Lancement de 'Blank.', une appli de mémorisation avec IA on-device qui transforme ce que vous lisez en souvenirs (avec Gemma 3)
(play.google.com)Bonjour !
En voyant que je me contentais souvent de sauvegarder des blogs techniques ou des newsletters sans jamais vraiment les relire ni les étudier, j’ai créé l’application Android 'Blank.' en partant de l’idée suivante : « Si on m’oblige à répondre à des quiz, est-ce que je m’en souviendrai mieux ? »
Je la partage en espérant que vous pourrez la tester tranquillement pendant le trajet de retour des fêtes ou dans un moment de pause.
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De quel type d’application s’agit-il ?
Fonction : il suffit d’entrer le lien d’un article web (actualité, blog, wiki, etc.) pour que l’IA en résume les points clés et génère des exercices à trous (Cloze Test).-
Concept : j’ai visé un design minimaliste, sans fonctions complexes, pour se concentrer uniquement sur l’apprentissage.
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Point clé : c’est une application d’IA 100 % on-device, où tout le processus s’exécute directement sur le smartphone, sans communication avec un serveur.
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Stack technique et méthode d’implémentation
J’ai choisi un LLM on-device pour avoir 0 coût serveur et préserver la confidentialité des utilisateurs.- Model: Google Gemma 3 (2b-it-gpu-int4 quantized)
- Inference: MediaPipe LLM Inference API
- Architecture: Android Jetpack Compose + MVVM + Koin (DI)
- Keyword Extraction: optimisation avec Regex & l’algorithme TextRank (usage hybride avec le LLM pour la rapidité)
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Points de réflexion pendant le développement
- Vitesse vs précision : avec l’on-device, la vitesse d’inférence était le point décisif. Au début, j’envoyais toutes les phrases au LLM, mais dans bien des cas l’inférence n’était pas assez rapide, et les limites sur le nombre de tokens dégradaient aussi souvent la qualité des réponses. J’ai optimisé cela avec une logique où l’algorithme TextRank filtre d’abord les phrases essentielles, puis confie au LLM la génération des blancs à compléter.
- Taille : le fichier du modèle fait environ 1,5 Go. Il se télécharge au premier lancement de l’application, et une connexion Wi‑Fi est recommandée.
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Recommandé pour
- celles et ceux qui veulent vraiment assimiler les articles techniques qu’ils ont sauvegardés
- celles et ceux qui sont curieux de voir jusqu’à quel niveau de performance le modèle Gemma 3 peut atteindre sur mobile
- celles et ceux qui ont besoin d’un outil personnalisé de résumé/apprentissage sans inquiétude de fuite de données
C’est encore une version initiale, donc il reste beaucoup de points à améliorer. (En particulier, le parsing des pages web peut ne pas être parfait.)
Si vous l’essayez, n’hésitez pas à me faire des retours du genre « cette fonction serait utile » ou « ce site marche mal » ; je ferai de mon mieux pour corriger ça pendant les vacances.
Merci. Je vous souhaite d’excellentes fêtes !
[Blank. sur le Google Play Store]
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.shootsir.blank
12 commentaires
Oh, c’est justement ce que j’avais en tête ; si c’est connecté à Obsidian, ça pourrait être utile de plein de façons.
Par contre, j’ai vu qu’on ne pouvait pas le télécharger dans le pays où je vis (la Corée du Sud) ; savez-vous pourquoi... ?
Pourriez-vous nous indiquer le libellé exact que vous voyez sur le Play Store ?
Et si vous pouviez aussi nous communiquer le modèle de l'appareil, cela nous aiderait à vérifier rapidement !
Il est indiqué : Cet élément n'est pas disponible dans votre pays de résidence.
Merci de votre intérêt ! Cela semble être un problème lié au Play Store, nous allons vérifier !
La génération de quiz est rapide et l’interface est simple, ce qui rend l’expérience agréable. J’attends les prochaines mises à jour avec impatience !
Merci pour votre test. Nous allons continuer à mettre à jour les points qui restent insuffisants !
Veuillez aussi le lancer sur iPhone !
Nous envisagerons aussi un lancement sur iPhone une fois la stabilisation sur Android terminée !
C’est difficile sur les anciens téléphones.
Comme il s’agit d’exécuter l’inférence du LLM sur l’appareil, j’ai l’impression que sur les anciens appareils, les performances ne sont pas au rendez-vous ou que cela fonctionne difficilement T_T
J’aime bien l’interface simple. J’utilise NotebookLM pour créer des quiz et réviser, et en comparaison il y a quelques points un peu décevants. J’ai ajouté un lien vers une personne en particulier sur Namuwiki, mais pour 5 questions sur 7, la réponse était cette même personne. Ce serait bien d’améliorer ce point. Sur la base du Fold 7, la génération a pris moins de 10 secondes. J’en attends beaucoup pour la suite. Merci.
Merci pour votre retour ! Nous essaierons de le corriger dans la prochaine mise à jour !