CATALOGUE Code & Data Formation n8n Maîtriser n8n pour créer et diffuser des vidéos Shorts avec l’IA

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous explorons la mise en place d’une analyse de sentiment fine à partir d’un texte résumé. L’objectif principal est de déterminer le sentiment qui se dégage d’un contenu, en allant du très négatif au très positif, et d’utiliser cette information pour alimenter des workflows, par exemple pour trier des articles à publier selon leur tonalité sur des plateformes comme TikTok.


La méthode proposée consiste à utiliser un modèle d'inférence spécialement adapté à la tâche de classification des sentiments, calibré à l’aide du fine-tuning. Ce modèle retourne non seulement un label (« Very Negative » à « Very Positive ») mais aussi un score de précision entre 0 et 1, permettant une classification très granulaire du sentiment du texte.
On explique le processus d’implémentation, depuis la récupération d’un Access Token sur la plateforme Inference, jusqu’à la configuration de la requête HTTP intégrant le résumé généré. Les étapes pratiques sont détaillées : paramétrage de l’accès, insertion de la clé dans le header et préparation du body de la requête avec le contenu à analyser.
L’intérêt d’une telle démarche est d’automatiser le tri éditorial, par exemple pour un média qui souhaite ne proposer que des contenus très positifs (« feel good ») ou, au contraire, des contenus négatifs selon sa ligne éditoriale. Le workflow ainsi mis en place est entièrement adaptable grâce au système de tokens et au choix du modèle. L’approche présentée est donc transposable à d’autres cas d’usage d’analyse NLP spécialisée.

Objectifs de cette leçon

Maîtriser l’utilisation d’un modèle d’inférence pour analyser le sentiment d’un texte,
Implémenter une classification automatique selon la tonalité d’un contenu,
Comprendre comment intégrer ce modèle dans un workflow éditorial automatisé,
Savoir utiliser les paramètres d'accès et la manipulation des tokens pour sécuriser les requêtes.

Prérequis pour cette leçon

Connaissance de base des flux automatisés (workflows),
Notions d'intelligence artificielle appliquée au traitement du langage naturel,
Maitrise de la configuration de requêtes HTTP et de l’utilisation de tokens API.

Métiers concernés

Journalistes, modérateurs de contenus, data scientists, responsables communication, analystes de données, community managers,
équipes produit en charge de l’expérience utilisateur, veille stratégique et brand management.

Alternatives et ressources

Parmi les alternatives notables : Azure Text Analytics (Microsoft), Google Cloud Natural Language API, IBM Watson NLU, ou des modèles open source comme spaCy et TextBlob pour l’analyse de sentiment.
Certains services proposent aussi des intégrations natives en no-code via Zapier ou Make (Integromat).

Questions & Réponses

Un modèle d’inférence est une intelligence artificielle, fine-tunée pour réaliser une tâche très spécifique, comme la classification du sentiment dans un texte. Il évalue un contenu et attribue un label ainsi qu’un score traduisant la tonalité du texte avec précision.
Classer le sentiment permet de filtrer ou promouvoir automatiquement des contenus en fonction de leur tonalité, répondant ainsi à une ligne éditoriale précise, par exemple ne diffuser que des articles très positifs sur un compte feel good.
En générant un Access Token via la plateforme Inference, puis en l’intégrant en tant que clé dans le header de chaque requête HTTP adressée au modèle, garantissant ainsi un accès sécurisé et personnalisé.