Traiter des données en masse avec l'IA (cas pratique)

Que ce soit pour analyser un fichier Excel, nettoyer une base de données ou automatiser des rapports, savoir traiter des données en masse grâce à l’IA peut te faire gagner un temps précieux. Aujourd’hui, je te propose un cas concret et accessible, même sans compétences techniques poussées, en utilisant simplement l’API de ChatGPT.

L’objectif ? Automatiser un processus qui s’exécutera régulièrement pour alimenter les tags des outils d’eXtragone, notre outil de recensement et de comparaison d’alternatives françaises.

Traiter des données en masse pour ajouter des tags, par exemple. — Ajout des tags par l’IA en masse (résultat final obtenu)

Créer une clé API pour traiter des données en masse

L’intelligence artificielle n’est pas toujours indispensable pour traiter des données en masse, mais dans notre cas, elle va nous simplifier la vie ! Pour appeler une IA comme ChatGPT, Mistral ou Gemini, il te faut une clé API. Commence par en créer une sur la plateforme de ton choix : OpenAI, Mistral AI, ou Google Gemini.

Attention : la plupart de ces services nécessitent d’alimenter ton compte en euros ou dollars, car chaque appel à l’API est facturé. Voici un aperçu des tarifs actuels (octobre 2025) pour te donner une idée :

OpenAI (GPT-4o, GPT-4o-mini) : entre 0,005 et 0,03 par 1 000 jetons (soit environ 0,01 a 0,06 par requête simple).
Mistral AI : à partir de 0,25 € par million de jetons (soit environ 0,00025 € par requête courte).
Google Gemini : entre 0,05 et 0,50 par million de jetons selon le modèle (Gemini 2.5 Flash Lite est le plus économique).

Avec un budget de 5 $ ou 5 €, tu peux effectuer entre 100 et 1 000 appels selon le modèle et la longueur de tes requêtes. De quoi tester largement avant de passer à l’échelle !

Créer un workflow pour automatiser le traitement des données

Pour automatiser le traitement de données en masse, plusieurs solutions existent : des outils no-code comme Make, que l’on avait utilisé pour automatiser des publications sur Facebook, ou n8n, ou des scripts personnalisés. Ici, on va opter pour un script PHP couplé à une tâche cron : une approche idéale quand ta source de données est une base MySQL.

Générer le script avec l’IA (exemple en PHP)

Pour créer le script qui va traiter tes données, tu peux demander à une IA de le générer pour toi (en Python, PHP, ou tout autre langage adapté à ton projet). Ici, j’ai opté pour du PHP, un langage que je maîtrise bien et qui s’intègre parfaitement avec une base MySQL.

ChatGPT création d'un script pour traiter en masse des données

Le code complet est disponible sur GitHub : Voir le script sur GitHub (cronTags.php)

Tester et optimiser le prompt pour des résultats précis

Une fois ton script généré, place à l’étape cruciale : le tuning du prompt. C’est ici que tu vas affiner tes instructions pour obtenir un résultat exactement conforme à tes attentes. Comment faire ?

Partage tes résultats avec ton IA préférée (ChatGPT, Mistral, etc.), ainsi que le prompt utilisé.
Demande-lui des suggestions pour améliorer la sortie. Par exemple : « Voici mon prompt et le résultat obtenu. Comment puis-je l’ajuster pour obtenir [ton objectif précis] ? »

À savoir :

Moins de liberté = plus de cohérence : Si tu veux des résultats très structurés (ex : un format JSON précis), sois très spécifique dans ton prompt.
Plus de liberté = plus de créativité : Si tu cherches des idées ou des variantes, laisse un peu de marge à l’IA.

Conseil : Cette étape peut se faire progressivement, au fil des tests. Pas besoin de tout parfait du premier coup 😊 !

Planificiation du workflow

Dans mon cas, l’objectif est simple : balayer régulièrement les derniers outils ajoutés pour mettre à jour les tags, sans déclencher un traitement à chaque création. La solution idéale ? Une tâche cron 👌.
Pourquoi cron ?

Automatisation légère : Pas besoin d’un workflow complexe (type Make ou n8n) pour une action périodique.
Contrôle total : Tu choisis la fréquence (toutes les heures, tous les jours, etc.) et l’heure d’exécution.

Une tâche cron est une commande planifiée qui s’exécute automatiquement à intervalles réguliers sur un serveur. Elle est configurée via le fichier crontab pour lancer des scripts ou actions à des horaires précis.

Bilan : traiter des données en masse avec l’IA, un jeu d’enfant

Mettre en place ce workflow pour traiter des données en masse ne m’a coûté que 0,12 $ (tests inclus). Un investissement dérisoire comparé au temps et aux ressources nécessaires pour le faire manuellement !

Usage d'une clé API OpenAI — Usage d’une clé API OpenAI

Les avantages clés:

Qualité améliorée : Les données sont traitées de manière cohérente et sans erreur.

Automatisation totale : Plus besoin d’intervenir pour compléter ou corriger les informations.

Ouverture à d’autres automatisations : Regroupement d’outils, analyses croisées, etc.

Automatiser le traitement de données en masse avec l’IA, c’est rapide, économique et scalable : alors pourquoi s’en priver 😁 ? Si tu veux aller plus loin, teste ce workflow sur tes propres données et explore d’autres cas d’usage pour gagner encore plus de temps !

Traiter des données en masse avec l’IA (cas pratique)