Automatisation intelligente : Comment exploiter l'API OpenAI pour enrichir vos données bibliographiques

Dans un monde où l'efficacité et l'automatisation deviennent des enjeux majeurs pour les entreprises, l'intelligence artificielle offre des possibilités fascinantes pour transformer des tâches chronophages en processus fluides et rapides. Aujourd'hui, nous explorons comment l'API OpenAI, couplée à Python, peut révolutionner la gestion de données bibliographiques - un cas d'usage particulièrement pertinent pour les éditeurs, libraires, bibliothèques et tout professionnel du livre.

Le défi : enrichir automatiquement des données bibliographiques

Imaginez disposer d'une simple liste d'ISBN (numéros internationaux normalisés du livre) et devoir manuellement rechercher et compiler pour chaque ouvrage :

• Un résumé pertinent
• Une biographie de l'auteur
• Un sous-titre accrocheur
• Des mots-clés pertinents

Cette tâche, réalisée manuellement, pourrait prendre des heures, voire des jours selon le volume de données. C'est précisément le type de défi que l'automatisation intelligente peut résoudre.

La solution : Python + API OpenAI

La combinaison de Python et de l'API OpenAI permet de créer un pipeline de traitement automatisé capable de transformer une simple liste d'ISBN en un fichier Excel ou CSV enrichi de contenus générés par l'IA.

Étape 1 : Récupération des données de base

La première étape consiste à lire un fichier CSV contenant les ISBN. Python offre plusieurs bibliothèques efficaces pour cette tâche :

import pandas as pd

# Lecture du fichier CSV contenant les ISBN
data = pd.read_csv('liste_isbn.csv')
isbn_list = data['isbn'].tolist()

Étape 2 : Enrichissement via l'API OpenAI

Une fois les ISBN récupérés, nous pouvons interroger l'API OpenAI pour générer les contenus souhaités :

import openai

# Configuration de l'API OpenAI
openai.api_key = 'votre_clé_api'

# Fonction pour générer le contenu pour un ISBN
def generate_book_content(isbn):
    prompt = f"""
    Pour le livre avec l'ISBN {isbn}, veuillez fournir :
    1. Un résumé concis du livre (150 mots maximum)
    2. Une courte biographie de l'auteur (100 mots maximum)
    3. Une proposition de sous-titre accrocheur
    4. Six mots-clés pertinents séparés par des virgules
    """
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant spécialisé dans la littérature et l'édition."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    )
    
    return response.choices[0].message.content

# Traitement de chaque ISBN
enriched_data = []
for isbn in isbn_list:
    content = generate_book_content(isbn)
    
    # Traitement du texte pour extraire les différentes parties
    # (Cette partie nécessiterait un parsing du texte retourné)
    
    enriched_data.append({
        'ISBN': isbn,
        'Résumé': extract_summary(content),
        'Biographie': extract_biography(content),
        'Sous-titre': extract_subtitle(content),
        'Mots-clés': extract_keywords(content)
    })

Étape 3 : Export des données enrichies

La dernière étape, souvent source de difficultés, consiste à exporter ces données enrichies vers un fichier Excel ou CSV :

# Création d'un DataFrame à partir des données enrichies
df_enriched = pd.DataFrame(enriched_data)

# Export vers Excel
df_enriched.to_excel('livres_enrichis.xlsx', index=False)

# Ou export vers CSV
df_enriched.to_csv('livres_enrichis.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

Les défis techniques et leurs solutions

1. Gestion des erreurs d'API

L'API OpenAI peut parfois rencontrer des limitations ou des erreurs. Une bonne pratique consiste à implémenter un système de retry avec backoff exponentiel :

import time
import random

def api_call_with_retry(isbn, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return generate_book_content(isbn)
        except Exception as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            sleep_time = (2 ** attempt) + random.random()
            print(f"Erreur pour ISBN {isbn}: {e}. Nouvel essai dans {sleep_time:.2f} secondes.")
            time.sleep(sleep_time)

2. Traitement du texte retourné

L'API OpenAI retourne du texte brut qu'il faut parser pour extraire les différentes sections. Voici une approche possible :

def extract_summary(content):
    # Logique pour extraire le résumé du texte retourné
    # Utilisation de regex ou de techniques de NLP
    pass

def extract_biography(content):
    # Logique pour extraire la biographie
    pass

# Et ainsi de suite pour les autres éléments

3. Optimisation des coûts d'API

Pour réduire les coûts liés à l'utilisation de l'API OpenAI, plusieurs stratégies peuvent être mises en place :

• Mise en cache des résultats pour éviter de réinterroger l'API pour des ISBN déjà traités
• Utilisation de modèles moins coûteux pour certaines tâches
• Optimisation des prompts pour obtenir des réponses plus concises

Retour d'expérience : des projets similaires réalisés par Platane

Chez Platane, nous avons développé plusieurs solutions d'automatisation intelligente similaires. Par exemple, pour notre plateforme interne de gestion de contenu, nous avons mis en place un système qui génère automatiquement des descriptions et des métadonnées optimisées pour le SEO à partir de contenus bruts.

Notre expérience avec Epictory, où nous avons développé une plateforme de génération de posters basés sur des parcours Strava, nous a également permis de maîtriser les techniques d'intégration d'API externes et de traitement de données à grande échelle.

Plus récemment, pour le Festival Ouaille Note, nous avons implémenté un système d'enrichissement automatique des descriptions de produits pour leur boutique Shopify headless, démontrant notre expertise dans l'automatisation de tâches rédactionnelles grâce à l'IA.

Aller plus loin : enrichissements possibles

Ce système de base peut être considérablement amélioré avec des fonctionnalités supplémentaires :

1. Vérification des données via des API bibliographiques

Avant de générer du contenu, il peut être judicieux de vérifier les informations de base du livre via des API comme Google Books ou Open Library :

import requests

def get_book_info(isbn):
    response = requests.get(f"https://www.googleapis.com/books/v1/volumes?q=isbn:{isbn}")
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        if data['totalItems'] > 0:
            book_info = data['items'][0]['volumeInfo']
            return {
                'title': book_info.get('title', ''),
                'authors': book_info.get('authors', []),
                'publisher': book_info.get('publisher', ''),
                'published_date': book_info.get('publishedDate', '')
            }
    return None

2. Interface utilisateur pour le suivi du traitement

Pour les utilisateurs non techniques, une interface simple permettant de suivre l'avancement du traitement peut être très utile :

import tkinter as tk
from tkinter import ttk

def create_progress_ui(total_items):
    root = tk.Tk()
    root.title("Traitement des ISBN")
    
    progress = ttk.Progressbar(root, orient="horizontal", length=300, mode="determinate")
    progress["maximum"] = total_items
    progress.pack(pady=20)
    
    status_label = tk.Label(root, text="En attente...")
    status_label.pack(pady=10)
    
    return root, progress, status_label

3. Validation humaine des contenus générés

Pour garantir la qualité des contenus générés, un système de validation humaine peut être implémenté :

def process_with_validation(isbn_list):
    for isbn in isbn_list:
        # Génération du contenu
        content = generate_book_content(isbn)
        
        # Affichage pour validation
        print(f"Contenu généré pour ISBN {isbn}:")
        print(content)
        
        # Demande de validation
        validation = input("Ce contenu est-il correct ? (o/n): ")
        if validation.lower() != 'o':
            # Possibilité de régénérer ou d'éditer manuellement
            pass

Conclusion : l'automatisation intelligente au service de la productivité

L'exemple présenté dans cet article illustre parfaitement comment l'intelligence artificielle peut transformer des tâches répétitives et chronophages en processus automatisés et efficaces. En combinant Python et l'API OpenAI, il devient possible de générer rapidement des contenus de qualité pour enrichir des données bibliographiques, libérant ainsi du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Cette approche peut être adaptée à de nombreux autres domaines : catalogues de produits, fiches techniques, descriptions immobilières, etc. Les possibilités sont vastes et les gains de productivité considérables.

Chez Platane, nous sommes convaincus que l'automatisation intelligente représente l'avenir de nombreux processus métier. Notre expertise en développement sur mesure, combinée à notre maîtrise des technologies d'IA générative, nous permet d'accompagner nos clients dans cette transformation numérique.

Vous avez un projet d'automatisation similaire ou vous souhaitez explorer comment l'IA peut optimiser vos processus métier ? N'hésitez pas à nous contacter via notre formulaire en ligne pour échanger sur votre projet. Notre équipe d'experts se fera un plaisir d'étudier vos besoins et de vous proposer des solutions innovantes et sur mesure, adaptées à vos objectifs spécifiques.