Card context

backend/app/main.py

@@ -26,6 +26,7 @@ from .program_content import (
 )
 from .services import (
     build_llm_reply,
+    build_lesson_reply,
     ensure_student_mastery,
     evaluate_answer,
     list_tts_profiles,
@@ -347,20 +348,27 @@ def chat(
     lesson_context = ""
     if payload.lesson_title or payload.section_title or payload.asset_title:
         lesson_context = (
-            "\n\nContexte de l’écran actuellement montré à l’élève: "
+            f"Leçon courante: {payload.lesson_title or 'non précisée'}\n"
-            f"leçon={payload.lesson_title or 'non précisée'}, "
+            f"Fiche courante: {payload.asset_title or 'non précisée'}\n"
-            f"fiche={payload.asset_title or 'non précisée'}, "
+            f"Card courante: {payload.section_title or 'non précisée'}\n"
-            f"carte affichée={payload.section_title or 'non précisée'}, "
+            f"Clé de contexte: {payload.section_context_key or 'non précisée'}\n"
-            f"avancement={payload.step_percent if payload.step_percent is not None else 'non précisé'}%. "
+            f"Avancement affiché: {payload.step_percent if payload.step_percent is not None else 'non précisé'}%\n"
-            "Réponds uniquement à propos de cette carte. Vérifie que l’élève comprend ce qui est affiché. "
+            "Règle: réponds uniquement à propos de cette card et vérifie la compréhension de l'élève.\n"
-            "Si l’élève dit qu’il a compris, invite-le à passer à l’étape suivante."
         )
+        if payload.section_context:
+            lesson_context += f"\nTexte pédagogique de la card courante:\n{payload.section_context.strip()}"
 
-    reply = build_llm_reply(db, payload.student_id, f"{payload.message}{lesson_context}")
+    if lesson_context:
+        lesson_reply = build_lesson_reply(db, payload.student_id, payload.message, lesson_context)
+        reply = lesson_reply["reply"]
+        advance_lesson_step = lesson_reply["advance_lesson_step"]
+    else:
+        reply = build_llm_reply(db, payload.student_id, payload.message)
+        advance_lesson_step = False
 
     db.add(models.Message(student_id=student.id, role="assistant", content=reply))
     db.commit()
-    return schemas.ChatResponse(reply=reply)
+    return schemas.ChatResponse(reply=reply, advance_lesson_step=advance_lesson_step)
 
 
 @app.post("/transcribe")

backend/app/program_content.py

@@ -79,7 +79,17 @@ def build_section_url(relative_path: str, section_index: int) -> str:
     return f"/api/program/assets/{token}/sections/{section_index}"
 
 
-def extract_svg_sections(svg_path: Path) -> list[dict]:
+def find_section_context_path(svg_path: Path, asset_number: int, section_number: int) -> Path | None:
+    context_dir = svg_path.parent.parent / "card_contexts" / svg_path.stem
+    candidates = [
+        context_dir / f"Fiche{asset_number}Card{section_number}.md",
+        context_dir / f"fiche_{asset_number:02d}_card_{section_number:02d}.md",
+        context_dir / f"card_{section_number:02d}.md",
+    ]
+    return next((candidate for candidate in candidates if candidate.exists()), None)
+
+
+def extract_svg_sections(svg_path: Path, asset_number: int | None = None) -> list[dict]:
     text = svg_path.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
     sections: list[dict] = []
     pattern = re.compile(
@@ -97,10 +107,16 @@ def extract_svg_sections(svg_path: Path) -> list[dict]:
         raw_title = re.sub(r"<[^>]+>", "", title_match.group("title") if title_match else "")
         title = html.unescape(raw_title).strip() or f"Étape {len(sections) + 1}"
         margin = 28
+        section_number = len(sections) + 1
+        context_path = find_section_context_path(svg_path, asset_number or 1, section_number)
         sections.append(
             {
                 "index": len(sections),
                 "title": title,
+                "context_key": f"Fiche{asset_number or 1}Card{section_number}",
+                "context": context_path.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").strip()
+                if context_path
+                else "",
                 "view_box": [
                     max(float(match.group("x")) - margin, 0),
                     max(float(match.group("y")) - margin, 0),
@@ -164,9 +180,9 @@ def list_lessons() -> list[dict]:
             title = first_heading or title
 
         assets = []
-        for svg_path in svg_files:
+        for asset_index, svg_path in enumerate(svg_files, start=1):
             relative_path = svg_path.relative_to(CONTENT_ROOT).as_posix()
-            sections = extract_svg_sections(svg_path)
+            sections = extract_svg_sections(svg_path, asset_index)
             assets.append(
                 {
                     "name": svg_path.stem,

backend/app/schemas.py

@@ -57,12 +57,15 @@ class ChatRequest(BaseModel):
     lesson_title: str | None = None
     asset_title: str | None = None
     section_title: str | None = None
+    section_context_key: str | None = None
+    section_context: str | None = None
     step_percent: int | None = None
 
 
 class ChatResponse(BaseModel):
     reply: str
     should_speak: bool = True
+    advance_lesson_step: bool = False
 
 
 class MessageRead(BaseModel):

backend/app/services.py

@@ -1,4 +1,6 @@
+import json
 import os
+import re
 from typing import List
 from openai import OpenAI
 from sqlalchemy.orm import Session
@@ -163,6 +165,60 @@ def build_llm_reply(db: Session, student_id: int, user_message: str) -> str:
     return response.output_text.strip()
 
 
+def build_lesson_reply(db: Session, student_id: int, user_message: str, lesson_context: str) -> dict:
+    context = get_student_context(db, student_id)
+    response = client.responses.create(
+        model="gpt-4.1-mini",
+        input=[
+            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
+            {"role": "system", "content": TURN_TAKING_PROMPT},
+            {
+                "role": "system",
+                "content": (
+                    "Tu reçois un contexte courant de leçon lié à la card affichée. "
+                    "Tu dois parler uniquement de cette card, sauf si l'élève pose une question de clarification immédiate. "
+                    "Si la réponse de l'élève montre clairement qu'il a compris la card courante, mets "
+                    "`advance_lesson_step` à true. Sinon, mets-le à false. "
+                    "Réponds strictement en JSON valide avec les clés `reply` et `advance_lesson_step`. "
+                    "`reply` contient uniquement ce que Professeur TOP dit à l'élève, sans JSON visible."
+                ),
+            },
+            {
+                "role": "user",
+                "content": (
+                    f"Contexte pédagogique général:\n{context}\n\n"
+                    f"Contexte courant de la card affichée:\n{lesson_context}\n\n"
+                    f"Message de l'élève:\n{user_message}"
+                ),
+            },
+        ],
+        temperature=0.4,
+    )
+    raw_text = response.output_text.strip()
+    json_text = raw_text
+    if json_text.startswith("```"):
+        json_text = re.sub(r"^```(?:json)?\s*", "", json_text)
+        json_text = re.sub(r"\s*```$", "", json_text)
+    if "{" in json_text and "}" in json_text:
+        json_text = json_text[json_text.find("{") : json_text.rfind("}") + 1]
+    try:
+        parsed = json.loads(json_text)
+    except json.JSONDecodeError:
+        return {"reply": raw_text, "advance_lesson_step": False}
+
+    reply = str(parsed.get("reply") or "").strip()
+    advance_value = parsed.get("advance_lesson_step")
+    advance_lesson_step = (
+        advance_value
+        if isinstance(advance_value, bool)
+        else str(advance_value).strip().lower() in {"true", "oui", "yes", "1"}
+    )
+    return {
+        "reply": reply or raw_text,
+        "advance_lesson_step": advance_lesson_step,
+    }
+
+
 def list_tts_profiles() -> list[dict]:
     return [
         {

backend/contenus_pedagogiques/cycle_3/mathematiques/cm1/01_nombres_calcul_resolution/01A_nombres_entiers/card_contexts/01_lecture_ecriture_nombres_entiers/Fiche1Card1.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+# Fiche 1 - Card 1 - La méthode
+
+Cette card présente la méthode pour lire un nombre entier de 6 chiffres.
+
+Idée à enseigner :
+- On découpe le nombre en groupes de 3 chiffres en partant de la droite.
+- Dans l'exemple `345 208`, le groupe `345` est le groupe des milliers.
+- Le groupe `208` est le groupe des unités simples.
+- Ce découpage aide à lire le nombre sans se perdre.
+
+Consigne orale courte pour Professeur TOP :
+Explique que pour lire un grand nombre, on le sépare en deux paquets de trois chiffres : d'abord les milliers, puis les unités simples. Prends uniquement l'exemple affiché `345 208`. Demande ensuite à l'élève s'il comprend pourquoi on coupe entre `345` et `208`.
+
+Limites :
+- Ne parle pas encore de toute la fiche.
+- Ne donne pas les autres exemples de la fiche.
+- Ne passe pas à la lecture complète du nombre sauf si l'élève demande ou semble prêt.
+- Reste sur le thème : découper un nombre de 6 chiffres en deux groupes.
+
+Critère pour passer à la card suivante :
+L'élève peut passer à la suite s'il dit clairement qu'il a compris, ou s'il explique avec ses mots que `345` représente les milliers et `208` les unités simples.

frontend/src/App.jsx

@@ -617,6 +617,8 @@ function TutorApp({ currentUser, onLogout }) {
       lesson_title: activeLessonTitle,
       asset_title: activeAsset?.title || null,
       section_title: activeSection?.title || activeAsset?.title || null,
+      section_context_key: activeSection?.context_key || null,
+      section_context: activeSection?.context || null,
       step_percent: lessonStepPercent,
     }
   }
@@ -740,6 +742,9 @@ function TutorApp({ currentUser, onLogout }) {
     })
     appendMessage('assistant', data.reply)
     setCurrentInstruction(data.reply)
+    if (data.advance_lesson_step) {
+      goToNextLessonStep()
+    }
     speak(data.reply)
   }