La bonne utilisation d'Anki : un guide élémentaire à la métacognition

Combien de personnes me demandent : « apprends-moi ton logiciel de mémorisation » … Voici votre réponse.

Terminologie et définitions

Commençons par définir le terme métacognition :

Entre autres choses, la métacognition renvoie au contrôle actif, à la régulation et à l’orchestration de ces processus en relation avec les données ou objets cognitifs sur lesquels ils portent, normalement en fonction d’un but ou d’un objectif concret » (Flavell, 1976).

et plus simplement:

Le terme de métacognition est généralement utilisé pour désigner la connaissance et le contrôle qu’un système cognitif peut avoir de lui-même et de son propre fonctionnement (Chartier et Lautrey, 1992, p. 29).

Ces définitions décrivent deux aspects conatifs de l’apprentissage : (1) l’observation de son apprentissage et (2) sa régulation. Pour utiliser la réelle terminologie, ce sont (1) les « connaissances métacognitives » et (2) les « stratégies [métacognitives] » (Flavell, 1979). Plusieurs autres termes peuvent être placés sous ce grand mot qu’est la métacognition, tels que la métamémoire ou la métalinguistique.

La rétention, exprimée par une fraction généralement sur cent, est une donnée significative en métacognition. Ce terme sera souvent utilisé dans les sections suivantes. Le taux d’oubli, c’est-à-dire la probabilité d’oublier de l’information après un temps donné, est également significatif.

Il existe deux grandes méthodes pour réviser de l’information : (1) l’apprentissage de masse et (2) l’apprentissage espacé (ou répétition espacée, ainsi l’abréviation RE, anglais SR). Un exemple de (1) serait de réviser trois heures juste avant un examen. Un exemple de (2) serait de relire des fiches plusieurs fois préemptivement à un examen. La littérature montre une différence de rétention entre (1) qui serait plus efficace à court terme et (2) qui serait plus efficace à long terme (Heidari et al., 2026; Cepeda et al., 2006).

Les logiciels de répétition espacée (LRE, anglais SRS) tels qu’Anki ou autres, englobent des algorithmes qui ont comme but de prédire le moment auquel de l’information sera oubliée pour réviser les bonnes cartes au bon moment. Les LRE dotés d’algorithmes non arbitraires ¹ offrent des taux d’oubli moyen plus faibles que ceux utilisant des algorithmes plus simples sans paramètres (Tabibian et al., 2019).

Utiliser Anki

Anki est un LRE puissant qui utilise l’algorithme FSRS, très configurable et assez puissant. Votre configuration d’Anki dépendera grandement de votre usage de celui-ci. Seulement les grandes lignes et la terminologie importante seront présentées ici. Il est recommendé de faire des recherches externes selon votre usage spéficique de l’outil.

Le terme « carte » de l’anglais flashcard est couramment utilisé pour référer aux fiches numériques dans le LRE. Celles-ci sont composés d’un côté avant qui contient l’information à tester, et un côté arrière qui contient la réponse. Les cartes sont organisés dans des decks que vous pouvez soit créer vous-même, soit prendre en ligne sans le moindre problème (ceux-ci sont nommés les decks préfaits). Il existe plusieurs types de cartes:

1. La carte classique : celle avec un avant et un arrière, e.g. pour une carte de théorie musicale : “Nom du troisième mode”, “Phrygien”.
2. La carte à trous : celle avec seulement un avant troué, e.g. pour une carte de géographie : “La capitale de la France est […]”, “La capitale de la France est Paris”.
3. Les cartes par image à trous : celle avec une image dont le contenu est caché, e.g. pour une carte d’anatomie (voir l’image ci-dessous) : Il y a encore plus de types de cartes, mais ceci est suffisant pour la plupart des utilisations du logiciel.

Quatres boutons s’offrent à vous lorsque vous révisez sur Anki : (1) “encore”, (2) “difficile”, (3) “bon”, (4) “facile”. N’utilisez que les boutons (1) et (3), jamais les (2) et (4), car ceux-ci jouent avec un paramètre d’aise (ease) qui peut très facilement créer une surcharge de travail. Il est facilitant d’installer une extension qui enlève ces deux boutons pour empêcher de les utiliser accidentellement. Un petit truc : le raccourci de clavier Ctrl+Z (retour en arrière sur la plupart des éditeurs de texte) fonctionne sur Anki. Utilisez le si vous évaluez une carte trop rapidement.

Les cartes pénibles (leech) sont des cartes qui sont souvent manquées. Ce sont les cartes qui reviennent quotidiennement et qui ne semblent pas avancer. Pour finalement apprendre une carte pénible, il ne faut pas attendre et la forcer dans notre tête : il faut d’abord identifier le problème qui cause la carte pénible, puis le régler. Voici des manières de lutter contre les cartes pénibles :

1. Attendre : parfois, deux cartes sont trop similaires et interfèrent négativement tel deux paronymes. Attendre peut être une bonne solution dans ce cas pour se laisser le temps d’apprendre une des cartes, puis d’ajouter l’autre après.
2. Suppression : si la carte n’est pas nécessaire ou est superflu, supprimer la carte est une très bonne solution qu’il ne faut certainement pas sous-estimer. S’attacher à ses cartes, c’est vile !
3. Modification : une carte pénible mal rédigé peut être remise en place en réorganisant l’information qu’elle contient en tenant compte des règles de rédaction mentionner dans la section qui suit.

Le paramètre le plus important du logiciel se trouve dans les options du deck que vous utilisez : le nombre de nouvelles carte maximum par jour. Un bon nombre est entre dix et trente. Si vous voulez des vacances, mettez le à zero. Si vous voulez avancer plus vite, augmentez le légerement. Il faut savoir que tout les changements de paramètres prennent du temps avant de se montrer : entre deux semaines et une mois au minimum. Si vous voulez finir un deck vite, ne faites pas cent cartes par jour ! J’ai déjà fais ceci, et votre rétention sera tellement basse que, même avec le deck terminé et zero nouvelles cartes par jours, la charge de travail restera immense pendant longtemps et il sera difficile de soigner votre rétention. Si vous souhaitez faire plus de travail un jour, utilisez un deck filtré (mentionné plus bas, soyez patient).

Le nombre de carte maximum par jour (pas de nouvelle carte mais bien de carte tout court) devrait presque toujours être à 9999, soit le maximum, car si le logiciel pense que vous devez revoir un certain jour, il est mieux de la voir ce même jour. Le seul bon cas pour limiter son nombre de carte maximum par jour est en cas de backlog.

Le paramètre cléf de l’algorithme FSRS utilisé par Anki est la rétention désirée. En bref, c’est de dire au programme que vous voulez réussir X% de vos cartes. Ce qu’il faut savoir, c’est que augmenter cette valeur augmentera exponentiellement votre temps d’étude. Par exemple, passer de 87% à 90% sur mon deck principal augmenterait de huit minutes mon temps de révision quotidient alors que passer de 93% à 96% (toujours +3%) augmenterait de treize minutes. Entre 87 et 90% sont de bonnes valeurs.

Anki par lui-même est un bon logiciel, mais l’usage d’extensions le rend encore plus puissant. Voici mes recommendations :

• 1771074083 Review Heatmap, montre la charge de travail quotidienne selon le temps.
• 2055492159 AnkiConnect, permet la création de cartes par des logiciels tiers.
• 1613056169 Search Stats Extended, beaucoup plus de données sur son apprentissage, très pratique pour sortir de situations délicates.
• 876946123 Pass/Fail, enlève les boutons “facile” et “difficile” qui peuvent créés une surcharge de travail.

Créer de bonnes cartes

Voici quelques truc qui viennent de mon expérience personnelle avec Anki et avec la métacognition.

Une bonne carte est une carte qui possède une utilité. Si, par exemple, vous créez une carte pour le mot « bonjour », cette carte serait inutile (ce texte étant en français). Une carte qui ne sert plus peut être suspendu ou supprimée.

Une bonne carte évalue une notion que l’on comprend déjà ; Anki n’est pas un guide d’étude, mais un outil de mémorisation.

Une bonne carte est simple. Il ne faut pas avoir d’excès d’information sur une carte, soyez minimaliste.

Voici quelques truc qui ne viennent pas de moi, mais de Wozniak (n.d), un grand nom du domaine :

1. N’apprenez pas des choses que vous ne comprenez pas.
2. Apprenez avant de mémoriser.
3. Commencez avec les fondamentaux avant de voir la matière plus complexe.
4. Gardez vos cartes simples.
5. Les images assistent la mémoire.
6. Apprennez des méthodes mnémotechniques.
7. Évitez les listes, ensembles et énumérations (ils peuvent être remplacés par des cartes à trous).
8. Personalisez et donnez des exemples.
9. Les cartes à trous sont rapides et ont un grand pouvoir mnémotechnique.
10. Ayez de la redondance (des cartes similaires mais d’angles différents).
11. Utilisez des références, e.g. : « Il est né en […](année). ».

Apprendre une langue

Plusieurs parties de l’apprentissage d’une langue peuvent être livrés à Anki: (1) le vocabulaire, (2) la morphologie, (3) les constructions grammaticales et (4) l’orthographie.

Il existe plusieurs types de cartes possibles pour (1): 2. Les cartes de vocabulaire. L’avant contient un mot. L’arrière contient sa définition. 3. Les cartes mixtes. L’avant contient une phrase avec un mot mis en évidence. L’arrière contient la définition du mot.

Un type donné n’est pas nécessairement meilleur que l’autre, cependant le concensus est que les premiers mots, c’est-à-dire les plus communs, devrait utiliser les cartes de vocabulaire qui sont plus rapide pour construire une fondation de vocabulaire plus efficacement (Schmitt, 2000), puis ensuite créer des cartes mixtes (Nation, 2001). La réalité c’est que les mots les plus communs, vous les verrez et les reverrez encore, alors n’y portez pas trop attention…

Après combien de mots faire ce changement ? Il n’y a pas une seule bonne réponse. Par experience avec mon apprentissage du japonais, avant 2000 mots, la transition ne faut pas la peine, mais selon certains autres, après seulement 1000 mots, la transition serait bonne (Flica, 2026). Ma recommendation est de finir un premier deck préfait tel que le Kaishi 1.5k pour le japonais puis de faire la transition après.

La création de cartes manuellement en trouvant les mots dans la nature est appellée le mining. Miner des mots est fait avec des outils comme Yomitan pour le japonais et est relativement facile après avoir configuré les logiciels. Il en existe certainement d’autres pour d’autres langues.

C’est important de se souvenir du principe premier de création de carte. Il faut miner en gardant toujours une esprit métacognitif, pragmatique. Le mot anglais psithurism représente le son du vent à travers les feuilles d’un arbre. Le mot anglais sphallolalia est un discour séducteur qui n’a aucune suite amoureuse. Si vous voyez ces mots dans un poème, faut-il en créer des cartes ? Non, car vous ne les retrouverez pas. Créez des cartes pour les mots que vous allez revoir, qui vous seront utiles et que vous ne connaissez pas déjà. Le fait de se poser la question « devrais-je créer une carte pour ce mot » le renforce, c’est ainsi une réflexion indispensable–c’est le centre de la démarche de mining.

Une point que j’aimerais mentionner est la gestion de cartes pénibles. La meilleur methode, c’est de suspendre la carte. Si le mot est réellement important, vous le reverrez un jour et vous pourrez réactiver la carte au besoin. Sinon, il ne vallait pas la peine à miner en premier lieu.

À faire attention

Je place cette section vers la fin pour que vous vous en souvenez bien. Ceci est la partie la plus importante de l’article! Voici les erreurs à éviter;

1. Soyez honnête dans votre révision. Laisser passer trop de cartes à moitié réussit fait que des cartes que vous ne connaissez pas assez seront sous-représentés. Ceci crée des problèmes de rétention difficiles à régler.
2. Faites vos cartes tous les jours. Manquer un jour de révision, c’est avoir le double le lendemain, mais c’est aussi ne pas laisser l’algorithme présenter les cartes au moment opportun. C’est bien efficace de se trouver un moment quotidien pour faire ses cartes, comme le matin, le soir, dans le bus, etc.

Plus de lectures

Voici quelques recommendations de lecture :

• Anki Manual. Le manuel d’Anki est très bien fait (celui en anglais, je trouve la traduction en français moins bonne). Si vous avez besoin d’aide, c’est une excellente source.
• You don’t understand retention in FSRS. Cette publication décrit très bien les concepts de rétention désiré par opposition à la vraie rétention et à d’autres concepts similaires qui peuvent confondre. Vous le devinez, c’est en anglais.
• Anki & Mining Setup Une resource pour le mining en japonais avec Yomitan et Anki.

Notes

Références

Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T., & Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380.

Chartier, D. & Lautrey, J. (1992). Peut-on apprendre à connaître et à contrôler son propre fonctionnement cognitif? L’Orientation Scolaire et Professionnelle, 21, 27-46.

Flavell, J. H. (1976). Metacognitive aspects of problem solving. Dans Resnick, L. B. (Ed.). The nature of intelligence (pp. 231-235). Hillsdale, NJ : L. Erlbaum

Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive–developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906–911.

Flica. (2026, April 10). Flashcards for Language Learning: Build Vocabulary That Sticks | Flica. Flica. https://flica.app/article/anki-language-learning

Heidari, K., Siyanova-Chanturia, A., & Elgort, I. (2026). On the Effects of Spaced Versus Massed Practice on Deliberate Learning of English Idioms across L2 Proficiency Levels. Language Teaching Research, 0(0). https://doi.org/10.1177/13621688261468902

Nation, I.S.P. (2001). Learning Vocabulary in Another Language. Cambridge University Press.

Schmitt, N. (2000). Vocabulary in Language Teaching. Cambridge University Press.

Tabibian, B., Upadhyay, U., De, A., Zarezade, A., Schölkopf, B., & Gomez-Rodriguez, M. (2019). Enhancing human learning via spaced repetition optimization. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 116(10), 3988–3993. https://doi.org/10.1073/pnas.1815156116

Wozniak, P. (n.d.). 20 rules of knowledge formulation. SuperMemo. https://supermemo.guru/wiki/20_rules_of_knowledge_formulation