Par HolySheep AI | Publié en 2026 | Temps de lecture : 15 minutes
Introduction — Pourquoi Automatiser la Création de Ressources Pédagogiques ?
En tant que développeur qui a travaillé pendant trois ans avec des plateformes éducatives, j'ai constaté un problème récurrent : les enseignants passent des heures à créer des QCM, des exercices et àmapper les compétences du programme. Quand j'ai découvert les API d'intelligence artificielle, j'ai transformé ce processus de plusieurs jours en quelques minutes.
Dans ce tutoriel, je vais vous montrer comment utiliser l'API HolySheep pour générer automatiquement des questions adaptées à votre niveau et étiqueter les compétences associées. Aucune expérience en programmation n'est nécessaire — je vous guiderai étape par étape depuis le tout début.
Comprendre le Principe : Comment l'IA Crée-t-elle des Questions ?
Imaginez que vous enseignez l'histoire de France au niveau lycée. Vous devez créer 50 questions sur la Révolution française. Au lieu d'y passer une soirée entière, vous allez demander à l'IA de le faire pour vous, avec une précision surprenante.
L'API HolySheep fonctionne comme un assistant intelligent capable de comprendre votre demande et de produire du contenu éducatif structuré. La différence avec les solutions classiques ? Un coût de 0,42 $ par million de tokens avec DeepSeek V3.2 (soit 85% moins cher que GPT-4.1 à 8 $/million), une latence inférieure à 50 millisecondes, et le support WeChat/Alipay pour les paiements.
Pour commencer, créez votre compte gratuitement ici et recevez des crédits offerts pour vos premiers tests.
Prérequis — Ce Dont Vous Avez Besoin
- Un compte HolySheep AI — Inscription gratuite avec 10 $ de crédits initiaux
- Python installé — Téléchargez-le sur python.org (version 3.8 ou supérieure)
- Un éditeur de texte — VS Code (gratuit) ou même le Bloc-notes suffit pour débuter
Étape 1 : Installer Python et Configurer l'Environnement
1.1 Installer Python
Allez sur python.org → Downloads → Download Python 3.11 ou plus récent. Pendant l'installation, cochez la case "Add Python to PATH" — c'est essentiel pour que les commandes fonctionnent.
Pour vérifier que Python est bien installé, ouvrez votre terminal (sur Windows : appuyez sur Windows + R, tapez "cmd", puis Entrée). Tapez :
python --versionVous devriez voir s'afficher quelque chose comme "Python 3.11.5". Si vous obtenez une erreur, redémarrez votre ordinateur et réessayez.
1.2 Installer la Bibliothèque de Requêtes API
Nous allons utiliser une bibliothèque Python spéciale pour communiquer avec l'API. Installez-la en tapant cette commande dans votre terminal :
pip install requestsAttendez que l'installation se termine (ça prend environ 30 secondes). Vous verrez apparaître un message "Successfully installed requests".
Étape 2 : Obtenir Votre Clé API
Votre clé API est comme un mot de passe unique qui vous identifie. Voici comment l'obtenir :
- Connectez-vous à votre tableau de bord HolySheep
- Cliquez sur "API Keys" dans le menu latéral
- Cliquez sur "Generate New Key"
- Copiez immédiatement la clé — elle ne sera affichée qu'une seule fois
Remplacez YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY dans le code ci-dessous par votre vraie clé. Pour ce tutoriel, nous utiliserons le modèle DeepSeek V3.2, le plus économique à 0,42 $ par million de tokens.
Étape 3 : Générer des QCM Automatiquement
3.1 Le Code Minimal pour Commencer
Créons votre premier script de génération de questions. Copiez ce code dans un fichier nommé generer_qcm.py :
import requests
CONFIGURATION - Remplacez ces valeurs
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
La question que vous voulez transformer en QCM
sujet = """
Thème : Les probabilités conditionnelles
Niveau : Terminale ES
Programme : Conditionnement, formule de Bayes
Contexte : Chapitre sur la probabilité
"""
Construction de la requête
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Tu es un professeur de mathématiques expert. Génère des QCM avec 4 options (A, B, C, D). Indique la bonne réponse. Établis un lien avec les compétences du programme."
},
{
"role": "user",
"content": f"Génère 5 QCM sur le thème suivant :\n{sujet}\n\nFormat attendu :\nQuestion 1 : [énoncé]\nA) [option]\nB) [option]\nC) [option]\nD) [option]\nRéponse : [lettre]"
}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 1500
}
Envoi de la requête
print("Génération en cours... ⏳")
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
Affichage du résultat
if response.status_code == 200:
resultat = response.json()
questions = resultat["choices"][0]["message"]["content"]
print("\n" + "="*50)
print("VOS QCM GÉNÉRÉS :")
print("="*50)
print(questions)
print(f"\n💰 Coût estimé : ~0.0001 $ pour cette génération")
else:
print(f"Erreur {response.status_code} : {response.text}")Pour exécuter ce script, ouvrez votre terminal, allez dans le dossier où vous avez enregistré le fichier, puis tapez :
python generer_qcm.pyVous devriez voir apparaître 5 questions sur les probabilités conditionnelles, prêtes à être utilisées !
3.2 Exemple de Sortie Attendue
Voici ce que vous pourriez obtenir :
Question 1 : Une urne contient 5 boules rouges et 3 boules bleues.
On tire successivement 2 boules sans remise.
Quelle est la probabilité d'obtenir 2 boules rouges ?
A) 5/8 × 4/7 = 20/56
B) 5/8 × 3/7 = 15/56
C) 5/8 + 4/7 = 53/56
D) 5/8 × 5/8 = 25/64
Réponse : A
Compétences évaluées :
- Chercher [CHER]
- Modéliser [MOD]
- Représenter [REP]Étape 4 : Automatiser l'Étiquetage des Compétences
Maintenant que nous savons générer des questions, voyons comment l'IA peut automatiquement associer chaque question aux compétences du programme officiel. C'est particulièrement utile pour les enseignants qui doivent Mapper leurs évaluations avec les compétences institutionnelles.
4.1 Script d'Étiquetage Automatique
import requests
import json
CONFIGURATION
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
Liste des compétences du programme à mapper
competences = """
COMPÉTENCES DU PROGRAMME MATHÉMATIQUES 2024 :
- CHER : Chercher (méthodes de recherche, tâtonnement)
- MOD : Modéliser (traduire un problème en modèle mathématique)
- REPR : Représenter (utiliser des schémas, graphiques)
- RAIS : Raisonner (démontrer, justifier)
- CALC : Calculer (calcul littéral, numérique)
- COMM : Communiquer (expliquer une solution)
"""
Question à étiqueter
question = """
On lance un dé cubique équilibré.
Quelle est la probabilité d'obtenir un nombre pair ?
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Tu es un expert en didactique des mathématiques. Pour chaque question, identifie les compétences mobilisées parmi la liste donnée. Utilise un format structuré."
},
{
"role": "user",
"content": f"""Analyse cette question et indique les compétences mobilisées :
Question : {question}
Compétences disponibles :
{competences}
Format de réponse :
- Compétences principales : [liste]
- Compétences secondaires : [liste]
- Niveau de difficulté (1-5) : [note]
- Mots-clés : [termes importants]
"""
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
}
print("Analyse des compétences en cours... 🔍")
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
if response.status_code == 200:
resultat = response.json()
analyse = resultat["choices"][0]["message"]["content"]
print("\n" + "="*50)
print("RÉSULTAT DE L'ÉTIQUETAGE :")
print("="*50)
print(analyse)
else:
print(f"Erreur : {response.text}")4.2 Interprétation des Résultats
Le script produira un étiquetage structuré comme celui-ci :
==================================================
RÉSULTAT DE L'ÉTIQUETAGE :
==================================================
- Compétences principales : CALC, RAIS
- Compétences secondaires : CHER, REPR
- Niveau de difficulté (1-5) : 2
- Mots-clés : probabilité, événement, dé, équilibre, pair
Analyse didactique :
Cette question évalue la compréhension de base des probabilités
uniformes. L'élève doit identifier l'univers Ω = {1,2,3,4,5,6},
reconnaître les événements favorables {2,4,6}, puis appliquer
la formule P = cas favorables / cas possibles.Étape 5 : Créer un Système Complet de Génération de Banque de Questions
Pour les utilisateurs avancés, voici un script qui combine génération et étiquetage dans un seul workflow. Ce script crée une véritable banque de questions prête à l'emploi.
import requests
import time
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def generer_banque_questions(themes, nb_par_theme=10):
"""Génère une banque de questions structurée"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt_systeme = """Tu es un créateur de ressources pédagogiques expert.
Génère des questions variées :
- 50% QCM (4 options)
- 30% Questions ouvertes (réponse courte)
- 20% Problèmes (exercices longs)
Pour chaque question, fournis :
1. L'énoncé complet
2. La réponse / correction
3. Les compétences associées (codes)
4. Le niveau de difficulté (1-5)
5. Le temps estimé (en minutes)
"""
prompt_utilisateur = f"""Crée une banque de {nb_par_theme} questions pour les thèmes suivants :
{themes}
Structure la réponse par thème, puis par type de question.
Respecte rigoureusement le format ci-dessous :
## THÈME : [nom]
### QCM
Q1 : [énoncé]
A) [option] | B) [option] | C) [option] | D) [option]
Réponse : [lettre]
Compétences : [codes] | Difficulté : [1-5] | Temps : [X min]
### QUESTION OUVERTE
Q2 : [énoncé]
Correction : [réponse détaillée]
Compétences : [codes] | Difficulté : [1-5] | Temps : [X min]
"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{"role": "system", "content": prompt_systeme},
{"role": "user", "content": prompt_utilisateur}
],
"temperature": 0.8,
"max_tokens": 4000
}
print("🚀 Génération de la banque de questions...")
debut = time.time()
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
duree = time.time() - debut
if response.status_code == 200:
resultat = response.json()
contenu = resultat["choices"][0]["message"]["content"]
usage = resultat.get("usage", {})
print(f"✅ Génération terminée en {duree:.2f} secondes")
print(f"📊 Tokens utilisés : {usage.get('total_tokens', 'N/A')}")
print(f"💰 Coût estimé : {0.00000042 * usage.get('total_tokens', 0):.4f} $")
return contenu
else:
raise Exception(f"Erreur API : {response.status_code} - {response.text}")
UTILISATION
themes = """
1. Algèbre (équations du second degré)
2. Analyse (limites de fonctions)
3. Géométrie (vecteurs dans l'espace)
4. Probabilités (loi binomiale)
5. Statistiques (moyenne, médiane, écart-type)
"""
banque = generer_banque_questions(themes, nb_par_theme=10)
print("\n" + "="*60)
print("BANQUE DE QUESTIONS GÉNÉRÉE")
print("="*60)
print(banque)Étape 6 : Intégrer les Résultats dans Votre Workflow
6.1 Exporter vers Excel ou CSV
Pour faciliter l'utilisation pédagogique, vous pouvez exporter vos questions vers un format tableur :
import csv
Exemple de données structurées
questions_export = [
{
"id": 1,
"theme": "Probabilités",
"type": "QCM",
"enonce": "Quelle est la probabilité d'obtenir un 6 avec un dé ?",
"option_a": "1/6",
"option_b": "1/2",
"option_c": "1/3",
"option_d": "1/12",
"reponse": "A",
"competences": "CALC, RAIS",
"difficulte": 2,
"temps_minutes": 2
},
{
"id": 2,
"theme": "Algèbre",
"type": "Ouvert",
"enonce": "Résolvez l'équation x² - 5x + 6 = 0",
"correction": "x = 2 ou x = 3",
"competences": "CALC, RAIS",
"difficulte": 3,
"temps_minutes": 5
}
]
Export CSV
nom_fichier = "banque_questions_2026.csv"
with open(nom_fichier, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=questions_export[0].keys())
writer.writeheader()
writer.writerows(questions_export)
print(f"✅ Export réussi : {nom_fichier}")
print("📂 Vous pouvez maintenant ouvrir ce fichier dans Excel ou Google Sheets")6.2 Créer un Document PDF Lisible
Pour partager vos ressources avec vos collègues ou les imprimer, vous pouvez générer un PDF formaté :
# Installer la bibliothèque : pip install fpdf
from fpdf import FPDF
class PDFQuestions(FPDF):
def header(self):
self.set_font('Helvetica', 'B', 16)
self.cell(0, 10, 'Banque de Questions - 2026', 0, 1, 'C')
self.ln(5)
def question(self, numero, theme, enonce, options, reponse, competences, difficulte):
self.set_font('Helvetica', 'B', 12)
self.set_fill_color(230, 230, 230)
self.cell(0, 8, f'Question {numero} [{theme}]', 0, 1, 'L', fill=True)
self.set_font('Helvetica', '', 11)
self.multi_cell(0, 6, enonce)
self.ln(2)
if options:
for opt in options:
self.cell(5, 5, '', 0, 0)
self.cell(0, 5, opt, 0, 1)
self.set_font('Helvetica', 'B', 10)
self.set_text_color(0, 128, 0)
self.cell(0, 5, f'Reponse : {reponse}', 0, 1)
self.set_text_color(0, 0, 0)
self.set_font('Helvetica', 'I', 9)
self.cell(0, 5, f'Competences : {competences} | Difficulte : {difficulte}/5', 0, 1)
self.ln(5)
Utilisation
pdf = PDFQuestions()
pdf.add_page()
pdf.question(
numero=1,
theme="Probabilites",
enonce="Uniere contient 5 boules rouges et 3 bleues. On tire 2 boules. Quelle est P(2 rouges) ?",
options=["A) 5/8 x 4/7", "B) 5/8 x 3/7", "C) 5/8 + 4/7", "D) 5/8 - 3/7"],
reponse="A",
competences="MOD, CALC",
difficulte=3
)
pdf.output("