L’évaluation automatique de l’écriture constitue une frontière prometteuse du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), en particulier pour l’enseignement de l’argumentation. Pourtant, la majorité des systèmes existants privilégient la prédiction de scores au détriment de la compréhension structurelle des textes et de la production de retours pédagogiques utiles. Cet article propose une architecture explicable, modulaire et adaptée à la Compétence III de l’ENEM (Brésil), axée sur trois piliers : l’alignement avec des grilles officielles, la transparence des décisions algorithmiques, et la valeur formative des retours générés. Articulant théorie de l’argumentation, évaluation de l’écriture et technologies récentes en TALN, cette architecture comprend quatre modules : segmentation des unités argumentatives, classification des relations discursives, alignement aux critères d’évaluation, et génération de feedback. Les résultats initiaux montrent un fort potentiel pour améliorer l’équité, l’auditabilité et l’utilité pédagogique du système, tout en ouvrant la voie à des adaptations multilingues dans d’autres contextes d’évaluation