Créer un tuteur IA personnalisé
Concevoir un tuteur IA qui diagnostique, adapte, fait pratiquer et donne du feedback sur un cours précis, avec des limites claires et sans exposer les données des apprenants.
Pour qui
Équipes pédagogiques d'écoles et d'organismes de formation, responsables L&D, concepteurs pédagogiques et formateurs en entreprise qui veulent accompagner un cours ou un parcours précis par un tuteur IA.
Durée
7 h
Format
Présentiel · Distanciel · Hybride
Niveau
Avancé
Résultat visé
Le prototype de votre tuteur IA : instructions, ressources de référence, règles pédagogiques
À propos de cette formation
Une journée pour concevoir et tester le prototype d'un tuteur IA consacré à un cours ou à un parcours précis. On y construit la logique pédagogique du tutorat — diagnostic, adaptation, exercices, feedback, progression — et les garde-fous qui protègent les apprenants.
Un assistant conversationnel ouvert aux apprenants sans conception pédagogique fait souvent l'inverse de ce qu'on attend d'un tuteur : il donne la réponse au lieu de faire chercher, explique au même niveau pour tous, sort du programme et reçoit des informations qu'il ne devrait jamais voir. Le problème n'est pas l'outil, mais l'absence de cahier des charges pédagogique.
La formation part du rôle du tuteur et des objectifs du cours, puis construit pas à pas ses connaissances de référence, sa séquence de diagnostic, ses règles d'adaptation, ses indices gradués, son feedback et ses paliers de progression, chaque étape étant testée sur des profils d'apprenants fictifs. La dernière partie est consacrée aux limites et à la sécurité : minimisation des données, public mineur, messages pièges, renvoi vers un humain. La méthode ne dépend d'aucun outil : elle s'applique aux GPT personnalisés, aux projets Claude, aux Gems Gemini ou aux agents Copilot, selon ce que l'organisation autorise.
Le problème traité
Trois bénéfices clés
Un prototype de tuteur construit sur vos objectifs et vos supports, testé sur des profils d'apprenants variés.
Une logique pédagogique écrite — diagnostic, indices gradués, feedback, progression — que l'équipe peut relire, discuter et faire évoluer.
Des garde-fous définis avant tout déploiement : données minimales, limites du tuteur, renvoi vers un humain, supervision par l'équipe pédagogique.
Quand cette formation est pertinente
Une école ou un organisme de formation veut accompagner les apprenants entre les séances sans multiplier les heures de tutorat.
Un service L&D souhaite soutenir un parcours à distance par un tuteur IA cadré plutôt que par un assistant générique.
Une équipe pédagogique a déjà ouvert un assistant aux apprenants et constate qu'il donne les réponses, sort du programme ou recueille trop d'informations.
Les problématiques auxquelles elle répond
« Nos apprenants utilisent déjà l'IA pour faire les exercices à leur place. »
« Nous voulons un tuteur qui fasse chercher l'apprenant au lieu de lui donner la solution. »
« Je ne sais pas quelles données d'apprenants un tuteur IA peut recevoir. »
« Nos apprenants n'ont pas le même niveau : un seul discours ne convient à personne. »
« Comment vérifier qu'un tuteur IA ne se trompe pas avant de l'ouvrir aux apprenants ? »
Prérequis
Rédiger couramment des demandes structurées et avoir déjà utilisé ou configuré un assistant personnalisé (GPT personnalisé, projet Claude, Gem…), ou suivi une formation équivalente. Disposer d'un accès à un outil autorisé par l'établissement ou l'entreprise. Apporter un cours ou un module précis : objectifs, supports validés, exercices corrigés, erreurs fréquentes des apprenants — sans aucune donnée d'apprenant.
Programme détaillé
Module 1 — Le rôle d'un tuteur IA et son cahier des charges
45 minTuteur, assistant documentaire, chatbot : ce qui fait la spécificité du tutorat
Un tuteur fait pratiquer : il questionne, donne des indices, ne fait pas le travail à la place de l'apprenant
Délimiter le périmètre : un cours, un public, des objectifs, des moments d'usage
Ce qu'un tuteur ne fait jamais : noter, décider d'une orientation, prendre en charge une situation personnelle
- Méthodes
- Démonstration comparée : les mêmes questions d'apprenant posées à un assistant générique et à un tuteur cadré, puis analyse collective des écarts.
- Outils
- Outil d'IA autorisé ; gabarit « cahier des charges du tuteur » fourni.
- Activité
- Exercice 1 — rédiger le cahier des charges du tuteur pour son propre cours.
- Résultat attendu
- Le cahier des charges d'une page qui guide la construction du tuteur pendant toute la journée.
Module 2 — Objectifs, contexte et connaissances de référence
1 hLes objectifs du cours comme colonne vertébrale des instructions
Le contexte utile au tuteur : niveau déclaré, prérequis, situation d'usage — jamais l'identité de l'apprenant
Connaissances de référence : supports validés, glossaire, exercices corrigés, erreurs fréquentes
Qualité et droits d'usage des sources transmises au tuteur
Consigne de fiabilité : s'appuyer sur les ressources, signaler ce qu'il ne sait pas, renvoyer au formateur
- Méthodes
- Apport court, puis atelier individuel sur le cours de chaque participant.
- Outils
- Fonction d'assistant personnalisé de l'outil autorisé, ou conversation classique ; supports du cours sans donnée d'apprenant.
- Activité
- Exercice 2 — rédiger les instructions de base et sélectionner les ressources de référence.
- Résultat attendu
- Un tuteur de base, nourri de ressources validées, qui reste dans le périmètre du cours.
Module 3 — Diagnostic et adaptation
1 h 15Ouvrir une séance par un diagnostic court : questions graduées, auto-évaluation, exercice test
Repérer les conceptions erronées à partir des erreurs types du cours
Règles d'adaptation : reformuler, changer d'exemple, simplifier, augmenter la difficulté
Indices gradués : de la question de relance à l'exemple résolu, jamais la solution d'emblée
Adapter sans étiqueter : le niveau décrit une réponse, pas une personne
- Méthodes
- Démonstration du formateur, puis jeu de rôle en binôme : l'un joue l'apprenant, l'autre ajuste les instructions.
- Outils
- Prototype en cours ; banque d'erreurs fréquentes du cours ; gabarit d'échelle d'indices.
- Activité
- Exercice 3 — écrire la séquence de diagnostic et les règles d'adaptation, puis les tester en jeu de rôle.
- Résultat attendu
- Un tuteur qui situe le niveau de l'apprenant et adapte ses réponses selon des règles écrites.
Module 4 — Exercices, feedback et progression
1 h 15Proposer des exercices issus d'une banque validée, ou générés selon un gabarit contrôlé
Le feedback formatif : constat, critère, piste de progrès, nouvelle tentative
Paliers de progression : critère de passage, retour sur les notions fragiles, récapitulatif de fin de séance
Ce que le tuteur ne fait pas : attribuer une note, constituer un profil, comparer les apprenants
Dérouler une séance complète avec des profils fictifs : débutant, intermédiaire, avancé
- Méthodes
- Production accompagnée, tests croisés entre participants, feedback du formateur sur les instructions.
- Outils
- Prototype en cours ; trois profils d'apprenants fictifs fournis ; grille de test.
- Activité
- Exercice 4 — définir le feedback et les paliers, puis dérouler une séance complète avec chaque profil fictif.
- Résultat attendu
- Un tuteur qui fait pratiquer, donne un feedback relié aux objectifs et fait progresser par paliers.
Module 5 — Limites, sécurité et données des apprenants
45 minMinimisation : aucun identifiant, aucune donnée de santé, de situation familiale ou de résultats nominatifs
Public mineur : décision de l'établissement et outil validé pour cet usage ; à défaut, démonstration par l'enseignant uniquement
Messages pièges : faire le devoir, sortir du sujet, contourner les consignes, confier une difficulté personnelle
Renvoi vers un humain : dans quels cas, avec quelle formulation, vers qui
RGPD et règlement européen sur l'IA : des cadres à connaître, à instruire avec le référent protection des données de l'organisation
- Méthodes
- Étude de cas collective, tests adverses en sous-groupe, discussion guidée.
- Outils
- Batterie de dix messages pièges fournie ; politique d'usage de l'IA de l'organisation quand elle existe.
- Activité
- Exercice 5 — soumettre dix messages pièges au tuteur et corriger ses instructions.
- Résultat attendu
- Des garde-fous écrits et testés, et la liste des questions à instruire avant tout pilote.
Module 6 — Atelier final : le prototype de tuteur IA
2 hAssembler rôle, connaissances, diagnostic, adaptation, feedback, progression et limites
Campagne de tests : profils fictifs, messages pièges, questions hors programme
Fiche pilote : public, durée, supervision, données exclues, retours des apprenants
Présenter le prototype et recevoir un retour structuré
- Méthodes
- Production accompagnée individuelle, démonstration au groupe, feedback du formateur.
- Outils
- Outil d'IA autorisé ; grille d'évaluation du tuteur et gabarit de fiche pilote fournis.
- Activité
- Cas final — créer et tester le prototype de tuteur IA de son cours.
- Résultat attendu
- Un prototype testé et documenté, et une fiche pilote prête à être soumise à l'équipe pédagogique.
Vous ne savez pas si cette formation correspond à votre niveau ? Le diagnostic le dit en trois minutes.
Diagnostiquer mon niveauObjectifs pédagogiques
- 01
Définir le rôle, le périmètre et les limites d'un tuteur IA pour un cours donné
- 02
Structurer les connaissances de référence du tuteur à partir de supports validés
- 03
Concevoir une séquence de diagnostic qui situe le niveau de l'apprenant sans collecter de données personnelles
- 04
Rédiger des règles d'adaptation : indices gradués, reformulation, changement de difficulté
- 05
Construire un feedback formatif et des paliers de progression alignés sur les objectifs du cours
- 06
Tester le tuteur sur des profils d'apprenants fictifs et sur des messages pièges
- 07
Formaliser les règles de sécurité et de supervision à respecter avant tout pilote
Compétences acquises
À l'issue de la formation, vous serez capable de…
Rédiger en une page le cahier des charges pédagogique d'un tuteur IA
Écrire des instructions qui font chercher l'apprenant au lieu de lui donner la réponse
Faire situer un niveau en quelques questions et adapter la suite de l'échange
Relier chaque exercice et chaque feedback du tuteur à un objectif du cours
Mener une campagne de tests et corriger les instructions à partir des résultats
Décider, pour chaque type de donnée, si le tuteur peut la recevoir, et documenter ce choix
Exercices & cas pratiques
5 exercices tirés de situations professionnelles réelles, puis un cas final. Chaque production est commentée par le formateur.
01Cahier des charges du tuteur25 min
- Contexte
- Un cours apporté par le participant : module de bureautique pour adultes, cours de mathématiques de lycée, parcours d'accueil de nouveaux salariés, préparation à un oral…
- Consigne
- Rédiger en une page : public, objectifs du cours, rôle du tuteur, moments d'usage, ce qu'il fait, ce qu'il ne fait jamais, données qu'il ne doit pas recevoir.
- Production attendue
- Le cahier des charges du tuteur, sur une page.
- Critère de réussite
- Un autre participant peut dire, à la seule lecture du document, si une demande d'apprenant entre ou non dans le périmètre du tuteur.
02Instructions de base et ressources de référence35 min
- Contexte
- Les supports du cours du participant, sans donnée d'apprenant : fiches notions, exercices corrigés, glossaire, liste des erreurs fréquentes.
- Consigne
- Rédiger les instructions de base (rôle, objectifs, ton, périmètre, consigne de fiabilité), choisir les ressources à fournir au tuteur, puis lui poser cinq questions de contrôle, dont deux hors programme.
- Production attendue
- Les instructions de base, la liste des ressources retenues et le résultat des cinq questions.
- Critère de réussite
- Le tuteur répond aux questions du programme à partir des ressources et signale les deux questions hors programme au lieu d'inventer une réponse.
03Diagnostic et règles d'adaptation45 min
- Contexte
- Trois réponses fictives d'apprenants à un même exercice du cours : une juste, une partiellement juste, une révélant une conception erronée fréquente.
- Consigne
- Écrire une séquence de diagnostic de trois à cinq questions et les règles d'adaptation associées, dont une échelle d'indices en trois paliers ; tester en jeu de rôle avec un binôme qui joue successivement les trois apprenants.
- Production attendue
- La séquence de diagnostic, les règles d'adaptation et la transcription commentée d'un test.
- Critère de réussite
- Le tuteur adapte sa réponse à chacun des trois cas et ne donne jamais la solution avant le troisième palier d'indice.
04Feedback et progression sur trois profils45 min
- Contexte
- Trois profils d'apprenants fictifs fournis par le formateur — un débutant hésitant, un intermédiaire pressé, un avancé qui veut aller plus loin —, sans aucune donnée réelle.
- Consigne
- Définir le format de feedback et les paliers de progression du cours, puis dérouler avec chaque profil une séance complète : diagnostic, exercice, feedback, nouvelle tentative, récapitulatif.
- Production attendue
- Les règles de feedback et de progression, et trois séances tests annotées avec la grille de test.
- Critère de réussite
- Chaque feedback cite l'objectif concerné et propose une action précise ; les trois séances aboutissent à des exercices de difficulté différente.
05Dix messages pièges30 min
- Contexte
- Une batterie de dix messages d'apprenants fictifs : « fais l'exercice pour moi », demande hors sujet, tentative de contourner les consignes, question sur la note, confidence d'une difficulté personnelle, envoi d'informations nominatives…
- Consigne
- Soumettre chaque message au tuteur, classer la réponse (conforme, à corriger, problématique), corriger les instructions, puis retester les cas non conformes.
- Production attendue
- Le tableau des dix tests avant et après correction, et les instructions de sécurité ajoutées.
- Critère de réussite
- Après correction, les dix messages reçoivent une réponse conforme, dont un renvoi vers un humain pour la difficulté personnelle et un rappel de ne pas transmettre d'informations personnelles.
FINALPrototype de tuteur IA1 h 45
- Contexte
- Le cours du participant, avec le cahier des charges, les ressources et les règles construits pendant la journée.
- Consigne
- Assembler le tuteur complet, conduire une campagne de tests (trois profils fictifs, dix messages pièges, deux questions hors programme), corriger, puis rédiger la fiche pilote : public, durée, supervision, données exclues, indicateurs de suivi. Démonstration de cinq minutes au groupe.
- Production attendue
- Le prototype du tuteur (instructions et ressources), le rapport de tests et la fiche pilote d'une page.
- Critère de réussite
- Le tuteur fait chercher l'apprenant avant de donner une solution, reste dans le périmètre du cours et passe la campagne de tests sans réponse problématique ; la fiche pilote précise qui supervise et quelles données sont exclues.
Méthodes pédagogiques
Démonstration comparée d'un assistant générique et d'un tuteur cadré face aux mêmes questions d'apprenants
Plus de la moitié du temps en pratique : chaque participant construit le tuteur de son propre cours, étape par étape
Jeux de rôle en binôme : l'un joue l'apprenant, l'autre ajuste le tuteur
Tests adverses et analyse critique des réponses du tuteur
Production accompagnée du prototype final, démontré au groupe et commenté par le formateur
Chaque exercice se fait avec l'outil autorisé dans l'entreprise ; à défaut, avec les versions gratuites de ChatGPT, Claude ou Copilot et des cas fictifs fournis par le formateur.
Vous repartez avec
Le prototype de votre tuteur IA : instructions, ressources de référence, règles pédagogiques
Le cahier des charges pédagogique du tuteur, sur une page
La séquence de diagnostic, l'échelle d'indices et les règles de feedback, réutilisables pour d'autres cours
La batterie de tests : profils d'apprenants fictifs et messages pièges
La fiche pilote : public, supervision, données exclues, indicateurs de suivi
Outils utilisés
Méthodes transférables : cahier des charges pédagogique, diagnostic, indices gradués, feedback formatif, campagne de tests
GPT personnalisés, projets Claude, Gems Gemini ou agents Copilot — selon l'outil autorisé et les licences dont dispose l'organisation
À défaut, des instructions testées dans une conversation classique : le prototype reste transposable d'un outil à l'autre
Un traitement de texte pour le cahier des charges et un tableur pour la grille de tests
Confidentialité & bonnes pratiques
Ne jamais transférer de données confidentielles dans un outil que l'entreprise n'a pas autorisé.
Anonymiser les données personnelles et sensibles avant tout usage — noms, coordonnées, montants, identifiants.
Respecter la politique interne d'usage de l'IA et les règles de son service.
Vérifier chaque production avant de la diffuser : une réponse fluide n'est pas une réponse juste.
Garder une validation humaine sur toute décision, tout envoi et tout document engageant.
Aucune donnée d'apprenant réel pendant la formation : profils, productions et conversations sont fictifs.
Concevoir le tuteur sur le principe de minimisation : aucun identifiant, aucune donnée de santé, de situation familiale ou de résultats nominatifs, et un rappel à l'apprenant de ne rien confier de personnel.
Public mineur : aucun déploiement sans décision de l'établissement, avis de son référent protection des données et outil validé pour cet usage ; la formation sensibilise, elle ne tient pas lieu de conseil juridique.
Évaluation & attestation
- Avant la formation
- Questionnaire ou entretien préalable : cours visé, public (dont la présence éventuelle de mineurs), outils autorisés, expérience des assistants personnalisés. Chaque participant prépare les supports de son cours, sans donnée d'apprenant.
- Pendant
- Chaque étape du tuteur est testée en séance avec la grille de test ; feedback du formateur sur les instructions ; point de contrôle sur les règles de données avant l'atelier final.
- En fin de formation
- Démonstration du prototype, évaluée sur cinq critères : périmètre respecté, diagnostic et adaptation effectifs, feedback relié aux objectifs, résistance aux messages pièges, règles de données et de supervision documentées.
- Attestation
- Attestation de formation remise à l'issue du parcours.
Questions fréquentes
Quelle différence avec un assistant IA interne ?
Un assistant interne répond à des questions sur un périmètre documentaire. Un tuteur suit une logique pédagogique : il situe le niveau, fait chercher, donne des indices gradués, un feedback et fait progresser. C'est cette logique que la formation construit.
Faut-il savoir coder ?
Non. Le tuteur se construit avec des instructions et des ressources dans un outil d'assistant personnalisé. L'intégration technique à une plateforme de formation n'est pas traitée : elle se prépare ensuite avec vos équipes.
Peut-on ouvrir un tuteur IA à des élèves mineurs ?
La formation traite ce cas avec une prudence maximale : données minimales, outil validé, supervision. La décision appartient à l'établissement, avec son référent protection des données ; la formation est une sensibilisation, pas un conseil juridique.
Le tuteur peut-il noter les apprenants ?
Non. Il donne un feedback formatif pour faire progresser. La note, l'évaluation sommative et toute décision sur le parcours d'un apprenant restent à l'équipe pédagogique.
Quels outils, et faut-il un abonnement ?
Ceux que votre organisation autorise. La création d'un assistant personnalisé dépend des offres et des licences dont vous disposez ; à défaut, le prototype est construit sous forme d'instructions testées dans une conversation et reste transposable.
Peut-on partir de nos propres cours, en intra ?
Oui, c'est recommandé : chaque participant apporte un cours et ses supports, sans aucune donnée d'apprenant. En intra, la journée peut porter sur un parcours commun à l'équipe pédagogique.