatic ranking;
  • no automatic orientation or selection;
  • no automatic sanction;
  • AI diagnoses shown as pedagogical indications.
AI Act — précaution haut risque
AI Act — high-risk precaution
  • transparence envers l’étudiant ;
  • supervision humaine ;
  • gestion des risques ;
  • documentation technique ;
  • journalisation des diagnostics ;
  • contrôle des biais et robustesse.
  • student-facing transparency;
  • human oversight;
  • risk management;
  • technical documentation;
  • diagnosis logging;
  • bias control and robustness.
06
Risques & garde-fous

Nommer les risques pour les réduire

Name risks to reduce them

La gouvernance responsable de T-Twice ne se limite pas à la conformité juridique. Elle couvre aussi la dépendance cognitive, les biais, l’accessibilité et la relation enseignant-étudiant.

T-Twice’s responsible governance is not limited to legal compliance. It also covers cognitive dependence, bias, accessibility and the teacher-student relationship.

RisqueDescriptionGarde-fou T-Twice
Dépendance cognitivel’étudiant attend l’aide au lieu de chercherrefus de donner la réponse ; guidage socratique ; scaffolding décroissant
Illusion de compréhensionlecture passive d’une solution claireobligation de produire une étape personnelle avant feedback
Erreur de diagnostic IAmauvaise catégorie d’erreur ou mauvaise interprétationscore de confiance, contestation, correction par professeur
Surveillance excessivel’étudiant se sent observé et s’autocensuresessions privées par défaut ; partage par code ; bandeau de mode
Biais pédagogiquefavoriser un style de rédaction ou une norme culturelle uniqueancrage dans le cours du professeur ; audit de biais ; distinction contenu / forme
Profilage abusifutiliser un profil pour noter, classer ou orienterinterdiction fonctionnelle et charte : usage pédagogique uniquement
Surcharge professeurtrop de fonctionnalités déplacent le travail vers l’enseignantclasse minimale : diagnostic + dialogue ; options activées progressivement
Sous-traitance opaqueflux IA, OCR ou voix mal maîtriséspriorité UE, contrats Art. 28, cartographie des flux, revue avant pilote
RiskDescriptionT-Twice safeguard
Cognitive dependencestudent waits for help instead of tryinganswer refusal; Socratic guidance; decreasing scaffolding
Illusion of understandingpassive reading of a clear solutionstudent must produce a personal step before feedback
AI diagnosis errorwrong error category or interpretationconfidence score, contestation, teacher correction
Excessive surveillancestudent feels watched and self-censorsprivate sessions by default; code sharing; visible mode banner
Pedagogical biasfavoring one writing style or cultural normteacher-course anchoring; bias audit; content/form distinction
Abusive profilingusing a profile to grade, rank or orientfunctional prohibition and charter: pedagogical use only
Teacher burdentoo many features shift work to the teacherminimal classroom: diagnosis + dialogue; optional layers
Opaque processorsAI, OCR or voice flows poorly controlledEU priority, Article 28 contracts, flow mapping, review before pilot
07
Biais & inclusion

Adapter les frictions, pas étiqueter les personnes

Adapt to frictions, not labels

T-Twice doit distinguer une erreur mathématique d’une difficulté d’accès au raisonnement : écriture, voix, calcul, attention, lecture, notation, OCR ou fatigue cognitive.

T-Twice must distinguish a mathematical error from an access-to-reasoning difficulty: writing, voice, calculation, attention, reading, notation, OCR or cognitive fatigue.

Biais concrets suivis
Concrete bias points monitored
  • style d’écriture et longueur de réponse ;
  • qualité OCR selon écriture manuscrite ;
  • confusion entre orthographe et raisonnement ;
  • écart oral / écrit ;
  • méthode d’enseignement et notations du pays ;
  • scaffolding corrélé à la longueur de réponse.
  • writing style and answer length;
  • OCR quality depending on handwriting;
  • confusing spelling with reasoning;
  • oral / written gap;
  • teaching method and country-specific notation;
  • scaffolding correlated with response length.
Adaptations sans diagnostic
Adaptations without diagnosis
  • audio des énoncés et formules ;
  • saisie vocale optionnelle ;
  • clavier contextuel et langage naturel → symboles ;
  • séparation raisonnement / calcul / écriture ;
  • micro-étapes et mode focus ;
  • lecteur d’écran et contraste renforcé.
  • audio for statements and formulas;
  • optional voice input;
  • contextual keyboard and natural language → symbols;
  • separation of reasoning / calculation / writing;
  • micro-steps and focus mode;
  • screen reader and stronger contrast.
Limite éthique
Ethical limit

T-Twice ne diagnostique pas la dyslexie, la dyscalculie, la dyspraxie, la dysorthographie ou le TDAH. Les adaptations sont des mécanismes d’accessibilité pédagogique, pas des classifications médicales.

T-Twice does not diagnose dyslexia, dyscalculia, dyspraxia, dysorthography or ADHD. Adaptations are pedagogical accessibility mechanisms, not medical classifications.

08
Statut du projet

Ce qui est testable, conçu, et à valider

What is testable, designed, and still to validate

La rigueur du document repose sur cette séparation : ne pas présenter une intention comme une preuve, ni un POC comme une validation statistique.

The rigor of this document relies on this separation: do not present an intention as evidence, nor a POC as statistical validation.

Implémenté et testable dans le POC

Implemented and testable in the POC

  • dialogue socratique ;
  • refus de donner directement la réponse ;
  • diagnostic d’erreurs ;
  • classes calibrées par professeur ;
  • dashboard professeur ;
  • commentaires et corrections prof ;
  • clavier mathématique ;
  • données de sessions dans un dump SQL.
  • Socratic dialogue;
  • refusal to directly give the answer;
  • error diagnosis;
  • teacher-calibrated classes;
  • teacher dashboard;
  • teacher comments and corrections;
  • mathematical keyboard;
  • session data in SQL dump.

Documenté / conçu

Documented / designed

  • consentement granulaire complet ;
  • page “Mes données” ;
  • partage par code de session ;
  • charte éthique ;
  • logique RGPD / AI Act ;
  • stratégie neuroinclusive ;
  • détection de biais concrets ;
  • empreinte environnementale indicative.
  • full granular consent;
  • “My data” page;
  • session-code sharing;
  • ethical charter;
  • GDPR / AI Act logic;
  • neuroinclusive strategy;
  • concrete bias detection;
  • indicative environmental footprint.

Prochaines validations

Next validations

  • AIPD complète avec établissement ;
  • revue des sous-traitants ;
  • audit des biais ;
  • mesure de fiabilité du diagnostic IA ;
  • pilotes contrôlés ;
  • protocole d’évaluation pré-enregistré ;
  • mode hors ligne / faible connectivité.
  • full DPIA with institution;
  • processor review;
  • bias audit;
  • measurement of AI diagnosis reliability;
  • controlled pilots;
  • pre-registered evaluation protocol;
  • offline / low-connectivity mode.
09
Sources

Références utilisées

References used

Les références ci-dessous fondent le cadre juridique, pédagogique et technique du document. Les sources internes T-Twice sont séparées des textes réglementaires.

The references below ground the legal, pedagogical and technical framework. Internal T-Twice sources are separated from regulatory texts.

Sources internes T-Twice
Internal T-Twice sources
  • Soumission Phase 2 AI Grand Challenge 2026.
  • Système d’engagement complet : étudiant, enseignant, clavier.
  • Système neuroadaptatif : frictions cognitives, dys, TDAH, accessibilité.
  • Données fournies sur consentements granulaires, partage par code, décisions IA, empreinte carbone.
  • Phase 2 AI Grand Challenge 2026 submission.
  • Complete engagement system: student, teacher, keyboard.
  • Neuroadaptive system: cognitive frictions, dys profiles, ADHD, accessibility.
  • Provided data on granular consent, code sharing, AI decisions and carbon footprint.
Textes et recommandations
Legal texts and guidance
  • RGPD — Règlement (UE) 2016/679.
  • AI Act — Règlement (UE) 2024/1689.
  • CNIL — AIPD / DPIA.
  • CNIL — usages de l’IA en éducation et conseils aux enseignants.
  • Références pédagogiques citées dans la soumission : Bastani et al. 2025 ; Weber 2001 ; Selden & Selden 2003 ; Harel & Sowder 1998.
  • GDPR — Regulation (EU) 2016/679.
  • AI Act — Regulation (EU) 2024/1689.
  • CNIL — DPIA guidance.
  • CNIL — AI in education and teacher guidance.
  • Pedagogical references cited in the submission: Bastani et al. 2025; Weber 2001; Selden & Selden 2003; Harel & Sowder 1998.
10
Conclusion

Responsible deployment, evidence before scale

Responsible deployment, evidence before scale

T-Twice vise une IA utile sans être intrusive, adaptative sans être discriminante, et pédagogique sans automatiser l’évaluation.

T-Twice aims for AI that is useful without being intrusive, adaptive without being discriminatory, and pedagogical without automating assessment.

Synthèse
Summary

Le POC ne prouve pas encore l’efficacité statistique à grande échelle. Il montre cependant une architecture, une interface de consentement, une logique de partage contrôlé et des garde-fous suffisamment structurés pour justifier une validation contrôlée avec des établissements partenaires.

The POC does not yet prove statistical effectiveness at scale. It does show an architecture, consent interface, controlled-sharing logic and safeguards structured enough to justify controlled validation with partner institutions.

GDPR / RGPD — Regulation (EU) 2016/679

Articles mobilisés : principes, base légale, consentement, droits des personnes, décisions automatisées, sous-traitants, privacy by design, AIPD.

AI Act — Regulation (EU) 2024/1689

Référence pour la classification et les obligations de transparence, supervision humaine, gestion des risques et documentation des systèmes à haut risque.

CNIL — Analyse d’impact relative à la protection des données

Référence pour l’AIPD avant déploiement institutionnel à risque élevé.

CNIL — Enseignant : utiliser un système d’IA dans le cadre de ses missions

Référence pour les usages pédagogiques, la vigilance sur les données et la responsabilité humaine.