Histoire et créateur
Piotr Wozniak, étudiant polonais en biologie moléculaire, cherche dans les années 1980 une méthode pour mémoriser efficacement des milliers de termes scientifiques. Il développe le premier algorithme SM-0 sur papier, puis l'améliore à chaque itération.
L'algorithme SM-2, publié en 1987 dans sa thèse, est la version qui s'impose. Wozniak le rend public, ce qui permet à des dizaines d'applications de l'implémenter (Anki, Mnemosyne, SuperMemo bien sûr, et plus récemment Kalc pour le calcul mental). Wozniak continue depuis à publier des versions améliorées (SM-15, SM-17, SM-18) mais SM-2 reste le standard de facto par sa simplicité.
Les paramètres clés
Pour chaque carte, SM-2 maintient trois variables :
- Intervalle (I) : le nombre de jours avant la prochaine révision.
- Facilité (E-Factor, EF) : un nombre entre 1.3 et 2.5 qui mesure à quel point la carte est facile pour l'apprenant. Plus il est élevé, plus l'intervalle s'allonge vite.
- Qualité (q) : la note attribuée par l'apprenant à sa réponse, entre 0 (oubli total) et 5 (réponse parfaite et instantanée).
À chaque révision, l'algorithme calcule le nouvel intervalle selon ces formules :
- Si q < 3 : l'intervalle revient à 1 jour, la carte est considérée comme oubliée.
- Si q ≥ 3 : l'intervalle s'allonge selon I' = I × EF.
L'EF est ajusté après chaque révision : EF' = EF + (0.1 − (5 − q)(0.08 + (5 − q)(0.02))). Plus la réponse est bonne, plus l'EF augmente.
Limitations et variantes modernes
SM-2 a trois limitations connues :
- Notation à 6 niveaux trop fine pour beaucoup d'utilisateurs. Anki et Kalc simplifient souvent à 3 ou 4 boutons (« raté », « difficile », « bon », « facile »).
- Pas d'apprentissage par utilisateur : SM-2 utilise des paramètres fixes, alors que les courbes d'oubli varient selon les personnes et les types de contenu.
- Pas de prise en compte de la charge journalière : si l'apprenant rate une journée, SM-2 ne recalibre pas les intervalles.
Les algorithmes modernes comme FSRS (2023) ou les versions récentes de SuperMemo (SM-17, SM-18) corrigent ces limitations en utilisant du machine learning sur l'historique de réponses de l'utilisateur.
Pratique algorithme sm-2 dans Kalc
L'application Kalc te fait travailler ce concept à travers des exercices ciblés, avec un système de répétition espacée qui consolide ta mémorisation à long terme.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre SM-2 et FSRS ?
FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler), publié en 2023, utilise un modèle de machine learning entraîné sur des millions d'historiques de révisions Anki. Il s'adapte à la courbe d'oubli individuelle de chaque utilisateur, là où SM-2 utilise des paramètres fixes. FSRS donne en moyenne 10 à 20 % de gain de rétention par rapport à SM-2.
Quelles applications utilisent SM-2 ?
Anki (de loin l'application de SRS la plus utilisée au monde), Mnemosyne, RemNote, ainsi que de nombreuses applications spécialisées dont Kalc pour le calcul mental. SuperMemo, l'application originale de Piotr Wozniak, utilise quant à elle des versions plus récentes (SM-17, SM-18).
Pourquoi appelle-t-on cet algorithme « SM-2 » ?
Parce qu'il s'agit de la deuxième version publiée par Wozniak après SM-0 (papier) et SM-1 (très simplifié). Wozniak a continué à itérer (SM-3, SM-4, jusqu'à SM-18 actuellement), mais SM-2 a marqué le coup d'arrêt où l'algorithme est devenu suffisamment bon pour être utilisé largement.