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 ## Optimisation de la Rétention Mémoire par Répétition Espacée
 
-### Fonctionnalités principales :
+### ✨ Fonctionnalités principales :
 - **Algorithme SM-2 avancé** avec visualisation des intervalles
 - **Apprentissage Autorégulé (SRL)** avec journal métacognitif
 - **Notifications intelligentes** par Bandits Multi-Bras
 - **Planification adaptative** basée sur la qualité de rétention
+- **Tableau de bord** avec statistiques détaillées
 
-### Technologies :
-- Flask + Gunicorn
-- Matplotlib pour les visualisations
-- Algorithmes d'apprentissage automatique
-- Interface Web moderne
+### 🚀 Technologies :
+- **Backend** : Flask + Gunicorn
+- **Frontend** : HTML/CSS/JS + Chart.js
+- **Algorithmes** : SM-2 (répétition espacée)
+- **Interface** : Web moderne et responsive
 
-### Démarrage :
-L'application démarre automatiquement sur Hugging Face Spaces.
+### 📊 Visualisations :
+- Courbes de rétention mémoire
+- Graphiques de progression
+- Comparaison des niveaux de qualité
+- Efficacité des notifications
+
+### 🎯 Pour commencer :
+1. Définissez votre compétence cible
+2. Générez un planner personnalisé avec SM-2
+3. Utilisez le journal pour suivre votre apprentissage
+4. Recevez des notifications intelligentes
+5. Suivez vos statistiques de progression
+
+---
+
+### 🔧 Configuration technique :
+- **Port** : 7860
+- **Framework** : Flask
+- **Serveur WSGI** : Gunicorn
+- **Base de données** : JSON files
+- **Déploiement** : Hugging Face Spaces Docker
+
+---
+
+*Développé pour optimiser l'apprentissage des langues grâce aux sciences cognitives.*