Cet article propose un workflow multi-agents, WikiHowAgent, qui exploite des modèles linguistiques à grande échelle (MLH) pour simuler des conversations interactives d'enseignement-apprentissage. WikiHowAgent intègre des agents enseignants et apprenants, un gestionnaire d'interactions et un évaluateur pour faciliter l'apprentissage procédural et évaluer la qualité pédagogique. Nous présentons un ensemble de données de 114 296 conversations enseignants-apprenants couvrant 17 domaines et 727 sujets, basées sur 14 287 tutoriels. Nous utilisons un protocole d'évaluation combinant des mesures informatiques et basées sur des critères avec un alignement du jugement humain. Nous démontrons l'efficacité du workflow dans divers contextes et fournissons un aperçu des capacités des LMH dans différents domaines. L'ensemble de données et son implémentation sont entièrement open source.