Concevoir des workflows éditoriaux assistés par l’IA.

Le client et son activité

QLM Media est une entreprise média indépendante qui développe des contenus explicatifs, des produits éditoriaux et des propositions d’audience en Tunisie et en Afrique. PENCILS et QLM restent deux organisations distinctes ; ce travail s’appuyait sur les opérations éditoriales propres à QLM.

Contexte

Les équipes éditoriales consacrent beaucoup de temps à identifier des sujets, consolider des sources, préparer la recherche et adapter les contenus à plusieurs audiences et formats.

Ces processus offrent des possibilités d’assistance par l’IA, mais peuvent également créer des risques de qualité, de sourcing et de réputation lorsque l’automatisation est mal encadrée.

Notre intervention

PENCILS et QLM ont utilisé les opérations éditoriales de QLM comme environnement de terrain pour concevoir et prototyper des workflows assistés par l’IA.

L’objectif était d’identifier les tâches sur lesquelles l’IA pouvait apporter un soutien utile tout en maintenant la vérification des sources, le jugement éditorial et la validation finale sous contrôle humain.

Étapes étudiées

Veille

Soutien à l’identification de sujets scientifiques, économiques ou médias potentiellement pertinents à partir de sources définies.

Sélection éditoriale

Génération structurée de sujets et d’angles possibles pour différentes audiences, suivie d’une sélection humaine.

Gestion des preuves

Définition des règles de provenance et de vérification des sources avant toute rédaction.

Assistance à la rédaction

Production de premières versions structurées uniquement à partir d’éléments validés, avec relecture humaine obligatoire avant publication.

Adaptation multilingue

Assistance à l’adaptation entre marchés et langues en conservant le sens éditorial et la terminologie.

Maîtrise des coûts

Adapter les outils et modèles à la complexité de chaque tâche plutôt que d’utiliser systématiquement le modèle le plus coûteux.

Principes

Validation humaine aux étapes critiques

Sources traçables

Aucune publication autonome

Critères de qualité explicites

Traitement clair des informations sensibles

Discipline sur les coûts et les tokens

Livrables

Cartographie du workflow

Priorisation des cas d’usage IA

Architecture de prompts et d’agents

Protocole de vérification

Points de validation humaine

Règles opérationnelles

Cadre de coûts