Cladèse

Votre plateforme e-learning, auto-hébergée, avec l'IA intégrée à vos cours. Hébergez vos formations vidéo et audio, suivez la progression, prenez des notes liées au passage de la vidéo ; l'IA transcrit les leçons, rédige des résumés et répond aux questions en citant les passages utilisés.

_{Cours filmé : les présentations officielles des versions de Blender, publiées sur la chaîne YouTube de Blender et réutilisées sous licence Creative Commons Attribution.}

Documentation · Démarrage rapide · Configuration · L'IA et vos données · Sécurité · FAQ

• Formations → chapitres → leçons vidéo ou audio, avec documents rattachés (PDF, Office, Markdown, images) ;
• reprise de lecture et progression par leçon, chapitre et formation ;
• notes horodatées en Markdown, un clic ramène au passage ;
• studio : création, téléversement, réordonnancement, conversion automatique en arrière-plan ;
• import d'un dossier existant Formation/Chapitre/leçon en une commande ;
• transcription Whisper, résumés éditables et assistant par formation qui cite ses sources ;
• modèle au choix : LM Studio ou Ollama en local, ou tout fournisseur compatible OpenAI ;
• web et mobile : front Next.js, application Flutter pour Android, iOS et Linux.

Ce qu'il est, et ce qu'il n'est pas

Une plateforme de formation pour un usage personnel ou une équipe, qui garde médias, base et index sur votre infrastructure. Chaque personne a un compte avec mot de passe, créé par un administrateur ; seuls les administrateurs accèdent au studio. Ce n'est pas un LMS commercial : pas d'inscription libre, pas de SSO, pas de droits par formation.

Besoin	Cladèse	Sinon
Héberger et suivre vos propres formations vidéo	✅	—
Une plateforme privée pour une équipe	✅	Comptes créés par un administrateur, studio réservé aux administrateurs
Transcription, résumés et questions sur le cours sans service tiers imposé	✅	Modèle local ou distant, à configurer
Reprendre une bibliothèque de cours rangée en dossiers	✅	e-learning-cli reconcile
Application mobile	✅ côté apprenant	Le studio reste sur le web
Comptes avec mot de passe, rôles administrateur / apprenant	✅	Pas d'inscription libre ni de mot de passe oublié par email : l'admin crée et réinitialise
SSO (Google, Microsoft, annuaire), droits par formation	❌	Un proxy d'authentification en amont (détails)
Vendre des formations, inscriptions, certificats, SCORM	❌	Moodle, Open edX

Compatibilité

	Pris en charge
Déploiement	Docker avec le plugin Compose v2
Dépôt	Git avec Git LFS (images, vidéo, polices)
Développement hors Docker	Python 3.14+ et uv, Node 22+, ffmpeg
Vidéo	MP4, WebM, MKV, AVI, MOV, M4V, WMV, FLV — hors MP4, converti en MP4 H.264/AAC
Audio	MP3, WAV, M4A, AAC, OGG, FLAC, WMA, Opus — hors MP3, converti en MP3
Documents	PDF, DOC(X), PPT(X), XLS(X), ODT/ODS/ODP, Markdown, texte, CSV, images
Modèle de langage	Tout point d'accès /v1/chat/completions compatible OpenAI
Mobile	Flutter 3.47+ ; Android (SDK 37 pour compiler), iOS, Linux desktop
Navigateurs	Firefox, Chrome et Safari récents

Ressources mesurées au repos : ≈ 2,3 Go de mémoire (API et worker chargent chacun le modèle d'embeddings), plus ≈ 1 Go par transcription Whisper base en cours. Image de l'API ≈ 7 Go. Pas de GPU requis.

Démarrage rapide

git lfs install           # une fois par machine, avant le clone
git clone https://github.com/EdwinAlkins/e-learning.git
cd e-learning
cp .env.template .env      # voir ci-dessous
docker compose up -d --build

Avant le premier up, renseignez dans .env : APP_SECRET_KEY (openssl rand -hex 32), APP_FIRST_ADMIN_EMAIL, APP_FIRST_ADMIN_PASSWORD, et VIDEOS_HOST_PATH pour vos médias. L'API refuse de démarrer avec les valeurs d'exemple.

• Front : http://localhost:3000 — connectez-vous avec le compte admin, puis Studio pour créer une formation et Studio → Comptes pour ouvrir des accès
• API : http://localhost:8000 — documentation OpenAPI sur /api-docs si APP_DEBUG=true

Lancez depuis la racine du dépôt. e-learning-api/docker-compose.yml sert au développement de l'API seule et ne démarre ni le front ni Qdrant.

Git LFS est requis. Les images, la vidéo de démonstration et les polices sont stockées avec Git LFS. Sans git lfs install (paquet git-lfs) avant le clone, vous récupérez des fichiers pointeurs de quelques centaines d'octets à la place : les icônes du front manquent et le build échoue. Sur un dépôt déjà cloné, git lfs install && git lfs pull répare.

Aucun modèle de langage n'est nécessaire pour démarrer : catalogue, lecteur, progression, notes, documents et studio fonctionnent sans. Renseignez APP_OPENAI_BASE_URL pour activer résumés et assistant. Le premier démarrage télécharge le modèle d'embeddings depuis Hugging Face.

Vous avez déjà des vidéos rangées en Formation/Chapitre/leçon sous VIDEOS_HOST_PATH :

docker compose exec api e-learning-cli reconcile

Arrêt : docker compose down. Mise à jour : ./scripts/backup.sh && git pull && docker compose up -d --build.

Service	Rôle	Port
front	Interface apprenant et studio	3000
api	API REST, stream des médias	8000
worker	Jobs : conversion, transcription, résumé, indexation	—
migrate	Migrations Alembic, une fois au démarrage	—
postgres	Base de données	5432
rabbitmq	File des jobs, console de gestion	5672, 15672
qdrant	Index vectoriel de l'assistant	6333

Configuration

Tout passe par .env (voir .env.template). Les variables principales :

Variable	Rôle
APP_SECRET_KEY	Clé de signature des sessions, 32 caractères minimum — obligatoire
APP_FIRST_ADMIN_EMAIL / _PASSWORD	Premier administrateur, créé au démarrage — obligatoire
APP_ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES	Durée d'une session (défaut 10080, 7 jours)
VIDEOS_HOST_PATH	Dossier hôte des formations, monté sur /app/videos
NEXT_PUBLIC_API_URL	URL de l'API vue par le navigateur — figée au build du front
APP_CORS_ORIGINS	Adresses du front, liste JSON ; "*" refusé
APP_OPENAI_BASE_URL / _API_KEY / _MODEL	Modèle de langage (résumés, assistant)
APP_EMBEDDING_BASE_URL	Vide : embeddings locaux (sentence-transformers) ; renseignée : API distante
APP_WORKER_PREFETCH	Jobs en parallèle par worker (défaut 3)
APP_MAX_UPLOAD_SIZE	Taille maximale d'un téléversement, en octets
APP_DEBUG	Interface OpenAPI, secrets d'exemple tolérés — false en production

Référence complète : Configuration.

L'IA et vos données

Étape	Moteur	Où ça tourne	Résultat
Transcription	Whisper (base par défaut)	Worker, en local	leçon.txt à côté du média
Résumé	LLM compatible OpenAI	Là où pointe APP_OPENAI_BASE_URL	leçon.md à côté du média
Indexation	sentence-transformers ou API d'embeddings	Worker, en local par défaut	Vecteurs dans Qdrant
Question	Embeddings + LLM	API	Réponse et sources

• Les fichiers médias ne quittent jamais le serveur.
• Avec un modèle distant, le texte des transcriptions et les extraits retrouvés sont envoyés à ce fournisseur. Avec un modèle local et les embeddings par défaut, aucun contenu ne sort.
• L'assistant cherche uniquement dans la formation courante et affiche ses sources. Comme tout modèle de langage, il peut se tromper : les sources servent à vérifier.
• L'IA travaille sur la parole transcrite et le texte des documents ; elle ne voit pas l'image.

Détails, limites et modèles : Transcription et IA.

Architecture

e-learning/
├── docker-compose.yml   # Pile complète : Postgres, RabbitMQ, Qdrant, migrations, API, worker, front
├── .env.template
├── e-learning-api/      # FastAPI, architecture hexagonale / DDD, CLI et worker
├── e-learning-front/    # Next.js 16 (App Router), React 19, MUI 9
├── e-learning-mobile/   # Flutter, parcours apprenant
├── scripts/backup.sh    # Sauvegarde / restauration de la base
├── docs/                # Site de documentation (HTML statique, GitHub Pages)
└── dev-tools/           # Outillage : données de démo, captures et vidéo de présentation

• API hexagonale : presentation → infrastructure → application → domain, vérifié par import-linter ; le domaine n'importe ni FastAPI, ni SQLAlchemy, ni Pydantic.
• Jobs lourds hors requête : conversion, transcription, résumé et indexation sont publiés sur RabbitMQ après commit et exécutés par e-learning-worker. Les clients suivent l'avancement par polling.
• Disque et base réconciliés : chaque fichier a un chemin relatif unique ; l'ordre est une colonne position, réordonner ne renomme rien. Transcriptions et résumés sont des fichiers voisins du média.
• Comptes et rôles : connexion OAuth2 password, jeton JWT en Authorization: Bearer (mobile, scripts) ou en cookie HttpOnly (web). Chaque routeur déclare sa garde, apprenant ou admin ; un test fait échouer la CI si une route n'est pas protégée.

Plus loin : Architecture · API HTTP · e-learning-api/API.md.

Développement

Infrastructure dans Docker, applications en local :

docker compose up -d postgres rabbitmq qdrant

# API
cd e-learning-api
cp .env.template .env
uv sync --group ai --group dev
uv run alembic upgrade head
uv run e-learning-api          # http://localhost:8000
uv run e-learning-worker       # second terminal

# Front
cd e-learning-front
cp .env.template .env.local
npm ci
npm run dev                    # http://localhost:3000

# Mobile
cd e-learning-mobile
cp .env.template .env          # obligatoire : embarqué comme asset
flutter pub get && flutter run

Qualité :

cd e-learning-api
uv run pytest tests/unit/          # rapides
uv run pytest tests/integration/   # Docker requis (testcontainers)
uv run ruff check . && uv run mypy && uv run lint-imports

cd e-learning-front
npm run lint && npm run build

Captures et vidéo de la documentation : dev-tools/media/.

CLI

docker compose exec api e-learning-cli reconcile               # disque ↔ base
docker compose exec api e-learning-cli list-videos -f "SQL"    # UUID des leçons
docker compose exec api e-learning-cli convert --glob '**/*.*' # conversion web en lot
docker compose exec api e-learning-cli transcribe -v <uuid> --model small --language fr
docker compose exec api e-learning-cli summary -v <uuid>
docker compose exec api e-learning-cli index-rag               # réindexer l'assistant
docker compose exec api e-learning-cli create-admin --email vous@example.com  # mot de passe demandé

Sauvegardes

scripts/backup.sh sauvegarde la base PostgreSQL uniquement (pg_dump), puis applique la rotation.

./scripts/backup.sh                    # créer une archive
./scripts/backup.sh list               # lister
./scripts/backup.sh restore            # restaurer la plus récente
./scripts/backup.sh restore backups/e-learning-2026-08-05_120000.dump
./scripts/backup.sh prune              # appliquer la rotation seule

Variable	Défaut	Rôle
BACKUP_DIR	./backups	Dossier des archives
BACKUP_KEEP	7	Archives conservées
COMPOSE_FILE	./docker-compose.yml	Fichier Compose
ENV_FILE	./.env	Fichier d'environnement

0 2 * * * cd /chemin/vers/e-learning && ./scripts/backup.sh >> /var/log/e-learning-backup.log 2>&1

Les médias ne sont pas dans l'archive. Vidéos, documents, transcriptions et résumés vivent sous VIDEOS_HOST_PATH : sauvegardez ce dossier séparément (restic, rsync, snapshots). Qdrant se reconstruit avec e-learning-cli index-rag.

Sécurité

Toute page et toute route de l'API exigent une connexion ; le studio et la gestion des comptes sont réservés aux administrateurs. Mots de passe hachés en argon2, cinq échecs de connexion par email ou par IP en quinze minutes avant blocage, rôle relu en base à chaque requête.

• HTTPS obligatoire hors localhost : le cookie de session est Secure, et les mots de passe transitent dans la requête de connexion.
• APP_SECRET_KEY d'au moins 32 caractères et mot de passe admin changé : l'API refuse de démarrer sinon, hors mode debug.
• Un VPN (Tailscale, WireGuard) ou un proxy SSO en amont (Authelia, Authentik, oauth2-proxy) reste possible pour ne rien exposer publiquement ; seul le VPN convient aussi à l'application mobile.
• Le compose publie PostgreSQL, RabbitMQ (guest par défaut) et Qdrant sur toutes les interfaces : en production, retirez ces ports ou liez-les à 127.0.0.1, et changez les identifiants par défaut.
• APP_DEBUG=false en production : le mode debug expose l'interface OpenAPI et tolère les secrets d'exemple (il ne contourne pas l'authentification).
• Mise à jour depuis une version sans comptes : la migration 007 supprime les anciens identifiants anonymes avec leurs notes et leur progression. Sauvegardez d'abord (./scripts/backup.sh).

Recettes : Exposer l'instance.

FAQ

Mes vidéos sont-elles envoyées à un service d'IA ? Non. Les fichiers restent sur votre serveur ; transcription et embeddings y sont calculés. Seul du texte part vers le modèle de langage, et uniquement si vous configurez un fournisseur distant.

Faut-il une carte graphique ? Non. Tout fonctionne sur processeur ; la transcription est plus lente et se fait en arrière-plan.

Peut-on l'utiliser sans IA ? Oui. Seuls les résumés et l'assistant ont besoin d'un modèle de langage.

Comment un apprenant retrouve-t-il sa progression sur un autre appareil ? Il se connecte avec le même compte, sur le web ou sur l'application mobile.

Une formation ajoutée sur le disque n'apparaît pas. Lancez e-learning-cli reconcile, ou APP_RECONCILE_ON_STARTUP=true. Vérifiez les trois niveaux Formation/Chapitre/fichier.

Une vidéo ne se lit pas dans le navigateur. Le conteneur est MP4 mais le codec ne l'est pas (HEVC par exemple) : Convertir pour le web dans le studio la ré-encode en H.264/AAC.

Changer NEXT_PUBLIC_API_URL n'a aucun effet. La valeur est intégrée au build : docker compose build front && docker compose up -d front.

Licence

GNU AGPL v3.