Étude de cas : datasohub – production de contenu assistée par IA, en production
De la recherche à l’article publié en environ 7 minutes : un pipeline multi-modèles avec un système de blog génératif et un frontend piloté par les données.
L’IA en production, un pipeline multi-modèles.
Stack technique : Architecture multi-modèles · Fonctions IA · Génération d’images
Problème
La production de contenu était entièrement manuelle : recherche, rédaction, publication, création ou achat d’images – chronophage et non scalable.
Mon rôle
Conception et réalisation du système de blog génératif et du frontend piloté par les données.
Solution
Recherche web assistée par LLM, un frontend piloté par les données avec React et SQLite, ainsi qu’un système de blog génératif qui produit des articles avec leurs images.
Résultat
De la recherche à l’article publié en environ 7 minutes au lieu d’heures de travail manuel – entièrement automatique via un cron job à la demande. En production sur dataso.de/blog.
Enseignements
Le goulot d’étranglement se déplace de la rédaction vers la curation : un frontend piloté par les données garde le contenu généré cohérent et maintenable. L’automatisation complète est techniquement possible – ce sont les garde-fous éditoriaux qui décident de la qualité.