Plateforme d’automatisation éditoriale IA, du scraping à la publication
résultats
workflows n8n orchestrés
modèles de données du pipeline
étapes où l’IA intervient
problème
Alimenter une ligne éditoriale exigeante en droit et finance suppose de surveiller en continu des dizaines de sources hétérogènes (cabinets, régulateurs, presse financière, alertes), d’en extraire les sujets vraiment pertinents, puis de rédiger, illustrer et publier des articles calibrés — un travail manuel lent, difficile à tenir dans la durée et sensible aux doublons. Il fallait industrialiser ce flux sans sacrifier le contrôle éditorial humain ni la qualité rédactionnelle.
approche
- Scraping multi-mode (Website/CSS, RSS, Apify Google News, Sitemap XML) convergeant vers un sous-workflow partagé qui normalise chaque page en Markdown, avec déduplication par URL + empreinte de contenu.
- Tri de pertinence par IA (Claude) attribuant un score 0–1 avec seuil configurable, avant toute proposition de sujet — pour ne présenter à l’humain que le signal utile.
- Human-in-the-loop réel : validation des sujets et révision des articles dans un éditeur Tiptap avec assistance IA en sidebar et diff mot-à-mot ; rien n’est publié sans décision humaine.
- Génération en cascade generator→critic pour le brief éditorial (deux passes Claude), puis production d’un article structuré (HTML, Markdown, post LinkedIn, résumé email, méta SEO).
- Claim atomique côté serveur (UPDATE conditionnel APPROVED→IN_PROGRESS) pour empêcher les doubles générations en accès concurrent, et table de tentatives faisant office d’anti-retry avec cooldown.
- Prompts IA versionnés en base et récupérés dynamiquement par n8n, avec rollback en un clic — l’orchestration reste stable pendant que le client fait évoluer le contenu des prompts.
- Publication multi-canal via un dispatcher fire-and-forget routant par canal (WordPress livré : catégorisation IA, upload média, méta SEO), callback de statut et agrégation automatique ; LinkedIn et Email câblés à la suite.
architecture
Scraping multi-source
4 modes (Website/CSS, RSS, Apify, Sitemap) et 7 typologies de sources, délégués à un sous-workflow partagé de fetch/extraction/Markdown, déduplication URL + empreinte de contenu.
Analyse de pertinence IA
Claude évalue chaque article scrapé (score 0–1 + rationale, sortie structurée, seuil configurable) ; seul le signal pertinent remonte en proposition de sujet.
Sujets + brief generator→critic
Proposition automatique de sujets (anti-doublon 30 jours) puis brief éditorial en cascade generator→critic sur deux passes Claude, validé par schéma Zod.
Génération article + images
Génération déclenchée par webhook après claim atomique côté serveur ; article structuré multi-format + propositions d’images idempotentes par batch.
Validation humaine (Tiptap)
Éditeur avec assistance IA en sidebar et diff mot-à-mot ; cycle de vie d’article à transitions validées et versionnage (snapshots, plafond 10 versions, rollback non destructif).
Publication multi-canal
Dispatcher fire-and-forget routant par canal ; WordPress livré (catégorie IA, média, méta SEO), callback de statut et agrégation automatique côté article.
Orchestration, dashboard & infra
Modèle Prisma de 18 entités comme colonne vertébrale d’état, back-office Next.js (9 sections, Server Actions), n8n en mode queue Redis + workers en déploiement conteneurisé auto-hébergé.
stack
- Next.js
- n8n
- PostgreSQL
- Prisma
- Claude (Anthropic)
- Tiptap
- Zod
- Resend
- WordPress REST API
- Docker