Après une quasiment une décennie de pause, Loutre.ch est de retour, et cette fois-ci, grâce à un coup de main bien particulier : un script Python généré par une IA. L'idée était simple : moderniser le blog, tout en exploitant les possibilités offertes par des outils contemporains. C'est là qu'intervient l'intelligence artificielle, qui a fourni la structure initiale du script pour automatiser la création des pages HTML du blog.

Bien sûr, le script n'a pas été utilisé tel quel. Après la génération initiale, il a fallu l'adapter pour répondre précisément aux besoins du site. Chaque article du blog est organisé dans des dossiers, le fichier index.html étant généré automatiquement pour chaque entrée du fichier JSON. Le fichier styles.css est également appliqué à toutes les pages pour maintenir une cohérence visuelle.

Comment ça fonctionne ?

Le cœur du processus repose sur un script Python utilisant jinja2 pour le rendu des pages HTML. Le script prend en compte plusieurs éléments pour chaque article, notamment le titre, la date de création ainsi que l'introduction et le contenu de l'article.

Le script parcourt un fichier JSON contenant les données du blog, puis génère dynamiquement les fichiers HTML correspondants, avec des liens vers un fichier CSS centralisé.

Les détails techniques

L'automatisation repose sur plusieurs étapes bien structurées :

• Un vieux dump de base de donnée Drupal (MySQL) est utilisé pour générer le JSON qui va bien.
• Le script Python analyse ce fichier pour récupérer les informations de chaque article.
• Le modèle jinja2 est utilisé pour injecter ces informations dans les templates HTML.
• Les articles sont ensuite générés avec leurs titres, teasers et dates, chacun dans un dossier propre correspondant à son alias.
• Une autre page (la page d'accueil) est générée et liste tous articles sous forme d'éléments liés.
• Le chemin relatif vers un fichier styles.css garantit une cohérence visuelle pour tout le site.

En automatisant la génération du contenu, Loutre.ch a pu être relancé rapidement et efficacement, tout en offrant une base solide pour les futurs développements. Cette approche hybride, alliant intelligence artificielle et ajustements humains, montre à quel point les outils actuels peuvent accélérer et simplifier des tâches autrefois fastidieuses.