Pour rationaliser la création de contenu technique, j’ai développé une application web complète qui transforme une simple idée de sujet en un post LinkedIn engageant et un article de blog détaillé, en anglais et en français. L’outil gère tout le processus, de l’idéation à la traduction, me permettant de me concentrer sur la qualité et la pertinence du message.
Un Workflow de Création Intelligent
L’application suit un processus logique en plusieurs étapes, orchestré par une interface web simple construite avec Flask :
1. Sélection du Thème : Tout commence par la sélection d’un sujet général dans une liste prédéfinie (Cybersécurité, IA, Cloud, etc.).
2. Génération d’Idées : L’application envoie le thème à un modèle d’IA via l’API OpenRouter, avec pour instruction de générer 5 idées de posts distinctes. Chaque idée est retournée avec un titre accrocheur, un court résumé, et un “slug” d’URL optimisé pour le SEO.
3. Génération du Contenu Principal : Une fois que je choisis l’idée qui me plaît le plus, l’application lance une deuxième requête, plus complexe, à l’IA. Elle lui demande de produire deux contenus en anglais, basés sur l’idée choisie :
- Un post LinkedIn : Concis, percutant, et incluant automatiquement un lien vers le futur article de blog (utilisant le slug généré précédemment).
- Un article de blog : Un contenu de fond d’environ 1000 mots, rédigé en Markdown, qui développe l’idée en détail.
4. Traduction en un Clic : Un des points forts de l’outil est sa capacité de traduction. Un simple bouton “Traduire en Français” déclenche une troisième requête à un modèle d’IA spécialisé. Celui-ci traduit l’intégralité des contenus (le post LinkedIn, l’article de blog en préservant le formatage Markdown, et même le slug de l’URL) en français. L’application affiche alors les versions anglaise et française côte à côte pour une comparaison facile.
Architecture et Aspects Techniques
- Backend Flask : Le cœur de l’application gère toute la logique, du routage des requêtes à la communication avec les API.
- Flexibilité des Modèles IA via OpenRouter : L’utilisation d’OpenRouter me permet de changer facilement les modèles d’IA pour la génération ou la traduction, en choisissant les plus performants ou les plus économiques selon les besoins, le tout via un simple fichier de configuration
.env. - Prompt Engineering et JSON : J’ai accordé une attention particulière à la conception des prompts pour instruire les modèles d’IA de retourner des données structurées en format JSON. Cela permet un parsing robuste et fiable des réponses, même si l’IA est parfois imprévisible.
- Gestion des Sessions Côté Serveur : Les articles de blog peuvent être volumineux. Pour éviter les limites de taille des cookies du navigateur, j’ai intégré
Flask-Sessionpour stocker les contenus générés côté serveur, garantissant une expérience fluide. - Prévisualisation Markdown : Côté client, une bibliothèque JavaScript (Showdown.js) offre un aperçu simple du rendu final de l’article de blog, directement dans l’interface.
Principales Réalisations
- Workflow de Contenu Complet : Conception d’un processus automatisé allant de la simple sélection d’un thème à la production d’un post LinkedIn et d’un article de blog de 1000 mots.
- Fonctionnalité de Traduction Intégrée : Implémentation d’une traduction en un clic qui gère non seulement le texte, mais aussi le formatage Markdown et les éléments de lien.
- Interaction Structurée avec l’IA : Maîtrise du “Prompt Engineering” pour forcer les modèles de langage à retourner des réponses en JSON, simplifiant drastiquement le traitement des données.
- Architecture Web Robuste : Utilisation de Flask avec des sessions côté serveur pour gérer efficacement des contenus volumineux et garantir la scalabilité de l’application.
- Interface Utilisateur Efficace : Création d’une UI simple mais fonctionnelle qui guide l’utilisateur à travers chaque étape du processus et facilite la copie des contenus finaux.