[Parcours] Rapatrier les banques de QCM Moodle et les activités de cours dans le dépôt — gisement pour l'auto-évaluation #18223

Grain: MED/tooling

À relier à #18207 (auto-évaluation dans le notebook, pilote 02-ML-Cours) et à #18220 (pli 1, dispositifs pour l'apprenant).

Pourquoi

Le mainteneur a préparé, au fil des années, des banques de QCM Moodle, des sujets de rattrapage et des activités de cours. Tout cela vit sur le Drive, hors du dépôt. Or #18207 va demander des questions qui visent un contresens réel, avec réponse et explication. Ce gisement en fournit plusieurs centaines, déjà rédigées et déjà passées devant des étudiants.

Le but est de rapatrier ce gisement dans le dépôt, sous une forme exploitable par le dispositif de #18207 et par nos tests.

Inventaire mesuré (28/09, lecture seule)

1. Banques de QCM Moodle — G:\Mon Drive\MyIA\IA\Rattrapages\ (et son sous-dossier « Ajout Big Data »)

• 7 exports XML Moodle, doublés par des exports .html et .doc des mêmes quiz : ces derniers sont redondants, le XML fait foi.
• Après déduplication sur le texte de la question et de ses réponses : 240 questions distinctes.

• Types de questions : QCM (multichoice) presque partout, 14 vrai/faux et 3 appariements (matching).
• Images : 5 questions en embarquent une, encodée en base64 dans le XML. C'est ce qui porte le plus gros export à 1,8 Mo.
• Données personnelles : aucune adresse électronique ni donnée étudiante dans les XML (vérifié).

2. Sujets de rattrapage — même dossier

• Trading : sujets 2024 et 2025, avec leurs corrigés (LaTeX, docx, pdf). Le dossier contient aussi les scripts de génération.
• Big Data en C# : sujets 2022 et 2023, avec leurs corrigés (docx, pdf).
• Ce sont des questions ouvertes, pas des QCM. Publication autorisée par le mainteneur (28/09) : ces sujets ne seront plus réutilisés en examen.

3. Activités de cours

• Activités GenAI (dix activités : proximité sémantique, attention, paramètres de génération, biais, IA constitutionnelle…) : déjà dans le dépôt, mais enterrées.
  • Elles vivent sous GenAI/Vibe-Coding/docs/activites/, et leur corrigé sous GenAI/Vibe-Coding/Roo-Code/Corrections/. Ce sont des héritages d'une formation professionnelle antérieure centrée sur les agents de code.
  • Un lecteur qui cherche les activités d'un cours d'IA générative ne les trouve pas là.
  • La version du Drive est identique, sauf deux lignes de PREPARATION-ACTIVITES.md. Le corrigé du Drive est une synthèse plus longue que celle du dépôt.
• Activités « IA — Vulgarisation » : absentes du dépôt.
  • Elles couvrent l'exploration (missionnaires et cannibales), les heuristiques de satisfaction de contraintes, les arguments fallacieux, etc.
  • Chaque énoncé porte une question, des indices et des liens vers les outils de référence.
  • Sources : une version texte et un PDF dans le dossier du cours GenAI de l'EPF 2026, et un Google Doc dans celui de 2025.
• Deux formulaires Google d'évaluation GenAI (2025) : on peut en extraire les questions, par l'API Drive depuis ai-01. Jamais les réponses, qui sont des données étudiantes.

Ce que l'on veut

1. Un format de banque en texte, lisible et diffable (YAML ou JSON). Chaque question porte :

   • son énoncé, ses options et la bonne réponse ;
   • l'explication, quand Moodle en fournit une (generalfeedback, feedbacks par option) ;
   • le thème et la source (nom du quiz d'origine, sans chemin personnel) ;
   • un identifiant stable.

   Le format se fixe avec [Parcours] Auto-évaluation dans le notebook (avant, pendant, après) — pilote sur 02-ML-Cours 2.1 à 2.6 #18207 : la banque doit nourrir sa fonction verifier(...) sans conversion supplémentaire.

2. Un convertisseur Moodle XML vers la banque, dans scripts/notebook_tools/ :

   • il déduplique entre les exports ;
   • il extrait les images vers des fichiers ;
   • il rend un rapport de conversion (lu, gardé, doublons, types non pris en charge).

   Les XML bruts restent sur le Drive : ils font 1,8 Mo à cause des images en base64, et le chemin de leur dossier se cite dans le body de la PR.

3. Un rattachement aux séries. Chaque thème pointe vers les notebooks qui enseignent la notion :

   • les chapitres IA vers Search, SymbolicAI et Probas ;
   • l'apprentissage profond vers ML/DataScienceWithAgents/03-DeepLearning ;
   • les sujets de rattrapage Trading vers la série de trading qui enseigne la notion.

   Une question sans notebook d'accueil se signale ; elle ne s'invente pas de place.

4. Un lieu unique et trouvable pour les activités de cours.

   • Les activités « Vulgarisation » sont importées en Markdown, avec leurs liens vérifiés.
   • Les activités GenAI et leur corrigé sont exhumés de Vibe-Coding, par git mv, avec mise à jour des liens qui y pointent (Vibe-Coding/README.md, docs/CARTE-ESPACES.md, docs/sessions/SESSION-1-INTRODUCTION.md). Une recherche dans tout le dépôt confirme ensuite qu'aucun lien ne reste cassé.
   • Chaque activité est reliée depuis le README de la série qu'elle illustre.

5. Une relecture de chaque question importée, pour trois défauts :

   • une référence datée (une version d'outil, une API disparue) ;
   • une coquille ;
   • une bonne réponse contestable, à signaler sans la réécrire en silence.

Garde-fous

• Rien d'étudiant dans le dépôt. Les réponses aux formulaires, les listes, les notes et les productions de groupes restent sur le Drive. Le corrigé des activités GenAI est une synthèse anonyme d'un remue-méninges de classe. Avant de fusionner la version plus longue du Drive, vérifier qu'aucun nom ni aucun détail identifiant ne s'y trouve.

Décisions du mainteneur (28/09)

Le convertisseur lit les 240 questions et filtre par catégorie : il publie 147 questions. Il sait réimporter le lot Big Data plus tard, sans reconversion du reste. Le rapport de conversion cite les trois comptes : publiées, exclues et différées.

Critères de sortie

• La banque et son convertisseur sont sur main. Le rapport de conversion figure dans le body de la PR : 240 lues, 147 publiées, 64 exclues, 29 différées, écart expliqué.
• Une passe de test : chaque question se charge, a au moins une bonne réponse, exactement une si la question est à choix unique, ou un appariement complet, et le format est validé par un test.
• Les activités « Vulgarisation » sont importées et les activités GenAI sont déplacées, sans aucun lien cassé dans le dépôt (le grep est cité dans le body de la PR).
• Les sujets de rattrapage Trading sont importés avec leurs corrigés, sous une forme textuelle (Markdown ou LaTeX source), sans les fichiers de build.
• Le rattachement aux séries est donné en tableau, questions sans notebook d'accueil comprises.