Nous les voyons tous passer : ces contenus rédigés par l’IA. Sont-ils pertinents ? Apportent-ils des résultats aux entreprises ? Amènent-ils du trafic sur le site ?
La réponse : oui, vous pouvez diviser par 100 le coût de vos productions de pages SEO. À condition d’oublier ChatGPT et d’investir dans un système performant en passant par un consultant en intelligence artificielle.
Lorsque vous essayez d’effectuer une tâche complexe avec un seul assistant d’IA (comme ChatGPT ou Claude), vous observez que le résultat manque de profondeur. Votre assistant répond de manière trop générique et basique. Votre audience et les algorithmes Google s’en rendent compte. Le contenu produit n’a aucune valeur ajoutée et n’apporte aucun résultat, voire même des résultats négatifs pour votre entreprise.
Vous n’attendez pas d’un PDG qu’il exécute toutes les tâches de son entreprise sans faire appel à ses employés. L’intelligence artificielle fonctionne de manière semblable : pour obtenir le meilleur résultat, il est nécessaire de créer une équipe qui travaille de manière organisée pour atteindre un but complexe.
Ainsi, il devient indispensable de mettre en place des workflows, des agents IA ou des systèmes multi-agents (MAS). Ces solutions vont bien au-delà des limites des chatbots comme ChatGPT et consorts, en permettant de construire des chaînes de raisonnement où chaque maillon est spécialisé dans une sous-tâche précise.
Des plateformes comme RelevanceAI ou aimw permettent de mettre en place ces solutions. C’est ce que j’ai fait pour le compte d’un client désireux d’automatiser sa production de contenu SEO.
Pourquoi utiliser un tel système pour la création de contenu SEO ?
La production de contenu SEO est une tâche complexe. Lorsqu’un rédacteur rédige une page web ou un article de blog, il doit passer par de nombreuses étapes pour produire un contenu optimisé rivalisant avec la concurrence :
- Analyse du SERP
- Analyse des pages en top position
- Analyse des intentions de recherche
- Recherches des dernières actualités
- Recherches des mots-clés secondaires
- Création du plan du contenu
- Rédaction & révision du contenu
- Etc.
En demandant à ChatGPT d’écrire pour vous un contenu, aussi bon soit votre prompt, votre contenu manquera de profondeur et Google ne positionnera pas vos contenus favorablement. Le chatbot est incapable d’accomplir correctement toutes les tâches mentionnées ci-dessus.
Pour autant, en attribuant chaque partie du processus à des agents ou outils spécialistes, votre système d’intelligence artificielle peut produire un résultat égal ou supérieur aux meilleurs rédacteurs de contenu, en divisant le coût de production par 100.
Les composants de mon système multi-agents pour le SEO
Sur RelevanceAI, comme dans la plupart des systèmes multi-agents, l’architecture repose sur deux éléments clés : les agents et les outils.
Mes agents SEO
Les agents sont des entités autonomes dotées de mémoire, capables de réaliser des tâches spécifiques en suivant des instructions prédéfinies. Mon système se structure autour d’un agent Manager qui orchestre le flux de travail en délégant les missions aux agents spécialisés :
- Agent de recherche : Chargé d’effectuer des recherches approfondies sur le sujet et de collecter les informations nécessaires.
- Agent Brief SEO : Responsable de l’analyse et de la synthèse des résultats de la recherche pour créer un brief stratégique orienté SEO à destination du rédacteur.
- Agent Rédacteur : Produit le contenu en respectant le brief, en s’appuyant sur des techniques rédactionnelles optimisées pour le SEO.
- Agent Email/Google Docs : Gère la transmission du contenu final, que ce soit par email ou via une intégration avec Google Docs.
Chaque agent reçoit des instructions structurées selon un cadre précis :
- Rôle : Définir ce que l’agent doit accomplir et son domaine d’expertise.
- Objectif : Préciser ce que l’on cherche à obtenir, sans détour.
- Contexte : Expliquer l’importance de la mission de l’agent dans le processus global.
- SOP (Standard Operating Procedure) : Détail des étapes à suivre pour garantir la qualité et la cohérence du travail.
- Outils : Identifier les ressources et API nécessaires pour mener à bien la tâche.
- Output : Définir clairement le format et les informations attendues à la fin du processus.
- Notes : Lister les points critiques et consignes spécifiques à ne pas négliger.
Mes outils
Les outils utilisés par mes agents sont des modules spécialisés pouvant inclure :
- Recherche Google
- Analyse des pages concurrentes
- Recherche d’actualités et de tendances
- Création de briefs SEO
- Création de plan SEO
- Rédaction de contenu
- Révision de contenu
- Etc.
Chaque outil est conçu pour recevoir un input précis, exécuter une ou plusieurs étapes grâce à des variables dynamiques (permettant le transfert d’informations d’une étape à l’autre) et renvoyer un output exploitable pour l’agent dans le cadre de son objectif.
Optimisation et gestion des modèles d’IA
L’un des défis majeurs de ce système réside dans l’intégration de différents modèles d’IA, dont les capacités varient considérablement.
Modèles économiques et rapides :
Des modèles comme ChatGPT 4o, Claude 3.5 Sonnet et d’autres solutions similaires n’ont pas de capacités de raisonnement avancées. Ils fonctionnent bien pour des tâches simples, mais ils peinent à suivre des instructions complexes, surtout quand il s’agit d’obtenir une rédaction fine et nuancée pour des applications SEO poussées.
Modèles pour tâches complexes :
Pour des tâches plus élaborées, on se tourne vers des modèles comme o1, DeepSeek R1 et Gemini Flash 2.0 Experimental Thinking. o1 gère très bien de larges volumes de données sans mélanger contexte et instructions, même si son usage est plus coûteux. Quant à DeepSeek R1 et Gemini Flash 2.0, ils demandent des techniques de prompting spécifiques à cause de leurs différences en termes de context window et de gestion des longs prompts.
Quel est le coût d’exécution de mon système ?
Le coût d’exécution d’une tâche complète peut varier de quelques centimes à plusieurs euros/francs selon le modèle choisi. En ayant basculé son système sur Deepseek R1 (modèle open source), mon client dépense entre 30 et 50 centimes par exécution complète.
Validation et contrôle qualité
Pour garantir la qualité et la cohérence du travail réalisé par chaque agent, j’effectue une validation manuelle étape par étape. Après chaque production d’agent ou d’outil, j’analyse l’output pour vérifier qu’il est conforme aux attentes et aux exigences du workflow global. Cette vérification permet de détecter rapidement toute anomalie et d’ajuster les instructions si nécessaire avant de passer à l’outil ou à l’agent suivant.
Workflow IA vs MAS : flexibilité et contrôle
Le système multi-agents offre une grande autonomie et une capacité à prendre des décisions de manière souple, ce qui est indispensable pour des tâches complexes comme la création de contenu SEO. Cependant, cette liberté s’accompagne d’un certain manque de certitude.
Un workflow classique, par nature plus rigide et strict, offre un contrôle accru grâce à des étapes prédéfinies et une exécution linéaire. Selon le projet et le niveau de précision requis, il peut être judicieux d’opter pour un workflow souple et dynamique, permettant de bénéficier à la fois de la flexibilité d’un MAS et de la rigueur d’un processus contrôlé.
Conclusion
L’automatisation de la production de contenu SEO grâce à un système d’IA va rapidement devenir la norme face aux systèmes humains traditionnels. En segmentant le processus en tâches spécialisées et en utilisant des outils dédiés, il est possible de produire des contenus de très haute qualité pour un coût 100 fois inférieur. Les départements SEO vont devoir évoluer pour rester compétitifs. Si vous cherchez un consultant en intelligence artificielle pour automatiser votre production de contenu, contactez-moi : clement@clementschneider.ai
