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

Cette leçon explore de manière approfondie le processus de transformation d’un article en un prompt structuré destiné à la génération automatisée de vidéos enrichies par l’intelligence artificielle. Elle présente tout d’abord l’utilisation de modèles d’inférence pour caractériser un article (titre, lien, résumé et évaluation), puis explique comment intégrer efficacement ces données dans une base existante en utilisant JavaScript afin de contrôler la précision numérique via des fonctions de formatage (limitation du nombre de décimales, par exemple).

Ensuite, la formation détaille l’importance cruciale de la qualité du prompt (prompt engineering), soulignant l’impact direct sur le rendu final de la vidéo générée par IA. L’accent est mis sur la structuration du prompt en plusieurs étapes, en passant par la synthèse du message principal, puis par l’enrichissement à l’aide d’une API externe (SerpAPI) qui permet d’aller chercher dynamiquement de l’information supplémentaire sur Internet. Le fonctionnement et l’intégration de SerpAPI (gestion de la clé privée, configuration simple dans les credentials) sont abordés, tout comme la nécessité d’utiliser un OutputParser pour garantir un résultat au format JSON toujours structuré, facilitant ainsi le passage automatique à l’étape de génération de vidéo par l’IA.

Enfin, la leçon illustre le mécanisme global du pipeline : extraction d’informations, requêtes externes, reformulation et structuration via un agent IA, afin de produire un script vidéo complet, fiable et prêt à être exploité. Ce workflow, reproductible et modulaire, pose les bases de l’automatisation de la création de contenus multimédias, parfaitement adaptés aux standards de qualité professionnels.

Objectifs de cette leçon

Comprendre comment utiliser un modèle d’inférence pour caractériser un article ;
Maîtriser la structuration et le stockage des données articles en base ;
Optimiser la génération de prompts pour l’IA et l’enrichissement par appel API externe (SerpAPI) ;
Garantir la sortie structurée grâce à des scripts et des OutputParsers adaptés à la génération automatique de vidéos.

Prérequis pour cette leçon

Avoir des bases en JavaScript et en manipulation de données, une compréhension générale des API web, ainsi qu’une connaissance des fondamentaux autour des modèles d’intelligence artificielle et du prompt engineering.
Une première expérience avec des bases de données (ex. NoSQL) et l’utilisation d’agents IA comme ChatGPT est un atout.

Métiers concernés

Ce processus s’inscrit dans les missions de content manager, ingénieur pédagogique, growth hacker, développeur IA ou encore chef de projet digital souhaitant automatiser et optimiser la production de contenus multimédias à grande échelle.

Alternatives et ressources

Des solutions telles que LangChain, Zapier (pour l’automatisation des workflows), OpenAI API directe ou encore Google Search API peuvent être employées pour enrichir ou remplacer certains modules, selon les besoins du projet.

Questions & Réponses

Limiter la précision à 8 chiffres améliore la lisibilité et la cohérence des données stockées, en évitant les erreurs résultant d’un excès de décimales générées par les modèles d’inférence, tout en facilitant l’exploitation en base.
SerpAPI permet d’effectuer des requêtes sur Internet pour récupérer dynamiquement des informations complémentaires, enrichissant ainsi le contenu du prompt envoyé à l’IA et augmentant la pertinence du script généré.
En utilisant un OutputParser, on s’assure que le prompt final est au format JSON structuré, compatible avec les modèles de génération vidéo, et que toutes les informations requises sont présentes et bien organisées.