La gestion des réseaux sociaux prend beaucoup de temps, même en utilisant ChatGPT et consorts. J’ai rencontré Antonino Crisà, fondateur de Digiverso qui passait plus de temps qu’il ne le souhaitait à produire du contenu pour ses clients.
En 2025, beaucoup de professionnels comme Antonino affichent une part de déception face à l’IA. L’émerveillement initial et les gains de productivité sur les tâches simples laissent place à une réalité plus dure : pour les travaux complexes ou les volumes importants, le travail manuel revient en force.
Et quand il s’agit des réseaux sociaux, le professionnel qui se respecte n’a pas le droit à l’erreur. Nous connaissons tous le manque d’originalité des posts générés bêtement avec ChatGPT.
Voici comment je l’ai aidé avec un workflow d’intelligence artificielle à produire plus, plus vite, et en respectant les besoins de ses clients.
Qu’est-ce qu’un workflow IA et comment ça fonctionne ?
Un workflow d’intelligence artificielle est une chaîne d’étapes où différents modèles d’IA ou assistants travaillent ensemble pour accomplir une tâche complexe.
Contrairement à un modèle unique comme ChatGPT qui tente de tout faire, chaque composant du workflow est spécialisé dans une tâche précise. Les informations circulent automatiquement d’une étape à l’autre. C’est comme une usine bien huilée où chaque poste excelle dans sa spécialité.
Imaginez un assistant spécialisé dans la génération de tweets, un autre dans la génération de thread, un autre pour la veille stratégique, ou encore un autre pour la production de visuels qui travaillent tous pour un objectif commun.
Il s’agit simplement d’une chaîne d’évènements ou chaque partie fait un travail précis.
Des solutions comme Zapier, Make, aimw, ou n8n, vous permettent de les mettre en place. Un consultant IA peut vous aider dans ce processus.
Pourquoi les GPTs ou chatbot simples ne suffisent pas
Mon client utilisait les GPTs d’OpenAI pour créer du contenu social media. Mais trois problèmes majeurs se posaient qui sont communs aux chatbots simples et que vous avez déjà probablement vécu :
- Les instructions s’évaporaient – Les GPTs « oubliaient » régulièrement leurs consignes
- Copier-coller sans fin – Navigation manuelle constante entre OpenAI, fal.ai et Kling AI (pour la production visuelle)
- Incohérence des résultats – Qualité variable d’un jour à l’autre, nécessitant des mises à jour constantes
En bref : un processus inefficace qui lui coûtait des heures précieuses chaque jour.
Vue d’ensemble de l’automatisation
- Chatbot d’entrée – Point de départ simple pour le consultant
- Module de veille algorithmique – Reste à jour avec les évolutions des plateformes
- Routeur intelligent – Dirige la demande vers les branches spécialisées (post LinkedIn, Tweet, commentaire..)
- Générateurs de contenu texte – Créent des messages adaptés à chaque plateforme
- Générateurs de prompts visuels – Transforment le texte en instructions pour images
- API d’images – Communiquent avec les services de génération visuelle
- API de vidéo – Créent des animations si nécessaire
- Chatbot de sortie ou post direct sur les réseaux – Présente les résultats finaux ou post directement sur le réseau social
Le consultant saisit simplement ce qu’il veut, pour qui, et sous quelle forme. Le système fait le reste.
Les deux étapes principales qui permettent d’avoir un workflow performant
1. La création d’un assistant IA rompu au contexte du client
Pour chaque client, j’ai créé des instructions ultra-précises (mais très facile à reproduire pour votre entreprise) qui définissent :
- Le ton de voix exact (formel, décontracté, technique, humoristique…)
- Les audiences cibles avec leurs caractéristiques
- La terminologie spécifique à utiliser
- La liste des produits et services, ainsi que le positionnement du client
- Une dizaine d’exemples de posts performants
- Règles à respecter, notes, exceptions
- Etc.
Contrairement aux GPTs, ces instructions restent gravées dans le système. Pas d’oubli, pas de dérive. Le résultat : un contenu parfaitement cohérent avec l’identité de chaque marque.
Mes instructions comptent des milliers de mots. Bien sûr, je n’ai pas tout rédigé à la main. J’ai demandé à Antonino de partager avec moi les différents éléments qu’il avait à disposition pour ses clients, je les ai regroupés, analysé, extraits, et demandé à une IA de formater pour moi des instructions claires et détaillées.
Pourquoi je dis que c’est facile à reproduire ? Demandez à l’IA quelle structure d’instructions est appropriée à votre objectif précis. Regroupez ensuite les documents de votre entreprise qui peuvent être utile à la contextualisation de ces instructions. Copiez-collez ce document brut dans votre chatbot, et demandez lui d’intégrer ce contexte brut au sein des instructions. Et voilà !
2. La logique du workflow
C’est là la tâche la plus complexe. Par quoi commencer ? Que passer d’un assistant à l’autre ? Dans quel ordre ? Comment cela va-t-il influencer la créativité ou la qualité du contenu final ?
Prenons l’exemple d’une demande de « tweet » pour voir comment j’ai structuré le workflow :
- Input simple de l’utilisateur – Antonino entre uniquement le sujet du tweet, son objectif, et s’il souhaite une image ou vidéo. Par exemple : « Tweet sur notre nouvelle fonctionnalité d’automatisation pour attirer des leads, avec une image tech ».
- Veille algorithmique – Un module spécialisé vérifie les dernières tendances et mises à jour de X/Twitter pour s’assurer que le contenu respecte les pratiques qui génèrent le plus d’engagement actuellement.
- Création de tweets personnalisés – Le module génère plusieurs variations de tweets qui respectent le ton de voix du client, intègrent naturellement ses produits, et s’alignent avec sa stratégie marketing.
- Production du prompt visuel – Un module transforme le contenu du tweet en instructions visuelles précises, en associant les concepts clés à la charte graphique du client.
- Génération d’image via API – Ces instructions sont envoyées automatiquement à Replicate qui exécute un modèle comme Flux Pro pour créer une image professionnelle, sans aucun copier-coller.
- Décision conditionnelle – Le workflow vérifie si une vidéo est nécessaire ou si l’image statique suffit, n’exécutant que les étapes vraiment utiles.
- Animation vidéo (si demandée) – Si besoin, l’image est transmise à Kling AI qui l’anime naturellement pour maximiser l’engagement.
- Livraison centralisée – Tous les éléments (tweets, image, vidéo) sont présentés dans un seul chatbot, avec des conseils de publication basés sur les données actuelles.
Pourquoi ce workflow est supérieur aux assistants IA conversationnels
La différence fondamentale avec les GPTs d’OpenAI réside dans l’architecture même du système. Là où les assistants conversationnels peuvent « oublier » ou mélanger leurs instructions au fil d’une session, mon workflow maintient des instructions permanentes à chaque étape. Plutôt que de demander à un seul modèle d’accomplir toutes les tâches, j’utilise des modules spécialisés précisément optimisés pour chaque fonction spécifique.
L’intégration technique représente un autre avantage majeur. Alors que les GPTs nécessitent de nombreuses interventions manuelles entre différents outils, mon workflow automatise entièrement les transferts d’information. De plus, il isole complètement chaque client dans son propre environnement, éliminant ainsi le risque de confusion entre différentes marques.
Ces différences structurelles se traduisent par un gain de temps considérable et une qualité de résultat nettement supérieure.
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