IA générative / Éducation
PrimaryTeachingSMA.
Un assistant multi-agents pour créer des exercices pédagogiques et encourager la pensée informatique.
Problème
Aider les enseignants du primaire à préparer des exercices adaptés à la pensée informatique.
Contexte
Assistant pédagogique associant génération de contenu, recherche documentaire et export PDF.
Objectif
Orchestrer une création d’exercices avec contexte documentaire et livrable PDF.
Dataset / Données
Contexte documentaire via ChromaDB. La composition, les droits et l’évaluation du corpus restent à confirmer.
Architecture
Streamlit → workflow CrewAI → LangChain / RAG / ChromaDB → Claude → ReportLab.
Méthodologie
Modules distincts pour les agents, le RAG, le workflow et la génération PDF : app.py, agents.py, rag.py, workflow.py, pdf_generator.py et test_api.py.
Ma contribution
Projet déclaré dans le parcours du candidat. Le périmètre individuel et la répartition du travail restent à confirmer.
Difficultés
Cohérence des exercices, qualité du contexte récupéré et contrôle des coûts.
Limites
Aucune amélioration pédagogique mesurée n’est revendiquée. Les exercices nécessitent une revue par l’enseignant.
Enseignements
Mise en pratique des workflows multi-agents, du RAG et de la génération de documents.
Résultats du projet
Coût moyen déclaré / exécution
Approximation propre au projet. Modèle, tarification et protocole à confirmer.
Génération PDF déclarée
Temps approximatif, selon les conditions du projet.