Automatiser sa veille et la transformer en posts pour les réseaux sociaux

+ 📝 Dossier : Le futur de la stratégie de contenu

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Voici le sommaire de la semaine :

💼 IA au travail : Veille de contenu automatisée avec posts à portée de clic

🗞️ 3 actus : Structured Outputs d’OpenAI, l’IA dans le sport, levée de fonds

⚡ 3 outils : Flux, Captions et Wordware (product hunt)

📝 Dossier de la semaine : Le futur de la création de contenu

⏳ Temps de lecture : 11 min

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💼 IA au travail : Automatiser sa veille de contenu avec l’IA

Le problème de départ : Il est difficile de s’accorder du temps chaque semaine pour faire de la veille. Quand je suis sur les réseaux, on me pousse que du contenu basé sur mon comportement et mon historique, je peux passer à côté d’informations majeures sur mon marché, mes concurrents, des outils, etc

Une des solutions pour recevoir une notification dès qu’un contenu est disponible et susceptible de nous intéresser est le flux RSS.

L’utilisation des flux RSS n’est pas nouveau pour recevoir automatiquement des informations. Mais, c’est assez peu utilisé parce que recevoir le lien d’une information ne permet de gagner tant de temps que ça.

Mais avec l’arrivée des modèles d’IA, on va pouvoir aller plus loin en analysant le texte pour :

• résumer le texte et identifier les informations clés avec GPT

• étoffer le contenu en élargissant les sources avec Perplexity

• stocker l’ensemble dans une base de données (Notion, Airtable, …)

• catégoriser et prioriser le contenu avec un scoring avec GPT pour déclencher d’autres actions : notification, création de contenu, etc

Je vous présente ces différentes étapes pour avoir une automatisation complète sur la veille de contenu jusqu’à la création de contenu depuis ce contenu existant.

Avoir l’information résumée et complète c’est bien, mais la partager à votre réseau, c’est encore mieux !

L’analyse du contenu avec GPT

L’outil RSS.app permet de générer un flux depuis n’importe quelle URL (y compris les réseaux sociaux). On peut même créer un flux RSS combinant plusieurs sources.

On obtient alors à chaque nouvelle information :

• l’url

• des meta-data : titre de la page, date, …

On va utiliser GPT pour analyser le texte en récupérant l’ensemble du texte de l’url.

Voici un exemple de résumé sur la dernière actualité d’OpenAI sur SearchGPT que je stocke directement dans une base de données :

Prioriser le contenu : scoring et catégorisation

Une fois que l’on obtient le résumé, l’idée est de venir catégoriser le contenu selon vos thématiques puis d’accorder un score d’importance à l’information (scoring).

Une occasion de prioriser les différents contenus que vous allez stocker.

La priorisation se fait en lien avec votre contexte (offre, secteur, intérêts, …), votre audience cible, le type d’informations (actualités, marché, concurrent, ..)

Le mieux est de créer un prompt complet où vous partagez l’ensemble des informations, incluant des exemples d’informations de différents importances : faible, moyen, fort.

Compléter l’information avec Perplexity

Depuis une information, l’idée est d’aller compléter les informations en diversifiant les sources. Perplexity réalise des recherches similaires, incluant des recherches web, YouTube, sur des forums comme Reddit où des retours d’utilisateurs peuvent être pertinents.

J’utilise bien le modèle qui permet une recherche en ligne par API.

En aggrégeant les sources, on vient compléter l’information initiale que l’on a.

Voici le résultat pour notre exemple :

Automatisation Phase 1 : veille et stockage de l’information

Toute la première partie que l’on a vu plus haut peut s’automatiser sur un outil no-code d’automatisation comme Make.

Voici ce que ça donne :

Automatisation Phase 2 : création de contenu textuel et visuel multiplateforme

Une fois que l’on a le résumé d’une information, on a déjà fait un bon chemin vers le partage de cette information.

On va donc aller plus loin en générant un brouillon de post selon la plateforme que l’on indique dans notre base de données.

Par exemple, sur Airtable, quand j’indique la plateforme cible, cela déclenche la rédaction avec des assistants IA pour chaque plateforme.

Chaque assistant IA a des instructions optimisées pour chaque plateforme, des exemples de posts, du contexte sur mon audience, etc

L’automatisation va également créer une image sur Midjourney par API pour la publication.

Comme midjourney n’a pas d’API, j’utilise GoAPI pour la génération d’image.

Pour générer le prompt de l’image, j’utilise aussi un assistant IA qui se transforme en un générateur de prompt pour Midjourney. Il a toutes les informations sur les styles, les meilleures pratiques de Midjourney, les paramètres spécifiques, des exemples, …

L’API va générer un set de 4 images que je stocke dans ma base de données. Je vais pouvoir sélectionner celle qui me convient le mieux, le process va alors l’upscaler pour un meilleur rendu puis publier le post sur la ou les plateformes sélectionnés.

Le déclenchement de l’upscale de l’image et de la publication se fait par un changement de statut sur Airtable.

Voici la 2ème phase de l’automatisation sur la création de contenu depuis la veille :

Quelques mots pour terminer

L’objectif sur cet exemple concret est de vous montrer les nouvelles possibilités qu’offre l’IA en combinant analyse de contenu et rédaction.

La vraie puissance intervient lors de l’automatisation avec l’utilisation d’assistants IA qui sont dédiés à des tâches précises.

Catégoriser et prioriser l’information, c’est quelque chose que l’IA fait très bien. On retrouve d’ailleurs ce pattern côté sales avec du lead scoring plus complexe et un enrichissement de données et d’insights sur le CRM.

La rédaction de contenu n’a jamais aussi simple et je vous parle plus bas de nouvelles stratégies de content marketing.

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🗞️ 3 actus importantes

OpenAI améliore la précision des sorties de l'IA avec les "Structured Outputs"

Il est normalement difficile de contrôler le format de sortie quand on utilise GPT-4o. OpenAI vient de lancer une nouvelle fonctionnalité, "Structured Outputs", qui permet de forcer un format de sortie en JSON dans son API.

C’est une avancée majeure pour obtenir des données structurées précises à partir d'entrées non structurées. Cette nouveauté permet aux modèles de générer des réponses qui respectent rigoureusement les schémas JSON fournis, dépassant les capacités du mode JSON introduit précédemment. Le modèle le plus récent, affiche désormais un taux de conformité de 100 % avec les schémas complexes, contre moins de 40 % pour les versions antérieures. Cette innovation non seulement améliore la fiabilité des sorties des modèles, mais réduit aussi les coûts pour les utilisateurs, avec une diminution de 50 % des coûts d'entrée et de 33 % pour les sorties.

Ce qu'il faut retenir : L'introduction des "Structured Outputs" dans l'API d'OpenAI renforce la fiabilité des applications IA en assurant une conformité stricte aux schémas JSON, tout en rendant les solutions plus économiques.

👉 Source : OpenAI

L'IA s'invite dans le jugement sportif, une révolution en marche ?

Dans cette ambiance des JO 2024, je ne pouvais pas m’empêcher de relier l'IA au sport. L’IA se fait peu à peu une place dans le monde du sport, avec la Fédération Internationale de Gymnastique (FIG). La solution, active depuis les Championnats du monde 2023 à Anvers, utilise des caméras haute définition pour modéliser en 3D les mouvements des gymnastes et aider à évaluer la difficulté des performances. Bien qu'encore utilisé principalement pour des cas limités, ce système promet de renforcer l'équité et la transparence dans les compétitions.

Cependant, son déploiement soulève des questions sur son coût élevé et son efficacité comparée à la révision vidéo traditionnelle. La solution n'est peut-être qu'une première étape vers une intégration plus poussée de l'IA dans le sport.

👉 Source

Groq lève 640 millions de dollars pour répondre à la demande croissante d'inférence IA rapide

Groq, spécialiste de l'inférence IA, accélère les résultats des modèles d'IA générative. Les réponses sont quasi instantanées, c’est impressionnant (voir le GIF plus bas). L’entreprise vient de lever 640 millions de dollars, portant sa valorisation à 2,8 milliards de dollars. Les fonds permettront de déployer plus d’unités de traitement, d'attirer des talents, et d'accélérer le développement de nouvelles fonctionnalités. Groq se positionne ainsi pour rivaliser avec Nvidia, leader du marché des puces IA.

Pourquoi c'est important ? Groq pourrait offrir des alternatives plus rapides et plus abordables aux développeurs et entreprises, contribuant ainsi à démocratiser l'accès à des technologies IA avancées. Cela pourrait également déclencher une nouvelle vague d'innovation et de concurrence dans le secteur des puces IA, stimulant l'ensemble de l'écosystème technologique.

👉 Source : Groq

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⚡ 3 outils de productivité

Flux : C’est le nouveau modèle de génération d'images lancé par des anciens de Stable Diffusion. Flux est très puissant pour créer des visuels de qualité, fidèles aux instructions données et pour un coût inférieur à DALL-E. Le modèle est en plus open-source mais ne surpasse pas Midjourney pour l’instant. 3 versions sont disponibles :

• FLUX.1 [dev] : version open source pour un usage non commercial

• FLUX.1 [schnell] : version qui fonctionne jusqu'à 10 fois plus vite, sous licence Apache 2.0, idéale pour le développement local et l'utilisation personnelle.

• FLUX.1 [pro] : version fermée accessible via une API, offrant les meilleures performances en termes de génération d'images.

3 exemples de comparaison entre Flux et Midjourney :

Captions.ai : Une solution de création vidéo assistée par l'IA : automatisation des sous-titres et du doublage. L’outil simplifie l’édition des vidéos, ajouter des zooms, de supprimer des pauses, ou d'améliorer l'audio en quelques clics. La précision des sous-titres et des traductions peut varier, nécessitant parfois une relecture humaine, et l'accès complet aux fonctionnalités peut représenter un coût non négligeable pour les petites structures.

Wordware : Une solution pour créer des agents et applications IA de manière ultra-rapide en langage naturel, sans coder. Similaire à beaucoup d’applications sur la même proposition de valeur : Relevance AI, Gumloop, Flowise. Ce genre d’outils permet de créer des workflows IA complexes sans être développeur. Je pense faire un tutoriel complet sur Relevance AI prochainement.

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📝 Dossier de la semaine : Le futur de la création de contenu

Avec les modèles d’IA (GPT, Claude) et les outils de génération d’images, vidéos, audios, la création de contenu est à la portée de tous.

On peut produire plus de contenus, plus rapidement, moins chers et même améliorer la qualité de son contenu au global.

L’intervention humaine est encore nécessaire pendant le process, mais je crois qu’il y a une accessibilité plus forte sur la génération de contenu en masse et de sa distribution.

Les Assistants IA (et bientôt les agents)

Les assistants IA, une version personnalisée de chatGPT avec des instructions, des connaissances (documents) et même des actions, sont très utile pour réaliser une tâche précise comme la rédaction d’un post sur une plateforme, la génération de meta-données pour un contenu (titre, description, …) mais ne sont pas autonomes.

Il y a encore beaucoup d’améliorations possibles sur les assistants IA qui n’utilisent pas tant les données partagées et ont beaucoup de limites.

La nouvelle vague des agents IA aura un impact encore plus fort sur la création de contenu.

Il faut s’imaginer que ces agents IA sont autonomes, capables de réaliser plusieurs tâches (workflows), de prendre des décisions et d'initier des actions sans intervention humaine directe, et sont souvent conçus pour des tâches plus complexes et continues.

Une palette d’outils pour chaque format

Les outils continuent de s’étoffer sur les différents formats de contenu et la qualité s’améliore rapidement :

• Image : Midjourney, Flux, Stable Diffusion, …

• Audio : Eleven Labs

• Vidéo : Runway

Avec la combinaison d’un modèle comme GPT, ça permet de faire déjà beaucoup de choses.

Un changement d’organisation

Avant, on avait l’habitude de réaliser du contenu par plateforme, une vidéo pour YouTube, un post LinkedIn, un thread sur Twitter, un caroussel sur LinkedIn, etc

Mais on utilisait assez peu le contenu existant ou sinon, cela devenait un copier / coller pour chaque plateforme.

Pourtant, on sait que chaque plateforme a son format spécifique.

Aujourd’hui, l’idée est de rassembler l’ensemble de sa production de contenu dans une base de données pour ré-exploiter chaque élément.

Cela nécessite soit de partir d’un contenu brut (une idée, des notes écrites, une note vocale, etc) ou d’un contenu existant pour faire passer le contenu dans un workflow.

Ce workflow peut être une série d’étapes de création ou de transformation en fonction de l’input. Une chose est sûr, c’est que le workflow va respecter le format de sortie de la plateforme cible.

L’idée est d’avoir une organisation en 3 étapes :
1️⃣ Une base de données de contenu
2️⃣ Des workflows de transformation de contenu en un contenu adapté à la plateforme cible, adapté à votre style d’écriture et votre branding = production
3️⃣ Une validation humaine avec modification si besoin pour publication = distribution

Cela simplifie grandement la création de contenu et la ré-utilisation de contenu existant.

Par exemple pour YouTube, il faut la vidéo (dont un script), le titre, la description, la miniature. Les résultats de chaque élément se font par des workflows différents.

Voici un schéma de l’organisation type avec une base de contenu qui se remplit au fur et à mesure des passages dans les workflows :

Ce process est rempli d’assistants IA qui communiquent les uns avec les autres,
chacun ayant un but précis.
Certains sont utilisés que lorsque certaines conditions sont activées.

L’objectif est de partir d’un contenu, le transformer et le publier sur une plateforme précise, en respectant les best practices. Puis de repartir de notre base de contenu (incluant ce nouveau contenu) pour créer et publier sur une autre plateforme.

C’est le futur de la création de contenu, et c’est déjà là !

L’automatisation de création de contenu

J’ai publié plusieurs vidéos sur ce sujet si cela vous intéresse :

⏩ la création de contenu sur les réseaux sociaux

⏩ la création d’article de blog et publication sur son site

⏩ la création de contenu vidéo

En connectant le tout, on s'approche d’un système complet de création de contenu.

Attention à ne pas trop automatiser, l’intervention humaine reste importante et permet d’améliorer les process et instructions aux outils.

Merci 🫶🏼

D’avoir lu cette édition jusqu’au bout.

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