Emma n'est pas un modèle de langage. C'est une barrière déterministe bidirectionnelle qui intercepte, valide et transforme chaque échange entre l'élève et l'assistant IA.
Le positionnement d'Emma est strict : elle se place de manière transparente entre l'application et l'infrastructure de modèle (LiteLLM, AWS Bedrock, OpenAI). En tant que Policy Enforcement Layer, elle applique des règles de sécurité qu'aucun système d'instructions système (system prompt) ne peut garantir à 100%.
firewall_pre. Les données d'identification personnelles (PII) sont masquées et les tentatives d'injections de prompt (jailbreaks, usurpations de rôle) sont neutralisées avant d'atteindre le modèle.
firewall_post. Si une réponse brute est détectée (fuite de solution de l'exercice), le message est bloqué et transformé en un indice pédagogique adapté à l'âge.
Garantie que le modèle d'inférence n'est exposé qu'à des prompts nettoyés. Les rôles injectés frauduleusement sont supprimés de la conversation.
La règle d'or « des indices, pas de réponses directes » est appliquée par un moteur de règles en cascade indépendant de l'humeur ou du niveau de créativité du LLM.
Testez Emma sur votre propre produit — la sandbox est gratuite.
Accès sandboxGratuit — 5 000 interactions/mois. Réponse sous 24 h ouvrées avec votre clé API et un exemple d'intégration.