Fabriquer une chaîne d'information tenue par des machines

Vous voulez un flux d'information continu : ramasser des sources, vérifier ce qui est vrai, résumer, mettre en vidéo, et coordonner le tout. Cinq étages. Voici ce qui existe à chacun, ce que ça coûte, et où ça casse.

Étage 1 : ramasser. ScrapeGraphAI (30 601 étoiles, MIT) lit une page web et rend les données rangées. Vous lui donnez une adresse et une phrase, il se débrouille. Mais il ne lit ni les flux RSS ni X : pour ces deux sources, il faut écrire ou brancher soi-même la collecte. Le service hébergé coûte à partir de 20 $ par mois, la bibliothèque seule est gratuite mais les appels au modèle sont à votre charge.

github.com/ScrapeGraphAI/…

Étage 2 : vérifier. C'est le trou. Feynman (8 871 étoiles, MIT) est souvent cité pour cet étage, mais c'est un agent de recherche scientifique : ses sources sont arXiv, PubMed, OpenAlex et ClinicalTrials.gov. Il vérifie que les citations existent et retire les liens morts, il ne vérifie pas qu'un fait d'actualité est vrai. Aucun outil sur étagère ne fait de la vérification journalistique automatisée. Cet étage reste à écrire.

github.com/advaitpaliwal/feynman

Étage 3 : résumer et traduire. Kimi K3 (2,5 millions de téléchargements, licence maison) avale une fenêtre de 1 048 576 jetons d'un coup, environ trois quarts de million de mots, et comprend les images. Pour résumer un gros volume de sources, c'est un candidat sérieux. Mais il ne tourne pas chez vous : le plus petit fichier allégé pèse 466 Go. Il faut donc passer par un fournisseur d'hébergement, ce qui ajoute un abonnement.

huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3

Étage 4 : mettre en vidéo. OpenMontage (56 292 étoiles, AGPL-3.0) enchaîne seul le script, la voix, la musique et le montage. Son pipeline Clip Factory découpe une longue source en une série de clips courts classés, ce qui est exactement la forme dont un fil d'actualité a besoin. Les démos sont chiffrées entre 1,33 $ et 5 $ la vidéo, avec un plafond par défaut à 10 $. La licence AGPL impose de publier vos modifications si vous exposez un service sur le réseau.

github.com/calesthio/OpenMontage

Étage 5 : coordonner les agents. C'est l'étage le mieux servi, et entièrement en libre. CrewAI (58 246 étoiles, MIT) fait travailler ensemble des agents à qui vous donnez un rôle : l'un ramasse, l'autre vérifie, le troisième résume. LangGraph (41 266 étoiles, MIT) décrit la même chaîne comme un graphe d'états, avec un point de reprise à chaque nœud et une main humaine possible avant de continuer. Temporal (22 910 étoiles, MIT) ne sait rien des agents, mais sait faire survivre une exécution longue à une panne de machine, ce qui est le vrai problème d'un fil qui tourne tous les jours.

Limite Les trois s'hébergent chez vous : la machine, la file d'attente et les reprises restent à votre charge. L'option propriétaire existe (Raft, 8,80 $ par siège et par mois, raft.build), elle ne se justifie que si vous ne voulez tenir aucune machine.

Le piège de licence. n8n (203 744 étoiles) est cité partout comme l'orchestrateur ouvert du domaine. Sa licence n'en est pas une : la « Sustainable Use License » réserve l'usage à vos besoins internes et n'autorise à passer le logiciel à d'autres que gratuitement, pour un usage non commercial. Une chaîne d'information que vous vendez sort du cadre.

github.com/crewAIInc/crewAI

github.com/langchain-ai/langgraph

github.com/temporalio/temporal

github.com/n8n-io/n8n/blob/master/…

Le bilan. Quatre étages sur cinq ont un outil réel, et la coordination en a trois, tous en licence MIT. Le trou est au deuxième : la vérification d'une information d'actualité n'a rien sur étagère et reste à écrire. L'addition ne vient donc pas du chef d'orchestre, qui ne coûte rien, mais de ce qu'il pilote : le modèle pour la collecte, l'hébergement pour le résumé, les services pour la vidéo. Avant de se demander si la chaîne fonctionne, il faut se demander si l'addition tient.

ScrapeGraphAI pour la collecte, OpenMontage pour le montage, CrewAI pour la coordination.

Votre agent réussit une fois sur trois, et ce n'est pas le modèle.

Un agent qui rate une étape sur vingt échoue sur les deux tiers de ses tâches. Ce n'est pas de la malchance : une tâche longue doit réussir toutes ses étapes, et les petites erreurs se multiplient au lieu de s'additionner.

Gardons un cas concret jusqu'au bout : un agent qui traite les factures reçues par mail. Lire le message, ouvrir la pièce jointe, extraire le montant, retrouver le fournisseur, convertir la devise, créer l'écriture, accuser réception. Une vingtaine d'étapes. Sur les trente factures du mois, onze arrivent au bout.

Changer de modèle n'y fera rien, et vous n'avez rien à coder. Il y a deux sortes d'échecs, et les confondre fait perdre des jours. L'échec de hasard rate parfois, pour des raisons différentes : une reprise automatique le répare, et vos onze factures deviennent vingt-huit. L'échec systématique rate toujours au même endroit et de la même façon : relancer n'y change rien, il faut couper l'étape en deux ou la sortir du modèle.

Le geste, aujourd'hui : ouvrez le journal de votre agent et regardez si le même échec revient toujours au même endroit. C'est toute la différence entre une réparation d'une heure et une semaine perdue.

→ Les quatre prompts pour trouver où votre agent échoue, à copier à la suite dans votre assistant. Ils listent les étapes réelles, ajoutent un journal, font tourner la tâche dix fois en mode simulation, et rendent un tableau qui sépare les deux sortes d'échecs.