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Approche agentique pour la création automatisée de documents pédagogiques. publié le 15/01/2026

Méthode agentique pour la création automatisée de documents

Objectifs

Générer des variantes d’une évaluation (15 sujets différents, mêmes compétences)
Générer des cartes flash en utilisant d’anciennes cartes flash dont on a le source LaTeX, ou seulement le PDF (réalisées avec Canva)

Pourquoi des variantes ?

La génération de variantes multiples d’une même évaluation présente plusieurs intérêts pédagogiques :

Avantage	Description
Anti-copie	Chaque élève a des valeurs numériques différentes
Équité	Même niveau de difficulté, données différentes
Réutilisabilité	Le template peut servir plusieurs années
Différenciation	Possibilité d’adapter certaines variantes

Accessibilité : Pas besoin d’être expert !

L’IA agentique prend en charge :

L’écriture du code LaTeX
La création des scripts d’automatisation
L’exécution des commandes

L’enseignant se concentre sur la pédagogie : décrire ce qu’il veut, valider les résultats.

Bien sûr, des connaissances en LaTeX ou en shell aident à affiner les demandes et comprendre les modifications possibles, mais elles ne sont pas un prérequis.

Compatibilité multi-plateforme

Cette méthode fonctionne sur :

Système	Compatibilité
Linux	Natif (utilisé ici)
macOS	Identique (terminal Unix)
Windows	Via WSL ou Git Bash, non testé sur le PowerShell

MacOS étant basé sur un cousin d’Unix, les commandes shell sont identiques à Linux. Windows peut utiliser WSL (Windows Subsystem for Linux) ou le PowerShell pour la même expérience.

Ça tourne sur un "ordinosaure" !

Ce workflow ne nécessite pas de machine récente. Les outils utilisés (LaTeX, Zsh, pdfunite) sont légers et fonctionnent parfaitement sur du matériel ancien (en l’occurrence, un ultraportable Dell de 2014 avec 16 Go de mémoire vive et un stockage SSD). L’IA Antigravity tourne dans le cloud, seul l’éditeur de code local est nécessaire.

Matériel

Environnement système

OS : Linux (système libre et gratuit)
Shell : Zsh/Bash pour l’automatisation
Distribution LaTeX : TexLive 2025 (libre et gratuit)

Le package ProfMaquette : L’outil tout-en-un

ProfMaquette est un package LaTeX développé par Christophe Poulain, conçu spécifiquement pour les enseignants. Il permet de simplifier drastiquement la création et la mise en page de documents pédagogiques.

Il s’inscrit dans la suite populaire comprenant également ProfCollege et ProfLycee.

Intelligence artificielle agentique

Antigravity (Google DeepMind) : IA avec accès direct au système de fichiers local.

À gauche, les dossiers auxquels Antigravity accède. Au centre, les artefacts produits (fichiers, explications). À droite, la fenêtre de chat avec l’agent Claude Opus 4.5 (disponible dans un forfait payant). D’autres agents sont disponibles (Gemini, etc.).

Méthodes

1. Antigravity : Une IA différente des chatbots web

Contrairement aux IA web classiques (ChatGPT, Claude web...), Antigravity est une IA agentique qui :

Capacité	Impact sur l’automatisation
Accède au dossier de travail local	Lecture/écriture directe des fichiers @@.tex@@
Exécute des commandes shell	Compilation LaTeX, scripts Bash automatiques
Travaille de manière autonome multi-étapes	Génération + compilation + fusion en une demande ; on peut lui laisser la main totalement ou demander des validations

4. Workflow : 3 niveaux d’automatisation

Niveau	Outil	Rôle
1	ProfMaquette (LaTeX)	Structure automatique du document
2	Script Bash + sed	Génération des variantes + fusion PDF
3	IA Antigravity	Écriture du code + exécution + correction

Historique des prompts utilisés

Voici la séquence exacte des prompts envoyés à l’IA pour générer l’évaluation :

Prompt 1 : Demande initiale

à partir de ce dossier ecrire une première évaluation courte 

1-avec des équation de la forme ax=b, ax+b=c, demander si telle valeur est solution de l'équation

2-avec des équation de la forme ax=b, ax+b=c, demander quelle opération faire pour commencer ou résoudre l'équation

3- donner un tableau de proportionnalité avec une quatrième propor et demander quelle est l'équation qui correspond

4- pour une situation concrète donnée, demander quelle est l'équation qui correspond

ensuite faire 15 variants et les fusionner dans un seul pdf

Prompt 2 : Validation du plan

LGTM (réponse à la demande de validation, "Looks Good To Me")

Prompt 3 : Régénération après modifications

Utiliser la nouvelle version de Eval_Equations_master.tex pour regénérer les variants

Prompt 4 : Fusion pour impression

fusionne les 15 variants pour impression

Total : 4 prompts pour obtenir 15 variantes d’évaluation prêtes à imprimer.

Résultats

Évaluations avec variantes

Métrique	Valeur
Temps de conception (enseignant)	5 min
Temps de génération (IA + script)	3 min
Nombre de variantes	15
Pages totales	30
Taille PDF final	1,9 Mo

Cartes flash probabilités conditionnelles

Principe : Réutiliser un modèle LaTeX existant (config 2×3) pour créer de nouvelles cartes sur un thème différent.

Prompts utilisés :

Prompt 1 : Demande initiale

Dans le répertoire FlashCardsProbaCondis, réaliser sur le même modèle 

latex de config 2x3 une série de cartes flash sur les probabilités 

conditionnelles. Proposer une série de cartes avant de générer le code LaTeX.

Prompt 2 : Directives de contenu

- Carte sur "la prononciation" de P_B(A)

- Carte sur choix successif à deux issues suivi de la modélisation par un arbre

- Il faut vraiment proposer des cartes avec des situations concrètes 

  voire citoyennement utiles (politique, économie, finance, santé, sociologie...)

Prompt 3 : Expansion du contenu

Que suggères-tu ? Il faut faire une carte type "feuille = produit des branches", 

probabilité totale, "inversion d'un arbre : théorème de Bayes (sans le dire)"

Prompt 4 : Directives graphiques

Les arbres doivent être tracés horizontalement, la racine à gauche, 

les feuilles à droite. Rajouter les arbres partout où c'est pertinent.

Résultat : 9 cartes générées

#	Thème	Contenu
1	Notation	Comment se lit P_B(A) ?
2	Arbre	Modéliser une situation par un arbre pondéré
3	Santé	Sensibilité d’un test médical
4	Sociologie	Inégalité d’accès aux postes
5	Formule	P(A ∩ B) = ?
6	Politique	Interprétation d’un sondage
7	Produit	Probabilité d’un chemin complet
8	Proba Totales	Probabilité multi-chemins
9	Inversion (Bayes)	Calculer P_B(A) depuis l’arbre