Jean l'Écrivain

Début 2025, juste après avoir déployé la version 2 de Wise Duck Dev GPTs, j’ai été approché par un écrivain avec une demande aussi originale qu’ambitieuse : corriger un manuscrit de 600 pages, rédigé sans aucune ponctuation, suivi d’une relecture éditoriale approfondie de celui-ci, et suggérer des pistes d’amélioration concrètes.

Ce qui ne devait être qu’une solution sur mesure pour un client s’est rapidement transformé en Jean l'Écrivain : un outil backend puissant qui automatise la correction grammaticale et syntaxique, génère des retours éditoriaux par chapitre, et compile des manuscrits propres, structurés et prêts à l’édition.

Jean l'Écrivain automatise la correction complète de manuscrit, puis fournit des relectures éditoriales structurées ainsi que des recommandations actionnables pour chaque chapitre. En combinant correction grammaticale et feedback ciblé, il transforme des brouillons bruts en textes fluides, cohérents et prêts à l’édition.

Contrairement aux outils généralistes du marché, Jean l'Écrivain est pensé pour les manuscrits longs. Il segmente les textes en blocs, assure la continuité, et génère des Google Docs professionnels directement exploitables. Les auteurs reçoivent non seulement des corrections, mais aussi des analyses respectueuses de leur style, tout en améliorant la clarté et la fluidité.

• Problème résolu : économise de semaines (voire de mois) de corrections manuelles et de coûteuses relectures éditoriales.
• Utilisateurs cibles : écrivains indépendants.
• Calendrier : développé début 2025, déjà utilisé sur 8 manuscrits (en français et en espagnol).
• Différenciateur : un prompt engineering sur mesure et des workflows automatisés, adaptés au contexte de chaque manuscrit, pour des résultats plus précis et plus personnalisés que les solutions génériques.

Projet réalisé en solo, j’en ai géré l’intégralité, de l’idée à la livraison.

• Chef de produit : définition des fonctionnalités en fonction des besoins du client (correction, relecture, suggestions, recherche d’éditeurs).
• Architecture & Workflows : conception de flux modulaires inspirés de mon expérience avec Wise Duck Dev GPTs, basés sur une logique de type Chain of Thought.
• Ingénierie IA : sélection du meilleur LLM pour chaque étape. Après tests, GPT-4o mini s’est révélé optimal pour la correction, la relecture et les recommandations. Pour la recherche d’éditeurs, j’ai utilisé Deep Search d’OpenAI.
• Automatisation : mise en place de scripts permettant de traiter de très longs manuscrits, pouvant reprendre au bon endroit dans le cas d’une interruption.
• Expérience de sortie : formatage clair sous Google Docs (Times New Roman, 12 pt, interligne 1,5), avec mise en évidence optionnelle des corrections apportées par l’IA, accompagné de rapports éditoriaux consolidés.
• Livraison : architecture conçue pour évoluer vers une plateforme publique si besoin.

À la différence de mes autres projets, Jean l'Écrivain n’est pas né d’une observation personnelle mais d’une demande client singulière. Pourtant, ce projet a mis en lumière un manque : les écrivains disposent de peu de solutions adaptées à la correction et à la relecture long format pour leurs manuscrits.

Ce projet m’a rappelé que l’innovation vient souvent de l’adaptation : une demande atypique (un manuscrit sans ponctuation !) peut déclencher la création d’un outil réutilisable et scalable utile à la communauté.

Le projet a suivi pas à pas les besoins exprimés par le client :

1. Correction : segmentation du manuscrit, correction grammaticale/syntaxique avec GPT-4o mini, export Google Docs.
2. Relecture : génération de retours éditoriaux par chapitre (avec notes et suggestions).
3. Recommandations : compilation des suggestions en un rapport éditorial final.
4. Recherche d’éditeurs : exploitation de Deep Search pour identifier les maisons d’éditions pertinentes.

• Méthodologie : Agile, avec tests itératifs sur des extraits avant passage à l’intégralité du manuscrit.
• Tests & feedback : le défi majeur fut d’empêcher l’IA de modifier le style de l’auteur. Le prompt engineering a permis d’atteindre le juste équilibre.
• Scalabilité : les scripts à reprise automatique garantissent la résilience du processus, même sur des textes massifs.

• Core : Node.js, TypeScript
• IA : OpenAI GPT-4o mini (correction, relecture, suggestions), OpenAI Deep Search (éditeurs)
• APIs : OpenAI API, Google Docs & Drive API (production et stockage)
• Automatisation : workflows en TypeScript avec checkpointing
• Utilitaires : diff-match-patch (mise en évidence des différences), p-limit (contrôle de concurrence)
• Outils dev : Git, GitHub, ts-node, ESLint

Pourquoi ces choix ?

J’ai privilégié des outils que je maîtrisais déjà, garantissant rapidité et fiabilité. GPT-4o mini offrait le meilleur compromis coût/qualité pour ce type de tâches lourdes. Google Docs a été retenu pour sa familiarité auprès des écrivains.

Même sans interface front-end, j’ai pensé l’expérience utilisateur à travers la sortie livrée :

• Format professionnel : Times New Roman, 12 pt, interligne 1,5.
• Mise en évidence : surlignage optionnel des modifications.
• Relecture éditoriale : notes et suggestions par chapitre.
• Rapport final : document éditorial consolidé avec recommandations prioritaires.

Ces choix ont rendu la production de l’IA directement exploitable par les auteurs, sans nécessiter de travail de mise en forme supplémentaire.

Le projet reste privé, mais son architecture est prête pour le public :

• Création possible d’une plateforme SaaS avec comptes utilisateurs et dépôts de manuscrits.
• Extensible à d’autres langues et formats.
• Modèle économique envisageable : correction/relecture à la demande, facturée par manuscrit.

Pour l’instant, c’est une approche orientée client : les auteurs me contactent directement et je traite leurs manuscrits via le système.

Jean l'Écrivain a été conçu pour répondre à un besoin ponctuel, pas pour devenir un produit grand public. Mais son potentiel est évident : offrir aux écrivains une alternative abordable et professionnelle pour préparer leurs manuscrits.

La feuille de route reste simple : affiner les prompts et workflows selon les projets clients.

• Manuscrits traités : 8 (en français et en espagnol).
• Défi notable : premier manuscrit sans ponctuation (600 pages) : corrigé et relu avec succès.
• Retours:
• Corrections et recherche d’éditeurs : très positifs.
• Recommandations : parfois mal reçues (résistance au changement stylistique).

Bilan : gain de temps énorme pour les auteurs et une approche éditoriale professionnelle, accessible et rapide.

Ce projet a renforcé et élargi mes compétences, autant en tant que développeur qu’en tant que chef de produit.

• J’ai appris à concevoir des workflows IA capables de gérer des cas extrêmes, comme des manuscrits entièrement dépourvus de ponctuation.
• J’ai perfectionné ma capacité à concevoir des prompts à grande échelle tout en respectant la voix et le style des auteurs.
• J’ai approfondi mes compétences d’intégration avec les APIs de OpenAI et de Google (Docs & Drive).
• J’ai consolidé mon expérience en gestion de données et en mise en place de systèmes de reprise, garantissant la robustesse du traitement IA sur des formats longs.
• J’ai découvert l’importance de prendre en compte la psychologie utilisateur : dans le cas présent par exemple les auteurs sont attachés à leur style, et l’IA doit soutenir leur voix, pas la remplacer.

Mais surtout, Jean l'Écrivain m’a rappelé que l’IA ne vise pas à remplacer la créativité, mais à l’amplifier. En automatisant les tâches répétitives, elle libère du temps pour ce qui compte vraiment : raconter de bonnes histoires.