La compétition à l'ère de l'IA ne porte pas sur qui possède le modèle aux plus nombreux paramètres ni le réseau de neurones le plus profond, mais sur qui saitMettez l'IA en action plus vite. Gestion de l'information, informatique, écoles de commerce… toutes les filières n'ont pas à former des ingénieurs en algorithmes, mais les étudiants de chacune ont besoin deLa capacité de travailler efficacement à l'ère de l'IA. La plateforme pédagogique IA vDisk permet à chaque départementPas besoin d'acheter un serveur GPU ni de constituer une équipe d'algorithmes, en faisant réellement entrer l'IA dans la salle de classe.
En développant l'enseignement par l'IA, de nombreuses universités se retrouvent souvent tiraillées entre ces deux approches.
Acheter des serveurs GPU, déployer un grand modèle local, constituer une équipe d'optimisation d'algorithmes, et faire d'abord comprendre à tout le corps enseignant et aux étudiants les réseaux de neurones et l'architecture Transformer...
En partant de l'angle « savoir utiliser les outils d'IA », nous apportons les meilleures capacités des grands modèles commerciaux directement en classe, afin que les étudiants ressentent dès le premier cours le gain réel apporté par l'IA à l'efficacité de l'apprentissage et du travail.
Conduire une voiture ne signifie pas qu'il faut apprendre à réparer le moteur ; de même, bien utiliser les outils d'IA ne signifie pas que tout le monde doive maîtriser les réseaux de neurones.Faire entrer véritablement l'IA dans l'apprentissage et les flux de travail quotidiens est l'exigence la plus centrale de notre époque pour l'enseignement supérieur.Ce que nous voulons résoudre, c'est comment faire en sorte que cela se produise réellement.
Lorsque les universités font avancer l'enseignement par l'IA, ce n'est souvent pas faute de volonté, mais parce qu'elles butent sur ces problèmes concrets.
Les serveurs GPU nécessaires pour héberger soi-même un grand modèle coûtent une fortune, et les modèles évoluent extrêmement vite : le matériel acheté aujourd'hui pourrait ne plus pouvoir exécuter la dernière version l'an prochain, créant un fardeau matériel permanent.
Connectez-vous via API aux grands modèles cloud de référence, l'inférence s'effectuant dans le cloud ; sur le campus, un seul serveur ordinaire suffit pour gérer l'accès et le contrôle,Investissement matériel quasi nul.
Une solution développée en interne implique pilotes GPU, téléchargement des poids de modèles, configuration du framework d'inférence, mise en place d'un système de permissions… chaque étape requiert l'intervention de spécialistes, et le parcours du lancement du projet à la mise en production prend souvent plusieurs mois.
En vous appuyant sur la place de marché d'images vDisk, sélectionnez une image avec des composants pédagogiques IA déjà intégrés et déployez-la en lot sur les postes de la salle en un seul clic,Du déploiement au premier cours en quelques jours seulement.
Sans contrôle adéquat, une API d'AI facturée au token peut faire exploser les coûts lorsque de nombreux étudiants l'utilisent simultanément, rendant difficile pour la direction de l'établissement l'approbation de projets au budget incertain.
Prise en charge des plateformesParamétrage de la limite de tokens par utilisateurAvec des statistiques par compte, des plafonds de coûts verrouillés à l'avance, des coûts d'exploitation totalement transparents et des validations d'achat appuyées sur des registres clairs.
Faire ressaisir aux étudiants de longs blocs d'informations contextuelles à chaque cours, avec un historique de conversation qui ne se poursuit pas d'une séance à l'autre, gaspille des Tokens et perturbe le rythme pédagogique ; le contenu généré par l'IA est aussi difficile à enregistrer et à gérer de façon homogène.
Le disque réseau vDisk se monte comme un lecteur virtuel et enregistre en temps réel sur le serveur les bureaux, documents et productions IA,Reprenez à la prochaine séance là où vous vous étiez arrêté, sans avoir à ressaisir le contexte.
Une infrastructure d'enseignement par IA complète et réellement déployable
Depuis la marketplace d'images, choisissez un modèle d'image préinstallé avec le client pédagogique IA et l'environnement d'exécution, et distribuez-le en masse à tous les terminaux de la salle. Aucune installation machine par machine ni configuration manuelle n'est nécessaire ; les versions sont unifiées et les environnements cohérents, réduisant considérablement le cycle de déploiement de l'environnement pédagogique IA.
La plateforme fournit un point d'accès proxy unique compatible OpenAI. VS Code, Cursor, les plugins de code IA et vos systèmes pédagogiques n'ont qu'à saisir l'adresse et la clé de la passerelle pour accéder à des LLM comme DeepSeek, ERNIE, Qwen, GLM, Doubao, Spark, Hunyuan ou Kimi, sans intégration modèle par modèle.
Monté comme un disque virtuel (p. ex. D:), les répertoires tels que Bureau, Mes documents et AppData sont automatiquement redirigés vers le serveur et enregistrés en temps réel. Les journaux de conversation IA, les brouillons de code et les comptes rendus de TP sont tous enregistrés sur disque, si bien que le cours suivant reprend au point d'interruption précédent, réduisant considérablement la saisie répétée de Token et facilitant la consultation du processus d'apprentissage par les enseignants.
Il permet de fixer un plafond d'utilisation de Tokens par compte, comptabilise en temps réel la consommation de chaque étudiant et bloque automatiquement les requêtes dépassant le quota. La planification budgétaire de l'établissement est documentée, sans craindre que l'abus de quelques étudiants ne fasse grimper le coût global, et le coût d'exploitation total est totalement transparent.
Les LLM évoluent très vite. L'administrateur change de modèle à tout moment sans toucher à l'interface pédagogique : les élèves utilisent toujours un modèle de pointe au lieu d'être bloqués sur une version dépassée par le matériel.
En reliant la vision par IA aux caméras de surveillance existantes, on obtient l'inspection automatique de la salle, les alertes d'anomalies et la liaison avec l'emploi du temps. Pendant les créneaux de l'emploi du temps, l'alimentation, le contrôle d'accès et la climatisation s'activent automatiquement et s'éteignent après le cours, sans personnel de garde, libérant les administrateurs de salle des opérations répétitives.
L'enseignement par l'IA n'est pas réservé au département d'informatique : chaque discipline a ses propres cas d'usage de l'IA
En configurant une adresse compatible OpenAI unifiée dans VS Code ou Cursor, les étudiants peuvent utiliser la complétion assistée par IA, l'explication de code et la localisation de bugs lors des TP de programmation. Les résultats de l'IA sont automatiquement enregistrés sur disque, si bien que la séance suivante reprend l'avancement du projet précédent, réduisant le temps consacré à reconstruire l'environnement de développement.
Pour les étudiants des filières telles que la gestion de l'information, l'administration des entreprises et le marketing, l'essentiel n'est pas d'entraîner des modèles, mais d'apprendre à exploiter les outils d'IA pour accomplir efficacement des tâches métier telles que l'analyse de marché, la rédaction de propositions et le traitement de données. La plateforme intègre une interface de conversation prête à l'emploi dès le démarrage, offrant un accès sans barrière aux plus puissants grands modèles commerciaux actuels.
Dans les cours expérimentaux tels que la chimie, la physique et la biologie, les étudiants peuvent recourir à l'IA pour consulter rapidement les principes des expériences, générer la structure du compte rendu d'expérience et faciliter l'analyse des données. Les données produites pendant les expériences et les historiques d'interaction avec l'IA sont enregistrés de manière synchronisée sur le disque réseau, et les enseignants peuvent suivre en temps réel le degré d'achèvement des comptes rendus d'expérience.
Des cours optionnels de culture générale en IA sont proposés à toutes les filières de l'établissement ; les étudiants n'ont besoin d'aucune base en IA et peuvent découvrir les conversations avec de grands modèles, une initiation à l'ingénierie de Prompt et la pratique de la chaîne d'outils IA simplement en se connectant au bureau cloud. Un système de comptes unifié supprime la nécessité d'inscrire, de recharger et de configurer chaque personne individuellement, réduisant considérablement le coût d'organisation pédagogique des cours de culture générale.
Notre objectif est de rendre les capacités d'enseignement par IA réellement opérationnelles dans les plus brefs délais.
Confirmez avec nos consultants le nombre de serveurs de la salle, la bande passante réseau, la version du bureau cloud utilisée et les besoins des départements ciblés, afin d'élaborer un plan de déploiement et une estimation des coûts adaptés à la situation réelle de votre établissement.
Dans le marché d'images vDisk, choisissez ou personnalisez une image intégrant déjà les composants pédagogiques d'IA ; dans la console d'administration, configurez une passerelle compatible OpenAI, connectez-vous au grand modèle cible et définissez les politiques d'utilisation des Token ainsi que les autorisations par compte.
Utilisez la plateforme de gestion centralisée vDisk pour déployer les images par lots sur les terminaux de la salle, tout en appliquant les politiques de montage de disque réseau et la redirection des répertoires utilisateur, afin que les productions IA et les historiques d'apprentissage soient automatiquement enregistrés.
Proposez une courte formation opérationnelle à l'enseignant responsable du cours, axée sur la consultation de l'utilisation des Tokens, le changement de modèle et la consultation des données des étudiants ; effectuez un premier cours d'essai pour vérifier que le déroulement pédagogique est fluide avant le lancement officiel du cours.
C'est la question essentielle que se posent de nombreux établissements au moment de décider
Pour la grande majorité des universités, la logique de fond consistant à bâtir leur propre grand modèle ne tient tout simplement pas. Le problème n'est pas de savoir si la technologie est difficile, mais que,Développer son propre modèle, c'est déjà être en retard dès le premier jour.
Les grands modèles commerciaux évoluent à un rythme mensuel : le matériel acheté aujourd'hui pour 2 millions et le modèle qui y est déployé seront très probablement dépassés par une version de nouvelle génération plus puissante d'ici six mois. Or, l'équipement des écoles ne peut pas se mettre à jour automatiquement au fil des modèles, ce qui signifie que les étudiants utilisent durablement un ensemble de capacités d'IA « figées » à un instant donné — déconnectées du secteur, du marché et des outils qu'ils utiliseront réellement après leur diplôme.
La logique de la plateforme vDisk est de maintenir les établissements toujours connectés aux meilleurs grands modèles commerciaux que le secteur propose à un instant donné. Les modèles sont changés côté backend sans que le frontend le perçoive ; les points de connaissance du cours et les objectifs de formation sont décidés par l'enseignant, maisLa couche outillage reste constamment alignée sur les pratiques de référence. Ce n'est pas un compromis sur la capacité technique, mais la voie la plus pragmatique pour atteindre les objectifs pédagogiques.
Le véritable avantage concurrentiel de l'enseignement de l'AI ne tient pas à la taille du modèle que vous déployez, mais au fait que vos étudiants ont ou non appris à utiliser efficacement l'AI dans des situations de travail réelles.
| Dimension | Serveur AI auto-hébergé | Accès à l'API vDisk |
|---|---|---|
| Coût initial du matériel | À partir de 2 à 3 millions de RMB | Quasiment 0 € |
| Cycle de déploiement | Plusieurs mois | Plusieurs jours |
| Méthode de mise à jour des modèles | Racheter du matériel | Basculement en un clic depuis la console |
| Niveau de capacité du modèle | Version figée, qui prend du retard avec le temps | Toujours connecté aux derniers modèles commerciaux |
| Exigences d'exploitation et de maintenance | Nécessite des ingénieurs AI dédiés | L'exploitation du centre de données existant suffit |
| Prévisibilité des coûts | Un achat unique important plus une maintenance continue | Facturation au Token, avec plafond contrôlable |
| Expérience d'utilisation des étudiants | Configuration à réaliser soi-même, barrière élevée | Prêt à l'emploi au démarrage, sans configuration |
Ce n'est ni la faute des élèves ni celle des enseignants : c'est un décalage qui s'est creusé entre les outils et l'époque.
Quand la classe utilise encore VC 6.0 et VB6 alors que les élèves voient sur leur téléphone Cursor générer un projet entier en un clic et Claude Code refondre tout un code par la conversation, ce décalage ne se comble pas par « une meilleure attitude ». Ce qui marche vraiment, c'estApportez en classe de vrais outils réellement utilisés en 2026, pour que dès le premier cours les élèves sentent que cela leur servira vraiment.
Inutile non plus de commencer par la théorie des Transformers, la rétropropagation ou les fonctions d'activation : c'est le sujet des masters et des ingénieurs en algorithmes. Pour la plupart des élèves, Savoir l'utiliser, en tirer des résultats et instaurer un retour positif, voilà le point de départ de tout. Les principes fondamentaux peuvent s'explorer naturellement, une fois la curiosité éveillée.
Ces trois outils sont les assistants de programmation AI les plus utilisés par les ingénieurs et les étudiants en 2026 — déployez-les dans la salle informatique pour que les étudiants utilisent des outils du monde réel dès les cours.
Basé sur un VS Code profondément remanié, avec chat IA, complétion de code, modification de fichiers entiers et changements multi-fichiers avec Composer. Les élèves ne changent pas d'outil : ils dialoguent avec l'IA en codant, presque sans apprentissage.
Un outil de programmation IA en ligne de commande lancé par Anthropic, capable d'opérer directement sur les répertoires de projet, de lire et d'écrire des fichiers, d'exécuter des commandes et de valider du code. Idéal pour les étudiants avancés en informatique souhaitant découvrir un véritable flux de développement collaboratif avec l'IA.
Proposé sous forme d'extension VS Code avec complétion de code en ligne, génération de fonctions et conversion de commentaires en code. Très compatible et prenant en charge presque tous les langages de programmation, c'est l'initiation à l'IA la plus fluide pour les débutants.
Dans le marché d'images de la console d'administration vDisk, choisissez une image pédagogique avec Cursor préinstallé, ou installez Cursor sur une image de base puis créez un instantané, avant de le déployer en masse sur tous les terminaux de la salle afin de garantir l'homogénéité des versions.
Ouvrir Cursor → Settings → Models → OpenAI API Key, saisissez la Key attribuée de manière centralisée par l'établissement ; dans Override OpenAI Base URL saisissez l'adresse de la passerelle vDisk compatible OpenAI. Dès lors, toutes les requêtes IA de Cursor passent par la passerelle de l'école vers le LLM connecté.
Guidez les étudiants pour qu'ils définissent l'espace de travail (Workspace) de Cursor sous une lettre de lecteur réseau vDisk (telle que D:\projects\). Le disque réseau vDisk estUn disque personnel monté individuellement pour chaque étudiant après connexion, le lecteur D: appartient exclusivement à l'étudiant actuellement connecté, il n'est donc pas nécessaire de créer des sous-répertoires par numéro d'étudiant pour les distinguer. Tous les fichiers de code, l'historique des conversations (.cursor répertoire) est enregistré sur le serveur en temps réel, si bien qu'il suffit de l'ouvrir au cours suivant pour retrouver intacts la progression du cours précédent et le contexte de la conversation avec l'IA.
OpenAI API Key sk-school-xxxxxxxxxxxxxxxx Override Base URL https://ai.school.edu.cn/v1 Model deepseek-chat # ou gpt-4o / qwen-max # Les élèves n'ont besoin d'aucun compte LLM # La passerelle de l'école gère authentification et comptage # Alerte automatique en cas de dépassement, sans frais supplémentaires
# D: est le lecteur personnel de chaque élève, monté à la connexion # Pas de sous-dossier par élève : D: n'appartient qu'à l'élève connecté D:\projects\ # Créer le projet directement sous le disque personnel ├─ .cursor\ # Historique des chats IA ← enregistré automatiquement │ └─ chat-history\ ├─ src\ # Fichiers de code ← Écrits sur le serveur en temps réel └─ README.md
Après avoir préinstallé Node.js (version LTS recommandée) dans l'image de la salle, exécutez npm install -g @anthropic-ai/claude-code. Nous recommandons d'intégrer cette étape au processus de création de l'image afin de ne pas consommer de temps de cours en manipulations des élèves.
Étant donné que la passerelle vDisk fournit un protocole compatible OpenAI, il faut définir le pointage du proxy dans les variables d'environnement du système (ou le script d'ouverture de session) afin que les requêtes de Claude Code soient transmises via la passerelle unifiée de l'établissement. Cela peut être déployé en masse via une GPO ou un script d'ouverture de session lors de la connexion de l'utilisateur, prenant effet automatiquement une fois que l'étudiant s'est connecté, sans configuration manuelle.
Guider les élèves à l'entrée D:\projects\my-project répertoire, puis lancez Claude Code (claude commande). Le disque réseau vDisk offre à chaque élèveUn disque personnel monté indépendamment après connexion, le lecteur D: est naturellement isolé et invisible des autres, sans besoin de sous-répertoires par numéro d'étudiant. Claude Code lit tous les fichiers du répertoire courant comme contexte ; l'historique des échanges et les modifications de fichiers sont écrits sur disque en temps réel, de sorte que l'état du projet reste parfaitement identique après une connexion depuis une autre machine.
# Déploiement en masse via GPO ou politique vDisk ANTHROPIC_API_KEY = sk-school-xxxxxxxxxxxxxxxx ANTHROPIC_BASE_URL = https://ai.school.edu.cn/v1 CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT = 8192 # L'élève ouvre un terminal et lance : # cd D:\projects\my-project # claude # Aucune configuration pour démarrer le code avec l'IA
Claude Code peut lire directement l'ensemble du répertoire d'un projet, comprendre la structure du code, puis effectuer des modifications de manière conversationnelle. Il est idéal pour permettre aux étudiants des niveaux avancés d'expérimenter le processus complet consistant à « laisser l'IA prendre en charge un véritable projet » — actuellement l'une des manières les plus authentiques dont les ingénieurs en entreprise collaborent avec l'IA.
Préinstallez VS Code et l'extension GitHub Copilot dans l'image (GitHub.copilot). Pour utiliser un autre modèle, installez une alternative tierce à Copilot compatible avec le protocole OpenAI (Continue, Codeium…) et pointez-la vers la passerelle de l'école.
Après avoir installé l'extension Continue dans VS Code, ouvrez son fichier de configuration ~/.continue/config.json, puis saisissez l'adresse de la passerelle de l'école et la Key. Les étudiants n'ont qu'à ouvrir VS Code pour dialoguer directement avec l'AI dans la barre latérale de l'éditeur ou déclencher la complétion de code en ligne.
Définissez le dossier Workspace de VS Code directement sur D:\projects\ suffit. Le disque réseau vDisk offre à chaque élèveEspace personnel dédiéLe lecteur monté est attaché à la connexion et détaché à la déconnexion ; D: n'appartient qu'à l'étudiant en cours, sans qu'il soit nécessaire de créer des sous-répertoires par numéro étudiant. L'index des conversations et l'historique du plugin Continue sont stockés dans le répertoire du projet et écrits sur disque en temps réel, assurant une continuité sans couture entre appareils et entre séances de cours.
{
"models": [
{
"title": « Passerelle IA scolaire »,
"provider": "openai",
"model": "deepseek-chat",
"apiBase": "https://ai.school.edu.cn/v1",
"apiKey": "sk-school-xxxxxxxxxxxxxxxx"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": « Saisie automatique »,
"provider": "openai",
"model": "deepseek-coder",
"apiBase": "https://ai.school.edu.cn/v1",
"apiKey": "sk-school-xxxxxxxxxxxxxxxx"
}
}
L'un des grands atouts des outils de code IA est la continuité du contexte : l'IA se souvient de votre dernière session, inutile de tout réexpliquer. Tout cela repose surLes fichiers d'historique de conversation sont persistés dans un stockage unifié, au lieu de n'exister que dans un répertoire temporaire local.
# D: est le lecteur personnel de chaque élève # Monté à la connexion, démonté à la déconnexion, invisible des autres D:\ ← Disque réseau vDisk personnel de l'étudiant ├─ .cursor\ ← Historique de conversation Cursor │ ├─ chat\ │ └─ composer\ ├─ .continue\ ← historique Continue de VS Code ├─ claude-sessions\ ← Résumé de session Claude Code └─ projects\ ├─ week01\ ← Projet du cours de la semaine 1 ├─ week02\ └─ final\ ← Projet de fin de semestre
Transformation clé :L'objectif d'un cours de programmation avec l'IA n'est pas d'« apprendre aux élèves toutes les fonctions d'un outil donné », mais de développer chez euxLa capacité à accomplir des tâches réelles en collaboration avec l'IA— y compris comment décrire un problème, comment évaluer la sortie de l'IA et comment itérer en continu avec l'aide de l'IA. C'est précisément la compétence que requiert chaque poste en 2026.
Un outil côté élève intégré à l'espace pédagogique vDisk : de la réalisation des devoirs à leur remise, l'IA intervient à chaque étape et les données sont enregistrées sur disque tout au long.
Après avoir terminé une étape de travail dans Cursor, VS Code ou n'importe quel outil AI, les étudiants peuvent la finaliser directement dans l'espace pédagogique sans quitter leur espace de travail.Évaluation par capture d'écranetSoumission de fichiersDeux actions : l'IA fournit un retour immédiat et l'enseignant reçoit simultanément l'enregistrement de la remise.
Les élèves réalisent une capture d'écran de leur espace de travail actuel (code, résultats d'exécution ou maquettes de conception), et la capture est envoyée au grand modèle avec les consignes du devoir. Selon les dimensions d'évaluation prédéfinies (exactitude, normes de codage, clarté logique, degré d'achèvement, etc.), le modèle génèreNotation structurée et retours rédigés, les étudiants le voient instantanément tandis que le côté enseignant l'enregistre en synchronisation.
Au-delà de l'évaluation par captures d'écran, les étudiants peuvent également soumettre les fichiers réels du projet (code source, documents de rapport, fichiers de données, archives, etc.). Les fichiers sont sélectionnés directement depuis le répertoire des devoirs du disque réseau vDisk, sans téléversement supplémentaire, et côté enseignant, le statut de remise et le contenu des fichiers de chaque étudiant sont consultables dans un panneau de devoirs unifié.
Toutes les données de l'espace de travail — captures d'écran, résultats d'évaluation par IA et fichiers soumis — sont stockées dans des répertoires standardisés sur le disque réseau vDisk, écrites sur le disque en temps réel, de sorte que les enseignants et les étudiants peuvent consulter l'historique à tout moment.
# D: est le disque personnel dédié de chaque élève, naturellement isolé, sans besoin de sous-répertoires par numéro d'étudiant D:\assignments\ ← Créez le dossier de devoirs directement sous le disque personnel ├─ week03_devoir1\ │ ├─ screenshot.png ← Capture d'écran originale │ ├─ ai_eval.json ← Résultats d'évaluation IA (structurés) │ ├─ ai_feedback.md ← Retour textuel de l'AI │ └─ main.py ← Code source soumis ├─ week05_devoir2\ │ ├─ screenshot.png │ ├─ ai_eval.json │ └─ project.zip ← Archive du projet └─ final_project\ ├─ screenshot.png ├─ ai_eval.json ├─ report.pdf └─ src\ ← Code source complet du projet
À l'instant où une capture est prise, une évaluation IA générée ou un fichier sélectionné, les données sont écrites sur le serveur de disque réseau, sans dépendre du cache local et sans perte à l'extinction.
Les captures d'écran et les évaluations de chaque devoir tout au long du semestre sont intégralement conservées, et un rapport complet sur l'apprentissage assisté par AI de l'étudiant peut être généré en fin de période comme base d'évaluation formative.
Chaque élève ne peut consulter que son propre répertoire de devoirs ; côté enseignant, l'accès en lecture seule est accordé aux répertoires de tous les élèves de la classe, sans interférence et avec des données sécurisées.
Les enseignants peuvent exporter en un clic les fichiers de devoirs et les résultats d'évaluation IA de tous les élèves de la classe, organisés dans un format standard, avec prise en charge de la correction par lots et de l'agrégation des notes.
En donnant le devoir, l'enseignant définit les critères (« le code s'exécute-t-il ? », « répond-il à la consigne ? », « la logique est-elle claire ? ») et leurs poids, ce qui crée un modèle de prompt de notation appliqué automatiquement à chaque rendu.
Dans l'espace pédagogique, l'élève clique sur « Évaluer la capture » ; le système capture l'écran et l'envoie, avec le modèle de l'enseignant, à un modèle doté de vision (DeepSeek-VL, GPT-4o…).
Le grand modèle analyse le contenu de la capture, le note point par point selon plusieurs dimensions et génère des suggestions d'amélioration rédigées, renvoyées au format JSON structuré (incluant le score de chaque dimension, le score total et un résumé du retour). Les élèves voient immédiatement les résultats de la notation visualisés sur l'interface.
Les résultats de l'évaluation par l'IA sont automatiquement enregistrés dans le répertoire de devoirs correspondant sur le disque réseau de l'étudiant (ai_eval.json + ai_feedback.md), tandis que l'enseignant est informé que l'étudiant a terminé sa remise. Les enseignants peuvent vérifier et ajuster manuellement les notes de l'IA pour servir de base à la note finale.
Attribution de quotas, surveillance de l'usage et ordonnancement des modèles au sein d'un système de comptes unifié — pour garder l'utilisation des ressources d'IA totalement sous contrôle
Les élèves appellent les LLM via la passerelle de l'école et chaque requête consomme des jetons. Sans contrôle, quelques gros utilisateurs accaparent les ressources au détriment des autres, et l'administrateur ne voit pas l'usage réel ni ne peut planifier les quotas du semestre suivant.
Le but de la gestion des jetons n'est pas de limiter l'usage de l'IA, mais de garantirChaque élève bénéficie d'un quota d'utilisation de l'IA stable et équitable, tout en donnant aux enseignants et administrateurs une vision et une maîtrise claires de la consommation globale.
Configurez un quota de Token indépendant pour chaque compte étudiant, défini par séance, par semaine ou par semestre. Une fois le quota épuisé, les requêtes sont automatiquement suspendues, l'étudiant reçoit une notification et l'enseignant peut le recharger d'un clic ; cela évite que quelques utilisateurs très actifs accaparent l'ensemble des ressources.
Les enseignants et les administrateurs peuvent consulter, dans l'interface d'administration, les tendances de consommation globale de la classe, le classement d'utilisation par élève et une carte thermique de la distribution des Tokens pour chaque cours. Les données sont mises à jour en temps réel, et les anomalies d'utilisation (extrêmement élevées ou faibles) sont automatiquement signalées pour une intervention rapide.
Définissez un seuil de solde global pour la classe ; lorsque le quota disponible passe sous la ligne d'alerte, des notifications sont envoyées automatiquement à l'enseignant responsable et à l'administrateur. Anticipez les tendances des ressources et rechargez sereinement, afin qu'un quota épuisé ne perturbe jamais la continuité du cours.
Chaque cours peut utiliser un modèle différent : modèles légers et rapides pour la complétion courante, modèles phares pour l'analyse approfondie et la conception d'architecture. Le même compte est routé automatiquement selon le cas.
Il permet d'exporter le détail de l'utilisation des Tokens par classe, par cours et par période, dans un format compatible avec les tableurs courants. Les rapports peuvent servir au bilan des ressources en fin de semestre, à la planification des quotas du semestre suivant et aux synthèses d'utilisation transmises au service informatique de l'établissement.
Les différentes classes et différents cours d'un même établissement peuvent disposer de pools de Tokens indépendants qui ne s'affectent pas mutuellement. Si la classe A dépasse sa consommation, cela n'affectera pas l'utilisation normale de la classe B ; les enseignants peuvent aussi allouer un quota plus généreux aux cours prioritaires, s'adaptant avec souplesse aux différentes intensités d'enseignement.
Le plus grand avantage supplémentaire de l'enseignement par IA est que chaque interaction de l'élève avec l'IA laisse des données d'apprentissage quantifiables
Lorsque les élèves interagissent avec l'IA, la qualité de leurs prompts reflète directement leurClarté de la pensée et degré de maîtrise des connaissances. Un élève qui dit vaguement « écris-moi un programme » et un autre qui décrit précisément besoins et cas limites n'en sont pas du tout au même stade, et les examens classiques mesurent à peine cet écart.
La consommation de tokens est aussiIndicateurs indirects de l'engagement dans l'apprentissage: les élèves actifs continuent de questionner, corriger et approfondir ; les passifs prennent la première réponse et s'arrêtent. Les deux comportements se voient nettement dans les données.
"Aidez-moi à écrire du code"
"Comment faire cela ?"
"Que faire en cas d'erreur ?"
"Implémenter un script en Python pour lire un CSV et trier par la troisième colonne, en gérant les valeurs nulles"
"Ce code aura-t-il des problèmes de sécurité des threads en cas d'accès concurrent ?"
Seulement 2 à 3 messages envoyés par cours
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Dialogue multi-tours, avec relances continues sur les détails
Explorez la même question à plusieurs reprises sous différents angles
« ImportError », « undefined », « null pointer »
« Comment écrire cette syntaxe ? », « Pourquoi ça ne marche pas ? »
De nombreux étudiants commencent à poser spontanément des questions sur la conception d'architecture
Approfondissement autonome au-delà du programme
Généré une fois et soumis directement, jamais modifié
Chaque question est totalement différente, sans continuité
Fichiers de code avec plusieurs historiques de modification
Perfectionnez progressivement le même projet en ajoutant continuellement des fonctionnalités
L'analyse pédagogique repose sur des statistiques d'usage anonymisées et un regroupement de mots-clés ; le principe central est :Pour assister l'enseignement, non pour surveiller les élèves. Il est recommandé d'expliquer aux étudiants l'étendue de la collecte de données avant le début du cours et d'utiliser les résultats de l'analyse pour améliorer la conception pédagogique, plutôt que comme base directe de notation.
Que vous soyez responsable de département, enseignant ou administrateur IT de l'établissement, contactez-nous pour obtenir un plan de mise en œuvre et une estimation des coûts adaptés à la situation réelle de votre établissement.