Transformer 9 cours en présentiel en e-learning avec l'IA, sans être développeur
Formateur indépendant avec 9 cours en présentiel à digitaliser, Stéphane passait des heures à retranscrire ses séances à la main. En 4 séances de coaching, il construit un système de production IA — pipeline Markdown → PowerPoint, prompt système en version 6, base de connaissances pour ses 17 chapitres — et pose une pratique rigoureuse sur la donnée de ses clients.
Claude (Projets + Opus)MarkdownObsidianOpenCodeAnythingLLM
GeminiCoaching : Frédéric Ferri
Avant / après
Ce qui coinçait, et ce qui tourne depuis. Les deux colonnes décrivent la même production, à quelques semaines d'écart.
- Retranscription manuelle des 9 cours en présentiel — « ça prend énormément de temps »
- 7 000 fichiers de matière sans système pour en faire des modules structurés
- Confusion entre CoWork, Claude Chat et Claude Code
- Blocage sur Claude Code : « J'ai compris sans comprendre »
- Tension entre efficacité IA et protection des données clients — non résolue
- Pipeline Markdown → PowerPoint : couche intermédiaire légère pour maintenir la cohérence entre chapitres
- Prompt système en version 6, itéré en autonomie entre les séances
- Base de connaissances Claude pour ses 17 chapitres, interrogeable via AnythingLLM
- Claude Code démystifié et expérimenté en autonomie
- Pratique RGPD posée : pseudonymisation des données clients, alternatives ZDR identifiées
Comment ça s'est passé
Stéphane CLADI est formateur et consultant indépendant. Il a construit 9 cours en présentiel et veut les convertir en e-learning — mais la retranscription manuelle prend un temps considérable : « J'ai commencé à en retranscrire certains, mais ça prend énormément de temps. » En arrivant en coaching, il avait déjà regardé l'intégralité des vidéos de la formation (y compris hors de son programme) et organisé 7 000 fichiers via CoWork. Sa confusion principale : distinguer CoWork, Claude Chat et Claude Code — et savoir lequel mobiliser dans son cas précis. Il ne cherche pas à coder : « J'ai pas forcément besoin de faire du dev. »
Quatre séances de coaching individuel avec Frédéric Ferri (RS6776). Séance 1 : cartographie de l'écosystème Claude adapté au profil formateur — CoWork pour l'organisation, Gemini pour les visuels, Claude Opus pour la rédaction. Séance 2 : construction du pipeline de production — fichiers Markdown comme couche intermédiaire légère avant les PowerPoints, revue live du prompt système de Stéphane, itération jusqu'en version 6, introduction d'Obsidian comme second cerveau. Séance 3 : levée du blocage Claude Code (même modèle que le Chat — on peut y discuter avant de coder), démonstration live d'OpenCode avec création de clé API DeepSeek, stratégie pour les 17 chapitres. Séance 4 : prompt engineering en 5 composants sur un échec réel, démo d'AnythingLLM pour interroger la cohérence globale des cours, pratiques RGPD concrètes (pseudonymisation, alternatives ZDR).
Stéphane repart avec un système de production IA qui lui appartient : pipeline Markdown → PowerPoint, prompt système en version 6, base de connaissances Claude intégrant ses 17 chapitres, et une ligne éthique claire sur les données clients. Sa posture finale : l'IA comme outil — pas comme destination. « Moi, ce n'est pas mon quotidien. Moi, c'est un outil et je ne cherche pas à devenir un robot du point de vue technique. Par contre, ça me facilite et a contribué largement en adaptation sur les problématiques que j'ai rencontrées et surtout de les rendre compréhensibles. »
Étape par étape
Le coaching part de ce que la personne produit déjà. Voici les jalons réels du parcours, blocages compris.
- Séance 1 — 10 août
Cartographier l'écosystème
Bilan du parcours e-learning (intégralité des modules vus, 7 000 fichiers organisés via CoWork). Démêlage de la confusion CoWork / Claude Chat / Claude Code. Recommandation concrète : Claude Opus pour les tâches de création de cours, Gemini pour les visuels. Stéphane repart avec une vision claire de quel outil pour quelle tâche.
« Moi, j'ai 9 cours en présentiel que j'ai déjà réalisés. J'aimerais les mettre sous forme de e-learning. J'ai commencé à en retranscrire certains, mais ça prend énormément de temps. »
- Séance 2 — 13 août
Construire le pipeline de production
Revue live du prompt système de Stéphane, itération jusqu'en version 6. Suggestion architecturale clé : fichiers Markdown comme couche intermédiaire légère entre la génération IA et les PowerPoints, pour maintenir la cohérence entre chapitres. Introduction d'Obsidian comme second cerveau, illustrée par le vault de 6 mois de Frédéric.
- Séance 3 — 17 août
Lever le blocage Claude Code
Claude Code démystifié : même modèle que le Chat, on peut y converser avant de coder. Démonstration live d'OpenCode avec création d'une clé API DeepSeek en temps réel. Bonnes pratiques des clés API (confidentialité, non-recharge automatique). Expérimentation autonome de Claude Code prévue avant la séance suivante.
« J'ai compris sans comprendre. C'est l'histoire des sous-agents. »
- Séance 4 — 20 août
Structurer le prompt engineering et clore sur le RGPD
Prompt engineering en 5 composants (rôle, contexte, tâche, références, format + intention profonde) ancré sur un échec réel de Stéphane avec Claude Design. Démonstration live d'AnythingLLM pour interroger la cohérence globale des 17 chapitres. RGPD : pseudonymisation confirmée comme bonne pratique, alternatives ZDR présentées (GLM via OpenCode, Mistral EU).
« Moi, ce n'est pas mon quotidien. Moi, c'est un outil et je ne cherche pas à devenir un robot du point de vue technique. Par contre, ça me facilite et a contribué largement en adaptation sur les problématiques que j'ai rencontrées et surtout de les rendre compréhensibles. »
Moi, ce n'est pas mon quotidien. Moi, c'est un outil et je ne cherche pas à devenir un robot du point de vue technique. Par contre, ça me facilite et a contribué largement en adaptation sur les problématiques que j'ai rencontrées et surtout de les rendre compréhensibles.
Ce qui a été construit
Pas des exercices : des outils qui tournent après la formation.
- Pipeline Markdown → PowerPoint opérationnel pour la création de modules e-learning
- Prompt système en version 6, développé en autonomie entre les séances
- Base de connaissances Claude intégrant les 17 chapitres de cours, interrogeable via AnythingLLM
- Claude Code démystifié et expérimenté en autonomie sans coder
- Pratique RGPD structurée : pseudonymisation des données clients, alternatives ZDR identifiées (GLM via OpenCode, Mistral EU)
Ce qui a été dit
« Moi, j'ai 9 cours en présentiel que j'ai déjà réalisés. J'aimerais les mettre sous forme de e-learning. J'ai commencé à en retranscrire certains, mais ça prend énormément de temps. »
« J'en suis presque à me poser la question de virer l'extension Claude parce que, quelque part, c'est se donner bonne conscience alors que finalement, on a fait rentrer le loup dans la bergerie. »
« Moi, pour moi, je le fais parce que franchement, mes données, faites-vous plaisir les gars, je ne suis ni Bill Gates ni personne. Mais par contre, par éthique, vis-à-vis des clients, ça me pose question, quoi. »
« J'ai compris sans comprendre. C'est l'histoire des sous-agents. »
« J'avais 7 000 fichiers que j'ai réussi à organiser via CoWork. »
Ce qu'on nous demande sur ce sujet
Les questions réellement posées autour de ce cas, répondues à partir de ce qui s'est passé pendant la formation.
Peut-on transformer ses cours en présentiel en e-learning avec l'IA sans être développeur ?
Oui — la clé est de construire un pipeline maîtrisé, pas d'automatiser entièrement. Prompt système pour cadrer la génération, fichiers Markdown comme couche intermédiaire légère avant les PowerPoints, base de connaissances Claude pour maintenir la cohérence entre chapitres. En 4 séances, Stéphane a construit ce système et itéré son prompt jusqu'en version 6, sans écrire une ligne de code.
Comment gérer les données clients avec l'IA quand on est formateur ou consultant indépendant ?
La bonne pratique : pseudonymiser avant d'envoyer (remplacer les noms, identifiants, montants par des valeurs génériques). Pour les cas les plus sensibles, des alternatives « zero data retention » existent : GLM via OpenCode, Mistral EU, ou des modèles locaux. La règle n'est pas d'éviter l'IA — c'est de définir sa propre ligne éthique entre ses propres données (liberté totale) et celles de ses clients (protection).
À quoi sert un pipeline Markdown dans la création de modules e-learning ?
Markdown sert de couche intermédiaire légère entre la génération de contenu (Claude) et la mise en forme finale (PowerPoint, PDF). Le contenu reste dans un format texte neutre, facile à versionner, relire, et interroger par un outil IA pour vérifier la cohérence entre les chapitres. C'est la stratégie retenue par Stéphane pour ses 17 chapitres avant export PowerPoint.
Comment vérifier la cohérence globale de 17 chapitres de cours avec l'IA ?
AnythingLLM (en mode local ou cloud) permet d'ingérer l'ensemble des fichiers PowerPoint ou Markdown et de les interroger comme une base de connaissances : cohérences terminologiques, contradictions entre chapitres, répétitions non voulues. La démo a été réalisée en live lors de la dernière séance avec les 17 chapitres de Stéphane.
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