ChatGPT et Gemini dans la formation des testeurs : le retour d'expérience d'un auteur de cours Stepik pour débutants

Artem Rusov, auteur de cours de test logiciel sur Stepik et Udemy, explique comment il intègre l'IA à la formation des débutants. Selon son expérience, les modèles ne remplacent pas le cours classique, ils l'étendent : ils aident à monter ses propres environnements d'entraînement, à générer des exercices et à offrir aux élèves une pratique plus vivante.

Un bac à sable pédagogique maison

Le tournant pour l'auteur date de 2023, lorsque, sans solide bagage en programmation, il a construit avec ChatGPT un bac à sable complet pour son cours principal. Il ne s'agit pas d'un simple ensemble de mocks, mais d'un système doté d'un frontend, d'un backend, d'une documentation, de maquettes et d'une base de données. Pour un enseignant du test manuel, ce fut plus qu'une démonstration spectaculaire des capacités de l'IA : il a obtenu un environnement qui correspond parfaitement à la logique du cours et ne dépend pas des contraintes d'autrui.

L'approche a vite révélé des avantages pratiques. L'enseignant peut placer lui-même les bugs voulus, corriger rapidement les problèmes détectés et bâtir des scénarios qui évaluent réellement une compétence, et non la capacité à maîtriser un simulateur précis. D'après Rusov, l'élève ne travaille alors pas dans une coquille pédagogique stérile, mais dans un système proche d'un vrai produit. L'auteur du cours y gagne aussi : de l'expertise. En construisant soi-même un service pédagogique, on comprend bien mieux le code, l'infrastructure et les processus de livraison.

Génération d'exercices et RAG

L'étape suivante consiste à faire passer l'IA de la préparation du cours à l'expérience utilisateur elle-même. Rusov développe actuellement une nouvelle version de ses simulateurs dans Gemini, où l'élève pourra générer autant de nouveaux exercices qu'il le souhaite, dans la même interface et sur le même modèle. Ce n'est plus une expérience isolée : pour que tout fonctionne avec un grand nombre de requêtes, il faut penser aux clés d'API, aux plateformes cloud et à la tenue du système sous charge.

• Un bac à sable maison, calé sur le programme du cours
• Des simulateurs dans le navigateur pour les exigences, SQL, DevTools et la chasse aux bugs
• Des exercices notés par un LLM avec retour automatique
• Une recherche RAG dans une base de connaissances vérifiée plutôt qu'une génération aléatoire
• La génération d'illustrations et d'un habillage narratif pour le cours

Parallèlement, l'auteur se forme au RAG pour que l'élève cherche ses réponses non dans la production arbitraire du modèle, mais dans une base de connaissances sélectionnée à l'avance. Suivant la même logique, les cours comptent désormais des exercices où l'IA évalue une réponse détaillée, attribue une note et laisse un commentaire. Cet outil, développé avec un collègue, s'intègre à la plateforme pédagogique via l'interface d'administration et un iframe. Mais Rusov pose d'emblée les limites de l'approche.

« En formation, l'essentiel est de ne pas nuire ».

Ludification sans foi aveugle

Une autre piste est l'habillage visuel et narratif du cours. L'auteur raconte avoir transformé sa mascotte de longue date, un artichaut, en personnage nommé Arty, qui voyage à travers les civilisations antiques et teste des API. Pour ce décor, il monte des bacs à sable distincts et des images générées avec Nana Banana. L'idée n'est pas de décorer pour décorer, mais de rendre le cours plus mémorable et de lui donner l'allure d'un produit cohérent, plutôt que d'un assemblage de leçons et de tests épars.

Rusov n'oppose pas l'IA aux formats d'enseignement classiques. Les tests habituels, les exercices d'association, de reconstitution chronologique et de texte à trous ne disparaissent pas, et tous les textes produits avec le modèle, il les relit, les corrige et les vérifie à la main. Sa thèse principale est simple : on ne peut pas générer en masse du « AI slop », car l'auteur répond de chaque fragment du cours. Dans ce schéma, l'IA ne remplace pas la méthode, c'est un outil qui ne fonctionne qu'avec des cadres clairs et un contrôle éditorial.

Ce que cela signifie

Le cas de Rusov montre que l'IA dans la formation en ligne commence à être utile non au niveau des slogans, mais dans des éléments concrets du produit : des bacs à sable et de la correction des réponses aux simulateurs personnalisés et à la couche visuelle. Mais le gain n'apparaît que là où l'auteur du cours garde la responsabilité du contenu, de la qualité et de la logique pédagogique, au lieu de tout déléguer à la génération.