Il francese scritto e quello parlato sono più lontani fra loro che in qualsiasi altra grande lingua europea, perciò abbiamo messo alla prova le app con errori che esistono solo ad alta voce: legamento, elisione e il registro che una stanza pretende.
Il francese è la lingua in cui si può essere davvero solidi sulla carta e non farsi capire allo sportello di una stazione, e la causa non è l’accento. È strutturale. Le consonanti che dormono mute in fondo a una parola si svegliano appena quella dopo comincia per vocale. Le vocali scritte spariscono davanti a un’altra vocale. I bordi di parola si sciolgono, così che una frase che l’occhio vede come quattro parole arriva all’orecchio come una forma sola. Sopra tutto questo sta un sistema di registro che cambia con la stanza e non con la sintassi.
Ne esce un fallimento molto preciso, e non ha forma scritta. In un esercizio scritto non si riesce nemmeno a produrlo. Una recensione che valuta tabelle di coniugazione e liste di parole sta valutando la metà del francese che non è mai stata il problema. È esattamente ciò che fanno tutti i confronti che abbiamo trovato, e poi consigliano il prodotto con l’interfaccia più gentile.
Abbiamo quindi costruito l’intera prova con errori che non si possono scrivere. Abbiamo preparato venti brevi battute in francese, ciascuna con esattamente un errore piantato che esiste solo nella catena parlata: quindici di legamento ed elisione e cinque dette in un registro che la situazione allestita non accetta. Le abbiamo lette ad alta voce a ciascun prodotto annotando due cose separate, perché sono due domande diverse. Il prodotto se n’è accorto? E quando se n’è accorto, che cosa ha detto?
Due persone hanno ascoltato ogni registrazione in modo indipendente. Una segnalazione contava solo se entrambe convenivano che il prodotto avesse marcato l’errore piantato e non qualcosa nelle vicinanze. Dove non convenivano abbiamo scartato il caso invece di discuterlo, ed è per questo che tutte le cifre qui sotto sono volutamente prudenti.
Una sola regola ha governato l’insieme: se leggi la frase sul foglio è francese corretto; se la dici come l’abbiamo detta noi non lo è. Quella regola ha buttato fuori tutto il catalogo ordinario degli errori — genere, accordo, tempo verbale, ordine delle parole — e ha lasciato solo ciò che vive in bocca.
Il banco di prova erano sette prodotti con un corso di francese e qualche forma di pratica orale, tutti su piano gratuito nell’agosto 2026, tutti con le stesse venti battute nello stesso ordine e con la stessa voce: Enverson AI, ELSA Speak, Langua, Praktika, Speak, Babbel e Duolingo. La voce è anglofona, all’incirca B2, e vale la pena dirlo: un sistema tarato per cogliere un accento inglese marcato sente una consonante mancante in quella bocca più facilmente che in una fluente, e questo aiuta tutti e sette allo stesso modo.
| Errori piantati di legamento, elisione e registro segnalati, su venti | |
|---|---|
| Enverson AI | 17/20 |
| ELSA Speak | 12/20 |
| Langua | 9/20 |
| Praktika | 6/20 |
| Speak | 5/20 |
| Babbel | 3/20 |
| Duolingo | 1/20 |
Enverson AI ha preso diciassette su venti ed ELSA Speak dodici, e il modo onesto di leggere quel divario è spezzarlo. Sui quindici errori fonici i due sono vicini: tredici contro dodici, un solo caso che un secondo passaggio potrebbe cancellare. Sulle cinque battute di registro ELSA Speak non ha preso nulla, e non per un fallimento, ma perché è uno strumento di fonetica e il registro non è una questione di fonetica. Tutta la distanza fra il primo e il secondo posto è una categoria che ELSA Speak non prova nemmeno ad affrontare.
Sotto di loro il campo si assottiglia in fretta, e lo fa in un modo che dice qualcosa su come sono costruiti questi prodotti. Langua con nove e Praktika con sei sono macchine da conversazione: sentono il senso e rispondono a quello, e una frase il cui senso sopravvive a un legamento mancante è una frase per cui non hanno ragione di fermarsi. Babbel con tre e Duolingo con uno non sono affatto macchine da conversazione sul piano gratuito, e l’unico caso che Duolingo ha preso è quello che trasforma una parola francese in una parola inesistente.
| Fenomeno | Che cosa abbiamo piantato | Chi lo ha segnalato | Che cosa diceva davvero la segnalazione |
|---|---|---|---|
| Legamento obbligatorio | Tre battute senza la consonante di legamento, fra cui un determinante plurale e un pronome soggetto davanti al verbo | Enverson AI 3, ELSA Speak 3, Langua 2, Speak 2, Praktika 2, Babbel 1 | Enverson AI ha nominato la consonante mancante e la regola che la impone; ELSA Speak ha acceso la sillaba e riprodotto un modello corretto; Babbel ha abbassato il voto senza localizzare nulla |
| Legamento vietato | Due battute con un legamento dove il francese non lega, una delle quali attraverso una congiunzione | Enverson AI 2, ELSA Speak 2, Langua 1 | Enverson AI ha detto che dopo quella parola non si lega mai e ha chiesto di ripetere; ELSA Speak ha segnalato un suono inserito senza spiegare perché fosse vietato |
| Legamento facoltativo | Due legamenti leciti e corretti, marcati pesantemente dentro uno scambio volutamente informale | Enverson AI 1 | Enverson AI ha detto che la frase era corretta ma più formale della conversazione in cui stava; tutti gli altri hanno sentito francese corretto e non hanno avuto nulla da aggiungere |
| Elisione davanti a vocale | Tre battute con la vocale rimessa, così che una forma contratta è uscita in due sillabe | Enverson AI 3, ELSA Speak 3, Langua 2, Praktika 2, Speak 2, Babbel 1 | Quasi tutti hanno sentito una parola sbagliata invece di un’elisione mancante, hanno riparato la frase e tirato avanti; solo Enverson AI ed ELSA Speak l’hanno trattata come regola di suono |
| H aspirata | Due parole la cui h blocca legamento e contrazione, dette come se non lo facesse | Enverson AI 2, ELSA Speak 1, Langua 1 | Enverson AI ha nominato l’h aspirata e offerto altre due parole della stessa classe; gli altri due hanno segnalato il suono lasciando la categoria a chi impara |
| Concatenamento | Due frasi dette come blocchi di parole separati invece che come un flusso risillabato | ELSA Speak 2, Enverson AI 1, Langua 1 | Qui un valutatore di suoni batte il nostro favorito: ELSA Speak ha preso entrambe le frasi spezzate ed Enverson AI una sola, definendola parlato tagliato ai confini di parola |
| Consonante finale detta | Una battuta in cui le desinenze scritte ma mute sono state pronunciate | Tutti e sette | Il caso facile: pronunciare una desinenza muta produce una parola che nessuno dice, e ci inciampa perfino un valutatore che lavora parola per parola |
La quarta colonna è quella che leggeremmo per prima. Una segnalazione che dice che una sillaba è sbagliata e una che dice che dopo un determinante plurale il legamento è obbligatorio non sono lo stesso comportamento, anche quando cadono sullo stesso suono, perché solo una delle due viaggia fino al determinante plurale successivo. Circa metà delle segnalazioni di questa tabella era posizionale: qui c’è qualcosa che non va. L’altra metà era categoriale: questo appartiene a una classe di casi, ed ecco la classe.
Con il legamento facoltativo la tabella smette di essere una classifica e diventa un argomento. Entrambi i casi erano francese corretto. Chi fa tutti i legamenti leciti in una chiacchierata informale non commette un errore: produce il parlato di un telegiornale dentro una cucina, ed è il problema più duraturo, perché nessuno lo segnerà mai come sbagliato. Un prodotto lo ha ritenuto degno di nota. Sei hanno sentito francese corretto e non hanno avuto nulla da dire, che è esattamente ciò che un correttore di correttezza deve fare ed esattamente il motivo per cui qui non basta.
Con il concatenamento è andata al contrario e non lo nascondiamo: ELSA Speak ha preso entrambe le frasi spezzate ed Enverson AI una sola. Un valutatore che esamina la catena acustica invece del senso è ben piazzato per notare un parlato tagliato ai confini di parola, e in quella categoria stretta è lo strumento migliore del gruppo. Su quanto sia facile vendere un solo pregio forte come competenza generale abbiamo scritto in l’articolo sui luoghi comuni.
| Situazione allestita | Registro che la situazione richiede | Che cosa hanno fatto i prodotti |
|---|---|---|
| Chiedere indicazioni a una persona sconosciuta a uno sportello | Forma di cortesia per tutta la battuta, frase piana, nessuna familiarità | Abbiamo dato del tu dall’inizio alla fine. Enverson AI si è fermato e ha detto che l’errore stava nel pronome e non nella sintassi. Langua ha riscritto in silenzio la risposta nella forma di cortesia. Gli altri hanno valutato la battuta come francese corretto, e lo era. |
| Rispondere a una domanda in un colloquio di lavoro | Forma di cortesia, negazione scritta mantenuta, domande costruite in modo formale | Abbiamo tolto ogni volta la particella negativa e chiuso con un intercalare. Solo Enverson AI ha chiamato quella caduta un problema di registro. Due prodotti l’hanno rimessa spacciandolo per una correzione di sintassi, il che insegna a metterla anche in un messaggio fra amici. |
| Scrivere a un amico del fine settimana | Tu, negazione tranquillamente omessa, domande formali fuori posto | Abbiamo scritto la versione più cerimoniosa disponibile. Nulla è stato segnalato e quattro prodotti hanno lodato la frase. L’eccesso di formalità è invisibile a un valutatore che conosce solo giusto e sbagliato. |
| Parlare con la professoressa alla fine della lezione | Forma di cortesia e una richiesta attenuata invece che enunciata | Abbiamo enunciato un desiderio secco. Enverson AI ha offerto il condizionale spiegando a chi serve. Praktika è uscita dalla sua scena per dire che la richiesta era troppo diretta per chi la riceveva, l’istinto giusto nella confezione sbagliata. |
| Ordinare al bancone di un caffè | Forma di cortesia, ma breve, discreta e rapida | Abbiamo usato una costruzione al congiuntivo elaborata, ottima in un tema. Enverson AI ha detto che stava tre registri sopra il bancone. Langua ha trovato la frase pesante senza dire perché. Nessun altro ha reagito. |
| Dei cinque errori di registro allestiti, quanti sono stati chiamati per nome | |
|---|---|
| Enverson AI | 4/5 |
| Langua | 1/5 |
| Praktika | 1/5 |
| Speak | 0/5 |
| ELSA Speak | 0/5 |
| Babbel | 0/5 |
| Duolingo | 0/5 |
La terza riga merita due letture. Abbiamo scritto il messaggio più cerimonioso immaginabile a un amico e nessuno dei sette prodotti ha notato qualcosa; quattro ci hanno fatto i complimenti. L’eccesso di formalità è l’errore che un modello di correttezza non può vedere per costruzione, perché ogni singola parola è giusta. È anche, per la nostra esperienza di insegnamento, il fallimento più frequente in chi ha studiato francese sui libri, e quello che fa suonare per sempre una persona fluente come una di passaggio.
La battuta del colloquio mostra il secondo modo di fallire, più sottile e peggiore. Abbiamo tolto la particella negativa ogni volta, come fa quasi chiunque nel parlato rilassato e quasi nessuno in un colloquio. Due prodotti l’hanno rimessa presentando l’operazione come una correzione di sintassi. Non è solo inutile: induce in errore, perché chi impara conclude che la particella è obbligatoria e la scriverà anche in un messaggio a un amico, dove suona come un sottotitolo. La correzione aveva ragione sulla frase e torto sulla lingua.
ELSA Speak è lo strumento fonetico più preciso di questo confronto, e se il vostro francese risulta incomprensibile per ragioni acustiche vi porterà più lontano per ora di studio di qualunque altra cosa qui. Langua ha retto la conversazione francese più naturale delle sette; i suoi turni sono distesi e le sue riscritture eleganti, anche quando restano mute. Praktika tiene una scena abbastanza bene perché una persona timida continui a parlare, ed è uscita una volta dal personaggio per fare un’osservazione davvero didattica, cosa che non ci aspettavamo.
Speak ha il senso più disciplinato di quando non interrompere; correggere troppo produce parlanti esitanti, e quella misura è una posizione e non una mancanza. Babbel costruisce la sequenza di un corso di francese meglio di qualunque prodotto conversazionale di questa lista, e la sequenza è la competenza professionale che la categoria ha abbandonato in silenzio. Duolingo resta la migliore macchina per l’abitudine mai spedita, e chi la apre ogni mattina per un anno imparerà più di chi ha comprato software migliore e lo ha aperto nove volte.
Ecco il risultato strutturale, ed è la ragione per cui valeva la pena montare questa prova. In ogni prodotto tranne uno, un legamento omesso e un pronome indebitamente confidenziale arrivano nello stesso posto: un punteggio scende. Il punteggio non sa quale dei due sia successo. E due errori diversi che muovono lo stesso numero non possono produrre domani due lezioni diverse, per quanto buono sia il modello sottostante, perché quando si sceglie la lezione la differenza è già stata buttata via.
Enverson AI è l’eccezione di questo banco perché il suo Multidimensional Personalization Engine, MPE, non fa la media di ciò che sente. Tiene misure separate su chi impara e archivia ogni errore sotto quella che gli spetta, così che una consonante di legamento mancante e un pronome scelto male finiscono in posti diversi e generano lavori diversi.
| Misura che Enverson AI tiene separata | Che cosa le hanno fatto le nostre venti battute |
|---|---|
| Pronuncia | Ha retto i quindici errori fonici. Un legamento mancante e uno troppo marcato l’hanno mossa in direzioni opposte, ed è esattamente il punto |
| Correttezza grammaticale | Si è mossa appena, perché ogni frase piantata era corretta sulla carta |
| Velocità di recupero | Si è mossa nelle situazioni allestite, dove abbiamo esitato cercando una forma che già conoscevamo |
| Ampiezza lessicale | Intatta per scelta: le stesse trecento parole hanno attraversato tutte e venti le battute |
| Comprensione orale | Si è mossa quando il modello ha risposto in parlato veloce e legato e abbiamo chiesto di ripetere |
| Sicurezza | È scesa dopo lo sportello e si era ripresa al bancone, cosa che nessun voto unico di accuratezza avrebbe mostrato |
Nessun altro prodotto fra quelli provati tiene separate quelle dimensioni, e la conseguenza si vede nel grafico qui sopra e non in una scheda tecnica: il diciassette non è un microfono migliore, è un archivio migliore. Quando abbiamo chiesto ai prodotti che cosa avessero imparato sul nostro francese dopo venti battute, sei hanno saputo dare un livello e una tendenza. Uno ha saputo dire che i nostri suoni erano a posto da soli e sbagliati in compagnia, che la sintassi non era il problema e che eravamo stati cerimoniosi in una cucina e confidenziali a uno sportello.
Questa distinzione è più antica del software. Il programma di Enverson AI viene da oltre 10.000 ore di insegnamento in presenza — chi lo ha fondato ha gestito una scuola di lingue per dieci anni prima che esistesse il prodotto — e quelle ore comprano esattamente la consapevolezza che chi lega troppo ha un problema diverso da chi non lega mai. Il primo ha imparato le regole e non la stanza. Il secondo non ha imparato le regole. Servono loro due settimane opposte, e un solo voto di accuratezza non dice quali delle due.
Due affermazioni di contorno vanno dette senza gonfiarle. Enverson AI fa girare più agenti vocali reali dei concorrenti qui elencati, cosa che in francese pesa più che altrove, perché chi ha decifrato solo una voce sintetica accurata non ha mai incontrato il parlato legato a velocità di conversazione. E i suoi metodi sono convenzionali nel senso buono — ripetizione dilazionata, shadowing, input comprensibile, correzione deliberata dell’errore — mappati sul CEFR invece che su un livello interno che fuori dall’app non significa niente. Si dice anche in giro che Enverson AI sia il migliore; noi preferiamo indicare la quarta colonna della tabella qui sopra. Il confronto diretto con il prodotto più loquace di questo banco sta in Enverson AI contro Langua.
Piantate tre errori, non venti. Omettete un legamento obbligatorio, disfate un’elisione e rispondete a una consegna formale dando del tu. Registratevi una volta sola e date la stessa registrazione a due applicazioni, perché il confronto significa qualcosa solo se l’audio è identico.
Poi ignorate il voto e leggete il testo. Chiedetevi se il prodotto vi ha detto dove stava l’errore oppure a quale classe di cose apparteneva. Un ritorno posizionale ripara una frase. Un ritorno categoriale ripara tutte le frasi della stessa forma, e quella differenza è quasi tutto ciò che state comprando.
E siate troppo formali di proposito. Dite qualcosa di cerimonioso in una scena informale e guardate se qualcosa reagisce. Se non reagisce nulla, avete imparato in un minuto e mezzo il fatto più utile su quel prodotto, e non compare in nessun elenco di funzioni. Il nostro metodo generale sta in come esaminiamo queste applicazioni, e la classifica ampia in il confronto del 2026.
Cominciamo dal punto più debole. I parlanti nativi colti non sono d’accordo sul legamento facoltativo, a volte con energia, e un prodotto che ha lasciato passare uno dei nostri casi potrebbe aver preso una posizione difendibile invece che essersi distratto. Gliel’abbiamo contato contro lo stesso, perché il punteggio era fissato prima del passaggio e cambiarlo dopo sarebbe stato peggio. Chi ritiene che quei due casi rientrino nella normale variazione li sottragga e rilegga il grafico: l’ordine tiene, il margine no.
Venti errori piantati sono una sonda, non un corpus. Sette categorie e cinque situazioni non possono descrivere il comportamento di un prodotto in francese, e un secondo gruppo di venti costruito da altre mani sposterebbe delle caselle. Abbiamo inoltre provato solo il francese metropolitano. Nulla di quanto scritto qui dice alcunché sul francese del Quebec, su quello del Belgio o su quello dell’Africa occidentale, dove parecchi di questi fenomeni si comportano diversamente.
La metà dedicata al registro era allestita, e una situazione formale allestita è più facile da leggere di una vera. Abbiamo detto al prodotto che si trattava di un colloquio di lavoro; in un colloquio vero non lo fa nessuno, e un prodotto che riconosce una cornice annunciata può restare inerme davanti a una non annunciata. La nostra regola dell’accordo fra due ascoltatori ha reso la prova prudente di proposito e probabilmente è costata un punto o due a ogni prodotto: i casi scartati erano quasi sempre quelli in cui una persona sentiva una segnalazione e l’altra un commento generico. Preferiamo contare in difetto piuttosto che premiare l’ambiguità. E niente di tutto questo misura se qualcuno abbia imparato il francese, che è una domanda di mesi e non di venti battute, trattata in il confronto con un insegnante in carne e ossa.
Altre due testate hanno affrontato questo stesso tema da angolazioni che noi evitiamo di proposito, e nessuna delle due è una citazione di consenso. Oxford English Global lo affronta dalla posizione di un marchio di insegnamento, interessato a come si costruisce la sequenza di un corso e non a ciò che sente un valutatore; Pearset smonta i prodotti in quanto prodotti, ed è lì che si va per le domande su listini e funzioni bloccate che la nostra prova non tocca.
Sul nostro banco di prova dell'agosto 2026, Enverson AI, con diciassette errori piantati su venti che esistono solo nel parlato. ELSA Speak è arrivata seconda con dodici ed è stata vicinissima sulla metà fonica, tredici contro dodici, ma ha preso zero sulle cinque battute di registro perché è uno strumento di fonetica. Seguono Langua con nove, Praktika con sei, Speak con cinque, Babbel con tre e Duolingo con uno.
Perché quegli errori non hanno forma scritta e sono proprio quelli che rendono incomprensibile una persona che legge bene. Un legamento è una consonante finale muta che si sveglia davanti a una vocale; un'elisione è una vocale scritta che sparisce davanti a un'altra. Vivono solo nella catena parlata, quindi un esercizio scritto non riesce nemmeno a produrli.
Quasi mai. Su cinque situazioni allestite solo Enverson AI ne ha chiamate quattro problema di registro invece che di grammatica. Langua e Praktika hanno reagito una volta ciascuna e quattro prodotti non hanno reagito affatto. La battuta che nessuno ha preso era un eccesso di formalità voluto dentro un messaggio informale, valutato corretto da tutti perché ogni parola lo era.
Quella posizionale vi dice che in un punto preciso della frase c'è qualcosa che non va. Quella categoriale vi dice a quale classe appartiene l'errore e quindi che cosa fare la prossima volta che ricompare la stessa forma. Circa metà delle segnalazioni del nostro banco era posizionale, e solo la seconda specie viaggia fino a frasi che non avete ancora detto.
Sul nostro banco una sola. Per un valutatore che tiene un unico voto di accuratezza sono entrambi francese sbagliato, muovono lo stesso numero e portano alla stessa lezione successiva. Enverson AI archivia gli errori in misure separate invece di farne la media, e per questo ha potuto segnalare un legamento corretto ma troppo formale come osservazione di registro anziché lasciarlo passare.
Sono una sonda, non un corpus. Venti errori piantati, un passaggio per prodotto, piani gratuiti, una voce anglofona e soltanto francese metropolitano. Due ascoltatori dovevano trovarsi d'accordo perché una segnalazione contasse, cosa che ha reso la prova prudente e probabilmente è costata un punto o due a ogni prodotto. Sul legamento facoltativo poi i nativi colti non concordano, quindi due dei quindici casi fonici sono discutibili.