Logique d’enseigner la partie connaissance théorique dans un cursus ? 

En 2025–2026, la logique d’enseigner la partie connaissance théorique dans un cursus (même une licence professionnelle, donc très appliquée) s’oriente beaucoup plus vers :

  • Un site e-learning structuré : avec un parcours clair, découpé par UE/UV, où les étudiants avancent à leur rythme.
  • Des tutos multimédia (vidéo, infographie, simulations interactives) qui rendent plus vivante la théorie que de simples polycopiés.
  • Un auto-learn guidé : chaque étudiant peut tester ses acquis via QCM, mini-projets, exercices pratiques, avec feedback automatique.
  • Des RAGs par UV (Retrieval Augmented Generation) : l’étudiant pose ses questions en langage naturel (ex. en français ou en malgache), et l’IA va chercher la réponse dans une base documentaire spécifique à l’UE concernée. Cela permet d’éviter les réponses trop générales ou hors-sujet.


👉 L’avantage est double :

Accessibilité et contextualisation :

 les étudiants retrouvent la théorie quand ils en ont besoin, dans leur langue et adaptée à leur cas pratique (ex. agriculture tropicale, Madagascar).

Gain de temps en présentiel :

les heures en classe ou sur le terrain sont recentrées sur les démonstrations, expérimentations et savoir-faire pratiques, plutôt que sur de la transmission livresque.

C’est exactement ce que font déjà certaines écoles d’ingénieurs et universités pilotes : théorie en e-learning / auto-learn + présentiel réservé au “faire” (laboratoire, ferme expérimentale, fablab, terrain).

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Annexes sur les initiatives dans ce sens de part le monde

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A. Assistants IA “RAG” branchés sur les cours

University of Michigan (U-M) – Maizey :

Arizona State University (ASU)

  • Partenariat officiel avec OpenAI (ChatGPT Enterprise / ChatGPT Edu) 
  • et AI Innovation Challenge pour des assistants de cours et usages pédagogiques IA. 
  • ai.asu.edunews.asu.eduOpenAI

Harvard (CS50)

  • Intégration d’outils IA répondant aux questions curriculaires du cours (papier académique + talk), i
  • .e. assistance contextuelle basée sur le contenu du cours. 
  • ACM Digital Librarycs.harvard.eduYouTube

Georgia Tech – Jill Watson, pionnier (2016)

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B. Références e-learning/blended en agriculture

Agreenium (FR) –


  • Alliance des écoles/organismes agricoles (AgroParisTech, Institut Agro, INRAE, CIRAD…) proposant des MOOC thématiques (ex. Agroécologie – introduction sur FUN-MOOC), 
  • souvent utilisés en blended avec des activités de terrain. 
  • FUN MOOC+1agreenium.fr

MOOCs d’Agreeniums

Wageningen University & Research (NL) –


  • Large offre MOOC (smart agriculture, food security…) 
  • et Masters en ligne (Food Technology) avec plateformes interactives pour professionnels
  • modèle de référence pour l’agri en e-learning.
  •  WUR+2WUR+2edX

FAO eLearning Academy –


  • +700 cours en ligne multilingues (agriculture, sols, eau, systèmes alimentaires, phytosanitaire…), 
  • souvent intégrés par universités/Instituts et ministères dans des parcours mixtes.
  • elearning.fao.org+1biosaline.org

👉 L’optimisation consiste alors à ne pas réinventer le contenu, mais à l’enrichir avec une couche RAG qui : 



  1. Indexe les supports du MOOC (vidéos, PDF, transcriptions, quiz).
  2. Permet à l’étudiant de poser une question en langage naturel (FR/MG/EN).
  3. Le RAG renvoie un extrait ciblé (par. d’un cours, séquence vidéo horodatée, diapo PDF).
  4. L’assistant ajoute un pas-à-pas ou exemple localisé (ex. tomate à Madagascar, manioc en Afrique de l’Ouest).


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