Chatbot devient également un animateur de collaboration,
le chatbot multirag ne soit pas seulement un tuteur individuel mais aussi un animateur de collaboration,
> il faut l’intégrer dans des activités de groupe. Je vous propose une structure adaptée à une première année agricole (L1) qui démarre par le maraîchage.
🔹 Logique générale
- Chatbot multirag = médiateur : il propose les consignes, fournit les supports, donne des indices.
- Groupe d’étudiants = coopératif : chaque membre contribue (recherche, pratique, compte-rendu).
- Encadrant = arbitre : valide la pertinence, corrige si nécessaire, évalue la dynamique.
🔹 Exemple d’activités collaboratives (début d’année – maraîchage)
📍 Semaine 1 – Introduction
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Activité “Parcelle imaginaire”
- Chatbot génère 3 scénarios (climat sec / humide / mixte).
- Par groupe de 4–5, les étudiants doivent proposer un plan de culture (tomate, salade, oignon) en s’appuyant sur les infos fournies par le chatbot.
- Restitution orale en classe → débat encadré.
📍 Semaine 2 – Préparation du sol
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Activité “Diagnostic de sol collaboratif”
- Chaque groupe reçoit un échantillon réel de sol.
- Le chatbot pose des questions guidées : couleur, texture, odeur, humidité → les étudiants répondent collectivement.
- Le chatbot propose ensuite un profil du sol + recommandations d’amendement.
- Comparaison avec l’analyse validée par l’enseignant.
📍 Semaine 3 – Semis & germination
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Activité “Carnet de germination partagé”
- Chaque groupe sème une variété différente (radis, tomate, aubergine, laitue).
- Le chatbot fournit une grille de suivi (jours, température, arrosage, observations).
- Les étudiants remplissent collectivement ce carnet (WhatsApp partagé ou app).
- À la fin, comparaison entre les groupes → discussion sur les différences.
📍 Semaine 4 – Gestion de l’eau
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Activité “Jeu de simulation irrigation”
- Chatbot propose 3 scénarios météo (pluie rare, pluie abondante, climat variable).
- Chaque groupe doit gérer son plan d’irrigation (goutte-à-goutte, arrosoir, aspersion).
- Chatbot calcule (simplifié) les conséquences → carences, maladies, rendement estimé.
- Restitution collective → débat sur la meilleure stratégie.
📍 Semaine 5 – Ravageurs & maladies
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Activité “Qui veut sauver ses tomates ?”
- Chatbot envoie des images (ex. taches sur feuilles, insectes).
- Chaque groupe propose un diagnostic collaboratif (maladie / ravageur).
- Chatbot propose 2–3 solutions, le groupe doit choisir la meilleure.
- L’enseignant valide et enrichit (biocontrôle, lutte intégrée).
📍 Semaine 6 – Récolte & analyse
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Activité “Comparaison des rendements”
- Chaque groupe récolte ses cultures test.
- Le chatbot demande aux étudiants de calculer : rendement, taux de perte, qualité des légumes.
- Le chatbot aide à créer un tableau comparatif inter-groupes.
- Restitution → discussion collective sur les facteurs de réussite/échec.
🔹 Résultat attendu
- Chatbot : cadre l’activité, fournit les infos et les consignes, stimule la réflexion.
- Étudiants : travaillent en équipe, comparent leurs résultats, débattent.
- Encadrants : guident, corrigent les fausses pistes, évaluent la collaboration.
👉 Cela donne un cycle de 6 semaines sur le maraîchage en L1, où le chatbot n’est pas juste un “Google amélioré”, mais un acteur pédagogique qui structure des exercices collaboratifs.
ANNEXES
Voici une proposition de programme semestriel complet (6 mois) pour une Licence 1 agricole – Semestre 1, centré sur le maraîchage et les bases agronomiques.
Le modèle combine chatbot multirag, activités collaboratives et pratique terrain.
📘 Semestre 1 – Licence 1 Agriculture (6 mois)
🎯 Objectifs généraux
- Acquérir les bases scientifiques (sols, semis, eau, ravageurs).
- Développer le travail collaboratif (groupes + chatbot).
- Relier la théorie à la pratique (ferme-école, parcelles expérimentales).
- Initier à la recherche appliquée (mini-projets maraîchers).
📅 Plan par mois
Mois 1 : Introduction & Bases
- Thème : Comprendre l’agriculture maraîchère.
- Cours via chatbot : histoire du maraîchage, importance nutritionnelle, principaux légumes tropicaux/tempérés.
- Activité de groupe : “Créer une parcelle imaginaire” (chatbot fournit scénarios climatiques → groupes proposent plan de culture).
- Terrain : visite guidée de la ferme-école + semis de radis/haricots pour observation rapide.
Mois 2 : Sols & préparation
- Thème : Sol, structure, fertilité.
- Cours via chatbot : texture (sable/limon/argile), pH, matière organique, cycles de fertilité.
- Activité de groupe : “Diagnostic collaboratif de sol” avec chatbot (questions guidées + interprétation).
- Terrain : prélèvement et test de sols → comparaison chatbot vs encadrant.
- Mini-projet : carnet collectif d’analyse de sol (WhatsApp partagé).
Mois 3 : Semis & germination
- Thème : Techniques de semis (pleine terre, pépinière, hydroponie simple).
- Cours via chatbot : densité de semis, conditions optimales (température, humidité, lumière).
- Activité de groupe : “Carnet de germination partagé” → chaque groupe suit une culture différente.
- Terrain : mise en place de planches maraîchères + suivi germination.
- Projet collaboratif : chatbot aide à générer tableaux de suivi → comparaison inter-groupes.
Mois 4 : Eau & irrigation
- Thème : Gestion de l’eau.
- Cours via chatbot : besoins hydriques, techniques (arrosoir, aspersion, goutte-à-goutte, irrigation solaire).
- Activité de groupe : “Jeu de simulation irrigation” → chatbot simule météo & rendements.
- Terrain : mise en place d’un mini-système goutte-à-goutte low-cost.
- Projet collectif : chaque groupe conçoit un plan d’irrigation optimisé → chatbot aide à calculer consommations.
Mois 5 : Ravageurs & maladies
- Thème : Maladies et bio-contrôle.
- Cours via chatbot : principaux ravageurs tropicaux (mouche mineuse, pucerons, chenilles légionnaires).
- Activité de groupe : “Qui veut sauver ses tomates ?” → diagnostic collaboratif d’images + choix de solutions.
- Terrain : observation de plantes locales → identification et comparaison chatbot vs encadrant.
- Projet collectif : chatbot aide à rédiger un guide de lutte intégrée (par culture).
Mois 6 : Récolte, analyse & valorisation
- Thème : Récolte, stockage, qualité.
- Cours via chatbot : critères de maturité, conservation, post-récolte.
- Activité de groupe : “Comparaison des rendements” → chatbot aide à générer tableaux + graphiques.
- Terrain : récolte des cultures expérimentales.
- Projet final (collaboratif) : présentation d’un mini business plan maraîcher (choix culture, rendement estimé, plan de vente).
📊 Évaluation (pondération)
- 30 % : Évaluations automatisées via chatbot (QCM, fiches, diagnostics guidés).
- 30 % : Travaux pratiques notés (sols, semis, irrigation, récolte).
- 20 % : Projets de groupe (guide de lutte intégrée, business plan maraîcher).
- 20 % : Orals individuels (défense critique des choix du groupe, présentation des observations).
✅ Résultat attendu
- Les étudiants apprennent en faisant (approche terrain).
- Le chatbot joue le rôle de tuteur permanent + facilitateur de collaboration.
- Les encadrants humains garantissent la rigueur, la correction des gestes, et l’ancrage local.
- En 6 mois, un étudiant L1 peut concevoir, cultiver, récolter et valoriser une production maraîchère de base.
planning visuel du semestre
Voici le planning visuel du semestre (février – juillet 2025) sous forme de diagramme de Gantt :
- Février → Introduction & bases
- Mars → Sols & préparation
- Avril → Semis & germination
- Mai → Eau & irrigation
- Juin → Ravageurs & maladies
- Juillet → Récolte & valorisation
Chaque bloc correspond à une phase de 1 mois, intégrant :
- Cours & auto-apprentissage via chatbot multirag
- Activités collaboratives entre étudiants
- Pratique terrain et projets de groupe
👉 Ce cycle donne un rythme progressif et équilibré : la théorie (chatbot) soutient directement la pratique (ferme-école), et chaque phase débouche sur un livrable collectif (plan de culture, carnet, guide, business plan).
Un smartphone (ou WhatsApp) peut servir d’interface à un RAG agro qui interroge d’abord des bases locales (Madagascar) puis, si besoin, des bases “globales”. Et s’il n’y a pas de dataset pour une plante donnée, on déclenche un flux “comblement de lacune” (data gap) pour créer/étendre rapidement le corpus.
Plan minimal (clair & robuste)
Étape | Quand le dataset existe | Quand il n’existe pas / est trop pauvre |
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1. Entrée | Texte + photos (feuilles, tiges, fruits), voix FR/MG | Idem |
2. Détection | Classif. plante (top-k) + symptômes (vision) | Classif. incertaine → demander infos ciblées (photos angles précis, âge plante, sol, météo) |
3. RAG | Recherche dans Collections Madagascar (maraîchage, sols, ravageurs, pratiques locales) puis Collections Globales | Basculer en “mode lacune” : expliquer qu’on n’a pas assez de données, proposer mesures provisoires (bonnes pratiques génériques) + solliciter collecte guidée |
4. Réponse | Diagnostic probable + recommandations (biocontrôle, irrigation, calendrier) + sources | Reco génériques + consignes de collecte (checklist) + bouton “envoyer au centre d’expertise” |
5. Boucle HIL* | Option “valider par expert” (technicien/enseignant) | Création d’une tâche d’annotation (photos + métadonnées) pour un partenaire (ex. votre équipe / Telsourcia) |
6. Enrichissement | Logs → amélioration prompt/indices | Les données validées → nouveaux documents + vignettes → embeddings → le RAG s’enrichit |