Le pipeline de contenu IA qui a créé cette page

L'IA a affiné le brouillon initial pour obtenir une prose de qualité publication et a analysé le contenu, les sujets et les relations. Elle a conçu l'architecture de la page en utilisant des composants prédéfinis, sélectionné les blocs appropriés pour le hero, le corps et la FAQ, et organisé les sections pour créer un fil narratif clair. Les métadonnées SEO — notamment les titres, descriptions et mots-clés — ont été générées automatiquement.

Le système a également dérivé des FAQ à partir du contenu et des questions probables des lecteurs, déterminé l'emplacement des images, rédigé des prompts et des descriptions d'images, généré les médias et appliqué une mise en forme riche telle que des titres, des listes et des emphases. Lorsque cela s'appliquait, le contenu a été traduit dans les langues prises en charge. Enfin, un flux de travail automatisé a publié la page via le CMS.

Des réviseurs humains ont ensuite vérifié le résultat, effectué les ajustements finaux nécessaires et l'ont approuvé.

Le problème que nous avons cherché à résoudre est familier à toutes les équipes de contenu.

La publication de contenu traditionnelle est lente et manuelle. Elle repose sur l'édition, la réécriture et l'ajustement du ton effectués manuellement ; la structuration manuelle des sections et de la mise en page ; la sélection manuelle des composants pour chaque page ; la recherche et l'optimisation SEO manuelles ; les décisions manuelles sur le placement des images ; et la saisie répétitive dans le CMS — copier, coller, formater, répéter.

Chaque article peut demander des heures de travail humain. Multipliez cela par des dizaines ou des centaines de pages, et le goulot d'étranglement devient évident.

Notre réponse est un pipeline de contenu IA multi-agents.

Au lieu d'un agent unique et surchargé essayant de tout faire en une seule invite, nous utilisons plusieurs agents spécialisés, chacun avec une responsabilité claire.

Le pipeline est multi-agents, chaque agent traitant une tâche spécifique de la chaîne ; piloté par la configuration, le comportement étant contrôlé par celle-ci plutôt que par une logique codée en dur ; natif pour les CMS, la sortie étant conçue autour de composants et de champs réels du CMS ; et entièrement automatisé, produisant du JSON prêt pour le CMS sans aucune transformation manuelle.

Du point de vue de l'utilisateur, le flux est simple : fournissez du contenu brut dans presque n'importe quel format, choisissez le type de page et les options de base, laissez le système analyser la structure, l'intention et les ressources, recevez une charge utile (payload) CMS raffinée et prête pour la production, puis révisez et approuvez.

Le but est un pipeline de contenu piloté à 99 % par l'IA, les humains n'intervenant que pour la validation finale.

Chaque agent du pipeline a une seule tâche.

Le sanitizer nettoie et normalise les entrées et charge la configuration pertinente. Le refiner polit la prose pour une qualité de publication tout en respectant le ton et les contraintes. L'extractor analyse la structure et extrait des éléments tels que les titres, les citations, les liens, les indications média et des candidats aux métadonnées. L'architect conçoit la structure de la page en utilisant le modèle de composants du CMS et les règles de configuration. L'agent SEO optimise les titres, les descriptions et autres champs SEO. Le builder assemble la charge utile finale sous forme de JSON prêt pour le CMS.

Chaque étape transmet une sortie structurée à la suivante, plutôt que de passer un bloc de texte libre.

Sous le capot, les agents ne se comportent pas de façon statique. Ils ajustent dynamiquement leur comportement en fonction du contexte et des instructions tout en restant prévisibles pour l'utilisateur.

Une invite courte et bien structurée suffit à les diriger vers le bon résultat. Lorsque vous demandez une modification, ils se concentrent sur celle-ci au lieu de tout réécrire.

Nous avons construit ce comportement en utilisant quelque chose que nous appelons messages JX-System. C'est une manière de structurer les instructions système afin que les agents puissent s'adapter au contexte sans devenir chaotiques.

Nous expliquerons les messages JX-System plus en détail dans de futurs articles. Si vous voulez voir comment cela fonctionne sous le capot, assurez-vous de vous abonner à la liste de diffusion pour ne pas le manquer.