Bien démarrer avec le contenu généré par IA (AIGC)
Ma façon de penser un premier pipeline AIGC, des prompts à la relecture puis à la publication, et comment cela m’a mené chez Elser AI.
Qu’est-ce que l’AIGC
L’AIGC désigne du contenu généré avec l’aide de modèles génératifs: texte, images, code ou vidéo. Comme beaucoup de builders, j’ai commencé par des expérimentations le soir et le week-end pour transformer des prompts en workflows répétables plutôt qu’en démos ponctuelles.
La stack que j’utilise
Pour le texte, j’utilise l’API OpenAI avec des prompts système ajustés à mon style d’écriture. Pour l’image, j’expérimente avec Stable Diffusion et Flux. En contexte produit, la stack évolue, mais la boucle reste la même: prompt → modèle → évaluer → livrer.
Workflow pratique
- Entrée: un sujet ou un plan
- Génération: un brouillon avec des prompts structurés
- Relecture: édition humaine dans la boucle
- Publication: déploiement automatisé via GitHub Actions
Cette boucle permet d’augmenter le volume sans perdre le jugement humain.
Des essais à Elser AI
Ce sont justement ces briques, conception de prompts, évaluation et livraison de vrais workflows, qui m’ont mené vers Elser AI. Je voulais travailler sur l’IA générative dans un cadre produit sérieux, avec des systèmes capables de tenir face à de vrais utilisateurs.
La suite
Je continue à resserrer cette boucle, à la fois chez Elser AI et dans mes expérimentations publiques. Si vous débutez, solidifiez d’abord la relecture et la mesure avant d’automatiser. C’est ce qui transforme un prompt amusant en pipeline fiable.