Iris
Chaîne éditoriale automatisée qui transforme des newsletters sur l'IA en articles
Iris reçoit des newsletters sur l'intelligence artificielle, suit les liens cités, rédige des articles en français, les illustre et les publie sur un blog de veille. Nous avons conçu la chaîne complète, de la boîte de réception à la notification des moteurs de recherche.
- Nature
- Média
- Secteur
- Veille sur l'intelligence artificielle
- Notre rôle
- Conception, développement, hébergement et exploitation
- Période
- 2025 à 2026
- État
- En ligne
Le besoin de départ
La veille sur l'intelligence artificielle est éparpillée dans des dizaines de newsletters, pour la plupart en anglais. Les lire, suivre les liens, trier ce qui compte et en tirer un article en français demande plusieurs heures par jour. Nous voulions savoir jusqu'où une chaîne automatisée peut porter ce travail : recevoir, trier, rédiger, illustrer, publier et faire connaître, sur un petit serveur, avec un coût d'appels au modèle plafonné et un compte rendu quotidien.
Ce que nous avons construit
Nous avons découpé la chaîne en services Python indépendants, chacun dans son environnement et relancé par systemd : extraction des courriels, sélection des liens, exploration des pages citées, analyse, rédaction, illustration, publication. Un modèle de langage choisit les liens pertinents, rédige l'article, propose sa catégorie et prépare la consigne d'image. Un filtre écarte les articles trop courts ou mal notés avant publication. Le site est une application React, complétée par un serveur de pré-rendu qui fournit aux robots les titres, descriptions et données structurées. Le plan de site et le flux RSS se régénèrent seuls, et les moteurs sont notifiés à chaque publication. Ce projet nous sert de banc d'essai : nous y avons éprouvé les plafonds de coût, la surveillance des services et les limites d'une publication sans relecture humaine.
Fonctionnalités
Ingestion des newsletters
Une boîte de courriel dédiée reçoit les newsletters. Un service en extrait le contenu et les liens, selon un filtre réglable.
Sélection et exploration des liens
Les liens jugés pertinents sont suivis, les pages citées sont explorées puis découpées pour l'analyse.
Rédaction et classement
Chaque article est rédigé en français, structuré, rangé dans une catégorie et doté d'un temps de lecture calculé en base.
Illustration
Une image est recherchée dans une banque d'images, ou générée à partir d'une consigne préparée pour l'article.
Publication et diffusion
L'article est publié en base, le plan de site et le flux RSS sont mis à jour, et les moteurs de recherche sont notifiés par IndexNow.
Pré-rendu pour les robots
Un serveur dédié fournit aux moteurs le titre, la description et les données structurées que l'application React seule ne leur présenterait pas.
Rapport quotidien et alertes
Un rapport par courriel résume l'activité de la chaîne. Un détecteur signale les anomalies et un moniteur surveille les services.
L'intelligence artificielle dans le projet
Tri des liens par modèle de langage
Le modèle lit chaque newsletter et désigne les liens qui méritent d'être suivis.
Rédaction structurée
Le modèle rédige l'article à partir du contenu exploré. Un analyseur transforme sa réponse en article structuré, et un autre appel suggère la catégorie.
Consignes d'image
Une consigne d'illustration est générée pour chaque article et envoyée à un modèle de génération d'images quand la banque d'images ne suffit pas.
Plafonds de coût et filtre de qualité
Le nombre d'appels au modèle est plafonné par jour pour l'extraction et pour la rédaction. Un score minimal et un nombre minimal de mots conditionnent la publication.
Technologies
Autres réalisations
Un projet de cette nature ?
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